阿里投完可靈，又投了愛詩30億的C輪

“AI視頻，是繼AI Coding之后第二個跑通大規模商業化的AI賽道”。這個判斷正在被資本用真金白銀驗證。據我了解，AI視頻公司愛詩科技近期完成了整體C輪融資，融資總金額接近30億元人民幣。

其中，C+輪由阿里巴巴領投，Lollapalooza Capital（王慧文家辦）、常春藤資本、惠遠資本、鐘鼎資本、韓國未來資產、OCBC生態下Lion X基金、藍色光標、CloudAlpha、iGlobe Partners等十余家國內外機構參與投資。

今年3月，愛詩科技剛完成了由三七互娛、亦莊國投、眾為資本、儒意控股、國泰君安創新投、鼎暉投資、鼎暉百孚、鼎暉香港基金等機構投資的C輪融資。

愛詩在半年內連獲兩輪加注。融資將主要用于視頻生成基礎模型、實時世界模型、全球化產品增長和產業場景落地。

此前7月3日，快手公告，可靈完成近30億美元融資，投后估值180億美元，可靈的估值已經達到快手市值的3/4。一周之內,賽道兩端各落一筆重注——AI視頻的決賽圈,正在快速收攏。

這輪融資，阿里是最有意思的角色。應該說，阿里全盤復制了在大語言模型的覆蓋式打法，把市面上主流的AI視頻模型基本都投了，除了Seedance。盤一盤阿里最近的動作，愛詩科技這里，B輪時，阿里曾領投愛詩科技6000萬美元B輪融資，到了C+輪又繼續加注，堪稱重倉。

另外，阿里云也在B輪和C輪領投了生數科技，螞蟻這邊也投資了演語科技的B+輪，阿里還剛剛參與了可靈的融資，也是全球視頻生成賽道最大的一筆融資?；秀遍g好像又回到了LLM大語言模型的時期，阿里不僅自研Qwen，還幾乎包攬了所有頭部初創企業——智譜、Minimax、kimi、百川和零一萬物，前段時間還傳出參與投資階躍星辰的新一輪融資，如果成真，那大模型六小龍就真的被阿里“包圓”了。

參考LLM，很顯然阿里認為視頻生成這個賽道足夠大，需要不止一個選手。但這套打法的遠不止“廣撒網、押賽道”這么簡單。自研大模型、重金投資、算力服務、場景生態，這是阿里已經在大模型時期反復驗證過能跑通的邏輯，如今被原封不動平移到了視頻生成賽道，甚至執行得更激進。不過比較有意思的是，AI視頻市場規模大了10倍，但決賽圈玩家越來越少了，而且主要是中國玩家。

行業格局上，AI視頻模型也與LLM不一樣。LLM相關的大廠、海外公司、六小龍這些各有優勢，沒誰擁有絕對的統治力。但AI視頻模型不一樣，首先國內視頻模型相比國外擁有絕對優勢，無論是成本還是質量，而國內呢，Seedance的調用量斷層式領先。

因此，無論是基本盤電商、云服務，還是模型層LLM、視頻模型，如何應對字節，是阿里的長期戰略命題，當然也是其他大廠和創業公司的

Lollapalooza Capital是王慧文的家辦。老王從美團退休之后，投的項目基本都跟AI相關。今年6月，王慧文投資了AI視頻公司Sand.AI，徐新也投了這家公司。在Lollapalooza Capital看來，視頻生成是“重要投資方向，視頻生成的發展會產生多個大創新機會，會有多個成功的創業公司”。我想這也是王慧文同時押注愛詩科技和Sand.AI的原因。

為了解愛詩科技這輪融資的一些細節，我在未來科技大廈的辦公室見到了愛詩科技聯合創始人、總裁謝旭璋。

三年多前，他的身份還是光源資本的執行董事，王長虎曾擔任字節跳動視覺技術負責人，主導多項核心視覺算法，從0到1支撐了抖音與TikTok等國民級視頻產品的建設和發展。

