這兩天，Seedance 2.0 徹底出圈了。

在游戲科學(xué)創(chuàng)始人馮驥看來， Seedance 2.0 帶來了一個(gè)關(guān)鍵變化：凡是過去需要反復(fù)權(quán)衡制作成本的展示方式，都會(huì)被快速“視頻化”。電商廣告、品牌物料、預(yù)拍攝內(nèi)容首當(dāng)其沖。

那么，當(dāng)制作壁壘消失，AI又將如何重構(gòu)視頻工作流？

今天，我們聚焦a16z 合伙人 Justine Moore 對于AI視頻領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵洞察。作為硅谷AI 應(yīng)用層最活躍的早期投資人之一，她主導(dǎo)投資了 ElevenLabs、Krea 等一批標(biāo)志性項(xiàng)目，并持續(xù)發(fā)布年度消費(fèi)級 AI 趨勢報(bào)告，對創(chuàng)作工具的演進(jìn)有著極強(qiáng)的前瞻判斷。

Justine 的核心結(jié)論是，下一階段真正拉開差距的，不是生成層，而是“剪輯層”。而 AI Agent，正在悄然演化為那個(gè)看不見的“后期團(tuán)隊(duì)”。

在她看來，三個(gè)條件幾乎同時(shí)成熟：一是視覺大模型對內(nèi)容語義與敘事結(jié)構(gòu)的理解力；二是多模態(tài)工具的調(diào)度與協(xié)同能力；三是生成模型在穩(wěn)定性與美學(xué)品質(zhì)上的躍遷。

當(dāng)這三點(diǎn)同時(shí)跨過臨界值，AI 不再只是“給素材”，而是開始統(tǒng)籌流程、打磨細(xì)節(jié)、校準(zhǔn)節(jié)奏，甚至在一定程度上塑造品味。一個(gè)以“AI 剪輯代理”為核心的工作流，正在形成。

接下來，我們將從五個(gè)層面拆解這一技術(shù)拐點(diǎn)：AI 代理，究竟如何重構(gòu)視頻創(chuàng)作的完整鏈條，以及它為什么會(huì)成為下一個(gè)真正的競爭高地。

當(dāng)AI視頻爆發(fā)遇上創(chuàng)作之困

2025年被稱為“視頻之年”，AI生成的廣告已成為主流，一些種子階段初創(chuàng)公司的啟動(dòng)視頻甚至能收獲數(shù)百萬觀看；視頻播客與采訪也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，無處不在的屏幕正被動(dòng)態(tài)影像所占據(jù)。

然而，在這片繁榮背后是漫長繁瑣的幕后工作。將90分鐘的原始素材精煉成3分鐘的短片；在后期制作中費(fèi)力修正燈光與音頻；反復(fù)找恰到好處的音效，這些才是視頻創(chuàng)作的日常。

視頻制作有個(gè)“二八定律”：你會(huì)把80%的時(shí)間和精力花在剪輯上，20%用在拍攝（如今是生成）上。這是一場關(guān)于“品味”的考驗(yàn)——如何敘事、如何節(jié)奏、如何觸動(dòng)人心。制作真正引人入勝的視頻，至今仍是一個(gè)需要極大耐心與專業(yè)判斷的艱辛過程。

我們現(xiàn)在擁有技術(shù)，可以將部分工作交給AI代理，這可以幫助我們制作拍攝和生成內(nèi)容。視覺大模型可以觀看并理解大量視頻素材。代理可以代表你分析、規(guī)劃并使用編輯工具。我們擁有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來教模型什么樣的視頻才算優(yōu)秀。

AI視頻代理將大幅提升優(yōu)質(zhì)視頻的供給。這類內(nèi)容如今需要專業(yè)視頻剪輯師花費(fèi)數(shù)天甚至數(shù)周時(shí)間。正如Cursor變革了編程，這些代理也將同樣變革視頻制作。

AI 如何接管視頻剪輯的“臟活累活”？

市場對能讓任何人具備專業(yè)剪輯師技能與品味的AI代理需求巨大。那么，為何這類產(chǎn)品尚未普及？近期的一些進(jìn)展正在推動(dòng)變革：

視覺大模型現(xiàn)在可以處理大量視頻。你必須先了解視頻，才能剪輯。這并非簡單的挑戰(zhàn)——即使是很短的片段，也需要處理大量信息。

我們看到近期的大型語言模型如Gemini 3、GPT-5.2、Molmo 2和Vidi2取得了很大進(jìn)展，這些本質(zhì)上是多模態(tài)且上下文窗口更長的。

Gemini 3現(xiàn)在可以處理長達(dá)一小時(shí)的視頻！你可以上傳它作為輸入，讓模型生成時(shí)間戳標(biāo)簽，找到特定時(shí)刻，或者簡單總結(jié)發(fā)生的情況。

