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非凡挚友 | 试玩互动创始人:随着多模态大模型的能力不断提升,属于AI应用和AI AGENT的时代到来

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   快问快答
一、产品与技术
Q:请提供一段对于公司、产品和创始人的简要介绍

试玩互动成立于2017年,是一家技术驱动的海外数字营销和云计算服务商。我们是Google、TikTok、Facebook、Kwai的官方合作伙伴,成功为阿里巴巴、快手、SHEIN、小米、传音、三七互娱、网易、腾讯、陌陌等近5000家企业提供了出海服务,同时作为亚马逊云和斗技的高级服务合作伙伴,为中国出海企业在海外云部署、数据合规安全提供全套解决方案,为中国企业出海保驾护航。

试玩互动创始人兼CEO胡健(Tony),拥有15年互联网营销管理,多次带领团队开拓新业务,实现从零到过亿收入的成功创业经验。

Q:如何定义产品的核心价值定位?与通用大模型(如ChatGPT)相比,您的AI应用在垂直场景中解决了哪些独特痛点?

我们目前主推的AI产品是「Gemi AI内容出海工具」,网址链接为ai.inplayable.com,欢迎使用并向我们提出优化意见。

「Gemi AI内容出海工具」其核心价值定位是:为内容出海企业提供更高效、低成本、更强大的AI多语种内容处理能力,特别适用于短剧、长视频等泛娱乐内容在海外社媒平台的落地与传播。相较于通用大模型,我们的产品聚焦在视频内容出海的垂直场景,在以下几个方面解决了行业痛点,形成差异化能力:

1. 更低成本的内容翻译

传统的短剧翻译方式为人工翻译,拿一部100分钟的短剧来说,人工翻译定价在4000元左右,如果是小语种价格会更高。我们的产品价格为99元/月且不限量使用,大幅降低了短剧字幕翻译的成本

2. 更懂文化语境的翻译体验

通用大模型虽然翻译能力强,但在短剧等强情节类视频中,常常无法准确理解情绪表达、俚语使用或文化隐喻。我们通过调用强大的基座模型,外加短剧剧情的上下文,让模型能理解剧情语境与文化背景,输出更自然、地道的译文,减少“翻译腔”。

3. 敏感词规避与内容合规优化

针对出海过程中常见的文化敏感、宗教禁忌等内容问题,我们在模型层和后处理层都加入了敏感词识别与过滤机制,帮助客户规避内容风险,提升账号稳定性与平台合规率。

4. 多模态能力支持真实业务流程

相比只能处理文本的通用模型,我们支持视频、音频、字幕等多模态输入,既可以翻译文本,也可自动识别视频的原字幕或配音并翻译,实现从“视频上传”到“导出翻译后字幕文件”的自动化处理。

5. 支持的语种广泛

我们的工具支持上百种语言的翻译,几乎覆盖全球所有的语种。辅助内容出海厂商对小语种市场的开拓

通过这些垂直场景深耕与技术细节打磨,我们的AI产品不仅是一个“翻译工具”,更是助力内容方在全球社交平台更快破圈、更高转化、更低风险的AI出海助手。

Q:如何平衡生成式AI的创新能力与输出可靠性?在降低“幻觉”风险方面有哪些技术或流程保障?

我们通过技术架构与流程设计的双重保障,在激发生成式AI创新潜力的同时,确保输出结果的可靠性与可控性,具体措施包括:

1. 混合模型架构优化

合理配置模型参数并优化提示词设计,从源头提升基础输出的准确性;同时结合规则引擎与生成式AI能力,通过预设业务逻辑与语法规范,约束模型输出的边界。

2. 分步式工作流设计

将复杂任务拆解为多环节流程,确保每一环节的输出均通过验证后进入下一阶段,通过模块化控制降低系统性风险。

3. 数据清洗与反馈闭环

部署自动化代码脚本对模型输出进行实时清洗,修正因“幻觉”导致的错误;同时建立用户反馈机制,将高频问题反哺至业务逻辑迭代,形成持续优化的技术闭环。

通过上述技术策略与流程管控,我们既保留了生成式AI的创造性优势,又通过规则约束与人工协同实现了风险可控,最终为客户提供兼具创新性与可靠性的解决方案。

二、市场与商业化
Q:面对通用大模型厂商的竞争,如何构建差异化护城河?是否考虑与基础模型厂商形成生态合作?

面对大模型厂商的竞争,我们的差异化护城河主要体现在两个方面:垂直领域深耕和复合型AI解决方案的整合能力。

首先,在垂直场景方面,我们聚焦于内容出海领域,尤其是短剧、泛娱乐视频在海外社媒平台的本地化传播。我们不仅提供翻译能力,更强调文化理解、敏感词过滤、语境优化等环节,真正服务于内容“能发出去、看得懂、有人看”的全流程。

其次,在技术架构上,我们集成了市面领先的多模态大模型能力,叠加自有的数据优化与工作流封装,打造了一套端到端的多模态AI内容处理工具链:支持视频批量上传、自动识别提取画面或配音中的字幕、多语种翻译、字幕文件导出等流程,极大降低了内容团队的使用门槛和操作成本。

