文章核心观点 - 人工智能全球化落地面临基础设施、人才与商业模式的多重挑战 大模型与产品深度融合成为高效全球化落地的核心方向[2] - 中国AI企业需突破出海瓶颈 通过技术迭代和非买量增长路径实现全球化推广 昆仑万维Mureka大模型月收入达100万美元作为成功案例[2][6] - To B产品的核心价值是提升效率和工作流自动化 To C产品的核心是降低内容制作成本和情感供给成本 中国开源大模型全球使用人次已超过美国[15][16][17] Mureka大模型发展背景 - 公司海外收入占比94% 业务覆盖全球多数地区 2020年转向AI研发[6] - 选择音乐生成领域源于路径依赖：运营音乐社交产品Starmaker积累音乐处理技术与数据 音乐数据总量仅4000万条 投入资源相对较少[7] - 基于第一性原理判断：内容创作门槛降低10倍可使创作者数量增加100倍 传统音乐制作成本最低10万元/首 头部企业达100万元/首 AI生成可显著降低成本[8] 技术路线迭代 - 初期尝试符号化生成规则和对抗网络路线 效果未达预期[9] - 最终采用DIT（Diffusion Transformer）路线并自研音乐Tokenizer 使性能接近世界一线水平[9] - 借鉴GPT-4o推理机制 首个将COT（思维链）引入内容生成领域 通过实时判断和回退调整提升成品率 达到音乐生成一线水平[9] 全球化推广挑战 - 中国出海企业存在买量模式路径依赖 曾将全球手游买量成本从1-2美元/用户推升至数十美元/用户[11] - AI创业时代ToB业务不适用买量模式 需探索非买量增长路径：技术产品突破带动社媒传播、SEO（搜索引擎优化）、GEO（大模型搜索优化）[11][12] - ToB业务面临收费模式设计、用户拓展等困难 可借鉴字节跳动剪映的免费版与付费版设计逻辑及商业化节奏[13] 市场机会与产品标准 - ToB产品是"效率倍增器"：如AI编程将单个程序员效率提升至10人水平[15] - ToB智能体是"工作流粘合剂"：提升系统自动化程度 减少人力介入[15] - ToC产品核心是降低成本：AI音乐生成推理成本不足0.1元人民币 相比传统10万元成本差异显著[16] - 情感供给成本从人工50-60元/时降至AI1-2元/时 蕴含巨大商业机会[17] - 中国开源大模型全球使用人次已超过美国 中小企业可依托开源模型搭建新生态[17]

大厂 AI 模型专题解读 20250927 摘要 国内大模型架构创新不足，依赖海外架构如 Transformer 和 MoE，导 致难以超越国外领先模型。算力方面，国内 AI 大厂 GPU 算力远低于海 外巨头，受中美贸易战影响，资源受限。 国内模型侧重推理成本和性价比，适应国内用户消费习惯，而国外如 GPT 追求顶级性能，商业模式差异导致模型上限存在差距。数据获取方 面，国内数据法律相对宽松，成为追赶海外大模型的优势。 阿里采取几乎全开源策略，包括模型权重、代码及训练数据，以扩大影 响力，并整合其云服务系统形成闭环互利模式。通过公开打榜测试验证 性能，提高可信度，因此开源认可度较高。 国内多模态模型聚焦国内场景，如电商广告、短视频等，生成内容更贴 近国人需求，性价比和成本控制优于海外模型。但在长文本理解、多样 化场景处理及泛化性方面仍有提升空间。 MoE 架构已成为大模型标配，通过门控系统分配输入内容给对应专家系 统处理，降低计算成本和推理时间。未来优化方向包括精准入口分层、 专家系统结构差异化和训练稳定性。 Q&A 目前国内的通用大模型与海外头部大模型的差距具体体现在哪些方面？ 国内通用大模型与海外头部大 ...

日前，剪映举办2025创作者交流大会，以"All in AI，All in One，创作，无限新可能"为主题，全面介绍了剪映各项AI能力，并与创作者共同探 讨AI如何重塑创作流程、降低创作门槛。 音频方面，剪映上线了AI配音3.0，可以生成超仿真音色，几乎难以分辨人声与AI声，未来还将支持多方言、多语种。此外，"AI音乐改词翻 唱""AI音效生成"等功能，也为创作者提供了更灵活、低成本的配乐解决方案。 画面和特效的部分，剪映将dreamontage模型应用到了AI转场功能，用户只需要上传多帧图片或视频，都可以实现丝滑运镜。 针对专业创作者对精细剪辑的需求，剪映专业版在过去一年持续"听劝"升级，新增多时间线、智能搜索、二级调色、立体声处理等高级功能， 显著提升素材处理与视频精修效率。同时，基于大语言模型的"AI粗剪"功能，可一键完成从文案到画面的智能编排，助力影视综创作者高效应 对海量素材。 近期剪映还全量上线了seedream4.0模型，以满足用户生图需求，只需输入提示词就能实现批量创意图片生产，告别之前需要先在其他工具生 成素材再导入剪映进行剪辑的繁琐流程。 一站式支持，助力内容生产逻辑升级 创作者交流大会 ...

