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      快手AI的圍城與重構

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      文|魏琳華

      編|王一粟

      年底似乎又到了AI廠商們展示實力的日子。上周,快手上演了一場為期五天的全能靈感周技術展示;本周,智譜的連續開源也如期而至。

      在這五天的時間內,快手帶來了三個大模型、一個助力AI落地的數字人和功能更新:

      統一多模態大模型模型o1、能做到“音畫同步”的可靈2.6、全量開放的o1圖片模型;可靈數字人2.0有望繼續造福商家和廣告營銷;o1主體庫和對比模版,可以說進一步降低了AI視頻生成的應用門檻,讓AI生成效果更接近落地。

      你可以看到,可靈AI早已不僅僅是快手的新營收來源,作為造血的一份子,通過做廣告素材、做直播間特效等方式,它也為快手提供降本增效的助力。

      從模型層的突圍與重構,到AI短劇對內容生產關系的徹底改造,再到深埋水下的AI廣告體系,快手已經通過AI改寫了企業的運行。

      但可靈AI和快手同樣面臨著不小的壓力,無論是Runway gen-4.5、Veo 3.1等新模型的威脅,或是快手本身用戶池增長放緩,靠短劇提升用戶黏性,快手這場AI賦能的故事背后,也同樣面對不少壓力。

      從突圍到守家,可靈的2025年

      作為率先從2024年殺出的視頻生成“黑馬”,可靈AI在2025年的兩個主線,一是繼續維持模型技術優勢,二是通過競爭,攬獲更多P端用戶。

      最新上線的o1,就是快手對行業競爭對手的一次回擊。

      需要明確的是,o1不再是簡單的版本升級,而是底層架構的重構。

      區分于可靈1.0、2.0等模型的命名,新系列的o1是統一多模態大模型。和以往的多模態大模型不同的是,統一多模態大模型實現了架構上的統一,把文字、圖片和視頻的訓練都放在同一個框架下。

      統一的好處是,o1支持在一個模型內實現對文字、圖片、視頻信息的處理,比如既可以給它提供參考圖,讓它根據圖片生成視頻,還可以把視頻作為參考投喂給模型,根據視頻內容進行編輯、修改。

      簡言之,圖片、視頻的編輯和修改,都能交給o1一個大模型就搞定。

      在光錐智能測試中,我們先是把一張AI圖片投喂給可靈生成視頻,再要求它基于該視頻,把人物的裙子從紅色改成水藍色,再給女生的手里加一朵向日葵。可靈o1完整執行了這兩項指令,雖然在裙子袖口的細節上做的還不夠還原,但整體達到了要求。





      但在物理規律的測試上,可靈的表現和Veo 3.1還有一些差距。比如,我們在測試中要求在臺球桌上通過擊打白球,使紅球掉入口袋。對比兩者給出的效果來看,雖然Veo 3.1沒有讓紅球落到口袋里,但基本遵循了指令;但可靈o1僅僅給出了兩球碰撞的效果,對指令的遵循上效果不夠理想。





      在技術方面,可靈今年面對著海內外模型技術趕超的壓力。

      今年,可靈家族的核心版本更新主要有兩次,分別是于今年4月更新的可靈2.0,以及本月發布的統一多模態大模型o1。雖然在八個月間,可靈持續發布了基于可靈2.0模型的升級版本2.1、2.5及2.5 Turbo版本,但這些版本均是在一致性、畫面效果等方面的小幅度更新,沒有取得突破性進步。

      同時,AI視頻賽道的下半年,一系列強勁對手的加入,讓可靈AI開始承受更多壓力。

      先是Google Veo 3、Veo 3.1憑借原生多模態大模型,實現音畫同步和文生視頻的提升,成為谷歌又一破圈模型;Runway也在12月2日發布新慢跑鞋gen-4.5,在Artificial Analysis榜單上超過Kling-2.5 Turbo。



