文章核心观点 - AI行业正处于高速发展期，人才争夺战白热化，顶尖人才薪酬达到天价水平 [5][6][7] - 资本以前所未有的速度涌入AI领域，融资额翻倍增长，头部效应显著 [13][14][17] - 巨大的人才缺口与AI技术加速替代人力的现实，共同推动行业在宏观经济下行背景下逆势增长 [21][29][30] - AI主导的产业新秩序正在形成，算力基础设施、垂直行业应用和通用大模型生态三大方向将诞生批量投资机会 [43] 天价薪酬 - 小鹏汽车为2025年应届生开出最高160万元年薪，并对AI方向的顶尖人才薪酬"上不封顶" [2][3] - 小鹏汽车2026届校招计划招聘超过3000名毕业生，AI方向岗位年薪可达百万 [6] - 雷军以千万元年薪挖来DeepSeek-V2的关键开发者罗福莉 [7] - Meta向OpenAI和谷歌DeepMind的研究人员提供1亿美元的签约奖金 [10] - Meta为招揽苹果公司AI基础模型团队负责人庞若鸣，开出超过2亿美元的天价薪酬总包 [11] - Meta为24岁的AI研究员马特·戴特克提供为期四年、价值高达2.5亿美元的薪酬包，其中第一年可能支付1亿美元 [11] 资本狂潮 - 2024年全球AI领域融资总额达5995.2亿元，较2023年增长超3000亿元，实现翻倍式增长 [14] - 2024年第三季度，AI初创公司吸引了31%的全球风险投资，高于2022年同期的13% [15] - AI领域融资头部效应加剧，十亿级融资事件数量占比仅8%，但金额占比高达81% [16] - OpenAI、xAI、Anthropic三家头部企业占融资总额的69% [17] - OpenAI在最近一轮融资中估值升至1570亿美元，马斯克创立的xAI获得60亿美元融资 [18] - 科技巨头加速并购，IBM以64亿美元收购HashiCorp，英伟达以7亿美元收购Run：ai，超威半导体以6.65亿美元收购Silo AI [19] 人才缺口 - 到2030年，中国对AI专业人才的需求预计将达600万人，而人才缺口可能高达400万人 [22][42] - 2025年春招首周，人工智能行业求职人数同比增速达到33.4%，位居行业第一 [23] - AI领域最优秀研究员的专业水平可能是研究员平均水平的1万倍，这类"个人贡献者"对企业的成功或毁灭具有关键影响 [24][25] - 2024年美国AI领域融资份额占78%，中国仅为14%，份额差从2023年的2.5倍扩大至5.7倍 [26] - 2024年全球新晋108家独角兽中，AI领域33家，美国新晋25家绝对领先，中国仅新晋3家 [27] 经济下行中的替代压力 - 经济寒冬促使企业用AI替代人工以降低成本，AI不需要五险一金且能7×24小时高效工作 [29] - OpenAI的GPT-5-high在40.6%的情况下被评为优于或与行业专家持平 [31] - Anthropic的Claude Opus 4.1模型在49%的任务中被评为不输于行业专家 [32] - Meta的AI驱动广告推荐模型为Instagram带来约5%的广告转化率提升，在Facebook上提升3% [33] - AI推荐系统让用户在Facebook和Instagram上的停留时间分别增加5%和6% [34] - AI的替代逻辑正在零售、物流、创意等行业蔓延，经济下行周期放大了AI的性价比优势 [35] 产业新秩序与投资机会 - 支持AI应用开发、培训和部署的运营良好、利润率高的企业将实现增长 [38] - 成本效率将比性能更重要，迫使硬件供应商不断发展以满足变化 [39] - 小鹏汽车计划在2025年投入近50亿元用于AI研发，预测未来汽车行业年研发投入将达500亿元，其中300亿元用于AI领域 [41] - AI行业将在算力基础设施、垂直行业应用和通用大模型生态三个方向诞生批量上市公司 [43] - 这些领域的头部公司很可能在未来五年内实现市值翻倍甚至十倍增长 [43]

