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视频生成赛道的竞争，看似正在收紧——Sora延迟、Runway更新、大厂纷纷入局。 但PixVerse的C轮扩展融资4.39亿美元、估值超20亿，却透露出一个相反的趋势：赛道不仅没有收紧，反而在快速分化，挤进专业影视和游戏开发的新岔道。 先看事实：新加坡创企PixVerse刚刚完成C轮扩展，总融资额4.39亿美元，估值突破20亿美元。 消费端注册用户超1.5亿，月活超1500万，图生视频每分钟4.80美元。投资者名单里包括阿里巴巴。 公司手握三个产品系列——V系列面向消费者和API，C系列针对专业影视，R系列是今年初发布的世界模型，专攻游戏开发。 这个产品矩阵，暴露了视频生成行业的一个结构性变化：工具正从单一的视频短片生成，演变为分层级的创作基础设施。过去，AI视频生成主要满足C端用户的片段式娱乐需求，比如生成一段跳舞或风景短片。 但现在，PixVerse用C系列和R系列直接切入影视制作和游戏开发的工作流，这意味着视频生成技术开始渗透到生产级环节，有可能重塑内容供应链。 为什么这个分化现在发生？有两点驱动力。第一，消费端的视频生成体验已经进入一个相对成熟的阶段，但差异化越来越难，价值天花板有限。PixVerse尽管有1.5亿注册用户，但每分钟4.8美元的价格，在竞品中不算低，靠C端用户订阅很难撑起高估值。 所以必须向上游走，去覆盖更高客单价、更高粘性的专业市场。第二，专业影视和游戏开发对“可控性”和“一致性”有根本需求，这恰好是纯扩散模型或简单文生视频难以满足的。世界模型方案试图解决这个问题：通过内置物理规则和交互逻辑，生成的不再是平面视频，而是可以实时互动、多视角连贯的虚拟环境，这更接近游戏引擎的路线。 但这套逻辑的边界也很清晰。C系列能否真正服务影视工业？专业影视对画面构图、灯光、运动镜头、色彩风格有一整套工业标准，AI生成的画面能否无缝融入现有后期流程，还是个巨大的问号。 R系列世界模型听起来性感，但从DEMO到可交互的游戏资产，中间隔着工程化的鸿沟——性能、延迟、与游戏引擎的整合，每一项都可能卡住落地进度。竞争对手也没闲着：Runway正在深耕影视协作，Google的Veo和Meta的Movie Gen背后有算力和数据优势。PixVerse的融资规模虽大，但若产品打磨跟不上，估值可能变成负担。 长期来看，如果PixVerse能同时跑通消费、影视和游戏三条线，它有潜力成为内容创作的底层基础设施，类似视频领域的“操作系统”。 但更可能的剧本是，它需要在某个方向上形成绝对壁垒，否则会面临被大厂生态吞掉的危险——就像样稿里分析的，通用工具品类很容易被平台变成一个“tab”。 落实到不同角色的行动建议： 👉 普通内容创作者：可以继续用V系列降低视频制作门槛，但不要产生过度依赖。拍摄基本功和创意策划仍然是核心，AI视频只是放大器。 👉 专业影视团队：可以关注C系列的内测反馈和实际样片，评估是否能嵌入部分后期或预演环节，但短期不要指望全链路替代。 👉 游戏开发者：R系列值得跟踪，尤其关注它是否能生成符合引擎标准的资产，或降低关卡原型成本。目前距离商用至少还有一两年，更适合做技术储备。 👉 投资者/创业者：视频生成领域正从泛化走向垂直，但垂直意味着更高的行业壁垒和更慢的渗透速度。追高估值之前，先看产品的留存率和单位经济模型，比看融资金额更有意义。 PixVerse的这轮融资，与其说是视频生成赛道的胜利，不如说是创作工作流进化的一个信号弹。真正值得押注的，永远是那些能把技术塞进具体工作场景、并卡住某个不可替代环节的公司，而不是又一个“生成炫酷视频”的玩具。

