庄明浩
大家好，我是明浩，同桌之书的主播。今天跟之前的播客不太一样，我们录一期访谈节目。今天的话题可能也是我最近关注比较少的话题，因为之前几期节目基本上都在聊 AI——这是一个绕不开的主题。
但我曾经自诩是一个内容行业的观察者，一直在内容行业做一些相关的工作。所以今天也很有幸请到一位非常有意思的嘉宾，跟我们一起聊一聊 2025 年内容行业的变化和趋势。我们要不先跟听众打个招呼？
郑迅
大家好，我叫郑迅，现在是快手磁力引擎的策略产品。第一次参加庄老师的访谈节目，之前算是咱们节目的听众。感谢，感谢咱们的用户。这回加入到访谈里面，跟大家聊一聊。
庄明浩
为什么请迅哥，我想多解释一下。之前我们分析很多内容行业的情况时，更多是以用户的视角，或者行业的视角来看这件事情。
但在今天这个时间点，我们会讲“内容消费”。既然叫消费，可消费的内容对某些人来说就变成了商品——这里的“商品”不是一个贬义词，而是一个中性词。当内容变成一个可消费的商品时，背后支撑我们做消费决策的所有事情，我觉得是一个更“势利”的角度。当然，“势利”在这里也不是贬义词，而是说在今天这个时间点，我们抛开纯粹的内容欣赏本身，从消费角度来看，可能我们今天接触到的大部分内容产品，本质上都是通过类似这样的方式被推到我们眼前的。
所以我们今天找到这样一个角度，来聊一聊内容行业的情况。从原来纯粹以用户视角去看一家公司或者一个产品，比如访问量、消费量级，以及平台的 DAU、MAU，到另外一个角度，比如投放、GMV、消耗量和大盘趋势，我们可能会找到一些不一样的问题，或者看到一些不同的变化。
为什么找到迅哥，为什么在这个时间点聊这个事情，也很有意思。第一，我觉得 2024 年已经结束了。2024 年是内容行业发生很多变化的一年，2025 年初的第 1 季度也算结束了，而你们刚刚开过每年一次的磁力大会，相当于把 2025 年的策略、方针和战术选择基本描述清楚了，对吧？
还有一点更重要的是，针对 2024 年很多趋势的总结今天也出来了。我们可以沿着这条线往前推，看看 2025 年会发生什么变化。所以要不先从你们作为平台方，以及从磁力引擎的角度来看，2025 年看到了什么？或者说，2024 年有哪些变化会被推到 2025 年？大概是这样一个问题。
1. 内容消费进入新阶段
郑迅
我自己看到的过去一年最大的变化，第一个就是我们所说的内容消费，现在包含了很多东西，包括去年非常崛起的短剧，以及成长非常快的小游戏和小说生态。这些生态发展得非常快。
快手其实还是比较在意，在商业变现的同时要照顾用户体验。所以我们选择端内原生的链路，包括闭环小游戏、闭环短剧、闭环小说的链路，也取得了非常好的结果。这个趋势肯定会随着 2025 年公司在这个地方继续投入，以及我们的团队继续投入而进一步加深。这可以说是我们看到的一个结果，也是过去一段时间团队努力的结果。
另一个角度，我觉得 2024 年到 2025 年这个时间周期里，大家还是避不开人工智能这个话题。今年磁力大会上我们讲的就是原生经营和人工智能。人工智能过去一年在快手的发展非常快，整个行业的发展也很快，我们是跟着趋势走的。包括我们在财报里不断提到的可灵，还有一些可能比较底层、日常不太被大家关注到的东西。
比如在广告创编过程中，现在其实已经大幅使用了 AI 的能力，包括创编广告素材、创作文案。这些可能比较容易想象。还有一些大家可能比较难想象的，比如我们会用大模型的能力去改造整个推荐链路。原来的推荐系统，包括召回、粗排、精排这一套体系，在加入大模型技术以后，会有一些非常有意思的变化。
这其实是我在内容消费业务里过去一年觉得比较有趣、比较好玩的地方。当你看到指标或者数据增长的过程中，会发现：“这个有意思，居然可以这样，我以前从来没有看到过这种变化。”当你用大模型去推理用户兴趣以后，会发现：“他确实有这个兴趣。”这件事一般要先拿自己去试，大模型推理自己，往往会出现很多好玩的东西。
当然，整个行业更关心的是，包括可灵在内，市面上很多视频生成 AI 技术，什么时候能用于短剧创作。原来短剧的题材更多是都市题材，也有一些古装题材，但玄幻、神话这类题材，在 2023 到 2024 年短剧蓬勃发展的过程中其实很难看到，因为很难拍，制作成本很高。
2025 年随着人工智能的发展，我们其实还挺看好这个赛道。所以这些变化，我觉得会在 2025 年继续发生。
2. 短视频成为内容基础设施
庄明浩
你看，这也是为什么会请你来，原因特别简单。刚才你的描述里有几个关键词，比如短剧、小说、小游戏。这些形态的内容，本身确实非常符合我们对于“内容消费产品”的定义。
当然，这么说对一些普通用户而言可能会有些刺耳。他会觉得：“我被变成了消费者，或者更极端一点，我被贴上了这样的标签。”但从今天这个时间点回看中国互联网过去十几年的发展，短视频在过去十年左右的时间里，可能已经成为真正意义上的基础设施。
我来的过程中，前两天刚开完每年一次的视听大会。它每年会发布官方报告，我们也算视听公司，所以会看这个报告。我看了一下数据，短视频平台的覆盖用户量应该是所有视听领域里第一个突破 10 亿的。整个视听板块大概是在 2022 年 12 月左右突破 10 亿用户。
从用户时长角度来说，2022 年短视频的数字因为大家都知道的原因，是一个异常高的值。大家都不能出门，所以用户大量待在家里。大部分领域在 2023 年都掉了下来，2024 年还有很多领域继续往下掉，但短视频平台的数字仍然在上升。
所以从整个行业趋势来看，短视频已经成为某种意义上中国、甚至世界范围内互联网内容消费的基础设施。基础设施形成之后，大家看到的是短视频这一层皮，是那个形态；但更重要的是，它从一种形态变成了一种产品化的交付，出现了今天看到的这些东西：短剧、小说、动态漫，甚至更复杂的内容形态和小游戏，都是这样发展出来的。
从趋势上来说，我觉得大家已经到了一个阶段：这个领域覆盖的用户量已经达到 10 亿的体量，至少在国内范围内，不太可能再有更大的用户量级变化，绝对不可能再出现特别大的增长。所以内容创作方和平台方现在所做的努力，都是让生态变得更丰富，让产品化交付做得更好，甚至让商业化能力变得更强。
这个方向基本已经形成共识。AI 这一波来了之后，除了你刚才讲的、我们能看到的内容创作前端，可能更重要的是在后端、中后台，以及提升效率这个角度，它的意义可能更大。
我之前有个习惯，会在知乎上每隔一段时间写两个公司的财报，一个是你们，一个是 B 站，因为看得时间比较久。你们刚发财报的时候我写过一个东西：本质上，今天这一波 AI 对于已有业务的平台型公司而言，可以分成两块。
一块我说得难听一点，叫“眼前的苟且”。但我觉得这并不难听，它很现实，就是对现有业务的增强。只要去做，并且找到一定的路径，AI 对现有业务的提效和增强，通常能够立刻看到 ROI。考虑到当前的竞争格局和整个市场状态，今天这个时间点，对于平台方来说，选择做一件新事情本身已经很难了。
但有了 AI 之后，把 AI 的能力投入到现有业务的提效和增强上，这件事情是不需要怀疑的，立项也不需要跟任何人解释，大家都会做。而且在过程中会发现很多机会和窗口期，很快就能看到效果。这就是“眼前的苟且”，但它依然不苟且，是一件不需要怀疑的事情。所有平台都会做，而且会不遗余力地投入研发。
当然，还有我们期待中的“诗和远方”。以你们平台为例，AI 视频生成本身可能就是诗和远方的代表。你们阶段性也已经有了不错的里程碑，影响、收入、口碑，包括海外评价都很好。这个事情未来的机会更多，它不只是改善现有业务的基础设施，还会有很多未来的延展。
相当于无论是苟且还是远方，都有了相对明确的方式。当然，也有很多公司在苟且上比较明确，但在远方上没有那么明确，或者没有找到合适的抓手，只能继续摸索。
我们公司本身也是一家做传统互联网社交业务的公司，所以也在寻找这样的东西。眼前可见的事情很简单：对于 AI，比如我们做社交和陪伴，AI 对现有核心指标的提升，包括留存、时长、活跃，这些当然都会做。但那个更新、更远的、所谓 AI native 的东西是什么？至少截至 2025 年第 1 季度，我们还没有特别清楚的描述。
