非凡访谈丨龙渊纪AI：操盘千亿流水的游戏大厂高管做ROI驱动的AI内容增长平台

放弃上市公司高管职位，All in AI

龙渊纪殷天明的"破局者"心路

见到殷天明时，他的回答没有丝毫犹豫："不是冲动，是二十年的积怨一口气出来了。"

这句话，几乎浓缩了他对整个买量行业积压已久的判断——那是一种深入骨髓的危机感，也是一种看透终局之后的笃定。

在游戏行业从业二十年，殷天明在三七互娱担任集团产品副总裁期间，亲历了一款又一款全球发行游戏从零到数十亿、百亿级流水的完整历程。外人眼中，这是顶点；他却在那些数字的背后，持续看到同一道裂缝。

"买量这件事，二十年来最顽固的痛点没有变过：优质产能极度匮乏，ROI完全是个黑盒。"他直言，买量的本质是流量与内容的博弈，但传统模式下，人工团队即使二十四小时连轴转，产出的素材在庞大媒体平台的算法引擎面前依然是"杯水车薪"。更致命的是素材生命周期的骤缩——"过去一条好素材能跑一个月，现在可能只有三天。"

他曾经历过3D CG宣传片、真人剧情短片等重量级素材，从脚本策划到后期渲染，制作周期长达十四天，单条成本动辄数万乃至数十万元。然而上线半天，只因初期CPA偏高、未击中算法标签，便被系统直接"判死刑"。高昂的沉没成本、极低的容错率，正在把游戏发行的利润空间活活压垮。

他还描述过另一种窒息感：投放优化师每天盯着大盘消耗，清楚地知道哪个英雄的展示、哪段BGM在吸量，但这些宝贵的数据无法实时反哺给前端内容团队；凌晨一条新素材突然爆量，优化师可能正在休息，错失了系统自动放大预算的黄金期；素材转化率断崖式下跌时，人工反应迟钝，数十万乃至上百万预算在"空耗"中悄然蒸发。

这是一道横亘了二十年的"旧伤"。而AI的出现，让他第一次看到了真正治愈它的可能。

创立龙渊纪AI，殷天明将其定义为"职业生涯中最重大、也最水到渠成的抉择"。

当研发团队验证了可以通过AI系统，根据前端投放标签自动批量生成买量视频、并能将投放数据实时回传指导下一批素材裂变时，他说，那一刻他已经看到了终局的形状：游戏发行的核心竞争力将不再是"人海战术的素材堆叠"，而是"基于AI模型的低成本、高并发试错算力"。

他没有选择独自跳水，而是拉上了两位在业内深耕十余年的核心合伙人：一位是精通业务流转与用户生命周期管理的顶级运营专家，另一位是对ROI模型极其敏感、大盘流量嗅觉堪称本能的买量操盘手。三人负责过的游戏产品流水加起来超过千亿，"从内容工程、底层模型到商业化投放变现，所有拼图，第一天就齐了。"

这支团队选择的赛道，被他们称为"双引擎"——AI视频基建与AI智能投放引擎。

目前，公司正在进行新一轮融资，非凡资本担任独家财务顾问。

殷天明不喜欢把AI定义为"做片工具"。在他看来，市面上绝大多数AI创业团队仍停留在"作坊思维"，把AI当成一把更锋利的剪刀——让一个剪辑师从一天剪10条变成上百条，但依然没有脱离依赖人工的重资产怪圈。

他想做的是另一种东西：基建。

他用这个比喻描述龙渊纪的AI视频基建——只要提炼出已有素材或文案，系统就能产出包含不同脚本、分镜、BGM、特效及情绪诱导节点的多模态视频弹药，彻底剥离传统的人工拍摄与流水线剪辑，将生产成本压缩至趋近于零。

而与之对应的AI智能投放引擎，他称之为"全域相控阵雷达系统"——不负责生产弹药，但负责将兵工厂造出的海量素材，以最精准的算力、最低的CPA，打向全网高转化人群阵地。

两套系统的联动，靠的是一个机制：基于真实消耗数据的秒级自适应反哺。投放端每一次CPA波动，都会毫秒级穿透系统，直接指挥后端AI模型的生成方向。"当雷达捕捉到某个游戏击杀特效或短剧反转桥段在极速吸量，基建就立刻知道下一批素材该做什么变体，投向哪个人群池。"

殷天明坚持，必须将两者打通、绝不拆分，原因很简单："内容生成"与"流量投放"从来不是两个孤立的业务，它们是同一条商业命脉上的心脏和大动脉。只做视频生成，充其量是高级美术外包；只做投放优化，在素材生命周期只剩三五天的今天，再聪明的算法也面临"无米之炊"的绝境。

龙渊纪锁定的核心市场，是游戏、商业短剧、跨境电商三大买量赛道。

"客户早已不是在买一个'做视频'的工具，他们用真金白银投票的唯一标准，是'能跑量、高转化'。"在他看来，当下企业真正缺乏的不是视频产能，也不是投放匹配能力，而是一套能"听懂大盘数据、并根据数据迅速裂变爆款"的动态产能引擎。

