Track Hyper | Keling AI competes in the first and last frame generation battlefield

作者：周源/華爾街見聞

8 月下旬，快手宣佈可靈 AI 上線 2.1 模型的 “首尾幀” 功能，相較 1.6 版本，生成效果提升 235%。

這一更新將 “視頻起 - 收” 的兩端生成帶入可控階段，指向短視頻平台在生產工具力與供給質量曲線上的新一輪競逐。

短視頻平台的基本範式曾是 “分發 - 推薦 - 時長”，核心護城河落在推薦算法；而當生成式 AI 降低生產門檻、提升成片穩定性後，平台的競爭點前移到 “誰能讓創作者更快、更穩地產出可被分發的內容”。

首尾幀生成屬於成片可用性的最後一公里：首幀決定點擊與停留的第一拐點，尾幀影響完成率、復看率和召回意圖（即關注、轉化和收藏）。

20 世紀極具影響力的原創媒介理論家、傳播學媒介環境學派一代宗師馬歇爾・麥克盧漢（Marshall McLuhan）的判斷——“媒介即信息”——在此處被重新驗證。

當媒介變為能在端到端鏈路中自動完成起承收束的生產工具，信息的形態也隨之改變，平台的價值重心向生產側位移。

對平台經營而言，這意味着將一部分預算與資源，從分發調參，轉向生產工具與模板生態的資本配置。

首尾兩端的邊際改進

可靈 2.1 的 235% 提升並非泛化指標，而是集中在轉場自然性、風格一致性與複雜運鏡控制等與成片質量高度相關的維度；其底層敍述是 “端到端多模態語義推理能力” 升級。

對平台而言，這種改進直接作用於三條商業鏈路：其一，供給側單位時間產出增加：同一創作者在同樣製作時長內可產出更多 “可投放、可複用” 的素材。

其二，廣告製作的單位成本下降：由於首尾幀可實現模板化，因此品牌片頭片尾批量生成就成為標準操作，縮短了 “提案 - 測試 - 投放” 的閉環週期。

其三，平台內循環強化，當生產與投放均在平台側完成，結算、歸因與歸因後的優化更可控，可沉澱高黏性廣告與創作資產。

從經濟學視角看，這是典型的邊際成本下降與供給曲線右移。熊彼特所謂 “創造性破壞” 並非單指 “把舊流程替代為新流程”，更關鍵的是——當新技術改變邊際曲線的形狀時，舊的組織方式與利潤分配也隨之改寫。

從創作者側角度看，其工具紅利，也從剪輯術，轉向策略術，更強調創作者的創造力，而非以相對低價值的重複勞動為基礎的 “低競爭手藝”。

北宋歐陽修在《賣油翁》中寫道：無他，但手熟爾——這樣的 “絕活”，被可靈 AI 實現了標準化，不再具備競爭優勢。

可靈 2.1 的首尾幀，將原本需要剪輯師反覆試錯的 “片頭/片尾一致性” 標準化後實現了自動化，創作者角色從 “手工後期” 轉向 “素材策劃 + Prompt 設計 + 版本管理”。

插一句對 Prompt 的解釋：這是 AI 領域的一個常用術語，指的是用户輸入給 AI 模型的指令、問題或提示信息。簡單來説，就是用户告訴 AI 要做什麼、怎麼做的文字描述，是 AI 生成內容（如文本、圖像、代碼等）的 “引子” 或 “指令源”。

回來接着聊創作者角色變化：這對腰部創作者的能力躍遷、規模化生產、資產化等商業化路徑尤其關鍵。

創作者的素質要求將從 “剪輯熟練度” 轉向 “敍事結構與人設運營” 的策略能力；而規模化生產，也因為同主題能在首尾幀模板約束下快速迭代多個版本，就能用於 A/B 測試與不同渠道投放。

更重要的是，這將創作者的 “完整創意” 實現了資產化：高表現的首尾幀可沉澱為可遷移、可交易的模板資產，進入 “工具商店 - 模板市場”。

現代管理學一代宗師、美國經濟學家彼得·德魯克曾説，“企業的目的在於創造顧客”。

在創作者經濟中，創作者本身也是 “顧客”。平台若能以工具紅利持續創造並留住創作者，即可在供給端獲得結構性優勢，並通過規模化內容反向強化分發效率。

廣告與商單的資本故事

這則故事的邏輯路徑是從定製片廠到模板工廠。

廣告主的訴求是高確定性的素材交付與可度量的結果。在傳統鏈路中，片頭片尾的一致性與品牌資產承接常常消耗大比例人力；但如今在平台內側，卻能以模板可控的方式完成。

這意味着什麼？

第一是創意測試周期縮短：從 “周” 為單位，降到 “天/小時” 為單位，預算的週轉率提升。

第二，可解釋的優化，首尾幀模板作為控制變量，方便評估中間鏡頭對轉化的真實貢獻。

第三，也是資產化的未來可能，也就是出現了 “創意” 供給側金融化可能性。

當模板資產沉澱並可複用，平台可以圍繞高效模板構建激勵、分成與素材質押的新金融工具，比如流量抵扣、投放額度授信等。

此外，在更長期的財務口徑中，“生產工具 + 模板生態” 會改變平台的收入結構：除廣告與電商佣金外，工具訂閲、模板交易分成、數據服務都有機會形成穩定的非廣告收入曲線，使現金流更平滑。