所以我们也在寻找 AI 领域的很多公司。今天为什么跟你聊，其实也带了一点私心。我们也在做一些尝试，AI 陪伴是一种远方，除此之外还有没有别的远方？我们也在做。某种意义上，这也和磁力引擎以及各种广告平台正在做的、面向 B 端或者为内容创作者提供的 AI 相关服务类似。我们也在尝试，过程中当然遇到了一些困惑、迷茫，甚至处在黑暗森林的状态。
我觉得 2025 年，如果只说 AI，确实是大家期望看到实际落地表现的一年。整体来看，回头看 2024 年到 2025 年的趋势，当然可以说很多事情。去年年底，我跟几个好朋友聊天时也提到了一些变化。比如用数据来看，短剧可能在 2024 年超过了电影票房，这是一个非常大的标签。直播打赏收入可能超过游戏收入，当然只看国内市场，因为大概都是两三千亿元的盘子。
广告投放领域是你们更熟悉的。从 IAA 和 IAP 的角度看，小程序游戏的广告投放可能已经超过原生游戏 App 的投放。小游戏在几家平台上的增速，在 2023 年和 2024 年都非常快。
所以，如果只从时间点和截面数据来看，2024 年底发生了一些扭转型的变化。2025 年这个趋势一定会继续演进，但 2024 年到 2025 年又增加了一个新的力量，也就是 AI。
肉眼可见的是，大家仍然会尝试“诗和远方”的东西，你们也一样；“眼前的苟且”大家也会继续寻找更多可以挖掘的空间，而且现在看起来可挖的东西还有很多。效率提升会非常明显。就像你说的，只要认真做，就有机会得到结果。今天我们可以详细聊聊你们做了哪些事情，找到了什么样的结果。
从平台方、用户方和观察者的角度来看，内容消费行业不只是内容行业，而是把内容定义成一种可消费的产品。中国内容消费产品化的路径，可能和美国、欧洲以及世界其他地方都不一样。当然，这也和中国短视频行业的基础设施高度相关。
存在即合理。这是中国特有的一套生态，是过去十年的基础设施建设、短视频、移动互联网竞争，以及所有这些事情叠加在一起产生的结果。到了 2025 年，用户量已经没有办法再期待太大的爆发，但从深挖的角度看，仍然有空间。
原来我们一直有一个简单粗暴的衡量公式：用户量乘以用户时间，再乘以钱，等于价值，也就是这个赛道的天花板。直到今天，这依然是一个非常有效的衡量方式。
用户量已经没有办法再期待了，时间看上去也很难增长。用户时长刚才讲过，已经经历过极限测试，2022 年的数字基本上就是各个频道、各个内容领域的极限值，不太可能再高。剩下的就变成转化的问题、ROI 的问题、钱的问题和商业化的问题。
肉眼可见的是，未来至少 3 到 5 年，大家还会投入大量精力和研发时间去寻找可能性的区间。听起来可能特别无趣，因为大家会觉得内容应该是有趣的，但从行业从业者角度来说，大家的工作重心在中短期内确实会放在这里。好在有了 AI 之后，这件事情变得更有意思了。
我为了准备这一期节目，又回头翻了 2023 年底写过的一篇极客公园推送。当时我写的是，对于今天这个时间点已有业务的平台公司，以及大型游戏公司、视频公司来说，能做的事情，除了出海之外，基本就是小游戏、短剧和 UGC。这几个关键词的排列组合，差不多就是大家能做的事情。
在那个时间点，这件事特别无奈，因为没得选。你不干这些活，项目甚至都立不起来。无论是 to C 的项目还是内部改进项目，因为已经没有流量红利了，剩下的空间就那么几个。大家最后被憋在一个非常狭窄的空间里。
还好新一波技术浪潮来了之后，至少把这个空间打开了一些。这可能就是一条主线：从 2022 年底 ChatGPT 发布开始，延续到 2024 年，大家对 AI 的理解变得更深；到了 2025 年，真正期待的是落地和场景变化。
内容行业首当其冲。任何今天能够看到的、和 TMT 相关的核心技术，往往都是在大内容板块里得到认可、落地并产生实际效果的。这一点在整个 TMT 的发展过程中已经被证明过无数次，所以 AI 这一波也会首当其冲。
刚才我们还聊到一个话题：小游戏的投放可能已经超过原生 App 的投放，过去一年短剧领域也出现了一些变化。我在 2023 年底写短剧行业分析时，行业还是以付费为主。但 2024 年出现了变化，IAA 变得更强势，广告和投放也变得越来越重要。
基于已经成熟的、以算法为主的推荐平台基础设施，大规模广告投放也随着技术演化而不断变化。从这个角度看，我们会看到广告主构成的变化，广告主对新兴技术的理解程度变化，以及广告主对新时代到来的感知和接受程度变化。创作者和平台方都需要更努力地往前走。
往前走的过程中就出现了一个问题：如果今天我是一家内容创作方，无论做短剧、小说还是游戏，两三年前可能只会把快手、抖音、腾讯广点通都当成投流平台，大家的运营方式是“一处水源供全球”。但随着竞争和行业格局变化，你会发现这种方式的边际效应越来越低，甚至越来越差。
这里面出现了什么问题？大家面对这些问题，又有什么新的调整方式？
郑迅
互联网广告一开始，主要是在一些业务增长的时候出现的。大家想增长，想买量。在这个过程中，广告平台和业务增长方之间会出现博弈：平台要利润，投放方想更便宜地买量。
随着广告系统演进，大家会发现，广告主对转化目标的要求越来越深。早期是“给我一个激活就行”，后来要次日留存，再后来要付费，最后要 ROI。
随着广告主诉求和考核越来越深，平台和客户之间的博弈就变得更加严重。我举个例子，大家在 App 增长时代做增长，通常至少要看次日留存，有些公司可能要看 7 日留存。如果考核更严格，可能会看 LTV 15 日或者 30 日，再和 CAC，也就是买量成本，计算比值，看 ROI。
在这种情况下，大家会互相裁决。我们在广告平台上叫“跑深度目标”，但深度目标其实跑不动，很难买到那么好的用户。你在哪个平台上买，都是这样的情况。你买浅度目标，考核又达不成，于是大家陷入两难。
本质上，这是因为客户利益和平台利益不完全对齐，所以进入了博弈过程。快手小游戏上线得非常早，大概 2021 年我们就上线了第一款小游戏，但真正通过小游戏链路去买量，大概是在 2023 年第 4 季度，我们正式把这套买量逻辑打通。
这里面最重要的变化是，原来买量时，广告主和广告平台之间的数据是切分的。平台不知道客户真实考核什么，我们开玩笑说，这个业务就像“我猜我猜我猜猜猜”：我猜你想要什么，平台也要猜客户的规则到底是什么，冷启动策略是什么，跑量策略是什么，给量策略是什么。客户还会想：我这一大 R 玩家，后面你是不是一直给我灌水？
切到原生以后，会有一个非常大的改变。它有点像做电商：电商商家会在意店铺评价分，在意复访和复购，也会在意私域流量。大家会先沉淀一波私域，再去做后续经营。
切到原生以后，第一，数据对齐了；第二，平台会赋予原生经营者更多的经营能力。快手的私域其实是比较受大家认可的一套逻辑。短剧客户可以利用快手平台的私域能力去积累用户。
短剧客户的主体是什么？通常是一个短剧账号，比如“开心短剧”“天天短剧”之类。它首先会有一个个人页，也就是 Profile 页，P 页，里面有它的所有剧集。
第二，剧集和剧集合集会形成一套短剧合集页面。在上下滑的场景里，无论是自然流量分发还是商业化流量分发，它都可以用一个素材或者正片去获取信息流流量。用户进入以后，可以连续看完所有剧集，支付方式则分为 IAA 和 IAP 两种。
这个体验对用户来说非常好，因为不会跳出。我们大概知道，当用户从快手平台被引导到另一个 App 时，换端损耗非常大，这是广告系统里最难受的地方。切到原生链路以后，这种损耗会低很多。
对客户来说，第一个节约的是激活成本，大概能差出接近 10 倍的激活成本，一下就把成本打下来了。用户体验也变得非常顺畅，所有浏览记录都在平台内，用户知道自己在看什么、在哪里看、看到哪儿了。
