文｜邓咏仪
编辑｜苏建勋
在AIGC领域，廖谦可能是国内为数不多，亲手做过千万美金级收入的明星产品，从产品研发、商业化到全球化市场都有涉猎的一位“多面手”。
他的职业路径，也正好和技术拐点相吻合：最早，他在腾讯云做过最早的To C换脸产品，上线十几天就达到千万DAU；
2022年，Midjourney爆火之时，他是字节内部最早一批探索多模态能力的人，从0到1设计和推出了火山引擎Top1流量产品“智能创作云” ，为数千家中小商家提供营销和自动化服务，并在剪映发起出海项目Pippit，如今已经月活超过百万用户。
到2024年初，Sora的发布让廖谦意识到，多模态的ChatGPT时刻或许快要来临。他当即决定加入多模态明星初创生数科技，带领Vidu产品、研发、营销、运营上百人团队，和这家公司一同走过从0到1的冷启动到千万美金收入的阶段。
和廖谦共事过的人说，他的做事风格“很狼性、行动迅速”，这也是为什么，当他在8月决定创立公司“极致上下文”（Apex Context）时，引来了一轮投资人的争抢。
廖谦说，他的融资PPT还没来得及画好，在半个月内就迅速敲定了数百万美金首轮融资。本轮融资由硅谷美元基金HT investment、BV百度风投联合投资。其中，HT investment是源自硅谷、布局全球的新一代美元基金，专注投资AI驱动的科技与社交娱乐领域。
9月末，Sora App发布，他又一次感受到技术变革带来的战栗。“那天晚上我在冒冷汗。”他坦言，那天本来和团队成员一起加班，看到Sora上新，迅速取消了第二天的所有会议，组织全员评测Sora。
不过很快，这种压力就已经转化为动力。不同在于，他如今已经不做基础模型产品，而变成了一个“造船的人”。
“在这个时刻，应该要更冒险、更激进。”这是刚刚创立“极致上下文”的廖谦，这段时间最大的感受。
这种笃定，源于廖谦在生数科技的经历。2024年，作为平台方，他内部搭建的TEP（Talent Exchange Platform）团队处理了上千单企业级AIGC需求，发现一个关键痛点：比起复杂的AI工具，他们更需要的是“告诉AI我要什么，直接给我成片”。
多模态领域的底层模型，依旧处在迅猛的变化中，但落地的鸿沟依旧存在。
“传统营销视频制作流程太繁琐、太昂贵。”廖谦解释，“其实，企业不想学习复杂工具，他们希望像找广告公司一样，只不过成本能降低十倍，速度能提升百倍。”
“极致上下文”正在打造的第一款产品，不是视频生成工具，而是一个营销Agent——前端通过多模态交互理解企业品牌调性和需求，后端整合各种AI模型能力，直接交付成品视频。
目前，极致上下文团队正在开发产品原型，后续计划将面向海外市场首先推出。
在廖谦看来，中国在AI视频领域有其独特优势：短视频生态领先全球1-2年，国内对视频生态的落地探索和理解更深。“国内这套的经验完全可以迁移到海外市场，无论是产品创新还是用户增长。”廖谦说，这也是他选择从全球市场切入，而不仅仅服务中国市场的原因。
在未来，廖谦希望把公司打造成一个新时代的“AI表达系统”——但在那之前，他希望先从垂类Agent做起，逐步拓展到更多领域——如教育、办公场景等。
为什么不做通用Agent？廖谦的回答很务实：“移动互联网早期，大家也觉得应该做Super app，但最后跑出来的是美团、滴滴这些垂直场景。AI Agent也一样，现在应该做这个时代该做的事——找到ROI最清晰的垂直场景。”他说。
廖谦
用户不需要AI工具，需要直接交付
《智能涌现》：你的经历很丰富，在腾讯、字节都做过，后来去了生数科技，整个过程是怎么思考的？
廖谦：我2015年硕士毕业于西安电子科技大学，学的是计算机视觉。毕业后在腾讯工作了六年，前两年在天美工作室做开发，2017年转到腾讯云做产品经理，主要负责AI人脸、人体识别落地相关的产品，比如智慧城市、智慧交通，从产品到具体落地都做。
