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换言之，随着玩家们渐渐交卷，AI视频的平均质量迟早会越过“可用”的基准线，届时，模型侧势必会出现多家可用的供应商。对字节而言，这虽谈不上致命威胁，却会改变行业的议价结构。,起码过去十年内，长视频的内容升级与技术发展都以收费精品为指引，大片大剧大IP，4K高清与高帧率黑科技，投屏功能、电视客户端与相应的高级会员。AI长片长剧不知道要效果好到什么程度，才能让会员觉得值。这甚至不止是视听体验上的值，还要克服用户的情感门槛。再精彩的特效，给人的震撼都不如成龙的真摔真打，何况是生成的AI。,也合该长视频撞上枪口。群众正为AI替代焦虑呢，你AI搁那又唱又跳、演戏媚粉的。但新闻热搜里说得热闹，你真打开长视频吧，又觉得世界也没变啊。还是老戏骨搭年轻流量，还是悬疑、古偶外加几对中年人乱搞对象。,这一背景下，雀巢推出“Fuel for Growth（增长燃料）”计划，在通过裁员削减冗余之外，加速推进基于SAP技术的全球数字化核心系统升级。事实上，数字化转型其实在AI浪潮形成之前就在持续推进，而现在，数字化转型与AI又正形成一个新的交汇点——在既有数字化基础之上，把原本依赖人工经验和判断的环节，转化为可以被自动化处理的流程。所以在雀巢的数字化系统新架构中，AI助手被直接嵌入，从数据清洗、报告生成到绩效分析，越来越多的工作开始自动化。,这也意味着，真正拉开差距的是谁能够把AI嵌入到自己的业务结构之中，并长期跑通。从这个角度看，今天这些围绕营销、渠道与内容的尝试，更像是一场更大规模重构的前奏。
蒂姆·吴在《总开关》里阐述过信息产业不变的周期，即新技术涌现时，行业往往开放、混乱、机会遍地;等到巨头完成整合，则会逐渐封闭，规则趋于集中;再往后，新的技术突破、监管、用户需求或外部竞争，又会把原本的铁幕撕开。,只是，从创作端看，现阶段AI短剧的产出，还远没有那么丝滑。,此外针对于渠道太多、太复杂的压力，AI在这个领域目前在做三件事:,一是媒介更新迭代。过去品牌一年做几条电视广告即可，但现在要在Instagram、TikTok、YouTube等众多平台上持续输出内容，跟上永不间断的信息流，内容需求指数级增长。,问题随之而来:动辄数亿的AI投入，短期内很难看到清晰的投产比，搞不好就是“费力不讨好”的烧钱游戏。是什么让这些向来以效率和利润为核心的消费巨头，选择在AI上提前押注?而那些已经开始狂奔的公司，又撞上了哪些它们不愿多说的麻烦?
这并不意味着AI本身是问题，但它确实在改变一件事:企业不再有足够的时间去“慢慢适应”。当效率被设定为短期目标、转型被要求快速见效时，组织需要在稳定性与速度之间做出取舍。而这种取舍，本身就会成为转型过程中最难被量化、却影响深远的一部分。,降本增效是长视频引入AI最现实的理由。不过在争议声中，很多人可能忽视了一点，那就是通过AI降本增效，并不只有用AI剧取代真人剧一种方式，还有用AI辅助真人影视剧综的拍摄制作，乃至整个项目管理。