用户操作界面也会更加统一。小游戏可能以小程序的形式承载，游戏本身可以很丰富，三消游戏和 SLG 游戏的画面当然不一样，我们不会强制客户统一。但短剧的付费按钮在哪儿、下一集怎么切换，这些交互如果统一到原生链路里，用户体验就会变得很好。
对客户来说，首先是激活成本降低。如果用户体验变得流畅，用户时长自然会增长。原来交互不统一时，有的地方要点，有的地方要滑，下一集的入口也不一样，会让用户转化率变低。交互体验统一到原生以后，这本身也是一份收益，付费成本又会被降低一次。
庄明浩
是不是也会出现一个变化？2023 年以付费为主的时代，大部分付费场景产生在短视频平台获取流量之后，用户被转到官方微信小程序里，因为当时需要调取微信小程序支付，支付是一个很重要的事情。
现在是不是越来越多厂商在微信、独立 App 等场景中的需求变弱了，更多是在平台体系内完成原生的全部流转？
郑迅
是的。从广告角度看，买 App 激活本身就是一个很大的损耗。随着这几年大家手机里装的 App 越来越多，我们的手机里可能有几百个 App，但一些下沉城市用户，包括一些年轻用户，对新装一个 App 还是有压力的。
我之前和一些年轻用户聊过，他们手机里常驻的可能只有《王者荣耀》，其他游戏只装一个，玩完就删，想和其他朋友玩的时候再装回来。这其实是 App 经营越来越难的一个原因。
包括微小、抖小、快小，在今天这个年代，支付链路已经不太是问题。几家平台用户的绑卡率都还挺高，最后支付无非是微信支付或者支付宝支付，问题不大。
另外，原生以后非常重要的一点是，包括快手和抖音，都会很快进入 ROI 出价模式。ROI 出价对客户非常有利。传统上，ROI 出价之前可能是付费出价或者关键行为出价，客户愿意花 100 元或者 300 元买一个付费用户。但这 300 元买来的付费用户，必须付出很高的金额才能覆盖成本，所以你一直在买高价值用户。
但一个平台里的高价值用户就那么多，而且已经被洗了很多年。ROI 出价的好处是，既可以用高价买高价值用户，也可以用低价买低价值用户。这个用户可能只能付 1 元，但流量便宜。对客户来说，这就提供了更大的跑量机会。
在闭环链路里做 ROI，技术实现难度会比外部非闭环的 ROI 更低，因为数据打通了，也可以一起归因，平台直接就能完成。
我们大概在 2024 年第 1 季度末、第 2 季度初推出了小游戏的 ROI 出价，很快就推广到 70% 到 80%，现在大概 90% 以上的客户都直接使用 ROI 出价。但 App 游戏目前仍然有很多在我们这里投放，它们不一定都会用 ROI 出价，也会使用付费出价等方式。
庄明浩
刚才我还想问一个问题：一个短剧厂商在你们这里，可能现在有一个专门的页面，它的推荐和投放都基于这个页面。相当于不管是九州还是其他厂商，都有自己的一个自建阵地。
这个阵地原来可能只是一个简单页面，未来会变成什么样？它还会有哪些可能性？
3. 原生经营走向多元
郑迅
这里面快手会推进一个叫“从原生经营到多元经营”的观点。
首先，从端外或者小程序时代切到原生经营，大家就有了自己的阵地。拥有阵地以后，第一步解决的是进件，或者叫上架的过程。
完成以后，它首先能够获得快手的自然流量，包括用户在信息流里看到推荐，进入它的 P 页浏览内容。这是第一步经营。短剧客户当然不会满足于此，很快会进入投广。
除了投广之外，我们现在还有达人的分销和机构的分销，让其他参与方来分销内容，把平台里更多角色引入到整个生态中。
达人分销和原来的影视剪辑、影视二创很像。比如有一个男孩叫小帅，有一个女孩叫小美，他们会让短剧剧情变得更加凝练，也能从另一个角度吸引用户。对于这部分，又会产生一种新的分成模式。
机构分销则是因为短剧生态里有些客户以内容为主，有些客户以投流为主。对于以投流为主的客户，他们不一定有那么多剧的生产能力，但可以投别人的内容，因为他们有资金，也掌握很好的投放能力。
这是第三层可以经营的东西。接下来还可以经营什么？其实还可以经营品类之间的交错。比如小说能不能改成短剧，大家显然都觉得可以。去年还有一个很火的品类，就是短剧和游戏的结合。
如果平台里有了更多角色，更多人进来，就会涉及 IP 授权和 IP 运营。游戏在 App 时代有首发，小游戏值不值得做首发？可能 IAA 小游戏不一定值得首发，但 IP 可能值得。短剧值不值得在平台上完成上映或者发布，也可以讨论。
生命周期比较短的剧，不一定会选择这种方式；但一些大制作的剧，比如今年春节期间虽然没有去年那么多爆款，但接下来五一、暑假可能会有一些重制作的剧，它们能不能在平台上完成宣发？这些都是更丰富的经营方式，不只是投流。这是快手基于原生经营逻辑想进一步推进的事情。
庄明浩
某种程度上，这件事情也在倒逼行业参与方提升能力。
最开始大家是因为窗口期，以及一个瞬间爆发的新流量池，产生了这个行业的机会。但这个行业已经增长到几百亿元的体量，不会再像几年前那样每年翻几番。这个时候一定会出现参与各方能力提升的过程，因为接下来需要做得更经济、更丰富、更多元化，原来没有交的学费，也要重新交回来，才能进入下一个阶段。
郑迅
流量已经大幅增长了。对于快手来说，当然还会有用户需求，也一定还有对短剧感兴趣、但暂时还没有被触达的用户。可能是分发系统本身的问题，也可能是现在还有一些剧没有做出来。没有供给，就没有办法承接需求，这些都是空间。
但刚才说的多元经营，更多是让这件事情从不同角度展开。更具体一点，就是内容营销的方式在不断精细化。原来是用一部剧吸引你，现在可不可以用一个素材吸引你？可不可以用达人素材吸引你？可以用影视剪辑的方式吸引你，也可以通过短剧演员的人设账号吸引你。
现在很多短剧演员也挺红，他们的人设账号等，都是这个事情的周边。其实大家并不陌生，因为整个影视内容行业本来就是这么做的。所以这件事情很快会自然发生。
庄明浩
我们家在东北，东北有很多内容创作机构。它们最早可能是做剧情号，剧情号做完做直播，剧情号里带着角色人设。后来短剧火了，它们又开始拍系列短剧，整个链条变得特别完整。
原来很多东北机构只做直播、只做秀场，内容形态和收入获取方式都非常单一。但有了这套内容框架和所谓多元的可能性之后，你会发现这些机构现在基本都是这样。
我老家辽宁，沈阳、大连有很多机构，最开始可能做秀场，剧情号火了之后开始拍剧情，剧情号火了之后开始拍短剧。同时，它们也把原来的直播经验带进来，包括演员的人设和名字，持续更新一段一段的故事。你会发现，这个链条真的变成了内容消费的完整组件。
郑迅
现在很多原来的 KOL 也在拍短剧，最近也有一些综艺慢慢出现。这个玩法在内容行业里并不陌生。
庄明浩
社交和游戏几乎是类似的。我们内部的投放团队也很强，有非常丰富的数据体系，ROI 也是他们每周、每月报告里都会重点提到的内容，包括生命周期、回收周期，以及多长时间能够完成付费用户转化等。
但对他们而言，刚才你讲的游戏用户有他们自己的路径依赖、工作习惯和历史经验，所以没办法直接用这种方式承接。但纯内容消费产品可能没有那么多问题。
郑迅
特别是短剧，短剧在这方面非常明显。2024 年第 3 季度左右，短剧的 IAA 投流上线。我印象中大概一个月、两个月的时间，就全部切到 ROI 出价，因为客户会发现，投 ROI 出价就是赚钱快。
链路本身也是快手的，数据不需要做复杂的买点对齐、数据回传，所以很快切到 ROI 出价以后，起量速度会非常明显。
庄明浩
是不是也因为这样的趋势，导致小游戏和短剧这两个被证明是最商品化的内容产品，出现了 IAA 和 IAP 并存，甚至有些时候 IAA 更强势的趋势？
郑迅
是的。我自己有两层理解。
第一层是从用户视角去理解。无论游戏、小说还是短剧，它们都有 IAA 和 IAP 两种形态，我们内部会把它们叫作支付形态。IAA 本质上是用户支付时间去看广告，也就是被“硬控” 30 秒；IAP 则是直接付钱。
我们会发现，不同支付方式的用户破圈能力非常强。IAA 是一波用户，IAP 是另一波用户。
