大模型的ROI定律:字节Seedance 2.0 4K视频模型日均收益超3000万 · AI HOT
Orange AI@oran_ge64
2026-06-25 15:00·7天前
AI 摘要字节Seedance 2.0推出4K视频模型,一条15秒4K视频约88元,一分钟广告片约700元,但官方API无折扣,代理商加价1.2-1.5倍仍供不应求,每天为字节带来超3000万元收益。红果短剧平台AI短剧已完全碾压真人短剧,ROI优势显著。大模型公司优先选择coding等高价值场景训练,遵循“资源有限时,算力和资本流向边际收益率最高处”的ROI定律。用户应关注价值而非价格:若能用AI创造超过成本的价值,再贵的模型也划算。找到自己比别人好10倍的场景,才能获得10倍ROI。
Orange AI@oran_ge · X2026-06-25 15:00·7天前
在 X 看原推· x.comAI 摘要字节Seedance 2.0推出4K视频模型,一条15秒4K视频约88元,一分钟广告片约700元,但官方API无折扣,代理商加价1.2-1.5倍仍供不应求,每天为字节带来超3000万元收益。红果短剧平台AI短剧已完全碾压真人短剧,ROI优势显著。大模型公司优先选择coding等高价值场景训练,遵循“资源有限时,算力和资本流向边际收益率最高处”的ROI定律。用户应关注价值而非价格:若能用AI创造超过成本的价值,再贵的模型也划算。找到自己比别人好10倍的场景,才能获得10倍ROI。
这是市场最基本的运作方式,钱会自己找到最值得去的地方。哪里回报高,钱就往哪里涌。
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
推论一: 模型公司选高价值场景来训练,因为训练成本高,必须投值得的方向,才有 ROI。
推论二:用户选高价值场景来用,因为调用成本高,必须用在算得过来收益的事情上,才有 ROI。
大模型 ROI 定律对我们的启发
没有找到 AI 价值场景的人,觉得 AI 没什么用,贵,玩玩就算了。
找到了真实场景的人,觉得 AI 太有用了,恨不得显卡再多一点。
同一个模型,同一个价格,两种完全不同的感受。区别只在于你能不能用它创造出超过成本的价值。
昨天向阳乔木跟我说了一件事。他看到妹妹在用一个很中庸的大模型,于是就向她推荐了一个好的模型。
他妹妹用了之后跟他说:我过去一个礼拜过的事情都白做了,它一次就给我做好了。
一个礼拜的时间,换成一次对话。如果你把时间算进 ROI,这个模型其实便宜到离谱。
我们使用生产力工具的核心是用这些东西是为了解决问题。问题解决了,ROI 就出来了。
不要老盯着价格本身看,要看它帮你省了多少时间、创造了多少价值。
反过来想,一定要反过来想
跟同行交流的时候,发现很多人老期待 AI 免费、AI 降价。
但有没有可能,如果能免费那反而是大公司的大机会,和你关系不大。
反而是今天比较贵的情况下,有很多小场景值得去挖掘,你才有机会。
也不要觉得场景小。卖千元机和卖 iPhone,同样数量,肯定是卖 iPhone 赚得多。
不然为什么只有 iPhone 黄牛,没有红米黄牛呢。
做应用创业也好,做产品也好,要找到一个新的价值,不要老想去替代以前的东西。替代是存量竞争,发现新价值才是增量。
如果大模型就是电网
现在很多人,甚至传统行业、能源行业、政客,都在做中转站的生意。
AI 是水电煤,我做电网配套设施,分一杯羹,稳定不赔。
另一种思路:找到一个高价值的场景,才能把 token 卖出溢价。
爱迪生的电厂客户,最开始全是华尔街的金融机构和高档办公室。
找到自己的 10 倍 ROI
但每个事情做起来,都是【值得我做】和【适合我做】的交集。
它的核心原理是你要找到自己比别人好 10 倍的地方,才能做出比别人好 10 倍的产品和服务。
以前是生产力匮乏的时代,你只要满足了用户需求,或比别人好一点点就可以了。
现在是生产力过剩时代。只有 10 倍好,用户才会迁移,用户才会付钱。你比别人好 2 倍,人家懒得动的。
把你的注意力钉在你比别人好 10 倍的地方。找到那个锐利的切入点。
用同样的时间和精力,你能不能做出比别人好 10 倍的东西?
为什么要叫它"定律"
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
文章要看完了,你会发现这个东西这么简单,道理我们都懂啊,为什么还要叫定律呢?
