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　　！Linkloud 作为国内最大的 AI 和 SaaS 全球化社区，过去 3 年走访了数百位在全球市场中高速增长的 AI、SaaS 及科技公司代表，也认识了里面优秀的创始人、产品与增长高手等。这档播客就是希望能与大家一起，揭开他们成功背后的故事，以及在不断变化的格局中对竞争力的思考。

　　作为 Linkloud Talk 的开篇，聚焦在今年 AI 应用最的领域之一 —— 视频！我们与硅谷增长工作室

　　Higgsfield 的创始人兼 CEO Alex Mashrabov。

　　是今年增长最快的 AI 视频内容平台之一。它在短短 5 个月内实现了 5,000 万美金的 ARR，并于 9 月完成 5,000 万美元的 A 轮融资。

　　是一位出生在乌兹别克斯坦的连续创业者，Higgsfield 最初入驻在哈萨克斯坦的知名孵化器 Astana Hub，早期许多成员都来自当地。

　　创立的上一家公司 AI Factory 被 SnapChat 收购，随后他担任了 Snap 的 GenAI 总监，负责了多款 AI 产品的发布。

　　来听听一个小时的交流中，他对社交媒体还有短视频有哪些深入洞察！他还对 AI 视频的发展和各大模型公司的前景做出了非常大胆的预测，希望对大家有所启发，Enjoy！

　　今天特别高兴能和我的搭档陈唱一起，邀请到我们的第一位嘉宾 Alex。他是 Higgsfield 的创始人兼 CEO。

　　Alex，你的创业经历真的非常成功。之前的公司 AI Factory 被 Snapchat 收购后，你也成了这家顶尖科技公司的高管。现在再次创业，成绩依然亮眼。听说你在短短 6 个月内就做到了 5,000 万美金的 ARR，我们特别想听听你的实战经验，以及对 Higgsfield 未来发展的规划。

　　我在视频 AI 领域已经做了快 10 年了。看着行业从最早的 64x64 像素，发展到现在能生成 15 秒、20 秒甚至 30 秒的连贯视频，这种进步确实让人兴奋。

　　对很多职场新人来说，能进 Snapchat 工作是梦寐以求的。当时你看到了什么样的市场机会，让你决定离开这家受人尊敬的大厂，放下高薪职位去重新创业？

　　现在的社交媒体已经是最高效的分发平台和主流媒体形式了。虽然 TikTok 的兴起带动了内容爆发，但这其实

　　——现在的社交内容其实挺单调的。如果对比电视或好莱坞，内容的多样性要高得多。视频 AI 正在做的，就是缩小这个差距。

　　过去，在社交媒体上做 3D 动画或 VFX 特效几乎是不可能的，因为成本太高了。但社交媒体的逻辑是需要每天更新多条内容，这刚好是生成式 AI 能发挥价值的地方。

　　可能有些听众对 Higgsfield 还不太了解。能不能简单聊聊它到底是个什么样的产品？哪些核心功能能让用户快速感觉到“Aha”？大家现在最常用的场景是什么？

　　Higgsfield 最早推出的是相机控制效果，这在电商领域特别火，用户增长一直很稳。不过，我们还没看到长视频生成被大规模应用。

　　虽然 Sora 让大家看到了未来的可能性，但现在的普遍感觉还是生成速度太慢、画质也比较粗糙。Higgsfield 在完成 A 轮融资后，在专业工作流上投入了更多精力，开始主攻这些高价值场景。

　　你的意思是，目前 AI 视频的大规模应用还主要集中在业余玩家或休闲场景，还没真正进入专业制作、长视频或纯商业用途？

　　其实 Higgsfield 大部分的使用者是专业人士，根据我们的调研，占比超过 60%。很有趣的一点是，大家都对视频 AI 感兴趣，而 Higgsfield 可能是目前上手各种模型最简单的平台。

