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AI原生应用的破局与商业化:3D资产、AI漫剧与游戏应用

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AI原生应用的破局与商业化:3D资产、AI漫剧与游戏应用

AI应用要进一步规模化落地,所遇到的阻碍是技术、行业理解,还是商业模式?

来源:现场直播

界面新闻记者 | 林鑫龙

界面新闻编辑 | 文姝琪

2025年12月16日,由上海报业集团作为指导单位、界面新闻主办的第八届界面财经年会在上海举行。在界面年会现场的圆桌对话上,主持人佘晓晨邀请来自创业、产业与投资的嘉宾就这一话题展开讨论,并提问:AI应用要进一步规模化落地,所遇到的阻碍是什么:技术、行业理解,还是商业模式?

在众源资本高级投资副总裁冉翀看来,AI技术的爆发海外与国内处在不同阶段:海外头部AI应用公司(尤其是coding方向)呈现出极快的收入爬坡速度;相比之下,国内在收入层面还看不到,更多是应用层面的广泛尝试与摸索。

在产业端,AI已经展现出了明显的效率提升。世纪华通董事长助理、公关总监胡昕提到,AI已经全面介入到生产开发的全流程,部分岗位(如美术)效率提升可达60%~80%。然而技术端仍存在问题:作品AI味偏重。同时行业内还出现了“为AI而AI、为技术而技术”的倾向,让内容创作原本的“好玩性”有所丧失。此外,随着AI的普及,算力成本正逐渐成为企业未来开支的核心部分,而内容合规要求与无限创意表达之间的矛盾,也成为行业发展中难以回避的问题。

从AI爆发到落地,AI到底在哪些环节可以真正降低边际成本、提升产出质量,并且能够稳定复用?

作为3D生成方向的创业者,影眸科技创始人吴迪分享了AIGC从文字、图像、视频等平面资产走向空间资产的另一条路径。他提到,3D建模原本是高度专业化的工作,往往需要建模师、游戏美术或工业CAD人员才能完成。但3D生成出现后,开始让更多没有3D经验的人也能快速做出可用模型。

其中一个更具象的变化来自3D打印:随着3D打印走向家庭,用户不再只能网上下一个模型去打印,而是可以“随手拍一张”或用AI生成一个有趣物件,再把它打印出来。在内容与游戏领域,影眸也在探索把3D生成能力嵌入UGC链路:吴迪举例称,公司与网易《蛋仔派对》合作,将生成模型接入游戏,用户可在关卡设计、形象设计等环节直接生成可交互的3D资产。

在影视与内容生产侧,Elser.AI联合创始人张国栋给出了目前AI带来的成本降低效应:过去一分钟动漫生成成本可能在2万到3万元人民币,而到今年可能降到上千甚至几百元。降本幅度接近原来的1%。成本曲线下移,让更多人能够尝试用AI生产内容,但他也提醒:即便降到“上百元/分钟”,对普通消费者与普通创作者而言仍然存在门槛。

如果说产业端关注怎么用,投资端则更关注怎么收钱、怎么规模化。冉翀明确表示,从2025年的数据来看,增长最明显的领域是代码;其次在法律、金融等专业领域也增长很快。他对“AI native(原生)”的概念也提出了讨论:AI native大约在2023年流行开来,但缺少明确、可操作的定义。在他看来,与其纠结是否原生,不如回到问题本身:AI模型到底解决了多大的痛点。

在圆桌最后的环节,各位探讨的问题是,展望未来的3-5年,AI在各自行业里最有可能的颠覆的一个环节是什么?以及对于创业者来说,可能要做好哪些方面的应对和准备?

影眸科技创始人创始人吴迪表示:目前的大模型迭代速度常常超出团队预期。原本以为要到2027年才能达到的程度,可能在2025年年底就已经迭代了两三代。因此,不管是创业者还是从业者,最重要的是保持拥抱新事物的决心,快速迭代认知与产品,把变化反映到经营与升级上。

对于创业者更具体的建议,张国栋给出了三个角度:一是理解并收敛AI边界,把AI能力的边界凝聚成用户需要的产品;二是融入行业知识与上下文,让AI在真实环境里发挥超预期表现;以及在快速变化的市场里“广积粮、缓称王”,通过自身盈利或者获得资本的方式在AI浪潮中前行。

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AI原生应用的破局与商业化:3D资产、AI漫剧与游戏应用

AI应用要进一步规模化落地,所遇到的阻碍是技术、行业理解,还是商业模式?

