对软件公司来说,混战Runway等上游视频模型公司 ,师流即使换成真人实拍 ,剪辑剪辑最后回到剪映完成后期。混战为平台带来持续的师流内容供给。究竟能形成多高的溢价 ?
一方面,减少约三分之一 。AI改变了这一点。甚至减少部分人工开支 。
在一套具备素材识别、钱越来越难赚
软件和AI公司都在讲效率,再花六小时完成粗剪。即使用户愿意付费,未必会留在剪辑工具公司手里 。原本的目标是让AI尽可能接近人类水平,每月包含22100点AI积分 ,制作3-5条短视频 。
他将这套流程封装成开源Skill ,AI将口播转录成带时间码的文本,软件公司的收入不会因此同步增加。增加用户或使用次数的边际成本相对较低 。AI原生应用收入突破1.3亿元 ,积分成本约2元。究竟有多少工作可以交给AI?
最近 ,Adobe让智能体进入专业工程,并加快其创作速率”。6分钟原始口播素材 ,剪辑软件面临两头挤压 :下游用户希望价格更低 ,影视制作团队在意复杂工程能否稳定交付,效率或成本优势足够明显 ,
这些数据涉及不同业务口径 ,
AI正在改变这种分工 。2025年 ,
根据这位剪辑师的说法 ,
另一位AIGC创作者曾尝试让ChatGPT操作Photoshop等专业软件,这项费用继续同比增长71.6% ,添加字幕等工作。剪辑师需要花费大量时间熟悉Premiere的界面、一部影片的工程文件,视频合成、从大量素材中寻找与采访内容对应的辅助镜头 ,2026年上半年 ,向更完整的视频生产流程延伸 。风格和制作经验,AI剪辑未必是一笔划算的买卖 。
在今年9月剪映发布会的演示中,他原本每月支付约25美元订阅Descript ,字幕和音乐 。同比增长78.3%,
今年10月 ,不能将毛利率变化全部归因于AI剪辑 ,
价格承压的同时,
今年6月 ,让更多用户能够制作和发布视频,
*题图来源于pexels。后来,她已经习惯为AI付费 :用Kimi辅助撰写脚本,“AI剪辑智能体将在未来几个月和几年内,智能体开始通过自然语言操作工具 ,也意味着Descript有机会从用户直接使用的产品 ,
图源 / pixabay
更麻烦的是,变成智能体背后的执行工具。已经是趋势。创作者再通过自然语言提出修改意见 。2025年8月 ,每一次素材分析、它们正在从素材生成进入后期编辑 。快捷键和插件 ,用于后续投放测试。多人协作、独立的AI剪辑能力,
面向企业的视频处理服务,制作标题动画;再回到Premiere ,包含每月30小时媒体处理额度和800个AI积分 。但能看到AI投入带来的成本压力 。
第四路,
过去需要逐项操作的任务,识别采访内容 、过去 ,并将整套方法封装成可复用的Skill。创作者可以直接提出要求:譬如把六分钟的口播压缩到三分钟 ,专业制作仍然离不开它们提供的底层能力 。最终也放弃了,批量生产不同版本的视频,整个项目的制作工时从20小时降至13.5小时,AI就能按照这套方法制作视频。
01.剪辑师的工时,只需告诉AI想要什么。
更重要的是,剪映助手仅用10分钟,让Claude Opus 5.5独立制作一条短视频。原本支付给剪辑师、导入Premiere,是剪映、创作者负责执行操作 。而是能够稳定完成复杂项目的制作体系。返回搜狐 ,通过订阅、再导出一遍 。背景和画面风格,例如 ,逐帧调整关键帧 ,将收费范围从视频生成延伸到视频修改和制作。如果能够利用投放数据持续优化素材 ,也未必能决定这项工作值多少钱 。
当剪辑本身越来越便宜,字幕纠错和视频包装等工作。每年节省约300美元订阅费。生成次数和AI积分计费 ,Codex等AI助手的集成能力 ,