2023年年初，AI視頻生成還屬于非共識方向?！澳莻€時間點，所有人都在講大語言模型，沒幾個人在做視頻生成。就我們都非?？春眠@個方向的潛力，聊了幾次，覺得那就一塊做吧?！?/p>

因此，全世界都以為AI就是ChatGPT的時候，他們選了視頻生成這個方向。謝旭璋看了六七年移動互聯網，王長虎做了十幾年AI視頻技術，他們對“視頻在未來會變成什么”這件事是有肌肉記憶的。

目前，愛詩全球用戶已經超過1.5億，不少普通用戶用愛詩做出了第一支“人生視頻”。愛詩也最早上線了實時互動視頻模型PixVerse R1，可以讓用戶可以自由創造數字世界，并且通過語言或操作實時互動。在愛詩內部，他們管這個叫“言出法隨”。

最近愛詩上線了首個實時視頻游戲引擎PixVerse Game。游戲是世界模型/實時視頻模型最硬的試煉場。因為游戲不只要畫面，還要規則、反饋、角色一致性、情緒遞進、互動結果。能在游戲里跑起來，才說明實時互動模型從“可看”走向“可玩”。

按照謝旭璋的說法，他們在技術落地探索的重要場景是AI Native游戲，讓AI去改變游戲制作和游玩的方式。類似Roblox、Minecraft的“創造即游玩”體驗，在AI時代可能會大量出現。

以下是我們的對話，經投中網編輯：

AI視頻，玩家更少但更好玩了

張楠：之前Meta出了個消息，把整個科技算力板塊全帶崩了。業內紛紛猜測，是不是大模型Scaling Law已經到盡頭了，泡沫開始破裂了？

謝旭璋：我比較樂觀，覺得剛剛開始?，F在不管Coding還是視頻，都有實際的商業場景，包括以后更多的AI應用場景，都剛剛開始。模型能力沒有到頂，應用場景也剛有幾個大的突破。

張楠：從2022年ChatGPT出來之后，我感覺應用和基礎模型能力之間在資本市場上有些此消彼長，每次大家覺得基礎模型到頂了，就期盼應用來一波；應用發現不如預期，那邊模型又有突破，比如DeepSeek之類的?，F在可能又到了新的周期。你有這種感覺嗎？

謝旭璋：我們自己就做模型和應用。我們這個行業，一直在從非共識變成逐漸有共識。我之前經常說，這行業很特別——行業越大，參與者越少。別的AI賽道應該是行業越大參與者越多，但視頻行業是行業最小的時候參與者最多，行業越大參與者越少，因為技術還是難的，需要的資源又很多，大部分人跟不上，過程中玩家越來越少了。

比如視頻Agent年初火過一波，但因為大模型迭代，關注度又少了一點，大模型確實覆蓋了一些之前的應用側能力。在視頻模型還遠遠沒有到能力上限的時候，基于過去模型效果去搭的工作流或者產品，可能會被未來的模型升級覆蓋掉。

張楠：這跟Anthropic的CEO Dario表達一致，如果你要做應用，要找到有自己護城河的場景，否則一旦模型能力升級，純粹的工具類應用就會很被動?？伸`融資完成了，你會關注競爭對手的動作嗎？

謝旭璋：我沒有主動關注，我們希望大家能繼續一起把市場做大，蛋糕做大。

張楠：這跟具身智能的狀態挺不一樣，具身那邊競爭非常敏感、非常激烈。視頻生成模型好像沒這么緊繃。

謝旭璋：我們當然很關注可靈，可靈做得蠻好。但我們更關注自己做得好不好。同行融得怎么樣，對我們來說不是決定性因素。某種程度上，我們挺希望同行都融得多多的，這說明賽道在起飛。比如Coding，基本上這次把智譜給拉起來了。我剛去美國跑了一圈，很多美國同行都已經放棄這個賽道了。

