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Medeo:融資 2300 萬(wàn)美元,用 IDE 的邏輯做視頻,以 API 的方式帶團(tuán)隊(duì)

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ONE2X 正式發(fā)布了 Medeo 1.0,很易上手

https://www.medeo.app/

ONE2X 剛完成A輪,累計(jì)融資額近2300 萬(wàn)美元
資方包括清流、九合、聯(lián)想,老股東美團(tuán)龍珠和小米王川繼續(xù)跟投,更早的投資方還有紅杉中國(guó)和百川

團(tuán)隊(duì)約 30 人,核心成員來(lái)自月之暗面、字節(jié)、阿里、快手

晨然是 Medeo 的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人,是最典型的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理樣本:懂技術(shù)、善于思考、既了解模型的脾氣,又明白創(chuàng)作者的痛苦

他之前是全棧工程師,剪視頻剪了 8 年,做過(guò) B 站 UP 主,上傳過(guò)六七十個(gè)視頻,從編劇、導(dǎo)演到剪輯全流程都干過(guò)

去年 7 月的時(shí)候,晨然跟我說(shuō)他加入了一個(gè)視頻工具創(chuàng)業(yè)公司,希望能創(chuàng)造點(diǎn)與眾不同的東西

當(dāng)時(shí)沒(méi)太當(dāng)回事,但直到前段時(shí)間才知道他去了 ONE2X 做 Medeo
優(yōu)秀的人,總是可以與優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì),一拍即合


ONE2X 的創(chuàng)始人王冠,則更是有趣
是月之暗面前模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人,也是月之暗面第一個(gè)離職創(chuàng)業(yè)的人

ONE2X 的由來(lái)

在加入月之暗面之前,王冠嘗試過(guò)三次創(chuàng)業(yè)方向,每一次都精準(zhǔn)地踩在了 OpenAI 的更新路徑上

  • ? 第一次,做寫(xiě)作輔助工具,剛跑通 Demo,ChatGPT 發(fā)布了

  • ? 第二次,做「Excel 轉(zhuǎn)圖表」的代碼生成工具,剛看到效果,GPT-4 發(fā)布了,自帶 Code Interpreter,直接覆蓋

  • ? 第三次,做 Agent 工作流,剛準(zhǔn)備融資上會(huì),OpenAI Plugins 發(fā)布了,思路完全撞車

在虛無(wú)的地基上構(gòu)建想法,無(wú)異于緣木求魚(yú)

這讓他意識(shí)到一個(gè)問(wèn)題

如果不理解模型能力到底是怎么來(lái)的,未來(lái)會(huì)朝什么方向發(fā)展,你做的事情和模型的關(guān)系是什么,那就是在一個(gè)非常虛無(wú)的地基上構(gòu)建想法

于是,他去了月之暗面,待了一年,搞清楚幾件事之后出來(lái)創(chuàng)業(yè)

他的結(jié)論指向一個(gè)詞:數(shù)據(jù)

王冠把 AI 行業(yè)的發(fā)展分成三個(gè)階段:

  • ?第一階段,拼公域數(shù)據(jù):誰(shuí)能更快清洗互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù),這個(gè)階段已經(jīng)過(guò)去,格局已定;

  • ?第二階段,拼領(lǐng)域數(shù)據(jù):「我有你沒(méi)有」的行業(yè)私有數(shù)據(jù),這利好大廠;

  • ?第三階段,拼內(nèi)生數(shù)據(jù):「之前世界上不存在的數(shù)據(jù)」

內(nèi)生數(shù)據(jù),是唯一的護(hù)城河

在 ChatGPT 出現(xiàn)前,沒(méi)有通過(guò)對(duì)話方式解決各種問(wèn)題的海量自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)。這份數(shù)據(jù)是因?yàn)橛辛?ChatGPT 這個(gè)產(chǎn)品形態(tài),才慢慢產(chǎn)生的

只有通過(guò)設(shè)計(jì)新的產(chǎn)品形態(tài)產(chǎn)生內(nèi)生數(shù)據(jù),應(yīng)用層公司才能建立壁壘

這是王冠選擇做視頻的底層邏輯之一
視頻是價(jià)值更高的模態(tài),在美國(guó)市場(chǎng),有 20-30 家做視頻處理的 SaaS 產(chǎn)品,ARR 都能做到幾千萬(wàn)美金

「一鍵生成」的問(wèn)題

Medeo 的定位是「全品類對(duì)話式 AI 視頻創(chuàng)作工具」
用對(duì)話做視頻,而非一鍵生成視頻

今年 5 月,Medeo 發(fā)布了早期測(cè)試版本
同期的競(jìng)品不少,納米 AI 做得最早,小云雀、360 也在做類似的事


到了 10 月,這些聲音基本都沒(méi)了
信息插播:國(guó)慶之初,Sora2 發(fā)布

晨然復(fù)盤(pán)過(guò)這件事。他的結(jié)論是:剪輯和創(chuàng)作絕對(duì)不是線性的過(guò)程,是一個(gè)反復(fù)迭代的過(guò)程