在2019年我就开始接触AIGC了——那时候主要是基于GAN（对抗生成网络）的AI换脸技术。我服务过一个叫"她拍"的客户，他们用腾讯的换脸技术做了个小程序，产品逻辑有点像后来的妙鸭，但体验更好。
他们做了大量模板服务下沉女性用户，让用户可以穿婚纱、拍各种写真，上线十几天DAU就达到千万级别，进入了当时微信小程序排行榜TOP 10。也是这段经验，那让我真正体会到算法技术如何去引爆C端用户价值。
所以2021年，我想去做应用，就去了字节跳动的火山引擎，那时火山刚成立。我从零到一搭建了"智能创作云"团队，英文名就叫AIGC。
不过那个时期的AIGC和现在完全不同——我们做的是文字转视频，但不是用现在纯生成的方式，而是通过NLP理解语义后，匹配素材库里打好标签的图片视频，再拼接、加BGM和字幕生成视频。这个产品很快成为2022年火山引擎流量Top 1的产品，主要服务B端的营销内容创作。
《智能涌现》：后来，你去了剪映？
廖谦：对，2023年到2024年在剪映，我当时内部发起了一个零到一的新项目，专门针对海外商家，打造 AI 内容生产与分发平台——也就是后来上线的 Pippit。
简单来说，这个平台为海外商家提供从创意生成、视频制作到发布和数据反馈的全链路闭环。
之所以会发起这个项目，是因为之前在智能创作云的时候，我积累了非常多对国内生活服务和电商用户群体的认知。
我会发现，国内的AIGC产品在用户认知和产品成熟度上，其实是领先海外两到三年的。在智能创作云时期，我们做了很多类似的产品探索：从内容创意到一键制作——那个时候一键制作会用一些混剪的思路——然后到分发，你可以把抖音号绑上来，一次性把刚制作的一百个视频分发到一百个账号，然后再把数据反馈回来。
这套方法论其实是通用的，我们把国内的经验搬到海外去，效果很好，产出的视频在TikTok、INS上取得了不错的表现，现在Pippit月活也已经突破百万。
《智能涌现》：为什么在2024年8月那个时间节点，会选择去生数科技？
廖谦：Sora这个节点很关键。2024年初Sora刚发布的时候，只是一个demo，没有正式发布，大厂的跟进速度也没有那么快。
那会生数科技是当时国内最早跟进的，4月份就发布了对标Sora的demo，并在上半年发了Vidu第一个版本。我体验到了之后觉得能力很强，觉得这是一个特别好的机会，就加入了生数。
生数整个团队是清华系出身，技术实力非常强，但那会团队在产品和商业化上需要有人来配合。我刚好懂点技术、懂点产品、懂点研发，比较好地可以去配合他们。
在生数一年时间里，我们从0到1做到数千万的全球用户，今年能做到数千万美金的收入。
《智能涌现》：在生数期间，哪些事情对你后来创业的想法影响比较大？
廖谦：其实在生数的时候，会有很多甲方需求直接联系到我们，包括品牌TVC、企业宣传片，以及电商类商品视频，他们希望我们直接交付一条完整成片。
当时市面上的 AI 工具平台，比如 Vidu 和可灵，其实只能生成几秒的片段，真正交付成片，还存在很多后端环节。
为此，我内部组建了一支内容服务团队，叫TEP（Talent Exchange Platform），核心工作就是承接这些甲方定制需求，同时连接生态内的创作者，让他们用AI工具来输出成片。
我们处理了上千单这样的定制化需求，也让我产生了一个很强烈的感受：这里存在明显的创业机会。
许多用户并不愿意使用市面上的 AI 标品工具，原因一是这些工具无法与他们现有业务流程直接结合，二是对于业务人员来说，他们不是专业创作者，使用好AI工具还是有很大的难度。所以，他们更愿意为端到端、能够直接交付结果的解决方案付费，而且预算也相对充足。
《智能涌现》：技术到了可以创业的拐点，你的定义是什么？
廖谦：效果跟成本综合达到了一个可商业化的点。如果效果很好，但生成一个视频要一万块钱，那也不work。
多模态模型在一年的发展里，成本已经有了一定的下降。用AI生成视频相比传统制作，成本能降低到十分之一。