核心观点 - AI已成为汽车企业未来十年构建核心竞争力的生存必备品，不再是可选项[6][7] - AI技术能精准破解传统汽车产业的设计周期长、生产灵活性不足、用户体验同质化等痛点[9] - AI正从单一环节优化转向全链条渗透，彻底重塑汽车设计-制造-产品-营销-售后的产业生态[9] 设计端 - AI技术可将汽车设计周期从月级压缩至日级，概念设计流程从数周缩短至小时级[9][13] - AiCube汽车设计一体机使设计师输入需求后几秒内生成多个设计草图，并进行多轮迭代优化[13] - NVIDIA RTX AI工作站将定制化电动汽车开发流程从半年压缩至6周，实现效率与质量双提升[15][16] - Altair、Autodesk等企业已将AI功能融入建模工具，未来汽车设计将更依赖人机协同模式[18] 制造端 - AI推动汽车制造从规模化生产向柔性化智造转型，打造具备自适应能力的产线[18] - 理想汽车智能制造基地通过Li-Mos系统让生产效率提升20%，运营成本降低25%[21] - 海康机器人AI柔性岛式产线将车型切换时间从4小时锐减至27分钟，实现6款车型共线生产[23] - AI质检员实现全流程闭环管控，使质量检测精准到每一颗螺丝[21] 产品端 - AI驱动汽车从带轮子的沙发进化为移动智能终端，重构产品核心价值[24] - 特斯拉FSD系统通过海量模拟测试与真实道路验证，形成感知-决策-执行的闭环能力[25][27] - 华为近四年投入400-500亿元构建技术生态，L3级自动驾驶方案和鸿蒙座舱实现多模态交互[29] - 宝马I Vision Dee概念车采用电子墨水技术，车身可变换32种颜色，240个区域单独控制[31][32] - WayRay的AR HUD技术可调节挡风玻璃透明度，将环境信息叠加显示，增强可视性和导航体验[36] 销售与售后 - AI让汽车营销从单向传播变为双向互动，东风奕派AI共创发布会吸引28万人次参与，实现3200万观看量[38][40] - 众驾Autox3通过AI车况缺陷识别算法和3D可视化技术，实现故障诊断透明化和配件需求精准化[42] - AI技术优化售后体验，形成车主体验提升、门店返修率降低、配件商销量增长的三赢格局[42] 落地启示 - 汽车企业AI转型需构建感知-决策-执行闭环技术体系，避免AI与业务两张皮[43] - 应以AI为核心重构传统业务流，而非简单叠加技术模块[43] - 需建立高质量数据采集与治理体系，形成企业专有数据资产[43] - 应培养AI+汽车跨界复合型人才，打破技术与业务的认知壁垒[43]

文章核心观点 - 英伟达通过构建“GPU印钞机体系”制造AI产业繁荣假象，其商业模式并非技术创新而是金融循环，与2008年次贷危机高度相似 [2][8][10] - 公司从“卖铲人”角色蜕变为掌控外交、金融、货币权的“央行行长”，通过投资、担保、垄断等手段控制AI生态链 [2][7][10] - 当前AI芯片市场存在需求幻象、增长幻象和稀缺幻象，潜在库存、债务和政策风险可能引发行业系统性崩盘 [10][16][18][20] 英伟达的权力扩张策略 - **外交权垄断**：2024年公司承诺投资50亿美元在英国剑桥建超算中心，借此软化监管并获得政治支持，该中心90%芯片需从美国进口 [3] - **金融权渗透**：2024年一季度英伟达为数据中心公司CoreWeave提供30亿美元担保，助其从高盛获得70亿美元贷款，条件是80%贷款用于购买H100芯片并签订五年租约 [4][5][6] - **货币权掌控**：公司垄断78%的AI芯片市场，Blackwell B200芯片单价达4万美元，微软和Meta已订购120万块，对OpenAI的1000亿美元投资包含95%算力必须采用英伟达芯片的条款 [7][8] GPU信用货币模型运作机制 - **需求铸币**：通过“投钱-买货-再投钱”循环制造虚假需求，例如OpenAI需完成10%模型训练目标才能获得投资资金，且资金必须用于购买英伟达产品 [10] - **信用杠杆**：采用类似次贷危机的融资担保模式，为数据中心公司（如Nscale）的“垃圾贷款”提供背书，再由投行打包成理财产品出售 [11][14] - **风险对冲**：通过股权投资（如PsiQuantum、Helion