"AI 视频，是继 AI Coding 之后第二个跑通大规模商业化的 AI 赛道 "。这个判断正在被资本用真金白银验证。据我了解，AI 视频公司爱诗科技近期完成了整体 C 轮融资，融资总金额接近 30 亿元人民币。

其中，C+ 轮由阿里巴巴领投，Lollapalooza Capital（王慧文家办）、常春藤资本、惠远资本、钟鼎资本、韩国未来资产、OCBC 生态下 Lion X 基金、蓝色光标、CloudAlpha、iGlobe Partners 等十余家国内外机构参与投资。

今年 3 月，爱诗科技刚完成了由三七互娱、亦庄国投、众为资本、儒意控股、国泰君安创新投、鼎晖投资、鼎晖百孚、鼎晖香港基金等机构投资的 C 轮融资。

爱诗在半年内连获两轮加注。融资将主要用于视频生成基础模型、实时世界模型、全球化产品增长和产业场景落地。

此前 7 月 3 日，快手公告，可灵完成近 30 亿美元融资，投后估值 180 亿美元，可灵的估值已经达到快手市值的 3/4。一周之内 , 赛道两端各落一笔重注—— AI 视频的决赛圈 , 正在快速收拢。

这轮融资，阿里是最有意思的角色。应该说，阿里全盘复制了在大语言模型的覆盖式打法，把市面上主流的 AI 视频模型基本都投了，除了 Seedance。盘一盘阿里最近的动作，爱诗科技这里，B 轮时，阿里曾领投爱诗科技 6000 万美元 B 轮融资，到了 C+ 轮又继续加注，堪称重仓。

另外，阿里云也在 B 轮和 C 轮领投了生数科技，蚂蚁这边也投资了演语科技的 B+ 轮，阿里还刚刚参与了可灵的融资，也是全球视频生成赛道最大的一笔融资。恍惚间好像又回到了 LLM 大语言模型的时期，阿里不仅自研 Qwen，还几乎包揽了所有头部初创企业——智谱、Minimax、kimi、百川和零一万物，前段时间还传出参与投资阶跃星辰的新一轮融资，如果成真，那大模型六小龙就真的被阿里 " 包圆 " 了。

参考 LLM，很显然阿里认为视频生成这个赛道足够大，需要不止一个选手。但这套打法的远不止 " 广撒网、押赛道 " 这么简单。自研大模型、重金投资、算力服务、场景生态，这是阿里已经在大模型时期反复验证过能跑通的逻辑，如今被原封不动平移到了视频生成赛道，甚至执行得更激进。不过比较有意思的是，AI 视频市场规模大了 10 倍，但决赛圈玩家越来越少了，而且主要是中国玩家。

行业格局上，AI 视频模型也与 LLM 不一样。LLM 相关的大厂、海外公司、六小龙这些各有优势，没谁拥有绝对的统治力。但 AI 视频模型不一样，首先国内视频模型相比国外拥有绝对优势，无论是成本还是质量，而国内呢，Seedance 的调用量断层式领先。

因此，无论是基本盘电商、云服务，还是模型层 LLM、视频模型，如何应对字节，是阿里的长期战略命题，当然也是其他大厂和创业公司的

Lollapalooza Capital 是王慧文的家办。老王从美团退休之后，投的项目基本都跟 AI 相关。今年 6 月，王慧文投资了 AI 视频公司 Sand.AI，徐新也投了这家公司。在 Lollapalooza Capital 看来，视频生成是 " 重要投资方向，视频生成的发展会产生多个大创新机会，会有多个成功的创业公司 "。我想这也是王慧文同时押注爱诗科技和 Sand.AI 的原因。

为了解爱诗科技这轮融资的一些细节，我在未来科技大厦的办公室见到了爱诗科技联合创始人、总裁谢旭璋。

三年多前，他的身份还是光源资本的执行董事，王长虎曾担任字节跳动视觉技术负责人，主导多项核心视觉算法，从 0 到 1 支撑了抖音与 TikTok 等国民级视频产品的建设和发展。

