星榜刘思洋：2027年可衡量效果营销素材超80%由AI生成

“当AI能造出所有的梦，真实本身，就是最贵的内容。”

先把两个数字放在这。

第一个，来自成都AI文娱大会的圆桌：快手用户每天消费AIGC内容的时长约35分钟，平台新增内容里，AIGC生成的可能占到三四成以上。

第二个，来自另一场圆桌。星榜创始人刘思洋判断：到2027年，可衡量效果的营销素材，80%以上会是AI生成的。

一个是用户花出去的时间，一个是客户花出去的预算。两个数字指向同一件事：关于AI内容“用户接不接受、客户买不买单”的争论，已经结束了。

那真正的问题是什么？

这场圆桌的四位嘉宾，恰好站在内容工业的四个位置上：做AI影视的与光同尘、帮品牌花预算的星榜、做3D基础模型的VAST、全网1.65亿粉丝的四川观察。他们的发言拼在一起，基本就是这个行业下一轮竞争的完整地图。

与光同尘集团合伙人兼COO黄媛媛，讲了他们转型的起点，一个很有戏剧性的故事。

2023年，当时还是传统TVC广告公司的与光同尘，在一个千万级营销项目里负责美术资产方案。项目请了台湾的美术老师，因为疫情来不了线下，线上提案一直过不了。

原因也很传统：美术提案靠手绘加找参考图，客户脑子里没有画面，方案就是空中楼阁。

死线逼近，团队里有人用Midjourney出了一版美术资产提案。

过了。

黄媛媛说，这件事给了他们两层很深的感受。

第一，“客户不在意你用的是AI还是别的工具，他在意的是最终看到的结果。”

第二，AI能落进真实的商业项目，拿得到商业化结果。那年年底，几个高层开会，判断AI会成为整个生态链路的趋势，决定全公司all in。

后面的进度条值得记下来。2024年上半年，实拍加AI，帮客户省下约20%的预算。2024年中到年底，文旅和产品视频项目开始用全AI路径交付，能省50%。到2025年，包括人物在内，全AI链路做解决方案。

注意这个变化：省钱只是入场券。黄媛媛说，今年AI更大的价值，是让创意有机会变现，过去受预算和时间限制做不出来的内容，现在能做了。

全场对钱的流向最敏感的人是刘思洋。90后，2016年创办星榜，服务过360多家品牌客户。品牌预算怎么流动，他是坐在水龙头上的人。

她的第一个观察就有点反直觉：品牌做预算的时候，根本不按“真人还是AI”来分，只按目的分。

两个口袋。一个是可衡量ROI的效果预算，投信息流、电商展示、千川；另一个是品牌建设预算。

效果预算这个口袋，正在被AI快速填满。逻辑简单粗暴：AI素材生产效率高，能快速测试多个场景，一个视频模板跑通了，马上加预算放大。

双十一期间，直播间要持续补转化素材，靠拍摄根本来不及，只能大量上AIGC素材。

消费者买单了，客户自然就不在意内容是不是AI生成的。这就是“2027年80%”那个判断的由来。

但另一个口袋是另一番景象。抖音、小红书上的AIGC账号和爆款已经不少，这部分预算在品牌大盘里的占比却可能不到10%，甚至更低。

差在哪？信任。

刘思洋说，品牌投真人创作者，买的是创作者带来的信任感、真实体验和专业分享。粉丝和创作者之间的黏性来自信任，“纯粹的AI目前很难替代这件事。”

回到开头那组快手数据，它真正的含义是什么？

刘思洋的解读是：供给逻辑变了。模型让内容供给变得极度充裕，用户在竖屏里刷几十秒，根本不在意内容是不是AI做的，能留住人才有价值。

供给不稀缺了，稀缺的就是分发。

现场有观众问，现在做AI内容产品最大的风险是什么。他的回答是流量和分发，合规反而不用太担心，平台的创作者规则已经比较完善，边界是明确的。

真正的难题在这：AI真人剧、AI漫剧、AIGC账号今年集中爆发，所有人都在往里冲。内容供给实在太多了，凭什么你的内容能被看见？

这大概是这一轮AI内容创业和上一波最大的不同。

模型会不会最终吞噬所有应用？这是整场圆桌最尖锐的问题，四个人的答案放在一起看，很有意思。

VAST生态与合作负责人李颖丽先给了一个反直觉的现场证据。GPT-6 Astra发布后，很多人问这对Tripo有什么冲击。

结果Tripo的市场份额没被吃掉，API调用量反而迅速增长，按主持人赵亮在现场的说法，是十倍。

她的解释是：更强的通用模型能执行更复杂的任务，反而会更多地调用垂直模型的能力，3D基础模型不会被大语言模型完全替代。

模型吞噬的是低价值、重复性的工具和流程，不是垂直能力本身。

刘思洋认可“吞噬”的大方向，他估计80%的通用输入输出工作会被吞掉，AI视频制作的流程会越来越简单。但他不焦虑：“审美和经验很难被替代。”