模型學(xué)會(huì)使用工具了。AI剪輯師需要能執(zhí)行操作，而不僅僅是提出建議。我們看到大模型作為能真正使用工具的代理，取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。

一個(gè)我最喜歡的例子是Claude使用Blender（一款3D創(chuàng)作軟件），這款復(fù)雜工具很多人都難以掌握?？梢韵胂螅?dāng)代理能使用更多工具時(shí)，可能性有多大。

圖像與視頻生成模型質(zhì)量提升了。我堅(jiān)信未來的視頻制作流程將是混合式的——結(jié)合AI生成與實(shí)拍內(nèi)容。

想象一下，為紀(jì)錄片拍攝采訪，但用AI生成空鏡或歷史畫面；或用動(dòng)作遷移模型將動(dòng)畫參考應(yīng)用到真人角色上。這些方法要真正有用，模型必須達(dá)到一定的質(zhì)量與一致性標(biāo)準(zhǔn)。而現(xiàn)在，這一點(diǎn)正在成為現(xiàn)實(shí)。

這些AI代理能做什么？

以下是它們能為我們處理的幾類任務(wù)示例：

第一，流程管理。無論是實(shí)拍還是生成，你最終得到的素材量常常遠(yuǎn)超所需（有時(shí)多出數(shù)百倍，想想電影或劇集有多少條“備用鏡頭”）。

整理、篩選并決定使用哪些素材往往是個(gè)挑戰(zhàn)。像Eddie AI這樣的產(chǎn)品，能處理數(shù)小時(shí)的上傳視頻，完成識別主鏡頭與空鏡、處理多角度機(jī)位及對比鏡頭等工作。

第二，多模型編排。如果未來許多視頻都包含AI生成元素，我們就需要能協(xié)調(diào)所有模型的代理。

例如，為教育視頻添加AI動(dòng)畫，就需要一個(gè)代理來生成圖像、發(fā)送到視頻模型、并將輸出拼接起來。像Glif這樣的產(chǎn)品，正在啟動(dòng)能代表用戶在多個(gè)模型間協(xié)調(diào)工作的代理。

第三，細(xì)節(jié)打磨，正是細(xì)節(jié)的修正讓視頻從合格走向優(yōu)秀。

但若非專業(yè)剪輯師，你可能會(huì)被海量的微調(diào)任務(wù)淹沒。例如，調(diào)整片段間的光線、清除音軌噪音，或去除采訪中的“嗯”、“啊”等填充詞。像Descript的Underlord代理這類產(chǎn)品，可以接手視頻，完成所有這些修改，并交付最終版本。

第四，格式調(diào)整。視頻制作完成后，常需為擴(kuò)大影響力而進(jìn)行調(diào)整。

例如，將YouTube播客剪輯成不同寬高比的短視頻，發(fā)布到X、Instagram和TikTok賬號；甚至翻譯視頻并重新配音，以觸達(dá)國際觀眾。像Overlap這樣的平臺(tái)，允許你為這些適配任務(wù)設(shè)置節(jié)點(diǎn)式工作流。

第五，品味優(yōu)化。最終目標(biāo)不止于用AI替代手動(dòng)任務(wù)，更在于培養(yǎng)有品味的代理來提升視頻質(zhì)量。

人們雇傭?qū)I(yè)剪輯師是有原因的：他們讓畫面更美觀。他們花費(fèi)多年學(xué)習(xí)如何吸引觀眾、掌控節(jié)奏、用音樂激發(fā)情感。這其中包含了成千上萬的微觀決策。

YouTuber Emma Chamberlain曾說過，她過去要花30到40小時(shí)來剪輯一個(gè)約15分鐘的vlog。

試想，如果一個(gè)AI代理能觀看你的視頻，詢問你的目標(biāo)，然后為你生成幾個(gè)剪輯草稿供你迭代，會(huì)怎樣？你只需給出反饋——“開頭太慢”、“剪掉中間部分”、“讓結(jié)尾更有沖擊力”——代理便會(huì)執(zhí)行。

視頻已成為主流，它是我們學(xué)習(xí)、營銷和連接的方式。但剪輯瓶頸卻日益凸顯：更多的素材被捕獲，更多的平臺(tái)需要發(fā)布，更多的格式需要適配。

好消息是，解決問題的技術(shù)已經(jīng)就位。視覺模型、工具使用代理以及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在過去一年均已走向成熟，所有拼圖都已備齊。

這意味著，AI剪輯代理將在未來數(shù)月乃至數(shù)年里，顯著提升我們所看到的所有視頻的質(zhì)量，并極大地加快其創(chuàng)作速度。

PS：如果你對AI大模型領(lǐng)域有獨(dú)特的看法，歡迎掃碼加入我們的大模型交流群。