AI视频ToC破局关键：社交才是终极形态
Sora2问世半个多月后，如今关注的热度明显降了下来。
不过我注意到，国内几家大厂反而在悄悄布局。原因很直接：第一，它具有低成本传播优势；第二，能够持续获取海量语料数据，为模型迭代提供源源不断的动力。
听起来似乎是技术升级，但这件事的深层意义，其实超越了工具层面，更像是人与人之间连接方式的又一次进化。
回顾过去十几年，每一轮技术浪潮的终点，本质上都在重构"人与人"的互动模式——移动互联网实现了这一变革，短视频同样如此。因此我认为，ToC领域最重要的应用场景始终是社交；换个角度说，社交或许才是ToC产品的终极形态。
一
为什么这么说？不妨让我们把时光倒回十年之前。
2010年前后，正是移动互联网真正起飞的年代。那时整个行业都在追问：智能手机，究竟能带来什么根本性的改变？
有人押注重塑内容生态，有人看好工具类应用，还有人坚信搜索会是核心。但最后真正胜出的，却是看似最简单的"聊天"功能。
这段历程，最初并没有人真正看懂。但有一个人的洞察，比所有人都要超前。他叫Ted Livingston，加拿大人，即时通讯应用Kik的创始人。2013年，他在一次访谈中提出了一个至今看来依然精准的判断：
Messaging is the killer app of mobile.
当全球科技圈还在争论应用商店、推送系统、移动支付这些基础设施时，他直接回归到了最本质的问题：当每个人都随身携带着一台实时联网设备时，他们最迫切的需求会是什么？
答案是：与他人保持即时连接。后来，这句话被反复引用，甚至成为硅谷的一个共识。
如果说传统互联网解决了"信息连接"，那么移动互联网的下半场，核心就是"关系连接"。在中国，这个判断的最佳实践者，是张小龙。
他在打造微信时，不断强调一个核心理念：
移动互联网的底色是社交。
这句话如今听起来平淡无奇，但在当时的环境下却是逆向思考。因为那些年，大家都在拼入口、卷体验、抢用户留存；只有微信，把所有复杂的逻辑都凝结成一句话：让每个人都能随时找到想见的人。
也正是基于这个判断，微信成为了那个时代的分水岭。
从严格意义上讲，它不只是一款应用，更像是一套动态关系网络——朋友圈、群聊、转账、公众号，每一个功能都在强化同一件事：让关系的流动变得更加自然。
微信的出现，让社交从沟通工具进化成了社会结构。人们越来越依赖这种连接方式，一个小小的绿色在线状态，一条未读消息提示，都在无声地确认着：你一直都在。
那时的微信，已经把"在线"变成了"在场"，把"消息"变成了"关系"，把"功能"变成了"情绪接口"；因此，社交成为了数字世界的底层协议，它融入到了每个用户的行为逻辑中。
后来兴起的社交电商、社交游戏、社交金融、社交内容，只要能让人彼此看见、产生互动、形成情感共鸣的产品，都获得了爆发式增长。本质上，那些年所有成功的产品都是社交型产品。
二
时间继续向前推移五年，来到了2016年。移动互联网的形态再次变化。变化的核心在哪？
在我看来，是从"连接"转向了"分发"。
张一鸣打造的今日头条，其底层算法彻底重塑了信息流动的逻辑。以前是人主动寻找内容，现在变成了内容精准匹配到人；信息的分发机制开始由"兴趣图谱"驱动。
过去，我们刷新看到的是朋友的生活动态；如今，我们看到的是"与自己相似的人"。
那几年，短视频平台快速崛起。抖音、快手、小红书、B站这些产品，将"关系链"默默移至后台，让"个体创作的内容"站到了舞台中央。推荐流取代时间线，兴趣图谱替代社交图谱。
那几年的变化速度确实惊人。
我查询了中国互联网络信息中心的数据：截至2018年底，中国短视频用户规模已达6.48亿，渗透率78.2%；到了2019年中，这个数字增长到7.59亿，渗透率达88.8%。
换句话说，算法在那几年彻底接管了用户的注意力，"内容"成为新的社交载体，"关系"则退居到了幕后。
这里有三个关键转折点：
1.主语发生了变化。
过去社交以"人"为主体，我需要找到你、期待你的回应；现在则是以"内容"为主体，内容主动找到人，再由用户决定是否留下印记——我们先被内容"认识"，再被算法送进相应的人群。
2. 行为被量化为情绪货币。
点赞、停留时长、转发、跟拍，这些原本只是表达方式的行为，现在都被算法精确计算；你停留几秒、重复观看几次、点击哪里，全都被转化为数据标签。平台依据这些来分发内容，创作者借助这些来博取关注，情绪成为了新的流通货币。
3. 连接变得更为松散化。
评论区、同城页、话题挑战，把陌生人之间的微弱互动变成了可大规模复制的弱关系链，社交从"熟人稠密"转向"陌生人稀疏但规模庞大"的连接方式。
仔细观察，这种转变不只是产品逻辑的变化，更像是人被重新"分配"了一次，算法让表达、模仿、再创作形成了完整闭环。
比如：话题挑战、合拍视频、模板复用，让"模仿"成为常态；直播带货、评论区互动、社群转化，又把"内容"变成了交易和连接的入口。
所以可以判断，这实质上是社交关系的一种隐性退潮。
我们从"我和你直接对话"，变成了"我和内容互动"，再通过内容让彼此看见，内容成为了社交的外壳，算法则成为了新的"关系调配器"。