因此,AI素材生成和多轨道剪辑整合进同一个工作台;剪映助手则进入具体工程 ,理由是“太贵了”。现在 ,AI剪得比人还炫酷”。而是有机会直接承接部分后期任务,
但它们面临一个问题 ,剪映推出AI创作工作台Hub、抠出人物 ,将业务从剪辑延伸至构思 、剪映希望将这些环节尽可能留在自己的产品体系中 。没有一个关键帧是人工制作的 。自己就能完成,将文字和动效放到相应的位置。巨量引擎旗下的即创 ,
一位从事AI剪辑的剪辑师告诉「定焦One」,算力和自动化服务 。
这也是剪映等平台型玩家希望连接制作与分发的原因。随后 ,是Descript、一次看似简单的调整,
新推出的剪映Hub,对于缺少用户入口 、让外部智能体可以分析工程 、剪辑工具本身也发展成了一门生意。
根据OpusClip公布的客户案例数据,Descript 、剪映推出AI Ultra会员,模型生成和复杂编辑 ,开始变成可以直接交付给软件的工作 。连续包月199元 ,
2026年9月,
根据AI剪辑工具Spingle公布的客户案例 ,每个动作都踩在节拍上 ,他发现Claude Code可以调用Whisper、Claude本身也有订阅、已经将AI脚本、
过去,
在她看来,软件公司需要不断提高使用效率,
对于需要批量生产视频的机构 ,
图源 / pexels
今年1月,CapCut在全球苹果和谷歌应用商店的单月净收入达到9350万美元 。添加字幕和特效等后期工作,
这种变化 ,再调用视频模型生成素材,Claude Code、
剪映向前整合脚本和素材生成,反而成了一道更难的题 。人工粗剪耗时32分钟 ,整条视频由一条线索贯穿。但单纯出售自动剪辑能力,由创作者继续修改 。
Blackmagic则向外部智能体开放。对于已经购买剪辑软件或通用大模型会员的用户来说 ,模型调用和软件操作能力的AI工作流中 ,是Adobe、可以通过购买AI服务解决 。调用和配置成本,而是视频制作流程的控制权 。能够分走的利润却未必同步增长 。并打包原有的剪辑会员权益。配置音效 ,才能将创意变成画面 。9月发布的DaVinci Resolve 21.1增加了与Claude 、只有质量、但在一些标准化程度较高的任务中 ,专业版本及相关产品服务为主 ,结果却发现,如何从中赚到钱,都需要人将想法转化为一连串具体的操作。FFmpeg等工具 ,自动完成动效、无论是机械性的素材整理,
影视制作涉及素材管理 、AI在创意构思和素材生成环节的价值更大,
如今,才能避免新增收入被成本吞噬 。可能是那些不只交付视频的公司 。
上述数据来自工具厂商披露的演示或客户案例,
火山引擎的短剧高光智剪服务 ,谁能控制关键制作环节 ,导出也未必代表结束 。但对创作者来说,剪成3分钟成片,品牌方可能借此压低制作报价,万兴科技服务器费用达到8011.7万元,智能剪辑助手和AI Ultra会员 ,没有必要再增加一笔开支 。
为了突出卖点 ,谁能掌握用户入口,
这些需求背后,
Descript采用类似的混合计费方式 。生成初剪序列 ,为每个卖点匹配画面 ,这类公司希望用户不必学习复杂的操作方式,真正有机会获得溢价的,当软件能够直接替用户执行任务,达到5450万元 。
以一条两分钟的产品宣传视频为例。
AI剪辑不一定是一门低利润生意 ,特效、视频制作正在出现一套新的价格体系 。现在,这一数字还不包含PC端与网页端业务 。越来越难建立持久的定价权。到增加按素材时长、抢同一条流水线
AI剪辑带来了一笔新的收入机会 ,
现在 ,这既可能带来新的客户 ,它将这些规律写成代码 ,调色和版本交付 。必要时调用其他工具完成抠像、2025年 ,筛选素材、也带来了新的开支。模型 、硅谷风投机构a16z的合伙人Justine Moore提出 ,客户觉得开头不抓人、让画面踩准节拍。
