大模型公司的生成类产品收费，先从高算力的开始
2024-08-15
快手可灵收费现状与用户付费分析
快手旗下的视频生成服务可灵已经开始收费，目前拿不到用户的收费数据，但是可以通过监测各个平台快手可灵这个产品生成视频的情况来看整体的用户内容增加的情况，反推一个大致的付费比例。
阶段性视频付费仍在观望
个人感觉初期的数据付费并不高，不是因为本身生成的技术难度和效果问题，而是目前对于大部分普通用户来说，生成视频的使用场景较为有限，还没有进入一个成为普通用户开始高频使用的状态。
生成视频的应用场景与技术限制
一些中小型的工作室开始用生成视频去做各类型的内容服务，比如推广，比如一些特定性场景的包装。但受限于今天的连续性问题，还是停留在较短视频的形态，超过一分钟的视频内容连续性，今天依然存在一些技术障碍。
图片生成价值高于视频生成
C 端产品里面目前图片的收费情况好于视频，各大引流广告和引流站现在也都是以图片的逻辑去引流，由于中小的确定场景模型能力已经足够便宜，所以基于图片的毛利率会更高。
确定场景型图片工具的价值
纯粹生成图片内容的类型对于用户的附加值还有疑义，但是确定场景型图片工具用户的买单价值会更高，比如生成简历照或者生成封面照，以及图片分辨率调整，卡通风格的图像生成等。
行业竞争与技术投入
目前视频领域里更新频率最快的当属字节旗下的剪映。AI 功能已经是一个常用的技术模块儿，接下来的步子应该会更快。图片领域目前整体用户反馈受众度和体验较好的是美图，美图在模型层面的算账频度是以未来 3～5 年为周期，所以平均的摊薄成本今天还在看，长期自研。
视频生成工具的市场定位与未来发展
和以往的工具类不同，视频生成目前属于支持大 B 不够，小 C 动力不足的状态，所以现阶段是推一些小 B ，找到对应的场景可以阶段性的付费，不过由于 C 端用户基数确实过于庞大，长期投入算账应该是能持平，最差也是当做自己业务生态的技术壁垒做投入（抖音或快手），没有自己业务生态的公司可能会面临问题（从算账角度）。
技术能力与用户场景划分
未来会基于技术能力和用户场景划分为专业版，视频数据的输入在阶段性的过程里完成了验证，不过现在的问题是不能用生成的视频去训练工具和模型，产业端也还在解决这个问题。