文 | 定焦 One，作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳
一条视频里，究竟有多少工作可以交给 AI？
最近，一位剪辑师做了一次测试，让 Claude Opus 5.5 独立制作一条短视频。
AI 先调用 Fish Audio（一款 AI 语音合成工具），用他的声音生成口播，再通过 HeyGen（一款数字人视频生成工具）驱动数字分身说话。真正复杂的是后面的剪辑。
动手之前，AI 逐帧分析了两条参考视频，总结出三条规律：每句话都有对应的视觉画面，每个动作都踩在节拍上，整条视频由一条线索贯穿。随后，它将这些规律写成代码，自动完成动效、配置音效，并将整套方法封装成可复用的 Skill。
下一次，创作者只需要提供新的口播，AI 就能按照这套方法制作视频。即使换成真人实拍，AI 也能自动挑选素材、抠出人物，将文字和动效放到相应的位置。
根据这位剪辑师的说法，整个过程中，没有一个关键帧是人工制作的。
过去，剪辑师和后期特效人员需要花费大量时间学习复杂的软件操作，才能将创意变成画面。现在，AI 不仅能够代替人完成操作，还开始学习剪辑师的创作方法。
一位从事 AI 剪辑的剪辑师告诉「定焦 One」，他们曾找来一批人类剪辑师作为参照，比较人工与 AI 的剪辑效果。原本的目标是让 AI 尽可能接近人类水平，结果却发现，" 有些情况下，AI 剪得比人还炫酷 "。在她的工作流中，用 AI 操作 Photoshop、Premiere 等专业软件完成任务已经稀松平常。
技术变化也在改变一门生意的竞争格局。
2026 年 9 月，剪映推出 AI 创作工作台 Hub、智能剪辑助手和 AI Ultra 会员，将业务从剪辑延伸至构思、生成与交付。Adobe 也在推进 Premiere 等专业软件的智能体能力。Descript、Runway 等公司则从各自擅长的环节切入，向更完整的视频生产流程延伸。
过去，剪辑软件之间比的是功能和操作体验。如今，模型、工具和内容平台开始争夺同一条视频的生产流程。原本支付给剪辑师、软件公司的钱，开始流向模型、算力和自动化服务。
01. 剪辑师的工时，变成了 AI 积分
剪辑师的时间，常常消耗在一串细小的操作里。
以一条两分钟的产品宣传视频为例。剪辑师将素材下载下来，导入 Premiere，逐条观看，把口播、产品特写和环境镜头分开；再剪掉口误、停顿与重复表达，按脚本排列镜头，为每句话配上对应的辅助画面。
粗剪只是开始。
为了突出卖点，剪辑师还要打开 Photoshop，把产品从背景里抠出来；切换到 After Effects，制作标题动画；再回到 Premiere，加字幕、配乐和转场，逐帧调整关键帧，让画面踩准节拍。导出也未必代表结束。客户觉得开头不抓人、产品出现得太晚，剪辑师就得重新打开工程，改镜头、改字幕和动效，再导出一遍。一次看似简单的调整，可能涉及几款软件和多条轨道。
过去几十年，数字创作工具不断进化，但人与软件的分工没有发生根本变化。软件负责提供工具，创作者负责执行操作。无论是机械性的素材整理，还是创意性的画面设计，都需要人将想法转化为一连串具体的操作。
AI 正在改变这种分工。
在一套具备素材识别、模型调用和软件操作能力的 AI 工作流中，创作者可以直接提出要求：譬如把六分钟的口播压缩到三分钟，删除重复表达，为每个卖点匹配画面，再按照指定风格添加字幕和动效。AI 将口播转录成带时间码的文本，筛选素材、排列镜头，必要时调用其他工具完成抠像、配音和特效制作。初版生成后，创作者再通过自然语言提出修改意见。
过去需要逐项操作的任务，开始变成可以直接交付给软件的工作。