同感。 尤其聊到这个 Sora 2 最大 IP 就是山姆奥特曼本人一样。真的，当时看到满坑满谷全是他的视频，确实有点尬，除了 Oliver 谁想天天看他啊😂？ 关于 IP 我有一些思考。 作为一个 90 后，我完整地经历了电视→电脑→手机/电脑的变化，相信我，IP 也有阶级滑落的风险。 顶级 IP 的话语权或者议价能力是一直在削弱的。 过去你看电视，就那么一百个频道，曝光有保底，而且顶级 IP 都是饱和式轰炸，所以才能有深入人心的效果（例如 24 小时重播的西游记）。 到了手机时代，我们每天娱乐的总时长没啥变化，甚至由于工作压力开始缩短了，大量新的网红们却拔地而起，这时候大 IP 们陡然发现，人类留给 IP 的时间被分走了。 就好比你看我 0xTodd 这篇文章消耗了 2 分钟，那你就少了 2 分钟去看迪士尼、日漫或者起点小说。 你看了 MrBesat 或者影视飓风一小时，你也同样就少了一小时去看经典 IP。 这倒逼往日的这些顶级 IP 如今必须想办法渗透、搞各种联名，维系它顶级的位置。 否则，它就会从夯/顶级，掉落到人上人/NPC，甚至搞一些狗尾续貂之作，直接变成“拉完了”（例如数码宝贝大冒号） 所以说，你看 Gemini 到第三代了，Nano Banana 2 简直就是法外狂徒，我让生成迪士尼它都直接生成，丝毫不给宇宙最强法务部一点点的面子 👇 而迪士尼，也只能在和 OpenAI 交易之后，才敢姗姗起诉 Google 滥用它的版权（颇有牢蒋在美国宣战之后才一起对日宣战的风范）。 在 AI 时代，IP 们的身段必须比以前更低。你不给素材，你不渗透 AI，你的市场份额就被别人蚕食掉。 比较有代表性的，B 站上现在最火的 AI 人物是科比（老大/牢大），经常看到各种科比整治过年乱问亲戚，科比整顿职场奇葩老板，科比整改校园恶意霸凌等等。 IP 多的是，总有免费的（例如不幸坠机的老大），你不占领 AI 娱乐时间，有的是 IP 排队占领。 而且人们整体来说对新技术是包容的，立法也是。 前一段有个案子就说的就是有人利用 AI 的幻觉起诉，国内互联网法院判 AI 无罪。 外加，很多事情本来就是糊涂账。 例如，我告诉 AI 生成一个，黄色、带电的胖老鼠，AI 自动就生成了非常类似于皮卡丘的东西。这东西太难界定了。 同理，你让字节跳动 Seedance 2.0 生成一个国内的年轻科技博主，它模型自然就想到了这是 Tim 该用 Tim 的声线，甚至赛博丁真何同学也得用 Tim 的声线🤣。 这是海量数据训练的结果，很难确定是侵权。你无法起诉一个“生成了某种画风”的神经网络，这种模糊性是 AI 赠予大众的权力。 我想说的是，IP 下嫁是必然的，看似高雅，最后都要屈从于 AI 巨头们的臭钱、臭流量。 未来 N 年，你还是可以用 AI 爽爽生成 IP 人物，也是大概率的，只不过 AI 会稍贵一点（不考虑算力进步的话）。

给AI bubble 论者算个账 每GW数据中心的建设成本大概在600亿美金（就是60B）。这里面GPU、存储、光互连大概占35B，姑且叫成本A段好了，然后土地、电力、shelf、散热等占25B，叫成本B段。 当然除了Google这种一体化以外，A和B段的成本由不同角色承担，比如Oracle、SpaceX、AWS、Coreweave等等，具体就不拆分了，大家记住大数就行。 收入端来了：2025年每GW数据中心OpenAi的数据是能创收10B，也就是差不多6年回本（所以星际之门画的饼是5年以后怎么样，我大概看过募资说明书）。但今年不一样，Anthropic把每GW的ARR直接拉到了20-50B以上甚至更高，之所以不同大模型有这么大差异是因为产品选择不同，比如OAI砍掉了不赚钱的Sora，今年每gw创收估计还能提高。 好了，这样就能看出来玄机了，如果合理分配算力甚至极端一点：我们不搞训练了全搞推理，现在每GW ARR差不多一年多左右就能追上成本，或者说两者在极速的追平，这时候不管你的角色是大模型厂商、云计算服务商、算力租赁，这个帐只要不傻都能看出来趋势是什么。 