　　随着这个赛道的关注度呈指数级增长，我们也会跟着一起跑。但这只是故事的一半。另一半是升级现有的工作流。比如

　　这不只是接入一个模型那么简单，还需要加入协作层等功能，这也是我们正在做的事情。

　　关于用户画像，我想多聊几句。在内容创作领域，你观察到用户群体的演变了吗？比如很多用户是从图像生成转向 Sora 或者其他视频模型的。在 Higgsfield，这种从图片创作向视频创作进化的趋势明显吗？产品又是怎么满足不同人群需求的？

　　这个问题很好。我们其实不太纠结于那种 Midjourney 风格的纯动画内容，我们更关注社交媒体的实际应用，也就是那些追求“美学摄影”的场景，比如 AI 演员和产品植入。平台上的大部分用户都是被这两个核心需求驱动的。

　　在产品层面，Higgsfield 似乎在尝试不同的方向——既有基于图片的功能，也有视频工具，还做了 Popcorn、Storyline 这样的用例。这背后的产品理念是什么？Roadmap 是怎么跑出来的？

　　。随着模型的迭代，产品肯定也要跟着大改。我敢保证，一个月后的产品跟今天长得完全不一样。

　　现在像 Higgsfield 或 Midjourney 这种公司，付费用户也就几十万，离未来的爆发点还差了 2 到 3 个数量级，所以现在还只是早期。我相信到明年年底，至少会出一两个像 AI 取代客服那样，被公认为完全可以由 AI 搞定的“杀手级”营销案例。

　　产品植入和电商绝对是大方向。虽然电商市场结构不平衡，既有强势的平台，也有灵活的小品牌，但你看那些 3 到 6 人的创意团队，他们现在就在用 Higgsfield。

　　。TikTok、Meta、Google 都是靠算法广告赚钱的，这是利润极高的业务。视频 AI 会触及这些平台的核心。

　　我认为视频和社交媒体最有意思、最具深远影响的应用，实际上会涉及所有这些主流平台。也就是说，它们找到了某种平衡，比如在 Instagram 上，用户体验足够好，大概每看 8 到 10 个视频会看到一条广告，用户觉得这样不错，同时 Meta 也能借此赚足够多的钱，给每个研究人员支付数十亿美元。

　　但我觉得，随着时间推移，这种平衡会有所变化，会有赢家，Google 和字节跳动很可能是赢家，但也会有输家，

　　确实有这种可能。今天说 Google 或字节跳动面临风险可能不太公平，因为它们有分发优势和海量资源。但其他平台，比如 Meta、Snapchat、Pinterest，甚至 OpenAI，大家都面临挑战，Higgsfield 也不例外。这是一个被视频 AI 重塑的巨大市场。

　　换个角度看，你们现在有这么多用户，肯定会收到各种功能请求。在节奏这么快的环境下，你如何平衡用户的反馈和你们自己的产品愿景？

　　。现实一点，如果那些专业用户今天愿意为视频 AI 买单，他们以后基本也会一直用，因为他们认定这就是未来。

　　我们要做的就是适应他们不断变化的需求。比如现在全球前 10 名的广告代理商中，有 9 家都在用 Higgsfield 做分镜和脚本。虽然还没到每天都用的地步，但做脚本、启动项目时，他们已经离不开这个工具了。

　　我认为行业会从分镜脚本演变到社交广告，先从新兴市场试水，再进入美国这类主流市场。我们的目标就是让产品跟着这个节奏走。就像我们做主页的 AB 测试一样，虽然很多人是被相机效果吸引来的，但主页必须随着用例的演变而进化。

　　我们会非常严格地监控评分、客服投诉、退款率和邮件数量。每周都会按类别分析这些数据。实话实说，目前包括 Higgsfield 在内的所有 AI 视频工具，核心问题只有一个：

　　在美国这种市场，试用门槛可能就要每月 30 美元。哪怕是 Sora，想出一个好视频，单次成本可能也要 3 到 5 美元。用户可能在第一次看到画面时觉得很惊艳，但想进一步精修时，发现点数用完了或者太贵了，这就会让人很沮丧。