今年 1 月，硅谷风投机构 a16z 的合伙人 Justine Moore 提出，视频智能体可能像 Cursor 改变编程一样，改变视频制作。她认为，2025 年是 AI 视频之年，2026 年则将成为人们把剪辑工作交给智能体的一年，"AI 剪辑智能体将在未来几个月和几年内，戏剧性地提升我们所看到的所有视频的质量，并加快其创作速率 "。
这种变化，已经有数据能佐证。
在今年 9 月剪映发布会的演示中，6 分钟原始口播素材，剪成 3 分钟成片，人工粗剪耗时 32 分钟，剪映助手仅用 10 分钟，积分成本约 2 元。
根据 AI 剪辑工具 Spingle 公布的客户案例，美国纪录片制作公司 FlowVideo 过去需要花四小时，从大量素材中寻找与采访内容对应的辅助镜头，再花六小时完成粗剪。使用 Spingle 后，两项工作分别缩短至半小时和三小时。整个项目的制作工时从 20 小时降至 13.5 小时，减少约三分之一。
对于需要批量生产视频的机构，效率提升可以转化为更大的产能，甚至减少部分人工开支。
根据 OpusClip 公布的客户案例数据，美国营销机构 Tribe Consulting 过去每周需要支付约 500 美元聘请剪辑师，制作 3-5 条短视频。引入 OpusClip 后，其每周视频产量提高至 10-20 条。另一家营销机构 Full Send Marketing 则表示，利用 AI 完成基础剪辑、字幕和辅助镜头匹配后，公司每月节省约 1500 美元。
上述数据来自工具厂商披露的演示或客户案例，不代表所有视频项目都能实现同样幅度的降本。但在一些标准化程度较高的任务中，AI 开始承担过去需要由人完成的工作，已经是趋势。
对软件公司来说，这意味着一种新的收费机会。
过去，视频制作公司购买软件，再雇用剪辑师完成操作。软件通常按授权期限或用户席位收费。一个剪辑师每月完成 10 条还是 100 条视频，软件公司的收入不会因此同步增加。
现在，当软件能够直接替用户执行任务，就有机会按照完成的工作量收费。原本需要通过增加人手或投入更多工时才能完成的部分工作，可以通过购买 AI 服务解决。
今年 9 月，剪映推出 AI Ultra 会员，连续包月 199 元，每月包含 22100 点 AI 积分，并打包原有的剪辑会员权益。
Descript 采用类似的混合计费方式。其 Creator 套餐按月订阅为 35 美元，包含每月 30 小时媒体处理额度和 800 个 AI 积分。用户支付的不只是软件使用权，还包括一定额度的 AI 处理和生成能力。
面向企业的视频处理服务，计费方式更加精细。
火山引擎的短剧高光智剪服务，按照输入素材的时长收费，AI 分析原片每分钟 2.5 元，视频合成、媒资存储和分发则根据资源消耗另行计费。
从按软件授权或订阅周期收费，到增加按素材时长、生成次数和 AI 积分计费，视频制作正在出现一套新的价格体系。
02. 四路玩家，抢同一条流水线
AI 剪辑带来了一笔新的收入机会，也吸引了原本处于不同产业环节的公司。
从目前来看，主要有四路玩家。
第一路，是剪映、快影等平台生态型公司。
剪映依托抖音、CapCut 依托 TikTok，快影背后是快手。过去，它们通过降低创作门槛，让更多用户能够制作和发布视频，为平台带来持续的内容供给。后来，剪辑工具本身也发展成了一门生意。
根据移动应用数据机构 Appfigures 估算，2025 年 8 月，CapCut 在全球苹果和谷歌应用商店的单月净收入达到 9350 万美元。这一数字还不包含 PC 端与网页端业务。
如今，剪映希望将业务范围从剪辑进一步延伸到整个视频生产流程。
新推出的剪映 Hub，将脚本策划、AI 素材生成和多轨道剪辑整合进同一个工作台；剪映助手则进入具体工程，承担口播删减、字幕纠错和视频包装等工作。过去，创作者可能先用大模型写脚本，再调用视频模型生成素材，最后回到剪映完成后期。现在，剪映希望将这些环节尽可能留在自己的产品体系中。