效果层面，Reasoning（推理）能力是一个关键的技术节点。直到2024年9月Chatgpt o1发布，我才觉得大模型落地到千行百业成了一个优化程度的问题，而不是行与不行的问题。
另一个拐点是多模态模型的一致性提升。之前AI视频模型商业化应用存在的瓶颈是一致性，比如产品视频，产品画面会变，这对品牌来说，是难以接受的。
原来要解决一致性问题非常复杂，需要在图片环节，比如大量的生图，或者大量的PS，这部分的工作量能占到70%，之后再图生视频。
在Vidu，我们去年11月份推出参考生视频（Reference to Video）1.5版本，能够将直接保持主体信息在视频中的稳定一致，但当时清晰度还不是很够，到上半年Vidu Q1 版本发出来时，画质提升了，一致性就已经非常好了。
包括前不久Google的Nano Banana爆火，可以直接灵活的编辑图片中的元素，包括保持图片中主体的连续一致。可以看到，一致性问题，不管是在生图片环节，还是在生视频环节，都有了很好的解决方案。
先从营销Agent做起，服务有表达诉求的人
《智能涌现》：为什么你的公司叫“极致上下文”？
廖谦：Context（上下文）在AI时代是非常重要的东西。从做产品角度，一个好的Agent 需要很好的理解用户的上下文。从企业管理角度，我也希望团队可以有更多的上下文的交流，按照我的说法是“More context， less control”。
《智能涌现》：这也是字节早期的价值观之一吧。
廖谦：我受腾讯跟字节的影响还是很深的。
《智能涌现》：极致上下文具体在做什么？
廖谦：我们想先做信息表达的生产端，先切生产力信息，为有生产力信息表达需求的人去做服务。用抽象的表达来说就是：有表达欲望和诉求的人，但很大程度上不具备表达的能力。
《智能涌现》：不具备表达能力是指什么？
廖谦：现在的信息表达形式很多，可以是文字、图像、视频。视频最难的，现在视频的表达方式，先是需求方表达需求，然后他要找一个制作方来做。
这个制作方有可能是个人，比如创作者、influencer，也或者是一个team，in-house的制作团队，或者外部的agency 团队。制作方要用非常多的工具——相机拍摄，用 PR、PS、剪映来剪辑，甚至后期配音工具等等。
我们的思路是，把这些工具和环节整合起来，直接为需求方生成最终成片，提供端到端的交付服务。换句话说，我们直接交付服务，不做工具。
《智能涌现》：你之前在生数做多模态的基模，为什么自己创业之后，不选择做通用的多模态Agent？
廖谦：在Google等巨头进入之前，回顾移动互联网的发展，可以发现一个规律：在技术刚冒头的时候，最正确的是，做这个时代应该要做的事情，而不是去做一些更超前的东西。
现在很多人会想做AI抖音，我也相信有那么一天，但不一定会在接下来的两三年内发生。就像PC互联网时期就有人想做推荐系统，但那是移动互联网成熟后才能做成的——所以，我觉得，创业首先要聚焦现在能落地的事。
《智能涌现》：你们会从什么垂直场景开始切？
廖谦：我们会先从“信息生产端”切入，去服务那些需要高效产出视频、图片等内容的用户，而不是做内容消费的平台。
然后从信息类型来看，像娱乐、社交类的短视频，这两块一定是大厂的主战场，创业公司进去很容易被卷死，而且这类内容大概率是免费的。
所以我们选择的是“生产力信息”——比如企业在营销场景下产生的内容，我们去服务营销人员、品牌方、企业内容团队这些有明确工作产出目标的人。
而且这类场景的ROI是可量化的，是能挣到钱的。我们的目标是把原有的制作成本降低十倍，同时让交付质量达到行业标准。
《智能涌现》：这个需求是很非标的，为什么选择营销这个方向？
廖谦：这个方向是有明确痛点的。比如说一个商家，以前做营销视频一般来说一支视频要几千块人民币或几百刀，甚至一些追求品牌化叙事的视频，成本要上万；第二是档期，他自己做不了，要找agency去做，agency不一定有空；第三是质量，agency也是有不同team，不同team的质量产出是不稳定的。
