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前言
过去一年，AI 视频赛道涌入了大量玩家，模型公司在提升生成质量，应用公司则不断整合模型、工作流和创作工具。现在各家平台的功能越来越接近，它们还需要回答一个更现实的问题：用户为什么要长期使用某个平台，平台又能否从一次次模型调用中，获得持续的商业回报？
演语科技推出的 LibTV，正试图回答这些问题。它不满足于做一款 AI 视频生成工具，而是希望进一步搭建面向专业创作者的内容生产平台，将创作经验、生产流程和内容资源整合起来，帮助创作者更高效地完成内容生产。那么，LibTV 的差异化能否成立，这条路线背后对应着怎样的行业机会，值得 1 号进一步观察。
把创作经验留在平台里
AI 视频产品的竞争正在提速，LibTV、商汤 Seko、万兴剧厂等产品几乎同期补齐了视频创作能力，不过，各个平台之间各有侧重。
商汤 Seko 侧重创编一体化，围绕剧本解析、角色一致性和多剧集生成完善创作流程，万兴剧厂则重点布局 AI 短剧、漫剧的全流程生产，并逐步拓展至广告剧、AI 电影等内容形态。
LibTV 则希望提供一个更综合的专业影像创作环境，将专业创作者的经验整合为可复用的 Skill，转化为平台能力。这些不同的产品形式并无优劣高低，要占领市场主导地位，决定性因素还在于平台能否找到对应的用户群体和创作场景。
LibTV 的产品设计，正是基于实际创作需求的理念。LibTV 架构采用无限画布和节点式工作流，允许用户将剧本、角色、场景、镜头和生成的素材放置在同一空间，并根据必要的模型进行处理。这种设计更适合需要反复修改、保持角色和场景一致性的专业内容生产。
在此基础上，LibTV 还引入了 Agent，尝试将 AI 集成到任务分解、素材创建和工作流程执行过程中，从而帮助创作者节省在重复操作上花费的时间。
不过，这套设计并非 LibTV 独有，节点式工作流早已出现在不少 AI 创作工具中，画布也不是一个全新的产品概念，真正值得观察的是 LibTV 进一步推出的 Skill 计划。
今年 7 月，LibTV 推出 Agent，并发布 1000 万元 Skill 超创激励计划，希望吸引专业创作者将自己的创作方法沉淀为可调用的 Skill。按照平台披露的设想，Skill 创作者不仅可以获得创作激励，后续还可能根据真实使用量参与收益分成。
LibTV 的 Skill 并非一个预设好的提示词模板，它希望将专业创作者在长期实践中形成的方法转化为可复用的创作能力。例如，导演对人物调度、镜头衔接和光线氛围的把控，广告团队在创意构思和视觉表达上的经验，短剧团队在角色设计、分镜组织上的成熟流程，都有机会被整理成 Skill，供其他用户调用。
这背后其实是对专业创作经验的一次重新组织。过去，这些方法往往掌握在个人或制作团队手中，主要依靠项目合作和团队内部传递，很难被其他创作者直接使用。LibTV 希望通过 Skill 建立一种新的共享机制：专业创作者贡献方法，其他用户调用这些方法完成创作，创作者也有机会从实际使用中获得收益。
如果这一模式能够跑通，专业创作者就不只是平台的内容生产者，也会成为平台创作能力的提供者。对于 LibTV 来说，沉淀的也不再只是用户生成的作品，还有支撑作品生产的专业方法。当然，激励计划只是起点，Skill 能否真正解决创作问题、能否被用户反复调用，以及专业经验能否跨团队、跨场景复用，仍需要真实项目检验。
除了搭建创作工具和 Skill 生态，LibTV 也在主动接触更广阔的内容生产领域，平台涉及的范围已经延伸到传统影视、TVC 广告、游戏内容和品牌营销等不同场景。
在影视领域，LibTV 参与了海南岛国际电影节 AI 电影展，在品牌营销领域，平台与蜜雪冰城等品牌开展 AI 内容创作活动，在游戏内容领域，则参与了王者荣耀相关内容计划。
把这些动作放在一起看，我们能够反映出 LibTV 对自身平台定位的设想，它试图争取的其实是整个专业影像内容生产市场。这也意味着它需要面对更多元的创作需求和行业标准，其产品能力不再只是满足某一种内容的批量生产，而是要适应不同类型项目的创作方式。
演语科技在寻找怎样的生意？
理解 LibTV，还需要把它放回演语科技的产品发展路径中。
演语科技最早以 LiblibAI 切入市场。LiblibAI 从模型分享和创作者社区起步，聚集设计师及 AI 创作者，通过模型资源和社区内容吸引用户。随后，公司推出面向设计场景的产品 Lovart，并将业务延伸至视频内容生产领域。
这几款产品看起来分属不同赛道，背后却有一条相对清晰的线索，即围绕创作者的需求，提供模型、工具和内容生产服务。
