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这是, 虎嗅WAIC“追踪Token商业新范式”系列文章, 的第9期。

AI 的“活人感”越来越高了。

这表明, 我们越发难以区分, 一截影像到底是由真人进行拍摄, 还是借助AI予以生成。

AI视频, 正以一种前所未有的速度, 往内容生产环节迈进。按照相关数据表明, 在2026年第一季度时, 全行业上线的微短剧数量大概是12.8万部, 而这里面AI微短剧的数量约为12.2万部, 其占比已然超过了95%。从短剧开始, 历经广告, 再到电商、游戏以及影视制作领域, AI视频正慢慢变成一种全新的生产工具。

身处海外, 一款名为PixVerse的AI视频产品, 已然成了这一趋势的代表存在。有用户只要输入一段Prompt, 或者上传一张图片, 就能在几十秒的时间里生成一段具备高质量的视频。在过去的一年当中, 这款产品快速积累起了来自全球的用户, 还成了AI视频领域里增长速度极其快的产品当中的一个。依据媒体所做的报道, 截止到2025年年底, PixVerse的母公司爱诗科技的ARR已经达到了4000万美元。

虎嗅得到消息, 在2026年3月的时候, 爱诗完成了3亿美元的融资, 接下来, 在近日期间之内, 爱诗科技完成了29.8元人民币的C轮融资, 此次融资是由阿里巴巴带头投资, Lollapalooza Capital（王慧文家办）、常春藤资本、惠远资本、钟鼎资本、韩国未来资产、OCBC生态下Lion X基金、蓝色光标、CloudAlpha、iGlobe Partners等十多家机构共同参与投资, 且这些机构来自海内外各地。

过去一年，整个 AI 行业都在讨论 Token。

刚开始时, 处于大模型时期的 Token, 仿若一种计算单元, 它更多地是借助文字去衡量 token；紧接着, 伴随 Cursor、Claude Code 等 Coding Agent 的兴起, Token 又开始与软件开发相对应, 越来越好多的开发者甘愿为代码生成持续支付费用。而 AI 视频, 使得 Token 首次切实进入内容产业。

于Coding场景里, Token所对应的是代码, 而在AI视频时代, Token对应的却是内容生产的本身, 一次模型推理, 能够直接生成一条短视频, 还能生成一段广告素材, 也可以生成一部AI短剧, 甚至能够生成一个电商数字人。

把话说得更精准些来讲, 在AI视频的这个时代里, Token并非仅仅只会对应模型所消耗掉的算力, 而是直接就对应着视频创作, 对应着影视制作, 甚至对应着商业生产。

AI视频正成为继Coding之后, 最能验证Token商业范式的一类场景, 这也是其中一个缘由, 是这样的情况。

过去之时, 去创作一条视频, 那可是一件门槛极其高的事情。身为一个视频创作者, 要完成脚本，之后进行拍摄, 还要处理灯光, 接着剪辑, 再加入特效, 配上配音, 最后搞好后期等一整套流程, 同时还得熟练掌握Premiere、After Effects等专业软件。然而在现今, 那一整套复杂的创作流程已然被压缩成一次模型推理, 只凭借几句Prompt便能够处理过去耗费数天甚至数周才可完成的工作。对于AI视频来讲, 每一次Token消耗, 其背后所对应的是内容生产。

然而，这门生意远没有想象中那么容易。

一方面, 从事AI视频业务的公司得不断投入数目庞大的算力所需成本, 另一方面, 这些公司还得去面对源自短视频平台、往昔视频平台以及互联网领域巨头的各类竞争, 当前, 如可灵这般的产品、MiniMax旗下海螺AI这类的产品都业已积累下为数众多的用户, 整个处在AI视频范畴内的行业正迅速迈入竞争的阶段。