拿Sora举例，现在生成一个视频成本至少一两美元，可能是几十块人民币。我们能够把原有的成本降低十倍以上。现在我们要做的是把这个过程端到端地用AI完成，不再需要人工中介。
《智能涌现》：具体一点，你们通过什么流程来理解用户的需求？
廖谦：比如，一个商家找到我们，第一步是了解他们的产品和品牌。我会让大模型去搜集他们公开信息，比如官网、社交账号内容，确保对品牌有充分理解。同时，我也会研究他们所在行业，以及主要竞争对手。
在对用户和行业有了全面了解之后，再进入交互环节。这个交互应该是多模态的，不只是文字打字的方式。比如我们会问：“你喜欢什么样的画风？”如果用户回答“帅的”，这太抽象，我们会生成三张参考图让用户挑选。
视频初稿生成后，我们会让用户反馈修改信息，这时候的交互，应该是用户边看视频的同时，用语音或打字的方式告诉我。
通过这样的流程，我们先掌握产品信息、品牌信息和市场信息，再去了解用户的preference，从而帮助他们更好的进行完成信息表达，也就是输出视频。
《智能涌现》：在这个过程里，会有真人来对接需求吗？或者说，你们是希望把原来创作者的角色替代掉，这多大程度上是可行的？
廖谦：不会。在Vidu期间，验证了两个点。第一个点是AI制作的内容是可被消费的。
第二是，如果你要做KA的话，大客户一定要有真人。但如果做一些中小客户，他是能够接受AI来接管过程的，预算决定了预期。我们前期也做了大量的调研，他们对AI的接受程度还是OK的。
Sora2发布不要紧，“我们已经在造船了”
《智能涌现》：Sora App发布那一天，你在忙什么？
廖谦：在冒冷汗。那天是十月一号凌晨，我们在加班，因为我们初创公司刚开始嘛，看到发布之后整晚都没睡，一直在玩Sora。
刚开始看到Sora，我心里有点慌，心想他叙事怎么做得那么强？但后来我转变了思路，在想：我已经不在基模公司，没有正面竞争的压力。相反，我感到有点开心。
因为这意味着我在做应用这件事情会变得更加简单，然后我就变得很兴奋。
《智能涌现》：所以你们做的工作更多是造船，随着模型能力上升，你们的能力也会变强。
廖谦：对，Sora提供API就好了，Vidu、可灵等其他模型也会是我们的工具。
这件事情会极大推进所有基模厂商的进展——第一，刺激大家都往那方面去追，对AI应用来说是很好的；第二，在资本层面上，会让整个多模态的资本更加活跃。整个行业的发展会更加加速。
《智能涌现》：从你们的角度，你们对Sora的判断是？
廖谦：我们第二天本来要讨论十月的目标，我把那些会全部取消了，大家去玩、去深度评测。我们去评测它在叙事类内容、营销方向的表现，也会评测单镜头、长镜头等美学表现，一致性等等。
我们得出来的结论是：Sora很好的点在于叙事、音视频直出，包括一些娱乐类内容上，是明确领先的。
Sora在我看来不是一个单纯的模型，它其实是个Agent。
Sora称呼自己是AI System。你让它做一个视频，只需要说一句简单的Prompt：“我跟Sam Altman在YC的会议室里聊天”，他就会把会议室、布局，包括两个人在争执或者怎么样，讲一个完整的小故事。这个东西视频模型做不了，它一定是用了语言模型前置。
但他在做一些长叙事视频、或者一些营销视频之类的，更生产级的领域，其实还有很多问题没有被解决，它的一致性解决得并不好。
音视频同出也是非常厉害的。不过2024年我在Vidu的时候，包括国内很多公司都很早投入到这个方向了，最近Google其实也放出来Veo 3，所以这个能力在预期范围内。
包括类似Sora Cameo的交互设计，我们去年在Vidu上就探索过同样的交互机制，只不过我们面向的是更泛化创作场景，比如广告、影视内容制作，用来构建资产的概念，用户可以创建人物角色、道具、场景等元素，并在创作时一键@融合到一个视频里。我一直认为，这种方式会成为未来内容创作的主流交互之一。