我们也非常欢迎与基础模型厂商合作,共同构建行业生态。基础模型提供通用智能,我们则专注于场景落地、数据精调与体验打磨。通过API生态对接,我们可以在不“重复造轮子”的前提下,快速构建行业定制化AI能力,提升客户使用效率和商业转化率。

Q:AI应用的定价策略如何设计?是否存在从“按调用量付费”向“价值导向定价”转型的趋势

我们在定价策略上,一开始就选择了订阅制的“价值导向定价”模式,目前为99元/月不限量使用,目标是帮助更多内容出海从业者低门槛接入AI,提高内容处理效率和海外发布能力。

这种定价模式背后的逻辑是:客户衡量AI工具的价值,更多是看其带来的工作效率提升和传播效果优化,而不是单次调用模型的成本。相比按次计费、精细化调用,我们更关注“客户是否能高频、持续、稳定地用起来”,从而形成长期用户粘性。

未来,我们也在探索更灵活的混合定价策略,例如:

1. 效果分成:与有大规模出海内容产能的平台/MCN合作,根据内容播放或带货效果进行分成。
2. 定制化服务溢价:提供定制词库、专属模型微调、专人审核等增值服务。
3. B端企业套餐:按账号量、内容量、语种覆盖等维度提供定制解决方案,服务中大型内容出海企业。

整体趋势是,从“模型调用”走向“场景价值”,从“技术工具”转向“业务协同”,我们会坚持轻量易用的产品理念,同时不断拓展AI带来的商业可能性。

三、伦理与社会影响
Q:在AI产品开发中,如何应对伦理风险(如数据偏见、深度伪造)与监管合规要求?

AI内容出海工具服务于全球内容传播,天然就处在多语言、多文化、多政策环境交汇的复杂场景中,因此我们从产品设计初期就将“合规、安全、透明”作为基本底线。

我们的应对策略包括:

1. 敏感内容过滤机制:我们在模型层和后处理层都加入了敏感词识别与过滤机制,例如仇恨言论、危险和露骨色情等内容,结合规则引擎+模型评估双重方式,在翻译阶段就自动规避可能引发平台处罚或舆情风险的内容。
2. 可解释性输出设计:对于客户上传的视频内容,我们提供识别的原文字幕+翻译后字幕,让客户清楚看到AI的处理结果与语言转换逻辑,提升内容可控性,避免“黑盒决策”带来的误用风险。

总体来说,我们的原则是:不追求“生成能力极限”,而是优先保障“落地可控、安全合规”。

Q:如何看待AI技术对就业市场的影响?您的产品是否设计了对“人机协作”模式的优化支持?

我们认为,AI的真正价值不在于替代人,而在于释放人的创造力。在内容出海领域,AI工具应成为内容团队的“超级助手”,而不是“自动工厂”。

因此,我们的产品强调人机协作的可控性与灵活性,主要体现在以下几个方面:

1. 人机共编工作流设计:AI自动完成初步翻译、字幕提取,但仍保留人工审核与微调环节,特别是关键术语、情绪表达等可以由用户自主修改,让AI成为加速器而非裁判员。
3. 提升非专业用户的能力边界:对小型团队或个体创作者来说,我们的工具就像一位外语剪辑师、翻译助理、字幕整理员,大大压缩了内容本地化所需的人力和时间成本,让他们能够低成本触达全球观众,反而带来了更多创作机会。

我们相信未来的内容生态一定是“人 + AI”的组合:人掌控创意,AI辅助执行。我们产品的目标就是让这样的协作模式落地更高效、更自然。

四、未来趋势
Q:未来3年,哪些技术趋势将深刻影响AI应用层的发展?您认为“AI管人”与“人管AI”哪种模式更具商业潜力?

未来三年,AI应用层的发展可能受到以下技术趋势的影响:

1. 多Agent协作:

Agent技术的突破将推动AI从单一任务处理转向多任务协同。例如,在内容出海场景中,不同Agent可分工完成字幕提取、文化语境适配、敏感词过滤等环节,通过Agent2Agent的自动化协作,显著提升复杂流程的效率与容错率。

2. 具身智能与多模态融合:

AI与物理设备的结合将进一步降低内容本地化的操作门槛,同时多模态能力的增强将支持更自然的跨语言内容生成,比如直接根据视频画面生成适配当地文化的配音与字幕。

关于“AI管人”与“人管AI”的模式选择,我认为“人管AI”更具商业潜力。AI的核心价值在于赋能而非替代,尤其在内容创意领域,人的判断力与文化洞察不可替代。我们的产品设计始终强调“人机共编”模式:AI负责执行标准化、高耗时的任务(如初步翻译、格式处理),而人类专注于创意优化与关键决策(比如情绪表达审核、文化隐喻调整)。这种模式既释放了AI的效率优势,又通过人的参与保障了内容质量与合规性,更符合商业场景中对“可控性”与“创造力”的双重需求。

未来,随着Agent技术的成熟与MCP(多智能体协作平台)的普及,AI将逐步成为企业全球化布局的“超级助手”,但“人机协同”仍将是内容产业的核心竞争力——人定义价值,AI放大价值

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来源:非凡产研 · 腾讯新闻。文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名,不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时,应按正文标明具体发言人及当时身份;无法确认时不要推断。日期为原始发表日期,历史信息以发布时点为准。

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