尤为关键的是, 于商业化的途径之上, 该行业也呈现出了显著性的分化特征。在2026年之时, 已然有一批视频生成模型的公司涌现了出来。

好些AI视频创业者, 皆向虎嗅表明, 与C端市场相较, 他们更期望径直踏入ToB。有从事相关创业的人告知虎嗅, “ToC市场虽说存有更高的上限可是也存在大平台的竞争, 切入难度颇大。然而ToB的需求更为明晰, 客户乐意因效率而付费, ROI更易于计算；而ToC不但得持续投入模型能力, 且还要去应对诸如获客、留存、订阅以及产品体验等一连串问题, 这是一条更难行的路。”。

但爱诗科技持有与之不同的想法谢旭璋认为在AI视频领域C端消费者市场存在着相当大的机会。

他觉得, 过去的几十年当中, 视频行业里最大的商业机会一直是源自C端。每一回内容产业所产生的变革, 最终所诞生的都是全新的消费者平台。而在AI视频时代, 同样理应诞生属于这个时代的新产品, 而并非仅仅只是一家模型公司。

毋庸置疑, 爱诗科技并不甘愿仅仅只是涉足于消费者市场, 谢旭璋向我告知, “并且还伴随着切入B端市场的情况。”。

对着AI视频行业, 针对Token商业模式, 关于ToC跟ToB的选择, 以及AI视频往后的商业化方向, 做了虎嗅与爱诗科技联合创始人, 其名为 谢旭璋 的交流, 这儿呢是对话的全部内容, 存在删减哦:

虎嗅问, 在过去的一年当中, 爱诗所发生的最大的变化究竟是什么呢? 不管是从技术方面来讲, 还是从商业模式方面来说, 亦或是从组织层面展开探讨, 都是能够进行交流沟通的。

谢旭璋表示, 大的方面实则并未改变, 我们于三年前进行创业之际确立的技术方面指引途径与方向范畴, 直至如今基本依旧是整齐划一的, 然而变化主要存在着三条。

之前我们把更多注意力集中于海外市场, 在今年着手于在海外搭建本地团队, 期望开展更为精细的运营, 公司团队的规模自几十人扩充至100多人。

第三, 存在着最大的变化, 以往我们主要从事 ToC, 今年展开了 ToB 的探索, 借由标准化的 API 去服务更多行业的客户, 当下 ToB 业务尚处在早期阶段, 不过增长速度较为良好。

再则, 我们愈发察觉到, 视频自身就是个极为庞大的行业, 当中存在着诸多细分场景。我们自行打造ToC产品, 没办法涵盖所有行业, 并且许多行业更适宜借助API的途径接入模型能力。伴随整个AI视频市场持续拓展、参与者逐步缩减, 我们觉得ToB的空间也会日益增大。

虎嗅称, 好多AI视频创业公司觉得ToC特别难, 故而径直选取ToB, 然而爱诗却始终坚守ToC, 这是为何呢?

谢旭璋：我一直觉得，视频行业最大的市场会在消费者。

从具备很强商业属性的首要本质层面出发, 视频行当在过往几十年间的进展已然证实了这一情况。不管是电影院, 还是长视频播放平台, 又或是后续涌现的短视频平台, 最大的契机始终源自 C 端, 而非面向企业端。

我们在三年之前开启创业之旅的时候, 便怀揣着想要打造出最为优质的视频模型的期望, 与此同时还渴望能够进军规模最为庞大的市场, 基于这样的缘由, 故而无比坚定地做出了选择ToC的决定。

就在过去的那几年当中, 我们已然积攒起了相当不错的用户数量规模, 还有收入来源于此, 所以呈现出了许多同行未曾察觉到的机遇, 一直到了如今的这个时候, 我们所开展完成的诸多事项, 依旧是置身于非共识领域范畴内存在着, 再另外, 我并不持有视频行业将会出现赢者通吃这种观点的。

从电影的那个时代起, 到长视频以及短视频阶段, 次次行业变革, 无一不催生了诸多成功的公司, 不存在任何一个时代仅有一家取得胜利的一方 , AI视频处于同样的情形。

