"AI 還能這么玩?"
當(dāng)你打開抖音,一連劃過幾條視頻,你可以聽到東北小貓唱著說著貫口和段子,潮流小貓唱著最新的 rap 和 APT,抑或是一位貓界鄧麗君深情獻(xiàn)唱一首經(jīng)典華語歌曲。
站在互聯(lián)網(wǎng)用戶的視角,這是技術(shù)再一次對(duì)用戶內(nèi)容生產(chǎn)的賦權(quán),無需下載復(fù)雜的應(yīng)用,無需學(xué)習(xí)專業(yè)的操作,只消點(diǎn)擊一個(gè)特效按鈕,任何人都能體驗(yàn) AI 帶來的新奇與樂趣。
但對(duì) AI 產(chǎn)品開發(fā)者而言,這卻是一個(gè)略顯尷尬的轉(zhuǎn)折:許多精心打造的獨(dú)立應(yīng)用,最終都淪為了短視頻平臺(tái)的轉(zhuǎn)瞬即逝的特效功能。
但這或許才是這些 AI 應(yīng)用本身應(yīng)該存在的方式。
任何一款 AI 應(yīng)用火了,都將淪為抖音特效?
打開抖音搜索 " 英文口語測(cè)試 ",一個(gè)個(gè)用戶對(duì)著鏡頭朗讀英語短文的視頻鋪滿了屏幕。
有人自豪地曬出自己的標(biāo)準(zhǔn)英文口語,被 AI 認(rèn)證為美國、英國口音,也有人充滿喜劇效果地念著一串磕磕絆絆的英語,通過 AI 證明了自己 " 純血中國人 " 的身份,更有趣的是那些 AI 判定出人意料的結(jié)果,讓網(wǎng)友直呼:" 為什么 AI 說我的英文是咖喱味的?"
這股熱潮并非偶然。就在前幾周,社交媒體上剛剛掀起了一波對(duì) AI 口語練習(xí)應(yīng)用 Boldvoice 的討論。兩者的病毒傳播路徑驚人相似:都是通過 AI 口音識(shí)別這個(gè)新奇賣點(diǎn),讓用戶自主傳播擴(kuò)散。
不同的是,Boldvoice 本質(zhì)是一款教育產(chǎn)品,測(cè)試后有 AI 實(shí)時(shí)識(shí)別和專業(yè)教練視頻教學(xué),幫助用戶改善口語水平,付費(fèi)訂閱為 600 元一年,讓不少人望而卻步;相比之下,抖音特效版本雖然準(zhǔn)確度和專業(yè)性大打折扣,卻因?yàn)槠渖缃恍院兔赓M(fèi)屬性獲得了更廣泛的傳播。
從 Boldvoice 到 " 英語口語測(cè)試 " 特效,揭示了一條特效創(chuàng)作的新路徑:發(fā)掘小眾圈層中正在發(fā)酵的AI應(yīng)用場(chǎng)景,將其簡(jiǎn)化為輕量級(jí)特效,從而實(shí)現(xiàn)更大范圍的病毒式傳播。
這一打法并不是個(gè)例。打開特效排行榜,已經(jīng)可以看到各類 AI 應(yīng)用的 " 簡(jiǎn)化版 " 如雨后春筍般涌現(xiàn):從最初的 AI 換臉、AI 寫真,到如今的 AI 配音、AI 取名、AI 編曲,這些曾經(jīng)小范圍出圈的獨(dú)立 AI 應(yīng)用,都能在抖音特效庫里找到它的 " 壓縮版 ",且已經(jīng)進(jìn)入特效投稿總排行榜的前列。
更值得關(guān)注的是用戶的使用行為。在這些視頻的評(píng)論區(qū),經(jīng)常能看到這樣的留言:" 這個(gè)太好玩了!"" 我愿稱之為 2024 最佳特效 "" 這個(gè)怎么用?"...... 用戶們的關(guān)注點(diǎn)很少在 AI 技術(shù)本身,而是把它當(dāng)作一個(gè)有趣的玩具,一個(gè)能讓視頻更吸引人的工具,這也恰恰反映了 C 端大眾對(duì) AI 的真實(shí)需求——簡(jiǎn)單、直接、娛樂性強(qiáng)。
從產(chǎn)品形態(tài)來看,這些 AI 特效相較產(chǎn)品確實(shí)失去了一些專業(yè)性和細(xì)節(jié)度,但卻因此獲得了更廣泛的傳播。它們不再是獨(dú)立的 " 孤島 ",而是融入了短視頻這個(gè)龐大的內(nèi)容生態(tài),借助平臺(tái)既有的社交屬性和傳播機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了更快速的市場(chǎng)滲透。
為何是特效,而非應(yīng)用?