2023 年年初，AI 视频生成还属于非共识方向。" 那个时间点，所有人都在讲大语言模型，没几个人在做视频生成。就我们都非常看好这个方向的潜力，聊了几次，觉得那就一块做吧。"

因此，全世界都以为 AI 就是 ChatGPT 的时候，他们选了视频生成这个方向。谢旭璋看了六七年移动互联网，王长虎做了十几年 AI 视频技术，他们对 " 视频在未来会变成什么 " 这件事是有肌肉记忆的。

目前，爱诗全球用户已经超过 1.5 亿，不少普通用户用爱诗做出了第一支 " 人生视频 "。爱诗也最早上线了实时互动视频模型 PixVerse R1，可以让用户可以自由创造数字世界，并且通过语言或操作实时互动。在爱诗内部，他们管这个叫 " 言出法随 "。

最近爱诗上线了首个实时视频游戏引擎 PixVerse Game。游戏是世界模型 / 实时视频模型最硬的试炼场。因为游戏不只要画面，还要规则、反馈、角色一致性、情绪递进、互动结果。能在游戏里跑起来，才说明实时互动模型从 " 可看 " 走向 " 可玩 "。

按照谢旭璋的说法，他们在技术落地探索的重要场景是 AI Native 游戏，让 AI 去改变游戏制作和游玩的方式。类似 Roblox、Minecraft 的 " 创造即游玩 " 体验，在 AI 时代可能会大量出现。

以下是我们的对话，经投中网编辑：

AI 视频，玩家更少但更好玩了

张楠：之前 Meta 出了个消息，把整个科技算力板块全带崩了。业内纷纷猜测，是不是大模型 Scaling Law 已经到尽头了，泡沫开始破裂了？

谢旭璋：我比较乐观，觉得刚刚开始。现在不管 Coding 还是视频，都有实际的商业场景，包括以后更多的 AI 应用场景，都刚刚开始。模型能力没有到顶，应用场景也刚有几个大的突破。

张楠：从 2022 年 ChatGPT 出来之后，我感觉应用和基础模型能力之间在资本市场上有些此消彼长，每次大家觉得基础模型到顶了，就期盼应用来一波；应用发现不如预期，那边模型又有突破，比如 DeepSeek 之类的。现在可能又到了新的周期。你有这种感觉吗？

谢旭璋：我们自己就做模型和应用。我们这个行业，一直在从非共识变成逐渐有共识。我之前经常说，这行业很特别——行业越大，参与者越少。别的 AI 赛道应该是行业越大参与者越多，但视频行业是行业最小的时候参与者最多，行业越大参与者越少，因为技术还是难的，需要的资源又很多，大部分人跟不上，过程中玩家越来越少了。

比如视频 Agent 年初火过一波，但因为大模型迭代，关注度又少了一点，大模型确实覆盖了一些之前的应用侧能力。在视频模型还远远没有到能力上限的时候，基于过去模型效果去搭的工作流或者产品，可能会被未来的模型升级覆盖掉。

张楠：这跟 Anthropic 的 CEO Dario 表达一致，如果你要做应用，要找到有自己护城河的场景，否则一旦模型能力升级，纯粹的工具类应用就会很被动。可灵融资完成了，你会关注竞争对手的动作吗？

谢旭璋：我没有主动关注，我们希望大家能继续一起把市场做大，蛋糕做大。

张楠：这跟具身智能的状态挺不一样，具身那边竞争非常敏感、非常激烈。视频生成模型好像没这么紧绷。

谢旭璋：我们当然很关注可灵，可灵做得蛮好。但我们更关注自己做得好不好。同行融得怎么样，对我们来说不是决定性因素。某种程度上，我们挺希望同行都融得多多的，这说明赛道在起飞。比如 Coding，基本上这次把智谱给拉起来了。我刚去美国跑了一圈，很多美国同行都已经放弃这个赛道了。