張楠：是因為Sora嗎？

謝旭璋：不是，可能國內廠商的迭代速度太快太卷了。全球權威榜單上，海外創業公司的模型在10名、20名開外。他們融了很多錢，但沒做出來。所以這個行業里，國內團隊競爭力還是比較強的。

張楠：視頻大模型目前看，最重要的參與方大部分還是國內玩家，為什么？

謝旭璋：視頻模型頭部模型都不開源，對原創技術水平還是要求非常高。對創業團隊來說，從工程化到模型架構到數據，方方面面的難度都很多。如果沒有非常頂級的視頻技術團隊，很難在這種大規模又未知的技術探索上做好。

中國創業團隊在這個方向還是非常猛的，因為過去5到10年，全世界最重要的視頻技術和產品創新都發生在國內。它們背后的技術是最難的，它們面臨的業務復雜度、要解決的視頻相關的AI問題，是海外所有公司都沒有想象過的難度。

張楠：視頻生成模型這塊，你們心里有一個大概的梯隊排名嗎？

謝旭璋：全球范圍的話，可以看第三方的榜單。目前Seedance肯定是大家公認的，模型質量和效果各方面比較好?？伸`、愛詩也做了很多高質量工作，視頻模型一直隨著時間發展，處在一個大家你追我趕的狀態。

張楠：市場上做視頻生成模型的玩家可能也沒有太多，你們的風格是什么？

謝旭璋：我覺得我們相對比較務實，比較腳踏實地。我們的認知或者基因里，不是純科研、純學術的團隊。我們希望做出來好的模型，并且這個好的模型能變成好的產品和用戶價值，獲得規?；虡I收入。這是我們的目標。

張楠：你們有在做世界模型嗎？

謝旭璋：我們有實時視頻世界模型——通過視頻的方式去復制世界、理解世界運行規律，同時產生有意義的高用戶價值的業務場景，這是我們更關注的事。

世界模型這個概念目前還處在一個相對比較科研的階段，但我們覺得視頻模型的賽道空間非常大，全世界Token消耗最大的場景之一就是AI視頻。

Google Genie系列對可交互環境生成的研究，以及PixVerse R1對實時互動視頻世界的嘗試，都是在構造數字世界。也就是說，模型不是只生成一段內容，而是能夠生成一個可持續、可交互、可變化的數字環境，尤其是在游戲等實時互娛場景落地潛力特別巨大。

三年前我們創業的初心是，如果AI能輔助更多人創作優質內容，整個內容創作到分發的生態都會有大的變革，里面有巨大的商業價值?，F在這個事比三年前更清晰了。

至于大家講的更物理層面的、跟具身智能相關的世界模型，對我們當前來說不是目前最重要的事情。

ARR有迷惑性，AI視頻被低估

張楠：目前整體AI市場都非?；鸨l都不知道到底是不是泡沫，所以要更多儲備資金？

謝旭璋：我覺得AI視頻肯定不是泡沫，因為它實打實有規模化收入，這是一個已經有商業驗證、影響了幾億人的行業。三年前大家可以說AI視頻有泡沫，今天我覺得它還是被低估的。

張楠：收入方面能呢？

謝旭璋：到去年下半年，我們大概是超過4000萬美金的ARR年化收入?，F在還在持續穩定增長，估計到年底會有幾倍的增長。海外占90%以上。

張楠：為什么國內場景這么多，收入卻上不去？是因為毛利不行嗎？

謝旭璋：更多是我們在早期業務方向上的選擇。早期團隊人比較少，沒有那么多精力做這么多市場。當時判斷海外付費意愿各方面對創業公司更友好，就先做海外市場。國內市場是全球其中一個重要市場，但我們會看可量化指標決定在哪個市場做更大投入。目前看，在我們產品上國內的投入產出比不如海外。