针对不同体量的客户，他们有着差异化的切入策略：对头部大厂，核心是建立私有化的"动态记忆资产库"，将历史买量数据转化为独家高转化记忆资产；对广大中腰部企业和初创出海团队，则是"开箱即用"与"低成本试错"——只需设定CPA和ROI目标，闭环系统便完成素材生成与精准投放，"瞬间拉平他们与大厂在产能层面的代差"。

商业化的节奏，被他梳理为三级火箭：短期精准服务头部大客标杆；中期升级为"产品年费+买量效果CPS抽成"的规模化模式；长期则依托极低成本的自动化内容基建，切入全球AI情感陪伴等高定制化深交互赛道，复刻其现有社交现金牛业务的经验，开启第二增长曲线。

在这场对话的最后，殷天明把自己最核心的愿景说得格外清晰。

他历数那些将要被淘汰的模式：靠人海战术盲目铺量的重资产素材作坊，靠赚取人力信息差的纯代投服务商……"过去的买量是盲投，是靠人肉去赌素材的短暂生命周期；未来的买量，必将是底层算力与各大媒体平台算法之间的毫秒级高频博弈。"

他也描述了他想看到的未来：当最脏、最累、容错率最低的机械试错工作全部被算法接管，无论是百亿大厂还是初创团队，都能在极低的风险下验证自己的商业想法。"让数字广告的从业者们，把大部分脑力回归到真正的创意打磨和用户价值的情感共鸣上。"

他说，这不只是他创业的理由，也是他眼中这个行业应该走到的终点。

弃大厂高管，all in AI——这一跳，他跳的不是风口，是二十年沉淀后对一道旧伤的集中反攻。

1、您在三七互娱工作十余年，担任集团产品副总裁，负责过多款全球发行的流水数百亿级的游戏项目，这段高管经历里，买量行业最顽固、一直无法根治的核心痛点是什么？

答：在过去20年的游戏行业从业经历，尤其是经历全球百亿级流水项目的过程中，我深刻体会到买量行业最顽固、最令人窒息的痛点在于“优质产能的极度匮乏与ROI的黑盒化不可控”。买量本质上是一场流量与内容的博弈，但传统模式下，我们极度依赖人工去推测用户的喜好。一个素材能不能“爆”，能不能把CPA降下来，往往是一门玄学。人力团队即便24小时连轴转，产出的素材量级在庞大的媒体平台算法推荐引擎面前也是杯水车薪。更致命的是，素材的生命周期正在被无限压缩，过去一个好素材能跑一个月，现在可能只有三天。这种“产能跟不上消耗、数据无法实时指导生产”的错位，导致大量的营销预算被浪费在无效曝光上，试错成本极高，直接吞噬了企业的净利润，这是任何一家依赖流量增长的企业都无法逃避的生死劫。

2、过往百亿级项目操盘过程中，传统视频素材生产、人工投放模式，最大的效率损耗、成本卡点具体体现在哪里，也是促使您下定决心all in AI创业的核心原因吗？

答：如果要从我深耕20年的游戏行业视角来深度剖析，这个问题触及了目前所有游戏大厂与发行商面临的“生死痛点”。在过往负责的多款百亿级游戏流水大作的过程中，我经历了游戏行业买量从红利期到存量内卷厮杀的全过程。

在游戏赛道，最大的成本卡点，本质上是“重资产传统产能”与“极短素材生命周期”之间的结构性崩塌。以前我们推一款重度的MMO或SLG，一条高质量的3D CG宣传片或者真人剧情短片，从脚本策划、演员排期、实景拍摄到后期渲染，制作周期可能长达14天，单条素材的成本动辄几万甚至数十万元。但随着当下抖音、TK、FB等媒体平台推荐算法的极速内卷，这样昂贵的精美素材，跑量的生命周期可能被压缩到只有短短3天。甚至很多时候，高成本素材上线仅仅半天，因为初期几百个点击的CPA偏高、未击中算法标签，跑不出量就被系统直接“判死刑”。这种高昂的沉没成本、极低的容错率以及严重滞后的产能，正在极度压垮了游戏发行的利润空间。

而最大的效率损耗，则是“盲人摸象式的割裂与人工投放的物理极限”。游戏买量对首日ROI和长线LTV的考核极其严苛，这是一场用真金白银拼刺刀的战争。在传统的流程里，游戏视频的文案、剪辑师和后端的投放优化师是完全脱节的。优化师每天盯着大盘消耗，知道哪个英雄的展示、哪段BGM甚至哪个特效在吸量，但这些宝贵的数据无法毫秒级地反哺给前端的内容团队进行迭代。

同时，人工盯盘有着无法突破的生理极限：当一条新素材在凌晨突然爆量时，买量优化师可能在休息，错失了系统自动放大预算、抢占流量大盘的最佳黄金期；而当素材转化率断崖式下跌时，人工又往往反应迟钝，导致数十万甚至上百万的预算白白流失，这就是行业俗称“空耗”。