AI能做数据分析，也能生成视频，但它很难告诉你，一个AIGC账号的人设怎么定用户才喜欢、讲什么故事用户才共鸣。“它可以执行，选对要做的事，还是需要人来判断。”

黄媛媛从组织角度补了一个观察：与光同尘的人才需求一直在变。

最早要的是AI生图师；Seedance 2.0出来之后，流程变了，有导演思维的执行导演更值钱；只会生图、写prompt的人，得转向能统筹整个AI项目的监修。

AI替代的是工序，留下来的是判断。她的原话值得放在这：

四川观察AIGC板块负责人刘庆，则从一个完全不同的方向接了这个问题：真实性。

AI已经可以以假乱真，那一件事发生之后，大家到哪里找真实的内容、靠什么辨别真伪？

虚构内容是“造梦”，长剧短剧电影会陆续被AI重写；可真实的内容，反而因为AI的存在变得更稀缺。主流媒体手里握着的，恰恰是这个东西。

顺带说个有画面感的细节。四川观察自己做了虚拟艺人Una伊一，去年年底办了场线上演唱会。

台里的主持人一开始抵触，后来发现自己的形象能借虚拟艺人出现在以前没经费做的大制作里，陆续接受了。

AI让以前做不了的事变成可能，这一点，传统媒体体感未必比影视公司弱。

把四个人的话摆在一起，这场圆桌的暗线其实很清楚。

当内容可以无限生产，制作这个环节本身越来越不值钱。值钱的东西在往两头跑：一头是审美、判断和好故事，一头是分发、信任和真实。

与光同尘的slogan叫“让好故事发光”。黄媛媛说，重点仍然是好故事，只是“发光”这件事，正在变得更容易、更多元。

而刘庆留下的那个问题，可以作为这篇文章的注脚：当AI能造出所有的梦，真实本身，就是最贵的内容。

嘉宾

与光同尘 集团合伙人兼COO 黄媛媛

星榜 创始人兼CEO 刘思洋

VAST 生态与合作负责人 李颖丽

四川观察 AIGC板块负责人 刘庆

主持人

非凡资本 合伙人 赵亮

赵亮：最近一年，我在很多AI活动里都会谈到“AI重写内容工业”。AI内容也是目前大家看得见、商业化做得比较好的方向。

我们在成都办AI文娱大会，也需要重点研究这个方向。今天请四位嘉宾一起聊聊。

先请大家介绍一下公司的业务、背景，以及在AI内容领域的生态位。黄总先来。

黄媛媛：大家好，我是与光同尘的黄媛媛。与光同尘是一家AI原生影视公司。我们依托自研的与光AI，以及影像制作能力，打通从内容生产、影视出品到IP打造的商业链路。

我们的业务面比较全，覆盖AI电影、AI动画漫剧、AI商业广告、AI软件培训，还有出海业务。我们在这个生态里已经沉淀了一段时间，也希望随着AI技术能力的发展，为这个生态提供更多精品影视内容。

赵亮：与光同尘是比较典型的AI内容生产公司。接下来请刘总介绍一下。

刘思洋：大家好，我是星榜的创始人刘思洋。星榜是一家数据驱动的全链路营销服务商。

核心业务包括品牌内容营销、电商经营，以及我们在成都的MCN“星榜互娱”。我们帮助客户实现从内容创意生产到生意经营的完整闭环。在AIGC领域，我们帮助客户制作、投放AIGC内容素材。