Energy）获取技术情报，对潜在竞争者采取收购雪藏或断供策略，在自动驾驶领域已垄断65%市场份额 [15] 潜在风险与市场失衡 - **库存积压**：H100芯片库存已达30万块，相当于两个月销量，但月产量仍维持15万块，存在渠道堵塞风险 [16] - **债务危机**：CoreWeave等数据中心公司负债率超过资产20%，70亿美元贷款将于2026年到期，英伟达作为担保方可能面临200亿美元赔付责任 [17][18] - **政策监管**：美国司法部已启动“算力垄断”调查，欧盟计划推出AI芯片产能配额管制，可能终结当前商业模式 [18][31]

中国AI产业发展阶段 - 中国AI产业正经历第三次发展浪潮，进入“2.5阶段”[2] - 新兴力量如DeepSeek正推动产业从通用大模型向具身智能、AI for Science等纵深领域演进[3] - 大语言模型的崛起催生了具身智能、AI硬件、AI for Science等万亿级新赛道[6] 具身智能与人形机器人 - 具身智能与人形机器人被视为下一个万亿级赛道[8] - 随着“中国制造2025”战略推进，智能制造、医疗、服务等领域对人形机器人的需求将爆发式增长[9] - 到2030年，全球人形机器人市场有望迎来爆发式拐点[9] - 人形机器人具有高适应性（适应人类环境和工具）、高任务灵活性（可执行多样化任务）和高交互能力（易于与人类自然交流）的优势[10] - 从“大脑”的空间智能到“小脑”的运动控制，再到“本体”的核心零部件，每个环节都孕育着巨大创新和投资机会[11] - 李飞飞教授的空间智能项目和OpenAI与Figure合作的人形机器人Figure 01为全球具身智能发展提供了重要范式[13] AI for Science科学研究 - AI正在重塑材料科学、生命科学、电子科学、能源科学和环境科学等基础研究范式[16] - AI for Science正在成为科学发现的加速器，是中国AI产业实现“换道超车”的关键突破口[19] - 典型案例包括Citrine铝合金研发平台、Google Cloud多组学套件、NVIDIA cuLitho计算光刻库等[22] 杭州AI产业地位 - 杭州是中国AI产业的重镇，具备得天独厚的创新土壤[25] - 2024年杭州占浙江省人工智能产业年产值超七成，民营企业活跃，创业氛围浓厚[26] - 在杭州，AI不仅是一种技术，更是一种产业信仰[29] AI竞争本质 - AI之争的本质是时间之争，谁掌握AI，谁就是时间的主人，时间才是唯一真正稀缺的资源[32] - 呼吁产业界、投资界、科研界共同把握AI发展窗口期，加速技术落地与产业融合[34] 未可知人工智能研究院定位 - 作为专注于AI产业研究、投资孵化与企业转型的智库型机构，公司持续发布前沿研究成果，赋能企业智能化转型[34] - 公司未来将联合生态伙伴，助力中国AI产业迈向高质量发展新阶段[35] - 公司聚焦AI前沿趋势、商业落地与人才发展，致力于成为“AI时代的认知基础设施”[37]

AI代理支付与消费行为变革 - 谷歌联合Visa、PayPal、银联等60多家巨头推出AI代理支付协议AP2，使AI具备自主支付能力，从工具升级为可决策、花钱、办事的虚拟经济代理人[1] - 用户消费行为从主动搜索评价、攻略转变为直接向AI下达指令（如"订周末旅行""3000元内最值得买的扫地机器人"），AI完成全流程筛选与支付[3][5] - AI代理支付标志着商业权力转移，品牌若未布局生成式引擎优化（GEO），可能被AI移出推荐清单[5] AI搜索市场格局与流量重构 - 2025年AI搜索市场变革加速，DeepSeek-R1等大模型推动搜索进入推理式生成时代，微信搜一搜、小红书"点点"等场景化搜索占移动端查询量35%以上[7] - 传统SEO关键词排名在AI生成式回答面前失效，品牌若未融入AI回答框架，即使产品优质也会被跳过[10] - AI隐形搜索正吞噬传统流量入口，用户通过内容平台直接@AI完成决策，无需跳转官网或店铺[6][7] GEO策略的核心价值与案例成效 - GEO通过AI思维模拟技术，使品牌成为AI回答用户问题的首选案例，从根源接管消费决策链[17] - 