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今年最火的兩款全球AI產(chǎn)品，當屬視頻生成大模型產(chǎn)品Sora和音樂生成大模型產(chǎn)品Suno。

今年4月，經(jīng)Suno爆改的周杰倫金曲《以父之名》和《夜曲》直接封神，在音樂界掀起了一股不小的波瀾。不少人認為，這兩條賽道會催生出新的爆款產(chǎn)品，誰能夠拿下其中一條賽道，誰就能成為AI行業(yè)的王者。

兩款AI產(chǎn)品的火爆，迅速點燃了國內(nèi)大廠對這兩條賽道的爭奪戰(zhàn)。阿里發(fā)布了通義萬相AI視頻服務，字節(jié)跳動發(fā)布了“PixelDance”，快手發(fā)布了視頻大模型產(chǎn)品“可靈”，QQ音樂、網(wǎng)易云音樂也發(fā)布了AI創(chuàng)作功能，而AI頭部公司的Minimax、生數(shù)科技、智譜AI也紛紛跟進。

在這兩條熱門賽道中最不遺余力的當屬字節(jié)。9月24日，火山引擎在深圳舉辦AI創(chuàng)新巡展上，發(fā)布了豆包視頻生成-PixelDance、豆包視頻生成-Seaweed兩款大模型，意味著字節(jié)正式宣告進軍AI視頻生成賽道。

不僅如此，字節(jié)還在音樂生成賽道上，推出了Seed-Music音樂生成模型，并于今年7月推出了發(fā)布了全新版本的海綿音樂APP，主打“一鍵創(chuàng)作你的AI音樂”，這款產(chǎn)品也是字節(jié)AI音樂產(chǎn)品的代表作。

至此，字節(jié)完成了在AI視頻和AI音樂這兩條熱門賽道上的全布局。火力全開之下的字節(jié)，能夠得償所愿嗎?

字節(jié)AI賽道創(chuàng)業(yè):試錯、內(nèi)部賽馬并舉

豆包視頻生成大模型的發(fā)布，是字節(jié)在AI領(lǐng)域的一次重磅亮相。

據(jù)火山引擎介紹，豆包視頻生成模型基于DiT架構(gòu)，通過高效的DiT融合計算單元，讓視頻在大動態(tài)與運鏡中自由切換，擁有變焦、環(huán)繞、平搖、縮放、目標跟隨等多鏡頭語言能力。

而在此前視頻生成模型大多只能完成簡單指令，豆包視頻生成模型則能實現(xiàn)自然連貫的多拍動作與多主體復雜交互。例如，后者可以讓不同人物完成多個動作指令的互動，使人物樣貌、服裝細節(jié)甚至頭飾，在不同運鏡下也保持一致，接近實拍效果。

基于豆包視頻生成大模型，字節(jié)內(nèi)部也推出了相關(guān)的具有AI視頻生產(chǎn)能力的產(chǎn)品，主要由兩個業(yè)務團隊在推進，一個是豆包，一個是剪映，可以看做是內(nèi)部的一場賽馬。

豆包對外的產(chǎn)品是豆包APP，剪映則是即夢AI APP，兩者的底層技術(shù)都是使用的豆包視頻生成大模型，即夢使用的是豆包視頻生成大模型“PixelDance”。

兩款產(chǎn)品雖然都有著視頻生成能力，但即夢更具有代表性。

即夢的前身是Dreamina，是原字節(jié)跳動中國CEO、轉(zhuǎn)崗至剪映的業(yè)務負責人張楠的創(chuàng)業(yè)項目。剛上線之時，這僅僅是一個文生圖的創(chuàng)作產(chǎn)品。隨后，Dreamina瞄上了Sora的潛力，內(nèi)部基于PixelDance模型開始研發(fā)視頻生成能力，今年2月，Dreamina的視頻生成服務開啟對外測試。

今年5月，Dreamina改名即夢，宣布其AI作圖和AI視頻生成功能全量上線，并在抖音內(nèi)進行大量投放。張楠更是在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)，稱即夢剛剛上線，還有很多待優(yōu)化的地方。

音樂生成方面，海綿音樂APP則是字節(jié)的代表，這款產(chǎn)品是字節(jié)在AI賽道上試錯的一個典型案例。海綿音樂的前身是2022年2月的海綿樂隊APP。Tech星球了解到，這是字節(jié)內(nèi)部的一款創(chuàng)業(yè)項目，但這款產(chǎn)品誕生之初并不是奔著AI而去，而是服務于汽水音樂和抖音上對音樂編輯有所需求的用戶。

到了2022年底，隨著國內(nèi)AI浪潮出現(xiàn)后，海綿樂隊才開始轉(zhuǎn)向AI領(lǐng)域，并加入AI作曲能力，但此時的創(chuàng)作能力很一般，“因為此時的字節(jié)，并沒有成體系的音樂生成大模型，海綿樂隊只能靠自己去摸索”，一位曾在海綿樂隊工作的員工向Tech星球表示。

2023年6月推出了新版本，主打哼唱成曲和伴奏制作，雖然在AI能力上仍不出眾，但對接下來的試錯和更新提供了經(jīng)驗。隨著豆包音樂生成模型的出現(xiàn)，才讓海綿樂隊有了一戰(zhàn)之力，最終在今年7月，更名為海綿音樂，主攻AI音樂創(chuàng)作賽道。目前，已經(jīng)開始在各渠道進行投放推廣。