赵亮：刘总应该很了解客户预算的流向，期待后面听到你在商业化方面的分享。接下来请卡姐。

李颖丽：大家好，我来自VAST。我们是一家做通用大模型的人工智能公司，早期一直做AI 3D模型，今年也发布了世界模型。

我们在自研AI 3D和世界模型的基础上，打造面向大众的可交互创作能力，降低普通用户的创作门槛，希望建立全球化的内容生态平台。

目前主要有两个产品方向：一个是今年发布的世界模型研究项目Project Eden；另一个是Tripo Studio，我们做的一站式AI驱动3D工作站。

在这个工作站上，大家可以体验从生成、部件拆分到拓扑、绑定等功能，让普通用户也能走完整个从生成到应用的工作流。

赵亮：接下来请四川观察的刘老师。

刘庆：大家好，我是四川观察的AIGC负责人刘庆。我们从2024年开始做AIGC内容创作，在这方面积累了一些经验，希望今天能和大家交流。

赵亮：这次活动也和四川观察合作。我刚看了一下后台数据，成都AI文娱大会的观看量已经超过七万。

先从黄总开始。与光同尘原来是一家传统广告公司，是什么契机让你们转型做AI内容？又是怎么一步步摸索到现在的业务模式的？

黄媛媛：正如主持人所说，我们原来是一家TVC广告制作公司，到今年成立第11年。从后期走到制作，再走到全案营销，这是我们的背景。

2023年，我们在一个千万级的传统营销项目里负责其中一小部分，给客户提美术资产方案。那个项目请了一位台湾的美术老师，但受疫情影响，他没办法来线下提案。线上提案一直没过。

传统美术提案通常是手绘、找参考，没办法像现在用AI一样，把概念具象化，做到所见即所得。

当时项目快到截止节点了，内部的小伙伴很着急，就用Midjourney给客户做了一版美术资产提案，结果通过了。那也是Midjourney和Stable Diffusion开始爆发的一年。

这件事给我们两个很深的感受。第一，客户不在意你用的是AI还是别的工具，他在意的是最终看到的结果。第二，AI可以落地到商业项目，解决实际问题，也能拿到商业化结果。

那年年底，我们几个高层开会，判断AI会成为整个生态链路的趋势，决定全公司all in AI。

但2024年刚开始的时候，AI的能力远不如现在，做项目很难。上半年我们仍然用传统实拍加AI的方式给客户做方案，至少能帮客户省下约20%的预算。

2024年年中到年底，在部分文旅项目和产品视频项目上，我们开始用全AI的路径交付，大概能省下50%的预算。到2025年，包括人物在内，我们开始用全AI链路做解决方案。

今年大家能明显感觉到，AI的价值已经不只是省预算。更大的价值是让创作者的创意有机会变现，内容边界也越来越宽。

过去受预算和时间限制，很多创意没法实现；现在可以出现更多元的内容，减少同质化。技术不断迭代，我们也一直在摸索相应的商业化路径。

赵亮：从帮客户省20%、50%的预算，到帮助有创意的内容实现商业化，这可能也是不少传统影视从业者转向AI影视内容的路径。

接下来想请教卡姐。第一个问题：你们会把自己定义成模型公司，还是做产品应用、做平台的公司？

李颖丽：我们不只是模型公司，也不只是应用公司或平台公司。我们更愿意说，VAST以自研的AI 3D和世界模型为基底，让AI生成的3D内容真正进入生产工作流。

早期我们做3D模型生成，后来做了AI驱动的Tripo Studio工作站。有了工作流，我们又加入各种插件，整个生态逐渐搭起来。这是我们现在的定位。

赵亮：第二个问题。Tripo现在有数千万创作者，3D模型生成量也排在全球前列。从生态合作的角度看，哪个行业对AI 3D的需求增长最出乎你们意料？

李颖丽：过去一年，游戏一直是很明确的方向，这也和模型生成能力有关。但随着模型迭代，我们发现电商、3D打印、空间智能、工业，还有线下大空间XR等领域的需求也在快速增长，这些让我们感受很深。

赵亮：那到2027年，你们会押注的下一个爆发场景是什么？游戏、电商，还是短视频？

李颖丽：我们更看好生产级3D资产的工作流，以及世界模型带来的可交互世界生产，主要是这两个方向。3D原生互动还有很多想象空间，电商、3D打印、XR、影视制作等领域也会相应受益。

赵亮：所以你们更关注基础能力和工作流，游戏、电商、短视频是在这些能力上生长出来的应用场景？

李颖丽：对。举个例子，我们有高模和低模两类产品。低模产品今年3月在GDC首曝。高模生成的资产可以进入工业级应用，甚至是2A以上的游戏，也可以用于3D打印。

低模过去有布线问题，我们在P系列里做了改进。从3月的Tripo P1.0到上个月发布的Tripo P2.0，布线问题得到了很好的解决。生成的资产可以进入手游、VR和线下大空间XR等应用。

