AI企业在追求大而全的同时面临商业挑战和市场规模限制。本文分析了深度推理的长远价值和AI企业对文本和视频模型的重视度，以及AI视频生成领域的现状和困境。

01.AI视频硬伤，遭遇市场冷眼

因为大多数AI视频生成算法，背后虽然在很努力地模仿现实世界的物理规则，模仿人和动物的运动方式，但仍无法完全理解数据背后的语义和情感。因此生成的内容，在某些细节上显得缺乏“灵性”。

而这明显的“AI”味，也成了当下大众对AI作品怀有偏见的重要原因。

由于AI短板的存在，目前火爆于各大视频平台的AI视频，大都以“玩梗”“搞笑”为主，因为只有这类“不正经”的视频，才不会对生成的成本、效果有太高要求。

更悲哀的是，当下的AI视频赛道虽未大火，但早早面临“未火先卷”的情况，多家AI视频生成厂商都对功能进行密集迭代，但大多是“锦上添花”而缺乏跃进式体验升级。

02.数据枯竭下，深度推理或是救星

人们意识到，数据，就是强化学习。

月之暗面的CEO杨植麟分析道:决定这一代人工智能技术的上限，核心是文本模型能力的上限。

03.追求大而全，陷入战略困境

自从OpenAI推出o1后，当下大模型的发展，已经到了一个进行战略选择的分岔口。

而在这关键的战略分叉点上，国内的部分大厂如字节，由于自身布局于短视频业务的巨大惯性，并未在深度推理方向进行深耕，只是靠着低价竞争，以及“多而不精”的庞杂功能，才硬挤上国内大模型排行榜的头部。

在B端市场狭窄、C端又尚未打开的情况下，任何做大模型的企业，唯有不停地融资、烧钱，横向地扩展用户，才能让自己的模型活下来。

但这种跑马圈地的逻辑，本质上仍是互联网时代的思维，这并不能真正地“救活”AI。因为与互联网不同，AI产品的边界，并不是由用户数决定，而是由实打实的技术力决定。

一个有些反直觉的现实是:与视频生成这类耀眼的、更容易令人遐想联翩的技术相比，真正能在C端带来突破的，也许是深度推理这类既难啃又不性感的技术。

原因就在于，视频生成主要服务创意表达，应用场景相对固定，用户群体、变现模式都较为单一，其价值体现在内容产出，ROI相对直观。

从本质上来说，它更像是一个效率工具，而不是一个能带来颠覆性改变的技术。

相较之下，深度推理则属于基础认知能力，可以赋能各类应用，其突破可带来各方向的普遍提升，且其能力可以迁移复用，更易于产生协同效应。

更重要的是，随着这项技术的发展，它对用户的理解会越来越深入，提供的建议会越来越个性化和精准。

这种持续学习和进化的特性，让其很难被简单的工具或服务所替代，这正是某些短命的“爆款应用”所需要吸取的教训。

可惜的是，在这条难而正确的道路上，真正敢于坚持并做出成就的企业，目前仍屈指可数。