内容（短视频，图文，互动体验等等信息）的本质其实是一种特殊的商品，满足的是一种人对于环境刺激和信息的需求。像任何其他商品一样可以在商业上成立需要经过三个环节：生产，流通，消费。后视镜来看，过去二十年的内容产业的变革，主要由流通侧的优化所引导的（互联网作为低成本的发行网络，配合算法实现了生产端与消费端之间黑箱式的“人货匹配”效率，流通需要的内容载体等）。在传统媒体年代，生产侧追求的是制作一个让所有觉得60分的东西，这是报纸，电视等等受当时完全死板式分发渠道，在流通受限的情况下的一种优解。情况的改变是来自精确匹配（分类，兴趣标签，推荐分发等等）和低成本发行渠道的成熟，逐渐让“长尾”内容可以触达对应的用户群体，所带来的“长尾”内容的生产侧需求。
AI带来的生产成本的大幅下降能可能是一场由生产端引导的产业变革。AIGC 将信息编内容生产的边际成本从高昂的人类智力成本降至接近于零的算力成本。对于很多内容的生产来说，AI对产能的提升几乎是手工业到工业化的改变，但这些导致AI擅长生产什么，什么就越没有价值。
短期来看，那些看似热闹的 AIGC大展宏图的AI 漫剧或批量生成的图文，赚取的仅仅是生产侧短期产能爆发的红利，这种红利长期来看由于缺乏护城河，并不具备可维持性。在一个产能极度过剩的大环境下，生产端是完全没有议价权的。冷知识，抖音的策略PM也背着OKR指标和双周报！这就像当下的直播带货一样，当面临产品同质化的产能过剩时，最主要的价值最终会被掌握流量分发的流通平台拿走，单纯的内容生产是一种辛苦钱。
经常有一种论调：“内容行业是无法垄断的行业，因为人总是有对新内容的需求”（不过最常见的情况一种理想主义来论证自己无论做什么都是有道理的，手动狗头一下）。这句话本身我其实是同意的，因为人类对内容拥有极高效的模式识别能力，一部电影看第二遍会腻，第三次及时看导演剪辑版都吐了。人的大脑会迅速识别出重复的模式，从而不再产生新的体验，所以人确实需要源源不断的新的“有效内容”。但是，这里存在一个巨大的认知误区：用户始终需要新内容，但这并不代表“新内容”就有大机会。
在浩如烟海的内容面前，真正稀缺的不是新，而是内容和消费者之间一种基于幻想的关系。优秀的内容可以被创作，但伟大的内容来源于内容和消费者互相的“驯养”，源于对自己所凝视之物的投入与心力沉淀。当供给趋于无限，筛选和信任的成本便会趋于无穷大，投入变成了一件不明智的事情。
那些具备高号召力的既有内容（头部IP，游戏，电影等），其核心资产并非单次的信息刺激，而是一种于和内容消费者的关系和链接，这种链接的稀缺性会越来越有价值。AI 虽然能将内容生产的边际成本降为零，它只能解决内容“量”的生产，却无法解决“质”的积累。这种基于“共同经历”的沉没成本，是无法被技术速成的，且会变得更加稀缺，这才是内容在 AI 时代真正的壁垒，与其说是一种内容优势，不如说是一种无法被复制的时间复利资产。魔兽国服回归后 DAU 再创新高是一个例子，与其说数百万的回流是为了追一个20年前游戏的新内容，更不如说是为旧有的关系买单。
还有一个远期想法，内容行业最本质来看，是在比特空间中不断找到一个元素使得特定用户的观看意愿等等北极星指标最大化的优化问题。目前的推荐算法，是在所有人类创作者留下的离散、不连续的内容库存中寻找最优解，这依然存在巨大的优化空间，毕竟装作者的创作构成的集合是实际比特空间中一个非常小的子空间，有巨大的可优化空间。以后可能会在端侧推荐即生成，不再是去库存里找一个视频给你，而是根据你的实时需求和偏好，在端侧直接生成属于你的最优化内容，毕竟和传统制造业不同，内容的生产几乎不受到空间和时间的约束，端侧具备及时生成的物理条件，流通和生产可能演化为推荐即生成。
风起青萍之末，平庸所受的惩罚从未如此的严厉，而卓越所获的回报从未如此丰厚，至少是个有趣的时代吧。
目前市面上的 AI 情感类产品，大体可以划分为两个流派：ai搞颜色，ai陪伴，当然一些主流产品可能同时满足以上多个功能。
ai搞颜色这种解决“荷尔蒙向”需求的产品其实现在可能是最早实现商业化闭环的赛道，各种灰色地带的有着千万月流水的网站等。从某种程度上这确实是低垂的果实了，即时高反馈天然适合短期的商业闭环，但相对来说一夜Q也绝对不是一个用户有忠诚度的场景，一部分产品会在正向的现金流上，监管的盲区下偏安一隅。有些有想法的产品，主流的方案是前期用ai搞颜色做短期用户的留存和拉新，后期尝试切到ai陪伴做长留和壁垒，这个问题就是前期用户导入后如何过渡和如何做好ai陪伴的问题了。
不管如何归因，中国社正在变得更加原子化。陪伴，特别是狭义上亲密关系向的陪伴都会变成巨大的需求空缺，但从商业化和数据角度，有一个巨大的错配，2026年来至今没有千万dau的产品出现，也没有在一定基数下令人惊叹的留存数据。这里最大的问题可能是上下文的缺失，亲密关系向陪伴需要被个性化的被看见，被需要，被理解，而这些都需要用户上下文的积累。现在产品需要用户以键入的方式来提供context，在现在的短平快的互联网环境下这种过于巨大的产品使用启动成本对于主流用户几乎是不可接受的，输入其实是一件相当耗费心力的操作。
被动收集形态的硬件可能确实降低启动门槛是一条捷径，而且产品长期的LTV可能比硬件成本大非常多。
但被动收集的硬件只能收集产品使用后产生的内容，但对这一代的互联网原生的用户最重要的上下文可能是脑海中上下文，同时这部分可能有且唯一存储在用户的脑海中。还是要在交互上做创新，低门槛一步步先建立初始的情感链接和积累上下文。执行的核心还是要找到办法让轮子转起来，把用户的的上下文卷到轮子中（更多的上下文-更好的陪伴体验-用户主动输入更多内容）。
ai陪伴本身应该也许是个很大的需求，当然这里最大的阻力还是来自于非ai原生一代对于一种非人智能情感链接本身的排异感。但长期视角来看，越来越觉得用户个人的上下文所构建的数字孪生的价值和依此所能实现的飞轮效应和垄断性可能远远被低估了，如果有足量的用户上下文，今天互联网的支柱，社交（人与人羁绊的匹配），电商（人与货物的匹配），内容分发（人与内容的匹配）都可以用一种，相比基于tag的匹配方式或者被动的人找人/货，更精确/个性化的匹配/remix重做一次，而ai陪伴可能是收获足量用户上下文的唯一途径。
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我的App上架App store啦！纯swift小白，靠ai跑通了app开发到上架流程。AI对生产力提升/民主化已经肉眼可见了。然后app打个广告：
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