这种由人工堆叠带来的迟钝与高昂试错成本，让我深感传统游戏买量模式已经触碰到了不可逾越的物理天花板。今年早些时候，当我们的研发团队验证了可以通过AI系统，根据前端投放标签自动化、批量生成游戏买量视频材料，并能将投放数据实时回传、指导下一批素材裂变方向时，让我更加坚信未来的终局：游戏发行的核心竞争力将不再是拼人海战术的素材堆叠，而是拼“基于AI模型的低成本、高并发试错算力”。未来的游戏、短剧、电商等数字内容买量，必然走向彻底的轻资产化与AI化，用机器的毫秒级反应替代人工的迟钝，用AI的无尽生成替代高昂的拍摄。这是游戏数字营销从“冷兵器时代”向“AI战争”的跨越，更是促使我跳出大厂舒适区，创立龙渊纪AI，坚决All in“AI视频基建+智能投放引擎”的最核心动力！我无比坚信，我们正在通往拔除游戏和泛数字娱乐买量行业最痛的钉子的路上，这也是我们认为能够在这个赛道创造不可估量之商业价值的底气。

3、当下行业大多把AI定义为“剪辑、做片的工具”，但您很早就跳出单点内容创作视角，怎么理解AI视频基建和普通AI视频工具的本质区别？

答：目前市面上绝大多数的AI创业团队，依然停留在传统的“作坊思维”。他们把AI当成一把更锋利的“剪刀”或者更快的“渲染器”，也就是将其定义为普通的“做片工具”。这种工具解决的仅仅是单点环节的战术效率问题，比如让一个剪辑设计师原来一天剪10条短视频，现在借助AI能做上百条。但这依然没有脱离极其依赖人工撰写Prompt、人工拼接组装的“重资产”怪圈。它只是局部改善了传统的手工作业，却根本无法满足庞大买量市场对海量、高频、精准素材的吞吐需求。

而我所定义的“AI视频基建”，是真正的“产品工程化”与“AI平台化”的底层重构。基建不是供单兵作战的武器，而是支撑起千军万马的自动化兵工厂。它与普通工具的本质区别集中在这三个核心维度：

第一，是底层流转的全自动化与工业化量产。我们不再依赖个人的主观创意。在今年初，我们的研发部门就已经在内部成功跑通了一套能够自动化生成AI短剧和游戏买量素材的系统。这套系统雄辩地证明了，基建未来是可以彻底摆脱人工深度干预的。未来只要接入底层数据与核心标签，系统就能自动完成从剧本裂变、多模态视听生成、到最终成片的工业化流水线作业。

第二，是“低成本试错”能力的极致释放。视频如果没有市场反馈，依然是一堆无效产能。而我们的AI基建生来就是为了与后端智能投放引擎打通的。我们的AI智能投放增长引擎目标是允许企业以极低的边际成本，每天生成成百上千条带有细微变量差异的视频素材投入真实流量池进行测试。在当今算法极度内卷的时代，这种依靠机器海量并发、快速迭代的“低成本试错”能力，才是企业对抗流量成本飙升、把ROI打正的唯一解药。

第三，是沉淀不可替代的企业级核心资产。工具是用完即走的，而基建是深深扎根于企业的AI中台。它会按照用户的需求进行“生成-投放-回传”闭环循环中，不断学习客户产品独有的转化风格、受众偏好和高优基因。时间越长，它就越聪明，最终进化为企业独一无二的私有化增长模型。

简而言之，做工具只是在帮行业赚取微薄的“打工钱”，随时可能被下一个大模型颠覆；而做基建，是为整个数字娱乐和效果广告行业修筑一条不可或缺的“水电煤”与“高速公路”。在流量红利消退的今天，只有掌握了这套轻资产、快迭代的底层基建，才能让企业的每一次买量投入都转化为确定性的商业增长！这也是我们最坚不可摧的商业护城河。

4、身为上市公司产品副总裁，放弃稳定高管身份创业，笃定选择“AI视频基建+AI智能投放引擎”赛道，这次创业决策的心路历程是什么？

答：这其实是我职业生涯中最重大的、但也最水到渠成的一次抉择。离开上市公司产品副总裁的稳定光环和优渥待遇，我希望能够真正做出来改变大家困局的产品，源于我深耕游戏行业20年所积攒的深刻危机感，AI的发展让我对未来数字内容生产力提高产生极大的信心。

当然，支撑我果断“All in”决心的，还有我身边互补且强悍的核心团队。我拉上了两位在业内极具商业实战经验的合伙人入局，一位是游戏行业从业十几年精通业务流转与用户生命周期管理的顶级运营专家，另一位则是深谙ROI模型、极具大盘流量嗅觉的十几年从业的买量与流量注入操盘手。我们三人各自负责过的游戏产品流水加起来超千亿，这样的三角组合，让我们在想要一起创业第一天起，就补齐了从内容工程、底层模型到商业化投放变现的所有拼图。

5、目前市面上AI产品两极分化：一类只做视频生成，一类只做投放优化，您为什么坚持一定要把“底层视频基建”和“全域智能投放引擎”打通闭环，而非拆分业务做单点产品？

答：这是一个犀利且直击商业变现本质的问题。为什么市面上大部分团队选择做单点产品？因为做单点容易，只需要懂局部技术；但做闭环极难，它需要对真实的“商业血肉”有极其深刻的体感与实操沉淀。从我们想要创业的第一天起就达成了一个绝对的共识：绝不碰单点工具，必须死磕双引擎闭环，把我们每个人从业近20年的运营经验、千亿流水背后的数据模型积累、业务专业能力赋能到AI内容增长平台上！