特别是短剧，我们大概看到的情况是，客户会先投 IAP 模式，然后大概 1 到 3 天后转投 IAA。这个时间窗口在 2023 年大概是 7 天左右，也就是说，客户会越来越快地选择同时投放。
原因是大家都看到了它的破圈能力。平台里有一波用户可以付钱，这些人会带来更高的 ARPU，也会给剧方带来更多变现收益。但愿意支付时间的人显然更多，尤其对于快手这样的平台来说。
快手的人均时长是 120 分钟，再拉长十几分钟，对平台涨幅不算特别大。但这里面有大量用户存在这样的机会。所以在我们的短剧生态里，IAA 和 IAP 现在基本旗鼓相当；小游戏甚至有些时候 IAA 会比 IAP 大，消耗也会更大。
当然，小游戏本身比较轻，IAA 小游戏通常更轻量、更休闲，更适合用户，所以它的破圈效应非常明显。
游戏产品在商业化演进和用户获取上走得更前面，产品架构也更丰富，允许构建更复杂的体系。你会发现，过去几年游戏板块里仍然保持增长的，很大一部分是休闲类游戏。世界范围内这几年表现最好的头部游戏，以休闲和 SLG 为代表，基本都是 IAA 和 IAP 混合，而且混合得越来越好。
“好”是一个特别普通的词，但它把两种支付方式揉在一起，为用户提供了非常一体化的服务体验。产品和体验会自然地把用户分开，不需要再纠结今天到底是 IAA 多一点还是 IAP 多一点。
我觉得短剧随着行业进化、从业公司质量提升和对产品理解加深，未来可能也会出现这种情况，甚至不一定还需要 1 到 3 天的调整时间，产品出来时就已经把分类做好了，这也特别有意思。
我跟庄老师分享一下我们在支付方式上的一些探索。游戏领域确实出现了很多混合变现的方式。我们看到的情况是，游戏策划通常分成两队人：一队比较擅长数值设计，做 IAP 游戏；另一队玩法创意比较好，做 IAA 游戏。
市面上比较多的混合变现产品，是以 IAP 为主，混一点 IAA。这样可以让游戏时长增加。游戏里经常会有关键关卡，用关键关卡筛掉一部分客户不想要的用户，但通过 IAA，也能让一些用户继续玩下去。只要用户能玩下去，未来就还有变现机会。
但在 IAA 这条线上混入 IAP，就比较难。快手在这里做了一个尝试。我们先和客户做了一些探索，发现很多 IAA 小游戏其实挺磨人的，用户经常玩不过去。当用户玩不过去时，如果让他付一点钱，他其实是愿意的。
所以我们先鼓励客户做自己的免广告卡，同时平台侧也推出了平台免广告卡。它的运行原理是：用户支付一笔钱，在一段时间内就可以免掉在快手所有小游戏里的广告。
庄明浩
这个钱怎么分？你们知道用户跳过了几次广告，所以还是可以根据用户的变现价值给客户分钱？
郑迅
对。客户对这件事情没什么问题。而且因为用户时长变长了，用户反而玩得更多、看的广告也更多。
用户侧发生的变化是，买了免广告卡之后，用户时长增长了 50% 多。
庄明浩
这个卡是你们官方做的？
郑迅
对，是我们做的。
大家知道，今天这个时间点大家都在说产品经理。很多人理解的产品经理，更多是 to C、直接面对用户的产品经理。但在平台方和各个厂商内部，有很多产品经理做的是功能、服务，甚至是面向 B 端的可交付产品，但它提升的指标和体现都非常直接。
我们设计的是一种新的支付模式。混合变现本身不是什么新鲜事，免广告卡在游戏世界里也不新鲜，月卡就是常见的形式。只是在快手，少量用户可以付费，大量用户可以看广告。
除了小游戏，我们在短剧里也做了类似尝试。比如还剩 5 集就到大结局了，每一集都看一个广告，这件事情其实挺磨人的。我们做了两个尝试。
第一个和游戏类似，是免广告卡。它会免掉用户剩下的广告，再按照广告价值和客户分成。我们还做了另一个很有意思的尝试：用户可以先多看几个广告，先忍住。比如连续看 5 个广告，之后就可以很顺畅地把短剧看完。
这些都是我们过去在 IAA 和 IAP 传统支付方式上继续往前做的迭代。当然也要感谢和快手一起尝试的客户，他们对我们有很多包容。
我觉得内容消费行业的客户确实比较年轻，也愿意尝试，很多从业者没有太多包袱。他们会想：“这个能带来效率，那就做；能帮我的剧跑量，能帮我的游戏跑量，那我就愿意配合平台做。”
庄明浩
有没有具体的剧或者游戏，在这件事情上得到比较大的正反馈？
郑迅
有。最先吃螃蟹的确实有。当时应该是去年暑假的时候，有几个游戏客户配合我们做混合变现。因为圈子里大家比较熟，其他公司的同学来问我们：“怎么回事？那个游戏在你们那儿跑了多少？”
我说：“反正跑起来了。”他们就问：“那我们能不能参与？”
这种 showcase 的感觉还是很强的，我们也挺开心。对产品经理来说，客户赚钱以后，我们就会觉得这件事情可以：“你看，应该行。”为什么？因为渗透率在涨，客户用脚投票了。
如果一件事情不行，虽然 A/B 测试里的指标涨得很多，但客户体感有差异，不会用脚投票，也不会快速提高功能渗透率。那可能就说明，这个功能对一些客户、一些产品是好的，但对另外一些客户、产品可能有影响，渗透率就会卡在那里，还需要继续迭代。
庄明浩
你们一年要做多少这样的功能点、尝试或者迭代？
郑迅
太多了。首先团队里不只有我一个产品经理。大的迭代，如果能做成，一个月可能就会有不少。按游戏、短剧这样的领域来看，一个月可能都有十几个。
我们内部叫 LR，也就是 Launch Review。最后做完 A/B 测试，或者实验验证以后，要全量上线，就要做 Launch Review，让老板们看一下、评估一下。大的迭代，内容消费领域一个月可能有十几个，小的就不说了。
这里面也会有打脸的情况，有些事情做得不太成功。我们日常也会发现很多类似的问题。
4. 大模型改造推荐链路
比如过去一年在内容和 AI 领域，我们有一个很有意思的尝试。大模型出现以后，我们想用大模型去推理用户喜欢什么样的商品，喜欢什么样的短剧、游戏和小说，甚至推理用户到底需要种牙，还是需要家政服务，所有东西都可以推。
但第一次推完以后，大模型给出的结果是：这个用户需要的产品叫淘宝、微信、拼多多。你不能说它推错了，它推得非常对，但没有用。这就很尴尬，大家只能说：“那怎么办？”
我们最开始采用的是直接推理：把所有用户行为全部转成文字，输入模型，让推理模型直接输出产品名。结果它推出来的就是淘宝、微信、拼多多。
后来我们做了一些很有意思的变化。现在的最终结果是，先让大模型描述这个人是什么样的人。它描述得很发散，会描述这个人的兴趣，但这些兴趣可能完全不在快手的行为里。
快手只占据用户 120 分钟中的一部分，我们不知道用户在其他平台上的行为，也没有所谓的上帝视角，知道用户所有行为。所以单从行为角度来说，我们对这个人的了解是有限的。
但比如今天我和庄老师第一次见面，聊一会儿之后，你大概会知道我是一个什么样的人，也会大概判断我会说出什么样的话。大模型可以做到这件事情，它能推理出一些行为数据中没有的东西。我们先把这一层留下，也可以把它叫作一个 Agent。
第二个 Agent 会基于这个人的兴趣，判断他可能喜欢什么东西。推理这一层时，因为快手也只是覆盖一部分电商和一部分内容消费，所以它有可能推理出平台没有的东西，甚至会出现幻觉，推理出世界上根本不存在的东西。
没关系，因为还有第三层 Agent：从平台里选择一个和它推理出的东西最像的产品。到了这一步，命中率就非常高了。
经过过去这一番尝试，用大模型改造推荐链路这件事就变得有意思起来。我们能想到的肯定是白盒思考：玩三消的人，第一可能继续玩三消，第二可能大概率不玩 SLG；但玩《逆袭》的人也许愿意玩找茬。
看短剧的人，能看都市剧，可能也能看一些古装剧。但如果是一部婆媳关系的剧，它可能和古代战争题材的剧，或者更清新的剧，用户群就分得比较开。这是内容运营的视角。
但在推荐视角里，它更多是黑盒。大模型加入以后，会让这个黑盒变得更白盒一些。我们经常说不要那么直接：用户看过都市剧，所以就给他推都市剧，这不需要推理。大模型加入以后，会出现一些很有意思的推理结果。
庄明浩
话题不可避免地延伸到了 AI。今天这个时间点，内容行业和 AI 确实已经绕不开了。