其中，产品调整也反映出这条路径并非简单铺开。演语科技曾推出星流，面向专业设计场景提供 AI 设计 Agent，但星流已于 10 月 10 日停止独立运营，相关能力转移至 Lovart。LibTV 则是演语科技向视频领域的一次延伸。相较于图片生成和设计，视频生产流程更长，涉及的环节更多，商业空间可能更大。
在《晚点》2026 年 7 月对演语科技创始人陈冕的访谈中，他谈到 LibTV 在推出后增长较快，曾在一个月内实现日收入 10 万美元。陈冕还提到，LibTV 已成为公司收入的重要组成部分。
从商业模式来看，LibTV 围绕视频创作会员、模型调用和积分消耗形成收费，用户购买的并不只是某一个模型，而是平台提供的创作能力和使用额度。
今年双 11 期间，LibTV 通过多档会员优惠降低用户使用门槛，针对不同年费会员开放 Wan 3、可灵 4.0 等模型的限时 0 积分生成权益，同时将 Seedance 2.5（720P）生成价格降至最低每秒 0.16 元，这类促销也是 AI 视频工具平台争夺用户的直接手段。
这类模式的优势在于，平台可以随着用户使用频次增加获得收入，但它也有一个绕不开的问题，模型调用本身是存在成本的。用户生成的视频越多，平台承担的算力支出也可能越高。如果收费无法覆盖模型成本，用户增长未必能带来利润增长。
再进一步看，演语科技可能不仅限于按次收费。如果 Skill 能够吸引专业创作者持续贡献创作方法，其他用户又愿意为这些方法付费或消耗积分，平台就有机会形成创作者与使用者之间的双边关系，这比单纯依靠模型调用收费多了一层生态价值。
除了通过会员付费和 Skill 计划，LibTV 也在尝试将平台能力延伸到专业影视创作领域。
例如，LibTV 与优酷联合推出 AI 漫剧「精卫计划」，为原创 IP 创作者提供算力和产品支持，并引入优酷的发行资源。在第十届平遥国际电影展期间，LibTV 又发起「X 小时之后」AI 短片黑客松，将 AI 创作带入电影节的实际场景。这些动作让 LibTV 不再只是提供生成工具，也开始参与连接创作者、内容项目和发行渠道。
这种变化并非 LibTV 独有。随着 AI 视频工具竞争加剧，一些厂商开始向内容生产链条延伸，寻找工具业务之外的增长空间。万兴科技通过投资制作团队参与 AI 漫剧开发，商汤则与内容工作室联合出品《聚宝仙盆》系列。
不同于单纯向用户提供工具，这些尝试让厂商直接进入内容项目，既能探索新的商业收入，也能在实际制作中积累经验，反过来完善产品能力。LibTV 虽然并未直接转向自建内容团队或经营影视 IP，但也在接触专业创作者和真实项目，再将创作需求与平台工具、Skill 能力结合起来，服务更广泛的专业影像生产需求。
1 号结语
从 LiblibAI 到 Lovart，再到 LibTV，演语科技的产品布局始终围绕创作者展开，服务场景也从图片、设计逐渐延伸到专业影像生产。LibTV 不再局限于整合模型和生成工具，而是试图将创作方法、专业人才与真实内容需求连接起来，逐步成为承载更多内容生产需求的影像平台。
随着 AI 视频工具逐渐成熟，AI 视频工具厂商的商业模式也有望进一步拓宽，参与内容制作、对接发行渠道等都可能成为新的业务增长点。反过来，真实项目积累的制作经验和行业资源，也能推动产品迭代，形成工具、内容与商业合作之间的循环。
不过，当工具平台进一步向内容领域延伸，最终仍要面对内容市场的检验。对创作者来说，工具是否好用、能否提高效率很重要，但对观众来说，作品是否好看，始终才是决定其能否走向市场的关键。
文章留言
1. 不同项目差异非常大，Skill 通用有点不现实啊
2. 低价和免费权益确实能吸引用户，但用户最终留下来，还是因为产品能解决实际需求。
3. 比起单纯做工具，我更看好能够深入实际项目的平台
4. 现在 AI 视频工具太多了，功能看起来也越来越像……
5. 议价权完全在上游模型公司手中，这些应用太难了，都开始大甩卖
6. 工具平台往内容生产领域走可能是个趋势吧，只做工具赚不到钱呀
比较关注 Skill 的商业模式，创作者贡献经验，平台提供交易场景，这套机制如果跑通还是很有价值的。
7. 不少 AI 工具都在讲工作流，但真正进入生产环节后，能否支持多人协作、随时修改才重要
电影节和黑客松能够聚集创作者，但真正有价值的是后续能不能把参赛团队转化为长期合作的制作资源。
8. 专业创作者未必需要更多功能，他们更需要稳定、可控、能融入现有制作流程的工具
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