某头部SaaS客户接入GEO服务后，生成500+场景化内容，AI推荐率提升至73.3%，付费转化率翻1.8倍，用户决策流程缩短至3分钟内[14] - 某快递巨头通过GEO针对具体问题生成参数化回答，关键词排名提升33.5%，用户下单决策时间从15分钟缩短至2分钟[15] GEO增长体系与市场机遇 - GEO增长体系包含三层次：内容层通过AI思维链生成完整回答框架；数据层实时适配12大主流AI引擎；转化层打通私域衔接，直接关联小程序与企业微信[19] - 2029年生成式AI市场规模预计达730亿美元，复合年增长率38%，AP2协议落地推动红利提前爆发[24] - 行业窗口期仅剩约6个月，早期布局者可能占据80%智能消费市场，延迟入场需付出10倍成本[22][23] 行业竞争格局与服务模式 - 未可知人工智能研究院为500强企业提供"三位一体"GEO增长体系，强调1v1实战陪跑，案例显示某银行品牌曝光率提升120.4%[19][21] - 服务模式包括免费AI搜索竞争力诊断、30天快速起量方案、终身免费模型升级，助力品牌锁定AI推荐白名单席位[24][25]

文章核心观点 - 人工智能已从技术工具演变为企业战略的核心组成部分，企业智能化转型是必然趋势，不善用AI的企业将在3年内被迅速淘汰[3] - AI通过“降本”和“增收”双重路径重构商业，为企业带来压倒性的人效优势并开辟新的增长赛道[4][5][6] - AI之争的本质是时间之争，速度即优势，认知即壁垒，企业需积极拥抱AI以抢占转型先机[12][13] AI产业革命与企业转型必然性 - 全球人工智能发展进入深水区，85%的中国企业正加速投入AI领域，63%以上的企业已在积极使用生成式AI[3] - 企业需重新定义人才结构，技能需求从传统技术、手工技能转向高级认知与社会情感技能[4] AI在“降本”方面的潜力 - AI应用带来压倒性的人效优势，例如Midjourney仅凭11人团队即实现1亿美元年营收[4] - AI正在重构企业人力与组织形态[7] AI在“增收”方面的创新 - 生成式AI搜索排名优化（GEO）等成为新商业机遇，AI已成为新的流量入口和消费决策影响者[6] - GEO能显著提升品牌权威性与用户转化率，例如某健康品牌在3个月内实现收入增长148.4%，AI流量增长295.2%[6] AI赋能企业全职能转型 - AI在寻源采购、协同办公、研发生产、团队建设、版权法务及人力资源等企业全链条中均有落地场景[9] - 结合工知科技、HiiiMeta、VIVA AI等案例，AI能切实提升运营效率、降低综合成本[9] 中国AI商业应用前沿阵地 - 杭州是中国AI产业重镇，2024年其人工智能产业年产值占浙江省超七成，民营企业活跃，应用场景多元[11] - 在杭州，AI不仅是一种技术，更是一种商业信仰，为技术创新与商业转化提供了绝佳土壤[11] 未可知人工智能研究院的角色 - 作为专注于AI产业研究、投资孵化与企业AI转型的智库型机构，研究院通过前沿研究、实战案例赋能与生态合作助力中国企业[15] - 未来将继续推进AI技术在企业中的深度应用，赋能千行百业拥抱智能新时代[16]

公司制的历史与现状 - 公司制是工业革命催生的临时产物，其寿命仅有两三百年[3][4] - 公司制诞生的初心是利用组织的规模化换取生产的高效率[7] - 为维持效率，公司制发明了员工、部门、层级等分类，将人类活动标准化[9] AI对公司制效率基础的冲击 - AI的出现让公司制基于人类协同的效率逻辑彻底失效[10] - AI的“单体效率”远超人类“协同效率”，例如GPT-4能在10分钟内完成一个团队一周的文案工作[10] - 当公司制赖以生存的效率优势被AI瓦解，整个体系面临崩塌风险[13] 白领工作者面临的挑战 - 对于越来越多的认知任务，人类的经济价值不仅低于AI，甚至成为负数[17] - 从经济角度看，人类员工需要高昂的管理和纠错成本，而AI仅需一度电的成本即可零失误工作[19] - 当前一代人是最后一代将工作等同于价值并相信智力是人类专属优势的人[21] 教育体系与公司制的关联性 - 当前教育体系从诞生之初就是为工厂培养守规矩、高效率的工人服务的[26] - 学校制度充满工业时代烙印，如课桌像流水线、考试像产品质检，旨在批量生产合格零件[27] - 当公司制走向瓦解，为其服务的教育体系也将随之崩塌[29] 未来的方向与个体应对 - 真正的幸存者需要跳出公司雇员身份陷阱，重新寻找人生意义[33] - 当AI承担大部分生产任务，人类可以回归到对自我存在意义的探索[34] - 公司制的黄昏可能是人类黎明的前奏，需要重新构想社会结构与价值分配[34]