      從技術上來說,Runway Gen-4.5、VEO 3“神仙打架”之下,可靈AI需要拿出能夠再度證明實力的新模型。

      在這個過程中,快手先從性價比入手。不僅提升模型在文本理解、風格一致性上的表現能力,同時壓下了模型成本的30%,做了一個性價比更高的新模型。

      據官方數據顯示,根據AI基準測試機構Artificial Analysis的全球視頻生成大模型榜單中,可靈2.5Turbo模型發布后登頂圖生視頻、文生視頻賽道榜首。

      再到最近12月可靈的5天開源,就是一次實力展示。無論是統一多模態大模型o1,還是快手首個做到音畫同步的可靈2.6模型,都是可靈在積攢實力后做的一次反擊。

      從這次快手的模型更新來看,可靈AI在追技術的同時,也更加聚焦在落地應用的實用性上。

      相比于做一個類似Veo 3.1這類成本高、文生視頻效果突出的模型,可靈AI新模型追齊音畫同步的同時,做一個能夠把編輯視頻、圖生視頻等功能集為一體的新模型,顯然對于專業生產者來說更加實用。

      但如何在技術上持續突破,超過Veo 3們,可靈AI還需要繼續努力。

      試水AI短劇、漫劇,快手尋求P端用戶

      在成為快手“第二增長曲線”之外,可靈AI目前最核心的方向,就是助力AI影視。

      “可靈AI的愿景是讓每個人都能用AI講出好故事。我們會圍繞‘AI影視創作’這個目標聚焦資源,深入技術和產品的能力。”Q3電話會上,快手CEO程一笑說。

      從2024年開始,可靈AI就在持續推進AI短劇落地的嘗試。去年9月,可靈AI聯合包括李少紅、賈樟柯在內的9位知名導演發起“導演共創計劃”,制作出品9部AIGC電影短片。

      但對于AI短劇行業來說,想完全靠AI大模型做出一部完整的AI作品還不夠現實,彼時AI視頻在人物一致性、畫面真實性等效果上,AI視頻生成的結果不達預期。落到涉及編劇、分鏡等涉及多個復雜環節的工作中,也仍需磨合。

      “我們創作的準確需要導演腦海當中的畫面,并不是出現一個飄飛的奇觀就是合適的,它有很多驚喜,”和可靈AI聯合出品AI短劇《新世界加載中》的導演陳翔宇說,“但真實地使用它,你會發現,不管是AI還是所謂的AI影像,還有一段路需要去走。”

      由此,AI在短劇上很大一部分應用,仍然聚焦在降本增效上。

      不過,相較于更寫實的現實題材,AI視頻生成開辟出了一條更貼合當下的路線——AI漫劇。

      2025年,是AI漫劇爆發的關鍵節點。據巨量引擎數據,2025年上半年漫劇流水增長12倍,預計全年市場規模將突破200億元。

      在市場利好的情況下,通過AI+漫劇的制作方式,能夠讓AI漫劇追平制作短劇的周期,同時收入表現理想。比如生數科技聯合伯樂科技發布的AI漫劇《明日周一》,據悉,第一季預計總收入在120萬至150萬元之間。

      今年9月,快手同樣加入到AI漫劇的試水中。

      比如聯合可靈AI推出的“靈感?新紀元AIGC創投計劃”,通過聯合出品和聯合運營兩種模式,可靈AI出算力、快手則提供流量扶持,尋找創作者合伙做項目,給出單部漫劇最高1000萬靈感值(可靈AI消耗單位)和1億流量扶持的條件。

      無論是推動短劇還是漫劇,可靈AI當下聚焦的關鍵任務是,怎么讓AI視頻生成在專業領域更可用,從而推動P端用戶為可靈AI付費。

      從商業化來看,快手收入增長的軌跡十分清晰,且算是視頻生成道收入的佼佼者。但后起之秀正在追趕其腳步。

      據快手財報,從Q1收入約1.5億元,Q2增長至2.5億元,再到Q3繼續增長至3億元。可以看到,可靈AI的收入處在穩步增長的階段。和同行業玩家對比,這個收入算得上位列前茅。

