萬字演講｜Doug Shapiro：從分發到創作，AI 引爆媒體行業新變革
日期：2025-07-15 來源：探顯家官微
Doug Shapiro 在媒體行業擁有近 30 年的豐富經驗，曾擔任 Turner Broadcasting System 首席戰略官、Time Warner 國際與企業戰略高級副總裁，以及華爾街頂級媒體行業分析師。他目前是 BCG（波士頓咨詢公司）的高級顧問，同時也是獨立顧問和專欄作家，主理深受業界關注的媒體專欄 The Mediator。
Doug 以其對媒體行業變革的深刻洞察力著稱，常被邀請在企業會議、投資者大會和學術機構發表演講。他長期關注媒體行業的結構性變化，尤其聚焦于內容分發和內容創作這兩次具有顛覆性的變革，對 AI、平臺經濟、注意力經濟等前沿話題也有獨到見解。在他看來，AI 時代和內容極大豐富的背景下，信任將成為最稀缺、最有價值的資源。
最近，Doug Shapiro 在「AI on the Lot」大會上發表了主題演講，圍繞“媒體的下一次重大顛覆”的主題展開。他的分享內容精彩紛呈，值得我們細細回味。
首先，Doug 回顧了上一次由數字化和互聯網帶來的媒體行業大變革——也就是內容分發方式的顛覆。正是這場變革，催生了當今媒體行業的五大結構性主題：
1、價格通縮：內容變得越來越便宜，甚至趨近于免費。
2、收入增長停滯：整個行業的蛋糕不再快速變大。
3、注意力分散：觀眾的注意力被無數內容分流。
4、傳統中介的脫媒化：中間商（如電視臺、發行商）被邊緣化。
5、權力和注意力的集中：少數平臺和爆款內容掌控了大部分流量和收益。
他以美國電視行業為例，說明了這些變化如何深刻影響了傳統媒體。
接下來，Shapiro 認為生成式AI（以下簡稱 GenAI）將帶來下一次重大顛覆，這次的核心是內容“創作”方式的變革。AI 不再只是分發內容，而是直接參與甚至主導內容的生產。
他提出了關于GenAI 視頻領域的幾個“已知的未知數”——也就是我們知道很重要但還沒有答案的問題：
1、AI 到底能把內容生產成本降到多低？
2、AI 生成的內容質量能達到什么水平？
3、消費者會不會真正接受AI 生成的內容？
4、這種變革會有多大沖擊力？
5、變革會發生得有多快？
6、我們是不是對AI 的想象還太受傳統內容形態的束縛？
7、AI-first”工作室的商業模式會是什么樣？
8、當內容變得無限時，什么才是真正稀缺的？
Shapiro 的核心觀點是：AI 正在重塑內容創作的底層邏輯，未來媒體行業的稀缺資源將不再是內容本身，而是注意力、信任、品牌、社區等更高層次的東西。媒體行業的參與者需要重新思考自己的定位和價值創造方式。
如果你關心媒體、AI 或內容產業的未來，這場演講無疑提供了一個極具啟發性的框架和思考路徑。下面是本次主題的演講全文，經過 AI 編譯生成（內容很長，圖片很多，請耐心閱讀）。
Mike：今天要為大家介紹我們的主講嘉賓Doug Shapiro。Doug 擁有精彩的媒體高管生涯，但這其實并不是他今天來到這里的原因。他之所以在這里，是因為他寫出了當下關于 GenAI領域最出色、最客觀的文章。我覺得值得花幾秒鐘思考一下，他為什么要寫作。
喬治·奧威爾曾經說過，人寫作有四個原因。第一是純粹的自我主義，這個無需過多解釋，尤其是面對電影行業的觀眾。但這不是Doug。第二是審美的愉悅，把詞語和思想揉在一起的快感。第三是出于政治目的。這也不是Doug。不幸的是，如今我們在網上、在各種視頻和報紙上看到的關于AI 的內容，大多都是帶有一些目的的，試圖說服你花錢、花時間、分配資源。大多數內容都有某種政治意圖，想要影響你。但Doug 的文章不是這樣。