需要注意的是，字節(jié)的AI產(chǎn)品在這兩條賽道上的發(fā)展并不是獨立，而是相互競爭。豆包、即夢在近期也開始推出音樂生成服務，逐步滲透到AI音樂賽道，“競爭是無可避免的，誰都想成為爆款AI產(chǎn)品，誰都想成為或繼續(xù)保持在內(nèi)部的核心位置，這無疑需要AI產(chǎn)品更加具有綜合體驗”，即夢的一位運營告訴Tech星球。

左手視頻，右手音樂

據(jù)七麥數(shù)據(jù)顯示，字節(jié)視頻生成APP即夢自今年8月上線以來，在iOS端的攝影與錄像（免費）榜單的排名逐漸上升，兩個月時間，已經(jīng)穩(wěn)定在前40的名次，安卓端，近30天日均下載量，為22978次。

借助抖音APP以及投放，即夢的視頻生成服務逐漸成為不少抖音創(chuàng)作者的首選。但即夢并不滿足于此，今年8月，即夢開始在AI短劇領(lǐng)域的創(chuàng)作探索。聯(lián)合抖音、博納影業(yè)AIGMS制作中心出品并制作《三星堆:未來啟示錄》。即夢還在抖音內(nèi)發(fā)起了“即夢AI迷你劇場”的活動，支持AI短劇的創(chuàng)作。

截至9月，豆包大模型日均tokens使用量已經(jīng)超過1.3萬億，相比5月首次發(fā)布時猛增十倍，其中不乏即夢所作出的貢獻。

在商業(yè)模式上，即夢已推出會員體系，有79元單月、69元連續(xù)包月和659元包年的基礎(chǔ)會員等不同訂閱方式。具體來說，基礎(chǔ)會員每月可使用505個積分生成約2020張圖片或168個AI視頻。

有分析人士認為，即夢目前的產(chǎn)品功能、商業(yè)模式聚焦于服務UGC（用戶生成內(nèi)容），與抖音的生態(tài)融合將是未來的發(fā)展重點。

相比于字節(jié)在視頻生成方面取得的成績，字節(jié)在音樂生成方面，目前仍然是不溫不火。七麥數(shù)據(jù)顯示，海綿音樂有著廣告投放，但并沒有在iOS端，取得排名，近30日日均下載量僅為15次。

音樂行業(yè)人士李磊認為，雖然AI音樂很火，但好聽的AI歌曲創(chuàng)作多來自于專業(yè)人士，普通用戶對于AI音樂生成工具的使用門檻和學習成本也有一定的要求，如果工具過于復雜或難以使用，就會影響用戶的體驗和接受度。而且，用戶對AI音樂的接受度也需要時間來培養(yǎng)。

“字節(jié)在多個領(lǐng)域都有業(yè)務布局，在資源有限的情況下，公司需要在不同業(yè)務之間進行資源分配和權(quán)衡。AI音樂生成領(lǐng)域雖然具有很大的發(fā)展?jié)摿Γ谇捌谛枰罅康难邪l(fā)投入和市場推廣，相比于更加成熟的AI視頻，公司肯定更愿意加大對這一塊的力度投入”，一位汽水音樂的運營小可告訴Tech星球。

下一個AI爆款，還是燒錢深坑

不可否認，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）是一個巨大的市場，量子位智庫預計，2024年我國AIGC應用市場規(guī)模達到200億。2030年，我國AIGC應用將成為萬億規(guī)模市場，五年(2024-2028年)平均復合增長率超過30%。

目前，國內(nèi)在視頻生成模型方面，有優(yōu)勢的是快手和字節(jié)跳動，因為二者的業(yè)務離視頻更近，能夠待其視頻生成足夠優(yōu)秀之后會快速完成拉新，并帶動用戶體驗提升。

而背靠快手的視頻生成AI產(chǎn)品可靈，也成為了字節(jié)在AI視頻賽道上最有力的競爭者。

可靈的發(fā)展速度也很迅猛，今年8月的官方數(shù)據(jù)顯示，可靈累計生成視頻數(shù)量超過1600萬，不到2個月，可靈AI已有超過360萬用戶，累計生成3700萬個視頻和超過一億張圖片。

近日，快手副總裁、大模型團隊負責人張迪宣布，可靈AI將內(nèi)測視頻人臉模型功能。該功能基于創(chuàng)新的ID保持能力，支持用戶自助訓練人臉模型，完成訓練后，可使用該模型進行5秒至10秒的文生視頻。

此外，AI視頻生成技術(shù)研發(fā)成本高和周期長也是一個事實。據(jù)界面新聞報道，百度CEO李彥宏稱“百度不做Sora”后，有關(guān)“中國版Sora到底值不值得做”的話題，在微博、小紅書等社交媒體引發(fā)眾多爭論。

李彥宏在內(nèi)部講話中稱，Sora這種視頻生成模型的投入周期太長，10年、20年都可能拿不到業(yè)務收益，無論多火爆，百度都不去做。

AI音樂生成方面，版本正在快速迭代，字節(jié)仍需快馬加鞭。近日，AI音樂創(chuàng)作平臺Suno推出的一項創(chuàng)新功能——SunoScenes，允許用戶通過上傳照片和視頻作為提示詞，生成與之相匹配的30秒音樂。

而且，音樂數(shù)據(jù)的版權(quán)問題也是一個挑戰(zhàn)。獲取合法的音樂數(shù)據(jù)，需要與版權(quán)方進行合作，這可能會增加成本和難度。同時，音樂數(shù)據(jù)的質(zhì)量也參差不齊，如何篩選和整理高質(zhì)量的音樂數(shù)據(jù)用于模型訓練是一個重要的問題。

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