生成式人工智能——创建内容的人工智能——可能会颠覆视频流媒体领域的大玩家(Netflix、TikTok和Youtube)，因为它改变了视频流媒体的力量和经济状况。内容创造者能够在它的帮助下创造更聪明的内容，而随着创建视频内容的障碍的下降，内容创造者的潜在数量会激增。Netflix在这个领域可能是最脆弱的。

　　生成式AI是一种人工智能模型，当在海量数据集上进行训练时，可以通过预测下一个单词或像素来生成文本、图像、音频和视频。生成式AI最简单的输入(称为提示)是文本描述。基于文本描述，生成式预训练转换器(GPT)可以编写段落，文本到图像模型(如Stable Diffusion)可以创建图片，MusicLM可以创建音乐，Imagen Video可以创建视频。这项技术将使各种内容创作民主化。对于视频创作，它可以比智能手机和社交视频平台所做的更加公平。它还将从根本上改变视频内容行业。

　　想想Netflix、TikTok和YouTube，它们都是这个领域的明星。虽然每个平台在内容类型和商业模式方面都是独一无二的，但这三个平台的运作方式都是激励创作者开发吸引人的内容，将正确的内容匹配到正确的消费者，确定什么内容可以推动用户粘性。这些元素相互作用，形成了一个飞轮，帮助这三个平台高速吸引观众。但这个飞轮正开始失去动力。生成式人工智能将创造一个新的视频内容创造价值链，使他们的问题变得更糟。

　　Netflix、TikTok和YouTube的表现很好，因为它们有能力确定内容的相关性和粘性。他们都有大量关于谁看什么以及如何看的数据。尽管他们取得了成功，但确定“是什么”仍然面临着两个严峻的挑战:

　　提取有用的、精确的特征。如果一个视频是委托制作的(就像Netflix那样)，它的类别是已知的:类型、演员阵容、时长等。但这些都是宽泛的，有时是主观的标签，这使得算法很难从中学习。当然，视频的许多功能都可以指定;剧本、镜头列表和其他制作特征都是准确的。然而，试图使用这些数据却会走向另一个极端:一个视频可能包含太多信息。

　　克服创造的障碍。封闭的、好莱坞式的内容制作既昂贵又缓慢。2022年，Netflix在内容上花费了170亿美元。Netflix联合首席执行官格雷格·彼得斯说:“但如果我们每周都播出一集，如果我们每周都播出一集，我们就能把绝大多数观众争取回来。”显然，他们还不能以目前的制作模式每周都推出一部(受欢迎的高预算现代剧)。

　　另一种模式是TikTok和YouTube使用的开放的、用户生成的内容创作。尽管这样做相对便宜快捷，但它需要设置激励机制来平衡三个(有时相互冲突的)目标:1)留住有影响力的创作者，2)激励新的创作者，3)留住和扩大观众基础。当这个领域的平台试图从相对较少的受欢迎创作者那里产生足够数量的吸引人的内容时，它们就会引发激励战争。例如，据称TikTok通过“加热”来手动推广视频。与此同时，YouTube Shorts降低了创作者赚取收入的门槛——他们只需要1000名订阅者，而不是TikTok要求的至少10万名粉丝。

　　这两个挑战在一定程度上解释了短命的流媒体平台Quibi的失败。Quibi将这三个平台的弱点整合为一个平台。它通过聘请昂贵的创作者和演员，在封闭的好莱坞式制作系统上加倍下注。Quibi没有像YouTube和TikTok那样授权给个人创作者，而是把赌注押在了品牌创作者和演员身上。作为回报，它得到的内容很差(可能是二线)，根本不起作用。这是因为它针对的是千禧一代和Z世代，但没有培养这些年龄段的创作者。此外，令人惊讶的是，它没有使用人工智能来决定制作什么内容(尽管它使用人工智能来推荐观众看什么)。

　　目前还没有一个人为驱动的平台能够同时克服这两个挑战。然而，解决方案是存在的。生成式人工智能将改变制作什么视频内容、如何制作以及向谁展示视频内容，开创一种全新的人工智能平台。

　　想象一下这个场景。一个创造者输入这样的文字描述:两个人坐在一个装饰艺术café。外面在下雪。其中一人咬了一口瑞士奶酪，说:“我创造性便秘了!”