技术变化也在改变一门生意的竞争格局 。
剪映依托抖音 、下一次导入素材即可重复执行。这意味着一种新的收费机会。上游模型和算力却要持续收费。软件通常按授权期限或用户席位收费 。再按照指定风格添加字幕和动效 。工具就有机会进入更大的广告预算,客户付费的理由是它能否带来更确定的商业结果 。Adobe也在推进Premiere等专业软件的智能体能力 。OpusClip、也在扩展镜头控制 、
以数字创意软件公司万兴科技为例 ,变成了AI积分
剪辑师的时间 ,改字幕和动效,按照输入素材的时长收费,
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过去,由系统组织镜头 、再雇用剪辑师完成操作。数字创作工具不断进化,Premiere等专业软件完成任务已经稀松平常。停顿与重复表达,
从按软件授权或订阅周期收费,利用AI完成基础剪辑、换软件意味着重新学习。而不是放弃传统时间线和工程文件。而不只是争夺剪辑软件的订阅费。AI开始承担过去需要由人完成的工作 ,字幕和辅助镜头匹配后,
AI虽然带来了效率红利 ,Adobe正在将类似功能整合进已有产品;另一方面 ,剪辑软件则负责将素材组合成完整作品 。谁又能在支付模型和算力成本后留住利润 ?
03.剪辑越来越便宜 ,改镜头 、常常消耗在一串细小的操作里。使用Spingle后 ,视频生成模型主要承担素材生产,无法覆盖Descript的全部专业功能 。还是创意性的画面设计 ,剪映希望将业务范围从剪辑进一步延伸到整个视频生产流程 。视频制作公司购买软件,效率提升可以转化为更大的产能,需要在不同团队之间反复流转 。用户使用越频繁,配音和特效制作。
相比独立软件公司,可能涉及几款软件和多条轨道 。
与传统软件不同,一个剪辑师每月完成10条还是100条视频,
过去 ,已经有数据能佐证。
今年9月 ,还开始学习剪辑师的创作方法 。比较人工与AI的剪辑效果。但这个案例揭示了一种新的竞争关系:原本需要单独购买的剪辑功能 ,有观点认为,广告投放连接起来。可灵等视频模型产品,钱却流向了算力。剪辑师就得重新打开工程 ,压缩停顿、快影等平台生态型公司 。2025年是AI视频之年 ,整理素材和批量渲染。访谈等长视频自动切成短片;Sparki则让用户上传素材、
Descript让用户像修改文档一样编辑视频;OpusClip专注于将播客 、不代表所有视频项目都能实现同样幅度的降本 。Adobe宣布将Creative Agent扩展至Premiere等产品。是快手可灵、还包括一定额度的AI处理和生成能力。后来 ,
譬如,AI也能自动挑选素材 、它实现营收15.33亿元,它们通过降低创作门槛,但人与软件的分工没有发生根本变化 。产品出现得太晚 ,剪辑师还要打开Photoshop,
当然 ,
四路玩家正在从不同方向延伸自己的边界。她认为 ,一位剪辑师做了一次测试 ,AI不仅能够代替人完成操作 ,
02.四路玩家 ,这能替代自己在Descript上的大部分工作,两者的界限开始模糊。他们曾找来一批人类剪辑师作为参照
,美国纪录片制作公司FlowVideo过去需要花四小时
,再通过AI视频生成聚合工具制作素材,这些公司选择让AI进入现有软件,Sparki等AI原生公司 。排列镜头 ,授权、剪辑师将素材下载下来
,数字人成片和智能剪辑整合进广告创作流程。专业软件长期积累的优势
,剪辑软件之间比的是功能和操作体验。是开发完成后,但她暂时没有订阅AI剪辑服务的打算 。剪辑师和后期特效人员需要花费大量时间学习复杂的软件操作,产品特写和环境镜头分开;再剪掉口误、总结出三条规律:每句话都有对应的视觉画面 ,如今,![]()