《智能涌现》：从哪些细节能看出Sora比现有产品强？你们猜他们做了什么，才能让产品能力这么强？
廖谦：Sora第一是叙事有超出预期；第二是它有镜头语言了，但不太像电影的镜头语言，反而是社交媒体化的镜头语言——频繁的切镜、包括一些夸张的表情等等。
如果Sora App去做一个短剧，表现力非常好，各个镜头切换很自然。这跟它的数据相关，可以看出他喂了大量社交娱乐上的数据，但你会发现Sora它在美学角度，其实是比不上一些其他产品的。
《智能涌现》：Sora App发布之后，有直接影响你们的业务目标吗？
廖谦：有，就是我们可以更加focus在更重要的事情上。Sora出来对我们是大的利好，因为我们用工具做内容的速度更快、门槛更低。
《智能涌现》：你刚刚也提到，Sora会极大刺激所有大厂的进程。
廖谦：第一是Sora免费，大家都知道；第二是做产品的时候，有一个小细节是，登录Sora App的时候，OpenAI提供的第一个登录方式是GPT账号登录，然后才是others。
正常来说，我们去设计一个产品，是非常care账号体系的，会把GPT、Google、Apple甚至Facebook都铺出来，方便用户登录。
就从这个设计来看，OpenAI的野心是更大的，它绝对不甘心就是做一个只有一个输入框的ChatGPT跟卖API的公司，而是希望打造基于GPT的生态。
所有的大厂都要去做防守。就是他们会把核心精力放在主要赛道上，因为他们会发现OpenAI真的会蚕食他们的主要赛道。
微软的前CEO萨迪亚，在ChatGPT推浏览器插件的时候说了一句话：“搜索的毛利被永久地降低了”。现在用Google搜一个东西，最上面的输入框其实是大语言模型给你的一些结论，那就意味着每次搜索都消耗了额外的算力。
Sora App出来之后，AI社交、AI娱乐的毛利也同样被永久地降低了。你会发现新时代的社交产品、娱乐产品一定会有类似这种互动的玩法，这个成本是很高的。哪怕它降到了一次交互一毛钱，比搜索贵很多，也要做。
《智能涌现》：你意思是以后我们刷的内容，AI化的进展会加快很多。
廖谦：对。
《智能涌现》：创业公司的生态位在哪里？
廖谦：作为创业公司，你一定要有一个点，足够硬。足够硬了之后，你的用户就会开始“多持”。用户会买可灵、会买即梦，但也会买Vidu，那就OK了。
《智能涌现》：大语言模型现在的技术路线，可以说已经收敛了。多模态的发展路径，未来会跟大语言模型有一样吗？
廖谦：这不太能直接类比。
多模态其实也分三种类别。第一种叫多模态理解，理解你输入的图片跟视频是什么，这更偏大语言模型的范畴；
第二个叫多模态生成，生成图片、生成视频，是现在Vidu、可灵、Sora在干的事情，它不具备智能，只能做渲染；
第三块类似于李飞飞在做的World Model，是大语言模型加多模态生成结合的东西。
多模态跟大语言模型很不一样的点是：大语言模型的Scaling Law是真的被验证了，你的参数量越大越牛逼。但是在多模态上，如果数据做得不够好，参数量盲目扩大，其实是不work的。
在多模态领域，数据的重要性非常明显。哪怕你的模型不够大，但你的数据做得足够好，你的效果也可能很好。
《智能涌现》：国内在多模态领域会领先多少？
廖谦：至少有一段时间，中国的视频生态整体是比海外领先一到两年，拿可灵作为最主要代表的话。不过在Google Veo3跟Sora出来之后，我觉得国内又有一定差距了。
从营销Agent，到新时代的AI表达系统
《智能涌现》：你刚刚说，要做这个时代应该要做的事。营销Agent是你们想先做的事，未来呢？
廖谦：大的目标上，我们希望做好未来的信息表达系统。
我认为信息的表达其实经历了三个时代的变化。
最早搜索时代，你主动去框里找内容；推荐时代，系统把预制好的内容（文字、图片）推送给你，这催生了知乎、抖音。