Doug 寫作的原動力是第四個原因，即出于歷史的好奇心，真正想要理解這個世界正在發生什么。這正是Doug 寫作的原因。我再說一遍，他是這個領域里最擅長客觀理解格局、分析未來可能發生什么、以及我們該如何思考的人。所以，接下來讓我們把時間交給Doug Shapiro。
Doug Shapiro：謝謝你，Mike，這真是個非常棒的介紹?？梢哉f，這是我收到過的最好的介紹。我非常高興能來到這里。見證一場運動的起點真的很酷。我想幾年后我們都會回頭懷念，記得當年「AI on the lot」是在《會計刺客2》放映間隙舉辦的吧？我在媒體行業摸爬滾打了三十年，擔任過幾個不同的角色。
但我一直做的核心工作其實沒變，就是在大變革發生時識別出它們。要弄清楚這些變化如何相互關聯，預測它們對未來意味著什么，然后再思考我們該如何應對。所以，這其實是一種模式識別、綜合分析、預測和行動號召。這基本上就是我的工作。所以今天我也想做同樣的事，退一步，試著把當下的時刻放到更大的背景下來看。
01
媒體行業的最后一次大變革：內容分發
我認為，GenAI將會以一種極其深遠的方式影響媒體行業，甚至可能超出大多數人的想象，哪怕是這個房間里的一些人。顯然，這里是一個思想前衛的群體，否則你們不會來，但我覺得即使如此，大家也未必完全意識到一些新事物對某些方面所產生的影響。
我用一句話總結就是：過去 15 到 20 年，媒體行業的核心是內容分發的顛覆，而接下來的 10 年甚至更久，將會是內容創作的顛覆。這會徹底改變媒體行業，但同時也會帶來新的機會。我要一直站在這個講臺上，因為只有這樣我才能看到，背后發生什么我可看不到。接下來是我們的議程。我會先講第一次顛覆，它如何帶我們走到今天。然后簡要談談美國電視行業的現狀，作為一個被顛覆的案例，最后再講即將到來的新一輪顛覆。
AI 目前還處于非常早期的階段。所以現在，我認為問題比答案多。但我也覺得，提出正確的問題非常重要。所以我會帶大家一起思考其中的一些問題。這個演講信息量會有點大，但最后我會放出聯系方式，愿意的話我可以把 PPT 發給大家。正如Mike 說的，你們可以在我的Substack 上找到更多相關內容。需要的話我會給大家點時間提前注冊一下，這算是半開玩笑。
我現在也在寫一本關于這個主題的書，試圖把分發的顛覆和即將到來的創作顛覆做個對比，這本書預計明年出版。好了，我們先從上一次的顛覆講起，也就是上一次偉大的變革。
要理解今天媒體行業發生了什么，我認為必須從20 世紀80 年代到2000 年代發生的兩次基礎性技術變革說起，那就是數字化和互聯網。在那之前，媒體分發是割裂的。你在報紙上看新聞，在電視上看視頻，在收音機上聽廣播，或者用磁帶聽音樂。每種媒體都有不同的“原子單元”，比如字母、節點、畫面等等。每種媒體都有不同的分發基礎設施、不同的載體等等。
后來，數字化讓所有媒體的原子單元都變成了比特，而互聯網則把所有這些比特統一到一個網絡上，基本上只剩下幾種載體。
我們都知道，這些變化從根本上改變了媒體的底層架構——信息的流動方式從割裂走向統一，從單向走向網絡，從本地走向全球，最重要的是，從非常昂貴變成了幾乎免費。
02
媒體行業的五大“板塊運動”趨勢
這直接帶來了我所說的五大“板塊運動”趨勢，主導著今天的媒體行業。我之所以用“板塊運動”這個詞，是因為這些趨勢在日常中幾乎難以察覺，但它們非常強大、不可逆轉、不可避免。這就是當今媒體行業運作時的“低頻背景噪音”：收入蛋糕的價格停滯、注意力的碎片化、傳統媒介的去中介化、權力集中在少數平臺，以及注意力集中在少數爆款內容上。接下來我會快速講一下每一部分。
趨勢一：價格通縮
