本期《AI 炼金术》邀请到筷子科技创始人兼 CEO 陈万锋，深入探讨 AI 时代企业如何解决视频内容大规模生产的痛点。筷子科技将 AI 能力应用于企业级营销视频的 “边拍剪投” 全链路，帮助商家构建高效的内容供应链。

对话聚焦于 AI 如何将 “网感” 玄学工程化、To B 生产力 SaaS 的盈利模式探索，以及中国科技公司在视频商业赛道进行国际化的实战经验与挑战。

视频是新时代的 “货币”：对于消费品等商业活动而言，视频已经成为一种 “货币”（Currency），内容的数量和质量直接映射为订单和动销，商家需要的是每天持续供应的内容供应链，而非简单的工具 。

AI 提升生产力 SaaS 的价值：中国 To B 市场更需要生产力 SaaS 而非管理型 SaaS 。筷子科技通过按 “视频消耗” 收费等与商业逻辑高度匹配的模式，实现了比传统 SaaS 高三到四倍的平均客单价（PU 值） 。

商业创意的工程化解法：AI 能够将商业创意中的 “网感” 进行工程化管理。通过理解 “自己” 的产品、分析 “竞品 / 行业” 动态、捕捉 “热点”，AI 智能体可以进行发散性推理，并产出 10 到 20 个创意 Idea，帮助商家有效地 “蹭热点” 。

AI 应用的边界在于市场验证：那些声称能在几分钟内跑通 N-to-end（端到端）流程的 Demo 多是过度简化（oversimplify）的 ()。AI 技术真正的边界和价值，最终要由市场中付费客户的实际效果来衡量，即能否通过平台验证、跑出流量，并带来十倍以上的产能提升 。

AI 比人更具发散性：人类是 “收敛的动物”，倾向于走最小路径（即 “卷”），而 AI 在计算能力足够时，可以探索更多路径，在创意上能够比人更加发散，帮助打开思维 。

AI 应用的护城河是 “Know-How”：大模型的通用能力在提高，但应用层的竞争力在于产业的 Know-How和更好的 Prompt 。需要通过垂直细分（如餐饮、零售、美妆）的行业经验，将通用模型引导和转化为服务特定客户的独特能力 。

To B 创业应从 “最干” 的需求入手：AI 创业初期应从最小、最实际、最干的需求开始，服务那些只关心价值实现（例如卖水稻种子、做家政清洁），不关心底层模型的小企业 。大企业的需求在这个快速迭代的阶段反而不易抓住真实痛点 。

国际化需因地制宜：国际化不能将 “外国” 视为一个整体，建议至少区分为 “中国市场”、“一带一路市场” 和 “欧美市场” 。中国在视频商业赛道处于碾压级领先地位，但需要警惕中国过于 “先进、严谨、有逻辑” 的视频风格，可能不被海外市场接受，例如海外 TikTok 更看重 “表达” 和 “网感”（如贴纸） 。

建立金字塔内容矩阵：企业应建立整体的内容矩阵概念，包括官号、多国 / 多地区账号、多语言版本（利用 AI 翻译），以实现每天持续且批量的视频分发，并从中筛选优质素材进行付费投放 。

商业创意三步走（AI 工程化流程）：

了解自己（Context Engineering）：输入产品 / 服务信息，让 AI 智能体推理和确认产品在行业中的定位 ()。

看竞品 / 行业：通过 AI 解构和搜索行业对标内容，了解行业动态和标准做法 。

蹭热点 / 网感：利用 AI 热点库，让 AI 推理生成结合热点与产品的创意 Idea，确保内容具备网感和时效性 。

To B 盈利模式创新：生产力 SaaS 应探索按价值消耗（如视频条数）计费，力争实现首单盈利，并将 CAC（客户获取成本）回收周期控制在 12 个月以内 。

⏱️ 时间线 (Timeline)

00:01 - 02:41：开场及嘉宾介绍。企业视频广告生产的痛点，引出筷子科技用 AI 解决企业内容商业的 “麻烦” 。

02:42 - 07:44：筷子科技的产品定位、服务对象（从 SMB 到大型连锁、B2B / B2C）及全链路能力（边拍剪投）介绍 。

07:45 - 12:21：案例解析：如何为 AI 会议纪要产品批量生产和分发 1000 条以上的短视频素材 。

12:22 - 18:13：深度拆解：AI 如何将 “网感” 工程化（了解自己 - 看竞品 - 蹭热点）和商业创意发散性 。

18:14 - 22:52：To B 商业模式探讨：中国 To B 的付费困境，筷子科技如何通过 “生产力 SaaS” 和按 “视频消耗” 收费实现高客单价和健康现金流 。

22:53 - 24:22：讨论 GOT 服务（传统大客户服务）以及 AI 产品中人与 AI 的协同与定制化 。

24:23 - 29:46：国际化实战经验：市场划分（一带一路 vs 欧美）与本土化挑战，中国先进的视频商业模式在海外可能遇到的 “水土不服” 。

29:47 - 38:08：AI 创业的 Demo 陷阱与技术边界：如何说服客户？技术真正的验证标准是付费客户的实际效果和跑出的流量（已超 9000 万条视频） 。

38:09 - 42:34：大模型时代应用层的核心竞争力：AI 能力普及的利弊，应用层的护城河在于产业 Know-How和垂直细分的细节打磨 。

42:35 - ：总结。

「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫 —— 两位多年老友、AI 领域的资深从业者 —— 打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 

我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活…… 如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！ 

商务合作：公众号 「AI 炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 

徐文浩：某 AI 创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发 AI 应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司 MediaV 的算法和数据负责人，后被 360 收购。离开后加入成立不到 1 个月的拼多多。后创办了基于 AI 的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023 年再次下场创业。 

任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造 “今夜酒店特价” 用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业 “京东到家” 开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。

片尾：Alex Siegel - Up All Night