因为在真实的游戏与短剧买量战场上，“内容生成”与“流量投放”从来就不是两个孤立的业务，它们是同一条商业命脉上的心脏和大动脉。

如果我们只做视频生成，那我们充其量只是一个高级的“美术外包”。没有真实的投放数据、CPA表现和ROI模型的反哺，AI生成的视频哪怕在画面上再精美，也不过是毫无“跑量基因”的数字垃圾。失去真实反馈的闭门造车，让客户花钱买回去根本投不出效果。反之，如果我们只做全域智能投放优化，在当下素材生命周期被严重压缩到只有区区三五天的极端内卷环境下，没有前端基建源源不断、高频迭代的“弹药”供给，再聪明的算法也面临着“无米之炊”的绝境。

我们坚持将两者彻底打通，构建起完整的内容和增长平台生态，是为了实现一个极具破坏力的商业目标：AI产品工程化和Know-How的深度结合，将客户的“低成本试错”与“快迭代”能力推向极致。

当我们的智能投放引擎在前端进行流量注入时，它会毫秒级地监控每一个素材的CPA和ROI表现。一旦捕捉到某个微小的爆款元素（比如某个特定的起承转合、游戏特效或情绪节点），这个信号会瞬间穿透平台底层，数据反哺AI视频工具需要做的新素材。

这套从流量测试、数据验算到产能重构的死循环，正是我们坚信的“轻资产”增长飞轮。它让效果广告的投放不再是依靠人力的玄学猜测，而是变成了一套精确的、自我进化的算术题。拆分做单点，永远只能在行业的边缘打转，赚取微薄的软件使用费；只有打通“基建+投放”的任督二脉，才能真正扼住数字营销的咽喉，成为主导未来数字娱乐增长规则的制定者！这也是我们最无可替代的资本价值与行业壁垒所在。

6、创业初期，您是如何笃定赛道长期价值的？

答：我的底气不仅来源于对底层AI技术爆发的嗅觉，更来源于我们核心团队作为在游戏行业摸爬滚打了近20年的老兵，对商业增长本质和买量底层逻辑的深刻洞察。

在过去团队经历和操盘数千亿级产品流水的岁月中，我见证了游戏行业从草莽时代的流量红利期，一步步走向如今极其残酷的存量厮杀期。我深刻地认识到一个不可逆的商业铁律：只要数字娱乐和电商还需要线上流量做商业变现，对“更低CPA”与“更高转ROI”的极致追求就是永恒的刚需。

7、本次创始团队核心成员分别具备哪些能力禀赋，团队相较于纯技术AI创业团队、纯投放服务商，独有核心壁垒是什么？

答：我们团队的能力底牌我觉得一点都不复杂，但又是很多做AI应用层团队不具备的。在这个极其内卷、既拼技术又拼商业变现的赛道里，我始终坚信一点：最坚固的护城河，永远来自既懂AI产品架构、又懂前线大盘需求、更懂如何把技术转化为真金白银的“复合型铁三角”团队。

我们团队的三个核心合伙人，可以说是为了“AI基建+智能投放引擎”这个双引擎赛道量身定制的。首先是我本人，在游戏行业摸爬滚打20年，此前在三七互娱担任集团产品副总裁，完整经历过全球发行流水几十亿到百亿级的核心产品。这段经历让我对数字娱乐产品的底层架构、商业变现逻辑以及行业最顽固的痛点有着透骨的认知。我知道客户的钱花在哪里最痛，也知道我们需要造什么样的武器才能解决这种痛。

其次，我的两位核心合伙人也是业内顶尖的实战派。其中一位是极其资深的业务系统与运营大牛。他深谙产品平台的流转逻辑与运营用户生命周期管理，他的存在确保了我们的AI基建不是一个悬在半空的极客玩具，而是一个知道能够无缝嵌入客户工作流、具有极高易用性和留存率的“企业级产品工程”。

另一位合伙人，则是深耕买量大盘、对ROI极其敏感的“流量采买与营销”顶级操盘手。他亲历过无数次真金白银的流量战役，对媒体的底层分发算法、CPA控制以及大规模买量的起量逻辑有着堪称本能的直觉。

基于这样极其硬核的复合型底盘，我们相较于纯粹的技术AI创业团队和纯粹的投放服务商，形成了“降维打击”般的独有核心壁垒：

第一，对比纯技术AI团队，我们不盲目崇拜参数，我们只信仰ROI闭环。很多纯技术团队是“拿着锤子找钉子”，他们懂AI，但完全不懂大盘买量极其残酷的消耗与转化逻辑。而我们从写下第一行代码开始，就是为了把单用户获取成本降到最低。我们清楚地知道什么样的多模态视频能跑量，因此我们的模型训练方向极其精准，没有任何算力浪费在无效的“自嗨”上。

第二，对比纯投放服务商，我们拥有真正的底层“轻资产”造血能力。传统的代投或投放服务商，依然停留在依靠大量优化师和剪辑师人力的“重资产”阶段。他们没有技术基因，只能被动使用市面上的通用工具。而我们是在构建底层的“基建与引擎”，我们未来要做的是通过打通数据与生成，实现了系统的高频迭代与低成本试错。