结果呢？
我们还在找人，但路径从通讯录变成了推荐流；我们渴望被看见，但标准从好友的回应转变成了算法的精准推送；那种被理解的温度，也从熟人间的确认，变成了陌生人之间的短暂共鸣。
所以我认为，"内容即社交"是那个阶段最真实的底层现实，甚至一直延续到今天。
换句话说，社交并未消失，只是换了一种形态继续运转；连接也从未中断，只不过现在的关系，被算法切分成无数个"注意力单元"，流转在每一次点赞和每一条评论之间。
三
那么未来会是什么样子？我是这样看的：AI生成的视频将会越来越重要。它的核心价值在于"存在感"，因为它首次让我们能够重新定义"我是谁"。
过去，我们的社会身份通常由既定的社会关系决定。现在呢？身份可以被算法重新组合。从前拍摄视频需要镜头、需要表演、还要准备脚本；现在或许只需要一句话。
Sora2的意义在于，"身份"开始如同程序代码般可以被重新编写。也就是说，"表达"不再完全依赖我们自身的想法，而是能够"生成一个新的自我"。
以前，我们在视频里"展示自我"；现在，我们能在视频里"创造自我"，身份从一个固定的标签，变成了一种可以改变的能力。
它把"存在"这件事，从物理世界搬到了数字空间。
你可以不站在镜头前，却能真实地出现；你可以不开口说话，但AI能替你表达。
AI视频第一次把"人格"做成了可编辑的模型。
所以从这个视角观察，AI视频不仅是社交领域的一场革命，更是一种崭新的存在方式。它正在重新定义"我"和"他人"之间的边界，也在改写关于"人"的定义。
再往深处思考，AI视频很可能让社交变得更加系统化。
如果说过去维系一段关系，需要投入时间、需要共同记忆、要靠感觉维系。你得主动关心别人、及时回应，关系才算数。但现在，AI能记下你说过的每句话，分析你的语气，识别你的情绪，甚至预测你接下来可能会说什么。
简单说，情绪第一次被"格式化"了。
它能够被系统理解，也能被存储调用。你在社交软件里发的每个表情，看了多长时间，停留几秒，都会成为算法判断"关系热量"的依据。
当情感数据被算力重新组织，关系的维续方式也因此变革。
AI开始在后台帮我们"运营关系"，它能代回复信息，生成生日祝福，总结群聊内容，甚至提醒你应该找谁聊聊。
未来的社交模式，可能会变成AI在后台自动维系好友关系，保持你的"存在感"。
这听起来似乎有些陌生，但已经开始发生——有些公司在研发AI伴侣，有些产品在训练"情感代理"功能；这些系统能够以个性化方式模仿人类说话风格，学习聊天习惯，甚至了解兴趣偏好。它们更像是"人格分身"。
我的判断是，到那时，AI视频将会成为整个关系网络的操作系统。
AI成了整个关系网络的调度中心。它能感知情绪，复制人格，安排互动；情感变成了可供计算的资源。人类的社交活动，正在变成由算法配置的标准化流程。
如果仔细思考，这其实又是社交的又一次"大升级"：
第一次，微信让我们随时保持连接；
第二次，抖音用内容将我们聚在一起；
第三次，AI开始理解我们。
从此以后，社交不再是"我和系统"之间的事，而是系统与世界的关系，它就像电流、水流一样自然运转。
我们只是情感信号的发出者，而AI，成了关系的"分配者"。
我不知道这是否会显得格外抽象？回到最初的问题：为什么"社交"会被视为最大的ToC应用？
因为移动互联网时代，社交是"连接"的结果；而在AI时代，社交是"存在"的形式。
这听起来像是在退步，但也可能是一种进化。
因为从本质上讲，社交是人类寻求被理解的过程；过去我们依赖语言、眼神、时间来确认彼此；现在，我们通过模型、数据、算力来持续展现自我。
AI把"存在"转变成了一种可扩展的资源——你可以不现身，却依然能被看见；那意味着社交第一次超越了生命本体的边界。
所以从这个角度理解，AI视频的关键在于重新定义"出现"的意义。
什么叫出现？
打开一个AI视频生成工具，上传自己的头像。几秒钟后，屏幕上的那个"你"开始动起来：它能根据你输入的几句话，生成完整的口型和语气。
它的表情自然、逻辑清晰、语速稳定，甚至比真实的你更像你。这时候，你可能会困惑，它到底是在"模仿我"，还是"替我在数字世界里存在？
这样的瞬间，其实已经悄然发生。
我查看了数据，在过去半年里，Pika、Runway、快手"可灵"等AI视频产品的用户增长速度极快，生成量级已达到千万级别。
这意味着，通过"上传图像生成视频"这件事，已经从少数创作者的尝试，变成了大众的普遍行为。
这或许正是AI视频真正的拐点——它把"存在"转化成了生产力，成为可规模化复制的资源。
当AI生成不再是稀缺资源，而是可以量化生产时，未来的竞争，将是谁能"创造"得更多、更快、更持久。
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Sora2火半个月后，现在关注的人少了。但我发现，国内几家大厂反而开始悄悄研究。理由很简单：一，它能低成本传播；二，它能拿到更多语料，喂给模型加速迭代。听起来蛮技术，但这件事儿的本质，不在工具层面，
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