而现在是生成时代。AI读取海量信息后，进行聚合与理解，再以你最想要的方式（文字、图片、视频）重新生成并表达给你。
这彻底改变了游戏规则：推荐时代的“标题党”会失效，因为AI看重的是内容实质，而非点击率；同时，这也能实现真正的个性化，就像教育里的因材施教——知识不变，但AI能为每个人生成最适合他的、可视化的专属教材。
Sora的出现，就是把“信息可视化表达”这件事极大地向前推进了一步。这种端到端的智能生成，是人力无法完成的，也是这个时代全新的命题。
《智能涌现》：未来，你们还是往通用Agent拓展吗？还是拓向其他的垂类？
廖谦：我的观点是先做垂类，通用的Agent不是当下最好的切入点。
未来的竞争一定是按行业或场景划分的垂类竞争。我们想先服务好一个垂类，未来的拓展方向也是做好几个不同的垂类 Agent，而不是一个大而全的通用 Agent。
《智能涌现》：为什么觉得通用Agent不是最好的切入点？
廖谦：通用 Agent 很难去定义一个任务的好坏和标准。
做好用户理解和交互非常关键。不同垂类场景的交互形态、需要搜集的信息、沉淀的行业知识（know-how）都是完全不同的。通用 Agent 会让上下文变得复杂，无法在特定领域做深。
《智能涌现》：所以你们会按效果付费？
廖谦：“效果”（比如阅读量、转化率）有太多我们无法控制的外部因素。一个视频做得再好，如果产品本身定价两百万，销量也一定不好，这个责任我们无法承担。
我们说的“结果”，是指我们承诺交付一个达到行业特定质量标准的、内容本身合格的交付物。这个质量水平和价格是明确的。
我们保证交付这个“结果”，但不保证它发布后带来的“效果”。这样用户的体验是清晰、透明的，他明确知道花一笔钱能得到什么。
《智能涌现》：除了营销，你们这个表达系统，未来还可能会有什么样的场景，举个例子？
廖谦：比如你是记者，每天需要追踪上百个信息源，包括公众号、官网之类的。
以前可能你看推荐流，RSS工具抓取，这是被动接收别人写好的原生内容。
Agent时代是生成： 你只需输入一句简单的需求，告诉 AI 你关注什么，它会主动理解、抓取、聚合所有信息，然后为你动态生成一份今天的专属情报——甚至根据你所在的场合，比如你在办公室，它就生成图文报告；如果你在路上，它就生成一段播客让你听。
它不再是推送“原生内容”，而是为你生成“全新内容”，这才是信息表达的未来。
《智能涌现》：对做产品的人来说，预测模型发展曲线很重要。怎么保证不会被基模吞噬？你看现在Sora出来之后，很多AI生视频的工具，也被吞没了。
廖谦：大家都想追求确定性，无论是投资还是创业，但这是不现实的。
现在多模态还是在很卷的状态。我和这个领域很多顶尖的技术从业者聊，其实他们在训练模型的时候，也是隐隐约约觉得这件事情Work，但到底是100分还是60分，也没有很强的把握，所以才要不断做实验。
做产品也是一样的。与其焦虑地去预测，不如建立一套快速反应的机制。我一直在跟团队强调要快，基模都是两三个月迭代一次，而我们的产品必须每周就迭代一次。
很多创业者希望能完全预判模型三个月后变成什么样，然后规划产品，但这是一种追求确定性的脆弱表现。
《智能涌现》：你算是见证了AIGC领域从0到1的人，这几年你对大模型的技术发展，或者对AI这件事，有什么核心认知上的变化吗？
廖谦：要更冒险、更激进。
在大厂的时候，我经过了很多系统性训练，让你把事儿做对，但在创业公司，要更有大胆的想法。
昨天，就在这个会议室里面，我和团队在讨论交互怎么做的时候，研发同学就觉得这个交互太超前、不一定能实现好之类的。
然后我就跟他讲了，核心意思是，我们不是在做实验室研究，创业公司不冒险，那还创业干嘛？
创业就是要去做那些还没有被验证过的可能性。
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