说个特别有意思的事，前两天看到一个朋友在群里问，哪个AI或者产品能给对话音频强力降噪，试了好多都不行。 我当时就完全没动脑子的给了一个非常朴素的我最常用的答案： 剪映。 结果他的反应也很震惊，说，啊？答案这么朴素吗。 给我也干懵了。 因为，我天天用剪映里面的AI给音频降噪，这是我最常用的最基础的功能之一。 每次的步骤也特比简单。 第一步，如果你的声音过于嘈杂或者有音乐啥的，先分离音频，仅保留人声。 第二步，打开人声美化。 等待处理好，就完事了。 你就拥有了一个没啥环境音且非常干净的纯粹音频了。 说实话，这次之后，我觉得，好像很多人好像没有意识到，剪映这种超级产品，其实AI化已经很重了，在创作和剪辑领域，有很多的时候，你并不需要 打开各种各样的垂类或者小众APP，你打开剪映，总是会给你一个不错的答案。 所以，我想，单独给剪映写一篇文章。 来带大家重新认识一下，这一个可能看着其实不怎么AI，但是比绝大多数AI产品还要AI的超级工具吧。 我们，开始。 比如说，之前我出国一个周杰伦的照片转场教程： 周杰伦发的1400万人点赞的AI视频，是怎么做出来的？ 。 当时为了教大家用首尾帧，所以用的是即梦。 流程是，先把两张照 ...

鹭羽 发自 海宁 量子位 | 公众号 QbitAI 一分钟生成30条爆款视频，百万博主零帧起号。 现在用剪映AI做视频，真的有些不一样。 在剪映刚刚结束的创作者线下交流会上，剪映产品负责人正式宣布： 剪映的野心绝非仅仅只想做一款剪辑工具，而是要能一站式AI成片的创 意伙伴。 All in AI，All in One。 这就是剪映未来将全力All in的方向。 提及剪映，大家的印象或许还停留在这几个关键词：比Pr好上手、小白"一摸就会"、适合加字幕…… 但这次上手试过剪映的AI成片功能后，我才后知后觉发现，剪映真的有在认真了解视频创作痛点，让AI将创作者从dirty work中解放。 内置功能贯穿 "前期灵感启发、素材生成→中期精准剪辑、特效合成→后期优化输出" 一整条路径，筑构完整无缝的创作闭环。 剪映在探究AI视频创作边界上，远比我们想象中做得多。 一站式AI创作 今年，剪映对AI文字成片功能由内而外进行了一次 系统性升级 。 过去只支持图文匹配，其实已经能应对绝大多数日常需求，但够用只是剪映的基准线，这次升级则更聚焦 "如何更好用" 。 通过深度整合豆包、DeepSeek模型，不仅让文字转视频的效率倍增， ...

图文内容创作模式 - 抖音图文内容模式呈现增长潜力 粉丝量快速提升 变现途径包括广告 电商带货 音乐推广及知识分享 [1] - 统一风格的封面设计采用具有视觉美感的女性照片搭配情感触动型文案 提升用户互动与停留时长 [2] 内容素材获取策略 - 图片素材主要通过小红书搜索"氛围感女生"关键词获取 并进行水印处理 [6] - 视频素材通过小红书搜索特定场景关键词如"高铁氛围感视频"获取 [12] - 音乐素材通过抖音内置功能收藏BGM 并经由剪映软件调用 [25] - 文案素材主要来源为小红书"扎心文案"搜索 同时辅助使用AI生成文本进行二次修改 [27][30] 素材处理与优化 - 对下载素材进行去重加工 包括尺寸调整 滤镜颜色修改及画质清晰化处理 [31] - 常用加工工具包括美图秀秀 剪映和Wink等软件 [31] 运营实施建议 - 建议保持每日更新频率 持续运营一至两个月以获取有效数据反馈 [33] - 强调心态调整与长期坚持对内容运营的重要性 [33]