　　也就是视频内容的连贯性。还有一个问题，你在之前的采访中提到过对“短剧”的看法，这会影响 Higgsfield 的规划吗？特别是像 Popcorn 这种支持长内容的功能。

　　我们自己不会去做短剧，但这个市场很有意思。七年前还没有人给手机拍短剧，这个趋势是从中国开始的，现在全球市场已经超过 100 亿美金了，五年翻了十倍。

　　这种内容在全球都很吃香，而且变现能力极强，受众往往是年龄稍大、愿意为虚构剧集付费的群体。

　　狼人、吸血鬼这种题材，用 AI 做最合适。因为短剧的预算通常只有电视的十分之一，每分钟也就几千美金，请不起 3D 特效。视频 AI 刚好补上了这个缺口。不过，我认为 AI 最先颠覆的不是制作，而是短剧的推广。

　　没错。我们会看到多智能体系统（Multi-agent systems）去自动生成成百上千个创意素材。制作一部短剧可能花 50 万美金，但推广预算可能是它的几十倍。

　　如果能用 AI 优化出最吸金的那个素材，这生意就完全变了。另外还有一个机会叫“

　　：对，不是简单的加个滤镜，而是深度的风格迁移。比如把 1996 年已经进入公共领域的米老鼠，用全新的视觉风格重新迭代，或者给老电影做年轻化处理，甚至改变演员的细节。就像游戏行业一样，用同一套成熟的机制和引擎，通过换不同的皮来变现。

　　我认为到 2020 年代末，我们会看到一些完全基于 AI 的、由经典 IP 进化而来的新内容品牌。

　　明白了。我们来深入聊聊增长和营销。就像陈唱刚才提到的，Higgsfield 今年确实火出了圈，很快就做到了 5,000 万 ARR。对很多观众来说，Higgsfield 刚进场时，面对的是一个噪音很多、竞争非常激烈的市场，因为当时视频生成和图像生成的工具已经一抓一大把了。

　　能不能分享一下你们初创期的一些故事？你们是怎么从一个功能点切入市场，或者在刚上线时做了哪些实验？

　　其实这跟我在 Snapchat 时的观察很像——大家对 AI 视觉工具的天然兴趣非常高。所以，通过与这些 KOL 和创作者建立合作，能非常有效地帮 Higgsfield 建立品牌认知。

　　Twitter 是个好地方，但它的特点太鲜明了——社群非常细分，大家表达观点有时比较极端。当然，上面有很多专业人士。但如果你想建立一套标准化的“增长机器”，去触达更广泛的大众，而不仅仅是那一小撮圈内人，Instagram 绝对是首选。

　　随着 Higgsfield 开发出更复杂的专业功能，YouTube 的重要性也会提升。

　　明白了。你刚才提到了电商公司和营销团队。你们怎么看 LinkedIn 这种渠道，或者说 B2B 方面的合作？

　　我们现在的策略不是直接去追某个特定的垂直行业，而是先覆盖创意营销团队通用的工作流。所以，在 Instagram 和 YouTube 刷脸非常重要。等以后技术和平台更成熟了，我们才会针对特定的垂直场景做精细化运营。

　　所以你们一开始是走“大厂牌”路线，先吸引那些对 AI 视频技术最敏感的 Early adopter。因为这些人天生就爱尝鲜，等品牌打响了，再去做更垂直的营销和运营。

　　完全正确。而且这种“垂直化”每个月都在加深。但我们要承认，目前 Sora 可能是唯一能直接出成品视频的模型——用 Popcorn 或者 Kling 可能也行，但还是稍微早了点。

　　社交媒体的专业人士需要的是最终的成片，而不是一个个素材片段。虽然现在的技术还没完全到位，但未来三个月就会有质变，到时 Higgsfield 的产品形态也会完全不一样。我们就是在顺应技术的自然演进。