張楠：你們出海的策略是什么？

謝旭璋：我們先看GDP高的地方。先發了英文版，然后德語、日語、法語，按照GDP分布來分語種。當然英語是第一個，我們24年開始上線產品。

張楠：為什么一開始就選擇英語市場？

謝旭璋：我們首發了英文網站，量就自然而然起來了。更多是結果反饋后驗——上了英語之后，發現巴西也有不錯的量，雖然我們沒有葡語選項，但巴西有很多人在沒有語言支持的情況下也在用，那我們就上了葡語。不是“指哪打哪”，是先上線看結果再迭代。

我們早期做增長很有意思。我上一份工作的時候，投過字節做早期增長的朋友。后來我們上線網頁端時，我就問大哥這個增長怎么做？剛創業不知道怎么推。他說他也沒做過呀，這個AI的網頁端產品誰做過呀，AI產品的網頁端誰做過？所以我們就是摸著石頭過河，24年初上線的時候，全世界沒幾個AI視頻的網站。很多推廣渠道和增長方式都是我們自己一個個試、試完再迭代出來的。

本質上是做Ai產品的增長和做移動互聯網產品的增長，在2023年那個階段是很不一樣的，沒有成熟可復用的經驗，都得自己來探索無人區。

張楠：去年4000萬美金的ARR，這個在行業里算什么水平？

謝旭璋：我覺得現在ARR這個詞比較有迷惑性?；ヂ摼W里有GMV也有收入，GMV跟收入是同一個標準。但在AI行業里，所有收入類型都被歸成了ARR。

對于像我們這種自研模型公司，這可能不是最公平的標準。我們是一個高質量自營模型的收入，有大幾十個點的毛利，跟平臺模式的GMV是兩個概念。我一直覺得ARR這個詞不完全準確，以后可能會有新的、更好的財務或商業描述來定義公司的商業化水平。

張楠：你覺得應該用什么指標？

謝旭璋：收入就應該是收入，很簡單的財務指標，revenue。比如我們也知道，阿里巴巴當年C2C模式的收入跟自營電商的收入性質是不一樣的。最近我也跟很多創投行業的也朋友們在聊，感覺大家天天看ARR可能有迷惑性，可能會Miss掉一些比較大的機會。

張楠：你們現在的收入結構是什么樣的？

謝旭璋：C端占絕對多數，大概百分之七八十。C端包括專業用戶（prosumer）和普通人，這兩個加起來占絕對多數，

我們有全世界超過1.5億的用戶，其中超過一半是沒有做過視頻的人，我們在幫助很多人做人生中第一個可以被發布的視頻。當然我們也有為專業創作者服務的畫布等工具產品，但幫普通人通過AI創作自己的想象世界，是我們非常享受的。

張楠：有兩個問題。第一，我也玩過這些AI視頻工具，但對留存率和付費率存疑。第二，有些平臺模式的AI視頻公司，他們也在打造這種C端的生態，包括Seedance，字節有自己的短劇，有自己的TikTok平臺，可能是一個更大的生態概念。你怎么看？

謝旭璋：我覺得很有意思的是，大家總會把AI視頻看成一個垂直行業，好像只能有一種產品形態。但實際上，AI視頻是對整個視頻生態的變化或升級。這個生態里不是只有專業創作——電視臺還在，電影院還在，長視頻有那么多平臺，短視頻有那么多平臺，還有直播、電商、視頻游戲。

視頻相關有很多很多應用方向。如果看第三方數據，在幾乎所有獨立的視頻生成平臺或移動端應用里，我們的留存和粘性是非常領先的。

很多商業模式在AI時代被妖魔化了

張楠：我見過一種觀點，說收入是有高下的，如果單純從C端來的收入，不如穩定的API和訂閱收入。你同意嗎？

謝旭璋：這個觀點有點意思。我創業前看了六七年移動互聯網。經典互聯網理論或商業邏輯里，收入沒有高低貴賤之分，可能有不同商業模式的差異，王者榮耀是單次充值，抖音是廣告收費，B端會有訂閱等等，但肯定不應該在AI時代被絕對化妖魔化。

