面对快速演进的AI生成视频赛道，静态的清单式分析已然失效。我们不妨引入一种动态的评估视角：将“投资AI生成视频”视为一个复杂的函数f(x)，并对其核心——模型层——进行“泰勒展开”。通过这种数学工具，我们可以将纷繁的市场信号，分解为一系列不同阶数、相互关联的投资评估项。
从零阶的基础模型，到一阶的工具赋能，再到二阶的应用智能体与更高阶的基础设施，每一层都代表了不同的价值创造逻辑与风险收益特征，它们层层递进，相互放大。
用“城市发展”理解分层逼近模型
我们可以用一个比喻来直观理解这个“分层逼近”框架：评估一座城市的综合发展潜力。
- 零阶项（x=0）：市中心。这是最核心、最先被看到的区域，对应着AI生成视频的基础模型层（如Sora、Pika等）。它是整个城市（技术栈）的基石与发动机。
- 一阶项：道路与桥梁。以市中心为原点向外扩展，修建的道路与桥梁提升了人与物的流动效率。这对应着工具赋能层，例如专为特定模型优化的训练框架、推理加速工具或格式转换插件，它们放大了模型能力的应用广度。
- 二阶项：学校、商场与住宅。当基础设施完善后，具体的城市功能便随之出现。这对应着应用与智能体（Agent）层，它们将模型能力与具体的市场需求（如短视频创作、广告制作、教育培训）深度结合，形成可直接交付价值的解决方案。
- 高阶项：电网与排水系统。这些是确保城市稳定、大规模运行的底层支撑。在AI视频领域，这对应着更底层的算力调度、数据治理、评估体系等基础设施。
这个框架的精髓在于，它将一个庞大复杂的系统，拆解为从核心到外围、可逐步衡量与投资的层级。
价值跃迁：从常数项到高阶导数
不同阶数的项，代表着完全不同的投资逻辑与价值维度：
- 0阶（发动机/常数项）：押注最底层的技术突破。这类似于挖“头矿”，潜在回报极高，但技术路线不确定性和资本门槛（如庞大的算力与数据需求）带来的风险也最大。
- 1阶（杠杆/一阶导）：投资于模型能力的线性延伸。这一层不直接挑战“创造模型”，而是专注于做“卖铲人”和“润滑油”，提供让模型更好、更快、更易用的工具。风险较0阶降低，成功更依赖于对主流技术栈的深度理解与适配。
- 2阶（生态/二阶导）：投资于模型能力与市场需求碰撞产生的“平方效应”。这一层是AI智能体（Agent）的主场。在物理学中，位移的二阶导数是加速度。同样，投资于应用层的智能体，本质上是投资模型能力的“商业化加速度”。它追求的不是单一功能的强大，而是在特定工作流中实现高度的自动化与智能化，其价值随模型能力提升呈非线性增长。
聚焦二阶：AI智能体的加速度秘密
为什么强调智能体（Agent）是关键的“二阶项”？因为它标志着价值创造从“拥有能力”转向“自动化应用”。
- 0阶模型争夺的是技术“存在性”与性能极限。
- 1阶工具争夺的是使用“效率”与体验优化。
- 2阶智能体争夺的是特定场景下的“自动化率”与工作流接管。
投资于此，意味着你相信某个垂直领域（如电商视频、口播视频生成）的工作流能够被AI深度重构，并愿意为此整合包括提示工程、多模态理解、流程控制在内的复杂人工智能技术栈。越向高阶展开，纯粹的技术风险通常越低，但对业务理解、生态整合与产品化的能力要求则呈指数级上升。
风险修正：影响估值的核心变量
在分层框架下，风险不应被视为“投或不投”的二元判断，而是决定“投资速度与估值折扣”的关键函数变量。
- 技术风险：底层技术范式发生革命性换代（如Transformer架构被超越）。应对：关注团队的专利储备、独家数据壁垒以及对算力成本曲线的控制能力。
- 商业化风险：产品无法找到足够多愿意付费的真实用户。应对：尽早验证最小可行产品（MVP）的单位经济效益，完成从需求到收入的微小闭环，再谈扩张。
- 竞争风险：解决方案陷入同质化，最终演变为价格战。应对：通过深度的工作流整合，构建转换成本，或在细分场景中占据不可替代的生态位入口。
- 监管与伦理风险：涉及版权、深度伪造和内容安全等问题。应对：建立合规的数据源、部署内容溯源与水印技术，并提前构建评估体系。
投资全景：选择你的风险轨道
综合来看，我们可以将AI生成视频的投资机会描绘成一个由内向外稳定性递增的“引力环”。投资者应根据自身的风险承受能力、资源禀赋和认知深度，选择驻扎的轨道。
- 轨道0（核心）：适合愿为颠覆性技术突破下重注的“创造者”，挑战最大，潜在回报也最高。
- 轨道1（赋能层）：适合善于捕捉技术红利、为生态提供关键组件的“卖水人”，需要对主流人工智能发展有敏锐洞察。
- 轨道2（应用/生态层）：适合深刻理解垂直行业、能通过产品化整合技术从而创造新商业模式的“导演”，其成功依赖于对市场需求的精准把握与敏捷迭代。
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发表于 3 天前
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