第一個趨勢是通縮，也就是數字化對傳統媒體價格的持續壓力，這并不新鮮。2008 年，Jeff Zucker 就警告媒體公司不要用“模擬美元”換“數字硬幣”。那已經是17 年前的事了。令人驚訝的是，這種壓力居然如此持久——在這場顛覆已經持續了20 年的今天，依然如此。比如在視頻領域，Netflix 一直在漲價，但有線電視的變現能力依然是Netflix 的50% 以上，是YouTube 的三倍。游戲領域也類似，主機游戲的變現能力是PC 和移動的10 倍，CD 的變現能力是Spotify 的10 倍?？梢赃@樣理解：媒體分發的顛覆，已經把價值永久性地轉移到了消費者手中。
趨勢二：收入增長停滯
第二個趨勢是停滯。大家都知道，媒體行業歸根結底是靠變現注意力和參與度來賺錢的。但我們現在面臨的問題是：沒有更多的注意力可分配了。你可以看到上面這張圖表，雖然有點復雜，但美國成年人平均每天花13 小時在媒體上，占了清醒時間的75%。下方的時間序列圖顯示，媒體使用時長在移動端興起時曾大幅增長，后來遇到新載體的天花板，疫情期間有一波激增，但此后就一直停滯。所以，媒體使用時長不再增長，給行業帶來了結構性的增長瓶頸。
整個媒體行業的收入蛋糕其實很難再增長了，這張圖表顯示，全球范圍內，媒體娛樂行業在剔除通脹因素后并沒有增長。
橙色的線代表實際數字。這涵蓋了所有媒體，不只是傳統媒體，還包括搜索、社交、游戲等你能想到的所有內容。
趨勢三：注意力的碎片化
第三個趨勢是注意力的碎片化。碎片化的原因有一個顯而易見，還有一個不那么明顯。第一個原因是內容爆炸，門檻降低，分發變得更容易，這我之前已經講過。但不僅僅是分發，內容生產、變現、營銷等環節也都在被新工具和平臺不同程度地民主化。
你可以看到內容數量的巨大增長，尤其是由創作者推動的。比如，據我估算，好萊塢每年推出大約1.5 萬小時的新電視和電影內容，而YouTube 每年上傳的內容大約有3 億小時，是前者的兩萬倍。音樂領域也是如此，獨立音樂人或非主流廠牌的音樂，每天上傳的曲目數量是主流廠牌的24 倍。游戲領域也類似，Xbox 上大約有1 萬款游戲，而iOS 上有20 萬款，其中很多是獨立游戲。隨著 GenAI的發展，這些數字只會變得更加夸張。
但這些其實還沒有真正體現出 AI 的影響。
有人可能會反駁說，這些內容里有很多其實很糟糕。確實，很多內容質量不高，甚至可以說根本無法觀看。這還不是AI 生成的“垃圾”，而是人類制造的“垃圾”，但歸根結底都是“垃圾”。
這就引出了第二個、也更隱蔽的碎片化原因：消費者對“優質內容”的定義也在變化。以電視為例，我曾在時代華納工作，過去大家對優質電視節目的定義就是HBO 的劇集——高預算、高制作水準、明星演員、評論界好評等等。但現在，雖然這些標準依然重要，但同時也出現了新的衡量標準，比如內容是否真實、是否有共鳴、是否易于消化、是否能帶來社交貨幣、是否與我的社交圈相關等等。這些新標準正在改變部分消費者對“優質內容”的定義。
這種變化其實在各類媒體中都在發生。你看現在增長最快的媒體，是YouTube、Roblox，音樂領域則是“功能性音樂”，這些都不是傳統意義上的高制作水準內容。你可以從數據中看到這一點。
這里有一些不同媒體形式內部碎片化的實證數據。以視頻為例，我估算現在大約有四分之一的視頻消費是社交視頻，比如YouTube、TikTok、Reels 等。音樂方面，Spotify 每年都會發布數據，顯示主流廠牌在音樂流媒體中的份額。Merlin 作為最大的獨立音樂人聯盟，和主流廠牌一起，雖然在音樂供應大幅增加的情況下表現得很有韌性，但他們的流媒體份額每年都在下降。