相比独立软件公司，平台型玩家还有另一层优势：它们能够将视频制作与内容分发、广告投放连接起来。例如，巨量引擎旗下的即创，已经将 AI 脚本、数字人成片和智能剪辑整合进广告创作流程。商家可以利用商品信息和已有素材，批量生产不同版本的视频，用于后续投放测试。
第二路，是 Adobe、Blackmagic 等专业软件公司。
影视制作涉及素材管理、多人协作、特效、调色和版本交付。一部影片的工程文件，需要在不同团队之间反复流转。专业软件长期积累的优势，不只是功能，而是能够稳定完成复杂项目的制作体系。
因此，这些公司选择让 AI 进入现有软件，而不是放弃传统时间线和工程文件。
今年 6 月，Adobe 宣布将 Creative Agent 扩展至 Premiere 等产品。用户可以通过自然语言整理素材、识别采访内容、生成初剪序列，AI 完成的结果依然留在可编辑工程中，由创作者继续修改。
Blackmagic 则向外部智能体开放。9 月发布的 DaVinci Resolve 21.1 增加了与 Claude、Claude Code、Codex 等 AI 助手的集成能力，让外部智能体可以分析工程、整理素材和批量渲染。
两家公司的路线有所不同，但目标相似：即使 AI 承担越来越多具体操作，专业制作仍然离不开它们提供的底层能力。它们出售的仍以软件订阅、授权、专业版本及相关产品服务为主，AI 首先承担的是提高产品价值、保留客户的任务。
第三路，是 Descript、OpusClip、Sparki 等 AI 原生公司。
与传统软件不同，这类公司希望用户不必学习复杂的操作方式，只需告诉 AI 想要什么。
Descript 让用户像修改文档一样编辑视频；OpusClip 专注于将播客、访谈等长视频自动切成短片；Sparki 则让用户上传素材、描述目标，由系统组织镜头、字幕和音乐。
这些公司不必兼顾传统软件庞大的历史功能，可以围绕具体任务重新设计产品，通过订阅、使用额度和按量计费赚钱。
但它们面临一个问题，独立的 AI 剪辑能力，究竟能形成多高的溢价？
一方面，剪映、Adobe 正在将类似功能整合进已有产品；另一方面，通用智能体也开始具备理解素材、调用软件和执行剪辑任务的能力。对于已经购买剪辑软件或通用大模型会员的用户来说，只有质量、效率或成本优势足够明显，才有理由额外购买一款 AI 剪辑产品。
第四路，是快手可灵、Runway 等上游视频模型公司，它们正在从素材生成进入后期编辑。
过去，视频生成模型主要承担素材生产，剪辑软件则负责将素材组合成完整作品。现在，两者的界限开始模糊。
Runway 在 2026 年 5 月推出 Aleph 2.0 和 Edit Studio，允许用户修改已有视频中的特定物体、背景和画面风格，并尽可能保留其他内容。可灵等视频模型产品，也在扩展镜头控制、视频修改和局部编辑能力。
当模型开始具备编辑能力，它们就不再只向剪辑软件提供素材，而是有机会直接承接部分后期任务，将收费范围从视频生成延伸到视频修改和制作。
四路玩家正在从不同方向延伸自己的边界。
剪映向前整合脚本和素材生成，Adobe 让智能体进入专业工程，AI 原生公司试图直接交付剪辑结果，Runway 等视频模型公司则将模型能力延伸到后期修改。
它们争夺的已不只是某一项剪辑功能，而是视频制作流程的控制权。谁能掌握用户入口，谁能控制关键制作环节，谁又能在支付模型和算力成本后留住利润？
03. 剪辑越来越便宜，钱越来越难赚
软件和 AI 公司都在讲效率，但对创作者来说，AI 剪辑未必是一笔划算的买卖。
一位视频自媒体创作者告诉「定焦 One」，她已经习惯为 AI 付费：用 Kimi 辅助撰写脚本，再通过 AI 视频生成聚合工具制作素材，每月在 AI 工具上的花费达数百元。但她暂时没有订阅 AI 剪辑服务的打算。
在她看来，AI 在创意构思和素材生成环节的价值更大，值得为此付费；而排列镜头、添加字幕和特效等后期工作，自己就能完成，没有必要再增加一笔开支。