何况： 现在NV和SpaceX为代表的在做几个方面的创新，比如在成本A段，能做文章的地方不是降本（实际上存储这些因为供不应求很难降价），而是增收。比如Blavkwell肯定比Hopper每gw的ARR要多，这也是老黄的“token 经济学”，这也是我们为什么要押注光互连、HBM、CPO、正交背板、Msap等等的原因。现在csp的选择也很简单了，眼看blackwell就快把帐拉平了，换你要不要订购单GW更赚钱的Rubin。 在成本B段，降本也比较有限，无非是液冷或者800V这些。但真正的大杀器还在于SpaceX的太空算力，理论上是能把25B的成本降到5B，但目前火箭发射成本太高，所以目前还是概念阶段，但我会密切跟踪数据的拐点。 国内的数据我还没拿到，理论上成本A和B段都要更低，但单GW创收估计远远不行，所以国内算力下注还是在半导体设备capex更具有确定性。 其实这些都是年初都在一直call的方向～ 出自雪球用户：门捷列夫学徒

为什么本来一度遥遥领先的 Claude，新发布的 Opus 4.7 模型，给大家一种降智的感觉，而过去一直被人诟病的 ChatGPT，最新 GPT5.5 以及 Codex 却迎头赶上，让很多人觉得惊艳？ 这个模型层的故事，背后涉及到当下 AI 最重要的投资逻辑。 自从 OpenAI 三月份砍掉 Sora，调整 ChatGPT 产品形态，战略重心变得更加聚焦，从单纯的 C 端订阅转向 Codex 以及企业级 Agent 市场，对标 Anthropic 的意味非常明显，势头很猛。 OpenAI 能在这么短时间内迎头赶上，我觉得核心还是在于算力。 粗略对比一下 OpenAI 和 Anthropic 目前拥有的算力，OpenAI 大概是在 2-4 GW 这个量级，而 Anthropic 大概是在 1 GW 左右，二者之间算力有几倍的差距。 而 OpenAI 公开锁定的算力规模，至少 10 GW 级别，Anthropic 一直在追，但仍然比不上 OpenAI。 我们会发现算力就是制约模型能力的最大因素，所以两家龙头大模型厂商都在拼了命地四处找算力，包括从 hyperscaler 以及 neocloud。 比如说 2 月份 OpenAI 和 AWS 签署 2GW 的算力协议，上个月又和微软 Azure 修改了合作协议，现在可以向多个 CSP 寻求算力。 还有就是这两个月 Anthropic 接连和 Google Cloud、AWS、SpaceX 签下了最高可能接近 10 GW 的算力协议。 很明显我们能够发现一个非常大的变化，过去 AI 大模型在比谁更聪明，现在已经升级为了谁有更多的算力，算力已经成为了 AI 上下游的核心战略资产。 所以并不是 Claude Opus 4.7 真的很垃圾很弱智，只是因为没有足够的算力... 顺着这个逻辑，我们就能看到以算力为核心的整个产业链上下游，各个环节都是瓶颈，不只是 GPU，还有 ASIC、CPU、内存、存储、光模块、交换机、数据中心、能源电力基础设施等等。 我们也就可以理解，为什么英伟达一直在疯狂大撒币，砸钱投资英特尔、康宁、诺基亚、Coherent、Lumentum、Nebius、Coreweave 这些公司，因为它们都是算力瓶颈的一环。 不投钱缓解产业链上的这些瓶颈，老黄的 GPU 就很难卖出去。 最后回过头来看，只要 OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 持续增长，持续缺算力缺 Token，传导到上游大科技砸钱拉高 Capex，传导到整个产业链持续扩产、持续供不应求，我们看到的现象就是美股 AI 板块持续新高。 我认为这就是当下市场的主线逻辑。