总结来说，我们不仅懂如何用AI生产弹药，更懂如何把这些弹药精准地打向流量的靶心。这种将“内容工程”、“平台运营”与“流量注入”完美咬合的复合型实战能力。

8、行业普遍存在“技术不懂投放、投放不懂AI、内容不懂数据”的割裂问题，您在团队搭建上，如何打通内容、算法、投放三方认知，适配“基建+投放”双产品研发？

答：这个问题可以说直击了当前AI应用层创业团队的“阿喀琉斯之锤”。在过去近20年的从业经验中，我见过太多因为“技术不懂投放、投放不懂AI、内容不懂数据”的割裂问题，导致数以千万计的研发与买量预算打了水漂。因为这种割裂，很多团队造出的往往是“实验室里的玩具”，而不是能在真实战场上拼刺刀的重型武器。

在我们的团队搭建与组织架构上，我们从根源上消灭了这种割裂感。这得益于我们极其互补且硬核的核心创始团队基因就已经是“产品工程、平台运营与全域投放”三位一体的铁三角融合。

在具体的“基建+投放”双产品研发适配上，我们通过以下两个核心机制彻底打通了三方的认知壁垒：

第一，用统一的“北极星指标”和“第一性原理”重塑全员信仰。

在我们的团队里，不存在只顾着“闭门造车”的极客，我们将“ROI驱动”和“CPA（单用户获取成本）控制”作为全员唯一对齐的底层逻辑。无论是算法工程师，还是在前线盯盘的投放优化师，他们的目标都直接与最终的投放转化效果深度绑定。我们要求算法工程师必须看懂买量大盘的每一项数据波动，要求投放团队必须理解AI模型的边界和逻辑。通过这种强共识的跨界融合，我们让这三拨人真正在同一个战壕里、用同一张地图打仗。

第二，以“AI产品工程化”打破部门墙，实现低成本、快迭代的数据流转。

我们推崇“轻资产”和“低成本试错”的作战理念。本身就是三方认知深度咬合的战果。我们构建了一个高度透明的数据中台，让投放端在真实战场上跑出的每一个流量反馈、每一个爆款标签，都能毫秒级地穿透系统，直接指挥后端AI模型的生成方向。在这个闭环里，数据自己会说话，彻底砍掉了传统模式下冗长的人工沟通与相互甩锅。

我始终坚信，纯粹为了炫技的技术是没有商业价值的。这套打通了内容裂变、算法算力与智能投放的协同组织架构，确保了我们所敲下的每一行代码、生成的每一帧多模态画面，都在为打破行业的“产能黑盒”和实现“极速起量”服务。

9、目前游戏、商业短剧、跨境电商三大核心买量市场，客户需要的早已不是“做视频”，而是“能跑量、高转化”，结合一线客户现状，当下企业最缺的是视频产能，还是投放匹配能力？

答：这个问题直指数字营销生意的最底层逻辑。目前在游戏、商业短剧以及电商这三大核心买量市场，客户的真实刚需早已越过了单纯“做视频”的初级阶段，他们真正用真金白银投票的唯一标准就是“能跑量、高转化”。结合一线客户每天数以百万计的大盘消耗现状，我认为当下企业面临的绝不是“缺产能”或“缺匹配”这种简单的二选一，而是极度匮乏“将极速产能与精准匹配高度咬合的自适应闭环引擎”。

如果单纯讲“视频产能”，市场其实早已严重过剩。传统的作坊式内容团队和廉价外包每天通过人机协作生产出海量的视频，但这在残酷的媒体平台推荐算法面前，统统叫作“无效产能”。没有真实转化数据作为北极星指引的盲目生产，往往是产出越多，企业的试错成本和沉没成本就越高。

另一方面，单纯空谈“投放匹配能力”，在素材生命周期被压缩到只有三五天的今天也是无本之木。哪怕优化师的盘感再敏锐、媒体平台的自动出价算法再精准，如果前端无法提供海量、高频迭代的“内容弹药”供给，再聪明的算法也面临着无米之炊的绝境，所有的流量红利都会在瞬间被竞争对手洗劫一空。

我们的破局之道，在于用产品工程化的思路将两者彻底打通。在我们自研的AI内容增长平台里，我们负责系统流转的合伙人与负责全域流量注入的合伙人并肩作战，持续优化降低CPA和提升ROI。我们让前端基建生成的每一帧多模态画面，都紧紧跟随着后端投放引擎传回的转化标签。

所以，客户真正缺的，是能够“听懂大盘数据、并根据数据迅速裂变爆款”的动态产能。当投放雷达捕捉到某个特定短剧反转桥段或游戏击杀特效在极速吸量时，我们就知道应该让AI视频创作工具做什么样的变体素材，并精准投放到高转化人群池中。只有通过这种双引擎驱动的无缝流环，让机器替代人工完成海量的低成本试错，才能真正帮企业在这红海市场中杀出一条血路。

