# 大模型的ROI定律：字节Seedance 2.0 4K视频模型日均收益超3000万 - 来源：Orange AI (@oran_ge) - 发布时间：2026-06-25 15:00 - AIHOT 分数：64 - AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmqt699lu00sqsl0efv952rp2 - 原文链接：https://x.com/oran_ge/status/2070039425837666546 ## 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。 ## 正文 http://x.com/i/article/2070039227166072832 # 大模型的ROI定律 昨天 Seedance 2.0 出了 4K 模型。有人用了一下，算了算价格就被惊到了： 一条 15 秒 4K 视频大概 88 块，一条一分钟的广告片，算上抽卡大概 700 块。 是的，这个模型是很贵的。 但这么贵的东西，每天给字节带来的收益超过 3000 万人民币。 而且官方 API 没有任何折扣，代理商加价 1.2 到 1.5 倍在卖，依然供不应求。火山引擎那边90%的小客户根本无人接待，因为大客户太多了，用量夸张到服务不过来。 这里的大客户也不是以前那种大公司，而可能只是一个10人团队，每年就可以消耗500万。 一个东西又贵又抢手，只能说明一件事：在买它的人眼里，它是便宜的。每一笔交易能成交，都是因为买卖双方都觉得自己赚到了。 就跟股票一样，每一次成交背后，双方各自认为这笔交易对自己有利。能成交，就证明价值远高于价格。 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 昨天和一堆朋友聚餐，大家聊到很多有趣的观察。 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。 算法的背后，就是人们生理性的爱看。 电影电视本质上是造梦的艺术。 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。 在造梦这件事上，AI 的 ROI 是碾压级的。 ## 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。 为什么现在所有大模型公司都在做 coding？ 技术上的原因当然是 Coding 的可验证性最好。 但更深层次的原因是 ROI 的计算。 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。 金融、法律、咨询、技术、生物医药。 可以做的事情很多的时候，就出现了机会成本的选择。 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。 大模型行业也有完全一样的规律： 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。 这个定律包含了两个层面的推论： 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。 两边的逻辑完全一致。 ## 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。 如果你都能卖得动的话，贵一点的永远是更好的。 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。 ROI 不要只看 I，更重要的是看 R。 ## 如果大模型就是电网 大家都说模型是未来的水电煤，此话不假。 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。 这是生产力使用的 ROI。 ## 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。 大家都知道有本书叫 10x 比 2x 更容易。 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。 【（新体验/旧体验）>10=用户迁移】 获得用户不再是普通的减法，而是10倍好的乘法。 所以不要随波逐流，不要看别人做什么就跟着做什么。 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？ 这是投资时间和注意力的 ROI。 ## 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？ 越是简单的道理，越容易被忽略。 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。 可能还是移动互联网时代的思想钢印太重了吧。 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。 正视高贵的价格，为它找到高价值的场景。 尊重你自己的时间，算出你自己的 ROI。