ROI 定律就是这么简单的东西,但很多人在思考 AI 的时候都会忘掉它。
让我们把【服务大量免费用户】这样天真的观念从脑子里抛开吧。
就像一条一分钟的广告片,成本是 700,在外面的报价是多少钱呢,1万起步。
AI 视频的 ROI
歸藏说他现在看红果短剧,里面已经全都是 AI 短剧了。
红果是完全靠算法推荐的短剧平台,这说明在短剧的 ROI 方面,AI 短剧已经完全碾压真人短剧了。
短剧的大制作不多,大多预算都很低。在极限压缩成本的情况下,真人短剧不可能精致,只能凑合。
AI 生成的画面没有凑合这个概念,每一帧都是它能做到的最好。
大语言模型的 ROI
说完短剧和视频模型,再来说说大语言模型的 ROI。
技术上的原因当然是 Coding 的可验证性最好。
RL 是一个通用的技术,并不局限于领域,善恶都可以被 RL。
但模型训练要选场景,肯定选价值最高的,因为每个团队的算力、精力、时间都是有限的。
这样,Coding 就同时成了中美大模型公司的第一选择。
据说 OpenAI 的研究员在选方向的时候,就是把各个把职业按 GDP 贡献占比排序,排在前面的优先去做 RL 和 scaling。
这就是大模型公司分配资源的 ROI 算法,他们管这个叫 Agentic ROI。
大模型的 ROI 定律
经济学里有一个经典原理:资源有限的时候,资本一定流向边际收益率最高的地方。
这是市场最基本的运作方式,钱会自己找到最值得去的地方。哪里回报高,钱就往哪里涌。
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
推论一: 模型公司选高价值场景来训练,因为训练成本高,必须投值得的方向,才有 ROI。
推论二:用户选高价值场景来用,因为调用成本高,必须用在算得过来收益的事情上,才有 ROI。
大模型 ROI 定律对我们的启发
没有找到 AI 价值场景的人,觉得 AI 没什么用,贵,玩玩就算了。
找到了真实场景的人,觉得 AI 太有用了,恨不得显卡再多一点。
同一个模型,同一个价格,两种完全不同的感受。区别只在于你能不能用它创造出超过成本的价值。
昨天向阳乔木跟我说了一件事。他看到妹妹在用一个很中庸的大模型,于是就向她推荐了一个好的模型。
他妹妹用了之后跟他说:我过去一个礼拜过的事情都白做了,它一次就给我做好了。
一个礼拜的时间,换成一次对话。如果你把时间算进 ROI,这个模型其实便宜到离谱。
我们使用生产力工具的核心是用这些东西是为了解决问题。问题解决了,ROI 就出来了。
不要老盯着价格本身看,要看它帮你省了多少时间、创造了多少价值。
反过来想,一定要反过来想
跟同行交流的时候,发现很多人老期待 AI 免费、AI 降价。
但有没有可能,如果能免费那反而是大公司的大机会,和你关系不大。
反而是今天比较贵的情况下,有很多小场景值得去挖掘,你才有机会。
也不要觉得场景小。卖千元机和卖 iPhone,同样数量,肯定是卖 iPhone 赚得多。
不然为什么只有 iPhone 黄牛,没有红米黄牛呢。
做应用创业也好,做产品也好,要找到一个新的价值,不要老想去替代以前的东西。替代是存量竞争,发现新价值才是增量。
如果大模型就是电网
现在很多人,甚至传统行业、能源行业、政客,都在做中转站的生意。
AI 是水电煤,我做电网配套设施,分一杯羹,稳定不赔。
另一种思路:找到一个高价值的场景,才能把 token 卖出溢价。
爱迪生的电厂客户,最开始全是华尔街的金融机构和高档办公室。
找到自己的 10 倍 ROI
但每个事情做起来,都是【值得我做】和【适合我做】的交集。
它的核心原理是你要找到自己比别人好 10 倍的地方,才能做出比别人好 10 倍的产品和服务。
以前是生产力匮乏的时代,你只要满足了用户需求,或比别人好一点点就可以了。
现在是生产力过剩时代。只有 10 倍好,用户才会迁移,用户才会付钱。你比别人好 2 倍,人家懒得动的。
把你的注意力钉在你比别人好 10 倍的地方。找到那个锐利的切入点。
用同样的时间和精力,你能不能做出比别人好 10 倍的东西?
为什么要叫它"定律"
大模型的 ROI 定律:资源有限的时候,算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
文章要看完了,你会发现这个东西这么简单,道理我们都懂啊,为什么还要叫定律呢?
ROI 定律就是这么简单的东西,但很多人在思考 AI 的时候都会忘掉它。
让我们把【服务大量免费用户】这样天真的观念从脑子里抛开吧。