昨天 Seedance 2.0 出了 4K 模型。有人用了一下，算了算價格就被驚到了：
一條 15 秒 4K 視訊大概 88 塊，一條一分鐘的廣告片，算上抽卡大概 700 塊。
是的，這個模型是很貴的。
但這麼貴的東西，每天給字節帶來的收益超過 1 億人民幣，是豆包的100倍。
限制它賺更多錢的唯一原因只有一個，就是顯示卡不夠用。
而且官方 API 沒有任何折扣，代理商加價 1.2 到 1.5 倍在賣，依然供不應求。火山引擎那邊90%的小客戶根本無人接待，因為大客戶太多了，用量誇張到服務不過來。
這裡的大客戶也不是以前那種大公司，而可能只是一個10人團隊，每年就可以消耗500萬。
一個東西又貴又搶手，只能說明一件事：在買它的人眼裡，它是便宜的。每一筆交易能成交，都是因為買賣雙方都覺得自己賺到了。
就跟股票一樣，每一次成交背後，雙方各自認為這筆交易對自己有利。能成交，就證明價值遠高於價格。
就像一條一分鐘的廣告片，成本是 700，在外面的報價是多少錢呢，1萬起步。
AI 視訊的 ROI
昨天和一堆朋友聚餐，大家聊到很多有趣的觀察。
歸藏說他現在看紅果短劇，裡面已經全都是 AI 短劇了。
紅果是完全靠演算法推薦的短劇平台，這說明在短劇的 ROI 方面，AI 短劇已經完全碾壓真人短劇了。
演算法的背後，就是人們生理性的愛看。
電影電視本質上是造夢的藝術。
短劇的大製作不多，大多預算都很低。在極限壓縮成本的情況下，真人短劇不可能精緻，只能湊合。
AI 生成的畫面沒有湊合這個概念，每一幀都是它能做到的最好。
在造夢這件事上，AI 的 ROI 是碾壓級的。
大語言模型的 ROI
說完短劇和視訊模型，再來說說大語言模型的 ROI。
為什麼現在所有大模型公司都在做 coding？
技術上的原因當然是 Coding 的可驗證性最好。
但更深層次的原因是 ROI 的計算。
RL 是一個通用的技術，並不侷限於領域，善惡都可以被 RL。
但模型訓練要選場景，肯定選價值最高的，因為每個團隊的算力、精力、時間都是有限的。
這樣，Coding 就同時成了中美大模型公司的第一選擇。
據說 OpenAI 的研究員在選方向的時候，就是把各個把職業按 GDP 貢獻佔比排序，排在前面的優先去做 RL 和 scaling。
金融、法律、諮詢、技術、生物醫藥。
可以做的事情很多的時候，就出現了機會成本的選擇。
這就是大模型公司分配資源的 ROI 演算法，他們管這個叫 Agentic ROI。
大模型的 ROI 定律
經濟學裡有一個經典原理：資源有限的時候，資本一定流向邊際收益率最高的地方。
這是市場最基本的運作方式，錢會自己找到最值得去的地方。那裡回報高，錢就往那裡湧。
大模型行業也有完全一樣的規律：
大模型的 ROI 定律：資源有限的時候，算力和資本一定流向邊際收益率最高的地方。
這個定律包含了兩個層面的推論：
推論一： 模型公司選高價值場景來訓練，因為訓練成本高，必須投值得的方向，才有 ROI。
推論二：使用者選高價值場景來用，因為呼叫成本高，必須用在算得過來收益的事情上，才有 ROI。
兩邊的邏輯完全一致。
大模型 ROI 定律對我們的啟發
沒有找到 AI 價值場景的人，覺得 AI 沒什麼用，貴，玩玩就算了。
找到了真實場景的人，覺得 AI 太有用了，恨不得顯示卡再多一點。
同一個模型，同一個價格，兩種完全不同的感受。區別只在於你能不能用它創造出超過成本的價值。
昨天向陽喬木跟我說了一件事。他看到妹妹在用一個很中庸的大模型，於是就向她推薦了一個好的模型。
他妹妹用了之後跟他說：我過去一個禮拜過的事情都白做了，它一次就給我做好了。
一個禮拜的時間，換成一次對話。如果你把時間算進 ROI，這個模型其實便宜到離譜。
我們使用生產力工具的核心是用這些東西是為瞭解決問題。問題解決了，ROI 就出來了。
不要老盯著價格本身看，要看它幫你省了多少時間、創造了多少價值。
反過來想，一定要反過來想
跟同行交流的時候，發現很多人老期待 AI 免費、AI 降價。
但有沒有可能，如果能免費那反而是大公司的大機會，和你關係不大。
反而是今天比較貴的情況下，有很多小場景值得去挖掘，你才有機會。
也不要覺得場景小。賣千元機和賣 iPhone，同樣數量，肯定是賣 iPhone 賺得多。
不然為什麼只有 iPhone 黃牛，沒有紅米黃牛呢。
如果你都能賣得動的話，貴一點的永遠是更好的。
做應用創業也好，做產品也好，要找到一個新的價值，不要老想去替代以前的東西。替代是存量競爭，發現新價值才是增量。
ROI 不要只看 I，更重要的是看 R。
如果大模型就是電網
大家都說模型是未來的水電煤，此話不假。
現在很多人，甚至傳統行業、能源行業、政客，都在做中轉站的生意。
AI 是水電煤，我做電網配套設施，分一杯羹，穩定不賠。
另一種思路：找到一個高價值的場景，才能把 token 賣出溢價。
愛迪生的電廠客戶，最開始全是華爾街的金融機構和高檔辦公室。
這是生產力使用的 ROI。
找到自己的 10 倍 ROI
但每個事情做起來，都是【值得我做】和【適合我做】的交集。
大家都知道有本書叫 10x 比 2x 更容易。
它的核心原理是你要找到自己比別人好 10 倍的地方，才能做出比別人好 10 倍的產品和服務。
以前是生產力匱乏的時代，你只要滿足了使用者需求，或比別人好一點點就可以了。
現在是生產力過剩時代。只有 10 倍好，使用者才會遷移，使用者才會付錢。你比別人好 2 倍，人家懶得動的。
【（新體驗/舊體驗）>10=使用者遷移】
獲得使用者不再是普通的減法，而是10倍好的乘法。
所以不要隨波逐流，不要看別人做什麼就跟著做什麼。
把你的注意力釘在你比別人好 10 倍的地方。找到那個銳利的切入點。
用同樣的時間和精力，你能不能做出比別人好 10 倍的東西？
這是投資時間和注意力的 ROI。
為什麼要叫它"定律"
大模型的 ROI 定律：資源有限的時候，算力和資本一定流向邊際收益率最高的地方。
文章要看完了，你會發現這個東西這麼簡單，道理我們都懂啊，為什麼還要叫定律呢？
越是簡單的道理，越容易被忽略。
ROI 定律就是這麼簡單的東西，但很多人在思考 AI 的時候都會忘掉它。
可能還是移動網際網路時代的思想鋼印太重了吧。
讓我們把【服務大量免費使用者】這樣天真的觀念從腦子裡拋開吧。
正視高貴的價格，為它找到高價值的場景。
尊重你自己的時間，算出你自己的 ROI。 (AGENT橘)