张楠：是因为 Sora 吗？

谢旭璋：不是，可能国内厂商的迭代速度太快太卷了。全球权威榜单上，海外创业公司的模型在 10 名、20 名开外。他们融了很多钱，但没做出来。所以这个行业里，国内团队竞争力还是比较强的。

张楠：视频大模型目前看，最重要的参与方大部分还是国内玩家，为什么？

谢旭璋：视频模型头部模型都不开源，对原创技术水平还是要求非常高。对创业团队来说，从工程化到模型架构到数据，方方面面的难度都很多。如果没有非常顶级的视频技术团队，很难在这种大规模又未知的技术探索上做好。

中国创业团队在这个方向还是非常猛的，因为过去 5 到 10 年，全世界最重要的视频技术和产品创新都发生在国内。它们背后的技术是最难的，它们面临的业务复杂度、要解决的视频相关的 AI 问题，是海外所有公司都没有想象过的难度。

张楠：视频生成模型这块，你们心里有一个大概的梯队排名吗？

谢旭璋：全球范围的话，可以看第三方的榜单。目前 Seedance 肯定是大家公认的，模型质量和效果各方面比较好。可灵、爱诗也做了很多高质量工作，视频模型一直随着时间发展，处在一个大家你追我赶的状态。

张楠：市场上做视频生成模型的玩家可能也没有太多，你们的风格是什么？

谢旭璋：我觉得我们相对比较务实，比较脚踏实地。我们的认知或者基因里，不是纯科研、纯学术的团队。我们希望做出来好的模型，并且这个好的模型能变成好的产品和用户价值，获得规模化商业收入。这是我们的目标。

张楠：你们有在做世界模型吗？

谢旭璋：我们有实时视频世界模型——通过视频的方式去复制世界、理解世界运行规律，同时产生有意义的高用户价值的业务场景，这是我们更关注的事。

世界模型这个概念目前还处在一个相对比较科研的阶段，但我们觉得视频模型的赛道空间非常大，全世界 Token 消耗最大的场景之一就是 AI 视频。

Google Genie 系列对可交互环境生成的研究，以及 PixVerse R1 对实时互动视频世界的尝试，都是在构造数字世界。也就是说，模型不是只生成一段内容，而是能够生成一个可持续、可交互、可变化的数字环境，尤其是在游戏等实时互娱场景落地潜力特别巨大。

三年前我们创业的初心是，如果 AI 能辅助更多人创作优质内容，整个内容创作到分发的生态都会有大的变革，里面有巨大的商业价值。现在这个事比三年前更清晰了。

至于大家讲的更物理层面的、跟具身智能相关的世界模型，对我们当前来说不是目前最重要的事情。

ARR 有迷惑性，AI 视频被低估

张楠：目前整体 AI 市场都非常火爆，但谁都不知道到底是不是泡沫，所以要更多储备资金？

谢旭璋：我觉得 AI 视频肯定不是泡沫，因为它实打实有规模化收入，这是一个已经有商业验证、影响了几亿人的行业。三年前大家可以说 AI 视频有泡沫，今天我觉得它还是被低估的。

张楠：收入方面能呢？

谢旭璋：到去年下半年，我们大概是超过 4000 万美金的 ARR 年化收入。现在还在持续稳定增长，估计到年底会有几倍的增长。海外占 90% 以上。

张楠：为什么国内场景这么多，收入却上不去？是因为毛利不行吗？

谢旭璋：更多是我们在早期业务方向上的选择。早期团队人比较少，没有那么多精力做这么多市场。当时判断海外付费意愿各方面对创业公司更友好，就先做海外市场。国内市场是全球其中一个重要市场，但我们会看可量化指标决定在哪个市场做更大投入。目前看，在我们产品上国内的投入产出比不如海外。