2017 年他們占據90%，現在已經接近70%。游戲領域，十年前休閑手游還不存在，現在已經占據了游戲行業的一半，而且其中很多是獨立游戲。以上講的是消費端。
現在說說錢。根據我的估算，創作者經濟現在大約是2500 億美元，約占整個媒體和娛樂市場的15%，但在過去四年里，它貢獻了大約一半的增長。如果你回顧我剛才展示的那些數據，會發現創作者內容的體量比所謂的“企業級媒體內容”大了好幾個數量級，消費占比大約是總量的25%，變現占比大約是15%?？梢钥隙ǖ氖?，這些數字還會繼續上升。在之前提到的“固定價值池”背景下，這意味著創作者經濟必然會持續蠶食整體價值份額。
趨勢四：傳統中介的脫媒化
第四個“板塊運動”趨勢是傳統中介的去中介化。這里展示了歷史上的媒體價值鏈：有創作者和 creatives（制作人）、producers（出版商）、aggregates（聚合者）、distributors（分發者）和 consumers（消費者）。
換一種方式來看，其實大多數家喻戶曉、最有影響力的媒體品牌，都是中介——他們是內容創作者和內容消費者之間的“中間人”。無論是電影公司、音樂廠牌、游戲發行商還是報紙，他們之所以能長期攫取媒體行業的大部分價值，是因為他們做了創作者很難獨立完成的事情，比如融資、市場運作、人才整合、分發等等。但現在，隨著技術進步（你可以看幻燈片中間的藍色框），創作者正逐步“下沉”到價值鏈的更多環節。技術讓創作者可以自己完成這些工作。這正在把議價權從中介轉移到創作者手中，甚至讓他們有可能完全繞過中介。
所謂“創作者”，其實就是那些基本上繞過了傳統中間人的人。
比如說，Taylor Swift 說她不需要制片廠，自己制作并發行《時代巡回演唱會》電影；又比如最近Ryan Coogler 的新聞，雖然不算開創先例，但電影版權回歸創作者本身其實很罕見。這種議價權的轉移，往往發生在合同等你看不到的深處。但它確實在發生。再想想現在的新音樂人比十年前有多大話語權——他們一進門就已經在SoundCloud 上有幾首熱門單曲，Spotify 上有20 萬粉絲，已經在賺錢了。
趨勢五：權力和注意力的集中
這種趨勢的發生，是因為大量媒體消費轉向了網絡。正如我之前提到的，互聯網出現前，大多數媒體分發是單向的；而現在，大多數媒體是在網絡上被消費的，是雙向的。（第五個趨勢）網絡最重要的一點，就是它們會產生極強的正反饋效應，讓強者更強。
這里有供給端和需求端的動態。供給端是網絡效應，網絡效應讓平臺變得前所未有地強大，成了所謂“新看門人”。
有一張圖表（雖然有點過時，但很有代表性）顯示了最大平臺的市值與整個媒體行業的對比。最小的平臺Meta，其市值都比整個媒體行業加起來還大。右邊是全球廣告收入，那些小小的藍點是媒體公司，其余都是科技平臺。也就是說，所謂的“媒體公司”，現在其實只是媒體行業里很小的一部分。
需求端的動態則是，這種正反饋會放大流行度。在內容極度過剩、信息極度嘈雜的世界里，消費者會把“流行”當作“優質”或“社交貨幣”的信號。你看到什么火，就會去消費什么火的內容。于是，最熱門的內容比以往任何時候都更火，出現了像Taylor Swift、GTA、Barbenheimer 這樣的文化現象。雖然長尾越來越長，但頭部也越來越高，這就是正反饋的結果。
最終你會看到類似冪律分布的現象。比如我對票房、Patreon 贊助人、Spotify 歌曲、Netflix 片庫做過分析，時間序列上看，這種分布正變得越來越極端——頭部越來越高，長尾越來越長。