还是回到今天这个时间点，以磁力引擎或者平台方的角度来说，今年你们希望在内容消费板块看到什么变化、里程碑或者阶段性目标？
5. 动态漫打开新供给
郑迅
先说一个我现在非常想探索，也非常想和客户一起做的事情，就是我们在磁力大会上提到的动态漫。
为什么选择这个板块？第一，漫画和动画本来就存在内容消费需求。当我们什么都不做的时候，平台里也有很多动漫剪辑和二创。大家都知道，二次元内容的中心是 B 站，这是用户明确存在的需求。
但这个需求还没有被短剧形态覆盖。这是因为传统动漫需要做番剧，比如从海外引入番剧，或者制作这几年比较火的国漫。番剧的逻辑是一集十几到二十分钟，还是原来长视频的逻辑。
从番剧到我们现在叫的动态漫，有的平台叫漫剧，这是顺着用户需求推理出来的变化。第二，确实是因为 AI 技术的发展。原来有些做不了的题材，随着可灵这样的技术突破，可能就能做了。
短剧很多剧本脱胎于小说，小说里有一类是玄幻题材，这个原来很难做，因为成本太高。你要搭棚拍摄宇宙、爆炸等场景，成本非常高。比如《三体》要怎么拍？
有了 AI 以后，动态漫其实有两种形式。第一种以漫画为主，比如让头发稍微动一下，再加上 TTS 配音，整体很清新，也很适合年轻人。快手的用户结构里年轻人很多，这部分确实有市场。
第二种是从短剧里再脱胎出来的内容，解决短剧原来攻破不了的题材。所以我们现在认为，这个领域的用户需求存在，B 端供给也可能会因为技术发展而变多。
原来的番剧、国漫创作者，原来的短剧创作者，原来的小说创作者，以及做轻搞笑、短频内容的创作者，都可能涌入这个领域。
我们和行业交流的结果是，一部短剧如果按平均每分钟成本计算，可能大概是几千元；动态漫如果做得粗糙一点，可能几百元，做得精致一点，可能是 1000 到 2000 元。每分钟制作成本大幅低于短剧。
所以我期待的第一件事，是供给繁荣；第二，需求其实还没有完全释放出来。这是我们认为 2025 年在内容细分垂类上的增长空间。
小游戏对快手来说也还有很多增长空间。从投放角度看，我们现在在长线 ROI 这件事情上还没有解决得特别好。一天能付费，和能玩 30 天、3 个月，并且有大 R 玩家持续充值，中间还有很大差距。
主要还是一个问题一个问题地解决。机会成本比较高的时候，根本谈不上 ROI。首日 ROI 好了，自然会往 7 日 ROI 走。但客户对我们的期待，确实是希望解决长线问题，包括 IAA。
IAA 现在也在变得越来越精致。一些 IAA 游戏的游玩时长，也就是游戏设计时长，可能从 10 个小时变成 30 个小时。游戏容量变大以后，很难让用户在一两天内玩完。所以用户留存，特别是付费用户的留存，确实是挑战。
像快手这样的短视频流化平台，做这件事情比较难。用户每天来了以后主要看视频，不一定记得昨天玩过的游戏。这里面包括功能、推荐策略，以及用户心智的积累，都需要产品化改进，也需要和客户配合。
比如快手现在会把用户玩过的小游戏记录在侧边栏。这个功能需要游戏开发者配合，在游戏过程中引导用户：“你下次可以从这里进入。”我们甚至会鼓励开发者设计一些奖励，比如把游戏留在这里可以获得金币或者道具。
如果每个游戏都把用户往这里引导，这个地方就会逐渐形成心智。这种功能变化，是我们希望 2025 年在游戏领域看到的变化。
庄明浩
这让我想到另外一件事。今天我们一直强调内容消费，但实体商品消费其实也经历过类似的过程。
我原来认识一个朋友，他是淘宝品类运营负责人，最开始做二次元品类，后来二次元又分出动漫、手办，这几年又出现了谷子。他说自己的工作特别简单直接：每年做的事情就是拆类目。
在内部体系里，如果二次元是一个大品类，最开始这个品类全部归他负责。过一年以后，大品类下面会出现一些小垂类，达到一定指标之后，就可以拆成新的品类。几乎每年都会出现新的品类，他的核心 OKR 就是：能不能找到一个值得被拆出来的新类目。
这个趋势在实物商品交易领域已经发生了很多年。今天你会发现，内容消费也在出现类似趋势。内容是一个特别大的池子，无数分类原来都包在一起，像短视频一样，用户看到内容就是不断滑动。
但其中有很多品类，值得被单独拆出来运营、提供服务和产品，形成更复杂的产业链分工，让事情变得更大。
中国以短视频为主的内容生态，在短视频成为基础设施之后，很多东西确实是在短视频平台上长出来的。你刚才提到动态漫，我们其实也投了一家做动态漫的初创公司，核心也是 AI 能力的提升让他们敢做这件事情。
十年前二次元爆发的时候，漫画、动态漫、轻小说，从轻小说到小说、漫画、动态漫、动漫，再到电影和游戏，包括番剧，这条链路在日本非常成熟。大家原来期待中国也能走出这样的产业链。
现在回头看，传统形态可能没有走出那样的分工，但短视频基础设施、AI 能力、IP 属性，以及用户消费习惯的变化，可能会催生一些新的变化。中国不一定会分得那么细，但某些环节可能会被重新拉出来。
动漫可能会以某种形式成为一个新的板块和趋势。传统番剧受限于长视频平台的时长、用户消费习惯，以及制作方的路径依赖，结果就是它很像一个附属品，有一定受众，但没有形成新的商业模式或者独立板块。
如果不从传统番剧角度看，而是从短剧的方式反推，没准会出现新的变化。AI 能力加持以后，或许会出现一些新的东西。
原来我也看过二次元方向的投资，动漫公司真的太苦了。能不能出现新的机会？这和当年看影视公司有点像，剧集公司也很苦。如果没有这两年短剧行业的爆发，很多公司可能也已经消失了。
聊着聊着又不可避免地回到了 AI。这个情况和我们上次聊 2024 年内容行业时很像。当时潘乱做主持，说我们今天聊古典互联网的话题，结果聊到最后还是回到了 AI。
6. AIGC解决行业下限
郑迅
AIGC 在我们这个领域里，就像庄老师最开始提到的效率提升，是最容易拿到结果的部分。
我有印象，应该从 2023 年开始，我们就尝试 AIGC 了。因为我在磁力工作的时间比较久，内部的感受是，团队在 AI 这件事上的尝试非常激进。很多团队当时都在尝试，现在也仍然在尝试不同的方式。
尝试到现在，最成熟的就是 AIGC 数字人直播和 AIGC 广告素材。这两部分对广告主来说，效率提升最快。我们现在每天大概有几千万元的广告消耗，背后的广告素材是由 AI 创作的。
这部分收入当然记在公司广告收入里，不会记在财报中大家看到的可灵收入里，但它创造的价值已经非常高了。具体原理今天不展开讲，我想说的是，AIGC 和数字人在做什么？
我认为它们是在解决这个行业的下限问题。数字人直播间肯定播不过优秀主播，我们也没有这个预期，也不应该有这个预期。但它能解决的问题是，很多电商主播和线索行业主播，愿意用数字人直播填补无法开播的时间段。
在短视频素材方面，内容消费行业的素材剪辑水平肯定是高的。但在其他广告领域，广告素材可能存在重复素材过多、素材和内容不匹配，也就是“货不对版”，或者相关性差等问题，都会降低广告效率。
AIGC 肯定做不过最好的剪辑师，但它能解决下限问题。包括刚开始做广告投放时，会不会违规，AI 在这方面也有优势，因为规则已经写进生成过程里了。
所以 AIGC 对一些广告客户的效率帮助非常高，这也是它可以快速提高渗透率的原因。这是我们在 AI 这条路上最容易走的一步。
第二步也比较容易想到，就是大语言模型的对话能力。内容消费更多涉及付费、下载等，但广告领域还有很大一部分是线索。
线索行业传统的留资方式有效率比较低。用户在网页里留一个电话，等别人打过来，很多人其实都不接。对广告主来说，很难知道留下电话的用户有没有服务价值。
所以在线索领域，我们第一个推进的是私信营销链路，让广告主和用户先聊几句，更多了解用户需求。用户也可以问广告主：“你是否提供这样的服务？”
这个场景里，智能对话更早的版本可能叫智能客服或者对话机器人，也就是用户输入某个问题，系统按照规则回复。但有了大语言模型以后，我们用基础模型，在广告领域做一些微调，它的对话会更加细腻，也更符合广告场景。