　　那在这么多竞争对手里，Higgsfield 凭什么脱颖而出？你们最大的护城河是什么？

　　OpenAI 正在构建自己的社交生态，Luma 的研究团队非常有才华，Runway 可能会主攻电视和好莱坞。而在社交媒体这个赛道，我们选择的是顺势而为——押注这股浪潮会越来越大，而我们要做的就是在那道浪尖上“乘风破浪”。

　　我们会一直深耕社交媒体营销，随着时间推移，我们会切得更细。相机控制是第 0 步，脚本是第 1 步。你会看到 Higgsfield 以后在特定场景下的迭代速度会非常快。

　　再深入聊聊 KOL 营销。我听很多人说，现在 KOL 领域的竞争已经白热化了，顶级的 KOL 大家都在抢。

　　你说得太对了，这点其实也挺让我惊讶的。想用 AI 做出惊艳内容的人多得离谱，他们非常有动力把 Higgsfield 玩出花来，然后发到网上爆火。但问题在于，

　　是的，这确实是个瓶颈。在营销领域推广 AI，好处是大家都有实验预算，坏处是大家更习惯于被“手把手”教，喜欢参加工作坊之类的。但能教的人太少了。

　　现在的创业公司都在抢这些顶级教育者。你对其他想找创作者合作的创业者有什么建议吗？

　　开个玩笑讲，其实我们跟他们也是竞争关系，所以没什么好建议。不过这确实是一个限制。

　　我看到有些公司开始培养自己的 AI 代言人，经营自营账号，这变得越来越重要了。长远来看，AI 教育者的供不应求是阻碍整个行业发展的主要问题之一。

　　我观察到另一个趋势：除了顶级 KOL，还有很多中层创作者想往上爬。你们有没有什么策略，去扶持或者建立一个生态，帮这些“腰部”人才成长？

　　我们正在研究。但难点在于，我们目前密切合作的创作者大概有 2,000 个，要为全球这么多创作者提供个性化的扶持方案，难度非常大。但我们确实在努力尝试。

　　明白。那你们怎么评估这些 KOL 的表现？在现在这个噪音巨大的市场里，哪些指标是你最看重的？

　　常规的指标肯定要看，比如帖子的长效表现、跟竞品的对比，还有 CPM、互动成本等等。但最头疼的问题是处理“机器人”。现在的假数据、水军简直是行业公害。

　　浏览量肯定是刷的，现在连互动量都能刷。以前你看互动和浏览的比例还能判断真假，现在这招也不灵了。这不只是 Higgsfield 的问题，是整个社交媒体行业的信任危机。

　　你去任何平台看数据，都没法百分之百验证真伪。我们希望生成式 AI 能成为一种新的媒体形式，带来更高的透明度和跨平台的通用解决方案。无论是大品牌还是像我们这样的初创公司，都在面临同样的挑战。

　　我在 Snapchat 的时候，这是公司的头等大事。很多人说 Meta 做得不够好，但我很久没研究了，就不评价了。

　　明白。你刚才提到了创作者社群。大家都知道社群对培育生态很重要。我看你们也建了 Discord。关于建立用户社群，你有什么实战经验可以分享吗？

　　我们在 TikTok 上会把社群和创作者分层。这有利有弊，不好的一点是没进顶级社群的人会有点失落，所以我们也支持很多外部社群和竞赛。

　　我认为核心是：帮“业余玩家”升级成“中级玩家”。激励他们做出好看的 AI 视频，这能带动更多人参与。说实话，我觉得现在最好的工作就是当个“AI 教育者”。

　　确实，现在网上出现了很多 AI 视频导师，专门教大家怎么玩转各种工具。

　　我第一次知道 Higgsfield 就是通过一位创作者。他直接发来一个在 Higgsfield 上做的作品集，说这些都是他生成的视频。你觉得这种社群氛围是吸引用户的一种方式，还是它本身就是一种增长渠道？