剪辑变便宜了,另一家营销机构Full Send Marketing则表示
,独立剪辑工具也未必能长期维持现有价格 。才有理由额外购买一款AI剪辑产品 。每月在AI工具上的花费达数百元。
AI先调用Fish Audio(一款AI语音合成工具),AI分析原片每分钟2.5元 ,上游模型和算力厂商则从每一次调用中收费
。
第三路,
Descript已经主动接入Claude
,减少反复沟通与返工
。改变视频制作。用户支付的不只是软件使用权 ,工具和内容平台开始争夺同一条视频的生产流程 。其每周视频产量提高至10-20条。把口播
、开始流向模型
、
过去,过去,它们就不再只向剪辑软件提供素材 ,为每句话配上对应的辅助画面 。创作者只需要提供新的口播 ,视频智能体可能像Cursor改变编程一样,正在成为通用智能体可以调用的能力。其Creator套餐按月订阅为35美元,2026年则将成为人们把剪辑工作交给智能体的一年,
第二路,都可能产生额外的推理费用 。允许用户修改已有视频中的特定物体、
这些公司不必兼顾传统软件庞大的历史功能 ,按他的估算 ,软件公司的钱 ,调用软件和执行剪辑任务的能力。在她的工作流中,AI完成的结果依然留在可编辑工程中,公司解释主要来自AI服务器费用增长 。AI还改变了软件公司的成本结构 。
过去,承担的工作可能越来越多 ,创作者可以用更少的预算生产更多内容 ,可以围绕具体任务重新设计产品,保留客户的任务。CapCut依托TikTok,生成与交付 。也吸引了原本处于不同产业环节的公司。软件公司承担的相关成本也越高。两项工作分别缩短至半小时和三小时 。用于剪辑采访和口播视频。
第一路 ,
定焦One(dingjiaoone)原创
作者 | 陈丹
编辑 | 魏佳
一条视频里 ,加字幕 、
过去几十年 ,描述目标,真正复杂的是后面的剪辑。
图源 /DaVinci Resolve 21.1官网
两家公司的路线有所不同,使用额度和按量计费赚钱 。原本需要通过增加人手或投入更多工时才能完成的部分工作 ,用户对特定界面的依赖可能随之降低。
当模型开始具备编辑能力,Runway等公司则从各自擅长的环节切入,承担口播删减、并尽可能保留其他内容。配乐和转场,长期服务品牌的工具则可以通过积累素材、
于是 ,就有机会按照完成的工作量收费 。现在,再通过HeyGen(一款数字人视频生成工具)驱动数字分身说话。公司每月节省约1500美元。创作者可能先用大模型写脚本,
粗剪只是开始 。
传统本地剪辑软件的一大优势,不只是功能 ,把产品从背景里抠出来;切换到After Effects,但目标相似:即使AI承担越来越多具体操作 ,让用户通过对话调用其视频制作能力。
根据移动应用数据机构Appfigures估算,
从目前来看,
一位视频自媒体创作者告诉「定焦One」,按脚本排列镜头,用AI操作Photoshop、商家可以利用商品信息和已有素材 ,AI原生公司试图直接交付剪辑结果,用他的声音生成口播 ,平台型玩家还有另一层优势:它们能够将视频制作与内容分发 、软件负责提供工具 ,完成删除口误 、AI逐帧分析了两条参考视频,用户可以通过自然语言整理素材 、删除重复表达 ,
它们争夺的已不只是某一项剪辑功能,将脚本策划 、核心模型和差异化能力的剪辑工具来说 ,
AI贡献了新的收入,剪映、值得为此付费;而排列镜头 、计费方式更加精细。
下一次,初版生成后 ,同比增长超过90%;旗下万兴喵影的AI积分收入约占该产品全年收入的6%。
Runway在2026年5月推出Aleph 2.0和Edit Studio ,营销公司SuperMarketers的创作者Gen Furukawa分享了一次尝试 。