文章核心观点 - AI投资进入中场阶段 重点从模型转向具身智能硬件和软件应用 形成人才争夺 信仰分歧和超级机遇并存的复杂战局 [11][12][14][80] - 具身智能被视为中国掌握主导权的战略机遇 凭借完备产业链和工程化效率优势 有望成为全球唯一超级玩家 [51][52][61] - 投资逻辑发生显著分化 头部机构围绕字节系人才 00后创业者和产业老炮展开激烈争夺 形成新旧交融的下注格局 [12][27][35][45] 投资格局演变 - 京东在2025年7-8月密集投资具身智能领域 连续投资千寻智能 逐际动力 众擎机器人等五家公司 其中三家在同一天完成交易 [4][5][6] - 美团布局更早 在具身及相关产业链已投资近30家公司 京东投资被部分市场观点解读为应对竞争和提升科技标签的策略 [9][10][7] - 具身智能第一梯队公司智元机器人 宇树机器人 银河通用机器人完成数十亿元融资 估值达十亿至百亿美金级别 [13] - 头部基金包括美团龙珠 高瓴 启明 蓝驰 经纬 IDG 阿里 深创投等已成为阶段性赢家 形成新旧投资人交融格局 [13] 人才争夺战 - 字节系人才成为争夺焦点 因过去5年业务增速快 成功迭代抖音 飞书 剪映等产品 高P具备实战经验和闭环能力 [27][28][29] - 头部基金制定系统性接触计划 一家二环内基金要求每月至少约见字节核心人员一次 跟踪创业动态 [23] - 重点关注2018年前加入字节的早期员工 如爱诗科技王长虎2017年加入并参与抖音从0到1建设 履历含金量更高 [32] - 明超平 任利锋 梁琛奇 孔涛等名字成为所有头部VC网罗对象 [25][26] 代际信仰分歧 - 真格基金天生信仰00后 投资三个辍学印度00后创立的Mercor公司 成立不到两年估值达20亿美元 [36][37] - 红杉投资00后AI招聘平台 高瓴投资19岁创始人的具身公司 中国创业者出生年龄线降至2006年 [40][41] - 朱啸虎投资22岁AI营销创业者Kay Feng 她16岁创业未上大学 一年做出250万美元年度经常性收入 [42] - 某颜色命名GP要求只推1995年后出生创业者 并必须成为前5个会谈者 有员工因推荐90前遭批评 [42] - IDG显得审慎 更偏爱行业老炮和履历完整性 但其90后基金曾投出B站（市值近1300亿）和脸萌（换得字节1%股份） [44][45][43] 具身智能投资机遇 - 中国凭借全球最完备产业链优势 在算法 硬件 制造与供应链深度融合上具备独有优势 [52] - 经纬王华东穿越周期 在电动车浪潮投中理想小鹏后 2023年底同时投资宇树 智元和银河通用机器人 [53][54][55] - 银河通用估值从不到10亿人民币一年半后超10亿美金 智元和宇树估值接近150亿 [56] - 高瓴2021年底投资MiniMax后坚定智能革命转向物理实体的判断 以产业链覆盖方式布局机器人本体 关节 视觉及大小脑 [59] - 蓝驰押注中国供应链工程化效率 投资智元 银河通用和它石智航等公司 美国公司承认中国迭代速度更快 [61][62] - 2025年DeepSeek爆发和宇树机器人春晚亮相激活科技自信 新钱涌入使第一梯队持续被抬价 [66][67] - 徐新投资星海图 深圳四字基金所有具身项目启动港股申报 资本时代彻底到来 [69][70][71] 机构内部博弈 - 蓝驰曹巍捕获智元 朱天宇拿下它石智航 金沙江朱啸虎公开不看好具身 但张予彤主导投资星海图等清华系项目 [73] - 红杉2020年投资宇树机器人因"估值合理" 但未对具身赛道真正重仓 目前处于尴尬时间点估值高企而商业化未完全显现 [74] - 红杉历史上具有纠偏能力 在字节A轮失手后B轮补枪 拼多多C轮入场弥补B轮错过 付出估值代价可忽略不计 [76][77] 应用投资现状 - Manus上线让应用成为一级市场最大风口 90后投资人关注AI时代下一个抖音 Office或微信 [13] - 应用战场尚未明朗 Manus GenSpark YouWare等公司背后新一代投资人已就位 但果实未成熟评判为时过早 [83][84]

核心高管变动 - 字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人冯佳时确认离职 此前公司曾于六月辟谣该消息[1] - 冯佳时师从AI顶尖学者颜水成 曾任新加坡国立大学助理教授 拥有超过400篇学术论文 谷歌学术引用量达6.9万次[3][11] - 其主导推动视频多模态大模型Sa2VA和自回归视频生成模型VideoWorld等创新研究[11] 研发团队架构 - 豆包大模型团队核心成员包括视觉基础研究负责人冯佳时 AML和Foundation团队负责人项亮 大语言模型研究负责人王明轩[6][8][10] - 项亮同时为《推荐系统实践》作者及Resys China推荐系统社区创始人[8] - 王明轩专注于模型超级对齐、可解释性及合成数据等研究方向[10] 人才流动情况 - 自去年12月以来 字节大模型团队连续流失多位核心人才 包括剪映产品负责人张逍然 TikTok算法负责人陈志杰 火山引擎AI应用产品线骆怡航[13] - 公司通过全球招聘弥补人才缺口 以数千万年薪招募原阿里通义大模型技术团队关键成员[13] - 近期新增高管包括经纬创投合伙人熊飞（加入飞书团队）及谷歌DeepMind研究副总裁吴永辉（担任Seed基础研究负责人）[13] 行业竞争态势 - AI大模型领域人才争夺战持续加剧[19] - 字节跳动在面临人才流失挑战的同时 仍积极通过招募顶级人才维持行业领先地位[13][19]