文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）正在重新分配流量，传统营销策略面临失效风险，品牌需适应AI驱动的流量分发新规则[4][5][12] - 景德镇鸡排哥的爆火案例揭示了GEO三大核心真相：情绪标签自动化抓取、流程场景化拆解、地域IP自然绑定，这些成为AI推荐流量的关键因素[6][8][10] - 品牌若未优化GEO策略，将面临"生成式流量抢劫"，即竞争对手通过AI快速复制其核心卖点，导致用户被分流[13][15] 鸡排哥的GEO流量密码 - 情绪标签自动化抓取：鸡排哥的匠人语录（如"炸不到位无法原谅自己"）被AI自动归类为"责任感""幽默"标签，并在用户搜索"有态度的小吃摊"时优先推荐[6] - 流程场景化拆解："三秒递鸡排法""订单编号制"被生成式引擎转化为高效服务案例，成为旅游攻略类AI回答的标准素材[8] - 地域IP自然绑定：用户自发UGC内容（如"瓷都烟火气"）使AI在关联"景德镇+美食"查询时，将鸡排哥与陶溪川等景点同等权重推荐[10] - 鸡排哥通过GEO策略实现8天涨粉8.8万，其内容被AI主动抓取并分发，形成自然流量爆发[1] 生成式流量抢劫的行业风险 - 72%的用户决策依赖生成式引擎推荐结果，其中68%的推荐内容来自AI对全网素材的二次加工[13] - 品牌若未优化GEO，即使用户主动搜索产品关键词，AI也可能用竞争对手信息替代其内容[13] - 案例显示，鸡排哥爆火后出现20多家山寨摊位，通过AI复制其金句生成高仿营销文案，稀释原创品牌流量[15] GEO优化的核心策略与效果 - 问题1解决方案：将品牌卖点转化为AI友好型话术（如某母婴品牌优化后推荐率提升300%）[15][16] - 问题2解决方案：打造GEO证据链，将用户证言、销售数据转化为结构化素材（如鸡排哥的"800份日销量"被AI视为高可信度证据）[17][18] - 问题3解决方案：建立动态优化机制，通过实时监测反超竞品（如某茶饮品牌发现竞品每日更新10组AI话术导致自身被压制）[19][20] - 问题4解决方案：构建热点响应模型，预生成关联素材（如某家电品牌借世界杯热点实现热度提升450%）[21][22] - 问题5效果数据：GEO冷启动期（7天）推荐率提升50%，爆发期（30天）搜索量增长200%，维稳期（90天）ROI达1:8.5[23][24] GEO服务的量化承诺 - 7天内完成品牌GEO健康度诊断并输出100组优化素材[26] - 30天内实现生成式搜索推荐率提升150%-300%[26] - 90天内建立品牌专属GEO护城河，使AI成为免费流量来源[26]

文章核心观点 - 互联网行业的终极竞争焦点是社交关系链的占有而非内容形态的迭代[4] - OpenAI的Sora2本质是通过AI视频生成功能收割用户社交关系图谱的社交产品[6][8][9] - 腾讯凭借微信的关系链护城河占据行业主导地位[14][21] - 字节跳动面临短视频红利见顶与社交壁垒难破的双重挑战[22][30] - AI时代社交竞争的关键在于将关系链与AI内容共创结合[31][33] Sora2的本质 - Sora2通过"邀请码一传四"裂变机制在全球形成病毒传播[7] - 产品记录用户社交关系图谱数据（如谁拉新、意见领袖识别），这些数据比视频生成技术更具价值[8][9] - Cameos功能允许用户与好友共创电影级视频，通过高价值UGC构建强互动社交场景[12] - 剑桥大学研究显示算法优化的关系图谱可使社交资本指数提升28.6%[12] - 