這改變了媒體行業的經濟結構：一方面，風險更大了，因為回報分布更廣；另一方面，中間地帶被掏空了。過去你還能靠“中等”內容賺錢，比如二流有線臺、普通電臺，現在幾乎沒有中間地帶了。與此同時，頭部0.1% 的議價權更強，因為他們知道自己的價值，可以最大化地利用這種杠桿。
這就是當下的現狀。我不知道這是否讓人沮喪，看你們的表情好像挺沮喪的，但這就是現實。
正如我說的，這就是當下媒體行業運作的“低頻背景噪音”：持續的價格通縮、收入蛋糕停滯、注意力碎片化、中介角色弱化，以及權力和注意力向新看門人和少數爆款內容集中。
03
顛覆性案例研究：美國電視如何顛覆好萊塢
接下來快速講講這些趨勢如何影響好萊塢，作為一個典型的顛覆案例。我會講得快一點，因為你們大多都很熟悉。如果你了解克萊頓·克里斯坦森的“顛覆式創新”理論，這張圖表展示了Netflix 如何完美執行了整個顛覆劇本。顛覆總是從底部開始，Netflix 就是這樣做的——先從低質量的庫存電影和電視劇入手，逐步拿下兒童內容、真人秀、原創劇集。如今，Netflix 無疑是好萊塢最有權勢的公司。我稍后會再回到這張圖表，這叫“伏筆”，是一種文學手法。
不多贅述，大家都知道，受這場顛覆影響，線性電視日漸衰落，付費電視用戶減少，收視率下降，尤其是年輕群體的收視率跌得最厲害。
大媒體集團的應對方式當然是推出自家流媒體服務，比如Disney+、Paramount+、Peacock、HBO Max（或者Max，或者HBO，反正名字一直在變）。他們砸了大量資金提升內容產量，這張圖表顯示了美國原創內容的數量。同時，2020 到2024 年間，他們累計虧損了300 億美元。
雖然2024 年盈利狀況有所改善，但流媒體的利潤能否彌補線性電視的損失，依然沒有清晰的前景。原因還是我之前說的通縮：流媒體每戶的變現能力低于付費電視。你可以看到，平均每戶付費電視的訂閱收入是流媒體的三倍，廣告收入是七倍。這個差距未來可能會縮小，但很難完全彌合。
這張圖表顯示了美國視頻總收入。橙色部分是流媒體，藍色部分是其他（線性電視、家庭視頻、院線）?？梢钥吹剑^去十年美國視頻行業整體并沒有增長，流媒體的增長基本只是抵消了其他領域的下滑。當然，按通脹調整后，整體還在下降。
最終結果就是，大型媒體公司的視頻利潤現在已經下降。這張圖表展示了媒體集團所有視頻業務的利潤情況。
藍色柱子代表收入，橙色柱子代表經營現金流。你可以看到，從2017 年到2024 年，整體并沒有真正增長。這里說的“所有視頻”，包括線性電視、流媒體和制片廠，也就是所有視頻相關的收入。收入在這段時間里幾乎沒怎么增長，利潤則下降了大約30%。
所以，當你思考好萊塢今天面臨的問題，比如士氣低落、產量減少、各種亂象，其實根本原因就是系統里的錢變少了，僅此而已。錢變少了，這些都是結構性原因。當然，股價也受到了影響。有趣的是（雖然數據有點舊），綠色柱子代表Netflix，其余是其他媒體公司?，F在Netflix 的市值已經超過了整個媒體行業的總和。
04
新一輪媒體大變革：內容創作
好了，我們稍作停頓，進入第三部分，也是最后一部分。我完全不知道時間過得怎么樣，但沒人喊我停就說明還行。到目前為止我們討論的，都是上一輪顛覆的滯后指標——也就是傳輸比特成本驟降帶來的影響。行業的動蕩其實和AI 沒什么關系。而現在，下一輪顛覆即將到來。這也是我們今天在這里的原因。打個比方，互聯網是用來“搬運比特”的通用技術，而 GenAI則是“制造比特”的通用技術。所有媒體類型中，視頻可能最容易受到影響，因為整個商業模式都建立在成本結構之上，本質上是一種“稀缺性”模型。