张楠：你们出海的策略是什么？

谢旭璋：我们先看 GDP 高的地方。先发了英文版，然后德语、日语、法语，按照 GDP 分布来分语种。当然英语是第一个，我们 24 年开始上线产品。

张楠：为什么一开始就选择英语市场？

谢旭璋：我们首发了英文网站，量就自然而然起来了。更多是结果反馈后验——上了英语之后，发现巴西也有不错的量，虽然我们没有葡语选项，但巴西有很多人在没有语言支持的情况下也在用，那我们就上了葡语。不是 " 指哪打哪 "，是先上线看结果再迭代。

我们早期做增长很有意思。我上一份工作的时候，投过字节做早期增长的朋友。后来我们上线网页端时，我就问大哥这个增长怎么做？刚创业不知道怎么推。他说他也没做过呀，这个 AI 的网页端产品谁做过呀，AI 产品的网页端谁做过？所以我们就是摸着石头过河，24 年初上线的时候，全世界没几个 AI 视频的网站。很多推广渠道和增长方式都是我们自己一个个试、试完再迭代出来的。

本质上是做 Ai 产品的增长和做移动互联网产品的增长，在 2023 年那个阶段是很不一样的，没有成熟可复用的经验，都得自己来探索无人区。

张楠：去年 4000 万美金的 ARR，这个在行业里算什么水平？

谢旭璋：我觉得现在 ARR 这个词比较有迷惑性。互联网里有 GMV 也有收入，GMV 跟收入是同一个标准。但在 AI 行业里，所有收入类型都被归成了 ARR。

对于像我们这种自研模型公司，这可能不是最公平的标准。我们是一个高质量自营模型的收入，有大几十个点的毛利，跟平台模式的 GMV 是两个概念。我一直觉得 ARR 这个词不完全准确，以后可能会有新的、更好的财务或商业描述来定义公司的商业化水平。

张楠：你觉得应该用什么指标？

谢旭璋：收入就应该是收入，很简单的财务指标，revenue。比如我们也知道，阿里巴巴当年 C2C 模式的收入跟自营电商的收入性质是不一样的。最近我也跟很多创投行业的也朋友们在聊，感觉大家天天看 ARR 可能有迷惑性，可能会 Miss 掉一些比较大的机会。

张楠：你们现在的收入结构是什么样的？

谢旭璋：C 端占绝对多数，大概百分之七八十。C 端包括专业用户（prosumer）和普通人，这两个加起来占绝对多数，

我们有全世界超过 1.5 亿的用户，其中超过一半是没有做过视频的人，我们在帮助很多人做人生中第一个可以被发布的视频。当然我们也有为专业创作者服务的画布等工具产品，但帮普通人通过 AI 创作自己的想象世界，是我们非常享受的。

张楠：有两个问题。第一，我也玩过这些 AI 视频工具，但对留存率和付费率存疑。第二，有些平台模式的 AI 视频公司，他们也在打造这种 C 端的生态，包括 Seedance，字节有自己的短剧，有自己的 TikTok 平台，可能是一个更大的生态概念。你怎么看？

谢旭璋：我觉得很有意思的是，大家总会把 AI 视频看成一个垂直行业，好像只能有一种产品形态。但实际上，AI 视频是对整个视频生态的变化或升级。这个生态里不是只有专业创作——电视台还在，电影院还在，长视频有那么多平台，短视频有那么多平台，还有直播、电商、视频游戏。

视频相关有很多很多应用方向。如果看第三方数据，在几乎所有独立的视频生成平台或移动端应用里，我们的留存和粘性是非常领先的。

很多商业模式在 AI 时代被妖魔化了

张楠：我见过一种观点，说收入是有高下的，如果单纯从 C 端来的收入，不如稳定的 API 和订阅收入。你同意吗？

谢旭璋：这个观点有点意思。我创业前看了六七年移动互联网。经典互联网理论或商业逻辑里，收入没有高低贵贱之分，可能有不同商业模式的差异，王者荣耀是单次充值，抖音是广告收费，B 端会有订阅等等，但肯定不应该在 AI 时代被绝对化妖魔化。