我们持有这样的看法, 即这个行业起码存在三个机会, 一方面, AI能够给予那些压根未曾从事过视频创作的人, 去完成其人生里的第一条视频, 另一方面, 它会逐步替代大量传统进行拍摄、3D渲染这般的内容生产流程, 进而切实进入影视、广告这类行业, 再者, 伴随AI原生创作者数量越发增多, 还将会缔造全新的内容形态, 以及人跟内容全新的交互方式。

所以, 我们是相信的, 在 AI 视频时代, 会诞生新的平台, 而且可不只是模型公司那样的。

虎嗅：所以菲律宾欧博官方网站AI视频成新生产工具，类似PixVerse的免费软件你知道吗？，为什么现在又开始布局 ToB？

谢旭璋表示, 并非是战略转向, 而是在通用模型成熟了之后, 自然而然地开始进入更多的行业。

我们思路从未改变, 研发团队一直仅做一件事情, 这件事便是打造处于全球领先地位的通用视频生成模型。

在此基础之上, 我们会展开针对不同场景的优化工作。就好比, 在ToC产品当中, 我们投入更高 focus 在生育而成速度、互为交往体验方面, 以使普通用户更为轻松地用以运用；于影视行业范畴内, 我们会针对影视制造开展模型的细微调整；未来之际同样会针对更多行业实施类似这般的优化举措。

但始终是同一个底层模型, 它不会哪怕是由于 ToC 或者 ToB 就被拆分成两套去进行研发体系构建。对于一些属于行业范畴的客户, 我们同样也不会去做成完全采取定制化方式的模型。

要是一个需求仅仅只有一家客户能够使用, 不存在丝毫通用价值, 那我们通常是不会投入过多资源的。我们更加倾向于去抽象出行业具有共性的能力, 将其沉淀到通用模型当中, 进而服务更多的客户。

当下, 我们察觉到移动App开发者乃是一个极为庞大的市场。如今, 近乎一半的API Token消耗均源自这一类型的客户, 这没说的。

虎嗅表明, 自今年起始之后, Token变成了AI领域当中被讨论次数较多的话题里边的其中一个, 好多人持有这样的看法, 即AI视频从本质上来说就是一个“Token黑洞”, 对于此你有着怎样的看法呢?

谢旭璋认为, “Token黑洞”这一说法所具备的前提是, 其真真切切地创造了价值。设若一个场景仅仅是消耗诸多Token, 然而却未见创造价值, 那么它便并非是一种优质的商业模式。真正关键之处在于, 用户心甘情愿持续为这些Token支付费用, 原因在于它创造了更为巨大的价值。

AI视频是这样一种场景, 当下诸多短剧、动漫、影视制作等行业, 已然大规模运用AI视频, 它们持续耗费Token的缘故在于, AI切实提高了效率, 创造出更多商业价值, 故而我觉得, 未来视频必定会成为AI行业Token消耗最多的若干场景之一, 甚至有可能是消耗最多的那个。

有不少人会认为视频Token的消耗数量颇为可观, 然而实际上这并非意味着“价格高昂”, 原因在于它的确具备实际效用。

引发好奇的是, 虎嗅提出了这样的疑问, 当下诸多AI视频产品, 所采用的计费方式并非如大语言模型那般直接按照Token度量来计费行事, 取的是积分手段进行计费为何会如此, 其原因究竟何在呢?

谢旭璋：视频模型和语言模型的底层计算方式其实并不完全一样。

严丝合缝来讲, 视频模型进行推理所产生的成本, 并非能够轻而易举地等同于语言模型里的 Token。在行业范畴之内, 的确是存在着一些换算的方式, 然而视频生成自身拥有一套独特的计算逻辑, 所以绝大多数的产品, 最终都会选用视频时长以及分辨率的方式来进行计费。

我觉得这和是否向用户披露 Token 并没有太大关系。

从本质上来说, 它更近似于是一种已然成熟的商业模式设计, 许多互联网产品都具备自身的虚拟货币体系, AI产品运用积分, 实在同样是相似的一种逻辑, 可以让用户更易于去理解以及消费。

对ToB而言, 我们的API定价主要参照行业水准, 不会设定为最高, 也不会特意进行价格战, 而是维持在行业中间的那个位置。标点符号。

虎嗅表明, 现今的AI视频产品之中, 大部分采用的是订阅制, 你觉得这会是一种长期存在的商业模式吗?