你們都知道，一個人可以寫一本書，Billie Eilish 和她哥哥可以在臥室錄出多白金專輯，但要制作一部高水準的電視劇或大片，依然需要數百甚至上千人。你們也都知道，過去幾年AI 視頻模型取得了驚人的進步。如果我是在給傳統媒體公司演講，這時候我會放一些很酷的視頻，比如著名的“威爾·史密斯吃意大利面”那段，或者Dave Clark、Nick Koff、Jason ZDA、Paul Trillo、Chad Nelson 的作品。但今天我就不放了，因為你們都看過，甚至有些人可能自己就做過。
我們都知道這場顛覆即將到來，但它究竟意味著什么？它會如何真正影響媒體行業的價值創造與分配？答案是——我們現在還不知道，也不可能知道。
05
AI 究竟能降低多少成本？
不過，借用愛因斯坦的一句話，我們能做的就是確保自己在問對問題。接下來我想花點時間，帶大家梳理幾個關鍵問題。這些是我稱之為“已知的未知數”，當然還有“未知的未知數”，但我們先聊“已知的未知數”。這些問題的順序其實是有邏輯的。第一個問題是：AI 到底能把成本降到什么程度？大多數問題的答案其實都是“看情況”。
這張圖來自最近的Fabric 報告，我昨天看了六遍，今天再看第七遍就當是錦上添花。它的核心觀點是：AI 電影制作可以沿著一條連續譜展開。最右端是優先“可控性”，把AI 嵌入現有工作流；最左端是優先“效率”，直接從AI 出發。前者會帶來漸進式收益，比如提升10% 或15%。很多大制片廠現在都在悄悄試水，比如本地化服務、部分VFX 自動化、前期制作等，但都很謹慎、很漸進。
而另一端的極致，則可能帶來巨大的成本節約。假設無論如何都需要人類的監督、判斷和藝術性（我相信這一點），那么你真正需要的人數，大致就是一部常規制作中“臺前”人員的數量。對于一部好萊塢大片來說，這部分成本通常不到總成本的20%。換句話說，剩下的80%——也就是所有“幕后”環節、后期制作等——在傳統大片中，每分鐘成本高達100 萬到200 萬美元。而未來五到十年，這部分成本可能會降到“算力成本”級別，低四五個數量級。顯而易見，這會極大降低敘事視頻的創作門檻。如果真是這樣，下一個問題就是：AI 的內容質量到底能有多好？
06
AI 的內容質量到底能有多好？
我認為，AI 的表現無疑會持續提升，原因有三。
第一，前沿AI 研究雖然不是專注于視頻，但視頻會從“世界模型”等領域受益——這些模型本來是為自動駕駛、機器人、數字孿生等而開發的，但視頻也會因此受益。
第二，從技術本質上講，沒有什么根本障礙阻止這些模型變得更好。所有媒體本質上都是現實的抽象，無論起點是模擬還是數字，只要被數字化，最終都是“比特”，而生成的比特和原始比特沒有本質區別。所以不存在技術上的“天花板”。
第三，人類本身就善于從有限信息中構建模式，這是我們理解世界的方式。換句話說，AI 視頻其實不需要“完美”，只要能以適合人類感知的方式傳遞信息就夠了。
但壞消息是，雖然AI 的能力會持續提升，但要跨越最后那“20%”的門檻并不容易。我就不詳細展開了，大家都知道“恐怖谷”是個極高的門檻——畢竟我們有十五萬年進化史，對面部表情等最細微的線索都極其敏感。
模型在復雜物理場景上依然很難，比如我最喜歡的“模型殺手”場景：一個人在煙霧繚繞的臺球廳里開球。你們可以回去試試，目前還沒見過哪個模型能做得像樣。我也不是每天都在測這些模型，如果誰能讓模型搞定這個場景，記得告訴我。
插一句，演講后Jenny Studios 的Matt We Hart 跟我說，他剛用Veo3 跑了我的“模型殺手”，效果很棒，還給我看了，所以我得收回前面的話。