这也是我们讨论生成式内容平台的基础。

赵亮：下面请刘总谈谈品牌预算。你是90后，2016年创办星榜，之前也有大厂背景，服务过360多家品牌客户。

AI生成内容越来越多，品牌方会怎么看待AI内容和真人内容？会怎样分配预算，愿不愿意把钱投到AI生成内容上？也请你结合星榜的业务谈谈。

刘思洋：这两年我们感受很深。AI内容生成发展得很快，品牌也能感受到，但品牌做营销预算时，不会先按真人还是AI来分，还是从自己的目的出发。

一般有两类预算：一类是可衡量ROI的效果预算，需要明确回报；另一类是品牌建设预算。

从2025年到现在，在可衡量效果的预算里，信息流广告、电商展示、千川投放等素材，已经有大量被AI替代。我觉得到了2027年，80%以上可能都是AI生成的。

因为客户投放后发现消费者会买单，就不太在意内容是不是AI生成的。AI素材的生产效率更高，能快速测试多个场景。一个视频模板跑通了，就可以迅速加预算。

尤其是双十一，很多客户要给直播间持续补充转化素材，靠拍摄来不及，就大量使用AIGC素材。这个市场教育走得很快。

但从品牌建设预算看，虽然抖音、小红书上已经有很多AIGC账号和爆款，这部分预算在品牌客户的大盘里占比还很低，可能不到10%，甚至更低。

我们看好这个方向，但品牌在现阶段会更理性。选择AIGC账号，不只是图AI的新鲜感，还是要看传播效果，看它能不能传递品牌价值、影响消费者。数据好、IP属性比较强的AI账号，未来会有更大的空间。

赵亮：追问一个问题。上午快手的嘉宾分享了两个让我很震惊的数据：平台用户每天消费AIGC内容的时长差不多有35分钟，新增内容里AIGC生成的可能达到百分之三四十以上。你觉得这意味着什么？

刘思洋：我觉得首先是供给逻辑变了。模型的发展让内容供给非常充裕，最后要看用户怎么选：什么内容真的能让用户产生黏性？可能是AI做的快节奏剧情，也可能是有构思的设计。

本质上还是内容能不能吸引用户。尤其在竖屏的短时间里，用户不那么在意是不是AI做的，能留住用户才有价值。

赵亮：再请教刘老师。四川观察是主流媒体，全网有1.65亿粉丝，却不是很多人印象中那种刻板的官方媒体。你们怎么定位自己、积累用户？AIGC业务又是怎么布局的？

刘庆：第一个问题，简单说就是“说人话”。把原本比较严肃的内容，转换成大家喜欢听、喜欢看的形式，这是我们吸引用户的一种方式。

第二个问题，我们对模型和新技术是包容的。虽然我们属于广电系统、传统媒体，但没有因此拒绝新东西。

团队里有专门的人测试刚出来的模型和各类技术，做技术储备，再结合原有的内容生产能力，优化整个生产流程。

我们从2024年开始做AIGC，商业片、广告片、虚拟艺人等各种类型都尝试过。做片子时，像过去在片场自己DIY工具一样，我们也发现一些外部工具不太趁手，最后自己搭了一个平台供内部使用。现在也有把这个平台拿出来和大家分享、让大家使用的考虑。

赵亮：能再讲讲你们的虚拟艺人Una伊一吗？她做过一场线上演唱会。

刘庆：我们台里本来就有很多主持人，再增加一位虚拟艺人，一开始不太容易被理解。

前些年也流行过那种“数字人”：让主持人录十分钟、做一些动作，供应商第二天给你生成内容。当时做出来确实太假了。

后来我们做AI内容时发现，虚拟艺人这件事是可行的。Una伊一去年年底做了一场线上演唱会，效果还不错。更重要的是，她可以成为纽带，把台里的主持人和虚拟内容连接起来。

主持人一开始可能有些抵触，后来发现自己的形象也能和虚拟艺人一起做一些以前做不了的内容。很多作品需要大制作，平时没有那样的经费，主持人也很难参与；现在他们的形象有机会出现在一些剧、电视节目、广告，甚至电影里，他们也愿意尝试。