公平的標準應該是毛利、續費率，有很多標準。但絕對不能地說to B的API消耗就比C端收入高級，這挺荒謬的。

張楠：但資本市場已經有了很大差別。比如智譜和MiniMax同時上市，一開始MiniMax市值比智譜高很多，現在智譜是Minimax好幾倍。

謝旭璋：它們兩個上市的市值差距，真的是因為一個做to B一個做to C嗎？歸因是很復雜的。一月份、二月份的觀點可能又不一樣。公司基本面、技術好不好、團隊能力、收入增長速度、毛利，有很多因素影響市值，包括二級市場情緒。

不能說智譜股價比MiniMax高，就說明to B比to C高級，這肯定不正確。首先沒有合理歸因，其次它們股價差異有很多因素。長期看，兩者都是能做好的。

我們可以看上一個時代，有多少to B API調用的公司規?；蚴兄当萾o C收入的公司大？to C里有多少百億、千億美金的互聯網平臺？但有多少to B軟件服務做到了百億美金級別？比例非常極端。

AI時代會不一樣，但依然沒有說to C收入會劣于to B收入的道理。只是不同商業模式——你可以對比毛利，如果毛利更高是更高貴，那可以。但你不能說普通人付的錢就不如企業API調用付的錢，這不合理。

張楠：現在整體市場競爭環境怎么樣？

謝旭璋：這行業很特別，行業最小的時候競爭最激烈，行業越來越大的時候競爭反而平緩一些。Sora上線之后，兩年半前這行業最熱鬧，全世界有幾十家公司說要做AI視頻生成。一年前大概十幾二十家，現在可能就幾家。但行業的收入規模在逐年放大5倍、10倍。因為技術實在太難了，參與者越來越少。

對我們來說，當然有很領先的模型需要追趕，但我們對技術信心比較足。過去兩三年一直能保持第一梯隊，有些時間點我們是跑在最前面的。這一代或未來的模型，我們也能持續保持優勢。從宏觀競爭格局來說，參與者很少。

張楠：所以你覺得競爭并沒有那么飽和？市場經過激烈廝殺已經走到現在？

謝旭璋：只剩幾家了。不是因為激烈廝殺，技術大家都閉源，各自研發，技術足夠難，資源消耗多，很多會在中途轉型。

張楠：你們視頻訓練怎么做的？

謝旭璋：創業以來，我們就自己采集數據、自研模型架構、工程優化。

張楠：你覺得Pixverse現在是一款工具嗎？視頻生成的工具未來會變成一種基礎設施嗎？

謝旭璋：我們看互聯網時代的工具，最大的大概10億美金或幾十億美金估值。但AI時代，比如Anthropic的Claude Code，按定義它也是工具，但他已經是1萬億美金估值的工具了。AI時代的工具一定有些不一樣，模型和工具的邊界在模糊。

視頻行業里，如果我們要對標的話，現在全行業的重要命題是盡快做出比肩Seedance 2甚至更好的模型，這是一個模型前置的問題。

張楠：愛詩創業三年左右，有什么心得、經驗教訓或者故事？

謝旭璋：我是經常會有那種昨日重現的感覺。比如Sora 1發布的時候，2024年春節，全世界都在討論。今年春節前后Seedance 2發布，行業突然變得很熱鬧很火。去年Sora 2發布時也有很多熱議。對我們來說，比較重要的經驗是，可能有很多噪音，要在噪音里面找到你自己堅持的東西，以及你在行業里獨特的競爭方向和戰略選擇。