10、我们产品目标客户主要是哪些，不同层级用户对AI视频基建、智能投放引擎的核心诉求差异是什么？

答：关于我们的目标客户画像以及不同层级用户的诉求差异，这其实也是我们在进行产品工程化设计时的最底层逻辑。我们非常清楚，做To B的商业化，绝不能用一套标准答案去敷衍所有人，要对不同的赛道做不同的AI视频创作和智能投放不同的需求，必须精准切中客户在真实大盘买量中“流血”的痛点。

目前，我们的核心目标市场锁定在“游戏、短剧以及电商”这三大流量消耗大且对ROI极其敏感的核心买量赛道。但在具体的商业化落地和服务策略上，我们会根据客户的业务体量进行功能切分，因为不同层级客户对“AI视频基建”和“智能投放引擎”的核心诉求有着天壤之别。

第一层级：头部大厂和顶级内容发行商。这类客户（如百亿级流水游戏大厂或头部短剧平台）通常拥有庞大的自建数据中台和海量的历史投放消耗数据。对于他们而言，核心诉求是“核心数据资产的私有化沉淀与底层引擎的深度定制”。他们极度关注商业数据安全，绝不希望自己的爆款素材基因为通用大模型作嫁衣。

因此，我们的切入点是将AI基建作为纯粹的底层“水电煤”，无缝接入他们现有的业务流中。我的核心合伙人深谙业务运营与系统流转逻辑，他配合技术团队共同为KA客户打造专属的私有化动态模型库。这不仅能帮助大客户将庞大的历史买量数据转化为独家的高转化“记忆资产”，更能彻底重构其原本重资产的生产关系。

第二层级：广大的中腰部企业和初创出海团队。这是我们通过产品平台实现规模化商业变现和高速增长的核心基本盘。这类客户往往缺乏强大的技术研发团队，甚至没有完整的内容创作和买量优化师编制。他们面临的最大生死劫是“极高的试错成本”。

他们对双引擎系统的核心诉求就是：“开箱即用”与“低成本试错”。我们正是将这套经过实战检验的能力，封装成标准化的轻资产解决方案。借助我另一位专精于买量与流量注入的市场合伙人所沉淀的大盘起量策略，这些腰部客户只需要简单设定CPA和ROI目标，我们的闭环系统就能为他们完成素材的生成与精准投放，瞬间拉平他们与大厂在产能层面的代差。

总结来说，我们既有为大客户做深护城河的定制化底座，又有帮助中小企业低成本试错起量的AI视频创作平台和AI智能投放增长平台作为武器。

11、从用户长期发展来看，AI基建+投放一体化，会重构广告素材行业编剧、剪辑、投放优化师的岗位分工与作业模式吗？会带来哪些行业用工变化？

答：关于这个问题，我的回答是非常肯定的：这绝对不是一次简单的“岗位优化”，而是一场彻底重塑数字娱乐与效果广告生产关系的“工业革命”。

在团队过去20年的游戏大作发行与买量实操中，我深刻体会到传统“劳动密集型”作业的沉重与低效。

未来的岗位将全面摒弃机械劳动，呈现出极其显著的“脑力密集型”特征：

第一，基础的内容创作和剪辑师与视频包装人员将进化为“产品工程师”与“AI导演”。他们不再需要在编辑软件的时间线上逐帧抠图，而是通过AI平台，制定素材裂变的底层规则、输入高转化的指令参数（Prompt）。一个人配合我们的底层基建，素材资源的积累，就能指挥AI完成过去上几十人的产能，实现真正意义上的极低成本试错与高频迭代。

第二，投放优化师将升维为“全域流量策略师”。他们的核心价值将聚焦于顶层的ROI模型搭建、大盘流量风向的研判以及整体商业预算的宏观操盘，把海量素材的A/B测试、爆量阶段的自动加持等枯燥的执行工作，完全交给这套能够实时自适应调整的闭环系统。

第三，当底层、套路化的买量短剧和广告素材被AI基建全面接管后，人类创作者可以真正去挖掘AI目前无法轻易替代的深层人性共鸣。

总而言之，“AI基建+投放一体化”的普及，将无情地淘汰纯粹拼体力的低端执行岗位，但会成百上千倍地放大顶级策略人才与创意人才的人效产出比。企业将从残酷的“拼人海、拼素材量，拼加班”彻底走向“拼算力、拼模型、拼系统流转效率”。

12、请通俗拆解您创业核心产品：AI视频基建、AI智能投放引擎两大板块分别承担什么功能，两大系统如何联动，实现从内容生产、数据回流、优化投放全链路循环？

答：这是我们用来打破传统买量领域“不可能三角”（高产能、高质量、低成本）的核心武器。为了让您更直观地理解，我们可以把这套系统通俗地比喻为一套现代化、自动化的“高科技精确制导战争体系”。

首先，“AI视频基建”是我们的“超级数字化兵工厂”。

它绝不是一个供人手动敲键盘输入提示词的单点辅助工具，而是一个深度AI工程化、产品化的轻资产内容底座。这就意味着，只要提炼出已有成熟或者验证过素材或者文案内容，这座兵工厂就能产出包含不同脚本、分镜、BGM、特效以及不同情绪诱导节点的多模态视频弹药。在每个节点上又可以按照自己的需求随意调整更换，也变成自己的数字资本持续复用，它彻底剥离了传统重资产的人工拍摄与流水线剪辑，将生产成本逐步压缩到了无限趋近于零，为我们带来了无限开火权。