　　这是最难的地方，也就是如何为几千人提供个性化的体验。当一切都是公开的时候，任何评估上的不公平都会引发争议。这个圈子目前还比较小众，处理起来要非常小心。

　　你们有没有尝试过 GEO？就是让 Higgsfield 的内容更多地出现在 ChatGPT 这种对话机器人的回答里。

　　有的，我们确实在做。但我们的首要目标还是覆盖社交媒体营销的全流程。我们不是要做广告平台，而是要做社交媒体 AI 视频制作的“骨干网”（Backbone Network）。

　　这个想法很有野心。你说过社交媒体平台会发生巨变，那 Higgsfield 未来有没有可能自己也变成一个社交媒体平台？

　　。对于那些超过 50 人的大团队来说，他们要管理多个渠道，需要理解数据和内容。

　　我们的操作系统就是帮他们高效制作相关内容，并从结果中获取洞察，让明天的内容做得更好。

　　所以你们已经有了一套引擎，能快速监控热点，然后用最快速度生成内容发出去？

　　很好。最后几分钟，我们聊聊愿景。你测试过这么多模型，深知它们的优缺点。在未来 2 到 3 年里，你觉得 Higgsfield 能解锁哪些全新的应用场景？

　　三年后，AI 视频对社交媒体的影响会非常深远。到那时，可能会有 1,000 万专业人士在使用 AI 做视频。内容的多样性会大幅提升，市场也会变得更平衡。

　　分享一个有趣的故事：我们有个客户用 Higgsfield 给一款针对 50 到 60 岁人群的健康产品做 UGC 广告。这在以前几乎是不可能的，因为你在 TikTok 上根本找不到能代表这个年龄段品牌的创作者。

　　现在的营销不能只靠那种“芭比式”的滤镜，营销人员需要展示真实的转变。社交媒体已经是现在的注意力经济核心，它将被彻底改变。虽然现在还有很多粗制滥造的内容，但高质量的生成视频很快就会普及。

　　我不太关注电影市场，那里的外部变数太多。我觉得像 Sydney Sweeney（知名女演员和制片人）拍的广告这种，会一直存在。因为大家想看的是她本人，AI 还做不到像素级的完美替代。

　　而且这种高价值内容的生命周期很长。而社交媒体内容的生命周期通常只有一天。未来 80% 的内容会由 AI 生成，剩下的 20% 高端市场依然属于真实拍摄。

　　我们会针对那 5% 到 10% 最常用的高价值场景进行大量的后期训练和优化。通过这种差异化，我们可以把成本降低 10 倍。

　　是的，未来半年可能每周都有新模型。但当模型大到一定程度，创新速度会像现在的 LLM 一样慢下来。即便 DeepSeek 这种新秀出现，大家也不一定非要从 OpenAI 切换。视频领域也会达到这种成熟度，只是它比代码领域落后大概两年。

　　同意。做一个预测吧：上周有报道说 AI 生成的图文已经超过了全网内容的 50%，你觉得视频内容什么时候能达到这个比例？

　　视频也会走这条路，这个增长曲线会在未来三年内画出来。三年内，两位数百分比的内容会由 AI 生成。大胆一点说，五年内就会发生。

　　还有一个“毒奶”预测：在目前的市场玩家里，会有输家累计蒸发超过 5,000 亿美金的市值；同时也会诞生新的赢家接手这 5,000 亿美金。这三年内就会见分晓。

　　非常感谢，确实是很大胆的预测了，最后是两个快问快答。在创办 Higgsfield 的这些年里，你做过最反直觉的决定是什么？

　　这个很简单。很多投资人都劝我不要进视频领域，说这是“红海”，很难做出差异化，还说不该碰 C 端市场。但我认为，直到今天，除了 Higgsfield 还没人能做出好用的团队计划和分镜脚本功能。

　　。那些只有 10 到 20 人的小团队，正在用 AI 流程彻底重构大广告公司的业务。看到 Higgsfield 能帮这些来自新兴市场的团队获得经济上的成功，这真的让我非常有成就感。

　　非常精彩。感谢 Alex 今天的分享。希望六个月后能再次采访你，到时候这个市场肯定又变天了。