这同样是在拉高下限。很多线索客户的生意并不大，没有专门的客服坐席，可能就两个运营负责整个沟通。这时候数字人的对话可以帮他们解决很多问题，判断用户留资意向，给出回复，甚至回答汽车车型介绍等基础问题。
庄明浩
这个训练过程，主要是你们在做，还是客户也需要参与？
郑迅
现在基本不特别要求客户参与。随着私信链路在平台内推广，我们已经掌握了很多广告场景里的语料信息。只需要在大模型基础能力上做一些微调，就能实现比较好的对话效果。
这一步也是大家比较容易想象的提效方式。比较难想到的是前面讲过的，用推理模型做推荐系统。
现在有很多人愿意尝试，包括传统推荐算法工程师，国外像谷歌也专门有一条线在做。为什么广告系统要做这件事？因为广告相对于传统内容推荐来说，行为更加稀薄。
无论是付费率只有千分之几、万分之几，还是广告换端后产品激活的损耗，以及平台不可能把所有内容都做成营销内容，公司总会确定一个营销内容比例。在这种情况下，广告非常依赖行为，但行为又非常稀疏，这两件事就产生了矛盾。
大语言模型帮助我们做推荐，主要是在这方面起到弥补作用。就像刚才我们聊的，我和庄老师聊几句，你大概就知道我是一个什么样的人，会说什么样的话。大语言模型的推理能力更接近人的推理逻辑，所以它可以推理出一些快手用户行为里没有，但又和这个人有关的东西。
以游戏广告为例，有一个很难搞的问题：投放时间越久的广告，积累的数据越多，表现就越好；新游戏产品却需要冷启动。老游戏会反复在同一批人身上曝光，因为算来算去就是那些人的排序最高。
加入大语言模型以后，我们发现，在召回层，大语言模型给出的商品或产品，和传统广告推荐模型给出的商品不一样，会有更多新游戏和新商品得到曝光。
这对数据稀薄的推荐系统非常有帮助。数据越稀薄，所谓的“减防”就越容易扎堆。广告的探索能力本来就比较弱，因为平台要保证客户成本，不能随便替客户探索。普通内容推荐推两个用户不喜欢的内容，用户划过去就结束了，但广告不能随便花客户的钱。
大模型可以帮助新产品在对应用户群里获得曝光，有助于新广告产品完成冷启动。快手平台一年有几千部短剧，小游戏也是千量级，小说可能更多。如果这些新产品都需要很漫长的冷启动过程，会非常痛苦。
庄明浩
其实你已经把我刚才想问的具体落点讲得差不多了。我们从最大的技术范式 AI，具体到你们正在做的工作，今天已经收敛到可以给广告主和平台方提供具体产品和服务。
现在你刚才提到数字人直播、投放和素材生成，可能还有什么？这几块现在大概是什么链路？
郑迅
我们有几个已经明确收敛、作为产品或功能提供给客户的东西。
第一个是磁力开创。它是一个广告素材创编平台。我们的数字人产品主要用于直播。还有“派”，就是刚才说的对话体部分，现在也开放给客户使用。
投放智能化方面，我们有一个产品叫 UAX，是智能投放。它可以帮助客户决定什么时候开一个新的广告计划、什么时候关掉，也会调度数字人和 AIGC 素材的能力。
它会判断：是使用广告主已有的素材，还是创造一个新的素材。这就是 UAX。
推荐部分目前还没有封装成对外产品，主要在内部积累。但我们最近也在探索，因为当一个垂类品类足够大时，就可以孵化出新的东西。
对于 B 端或者行业来说，品类及其细分会变得非常重要。大类上的运营节点太粗，具体到 SKU 或 SPU 又太细，中间的类目节点就非常重要。
广告素材本身包含的信息比较少，所以我们会用大模型做很多事情，包括视频理解、落地页理解、App 理解，甚至做推理。比如有些线索客户做养生课程，把内容给到大模型后，大模型可以告诉你这个课程在真实世界里可能是什么东西。
我们在内部尝试把这些事情聚集到商品和用户上，再根据商品品类重新组织。比如这可能是法律咨询，下面包括财产、遗产、公司、婚姻等，再继续细分，具体有哪些服务，以及服务的特征是什么。这是商品库。
用户侧则是分析这些用户有什么特征。我们想把这些东西在内部沉淀下来，因为每个算法工程师、每个产品经理在做的时候，都会有自己的一套推理。如果把大家的知识汇聚在一起，就会看到不同的东西。
假设有 100 次推理，把它们沉淀下来以后，就会发现我们对广告系统这个黑盒推荐系统的理解，已经白盒化了很多。
这会让我觉得特别兴奋。尤其在内容消费领域，当 AI 对内容和用户的理解变得更深以后，会让人很兴奋。虽然我做的是策略、广告和推荐策略，但实际上系统是黑盒。黑盒碰黑盒，是人很难受、很麻烦的事情，也很难跟客户解释清楚。
“算法就是如此”这句话其实没有意义。现在我们看到的更多是机会。不过这部分目前还不是对外产品化，更多是对内产品化。
庄明浩
今天这个时间点，这某种意义上已经变成大内容平台的一种基础设施了。
郑迅
对，它在我们的定位里就是基础设施。
庄明浩
今天各个平台都会投入做这样的基础设施。又因为中国整个大内容平台的竞争，已经相对形成了头部格局，所以我想问一个可能不太适合直接问你的问题。
我们投了一家做数字人直播的公司。这个战场现在面临的问题是，数字人直播已经变成一个通用方案，能提供技术解决方案的角色很多：平台方可以做，云厂商可以做，也有专门提供服务方案的厂商，原来做 SaaS 技术服务的公司也可能提供类似产品。
大家可能在场景、平台选择等方面有细分区别，但你会不会担心，或者说会不会出现这样一种情况：当水位拉到一定高度之后，偏通用的能力会被平台内化，不再给第三方留下那么多空间？
之所以问这个问题，也带着一点私心。我们是一家做社交的公司，市场投放团队在社交和 App 投放领域有非常强的积累，投了十几年，也花了很多钱。AI 来了以后，他们会想能不能把这条小链路上的服务封装成一个对外提供的产品，交付给有需求的客户。
但你会发现，今天 AI 来了以后，营销侧的尝试，包括美国，做营销 AI to B 服务的公司非常多，它们把整个链条拆得很细。中国的生态会不会不太一样？
假设我是一个本地服务商家，或者短剧内容制作方，哪怕是一个小程序小游戏开发商，在选择营销服务和整个链条的服务时，可以选择全部自建，也可以依靠平台方能力，也可以选择第三方服务商。你有没有看到这里面的趋势或变化？
7. AI产品回到真实场景
郑迅
这个问题很有意思。去年下半年，大家对于 AI 到底应该由不同生态角色做哪一块，我觉得出现了一个很大的转变。DeepSeek 出现以后，大家一开始觉得应该去做基础模型，DeepSeek 一出来，很多人又觉得基础模型的世界已经结束了。
我自己的观点是，第一，AI 这件事情远远没有定型，未来的可能性会变得非常大。是不是会出现所谓的寡头垄断，或者所有东西都被第三方、平台方垄断？现在远没有到可以下结论的时候。
我看到的趋势是，确实有很多人在尝试，而且大家解决的问题可能完全不同。
快手做数字人和 AIGC，我自己的理解是，它们面向的是不太会投放、但又想在快手上投放的人。这个需求是从投放开始的：我想投放，但不会，你帮我一下；我懒得弄了，你接管掉它。
但在短剧行业里，像可灵这样的产品，我不会认为它完全是一个面向商业化的广告素材生成工具。可灵的定位更像是：如果你需要用 AI 做一些有创造力的视频，就应该使用可灵。
它和广告素材生成背后的底层技术可能是相同的，但会被封装成两个产品。你能不能用可灵做广告素材？当然可以。做完之后放到广告平台投放，也完全可以。但可灵有自己要解决的问题。
所以我会更关注每一个尝试究竟解决什么问题。我们团队内部也有很多年轻同学在尝试，看似可能有些相似：有人推理用户兴趣，另一路人也推理用户兴趣。但我希望所有产品同学做的事情都是先问清楚：你到底要解决什么问题？
明确问题和场景之后，产品才有生命力，因为它真的能解决那个场景里人的问题。如果只是为了炫技，别人能视频生成，我也视频生成；别人能推理，我也推理，那很快就会被替代。
今年 DeepSeek 出现以后，各家的选择其实都很理智，快速接入 DeepSeek。在应用层，腾讯可能利用渠道能力快速推出元宝；我们内部也会探索 DeepSeek 和自己的模型。因为它开源，大家都可以使用。我自己也搭过 DeepSeek，想看看它推理出的结果和其他模型有什么不同，应该怎么改进。