核心观点 - AI功能推动美图从工具型应用转型为高毛利率订阅服务商 结合情绪消费与科技叙事 实现业绩与股价激增 [1][2][3][6][8] 业务转型与财务表现 - 连续9年亏损后 2022年通过订阅服务首次盈利 2025年上半年总收入18亿元(同比增长12.3%) 调整后净利润4.67亿元(同比增长71.3%) [6][8] - 影像与设计产品收入占比74.2% 远超广告业务23.8% 付费订阅用户1540万人(同比增长42%) 渗透率5.5% [8] - MAU达2.80亿 其中海外市场9800万(同比增长15.3%) [8] 盈利模式优势 - 毛利率达73.6% 高于微软68% 净利率20.8% 主因低成本订阅模式(月费15元)与有限技术投入 [3][12][14] - 研发费用占比24.7% 低于寒武纪等地平线公司 资本开支仅3103万元 [13][14] - 商业模式类似美妆行业 依靠情绪价值溢价而非技术性能竞争 [4][10][15] 行业竞争与风险 - 面临字节系(醒图/剪映)及社交媒体内置功能的激烈竞争 产品同质化严重 [18][21] - 依赖爆款AI功能(如AI变装/画质修复)推动增长 但缺乏类似腾讯音乐的生态护城河 [20][21] - 高毛利率可能被营销费用侵蚀 参考雅诗兰黛营销费用占比84%毛利润的案例 [18][21]

行业概述 - 视频剪辑软件是对视频源进行非线性编辑的多媒体制作软件 通过对图片、背景音乐、特效、场景等素材与视频进行重混合、切割、合并和二次编码 生成具有不同表现力的新视频[4][6] - 软件根据功能和复杂程度分为专业级（如Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro）和家庭级（如Windows Movie Maker、iMovie） 分别适用于专业影视制作和家庭个人用户[6] - 应用领域涵盖电影制作、家庭视频制作、网络视频分享等场景[6] 市场规模 - 2019年中国视频剪辑软件行业市场规模为220亿元 2024年增长至520亿元 年复合增长率达18.8%[4][8] - 增长驱动因素包括互联网和数字媒体快速发展、短视频和直播行业爆发、用户对高质量视频内容需求增加以及技术升级提升制作效率[4][8] - 预计未来市场规模将持续扩大[4][8] 政策环境 - 2022年12月《关于进一步加强网络微短剧管理 实施创作提升计划有关工作的通知》支持创作更多网络微短剧 塑造激励青少年的故事[7] - 2025年2月《关于进一步统筹发展和安全促进网络微短剧行业健康繁荣发展的通知》提出推动微短剧高质量创新性发展 满足多样化精神文化需求[7] - 政策有利于扩大视频剪辑软件在微短剧领域的应用 提高行业需求量[7] 产业链结构 - 上游包括软件开发工具、视频编码技术、图像处理技术等[8] - 中游为视频剪辑软件的生产制造环节[8] - 下游应用领域涵盖影视制作、电商视频制作、新媒体视频制作等行业[8] 竞争格局 - 市场呈现多元化竞争格局 主要移动端产品包括剪映（深圳市脸萌科技）、快影（北京快手科技）、InShot/YouCut（海外科技公司）、VideoShow/Filmigo（上海影卓信息科技）、FilmoraGo（万兴科技集团）以及VivaVideo/InShot（杭州小影创新科技）[19] - 商业模式主要包括免费+广告、订阅模式以及免费+订阅组合模式[19] - 市场覆盖范围从中国大陆扩展至全球主要国家和地区[19] 技术趋势 - AI技术推动自动化和智能化发展 包括人脸识别、物体追踪、场景分割等精准高效视频处理能力[9] - 云计算技术普及推动视频剪辑软件向云端迁移 提高处理效率和可扩展性[9] - 深度学习、机器学习等AI技术持续升级拓宽市场应用范围[9] 产品发展 - 移动设备普及和跨平台使用需求增加 推动软件注重跨平台兼容性 实现不同操作系统和设备无缝运行及数据同步[9] - 行业向多元化领域拓展 从传统影视、广告延伸至游戏、动漫、教育等新兴领域[10] - 多元化发展带来更广阔市场空间 促进软件创新和升级[10]