張楠：是不是因為AI的變革速度比互聯網更快，讓你有點恍惚？

謝旭璋：互聯網時代每天有很多新的應用，但大部分應用都是可被解釋、可被理解的。AI時代，因為有模型這個巨大的、快速進化的變量在，你很難預測明天發生的事。你可能用今天的邏輯或思考框架沒法理解。

就像剛才討論的工具，互聯網里怎么可能蹦出來一個1萬億美金的工具？但AI時代就會有截然不同的形態和物種。這讓我很興奮。每天因為模型和應用的同步演進，導致有非常多新物種誕生，你要去理解新物種，在噪音和機會中找到你能看明白的路，去選擇那些地方走。不可預測性，每天不一樣。

對抗平庸的重力

張楠：王長虎是字節出身的，算法和視覺的負責人。他帶來了字節哪些“好東西”？

謝旭璋：字節有很多先進的方法論和工作文化，這個很寶貴。長虎在字節積累了非常多的視頻技術經驗和認知。另外很重要的就是非常扁平、非常務實的工作方法，對我們過去幾年的發展非常有幫助。

張楠：務實怎么解釋？

謝旭璋：我們很多東西都是手上要看可量化的指標，對事不對人，做合理歸因。字節的基因，和AI native的戰斗力，在做這種非常未知、不可預測的行業里面，讓我們有很好的作戰秩序。大公司肯定有各種問題，但大公司有資源。我們也在慢慢人多起來，現在100多個人，希望在團隊擴大的過程中，盡量不要帶入大公司的病。

我們非常看重AI native能力的建設，公司同事每天都在交流群里分享AI提效和產品構建的想法，很多人的介紹文檔都會寫自己的AI實踐。公司也給大家發放不小的補貼，去訂閱企業版的GPT等等趁手的AI模型與工具。

張楠：版權問題你們怎么看？全行業可能都有這個問題。

謝旭璋：我們在很早的時候就在版權這做了很多限制?，F在也在跟很多版權方探討合作，希望用合規的方式來做。比如最近我們跟《足球小將》有合作，拿了官方授權，用戶可以在我們平臺里制作相關內容。我們希望用這種方式，讓用戶可以和IP做二次創作、共創。今年還跟國內海外更多的版權方在探討合作。

張楠：那愛詩相比純平臺型的AI視頻公司有什么優勢，他們可能有更多這類運營的資源放在這上面？

謝旭璋：我們有自研模型。視頻的社區是很不一樣的物種。按用戶量來說，我們可能是全世界用戶量最大的AI視頻平臺，全球超過1億用戶，所以從某種程度上，我們有全世界最大的AI原生創作者群體。我們也在產品里面嘗試建立一些社區化的運營方式。我們面臨的是基礎模型的競爭，也有基于自研模型獨特的應用場景。

張楠：你是怎么跟王長虎一起出來創業的？

謝旭璋：我之前在光源資本。跟很多字節出來的創業者有過合作，也有投資。我22年年底想出來創業做GenAI的時候，他們就說有個前同事叫長虎。2023年年初，全中國想做AI視覺或者視頻生成方向的人不多。那個時間點，所有人都在講大語言模型。我們倆剛好都想干，聊了幾次，覺得那就一塊做吧。

難的地方是Sora第一次發布的時候。第一年很難，我們要告訴大家，為什么創業公司也能做出來跟OpenAI媲美的視頻大模型。你怎么說都沒人信，只能把它做出來。我花了大概半年時間把它做出來了，那半年對我們的來說是很難的。

張楠：這半年難在哪？

謝旭璋：因為我們很堅持要自研模型，但有很多聲音說，你怎么可能跟OpenAI或者跟其他公司競爭？你為什么還要這么堅持？我們要對抗很多"平庸的重力"。內部、外部都會有不一樣的聲音，這時候你要堅持，執著地堅持自己的判斷，這是難但正確的事。

那時候融A輪，融資也很困難。因為那時候很難說服別人投我們，也很少數投資人會相信一個創業公司能自研視頻大模型出來。更多時候不是說服，是他們先相信了，然后找到了愛詩。