昨天参加新浪科技组织的连麦聊了两个小时的Manus，我表达的核心观点基本都在这张图上了。 一定要再补充几点的话，那就是： - 不要低估降低使用门槛这件事情的价值，万丈高楼才刚盖第一层呢，就开始搞鄙视链了； - 书上有条评论说Manus不就是套壳吗，得到的回答也很简洁——恭喜你，发现了Agent的原理； - 也别看不起套壳，Perplexity的估值/年化倍数现在是OpenAI的4倍，对产品体验缺少敬畏的终点，只会是愤世嫉俗； - Manus的风评起落，和发码太少关系很大，但这不好解决，除了资源不够之外，还在于遏制失败率； - Sora跳票大半年也是同样的原因，最后合作导演都受不了OpenAI的控制欲，你不能只允许抽卡成功的作品才有资格被发出来； - jinyu的就很有代表性，在具体的失败案例上，他能准确作出归因，判断到底是自己的问题还是Agent的问题，但普通用户的挫败感会更强，直接给出不行的判决； - 在小范围内先做冷启动的策略没问题，但情绪管理是个麻烦，很难在过誉和损毁之间找到中位值； - 非刚性需求会因供给不足而快速消退，这会让Manus很快回归到预期范围内，同时坐实预言的自我实现——我就说它炒作失败凉透了吧； - 哪怕觉得Manus没什么了不起，也是有意义的正向激励，既然连这样的产品都能火，其他从业者应该更有信心了，人人都行人人上； - 任何时候都厌恶独尊儒术的主张，好产品从来不嫌多，能交货，就能有话筒，这挺好的。

🔥赛博修仙哪家强？书生、画家、建筑师、禅师和梦游者 ，趣味解读“世界模型”五大门派 2026年，AI圈最热的话题就是世界模型。过去一年半，上百亿美金砸进去，光今年前7个月就冒出来20多家新公司。 要是把这股热潮比作修仙，那各路门派选的功法可太不一样了。书生、画家、建筑师、禅师和梦游者各有其道。 先说最早火起来的那拨书生，即语言中心派。他们的思路特简单：大语言模型不是已经能预测下一个词了嘛，那把图像、视频、动作统统转成文字，不就能接着预测了？小鹏汽车就这么干，把驾驶视频和指令全塞进语言模型里。 但问题也明显。智源的王仲远说得直白：这玩意儿学的是“用语言描述的世界”，不是世界本身。就像个熟读兵书的书生，嘴上头头是道，真上了战场连马都骑不稳。换个摩擦系数或者重力参数，立马抓瞎。 第二拨画家们走的是像素路线。代表人物就是Sora那帮搞视频生成的。他们的想法更直观：世界长什么样，我就让AI看海量视频，学会预测下一帧画面该长什么样。用扩散模型直接生成像素，看起来特华丽。 可这路也有硬伤。业内现在有句话叫“视频生成不等于世界模型”。一个能生成熊熊烈火的模型，可能根本不懂燃烧的物理过程。它学的是像素的统计规律，不是因果逻辑。看得见，摸不着。 第三拨建筑师务实一点，搞三维结构。李飞飞管这个叫“空间智能”，让AI理解三维空间里物体怎么摆放、什么关系。World Labs就在做这个。 但光有形状也不够。你能重建一个杯子的3D模型，却很难告诉AI它摔下来会怎么碎。离真正的“理解”还差得远。 第四拨禅师就有点玄了。LeCun推的JEPA系列，走的是视觉表征路线。它的核心心法是：理解世界，不必重构像素。别人在临摹名画，它偏要去悟画家的笔法逻辑。在潜空间里预测状态变化，不生成任何画面。 好处是参数少、速度快、不怕噪声。但坏处也在这——它到底“悟”到了啥，外人根本看不懂。就像修仙小说里那种闭口禅，外人只道他修为高深，真问他却一个字说不出来。 第五拨梦游者更像梦中证道。以Dreamer为代表的强化学习派，先在脑子里建一个虚拟世界模型，然后在里面反复做梦、模拟、试错。等练得差不多了，再出来实战。蔚来的智驾就是这么搞的，让算法先在模拟的未来里跑个几千遍再上车。 五条路，各有各的牛逼，也各有各的坑。 那为啥到现在还没人能“飞升”？ 第一，连“世界模型”到底是个啥都没吵明白。 视频生成也叫世界模型，物理引擎也叫世界模型，概念乱得很。李飞飞专门写了篇长文来厘清，说明这行业连渡劫标准都没统一。 第二，数据根本不够。 大语言模型能从网上扒无穷无尽的文本，但物理世界的数据呢？