主持人本来就有对外宣传自己的需要，现在多了不少形式，大家开始陆续接受。虚拟艺人不只是她自己，还能带动虚实结合。

我们也尝试用Tripo做3D模型，再进行3D打印，希望虚拟世界和现实世界能互通。现在VR可能没有那么强势，但我们仍看好未来会出现更轻便的工具或方式，让虚拟艺人和真实的人在同一个空间里被更真实地感受到。

赵亮：接下来问四位嘉宾同一个问题。模型能力越来越强、迭代越来越快，模型会不会最终吞噬所有应用？你们分别处在内容生产、客户服务、模型和主流媒体的不同位置，要怎么保持竞争力？先请刘总。

刘思洋：对于“模型吞噬一切”，我们也认为，80%的通用输入输出工作会被吞噬。AI视频制作流程将来应该会更简单，画布可能也不是最终形态。但在这个过程中，内容生产反而有一个可以发挥的地方。

审美和经验很难被替代。AI能做前端数据分析，也能生成视频，但它很难告诉你一个AIGC账号的人设定位怎样才让用户喜欢、讲什么故事才能让用户共鸣。它可以执行，选对要做的事，还是需要人来判断。

说到保持竞争力，技术发展这么快，我们只能战战兢兢地做。核心还是持续加深对客户和消费者的理解，借助AI工具和人的经验，把客户模糊的需求转化成实际可交付的结果。

从品牌营销服务看，内容生产只是其中一个环节。我们也在构建自己的Agent，把前端数据洞察、内容生产和后续投放反馈连接起来，把每次真实项目的经验沉淀成Skills和模板，再变成系统性的产品工程，以后更高效地服务客户。

赵亮：听下来，你认为模型会吞噬大量通用工作，但对自己的业务并没有那么焦虑？

刘思洋：对。它最终是通用智能，但个性化、差异化的内容生产，本身就是个性化、差异化的过程，它没办法完全替代。我们不是太焦虑。

赵亮：黄总怎么看？

黄媛媛：我想从更宏观的角度讲。上周我参加了崇礼论坛，那里有一个AI Builders的部分，有很多00后的创造者，也有不少关于物理AI的想法。

未来AI在生活、工作和商业里会越来越普及，也越来越无感。它可能不像今天戴一副VR眼镜看视频那样显眼，而是融入普通眼镜，让你看到数字信息；也可能是一个放在旁边的小闹钟，帮你监测睡眠质量。

从宏观上看，AI会不断渗透到生活和工作的方方面面，我觉得这不可逆，也会带来很多好处。现在我们还要辛苦做一些“牛马”的工作，未来可能不需要了。尤其是年轻人，可以更多地想怎么用好AI，怎么成为它的受益者。

回到内容行业，我们自己的组织也一直随着业务形态变化而调整。最早制作链路里需要的是AI生图师；后来Seedance 2.0来了，流程发生变化，更有导演思维的执行导演更适合商业影视项目。

只会生图、写prompt的人，逐渐要转向能做AI监修、统筹整个AI项目的人。未来需要更复合的人才。

AI也会替代一部分重复劳动。比如一个角色的美术资产，现在还需要人不断生成、审核、存放，未来这些重复工作会逐步被替代。我认为这是好事。我们要继续探索，随着变化不断优化和迭代。

赵亮：卡姐怎么看？你们本身就在做模型。

李颖丽：那我得谨慎一点。我们认为模型不会简单地吞噬一切，但会吞噬低价值、重复性的工具和流程。模型能力继续迭代，竞争也会往更深的地方走。

举个例子，最近GPT-6 Astra出来后，很多人问它对Tripo有什么影响。它没有吃掉Tripo的市场份额，反而起了积极作用，我们的API调用量成倍增长。

从这一点看，3D基础模型不会被大语言模型完全替代，大语言模型还能让我们的模型进入更多生产工作流。

随着Astra能执行越来越复杂的程序，Tripo的能力也能被用得更深。如果我们的3D结构生成、编辑和修复能力继续改善，任务执行中的试错和修复成本就会降低。这会促进Tripo和Astra这样的产品共同发展。

赵亮：我想追问赚钱的问题。VAST在海外采用SaaS订阅，国内也有一些免费策略。未来模型方的钱会从哪里来？订阅、API，还是内容本身？

李颖丽：未来模型层的收入，不会只来自SaaS，也不会只来自API。SaaS平台为创作者提供持续创作的工具和产品；API给开发者和企业提供创作能力，企业用它来降本增效。