另一個變數是，消費者會不會接受AI 內容，以及會在哪些場景下接受。我的判斷是，這只是時間問題。這張幻燈片的核心觀點是：電影史其實就是“合成度”不斷提升的歷史。這個詞有點拗口——synthetics。你想想，從定格動畫、模型拍攝到CGI、動作捕捉、虛擬制作，這些變化自電影誕生以來就一直在發生。只要不讓觀眾出戲，觀眾其實并不在意內容是不是“合成”的。但現實是，AI 這個話題比我剛才舉的那些例子都更具情感沖擊力。
隨著AI 進步，尤其是威脅到更多工作崗位時，可能會引發非常強烈的反彈。順便說一句，我現在是Waymo 的重度用戶，發現不用和司機尬聊真的很爽。但你可以想象，如果AI 讓人失業，尤其是在那些本該傳遞人性溫度的內容領域，反彈會有多大。所以可以預見，不同類型的內容對AI 的接受度會有差異。社交梗圖會最先被AI 占領，然后是廣告、動畫、MV、教育內容，最后才是劇情片和喜劇，甚至可能永遠不會完全被取代。
07
AI 對好萊塢的顛覆會有多大？
接下來一個關鍵問題是：如果你不在傳統制片廠工作，AI 對好萊塢的顛覆會有多大？你可能覺得這和自己無關，但其實每個人都身處其中。因為顛覆越大，行業整體利潤就越少。需要強調的是，顛覆不等于毀滅。比如數碼攝影毀掉了柯達，但也有像Airbnb 和萬豪并存的例子。AI 這次的顛覆極有可能加劇已經在發生的“低端顛覆”。
左邊這張圖顯示，YouTube 現在已經是美國電視端最大的流媒體服務，超過了Netflix，甚至超過了所有其他平臺的總和。右邊的時間序列圖顯示，過去兩年YouTube 的電視端使用量增長了50%。
之前我講過Netflix 如何從內部顛覆好萊塢——用同樣的內容、同樣的成本、同樣的方式。而現在，創作者正在從外部顛覆電視行業。顛覆總是從底部開始。
現在的情況是，YouTube 這條線代表的創作者，已經拿下了兒童內容市場。全球最受歡迎的兒童節目是YouTube 上的Coco Melon。下一個被攻陷的是無劇本內容，全球最火的無劇本節目是YouTube 上的Mr Beast。GenAI就像給這把火澆上了汽油，讓創作者內容的質量不斷逼近主流。
這里有個重要的洞見：GenAI并不需要達到好萊塢的水準，就能對好萊塢造成極大沖擊。尤其是在消費者對高制作水準的重視正在下降的當下。
這張幻燈片的標題很有挑釁性：如果AI 能以不到10% 的成本做出80% 的質量，電視行業就會被徹底顛覆。舉個例子，Pixar 一部電影的成本和首部AI 長片《Where the Robots Grow》相比，后者成本低了99%。它有Pixar 的質量嗎？沒有，但它也不需要，尤其是對于五歲的孩子來說。
08
GenAI 所帶來的顛覆會發生得有多快？
那么，這一切會發生得有多快？答案是，相比上一次顛覆，這次可能會快得多。原因有三。
第一，我們面對的是互聯網級別的規模，不再是Netflix 這樣單一實體顛覆電視行業，而是“無窮無盡的創作者大軍”。用《權力的游戲》做比喻，這不是北境和蘭尼斯特的戰爭，而是“異鬼大軍”攻城（當然，這比喻不太好，因為異鬼最后全滅了）。好萊塢每年產出1.5 萬小時新內容，YouTube 每年上傳3 億小時。哪怕只有0.01% 能稱得上“有競爭力”，那也是3 萬小時，是好萊塢年產量的兩倍。
第二，上一次顛覆需要大規?；A設施建設，比如鋪設光纖、建基站?，F在這些都不需要了，用戶習慣也早已養成。
第三，大型制片廠其實很難應對這場變革。原因很多，包括法律問題、對人才反彈的擔憂，但最大的問題是文化層面。內容分發的顛覆他們已經被打懵了，而內容創作才是他們的核心。你看這場活動，傳統制片廠的人其實很少，這本身就說明了問題。
09
我們的思維是不是太局限了？
倒數第二個問題：我們的思維是不是太局限了？這次大會上，大家討論最多的是如何用AI 更高效地制作影視內容——用更低的成本做同樣的事。但我認為，這不會是 GenAI的“殺手級應用”。