所以只要有人投我們就拿，就有了A后面5個+，很多人說“怎么有A++++這種融資”。原因就是那時候不好融，有少量愿意相信的投資人就快速交易，小步快跑。

張楠：AI發展這么快，創業以來，最大的變化和沒變的東西是什么？

謝旭璋：沒變的是，從Day One就要做AI視頻生成，到今天也沒有變。經歷了沒有AI視頻、到有AI視頻、到規模變得很大、再到很多人轉去做世界模型，我們一直比較堅定——AI視頻生成模型和應用是我們最重要的投入方向。

變的是，沒有想到這行業發展會這么快。今天早上跟一個最早期的股東交流，他翻出2023年給我們做的財務預測，當時他們為了投我們，肯定寫得比較樂觀，但用最樂觀的預測也沒預測到我們或行業的收入增速。而且現在還有進一步加速的空間。

張楠：這跟大語言模型有點像，從共識到非共識再到共識的過程。但大語言模型當時雖然百花齊放，現在至少跑也出來了智譜、MiniMax、Kimi、階躍星辰等，也有好幾家上市了。視頻模型給人感覺除了大廠之外，跑出來的公司沒那么多。

謝旭璋：視頻模型本來就晚一兩年時間。就像世界模型現在也剛出來，需要時間。而且國內Token消耗也好，收入體量也好，視頻模型的量級都大于語言模型了。這個行業有加速度。但還是因為技術確實比較難，開源模型也比較少，而且確實多模態訓練相比而言更加昂貴。

張楠：所以你現在會比之前舒服很多嗎？包括融資壓力？

謝旭璋：壓力更多來自自己。要讓自己擺脫平庸，不能讓自己太舒服。讓自己太舒服一定是有問題。雖然我們排名和各方面都還不錯，但模型肯定還不夠好，應用也有很多問題。

對我們來說，行業認可，儲備了足夠的資金，要想的是怎么更努力接近目標，比如，以后會不會有10億級別的用戶用愛詩做AI視頻？現在已經1億多了，我覺得沒有多遠了，理論上，能做視頻的人應該比能寫代碼的人多。

張楠：你們這輪之前包括之前的輪次里有國資嗎？投的邏輯是什么？

謝旭璋：有，挺多國資支持我們的。更多是國資本身就是現在整個中國科技企業的重要投資方，國家也很支持AI和科技產業發展。在合適的條款條件下，我們非常擁抱國資的參與。

張楠：你覺得AI視頻有沒有一個類似風向標的標志事件？比如寒武紀破萬億了，摩爾線程上市漲了10倍。

謝旭璋：我覺得現在此時此刻，就在發生的這個時間點。國內AI視頻廠商一天的Token消耗量已經非常非常大了，大于其他所有AI賽道?？伸`融了非常多的錢，我們也融了一些錢，期待做非常大的收入。我覺得已經在這個時刻了。更大的風向標是1月初智譜AI上市，對大家來說還是指明了一些路，愛詩在模型技術上，每年都會有數倍增長的投入，所以業務上一直追求做比較高毛利的收入。

張楠：你們有盈利的計劃嗎？

謝旭璋：暫時沒有。整個訓練加推理集群在萬卡級別，租卡訓練，這是一筆非常大的開銷。

張楠：有遇到很想讓他投但被拒絕的投資人嗎？

謝旭璋：最近沒有遇到過，更多是沒法讓所有人都參與。之前是我們想拿很多人的錢，但絕大部分投資人都沒有投我們。中國可能有幾百上千家投資機構，我們的股東就幾十家。

大部分投資人當時覺得：Sora這么好，創業公司怎么可能繼續做呢？一級市場投資很有意思，很多非共識快速被驗證或證偽。即使在今天，我認為AI視頻生成方向會有創業公司的一席之地，這件事仍然是一個非共識。