公平的标准应该是毛利、续费率，有很多标准。但绝对不能地说 to B 的 API 消耗就比 C 端收入高级，这挺荒谬的。

张楠：但资本市场已经有了很大差别。比如智谱和 MiniMax 同时上市，一开始 MiniMax 市值比智谱高很多，现在智谱是 Minimax 好几倍。

谢旭璋：它们两个上市的市值差距，真的是因为一个做 to B 一个做 to C 吗？归因是很复杂的。一月份、二月份的观点可能又不一样。公司基本面、技术好不好、团队能力、收入增长速度、毛利，有很多因素影响市值，包括二级市场情绪。

不能说智谱股价比 MiniMax 高，就说明 to B 比 to C 高级，这肯定不正确。首先没有合理归因，其次它们股价差异有很多因素。长期看，两者都是能做好的。

我们可以看上一个时代，有多少 to B API 调用的公司规模或市值比 to C 收入的公司大？to C 里有多少百亿、千亿美金的互联网平台？但有多少 to B 软件服务做到了百亿美金级别？比例非常极端。

AI 时代会不一样，但依然没有说 to C 收入会劣于 to B 收入的道理。只是不同商业模式——你可以对比毛利，如果毛利更高是更高贵，那可以。但你不能说普通人付的钱就不如企业 API 调用付的钱，这不合理。

张楠：现在整体市场竞争环境怎么样？

谢旭璋：这行业很特别，行业最小的时候竞争最激烈，行业越来越大的时候竞争反而平缓一些。Sora 上线之后，两年半前这行业最热闹，全世界有几十家公司说要做 AI 视频生成。一年前大概十几二十家，现在可能就几家。但行业的收入规模在逐年放大 5 倍、10 倍。因为技术实在太难了，参与者越来越少。

对我们来说，当然有很领先的模型需要追赶，但我们对技术信心比较足。过去两三年一直能保持第一梯队，有些时间点我们是跑在最前面的。这一代或未来的模型，我们也能持续保持优势。从宏观竞争格局来说，参与者很少。

张楠：所以你觉得竞争并没有那么饱和？市场经过激烈厮杀已经走到现在？

谢旭璋：只剩几家了。不是因为激烈厮杀，技术大家都闭源，各自研发，技术足够难，资源消耗多，很多会在中途转型。

张楠：你们视频训练怎么做的？

谢旭璋：创业以来，我们就自己采集数据、自研模型架构、工程优化。

张楠：你觉得 Pixverse 现在是一款工具吗？视频生成的工具未来会变成一种基础设施吗？

谢旭璋：我们看互联网时代的工具，最大的大概 10 亿美金或几十亿美金估值。但 AI 时代，比如 Anthropic 的 Claude Code，按定义它也是工具，但他已经是 1 万亿美金估值的工具了。AI 时代的工具一定有些不一样，模型和工具的边界在模糊。

视频行业里，如果我们要对标的话，现在全行业的重要命题是尽快做出比肩 Seedance 2 甚至更好的模型，这是一个模型前置的问题。

张楠：爱诗创业三年左右，有什么心得、经验教训或者故事？

谢旭璋：我是经常会有那种昨日重现的感觉。比如 Sora 1 发布的时候，2024 年春节，全世界都在讨论。今年春节前后 Seedance 2 发布，行业突然变得很热闹很火。去年 Sora 2 发布时也有很多热议。对我们来说，比较重要的经验是，可能有很多噪音，要在噪音里面找到你自己坚持的东西，以及你在行业里独特的竞争方向和战略选择。

