周受资称AI将改写科学，但先改写的是中小卖家的成本表

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这不是随口预测，周受资的发言皆有据可依。字节已将内部AI for Science药物团队拆分成立Anew Labs，首轮独立融资2.9亿美元、估值15亿美元，红杉等联合领投，字节仍控股56%。

除此之外，在他看来，市场可能高估了AI短期内能够实现的成果，却低估了它长期推动科学发现的潜力。

对企业和个人而言，与其过度神化AI，或一味担心被它取代，不如先尝试将其用起来，让AI承担部分执行工作，人来确定目标、把握方向并作出判断。

AI究竟能带来哪些实际变化？除了前沿技术探索，跨境卖家又该如何把它用到具体工作中？

AI视频生成技术正在快速进步，内容生产的门槛也随之降低。不过，技术能够做到什么，与用户愿意看什么，显然是两回事。

周受资谈到一个值得关注的现象：使用AI制作视频的创作者比例，明显高于实际观看AI视频的观众比例。与此同时，AI生成内容在平台总观看量中的占比，目前仍处于个位数水平。

这组信息至少说明，AI视频的生产速度虽然在加快，但供给端的热情，并没有完全转化为消费端的需求。

这与当下行业里普遍存在的焦虑形成了某种反差。随着AI工具不断升级，关于设计师、视频创作者乃至整个内容行业将被取代的讨论越来越多。人们担心，过去需要专业技能、创意积累和大量时间才能完成的工作，如今可能只需要输入几行提示词。

从生产效率来看，这种担忧并非毫无根据。AI确实正在改变内容制作的流程，部分标准化、重复性较高的工作，也可能因此面临重新定价。

问题在于，内容行业的竞争从来不只是生产能力的竞争。一段视频能否被生成，不等于它能否吸引观众；画面足够逼真，也不代表用户愿意看完。对创作者而言，制作内容只是第一步，真正稀缺的，是让观众停下来、产生兴趣，并愿意持续关注的能力。

这也解释了为什么AI生成的画面越来越精致，却未必能换来同等程度的用户认可。如果一本杂志从封面到内页全部由AI生成，即使每张图片都足够精美，读者也可能很快失去兴趣。

当然，AI作品并非天然缺乏吸引力，人类创作也不一定比机器生成的内容更好。真正的区别在于，内容背后有没有清晰的表达、独特的观察，以及能够与观众建立联系的东西。

当AI让大量内容变得更容易生产时，单纯的画面质量和制作成本，可能不再是决定内容竞争力的关键因素。反过来，创作者的个人风格、真实经历、情绪表达和对具体问题的理解，反而可能成为更难复制的优势。

对平台来说，这同样是一个值得思考的问题。

AI能够帮助创作者快速扩大内容供给，却不能保证新增内容都能获得用户青睐。如果生产门槛持续下降，大量相似的视频涌入信息流，用户的注意力就会变得更加稀缺。最终决定内容能否留下来的，仍然是用户的选择。

所以周受资这次谈AI，不只讲机会，也把风险摆到了台面上。他提到“回形针最大化器”这个思想实验：如果AI只被要求拼命生产回形针，又没有价值边界，它可能把一切资源都拿去造回形针，甚至把人类也当成原料。这个例子说明，AI的问题未必是“变坏”，而是过度优化单一目标后偏离人的真实意图。所以他强调高风险场景不能把决定权完全交给自动化，人类要保持判断力、创造力和最终把关。

与其简单讨论AI会不会取代创作者，不如把问题换一个角度：当AI已经能够承担越来越多的制作工作，人类创作者还能提供什么？

答案或许不是拒绝使用AI，而是不要把创作本身等同于制作。工具可以帮助人更快地完成一段视频，却未必能替代创作者对生活的观察、对受众的理解，以及为什么要讲述这个故事的判断。

正如周受资所强调的，人类创造力仍将发挥重要作用。

AI降低了内容生产的门槛，却没有让用户的注意力变得廉价。未来内容行业真正需要竞争的，可能不再是谁能生产更多视频，而是谁能在越来越多的内容中，提供值得被看见的东西。

AI正在为商家的日常经营提供新的工具。从广告素材制作到店铺运营中的部分工作，一些过去需要专人处理、投入时间和资金才能完成的任务，如今有机会借助AI完成。

对于人手和预算有限的中小商家来说，这或许意味着更多选择。过去，制作视频广告往往需要协调拍摄、剪辑等环节，成本和时间投入也可能成为限制。借助AI工具，部分商家可以尝试以更低的前期投入制作营销素材，为后续调整留出空间。

营销端的变化相对直观。商家可以尝试将产品图片转化为视频，生成不同风格的广告素材，再结合实际投放情况进行筛选。对于规模较小的团队而言，这类工具可能降低部分内容制作的门槛，让他们有机会测试此前受预算限制、难以尝试的创意。

周受资在演讲中提到了一组成本对比：TikTok商家如果通过专业团队或制作公司制作一条视频广告，费用可能在100至1000美元，甚至更高；借助Seedance这类视频生成模型，上传产品图片、选择相应风格后，生成一条视频的花费可能在1至10美元左右。

这一案例展现了AI在内容制作成本上的潜在优势。不过，具体费用仍会受到工具、制作要求和后期处理等因素影响，生成视频的成本也不完全等同于一条可直接用于投放的广告的总成本。

如果素材制作的投入有所降低，商家或许就能更灵活地安排营销预算。例如，围绕同一款产品尝试不同的卖点和视频风格，再观察消费者的反馈，从中筛选出更值得继续投入的方向。相比一开始就将较多预算放在单一创意上，这种方式为小规模测试提供了更多可能。

当然，制作成本下降并不意味着广告效果一定会更好。产品是否符合消费者需求、内容能否有效传递卖点，以及投放策略是否合适，仍然会影响最终表现。AI可以参与素材生产，却不能替商家保证转化结果。

因此，AI对商家的价值，或许不只是节省一部分制作费用，更在于为营销测试提供了新的选择。AI更适合作为运营辅助工具，而不是完全替代人工判断。尤其是在选品、定价和广告投放等环节，AI生成的建议可以帮助卖家拓宽思路，但是否适合自己的店铺，还需要结合销售数据、库存情况和目标市场需求来判断。

与其一味追求用AI完成更多工作，不如先从耗时较多、重复性较强的环节入手，观察它究竟能节省多少时间、改善哪些流程，再逐步扩大使用范围。把省下来的时间和预算用在选品、产品优化和理解客户需求上，才能真正发挥AI的价值。