我们也不只是卖一个生成的3D模型。自研AI 3D结合世界模型，目标是推动一个可交互的生成内容平台。现在的模型可以先进入电商、3D打印等领域，但应用只是第一步。

后面还要接入更多生产工作流，让生成内容更顺畅地被使用。未来，这些3D资产也可以导入世界模型，让内容可生成、可交互、可控制、可持续运营。我们想做的是一个聚合的、可交互的3D内容创作平台。

赵亮：刘老师，同样的问题。从主流媒体的角度，模型会不会吞噬一切？你们怎么保持竞争力？

刘庆：我觉得要分近期和远期。近期肯定替代不了，但会逐渐优化工作流。专业制作可以借助AI优化流程，把原来三个岗位合成一个岗位，三个环节合成一个环节。还有一类是市场上先野蛮生长，再逐渐规范起来的做法。

刚才听大家聊，我想到一个很久没提的功能：真实性。AI已经可以以假乱真了，一件事发生后，大家到哪里找真实的内容、辨别真伪？如果没有我们这样的媒体，可能就更难判断。

所以至少近期，媒体在这方面还有作用。另一方面，虚构内容是“造梦”，不管是长剧、短剧还是电影，我感觉这方面会大部分被AI取代。

赵亮：最后一个问题。请黄总、卡姐和刘老师分别谈谈：到2027年，内容工业里最先被AI彻底重写的环节、职业或商业模式会是什么？刘总稍后回答现场观众的问题。先请黄总。

黄媛媛：我还是希望大家不要过分焦虑。所谓环节、工种被替代，或者商业模式变化，都是在原有行业know-how的基础上改善、迭代。关键还是怎么让AI赋能内容产业。

最早转型做AI的那批人，很多原来就是优秀的导演、摄影或后期。AI帮他们打通技术壁垒。以前完成一个项目可能要借助别人的团队，现在能自己把想法做出来。

我们与光的slogan是“让好故事发光”，重点仍是好故事；“发光”这件事可以更容易、更多元。

我今天从早上一直听各场分享。我的判断是，好内容会越来越多元，不一定只有商业化结果好的内容才算好内容，也可能是好的美学、好的风格。艺术创作不一定以商业结果衡量，它同样珍贵。

未来被替代的可能是批量化、工业化制作的部分；好的故事、内容，以及有想法的创作者和导演，会越来越珍贵。

赵亮：卡姐呢？

李颖丽：AI最先重写的不会是创意类职业，更多是重复劳动。从内容工业看，就是从想法到可用资产之间的生产环节。

在3D领域，过去要多人协同完成建模、拓扑、贴图、编辑、骨骼绑定、智能拆分等工作。AI进来后会重新定义工作流：通过文本或图片，就能直接生成可编辑、可用、能进入后续工作流的3D模型。

赵亮：刘老师？

刘庆：每个人都有短板，AI可以帮我们补齐。但在实际工作中，一个人掌管所有生产也不现实。我觉得未来可能会是几个能力比较强的人一起做事。

我们做片子时也有很强的感受：怎么叙事、有没有审美，越来越决定内容的好坏。用AI提升这方面的能力，是未来的方向。

赵亮：最后请刘总回答现场观众的问题。你想选哪一个？

刘思洋：我看第一个和第二个问题跟我更相关，就说这两个。现在做AI内容产品，最大的风险是流量和分发。

内容供给实在太多了，今年无论是AI真人剧、AI漫剧，还是AIGC账号，都在集中爆发。怎么提高分发效率，什么样的审美和故事能吸引用户，才是竞争的关键。

至于合规，平台的创作者规则已经比较完善，只要符合规则，就有明确的边界，我觉得反而不用太担心。

第二个问题，我们也常和客户讨论。客户目前还没有大量投AIGC KOL，一个重要原因是他们希望创作者带来信任感，有真实体验和专业分享。粉丝和创作者之间的黏性，来自对创作者的信任。纯粹的AI目前很难替代这件事。

至于大量“榨菜”内容，要靠用户自己的判断和平台算法去平衡。用户有审美，也有判断力，好的内容、有真实体验的内容，最终还是会被更多人看到。

AI能帮助我们做出过去难以实拍、成本上难以实现的内容，但真实感的内容也会继续存在。

赵亮：刚才刘总提到，AI重写内容工业后，流量和分发效率会成为重要风险。这也引出了明天关于出海和全球化的讨论：先进入哪个市场、哪个平台，都和分发效率有关。