我觉得 2025 年人工智能和技术的发展，会进入应用阶段。第三方也好，平台方也好，数字人、素材、对话也好，最重要的是明确到底在解决哪一类人的什么问题，把问题和场景边界定义清楚。
这个产品才会有生命力。定义不清楚，就很容易被替代。这和当年做用户产品一样，要明确用户需求和场景，无论是 to C 还是 to B，都是同样的道理。
快手不会因为你使用可灵就给你更多流量，不使用可灵就不让你上。AI 应该是大家的 AI。很多短剧客户现在真正需要的是一站式服务：我想生成 10 秒视频，再拖到另一个工具里编辑，然后再拿去投放，这很麻烦。
谁能做出一站式服务，面对这个场景解决这个问题，谁就有机会。平台方可以做，第三方也可以做，因为生态和生意都是真实存在的，视频制作者确实需要这个东西。
庄明浩
今年沿着这个路径，你们会做什么新的尝试和探索？
郑迅
我们现在更多还是希望可灵在短剧创作上给大家更多赋能。我们会和一些客户探讨，短剧、动态漫，以及刚才提到的新内容题材，可灵能不能帮到大家，能在其中做什么。
我们也会做很多从可灵视角出发的炫酷剧集探索和尝试。磁力大会上不是放了一个可灵制作的片子吗？这些是快手这一侧会努力探索的部分。
你刚才也提到 DeepSeek 出现以后大家的策略选择。我觉得大家都很兼容，也知道该做什么，不会抱着自己的东西闭门造车。这可能也和整个 AI 行业对开源和闭源的讨论变多有关。
2025 年确实会形成这样的共识。之前我在很多 PPT 里讲过，黑猫白猫，抓到耗子就是好猫。无论产品、应用、技术选择，还是面对场景的交付，都是这个道理。
庄明浩
这个趋势在 2025 年会非常明显。刚才你提到数字人直播，我们把问题具体到这个板块。
今天这个时间点，数字人直播对于你们和客户而言，可能是承接直播间空闲时间的一种方式。数字人直播已经发展了两三年，今天我们可以频繁看到可交付、可使用的产品，不像几年前还只是 Demo，不能直播，只能录播，或者只能输入口型、限制手动操作。
今天这个事情我觉得已经基本达到 75 分到 80 分。下一步，这些工作会是你们重点延续的方向吗？数字人直播还有进一步深入的可能性吗？
8. 数字人直播卡在互动
郑迅
数字人直播还有一个我觉得很有意思的突破角度，就是互动感。
直播无非有几个领域。第一是秀场，第二是电商，这是两个比较大的品类。秀场还可以细分为歌舞类、游戏类等；电商之外，在我看来，一些线索直播其实也和电商很类似。
目前做得比较好的是电商这一部分，因为功能性很强：介绍商品，介绍服务。数字人直播在秀场这部分就比较一般。这里说的数字人直播，指的是完全没有真人参与的那种，当然也有套皮的数字人直播，比如二次元形态。
我理解的秀场直播是一种交流和交互，需要实时互动。但数字人直播现在还没有做到实时互动。
庄明浩
直播可能是所有内容形态里信息密度最高的一种，对实时性、反馈和交流的要求特别高。
今天 AI 在互动领域的表现还没有到直播这个程度。单纯聊天对话，哪怕加一点语音和多模态，也还没有达到特别好的交付。
我们做语音社交，也尝试过 AI 在社交领域的应用。大家无非是参考那些 AI 产品的功能，和 AI 聊天、设定角色，现在再加上语音，等待多模态能力，等待端到端的视频。
但你会发现，哪怕只是从技术实现角度来看，今天连异步交互都还做不好。所以在秀场这一侧，我觉得还有很大的空间和努力空间。
当然，对商业化团队来说，磁力更重要的是做好电商这一部分，因为那是我们面对的业务场景和客户。在电商场景里，我们现在会尝试数字人和对话能力结合。
数字人可以负责介绍商品，但当用户有问题时，到底应该打断直播，还是等介绍结束之后再回复？现在有几个实现方式。
一种是在评论区用小助手回复用户；第二种是私信，把用户引导到对话窗口里，再用对话能力服务一次。
庄明浩
你刚才提到的这些交付给用户的产品和功能，全部都是你们团队来做的吗？
郑迅
是大团队一起完成的，所以事情真的很多。商业化其实就是每个地方都要做细。不能只做一个地方，因为只做一个地方，整条路就铺不通。
我们最开始尝试 AI 时，我自己的观点是，一开始就要想好整个 loop：先用 AI 解决什么，用人来填补什么，也就是 Human in the Loop。先把人放在那个位置上，让 loop 转起来，然后再一点一点提升效率。
庄明浩
对于大平台公司而言，AI 技术到来之后的组织变革，是另外一个非常值得讨论的话题。
原来传统意义上按照增长和分工协作定义的组织结构与协作方式，在 AI 时代会面临不同阶段、不同挑战。过去几年可能每一年的挑战都不一样。
2025 年大家会说这是应用年、Agent 年、场景年。在这样的标题和口号之下，对于组织而言确实提出了新的挑战。
刚才你讲到，头部平台都有严格意义上的底层 AI 技术研发团队，也有纯场景团队、纯 to C 团队，以及中间的中台团队。这些链条怎么分？甚至还涉及数据如何处理，是否要有专门的数据中台，以及场景边界如何划定、组织结构如何调整。
过去一个季度，头部大厂都在频繁调整这些东西，看上去也没有标准答案。
郑迅
我的观点是，因为现在是第 1 季度末、第 2 季度初，我最近也在思考这个问题。
这个季度我曾经想过：是不是应该有一个 OKR 叫 AI？后来我放弃了。因为如果有一个 OKR 叫 AI，负责这个 OKR 的同学就会做 AI，那其他人呢？
如果没有一个 OKR 叫 AI，而是所有 OKR 都需要考虑 AI，那所有人都可以参与、尝试。这个问题还是回到了产品经理到底要解决什么问题。
把问题想清楚以后，手段是什么并不重要。我更多把 AI 理解成一个技术手段。在你的场景里用得上，就应该用；如果用不上，或者根本不了解 AI 现在能在你的场景里解决什么问题，那就很难做。
这可以通过产品经理自己的努力，或者塑造学习氛围来实现。AI 是我们的必备知识，但不是“听说过”就够了。我经常跟同学开玩笑：你说你做 AI，连 GPT 会员都不买一个，可能说不过去。
如果你真的对这件事情感兴趣，不能只说感兴趣，要看你有没有实践过。做内容消费的同学，如果连可灵都没花钱用过，公司里有那么多活动，也可以做一些尝试。
一旦你真正尝试过，就会对技术产生想象力。有了技术想象力，再回到自己的业务场景里，我觉得这是比较好的实践方式。
而不是把一拨人定义为做 AI，另一拨人定义为不做 AI。这样可能把事情画死了。这个方向现在还不能画死。
庄明浩
这一波新技术还在快速迭代和发展，但也在逐渐收敛，边界变得相对明确。这个边界明确和收敛的过程，本身就是技术、产品、应用和场景之间的碰撞与拉扯。
它需要技术，也需要产品、应用、场景，甚至需要市场营销，以及很多其他因素。多方面在这个时间点产生碰撞之后，才可能出现新的机会和可能性，再收敛成产品、功能和交付。
这可能是 2025 年的一条主线，而且不仅仅是内容消费的主线，而是整个行业都在沿着这条主线往前走。某种意义上，大家的 OKR 也在驱动这件事情。
我们无论是新创的 AI 业务，还是原来的老业务，也都在沿着这个路径尝试。只是过程中确实有很多细碎的问题，因为很多时候是在黑暗森林中摸索，没有标准答案，也没有共识。大家会纠结、迷茫，项目会被打脸。
过去两三年已经发生过很多次了，这可能也是新兴行业发展必须经历的阶段。但好的一点是，我们能从中看到很多希望和兴奋的东西。比起线性优化和一成不变，这一年反而会让大家更兴奋。
沿着刚才这条主线，在未来可见的范围里，比如 3 年之内，核心逻辑应该不会有太大变化。哪怕技术还会有大的更新迭代，主线也应该还是这样。
我们从看到 ChatGPT 的 Magic Moment，到技术大爆炸，再到所有人迷茫，很多事情慢慢收敛，慢慢变得可以描述出常识边界，最后又回到一个相对原始的地方：做产品，要研究场景、边界和需求，再为了解决问题进行实施。
这条主线让我们重新找回了不那么迷茫、不那么浮躁的脉络。未来两三年，这个脉络应该不会有太大的调整。
郑迅
这个观点挺有意思。我们内部也有类似的感受。
