#端到端产品

5天前

a16z对AI视频生成模型发展趋势的观点，非常认同。 1. 审美更重要回望绘画史，17—18世纪静物与肖像画，“逼真度”上登峰造极，评判指标从“像不像”转为“好不好看”。当写实达到极致，人类开始争论的是审美与风格。 2. 没有任何一个视频AI模型能在全维度做到SOTA。 Veo 3强在物理一致性、复杂运动与音画同步 Sora 2强在“自动导演”，从短提示词生出脚本、多镜头、甚至“可社交传播的梗”。阿里的Wan，开源视频模型， LoRA 风格与运动生态强，生成特定审美或特效。 Grok，偏动漫与动画的便宜快速生成。字节的Seedance Pro，擅长单次生成多镜头场景。 Hedra，角色长段落对话生成很稳定。 3. 端到端产品才是是真正杠杆，非模型能力现在AI视频创作，要在多个模型与编辑器中切换。比如一次家具布景，需要在 Ideogram（文生图与字体/视觉设计）、nano-banana（风格与局部编辑）、Veo 3（视频生成）之间转换. 为一个现有视频添加产品周边。又要在 nano-banana、Hedra 与 Krea、Kapwing（编辑套件）中切换。拼端到端体验的时代 Fal 与 Replicate 提供视频AI云托管，Krea 以编辑形态把不同模型纳入同一工作流。 Runway 推出可编辑机位、续帧生成、跨段风格迁移、天气与物体的增删。 Sora Storyboard让人用分镜式的方式精确指定动作序列。 Veo 3.1的更新几乎全部围绕音视频的可控性，而非底层模型性能的提升。 4. 垂直市场深挖通用模型能力进步慢时，垂直场景机会大幅上升。比如，谁能成为“家居布景的首选引擎”？谁能在“营销短片的角色一致性”与“镜头衔接”上做出稳定工业流程？谁又能把“便宜快速生成动漫风格”变成设计团队的日常生产力？做到从提示工程、角色持续性、镜头管理、音画控制。实现跨模型编排与一次性交付。那才是真正的产品护城河。成为“编排优势模型” 在视频AI中，性能只是底座，编排才是引擎。 5. 编排优势模型的三层结构第一层是“能力供给”：不同模型在不同维度具有最优子解（物理、运动、角色、长段落、动漫、速度/成本）。第二层是“流程复用”：为具体任务建立稳定的链路，把能力从“可用”变为“可复用”，再到“可规模化复用” 例如以分镜为骨架，以角色嵌入为约束，以镜头衔接为节拍，以音画控制为边界。第三层是“产品封装”：把复杂的编排隐藏在一体化的产品体验之下，让用户轻松实现一个场景、一段剧情、一种风格。而不是让用户折腾一个模型、一段提示、一次风格迁移。竞争力的真正来源不再是“谁的模型更强一点”。而是“谁的系统更合用、谁的交付更确定”。不在于证明自己“更强”，而在于让他人“更容易变强”。

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 286 条信息

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