张楠：是不是因为 AI 的变革速度比互联网更快，让你有点恍惚？

谢旭璋：互联网时代每天有很多新的应用，但大部分应用都是可被解释、可被理解的。AI 时代，因为有模型这个巨大的、快速进化的变量在，你很难预测明天发生的事。你可能用今天的逻辑或思考框架没法理解。

就像刚才讨论的工具，互联网里怎么可能蹦出来一个 1 万亿美金的工具？但 AI 时代就会有截然不同的形态和物种。这让我很兴奋。每天因为模型和应用的同步演进，导致有非常多新物种诞生，你要去理解新物种，在噪音和机会中找到你能看明白的路，去选择那些地方走。不可预测性，每天不一样。

张楠：王长虎是字节出身的，算法和视觉的负责人。他带来了字节哪些 " 好东西 "？

谢旭璋：字节有很多先进的方法论和工作文化，这个很宝贵。长虎在字节积累了非常多的视频技术经验和认知。另外很重要的就是非常扁平、非常务实的工作方法，对我们过去几年的发展非常有帮助。

张楠：务实怎么解释？

谢旭璋：我们很多东西都是手上要看可量化的指标，对事不对人，做合理归因。字节的基因，和 AI native 的战斗力，在做这种非常未知、不可预测的行业里面，让我们有很好的作战秩序。大公司肯定有各种问题，但大公司有资源。我们也在慢慢人多起来，现在 100 多个人，希望在团队扩大的过程中，尽量不要带入大公司的病。

我们非常看重 AI native 能力的建设，公司同事每天都在交流群里分享 AI 提效和产品构建的想法，很多人的介绍文档都会写自己的 AI 实践。公司也给大家发放不小的补贴，去订阅企业版的 GPT 等等趁手的 AI 模型与工具。

张楠：版权问题你们怎么看？全行业可能都有这个问题。

谢旭璋：我们在很早的时候就在版权这做了很多限制。现在也在跟很多版权方探讨合作，希望用合规的方式来做。比如最近我们跟《足球小将》有合作，拿了官方授权，用户可以在我们平台里制作相关内容。我们希望用这种方式，让用户可以和 IP 做二次创作、共创。今年还跟国内海外更多的版权方在探讨合作。

张楠：那爱诗相比纯平台型的 AI 视频公司有什么优势，他们可能有更多这类运营的资源放在这上面？

谢旭璋：我们有自研模型。视频的社区是很不一样的物种。按用户量来说，我们可能是全世界用户量最大的 AI 视频平台，全球超过 1 亿用户，所以从某种程度上，我们有全世界最大的 AI 原生创作者群体。我们也在产品里面尝试建立一些社区化的运营方式。我们面临的是基础模型的竞争，也有基于自研模型独特的应用场景。

张楠：你是怎么跟王长虎一起出来创业的？

谢旭璋：我之前在光源资本。跟很多字节出来的创业者有过合作，也有投资。我 22 年年底想出来创业做 GenAI 的时候，他们就说有个前同事叫长虎。2023 年年初，全中国想做 AI 视觉或者视频生成方向的人不多。那个时间点，所有人都在讲大语言模型。我们俩刚好都想干，聊了几次，觉得那就一块做吧。

难的地方是 Sora 第一次发布的时候。第一年很难，我们要告诉大家，为什么创业公司也能做出来跟 OpenAI 媲美的视频大模型。你怎么说都没人信，只能把它做出来。我花了大概半年时间把它做出来了，那半年对我们的来说是很难的。

张楠：这半年难在哪？

谢旭璋：因为我们很坚持要自研模型，但有很多声音说，你怎么可能跟 OpenAI 或者跟其他公司竞争？你为什么还要这么坚持？我们要对抗很多 " 平庸的重力 "。内部、外部都会有不一样的声音，这时候你要坚持，执着地坚持自己的判断，这是难但正确的事。

那时候融 A 轮，融资也很困难。因为那时候很难说服别人投我们，也很少数投资人会相信一个创业公司能自研视频大模型出来。更多时候不是说服，是他们先相信了，然后找到了爱诗。