      隨著收入的提升和穩定,快手上調了對可靈AI的收入預期。

      在Q3財報電話會上,快手宣布上調可靈全年收入預期目標,由年初的6000萬美元轉向1.4億美元。目前,可靈AI全球用戶規模目前已達4500萬。

      不過,這還不足以讓快手高枕無憂。愛詩科技兩個月前公布,其產品拍我AI和海外版Pixverse目前的ARR(年度經常性收入)達到4000萬美元,走的是先C后B的路線;而生數科技則在年初公布過月超2000萬的ARR收入,靠先B后C的方式做商業化。

      越來越卷的AI視頻生成賽道,快手必須搶跑。好在擁有平臺做流量支撐的情況下,快手先天比創業公司具備優勢。

      模型打底,快手用AI重構營銷

      除了顯性的對外收入,快手也在通過可靈、可意、可圖等AI模型大模型矩陣的搭建,將它們融入快手內部生態,從而起到降本和提效兩大作用。

      從線上營銷業務看,快手在短期增速短暫放緩的情況下,逐漸靠AI找回了增速。快手財報顯示,Q1其線上營銷收入為180億元,同比增長8%,首次增速降到個位數。

      踩在Q1的末尾,3月31日,在快手舉辦的2025磁力大會上,快手宣布對商業化營銷經營各環節進行全面改造,將磁力引擎打造為下一代AI智能商業引擎。

      可以看到,快手把核心聚焦在廣告營銷的關鍵三點:素材生成、投放、算法匹配上。通過搭建起完整的工具體系,目前線上營銷收入增長已經初見成效。

      廣告素材的流水線上,可靈AI早早上陣。 在廣告業務中,視頻素材的生命周期短、消耗大,傳統的實拍素材成本高、效率低。

      針對這個問題,快手通過AIGC內容生產來實現降本。其中,可意大模型負責文字素材的輸出,可圖生成AI圖片,可靈支撐短視頻廣告營銷;女媧數字人直播等AI產品則用來滿足多元化素材的需求。快手官方數據顯示,AIGC內容生產可以將素材制作成本降低70%。



      聚焦廣告投放環節,則涉及到素材的選用和不同場景的推廣。在推薦上,快手靠兩個大模型做投放,據快手財報,兩者共為國內線上營銷服務收入帶來約4–5%增量。

      一是端到端生成式推薦大模型OneRec,快手用其重建推薦系統,在大幅降低成本的同時,提升推薦精度。

      “傳統的推薦系統,可以簡單理解為一條分段作業的流水線系統,遵循先篩選召回、再粗排精排的多階段級聯架構,每一段都有自己的模型和目標。這樣的架構雖然穩定,但帶來的問題是算力效率低下、目標沖突乃至推薦不精準。”程一笑在Q3電話會上說。

      作為端到端生成式 AI 架構的推薦大模型,OneRec的解法,一是改變多個環節串聯導致的算力浪費,將其運營成本壓縮到了傳統方案的 10.6%,二是通過對用戶信息的學習訓練和強化學習,提升了廣告匹配的精準度。

      二是生成式強化學習出價模型G4RL,通過學習廣告主和市場相關行為,將廣告素材和需求作匹配,提升出價效率。

      在靠AI賦能的工具體系布置上,快手則是靠AI Agent上線廣告全自動化投放解決方案(UAX)。把全流程交給AI完成。可以看到,從Q1季度公布的UAX的客戶滲透率已接近60%,到Q3的75%,AI工具的使用覆蓋范圍在逐步提升。

      由此,快手三季度線上營銷服務收入201億元,同比增長14%。財報也表示,這受益于AI能力的深度落地。

      從可靈 o1 在模型層的突圍與重構,到AI短劇對內容生產關系的改造,再到OneRec對流量分發邏輯的改寫,快手用AI,重寫了自己的“技術-商業”閉環。

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