商品描述
這是一本講解如何利用Seedance實現AI視頻內容變現的著作，為整個AI視頻內容生態各環節的從業者如何利用AI視頻賺錢提供了參考。作者結合自身在AI領域的一線創投經驗和產業實踐經驗，對AI視頻的產業生態、全球競爭格局、變現商業模式、從0到1變現路徑、創業、投資、風險管理、倫理與監管等做了全面的闡述。從技術原理到商業閉環、從零基礎入門到規模化盈利，一步步帶你掌握AI內容生產與商業化的完整邏輯，提供可直接覆制的實操方案，助你抓住AI視頻紅利，從零開始打造屬於自己的內容變現體系。 通過閱讀本書，你將可以： 透徹理解AI視頻革命與“一人劇組”的核心邏輯。 熟練運用Seedance完成從提示詞到成片的全流程創作。 掌握內容電商、品牌服務、IP孵化、知識付費、平臺分發五大變現模式。 落地90天冷啟動計劃，實現從0到1的內容創業冷啟動。 看懂全球AI視頻產業格局與創投賽道機會。 規避版權、肖像權、合規、流量等核心商業風險。 搭建標準化SOP與自動化流程，實現內容生意規模化。 把握AI視頻未來趨勢，建立長期覆利的創業護城河。
作者簡介
杜雨（博士），未可知人工智能研究院院長，資深人工智能應用專家，曾就職於騰訊、紅杉資本。中國社會科學院博士，北京大學、香港中文大學雙碩士。 參與多項國家社科基金重大項目、國家自然科學基金項目及國家發展改革委、中國科學技術協會、中國工程院等委托的項目，擔任由國家工業信息安全發展研究中心牽頭的《生成式人工智能數據應用合規指南》團體標準的起草人。北京大學匯豐商學院EDP（高層管理培訓）授課導師，G20青年企業家聯盟中國理事會青年委員，中國青年科技產業創新基地青年導師，中央美術學院AI課程客座導師。在“人工智能+X”方向孵化有教育、醫療、心理、藝術等領域的初創企業。 榮獲“當當網影響力作家”稱號，著有暢銷書《DeepSeek使用指南：全職業場景應用實踐》《AIGC：智能創作時代》《AI for Science：人工智能驅動科學創新》《AI助理：用ChatGPT輕松搞定工作》《具身智能：從虛擬AI到現實AI》等。
目錄大綱
前言
第1章 “一人劇組”時代——Seedance引爆AI視頻
1.1 從《流浪地球》到臥室導演：內容生產權力的轉移
1.1.1 傳統影視工業的成本困局
1.1.2 Seedance 2.0引爆的“個體崛起”現象
1.1.3 案例：個體創作者的突圍樣本
1.2 什麼是真正的“一人劇組”
1.2.1 “一人劇組”的三大核心能力：創意構思、內容生成和商業變現
1.2.2 為什麼叫“劇組”
1.2.3 一人劇組與傳統團隊：本質區別的深度解析
1.3 “一人劇組”時代來臨的3個關鍵信號
1.3.1 技術成熟：從Sora到Seedance 2.0的能力躍遷
1.3.2 流量紅利：平臺算法對AI內容的扶持窗口期
1.3.3 商業化落地：市場驗證的真金白銀
1.4 AI視頻的技術基石
1.4.1 多模態融合：打破感官的邊界
1.4.2 音畫同步：突破感官體驗的臨界點
1.4.3 端到端生成：從提示詞到成片的效率革命
1.4.4 世界模型：讓AI理解鏡頭語言與敘事節奏
1.5 AI視頻技術演進的5個必然趨勢
1.5.1 趨勢1：超越真實——從“以假亂真”到“超越真實”
1.5.2 趨勢2：實時生成——視頻的“ChatGPT時刻”
1.5.3 趨勢3：多模態融合——視頻+AR+VR
1.5.4 趨勢4：個性化定制——千人千面的內容
1.5.5 趨勢5：AI Agent自主創作——“無人劇組”
1.6 字節跳動的Seedance戰略解碼
1.6.1 從抖音到剪映再到即夢：戰略連貫性