所以只要有人投我们就拿，就有了 A 后面 5 个 +，很多人说 " 怎么有 A++++ 这种融资 "。原因就是那时候不好融，有少量愿意相信的投资人就快速交易，小步快跑。

张楠：AI 发展这么快，创业以来，最大的变化和没变的东西是什么？

谢旭璋：没变的是，从 Day One 就要做 AI 视频生成，到今天也没有变。经历了没有 AI 视频、到有 AI 视频、到规模变得很大、再到很多人转去做世界模型，我们一直比较坚定—— AI 视频生成模型和应用是我们最重要的投入方向。

变的是，没有想到这行业发展会这么快。今天早上跟一个最早期的股东交流，他翻出 2023 年给我们做的财务预测，当时他们为了投我们，肯定写得比较乐观，但用最乐观的预测也没预测到我们或行业的收入增速。而且现在还有进一步加速的空间。

张楠：这跟大语言模型有点像，从共识到非共识再到共识的过程。但大语言模型当时虽然百花齐放，现在至少跑也出来了智谱、MiniMax、Kimi、阶跃星辰等，也有好几家上市了。视频模型给人感觉除了大厂之外，跑出来的公司没那么多。

谢旭璋：视频模型本来就晚一两年时间。就像世界模型现在也刚出来，需要时间。而且国内 Token 消耗也好，收入体量也好，视频模型的量级都大于语言模型了。这个行业有加速度。但还是因为技术确实比较难，开源模型也比较少，而且确实多模态训练相比而言更加昂贵。

张楠：所以你现在会比之前舒服很多吗？包括融资压力？

谢旭璋：压力更多来自自己。要让自己摆脱平庸，不能让自己太舒服。让自己太舒服一定是有问题。虽然我们排名和各方面都还不错，但模型肯定还不够好，应用也有很多问题。

对我们来说，行业认可，储备了足够的资金，要想的是怎么更努力接近目标，比如，以后会不会有 10 亿级别的用户用爱诗做 AI 视频？现在已经 1 亿多了，我觉得没有多远了，理论上，能做视频的人应该比能写代码的人多。

张楠：你们这轮之前包括之前的轮次里有国资吗？投的逻辑是什么？

谢旭璋：有，挺多国资支持我们的。更多是国资本身就是现在整个中国科技企业的重要投资方，国家也很支持 AI 和科技产业发展。在合适的条款条件下，我们非常拥抱国资的参与。

张楠：你觉得 AI 视频有没有一个类似风向标的标志事件？比如寒武纪破万亿了，摩尔线程上市涨了 10 倍。

谢旭璋：我觉得现在此时此刻，就在发生的这个时间点。国内 AI 视频厂商一天的 Token 消耗量已经非常非常大了，大于其他所有 AI 赛道。可灵融了非常多的钱，我们也融了一些钱，期待做非常大的收入。我觉得已经在这个时刻了。更大的风向标是 1 月初智谱 AI 上市，对大家来说还是指明了一些路，爱诗在模型技术上，每年都会有数倍增长的投入，所以业务上一直追求做比较高毛利的收入。

张楠：你们有盈利的计划吗？

谢旭璋：暂时没有。整个训练加推理集群在万卡级别，租卡训练，这是一笔非常大的开销。

张楠：有遇到很想让他投但被拒绝的投资人吗？

谢旭璋：最近没有遇到过，更多是没法让所有人都参与。之前是我们想拿很多人的钱，但绝大部分投资人都没有投我们。中国可能有几百上千家投资机构，我们的股东就几十家。

大部分投资人当时觉得：Sora 这么好，创业公司怎么可能继续做呢？一级市场投资很有意思，很多非共识快速被验证或证伪。即使在今天，我认为 AI 视频生成方向会有创业公司的一席之地，这件事仍然是一个非共识。