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界面新闻记者 | 林鑫龙

界面新闻编辑 | 文姝琪

2025年12月16日,由上海报业集团作为指导单位、界面新闻主办的第八届界面财经年会在上海举行。在界面年会现场的圆桌对话上,主持人佘晓晨邀请来自创业、产业与投资的嘉宾就这一话题展开讨论,并提问:AI应用要进一步规模化落地,所遇到的阻碍是什么:技术、行业理解,还是商业模式?

在众源资本高级投资副总裁冉翀看来,AI技术的爆发海外与国内处在不同阶段:海外头部AI应用公司(尤其是coding方向)呈现出极快的收入爬坡速度;相比之下,国内在收入层面还看不到,更多是应用层面的广泛尝试与摸索。

在产业端,AI已经展现出了明显的效率提升。世纪华通董事长助理、公关总监胡昕提到,AI已经全面介入到生产开发的全流程,部分岗位(如美术)效率提升可达60%~80%。然而技术端仍存在问题:作品AI味偏重。同时行业内还出现了“为AI而AI、为技术而技术”的倾向,让内容创作原本的“好玩性”有所丧失。此外,随着AI的普及,算力成本正逐渐成为企业未来开支的核心部分,而内容合规要求与无限创意表达之间的矛盾,也成为行业发展中难以回避的问题。

从AI爆发到落地,AI到底在哪些环节可以真正降低边际成本、提升产出质量,并且能够稳定复用?

作为3D生成方向的创业者,影眸科技创始人吴迪分享了AIGC从文字、图像、视频等平面资产走向空间资产的另一条路径。他提到,3D建模原本是高度专业化的工作,往往需要建模师、游戏美术或工业CAD人员才能完成。但3D生成出现后,开始让更多没有3D经验的人也能快速做出可用模型。

其中一个更具象的变化来自3D打印:随着3D打印走向家庭,用户不再只能网上下一个模型去打印,而是可以“随手拍一张”或用AI生成一个有趣物件,再把它打印出来。在内容与游戏领域,影眸也在探索把3D生成能力嵌入UGC链路:吴迪举例称,公司与网易《蛋仔派对》合作,将生成模型接入游戏,用户可在关卡设计、形象设计等环节直接生成可交互的3D资产。

在影视与内容生产侧,Elser.AI联合创始人张国栋给出了目前AI带来的成本降低效应:过去一分钟动漫生成成本可能在2万到3万元人民币,而到今年可能降到上千甚至几百元。降本幅度接近原来的1%。成本曲线下移,让更多人能够尝试用AI生产内容,但他也提醒:即便降到“上百元/分钟”,对普通消费者与普通创作者而言仍然存在门槛。

如果说产业端关注怎么用,投资端则更关注怎么收钱、怎么规模化。冉翀明确表示,从2025年的数据来看,增长最明显的领域是代码;其次在法律、金融等专业领域也增长很快。他对“AI native(原生)”的概念也提出了讨论:AI native大约在2023年流行开来,但缺少明确、可操作的定义。在他看来,与其纠结是否原生,不如回到问题本身:AI模型到底解决了多大的痛点。

在圆桌最后的环节,各位探讨的问题是,展望未来的3-5年,AI在各自行业里最有可能的颠覆的一个环节是什么?以及对于创业者来说,可能要做好哪些方面的应对和准备?

影眸科技创始人创始人吴迪表示:目前的大模型迭代速度常常超出团队预期。原本以为要到2027年才能达到的程度,可能在2025年年底就已经迭代了两三代。因此,不管是创业者还是从业者,最重要的是保持拥抱新事物的决心,快速迭代认知与产品,把变化反映到经营与升级上。

对于创业者更具体的建议,张国栋给出了三个角度:一是理解并收敛AI边界,把AI能力的边界凝聚成用户需要的产品;二是融入行业知识与上下文,让AI在真实环境里发挥超预期表现;以及在快速变化的市场里“广积粮、缓称王”,通过自身盈利或者获得资本的方式在AI浪潮中前行。

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