一个杯子掉地上碎了，人类看一眼就懂，可要让AI学会这个因果，得需要带精确几何和物理标注的多模态数据。这种东西比互联网文本稀缺好几个数量级。 第三，架构还在乱战。 到底是重建像素还是预测潜空间？是生成式还是判别式？到现在没人知道答案。2026年虽然被叫成“世界模型元年”，但元年嘛，就是刚起步的意思，别指望大成。 有意思的是，各家掌门人最近都开始往一块凑了。 李飞飞觉得，渲染、模拟、规划这些知识本质上是同一套，最后应该融成一个统一模型，既能生成照片级画面，又能理解物理因果，还能规划行动。 上海AI Lab那边也在推新思路，世界建模不该只是预测世界，而是服务Agent。说白了，模型得帮AI干活，不能光会看。 我觉得这事最后大概率不是某一条路线胜出，而是谁能把各派功法打通。修仙小说里真正飞升的，往往都是在看似矛盾的功法交汇处找到机缘的。 #WorldModel# #PhysicalAI# #EmbodiedAI#

🔥 Sam Altman 最新万字长谈精华总结（点赞、转发&收藏） 我们正处于奇点之中！ AI时代的创业法则与终局游戏！ 这段访谈信息量巨大，Sam Altman 深度分享了关于创业、OpenAI战略以及AI未来的核心洞察。 这份整理非常适合发布在X平台，直接上干货： 1. 奇点已来，这就是决战时刻 🌌 Altman 明确宣告：“我们现在正处于奇点之中”。十年前大家在饭桌上随口聊聊的遥远梦想，如今已成现实。 我们正身处一个决定性的历史转折点，发展曲线随时可能走向完全不同的方向。 目前最大的斗争是：未来究竟是走向“AI专制主义”还是将权力真正下放给全人类。 2. 给AI创业者的忠告：警惕“容易的胜利” 🚀 创业门槛骤降，现在的10周初创团队能做到过去难以想象的事。如果你还沿用10年前的创业模式和思维，注定会被淘汰。 不要只盯着“垂直领域的AI智能体”这种容易的胜利，它们虽然能赚钱，但很难成为定义这个时代的伟大公司。 真正的赢家会内化“缩放定律 (Scaling laws)”，去布局两四年后当模型更聪明、更便宜时才具有经济效益的真正难题。 3. OpenAI 的“残忍”战略：为了核心，杀死爆款 🗡️ 在探索未知领域时，最难的不是关掉失败的项目，而是关掉“表现很好”的项目以绝对聚焦“表现最好”的项目。 为了聚焦 GPT-3，他们关掉了曾寄予厚望的机器人项目。 最近为了全力主攻正在爆发的“代码智能体 (Coding Agents)”，他们甚至叫停了极其成功的视频模型 Sora 以及浏览器的开发。 4. 算力扩张的终极瓶颈与疯狂构想 ⚡ 实现无限智能扩展的最大瓶颈只有两个：第一是晶体管（芯片），第二是电子（能源）。 不要只关注优化算法，未来的核心是“建造能够制造更多数据中心的数据中心”。 在高度自动化的未来，AI将驱动机器人舰队去无限复制、建设更多的数据中心。 5. 人类未来的工作与价值归宿 🕰️ 别幻想AI会带来“每周工作4小时”的悠闲生活。人类的期望永远在升高，在超级智能时代，我们不仅不会无所事事，反而只会比想象中更忙碌。 当AI接管传统的经济价值创造后，社会地位游戏的规则将改变，人类将更看重纯粹的“人性”体验，比如为他人烹饪带来的情感连接，以及人类与生俱来对冒险的渴望。 6. 应对混沌、野心与个人成长 🧠 在混乱中保持镇定的能力是教不会的，只能通过一次次熬过“公司濒临倒闭”的生死危机来亲身习得。 面对大公司出来缺乏野心的人，最好的重建方法是让他们通过一系列“持续的小胜利”来建立自信。 别浪费时间修补弱点，要把所有的精力用来把“优势”发挥到极致。 不要试图从20年后往回倒推规划；应该抱持少数几个强烈的核心信念，立足当下，不断向前规划。 来源：（YouTube Relentless）

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。