谢旭璋称, 我认为订阅属于当下这个时期最为直接、最为成熟的某种方式, 就长远整体而言, AI视频的商业运营模式必定会愈发丰富多样。

来看整个视频行业之发展走向, 不管是电影院, 还是长视频平台, 亦或是短视频平台来看等, 它们最终都构建起各异之商业模式, 像内容付费, 广告, 增值服务等这般。

AI视频行业实际上才刚刚起始, 伴随模型能力持续提升, 用户使用场景愈发丰富, 使用时长越发延长, 我坚信未来必定会涌现出更多新颖的商业模式, 并非仅仅局限于如今的订阅。

一些新兴市场中, 我们已然尝试了广告加订阅的模式, 当下果真收到了不错的反馈。故而我觉着, 现阶段整个行业距离真正成熟还存在着很长的一段路途要去经历。

虎嗅, 大多人觉得, AI视频ToC市场已然难做至极, 然而你却始终坚称它的上限依旧高耸入云, 缘由何在呢?

谢旭璋称, 我们始终在从事一件事体, 此即协助往昔从未涉足制作视频的那些人等, 促使得以成就其人生历程里的首条视频作品。经由我们展开的调研发觉, 于该平台之上, 占据半数以上总量的使用者, 均皆是首度着手视频的创作。

在这世界范围之内, 每一天当中, 都存在着几十亿数量的人, 会去进行视频的消费, 然而, 实际上真正具备能够制作视频能力的那些人, 其所占的比例是相当低的, 大概仅仅只有几个百分点而已。

以往, 绝大多数人事实上都存有表达以及创作的需求, 只是欠缺能力去达成视频制作。人工智能当下正在对这件事情予以改变。

2025年, 我们于全球范围内, 得到了近乎一亿的用户, 并且平均获客成本极为低廉, 这背后所表明的是, 我们所满足的乃是一个往昔长久未曾被满足的需求。

此时此刻, 在全球范围之内, 仍旧存在着几十亿人口, 他们自始至终都未曾有过制作视频的经历。要是人工智能能够助力于他们, 更为轻松地达成第一条视频的制作, 并且使其能够持续不断地展开创作, 依我个人的看法, 这样的话, 这个市场留存着几十倍的增长幅度的空间。

于此不同的另一方面, 当下我们所拥有的商业模式实际上仍旧是相对单一的状态现状。当前阶段大家主要依赖的依旧是订阅收费这种方式途径, 然而在未来之时, 不管是广告模式、内容分发模式, 甚至还会出现更多的全新商业模式, 这些之中的每一种都还存在着极大的想象探索空间余地。

故而, 不管是从用户规模方面而言, 还是就商业模式角度来讲, 我都觉得AI视频的ToC市场距离天花板还有老大一段距离才对。

虎嗅, 业务正向ToB以及海外方面延展, 那你们后续最大的挑战究竟会是啥, 是啥。

谢旭璋：我觉得最大的挑战其实不是 ToB免费ai视频生成软件欧博官网登录注册，而是全球化。

我们目前针对 ToB, 主要是借助标准化 API 来服务客户, 它和传统软件不一样, 并不在大量定制开发方面有需求实现, 也不在组建规模很大的销售团队上面有要求达成, 因此针对组织这个对象而呈现的挑战没达到那么大的程度。

事实上全新的挑战, 乃是海外本地化。现今我们着手于在海外构建团队, 并且亦招聘了诸多海外员工。往后不管是于东南亚亦或是欧美, 我们均会持续进行布局, 期望能够更为优质地服务当地用户以及客户。

这表明, 我们得去处理跨区域团队协作之事, 还要应对沟通方面的情况, 以及处理本地市场运营这类问题。然而, 我认为这并非AI行业单独具有的问题, 而是每一个期望全球化发展的中国公司都会碰到的挑战。

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