從抖音的生態(tài)格局來看,特效成為了 AI 能力落地的最優(yōu)解。
抖音以短視頻起家,構(gòu)建了一個(gè)龐大的內(nèi)容消費(fèi)生態(tài)。每天數(shù)億用戶需要消費(fèi)海量新鮮內(nèi)容,而 AI 特效恰好能降低創(chuàng)作門檻,讓普通用戶也能輕松制作有趣內(nèi)容。在當(dāng)前階段,文生圖、文生視頻作為一種 " 恰到好處 " 的娛樂工具,既滿足了用戶的創(chuàng)作需求,又契合平臺(tái)追求 " 好玩 " 的調(diào)性。
從技術(shù)實(shí)力看,抖音的 AI 團(tuán)隊(duì)是整個(gè)字節(jié)系中最為神秘的,但其技術(shù)實(shí)力在特效中得到了充分體現(xiàn)。不同于豆包的通用大模型、飛書的協(xié)作型 AI,抖音將生成式 AI 能力巧妙融入特效。以官方特效 "AI 新年單曲 " 為例,通過涵蓋圖片理解、歌詞創(chuàng)作、歌曲生成、視頻制作等能力,在數(shù)秒內(nèi)形成了一個(gè)作品質(zhì)量讓不少網(wǎng)友驚嘆 " 比流行歌曲還好聽 " 的歌曲視頻。
而作為一個(gè)國民級(jí)短視頻平臺(tái),與獨(dú)立應(yīng)用不同,抖音也面臨著特殊的技術(shù)挑戰(zhàn):即如何在盡可能小的算力、流量消耗下,快速生成作品。過去,抖音特效為了讓方便用戶下載使用,基本都要求包體積控制在 8M 以內(nèi)。以 2022 年的 "AR 中國年 " 特效為例,在融合了深度學(xué)習(xí)、SLAM 與圖形渲染等多個(gè)算法模塊的背景下,技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過 AutoML 尋找緊湊模型結(jié)構(gòu),結(jié)合剪枝、非結(jié)構(gòu)量化等壓縮算法,以及低比特結(jié)構(gòu)化量化,最終在保證算法精度的前提下將特效控制在合理體積內(nèi),確保用戶能快速加載使用。這種在有限空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜 AI 能力的技術(shù)能力,成為抖音 AI 特效的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
除了官方制作,更重要的是抖音還通過一系列機(jī)制構(gòu)建了完整的特效創(chuàng)作者生態(tài)。專門的特效制作工具 " 橡塑 APP" 降低了創(chuàng)作門檻,AI 特效排行榜提供了展示平臺(tái),數(shù)千元的成長任務(wù)獎(jiǎng)勵(lì)與節(jié)慶限時(shí)投稿活動(dòng)(如蛇年特效)則持續(xù)激勵(lì)創(chuàng)作。由此,特效創(chuàng)作、內(nèi)容生產(chǎn)、流量分發(fā)形成了自我強(qiáng)化的良性循環(huán),讓 AI 特效持續(xù)為平臺(tái)創(chuàng)造價(jià)值。
對(duì)創(chuàng)作者而言,相比燒錢買流量,制作特效獲得平臺(tái)流量激勵(lì)或許成了更具吸引力的選擇。
表面上看,將 AI 應(yīng)用簡(jiǎn)化為抖音特效似乎是一種 " 降維 ",但這種轉(zhuǎn)變也帶來了一個(gè)疑問—— 如果一款 AI 應(yīng)用不如作為一個(gè) " 特效 " 獲得更大的傳播價(jià)值,那么它作為獨(dú)立應(yīng)用存在的意義是什么?
從數(shù)據(jù)看,AI 應(yīng)用正在快速增長。QuestMobile 數(shù)據(jù)顯示,2024 年 12 月 AI 原生 App 月均使用時(shí)長達(dá) 133 分鐘,較 1 月增加 53.4 分鐘,使用次數(shù)從 26.1 次增至 49.6 次。
但細(xì)分來看,綜合類通用類的應(yīng)用差異化低,且呈現(xiàn)明顯的二八格局,豆包、Kimi、文小言占據(jù) 80% 流量;而垂類應(yīng)用為了避開大廠競(jìng)爭(zhēng),從小場(chǎng)景出發(fā),追求強(qiáng)付費(fèi)、高粘性但卻由于場(chǎng)景過窄,始終未能出現(xiàn)千萬級(jí)用戶量產(chǎn)品,且使用頻率、留存率都不高。
以 AI 起名、AI 寫真(如妙鴨、Recraft)為例,這類應(yīng)用往往難以突破低頻使用的天花板:普通用戶可能一生就用那么一兩次起名服務(wù),再玩味十足的 AI 寫真,新鮮感一過也很難讓用戶持續(xù)付費(fèi)。再小眾的賽道也充滿了同質(zhì)化產(chǎn)品,加上低頻特性,讓這類應(yīng)用很難建立持續(xù)的用戶關(guān)系,更遑論形成有效的商業(yè)模式。
而作為 "AI 應(yīng)用工廠 " 的字節(jié)跳動(dòng),正通過雙重路徑重塑 AI 應(yīng)用:一方面是字節(jié)以豆包大模型為基礎(chǔ)不斷孵化新的 AI 應(yīng)用,另一方面是抖音團(tuán)隊(duì)基于自身的場(chǎng)景,不斷嘗試將 AI 功能轉(zhuǎn)化為抖音生態(tài)內(nèi)的創(chuàng)作工具,通過用戶創(chuàng)作和消費(fèi) AI 內(nèi)容,再以流量激勵(lì)特效制作者(如橡塑 APP 新人獎(jiǎng)勵(lì) 30 元),加強(qiáng)內(nèi)容生態(tài)的循環(huán)。
這種特效化轉(zhuǎn)型也恰恰規(guī)避了獨(dú)立應(yīng)用的幾大痛點(diǎn):降低獲客成本,解決用戶留存難題,并將低頻需求轉(zhuǎn)化為內(nèi)容創(chuàng)作素材。
這或許啟示我們,AI 應(yīng)用的形態(tài)并非只有傳統(tǒng)獨(dú)立 APP 一條路。在技術(shù)日趨同質(zhì)的當(dāng)下,找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景,比追求完整的產(chǎn)品形態(tài)更重要。
與其自己造一個(gè),不如加入一個(gè)生態(tài)。