　　一个超逼真的真人视频(有声音)几乎立即生成，并向数十亿观众展示。我们不仅知道谁看了多长时间，谁跳过了哪个部分，点赞、分享、评论、搜索和所有关于视频的平台外讨论，而且我们还知道用于创建该视频的确切输入。总之，这个场景克服了现有视频平台的两个挑战。它提供了更精确的视频描述(输入文本提示)，并极大地降低了创作的障碍(它就像输入你的想象一样简单)。不需要操心CapCut，甚至演员。

　　这听起来像魔法——事实上，它还不存在——但它只是三个人工智能程序的集合。AI #1根据文本输入生成视频。AI #2将视频与正确的观众匹配。AI #3使用结果粘性来指导创造者下一步要做什么。这种生产模式的一个更原始的版本已经在生产内容，最著名的可能是模仿宋飞的情景喜剧《一无所有，永远》(Nothing, Forever)，它使用生成式人工智能来创作剧本，拥有近10万粉丝。

　　生成式人工智能驱动的视频平台通过指导创作者如何推动用户参与并向观众展示相关内容，减少了价值创造的障碍。与此同时，减少的障碍和改进的指导反过来又使创造者能够增加他们在公司之外创造的价值。由于创作和观看相关内容之间的摩擦几乎为零，创作者也是观众，反之亦然。如果观看者在搜索中输入文字，输入的文本就会成为新视频的提示，界限就会进一步模糊。

　　经济影响将是巨大的。传统上，一个平台上一小部分非常受欢迎的内容可以弥补大部分不太受欢迎的内容。生成式人工智能平台将促进热门内容的成功，因为在算法建议的帮助下，创作者将获得更多动力。与此同时，低得多的创新门槛将提高剩余产品的盈利能力。

　　现有的领先平台将如何适应?在这三家公司中，Netflix最受制于自己的商业模式，可能很难发生巨大变化。长期以来，它一直抵制广告支持的模式，直到最近才朝这个方向发展。就商业模式、功能和灵活性而言，TikTok是最接近生成式人工智能平台的，但它受到了美国监管机构的审查。YouTube通过推出短片和改善创作者激励机制，一直在努力竞争，因此处于有利地位。它还拥有谷歌的人工智能能力的支持。然而，谷歌已经表明，它在生成式人工智能领域的商业进展缓慢。

　　最近生成式人工智能的技术进步和意识的加速令人震惊。可以肯定的是，我们还没有技术可以从文本输入中生成超逼真的真人视频，而这种技术的可用性是实现新平台的关键。

　　即使它可用，文本输入通常也无法提供足够精确的视频定义，我们很可能会看到平台生成大量类似但不完全相同的视频，因为创作者-观众撰写了类似的文本。随着平台掌握了生成吸引人内容的关键，平台和创作者之间的利益冲突将如何处理?该平台将如何防止未经许可的深度造假，以及随之而来的不可避免的宣传和虚假信息?

　　尽管存在这些警告，但生成式人工智能很有可能会推动新的视频内容平台，取代或至少补充目前的Netflix、YouTube和TikTok。生成式人工智能技术不仅将用于创建内容，还将为平台、创作者和消费者之间的平台动态提供动力。几乎不用说，所有这些都存在技术上的不确定性和道德风险。当然，视频只是我们期待看到如此快速变化的领域之一。艺术、音乐和文字领域的许多其他创意领域都将发生巨大变化，对于那些能够看到颠覆时机成熟的人来说，以及那些将利用生成式人工智能来保护自己地盘的人来说，都将迎来新的商业机会。