一条 15 秒 4K 视频大概 88 块，一条一分钟的广告片，算上抽卡大概 700 块。
是的，这个模型是很贵的。
但这么贵的东西，每天给字节带来的收益超过 3000 万人民币。
而且官方 API 没有任何折扣，代理商加价 1.2 到 1.5 倍在卖，依然供不应求。火山引擎那边90%的小客户根本无人接待，因为大客户太多了，用量夸张到服务不过来。
这里的大客户也不是以前那种大公司，而可能只是一个10人团队，每年就可以消耗500万。
一个东西又贵又抢手，只能说明一件事：在买它的人眼里，它是便宜的。每一笔交易能成交，都是因为买卖双方都觉得自己赚到了。
就跟股票一样，每一次成交背后，双方各自认为这笔交易对自己有利。能成交，就证明价值远高于价格。
就像一条一分钟的广告片，成本是 700，在外面的报价是多少钱呢，1万起步。
AI 视频的 ROI
昨天和一堆朋友聚餐，大家聊到很多有趣的观察。
歸藏说他现在看红果短剧，里面已经全都是 AI 短剧了。
红果是完全靠算法推荐的短剧平台，这说明在短剧的 ROI 方面，AI 短剧已经完全碾压真人短剧了。
算法的背后，就是人们生理性的爱看。
电影电视本质上是造梦的艺术。
短剧的大制作不多，大多预算都很低。在极限压缩成本的情况下，真人短剧不可能精致，只能凑合。
AI 生成的画面没有凑合这个概念，每一帧都是它能做到的最好。
在造梦这件事上，AI 的 ROI 是碾压级的。
大语言模型的 ROI
说完短剧和视频模型，再来说说大语言模型的 ROI。
为什么现在所有大模型公司都在做 coding？
技术上的原因当然是 Coding 的可验证性最好。
但更深层次的原因是 ROI 的计算。
RL 是一个通用的技术，并不局限于领域，善恶都可以被 RL。
但模型训练要选场景，肯定选价值最高的，因为每个团队的算力、精力、时间都是有限的。
这样，Coding 就同时成了中美大模型公司的第一选择。
据说 OpenAI 的研究员在选方向的时候，就是把各个把职业按 GDP 贡献占比排序，排在前面的优先去做 RL 和 scaling。
金融、法律、咨询、技术、生物医药。
可以做的事情很多的时候，就出现了机会成本的选择。
这就是大模型公司分配资源的 ROI 算法，他们管这个叫 Agentic ROI。
大模型的 ROI 定律
经济学里有