其次，“AI智能投放引擎”是我们极其敏锐的“全域相控阵雷达系统”。

在这部分引擎里，我那位精通大盘流量投放的市场合伙人，将他无数次操盘亿级游戏和短剧消耗战役中沉淀的ROI起量策略，全部化作了底层的自动化算法。这座雷达系统不负责生产弹药，但它负责把兵工厂造出来的海量素材，以最精准的算力、最低的CPA，打向全网潜藏着高转化率的人群阵地。

这两大系统全链路闭环循的环灵魂在于“基于真实消耗数据的秒级自适应反哺”。

13、市面上AI视频普遍存在素材同质化、投放适配度低、平台数据不通、跑量效果差问题，您在技术架构、模型、数据、记忆资产、基建底层研发等方面做哪些优化？

答：市面上绝大多数AI视频内容之所以深陷“同质化”和“跑量效果差”的泥潭，根本原因在于他们都在吃公有域数据的“大锅饭”。他们用一套通用模型去应付千变万化的买量大盘，既没有打通媒体平台的数据回传接口，也没有沉淀客户自身的高转化基因。这种“盲人射箭”式的生成，投放适配度自然极低。为了彻底粉碎这些行业痛点，我们在以下几个底层维度进行了革命性的重构与优化：

第一，独创“企业级动态记忆资产库”，用真金白银的数据喂养私有化模型。

在我们的数据与记忆资产架构中，每一个接入我们AI基建的客户，都会形成一个高度保密的独立资产库。客户所有产出的素材都会变成自己的资产库可以进行重复利用，提取出那些真正具备“跑量基因”的特征标签（例如特定的游戏击杀节奏、短剧高反转情绪点）。这些带着血战经验的优质数据将作为私有化资产反哺模型。AI智能投放的数据又会给后续新素材内容产出做依托。

第二，坚定推行“产品工程化”，实现API级别的数据直连。

在基建底层研发和技术架构上，我们从第一天起就拒绝了“技术与投放割裂”的孤岛模式。在这套系统的迭代中，负责平台运转的运营合伙人与精通流量的市场合伙人深度参与了底层规则的制定和产品设计。我们将后端智能投放引擎捕捉到的每一次CPA波动，与前端的视频渲染层做到了底层直连。只要投放端反馈某个元素在爆量，爆量数据的素材反馈给AI视频创作平台，AI视频创作基建就可以通过反馈知道再做什么样的素材。

第三，摒弃大而全，专注于“极端ROI导向”的模型微调。

在模型层面，我们不盲目追求让AI拥有多渊博的常识，我们只要求它对一件事极度敏感，那就是“转化率”。我们未来要做的垂直模型效果广告大盘数据的淬炼，专精于在极低的算力成本下，实现高并发的生成，将“低成本试错”与“极速迭代”的轻资产商业逻辑发挥到极致。

这种将“私有化记忆资产沉淀”、“底层工程化闭环打通”以及“极端转化率导向的模型微调”完美融合的技术壁垒，是任何纯技术团队或传统投放公司都无法轻易复制的。

14、现在AI迭代极快，产品极易同质化，您如何平衡短期商业化落地和产品持续研发投入？

答：这不仅关乎技术演进，更关乎一家创业公司的生死存亡与战略定力。面对极速迭代且极易陷入同质化内卷的AI赛道，我们的核心战略非常坚决，可以高度浓缩为四个字：“以战养战”。

我们坚决不去做那种脱离真实商业场景、纯烧资本去卷大模型的无底洞，而是坚定选择做“离钱最近”、直接为客户创造真实利润的AI应用基建与引擎层，“在短期商业化落地上”，已经在运营经过市场验证可以持续创收的社交现金牛业务来反哺技术研发团队。

对于“产品持续研发投入”，我们的认知是：在真正的数字营销战场上，“商业化落地”与“研发投入”从来不是对立的消耗，而是一个咬合极深的数据飞轮。

为什么市面上的AI工具会迅速同质化？因为他们都在调用千篇一律的开源接口和公域数据。而我们的AI基建在为客户进行海量商业消耗的过程中，无时无刻不在吸收真实大盘里最值钱的“转化反馈”。这些带着真金白银血战经验的实操数据，直接沉淀为我们私有化的“动态记忆资产”，成为了我们持续微调模型、拉开与竞品代差的独家养料。当我们用这种AI的产品商业化加上持续增长营收的社交业务现金流建立起坚不可摧的技术护城河后，我们的研发投入便拥有了更加宏大的战略纵深。

总而言之，对于我们来说，敏锐的商业化落地是我们刺破行业同质化泡沫的利刃，而建立在真实买量数据之上的底层基建研发，则是我们不断跨界、重塑整个数字娱乐生态的底气。用验证过的社交业务轻资产赚取利润，用实战数据喂养大模型，用利润加高技术壁垒。

