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AI视频下半场,别再只问工具了

AI视频下半场,别再只问工具了

6月2日到6月5日,我连续聊了几场合作。

有聊 AI 视频知识付费的,有聊 AI 短剧出海的,有聊传统文化 IP 的,也有聊老子 IP 商业化的。

表面看,这几件事不在一条线上。

一个是课程,一个是海外短剧,一个是传统文化老师,一个是大型文化 IP。

但聊完之后,我反而越来越确定一件事:

AI 视频已经过了“会工具就有红利”的阶段,接下来真正值钱的,是谁能把工具放进一条真实的商业链路里。

工具门槛降低了,对人的要求反而提高了

2024 年我们刚开始做 AI 视频的时候,一个人能把文案、图片、视频、音乐、剪辑串起来,已经很厉害了。

那时候工具难用,模型不稳定,国内可选工具也没那么多。你会用,别人不会用,这本身就是优势。

但现在不一样了。

现在一个很新的小白,用一些主流工具,也能生成一段看起来还不错的视频。工具越来越好,门槛越来越低,很多原来靠信息差能赚到的钱,会慢慢变薄。

这不是坏事。

这说明 AI 视频真的开始进入大众化阶段了。

但问题也来了:当大家都会生成视频的时候,你靠什么留下来?

我现在的判断很明确。

不是谁会用哪个工具,而是谁能做出完整作品,谁能理解内容,谁能组织交付,谁能拿到项目,谁能持续变现。

工具越简单,人的判断力越值钱。

AI短剧出海,本质上不是出海,是产能和链路重组

这几天有一个海外短剧方向的团队来聊合作。

他们有版权、有本地化团队、有投流和宣发,也有海外平台资源。他们缺的是中间这一段,就是稳定的 AI 短剧制作产能。

而我们这边有学员、有制作经验、有交付体系,也有把一群人组织起来做项目的能力。

这个事情听起来很兴奋。

国内短剧已经很卷了,很多人都在找新出口。海外短剧、AI 短剧出海,确实是一个方向。

但我不会因为对方讲得很大,就马上冲进去。

我的第一反应还是那几个问题:

版权是谁的?

剧本谁负责?

本地化谁把控?

验收标准是什么?

分润怎么结?

失败了谁承担成本?

所以我当时的判断是,可以做,但一定要小步先走。先拿一两部试,先把流程跑通,把标准跑明白,把成本算清楚。

很多人一听到“出海”“平台”“分润”,就觉得机会来了。

但真正做项目的人都知道,机会不是听出来的,是跑出来的。

AI短剧出海不是一个概念,它最后一定会落到版权、剧本、制作、验收、投流、分账这些具体环节上。

传统文化IP,不能只喊文化,要变成具体资产

另外几场聊的是传统文化 IP。

这块给我的感触也很深。

很多人做传统文化,最容易犯的一个问题,就是一直讲文化价值,但拿不出具体载体。

大家都说要弘扬传统文化,要传播东方智慧,要做文化复兴。

这些话都对。

但问题是,用户到底看到什么?买什么?转发什么?收藏什么?带回家什么?

这次聊老子 IP 的时候,有一个点我很认可:传统文化不能只停留在一个“老先生”的形象里。

如果老子永远只是白胡子老头,孔子、庄子、孟子都长得差不多,那年轻人是很难真正亲近它的。

但如果它有一个明确的主形象,有小老子、青年老子、青牛,有故事,有短剧,有动画,有文创,有读书会,有文旅场景,那它就不只是“文化”,它开始变成一个可以被传播、被消费、被授权、被长期经营的 IP。

这就是 AI 视频的机会。

AI 不一定直接帮你做成一个超级 IP,但它可以帮你快速验证形象、故事、分镜、短片、海报、动画、人物设定。

以前一个传统文化 IP 要试错,成本很高。

现在可以先做一个 30 秒样片,一个 1 分钟短剧,一个角色视觉体系,一个小系列内容。

先让市场看见,再决定要不要继续放大。

文化不是喊出来的,文化要变成能被看见、被使用、被购买、被反复传播的具体东西。

普通人还有机会吗?

我觉得有。

但不是那种“马上赚快钱”的机会。

如果一个人今天刚进来,就想靠 AI 视频一个月赚大钱,我反而会劝退。

这个赛道变化太快了。工具变,平台变,题材变,分账规则也变。靠单点红利,很容易今天吃到,明天就没了。

普通人真正能抓住的,还是我一直讲的那句话:

左手 IP,右手项目。

左手 IP,是让别人知道你是谁,知道你在持续做什么,知道你有什么作品和判断。

右手项目,是通过真实项目去提升技术、积累经验、打磨交付、拿到现金流。

只做 IP,容易空。

只做项目,容易累。

只学工具,容易被替代。

把这三件事串起来,才有可能慢慢从一个“会用工具的人”,变成一个“能解决问题的人”。

最后

这几天聊下来,我最大的感受是,AI 视频这个赛道没有变小,反而变大了。

只是旧玩法在失效。

以前大家问的是:哪个工具好用?哪个模型效果最好?怎么生成更真实?

接下来要问的是:我做这个东西给谁看?谁愿意付钱?怎么交付?怎么复购?怎么形成自己的作品和资产?

AI 视频的下半场,不是比谁更会生成,而是比谁更会判断、交付和商业化。

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