所有新媒體一開始都是對舊媒體的模仿。第一批雜志是靜態PDF，第一批電影是錄制的話劇，第一批在線視頻是下載或流媒體。真正的創新，只有當創作者發現新媒介的獨特屬性，并用它做出獨特的東西時才會出現。比如在線出版有了超鏈接、無限滾動、嵌入視頻、博客、通訊等。視頻領域則有短視頻、豎屏、ASMR、新內容形態、Vlog、直播等等。問題是，GenAI視頻的“新形態”會是什么？我和Mike 有次喝酒聊到這個，他說不想做“舊瓶裝新酒”，要做“新形態”（new morphic），我覺得這個詞很棒。問題是，GenAI視頻的“新形態”會是什么？
我們還不知道，但可以確定的是，GenAI有一些獨特屬性：極低成本，意味著更廣泛的表達、更大規模的A/B 測試、更多粉絲和個人創作。五年后，最大的媒體消費競爭對手可能就是媒體創作本身。什么是實時渲染、個性化、情境化、互動化？這些都值得思考。我要提醒大家，不要把思路局限在“AI 只是讓我們做同樣的事更便宜”上。
10
AI 原生工作室的商業模式是什么？
還有兩個問題。下一個問題是：AI 原生工作室的商業模式是什么？如果只是用更低成本做影視內容，短期內也許能行，因為大制片廠被困在高成本、老流程里。但長期來看，這不是可持續模式。沒有門檻，新的“CEO”會不斷涌現。
你們應該都見過Fabric 報告那張圖，全球有100 家AI 工作室。五年后會變成多少？1000？1 萬？YouTube 有1.3 億個頻道，會不會也有1.3 億家“工作室”？這取決于你怎么定義“工作室”。大制片廠會落后，但最終會追上。右邊這張圖顯示了《玩具總動員》發布后動畫行業的變化，橙色是CGI，藍色是手繪?？梢钥吹剑珻GI 用了十多年才徹底取代手繪。我相信 GenAI也會有自己的“玩具總動員時刻”，到那時所有制片廠都會被喚醒。
出版業是個前車之鑒?；ヂ摼W出現后，出版門檻被徹底打破，對傳統出版商來說是災難。Lee Enterprises 旗下的地方報紙被摧毀，但同樣的低門檻也最終毀掉了Vice、BuzzFeed、Mashable、Mike 等新媒體。這是個值得警惕的故事。
11
當內容趨近于無限時，什么才是稀缺的？
最后一個問題，也是最重要的問題：當內容趨近于無限時，什么才是稀缺的？好消息是，當生產環節的某個要素變得極度豐富時，其他要素就會變得更稀缺、更有價值。我一直在思考和修正這個清單。首先是“真正有吸引力的原創故事”——AI 擅長模仿，但真正有意圖的原創會比以往更有價值。
其次是分發和篩選。面對海量內容，消費者會用什么過濾器？不僅是算法推薦，還有編輯篩選。其實這就是“影響者”的本質——誰值得信任？如果說十年前“數據是新石油”，我認為未來“信任”才是新石油。還有用戶的時間和注意力。每個人、每個平臺都在爭奪注意力，這比以往任何時候都更有價值。第一方數據、跨平臺追蹤和衡量也會變得更混亂。營銷能力也會變得更重要。
真實性、溯源和工藝也會變得更有價值。很多內容，觀眾會非常在意它的創作背景和背后的人性聯系。粉絲社群也很重要，有些人會因為社群而選擇內容。受信任的IP 和品牌、懷舊和內容庫，這些都無法被“偽造”。線下體驗也是一種稀缺。很多創作者依然會追求專業認可，這也是大制片廠的救命稻草。音樂行業的經驗是，門檻降低后，廠牌變成了品牌放大和營銷機器。每個從SoundCloud 崛起的新音樂人，第一件事就是簽主流廠牌，因為他們需要認可。最后，人才關系依然重要。
我的結論是：這個問題——“當內容無限時，什么才是稀缺的？”——將決定未來十年媒體行業的價值創造和分配。我們每個人都應該不斷追問自己，無論做什么，都要思考“什么才是稀缺的”。