15、项目现阶段用户增长打法、商业化模式是什么？依托行业资源深耕垂直客户，还是标准化产品规模化获客，短期中长期商业化规划分别是什么？

答：这不仅考察产品的变现能力，更是在拷问一家创业公司的战略定力和商业节奏感。我们的商业化模式绝非单一的“卖软件”，而是基于“流量运营闭环”的AI产品生态变现加上现有的社交业务持续稳定收入利润的来源。在增长打法上，我们绝不会在“深耕垂直大客户”和“标准化规模获客”之间做盲目的二选一，而是将它们极其精准地编织进我们短、中、长期的三级火箭战略中。

短期规划（第一级火箭）：高举高打，大客标杆与私有化深耕

精准切入这些饱受产能和ROI黑洞折磨的头部大厂，通过为他们提供深度的AI基建与智能投放引擎，帮助他们建立私有化的“动态记忆资产库”，这个模式在我们自有社交业务和游戏、短剧业务上就已经得到充分验证。

中期规划（第二级火箭）：AI产品平台化与标准化规模获客

在这一阶段，我们的商业模式将升级为“产品年费+买量效果CPS抽成”的规模化印钞机，实现业务指数级增长。

长期规划（第三级火箭）：跨界降维打击，开启“第二增长曲线”

长期来看，当我们的AI基建彻底成为数字娱乐买量行业的底层“水电煤”后，我们的商业野心将不再局限于效果广告和短剧投放。依托这套边际成本极低的自动化内容生成体系，半年后我们将开启极具爆发力的“第二增长曲线”——重磅切入海外全球化的“AI情感陪伴”与“树洞”等高度定制化深交互赛道复刻国内社交现金牛业务。这是一个客单价极高、用户黏性极强，且在传统高昂人力成本模式下完全无法被规模化覆盖的隐秘蓝海。

16、2026年AI广告、AI短剧赛道入局者扎堆，大厂、工具厂商、投放服务商全面入局，您认为“AI视频基建+智能投放引”这条赛道，最终比拼的核心竞争力是什么？

答：这个问题点出了当下极其残酷也最具魅力的竞争格局。在2026年，AI广告和AI短剧赛道确实入局者扎堆，大厂、工具厂商、投放服务商全面入局，呈现出一种“百团大战”的喧嚣态势。但在这看似拥挤的赛道里，我坚信“AI视频基建+智能投放引擎”这条赛道，最终比拼的核心竞争力绝不是单纯的算力或模型跑分，而是“将底层技术算力与真实买量大盘ROI深度咬合的商业化闭环工程能力”。

在这个赛道里，谁能最快地帮客户把ROI打正，谁能率先建立起无需人工深度干预的“生成-投放-回传-裂变”闭环飞轮，谁就能在这场战役中赢家通吃。我们比AI公司更懂怎么花钱买量，比买量公司更懂如何用AI重塑生产力。谁能以最快的速度、最低的成本帮客户把ROI打正，谁就是最终的赢家。

17、站在深耕买量增长二十年从业者视角，未来2-3年，AI会如何重构广告视频、商业短剧从生产到投放的全产业链，哪些传统买量模式会被彻底淘汰？

答：这其实是对整个数字营销和买量行业终局的一次灵魂拷问。作为一个在游戏行业摸爬滚打了近20年的老兵，我认为未来2-3年，AI对广告视频和商业短剧全产业链的重构绝对不是温水煮青蛙式的改良，而是一场摧枯拉朽的生产力革命。

哪些传统买量模式会被彻底淘汰？ 首当其冲的，就是那种纯靠人海战术、盲目铺量、靠“堆剪辑师与编剧”来撞大运的“重资产素材作坊”；其次，没有任何底层技术基建能力、只做割裂的“纯代投”、靠赚取人力信息差的传统投放服务商，也将彻底失去生存空间。过去的买量是盲投，是靠人肉去赌极其短暂的素材生命周期；未来的买量，必将是我们的底层算力与各大媒体平台推荐算法之间的毫秒级高频博弈。

18、这次all in AI创业，您给自己、团队定下中长期目标是什么？您希望这套AI基建+投放引擎产品，最终给整个效果广告、买量行业带来怎样的改变？

答：这次All in AI创业，我给自己和团队定下的中长期目标，绝对不只是做一家赚取软件差价的普通公司，我们要成为用AI技术赋能全球数字娱乐和效果广告营销领域最底层的“水电煤”和“高速公路”。

我们不仅要在当下的游戏和短剧买量红海中用ROI和算力吃下最大的份额，更要依托这套极低试错成本的自动化内容基建，为我们全球化AI交互类社交业务持续创造营收，用AI去填补庞大的精神需求蓝海。

至于这套“AI视频基建+智能投放引擎”将给整个买量行业带来怎样的改变？ 我最核心的愿景是：彻底终结这个行业长久以来“高耗能、极度内卷、盲目铺量”的旧石器时代！

过去十几年来，素材沉没成本和高昂的CPA，像黑洞一样剥夺了买量企业的利润，也扼杀了无数优质内容的生存空间。我们希望能用算法和算力把最脏、最累、容错率最低的机械试错工作彻底接管，为全行业提供一种“低成本试错的平权”，让无论是百亿大厂还是初创团队，都能在极低的风险下验证自己的商业想法。让数字广告和内容的从业者们，将大部分的脑力与精力回归到产品研发的初心、回归到高维度创意的打磨和用户价值的情感共鸣上。