因此，可靈 AI 的商業化空間將更具有資本想象力。

若與競品做 “位移對比”，比較維度包括分發強者與生產強者，其行業主流路徑大致分三種：

其一，分發極強（以字節係為代表），算法效率與商業化轉換成熟，生產工具多以開放生態分發；其二，社交鏈驅動（以騰訊系視頻號為代表），依靠關係鏈拉動冷啓動與復看；第三，生產側突圍（快手此次的策略）：把 “成片質量” 做成平台工具能力，前置到供給端。

這種競爭關係並非誰替代誰，而是達成能力堆棧的差異化：當分發邊際收益降低時，生產側的躍遷更容易成為新的 “體驗增量”。

首尾幀功能之所以成為焦點，正在於這項功能精準落在 “成片可用性” 的關鍵節點上，且與商業化閉環直接相關。

公開消息顯示，實際上早在 8 月 15 日開始，這項功能就啓動了內測；8 月 22 日面向市場發佈，節奏上也體現了 “快速小步快跑 - 驗證 - 放量” 的工程化路徑。

為何是 “首 - 尾” 兩端？

從金融角度看，競逐 “首尾幀”，其商業敍事閉合的含義是什麼？

對內容資產的估值，往往與其可複用性、可遷移性與可度量性相關。首幀與尾幀的高度可控，直接提升了這三項指標。

其中，一套品牌化首尾幀可跨多條內容線索複用，形成 “品牌錨點”，這是可複用性；而同一模板可在不同頻道、不同節日主題上遷移，這就是可遷移性；將首尾幀作為結構化元素，天然適合做歸因分析與分層計費，這可歸納為可度量性。

“內容資產” 就此從一次性成本，向可折舊或可攤銷的資產形態靠近——儘管會計口徑未必能體現為無形資產，但在經營分析與預算配置中，這類資產的類金融屬性會越來越強。

可靈 AI 的首尾幀功能包含了這樣一種方法論：即把創意寫進 Prompt，把組織能力內嵌在工具中。這雖是隱性不可見的，但確實存在，也是可靈 AI 的核心競爭力和商業護城河的一部分。

工具和組織能力的關係是什麼？實際上，工具是組織能力的外化，把首尾幀做成平台的系統能力，要求在三層組織——模型層、產品層和商業層同步落地。

在模型層，要做到端到端語義理解、風格/運鏡控制的參數化與可解釋化；產品層呢，要能將複雜控制摺疊為可組合的 “意圖級控件”（模板、版式、鏡頭軌跡）；商業層比較容易理解，即模板市場、SaaS 訂閲、流量與素材的對價機制。

這裏再回到麥克盧漢的提醒：當工具成為媒介，這也就成為信息本身。平台若把 “首尾幀生成” 做成一種可交易、可度量的信息單元，就有機會在生態位上獲得更強的議價能力。

若站在國際視野與產業鏈角度看，就不難看到一根從 “示例視頻” 到 “工業流程” 的伏脈。

海外視頻生成工具的進展雖然很快，但更多停留在 “示例演示 - 素材增強” 層面；國內平台則將其直接嵌入大規模商業生產，是一次 “工業化落地”。

可靈 2.1 的對外表述強調端到端多模態語義推理與複雜運鏡控制，與實務中的廣告、短劇、動畫需求高度匹配——這類需求可量化、可規模化，具備工業化土壤。

流水不止：創作體驗演化

在用户側，首尾幀的一致性會帶來更絲滑的敍事體驗，但更深層的變化是 “個體化” 流的生成：同一主題的多版本首尾幀，為用户動態拼接出 “只在此刻出現” 的視頻組合。

古希臘哲學家赫拉克利特的比喻——人不能兩次踏入同一條河流。當內容成為 “流”，平台的商品就是時間段內的注意力，而不是某條固定視頻本身。

這也解釋了為何 “首 - 尾” 的一致性很重要：這是流的邊界條件，讓時間段內的體驗閉合，減少稀缺注意力的流失。

這種深層變化也推動了產業分工的再組織，平台、MCN、代理商的位置也同步實現了自動調整。

當首尾幀生成趨於標準化，MCN 與代理商更可能將資源從後期與包裝，轉向人設構建、IP 運營與跨平台分發；平台側則承擔 “通用生產工具 - 數據歸因 - 結算” 的基礎設施角色。

對於大量中小廣告主，平台將提供 “素材 - 投放 - 覆盤” 的一體式服務，整個交易成本下降，預算更容易沉澱在平台內實現正向循環。

更重要的是，創意的市場反饋有了可驗證的可能，而行業話語權將源於敢把實證放在台前的底氣。

由可靈 AI 發起的這項看上去並不那麼起眼的功能迭代背後，包括技術、商業（尤其是金融化）、產業等維度在內的底層邏輯的隱性價值，在於把 “生成式能力” 做成了平台的資產負債表。

如果説上一個階段的故事是把 “分發效率改寫流量價格”，那麼新的故事是達成了 “生產效率改寫內容成本”。

首尾幀生成不是錦上添花的視覺細節，而是能被計入平台長期能力池的生產要素。

當這類能力以模板、工具、SaaS 的形式沉澱下來，就不再只是利潤表的期間費用，而會以更長期的方式影響平台的現金流結構與估值敍事。

“創造性破壞” 之風，正從觀看側吹向生產側。

這對短視頻平台而言，誰能最先把 “首尾兩端” 的能力做成標準件，誰就更有機會重寫 “供給 - 分發 - 商業化” 的三段式方程。

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