另一位 AIGC 创作者曾尝试让 ChatGPT 操作 Photoshop 等专业软件，最终也放弃了，理由是 " 太贵了 "。
更麻烦的是，即使用户愿意付费，独立剪辑工具也未必能长期维持现有价格。
今年 10 月，营销公司 SuperMarketers 的创作者 Gen Furukawa 分享了一次尝试。他原本每月支付约 25 美元订阅 Descript，用于剪辑采访和口播视频。后来，他发现 Claude Code 可以调用 Whisper、FFmpeg 等工具，完成删除口误、压缩停顿、添加字幕等工作。
他将这套流程封装成开源 Skill，下一次导入素材即可重复执行。按他的估算，这能替代自己在 Descript 上的大部分工作，每年节省约 300 美元订阅费。
当然，Claude 本身也有订阅、调用和配置成本，无法覆盖 Descript 的全部专业功能。但这个案例揭示了一种新的竞争关系：原本需要单独购买的剪辑功能，正在成为通用智能体可以调用的能力。
过去，剪辑师需要花费大量时间熟悉 Premiere 的界面、快捷键和插件，换软件意味着重新学习。现在，智能体开始通过自然语言操作工具，甚至直接调用底层能力，用户对特定界面的依赖可能随之降低。
Descript 已经主动接入 Claude，让用户通过对话调用其视频制作能力。这既可能带来新的客户，也意味着 Descript 有机会从用户直接使用的产品，变成智能体背后的执行工具。
更重要的是，当智能体掌握用户入口，剪辑软件即使完成了工作，也未必能决定这项工作值多少钱。
价格承压的同时，AI 还改变了软件公司的成本结构。
以数字创意软件公司万兴科技为例，2025 年，它实现营收 15.33 亿元，其中视频创意业务收入 10.22 亿元。AI 原生应用收入突破 1.3 亿元，同比增长超过 90%；旗下万兴喵影的 AI 积分收入约占该产品全年收入的 6%。
AI 贡献了新的收入，也带来了新的开支。2025 年，万兴科技服务器费用达到 8011.7 万元，同比增长 78.3%，公司解释主要来自 AI 服务器费用增长。2026 年上半年，这项费用继续同比增长 71.6%，达到 5450 万元。
这些数据涉及不同业务口径，不能将毛利率变化全部归因于 AI 剪辑，但能看到 AI 投入带来的成本压力。
传统本地剪辑软件的一大优势，是开发完成后，增加用户或使用次数的边际成本相对较低。AI 改变了这一点。每一次素材分析、模型生成和复杂编辑，都可能产生额外的推理费用。用户使用越频繁，软件公司承担的相关成本也越高。
于是，剪辑软件面临两头挤压：下游用户希望价格更低，上游模型和算力却要持续收费。软件公司需要不断提高使用效率，才能避免新增收入被成本吞噬。
AI 剪辑不一定是一门低利润生意，但单纯出售自动剪辑能力，越来越难建立持久的定价权。有观点认为，真正有机会获得溢价的，可能是那些不只交付视频的公司。
譬如，电商广告客户关心的是素材能否带来更多订单，影视制作团队在意复杂工程能否稳定交付，长期服务品牌的工具则可以通过积累素材、风格和制作经验，减少反复沟通与返工。
这些需求背后，客户付费的理由是它能否带来更确定的商业结果。
这也是剪映等平台型玩家希望连接制作与分发的原因。相比只按生成次数收费，如果能够利用投放数据持续优化素材，工具就有机会进入更大的广告预算，而不只是争夺剪辑软件的订阅费。
AI 虽然带来了效率红利，未必会留在剪辑工具公司手里。品牌方可能借此压低制作报价，创作者可以用更少的预算生产更多内容，上游模型和算力厂商则从每一次调用中收费。对于缺少用户入口、核心模型和差异化能力的剪辑工具来说，承担的工作可能越来越多，能够分走的利润却未必同步增长。
当剪辑本身越来越便宜，如何从中赚到钱，反而成了一道更难的题。