邀请码机制是AI时代对社交关系链的精准测绘，旨在迁移Instagram、TikTok等平台用户[13] 腾讯的护城河优势 - 微信9亿日活用户背后是沉淀十余年的人情关系网络[14][15] - 2011年微信通过导入QQ关系链实现逆袭，80%用户因好友留存而选择微信[15] - 关系链赋能业务案例：微信红包3天绑定1亿银行卡；小程序靠好友分享日活破2亿；视频号凭借朋友圈分享日活达4亿[16] - 社交关系链具有代际传承能力，可从QQ迁移至微信，确保用户不流失[19][20] - 用户不会因内容形态过时而放弃微信，因社交关系具有不可替代性[17][29] 字节跳动的挑战 - 抖音日活用户增速降至5%，用户使用时长首次缩短，显示短视频红利见顶[24] - 字节社交产品多次失败：多闪上线3天日活暴跌80%；飞聊因缺乏人情基础难留存；LetsChat月活从44万跌至8.3万[25] - 核心问题在于产品依赖算法推荐内容，但用户间缺乏强社交连接[23][27] - 电商业务面临竞争，用户可因价格因素切换平台，但社交关系链具有粘性[28][29] - AI布局停留在工具思维（如AI扩图），未与好友共创社交场景结合[32] AI时代的社交竞争趋势 - OpenAI通过Sora2在欧美收割2000万用户关系图谱，腾讯国内推进社交视频生成平台[41] - AI社交新玩法从"发消息聊天"转向"一起做AI内容"，如共创沉浸式视频[31][33] - 腾讯以微信关系链为杠杆加固社交护城河，字节需探索AI挑战赛裂变或职场社交等方向[32][40] - 内容形态会过时（文字→图片→视频→AI），但连接人的本质不变，关系链是永恒竞争力[34][35][43]

Sora2对短视频行业的颠覆性影响 - 技术发展呈指数级前进，而人类认知往往停留在线性思维[1] - Sora2的出现并非简单的图文向视频转型，而是要将短视频行业的现有玩法彻底推翻重建，一场行业洗牌近在眼前[2] - 普通人制作视频的门槛从“会拍会剪”急剧降低至“会说话”[2] Sora2解构短视频生态的三重冲击 - 第一击：将视频制作成本削减至几乎为零，动摇了平台依赖用户生成内容构建的“内容护城河”[6][7] - 第二击：彻底改变用户观看视频的习惯，Sora2的定制化内容能生成比UP主更有趣的内容，用户观看Sora2生成视频的时长可达5分钟，而当前主流短视频仅为15秒的碎片内容，用户看视频时间每多10秒，下次返回平台的概率就增加30%[9][10] - 第三击：动摇平台盈利根基，抖音年收入60%以上依赖广告，但Sora2使广告核心的“场景”价值丧失，信息流广告吸引力大幅下降，且OpenAI可能推出自有Sora App，直接分流用户导致平台流量流失[11][12][13] 现有短视频巨头的困境与挑战 - 面临“诺基亚时刻”，其优势在Sora2面前可能不堪一击[15] - 存在流量思维的路径依赖，算法逻辑局限于“用户喜欢什么就推荐什么”，而Sora2能创造用户从未想过的新内容类型[16][17][18] - 受制于创作者生态的既得利益链条，平台若拥抱Sora2需牺牲现有MCN机构、主播等利益方，若不拥抱则面临淘汰[19][20] - 陷入技术创新的“第二曲线困境”，现有业务盈利丰厚导致对AI技术投入犹豫不决，而OpenAI等新进入者无历史包袱[21][22] - Sora2并非来争夺用户，而是彻底改变游戏规则，如同汽车取代马车[23] 短视频平台的潜在破局之道 - 从“内容平台”转型为“AI创作工具商”，与Sora2等AI技术合作而非对抗，通过收取AI创作会员费、提供AI广告定制服务等方式盈利[24][25][26] - 将“社区粘性”转化为“创意资产”，例如构建“AI创意工坊”，使用户的虚拟形象、剧情模板成为可交易的创意资产，将平台转变为创意资产交易所[27][28] - 放弃“流量垄断”思维，拥抱“生态共生”，联合成立AI内容版权联盟，并主动与OpenAI等强者合作，而非盲目自研[29][30][31] - 行业颠覆往往由外部新玩法驱动，对于主动改变者，AI内容浪潮是比2018年短视频爆发更大的机会[32][33][34]