更早的时候，古典互联网时代的产品经理有一套方法论。中间有一段时间好像断了。这可能是因为个性化推荐大幅出现以后，它太黑盒了，而且效率太高，不需要去论证用户时长这个指标为什么要做，因为它显然可以做，也显然可以增长。
增长方法论、增长飞轮和个性化推荐出现以后，产品经理的思维好像变得不那么重要了。
AI 的效率可能很高，但它又有很多变化。比如我们最开始尝试直接推理用户兴趣，结果是不行的。你不能说模型推错了，但它推出来的结果就是那个样子，也没有办法调教。
当你把事情拆成几步以后，人似乎又重新找回了路径和过程。最近对于问题和场景的讨论确实变多了：这个场景应该这样做，另一个场景可能要那样做。
我们拿到了一些新的技术，也拿到了一些新的锤子。
庄明浩
再发散一点。你在过程中有没有遇到一些新的挑战，探索到一些边界或问题？未来两三年，在 AI 技术或者相关技术领域，有什么突破和变化，是你希望能够出现、帮助我们解决这些问题的？
9. AI开始组合解决问题
郑迅
我确实在期待，也会自己探索，就是更加聚合、更加面向问题的解决方案。
这个事情我还没有完整想明白，但在推荐领域，我们现在已经想明白了大概需要拆成几块。拆开以后，就可以分别评估：这一块 Agent 是不是足够好，应该怎么迭代；另一块 Agent 是不是足够好，又该怎么迭代。这样它们才能协作。
直接推理出答案，没办法优化。短剧客户现在遇到的问题，也应该拆成第一步、第二步、第三步。
第一步，AI 帮你改写脚本，这个 Agent 就负责脚本；第二步，开始生成视频；第三步，开始剪辑。把这条路径想好以后，就可以判断哪个环节先被 AI 化，哪个环节可以先用人垫一脚，再慢慢推进。
从中长期看，AI 发展很快，三年以后是什么样也不好说。但未来 1 到 2 年，或者 2 到 3 年，我期待更多组合方案出现。
前一段时间有一个特别火的产品 Manus，大家觉得“哇”，是因为它可以同时调度很多任务，让一个更复杂的问题被解决。我对这件事情的想象会更大。
现在如果对 AI 研究得多一点，会发现很多事情还需要人每一步去操作：这里弄一下，那里弄一下。但现在这个过程已经慢慢变好了。未来如果能够调度多个任务，把它们组合起来，产品打包和工业化程度都会更高，产业效率也会进一步提升。
现在的 AI 还很像早期互联网，需要一定门槛才能使用。移动互联网为什么发展快？因为所有人都可以用，使用门槛大幅降低了。所以我比较期待接下来在这个地方出现突破。
庄明浩
这某种程度上也是共识。过去几期我讲 AI 时，经常会用 OpenAI 那个类似自动驾驶的 5 个分类。
L1 是 Chatbot，也就是 ChatGPT；L2 是推理模型；L3 是今年大家讨论最热的 Agent；L4 是组织者，也就是把多个 Agent 调度起来；L5 才是未来真正意义上的 AGI，这个我们就不狂妄地讨论了。
只看这一步就很有意思。当我们认可这条路径时，会对今天业界发生的很多事情有一个明确判断，知道它们应该放在哪里。
比如昨天晚上 Google Cloud 的发布会发布了 A2A 协议，也就是 Agent to Agent 协议，解决多个 Agent 之间的信息交互。有人会问，之前 MCP 协议不是也很热吗？
MCP 解决的是 Agent 使用工具的协议，是 L3 的基础设施；A2A 解决的是 L3 到 L4 的连接。它们虽然都叫协议，都和 Agent 交互有关，但定位不同。
对于对行业理解没有那么深的人来说，面对这些复杂的英文缩写肯定会懵。但反过来讲，正因为今天大家都在往 Agent 走，所以大家发现，AI 从语言走向行为，是一个巨大的跨越。
上一代或者之前大家把它叫作大语言模型，关键词是“语言”。但语言被解决之后，大家开始讲场景、应用和落地，本质上是希望 AI 具有行为。
从语言到行为不是简单的事情。对话聊天很简单，但真正实施、做事情、产生效果的行为并不简单。
当大家从语言走向行为、走向 L3 时，会发现要让一个只会说话的 Chatbot 变成有手有脚的东西，连基础设施都不够。所以大家开始构建 Agent 基础设施。
为什么有人要做 AI 浏览器，做 AI 之间交互的协议，让 AI 能够使用今天所有的工具和现实存在的东西？甚至 AI 之间的信息通信协议、数据访问协议、安全权限和用户权限，都需要重新构建。
很多公司都在这里面探索。更大的公司会有更大的企图，继续往前看，比如多 Agent 协调。多 Agent 架构本身就有很多人在做，Google 也已经开始做多 Agent 之间的交互。
这条技术路径从原来“这是一次技术革命”这样过于宽泛的定义，经过两年半的时间，开始慢慢收敛。大家未必认可完全一样的划分方式，但共识已经走到了这个节点。
2025 年这个时间点，但凡有一定能力的公司，无论是初创公司，还是像快手这样有基础研发能力的大型内容平台，大家在技术发展路径上都逐渐形成了共识。
我们做行业分析和观察，希望通过逻辑把这张图尽量描述清楚，这样才能进一步引发业务选择、战略讨论和战术操作，让所有人心里有一条相对明确的路径。
郑迅
最近我也一直在想这些事情。今天我们聊了很多，从内容趋势，到快手作为推广和营销平台如何看内容变化，再到我们具体在做什么，最后聊到 AI 和未来。
庄老师刚才也总结了，平时大家讨论内容、短视频、短剧和游戏，很多时候是从用户视角出发。今天我们更多是从平台方、参与方以及内容生产内部的视角来看。
很多人可能会觉得，这是不是把用户变成了纯粹的数字。但反过来想，正是因为内容消费，以及从产品化到交付的整个过程里所有人的努力，用户的消费体验才会提升，内容消费才会变得更加顺畅，用户也能得到更好的反馈。
这不是单方面的过程，而是相辅相成的。
庄明浩
我以前也玩页游。页游和小游戏过去几年的增长趋势完全相反。小游戏过去几年基本每年翻几番，页游则每年都在下降。
为什么那个行业走到最后变成那个样子？我觉得核心原因是，行业走到最后，大家只能做一件事情，叫“逼氪”。只有做这件事情，才能保证收入。
但玩家不傻，用户也不傻。当大家认清了你的意图，就会选择离开。
所以我们作为内容平台和内容消费的消费者，今天面对这么繁荣的内容生态，也需要理解各方为什么要这么做、为什么往这个方向推进，才能看到整体状态。
郑迅
庄老师说得很对。之所以叫“内容消费”，而不是叫“内容广告”，也不是叫“内容广告部门”，是因为消费意味着用户在这里面有一个非常好的体验。
在内容消费行业里，付费点不一定要放在前面，也可以往后放。我们其实就在做类似尝试：如果把短剧的付费点往后压，会怎么样？大结局仍然可以付费观看，不一定要那么早收费。
很多常规剧集也是这样。我最近在看一部动画片，已经更新到接近大结局了。这一季是第 6 季，大概 26 集，现在更新到一半。弹幕里很多人都在说：“赶紧出付费点映吧。”用户会主动要求付费。
庄明浩
确实有几个例子，我之前也和大家交流过。如果真的是好内容，我觉得用户愿意为它付费。
很多人会二刷、三刷《哪吒》，一部分人是去找细节和彩蛋，但很多人还是因为情怀。包括去年的国产游戏大作，很多人也会说：“我就是冲情怀。”
《黑神话》里有一个很有意思的细节，它第一层的那个成就的完成率不是 100%。很多人甚至连第一层都没有完成，但这也是情怀。
郑迅
好的内容，用户是愿意买单的。这是内容消费赛道非常大的优势，也是它过去一段时间快速繁荣起来的重要原因：用户体验和商业价值是共享的。
越好看的短剧，越会有人付费。无论这个付费是 IAA 还是 IAP，或者是免广告卡这样的付费模式，都是如此。一个好的游戏，用户也愿意为它付出时间和金钱。
这是非常好的生态和商业模式结构。我们平时会说，时长能不能换成消耗，需要具体讨论，不是所有时长都可以换成消耗，有时候也不能换。
庄明浩
今天就先这样。非常感谢迅哥的时间，也感谢所有听众的收听。如果大家对内容消费有什么评论、认知和理解，也欢迎发在评论区。
郑迅
感谢大家。
庄明浩
谢谢大家，有空再来。拜拜。
郑迅
拜拜。