1.6.2 Seedance技術棧：雙分支擴散變換器的突破
1.6.3 商業化路徑：從工具到平臺再到生態
第2章 AI視頻的產業生態全景
2.1 視頻內容產業格局的三大變化
2.1.1 變化1：內容產業的重新洗牌
2.1.2 變化2：平臺競爭的新維度
2.1.3 變化3：全球化的加速推進
2.2 上遊：算力、模型、數據
2.2.1 芯片：算力基礎設施的競爭
2.2.2 大模型：技術能力的核心
2.2.3 訓練數據：模型能力的源泉
2.3 中遊：工具平臺與SaaS服務
2.3.1 AI視頻生成：百花齊放的工具矩陣
2.3.2 後期編輯：AI賦能的全面升級
2.3.3 to B服務：雲平臺的API商業化
2.4 下遊：內容創作者與MCN
2.4.1 個人創作者：自由職業者的黃金時代
2.4.2 AI原生MCN：批量化生產+矩陣化運營
2.4.3 品牌方：內容營銷的AI化轉型
2.5 產業協同案例
2.5.1 字節跳動的“豆包+剪映+即夢”閉環
2.5.2 快手的“可靈+磁力引擎”生態
2.5.3 Adobe的創意雲生態協同
第3章 AI視頻的全球競爭格局
3.1 美國：OpenAI與矽谷的生態優勢
3.1.1 Sora的技術領先性：物理真實感、長視頻一致性
3.1.2 好萊塢的內容產業協同：迪士尼、Netflix的試水
3.1.3 資本市場的估值溢價
3.2 中國：字節跳動、快手引領的快速疊代
3.2.1 “十五五”規劃中的數字內容產業：政策紅利
3.2.2 深圳、杭州的AI視頻產業集群
3.2.3 出海戰略：TikTok的全球化布局
3.2.4 增長勢頭：可靈2025年收入、生數科技融資的市場驗證
3.3 歐洲：監管優先的謹慎態度
3.3.1 GDPR對AI訓練的限制
3.3.2 版權保護的高門檻：Getty Images訴訟案
3.3.3 創新乏力的深層原因：算力、資本、人才的三重短板
3.4 技術競賽與供應鏈博弈
3.4.1 算力“卡脖子”：H100禁運對中國的影響
3.4.2 開源和閉源的路線之爭
3.4.3 數據主權：各國的政策博弈
第4章 AI視頻變現的五大商業模式
4.1 模式1：內容電商——短視頻帶貨工廠
4.1.1 模式本質與運作邏輯
4.1.2 成功要素與關鍵能力
4.1.3 潛在風險與應對策略
4.2 模式2：品牌服務——企業視頻的AI化生產
4.2.1 市場需求與服務定位
4.2.2 獲客渠道與定價策略
4.2.3 客戶關系與覆購率
4.2.4 規模化的路徑與瓶頸
4.3 模式3：IP孵化——虛擬IP的長期主義
4.3.1 IP的價值來源
4.3.2 虛擬IP的類型與定位
4.3.3 內容規劃與粉絲運營
4.3.4 商業化路徑與時機把握
4.4 模式4：知識付費——教別人用AI的生意經
4.4.1 知識付費的市場基礎
4.4.2 課程設計與內容規劃
4.4.3 傳播渠道與定價策略
4.4.4 持續更新與社群運營
4.5 模式5：平臺分發——規模化的流量生意
4.5.1 平臺分成機制解析
4.5.2 內容策略與算法理解
4.5.3 矩陣化運營與風險分散
4.5.4 長期可持續性問題
4.6 商業模式選擇矩陣
4.6.1 自測問卷：你適合哪種變現路徑
4.6.2 資源盤點：啟動資金、時間投入、現有技能
4.6.3 風險評估表：各模式的坑與應對策略
4.6.4 組合拳打法：如何同時運營多種模式
第5章 AI視頻變現從0到1的實戰路線圖
5.1 第一個月：打磨產品與測試市場
5.1.1 需求驗證與定位
5.1.2 內容生產與優化
5.2 第二個月：流量獲取
