硅谷深谙消除障碍之道。不过，创作的麻烦中，某些障碍恰恰是作品孕育判断的土壤。
作者｜Bryan
编辑｜靖宇
身为常年在硅谷观察项目的风险投资家，我听创业公司讲述产品时，几乎总听到一个词汇：friction，即摩擦。
支付流程多一个步骤，就是 friction。程序员需要亲自编写测试程序，也是 friction。销售耗费半天整理客户档案，同样属于 friction。找到这一摩擦，再利用软件将其消除。过去二十年间，硅谷的许多成功事业，正是通过这种方式开创的。
正如硅谷顶尖风投公司 a16z 的联合创始人 Marc Andreessen 那句广为人知的话：“软件正在吞噬世界”。软件的这场全球吞噬，往往始于消除种种摩擦。
这种方法在硅谷一直非常有效。效果太过显著，难免让人手痒，见到什么都想进行优化。电影艺术却不适合这种热心态度。
今年 6 月，Google DeepMind 宣布与电影公司 A24 建立长期合作，并对其投资了大约 7500 万美元。
成立于 2012 年的 A24，以其制作具有独特文艺风格的小众电影而闻名。它的代表作包括获得奥斯卡最佳影片提名的《月光男孩》和《瞬息全宇宙》，全球票房颇丰的《至尊马蒂》，以及近期上映的恐怖片《后室》。在 14 年的发展历程中，A24 已经成功将公司名字打造成一个金字招牌：只要看到 A24 这三个字母，就几乎能保证影片的人气。
这笔交易中最让人感到意外的地方，在于 Google 没有获得 A24 的电影库。按照硅谷一般的投资逻辑，这一点显得有些不同寻常。
表面上看，Google 看中的或许是 A24 多年来积累的优质电影材料。Google 正在大力押注 Veo，而 Seedance、可灵等视频模型也日益接近成熟。让 Veo 学习《月光男孩》《瞬息全宇宙》这样的电影，听起来似乎是合情合理的想法。
不过根据公开信息，Google 并无权访问 A24 的电影及电视剧库，也 不能使用这些内容来训练模型。A24 的电影制作人员同样没有使用相关工具的义务。双方实际展开合作的地方，在于电影创作过程：DeepMind 的研究人员将与电影工作者共同测试、改进和开发相关工具。
既然电影库被排除在外，这笔交易的价值便体现在另一个层面。Google 希望从 A24 这里获得的，可能是模型尚未掌握的一种辨别能力：
在电影制作过程中，哪些摩擦应该被消除，哪些摩擦又必须保留？
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AI视频的商业化前景
AI视频技术已经跨过了“是否有人使用”的门槛。
在美国，据 Runway 今年 7 月发布的企业客户调查，某全球广告集团利用某美国保险品牌的吉祥物制作社交内容的周期，从两三个月缩短至 3 小时，这一流程涵盖了视频制作、语音克隆和口型同步技术。
制作周期从数月缩短为 3 小时，原本无法进入预算安排的视频需求也随之得到满足。我早期参与投资的 Higgsfield，去年 9 月的 ARR（年度经常收入）约为 5000 万美元；到了今年 6 月，据报道 ARR 已经超过 5 亿美元。仅仅十个月，收入增长了十倍。新鲜性能够吸引初期流量，唯有进入品牌与代理商的常态化预算，才能够形成这样的营收增长轨迹。
中国市场的商业化进程也在加速。至 2026 年 6 月，可灵全球用户数突破 1 亿，企业客户接近 5 万家；今年第一季度收入达 6.5 亿元人民币，同比增长超过 300%。
AI视频正逐渐从模型展示阶段进入真正的生产环节，同时开始成为一种有规模的商业活动。
产品边界也在迅速拓宽。Google 的 Flow 从单镜头生成技术发展到角色控制、场景扩展和故事构建。Adobe 于今年 6 月将 Creative Agent 进一步整合进 Firefly、Premiere、Photoshop 和 Frame.io，用户能够从概念设计直接过渡到分镜绘制，再从分镜生成视频。
这条发展路径在硅谷十分熟悉。代码模型最初用于补全下一行代码，随后开始逐步拆解任务……