「一鍵生成」的問(wèn)題在于,它剝奪了用戶迭代和修改的權(quán)利。一鍵出的視頻不夠好,用戶想改又改不了,這就成了死局

如果一鍵真能出好視頻,廠商應(yīng)該直接生產(chǎn)內(nèi)容去賣,而不是做工具


在目前階段,一鍵生成還未走通

還有一個(gè)例子。有些競(jìng)品做了「畫(huà)分鏡」的功能,用戶嘴上都夸好用,但實(shí)際上數(shù)據(jù)很難看,根本沒(méi)人用

分鏡只是傳統(tǒng)流程中階段性的產(chǎn)物,創(chuàng)作者真正關(guān)心的是最終效果。Sora-2 出來(lái)之后可以直接繞過(guò)分鏡出更好的視頻,內(nèi)置了多分鏡能力,對(duì)「先確定分鏡再做視頻」的工作流是降維打擊


類似虛榮指標(biāo),或許還可以有「虛榮功能」

Medeo 早期版本其實(shí)是一個(gè)半成品態(tài),生成系統(tǒng)還沒(méi)完全搭建好。這次 1.0 版本,是把生成系統(tǒng)的架構(gòu)搭建完成了,可以支持對(duì)話式連續(xù)創(chuàng)作、語(yǔ)義化 Workflow 的使用方式

這個(gè)形態(tài)參考了 Cursor

為什么是 Cursor

這里有個(gè)挺微妙的發(fā)現(xiàn)

晨然在做 Prompt Engineering 和 Context Engineering 的時(shí)候注意到:
目前主流的大模型,訓(xùn)練數(shù)據(jù)里高質(zhì)量的邏輯部分,很大比例來(lái)自于 Coding 場(chǎng)景

這事兒就顯得非常有趣:
在調(diào)試 Prompt 的時(shí)候,越對(duì)齊它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)范式,模型就越聽(tīng)得懂

他試過(guò)用視頻行業(yè)的術(shù)語(yǔ)去寫(xiě) Prompt,效果很差
但用類似代碼的邏輯,效果瞬間提升

非常有趣
要想讓 AI 聽(tīng)得更懂,可以先把任務(wù),偽裝成寫(xiě)代碼


這...讓我想到了繼剛提示詞

Cursor 還有一個(gè)值得借鑒的,是及時(shí)反饋
Agent 如果 3 秒內(nèi)沒(méi)給反應(yīng),用戶就會(huì)慌
在這里,Cursor 的交互做得最好


Cursor 和視頻生成,隔空互動(dòng)了

視頻和代碼最大的區(qū)別,是Validation
代碼寫(xiě)錯(cuò)了, IDE 會(huì)報(bào)錯(cuò)
但視頻創(chuàng)作沒(méi)有「錯(cuò)誤」,它是風(fēng)格化的,允許幻覺(jué)
視頻沒(méi)有語(yǔ)法報(bào)錯(cuò),只有好不好看


這意味著 Medeo 沒(méi)法像寫(xiě)代碼那樣做自動(dòng)化測(cè)試,得自己造「負(fù)反饋鏈路」
通過(guò) AI 視覺(jué)模型去給用戶「報(bào)錯(cuò)」或「提示」


這也呼應(yīng)了王冠的產(chǎn)品架構(gòu)思路,他把生成系統(tǒng)分成三層:

  • ? 底層是 DSL(領(lǐng)域特定語(yǔ)言),定義了視頻制作的原子操作;

  • ? 中間層是 Context 系統(tǒng),負(fù)責(zé)把用戶模糊的意圖轉(zhuǎn)化為精確的指令;

  • ? 頂層是 Environment,讓人和 AI 在里面共同活動(dòng)

Context is Everything」,王冠反復(fù)強(qiáng)調(diào)這句話


基座模型大家用的都一樣,產(chǎn)品的優(yōu)劣完全取決于你在模型之外構(gòu)建的上下文

Medeo 工具

你在對(duì)話框里告訴 Medeo 你想做什么,它會(huì)幫你寫(xiě)腳本、拆分場(chǎng)景、規(guī)劃節(jié)奏,然后自動(dòng)匹配媒體素材、語(yǔ)音音色、背景音樂(lè),最后把所有東西編排到時(shí)間軸上


Medeo 產(chǎn)品界面,非常清晰、易用

三種玩法:

語(yǔ)義化工作流
用自然語(yǔ)言告訴 Medeo 你想如何制作視頻,包括視頻是什么樣、按什么步驟制作、每一步需要什么工具。比如「用圖生圖確保人物一致性生成分鏡,最后用 Sora-2 圖生視頻,然后配英文的解說(shuō)」。Medeo 能直接響應(yīng)你的方法,按要求執(zhí)行

智能體模式
只描述你對(duì)視頻的想法,讓 AI 自由決策該如何制作。適合不想操心技術(shù)細(xì)節(jié)的人

對(duì)話模式
從一個(gè) idea 出發(fā),通過(guò)不斷對(duì)話,明確和完善想法以及視頻內(nèi)容??梢韵日f(shuō)「你好」,然后慢慢聊出一個(gè)完整的視頻

這里,核心差異點(diǎn)在于「雙重控制」:既有 AI 對(duì)話式修改的便捷,又保留軌道編輯的手動(dòng)精修能力。交付的是可編輯的剪輯工程文件,不是死的視頻


目前支持的模型包括: Doubao、Gemini、Midjourney、 Minimax 和 Sora-2

生成的品類,也是全支持:動(dòng)畫(huà)、漫劇、科普視頻、教程、MV、廣告,都能做

批發(fā)商 vs 零售商

我問(wèn)晨然
“Medeo 和可靈、Sora 什么關(guān)系?未來(lái)模型能力越來(lái)越強(qiáng),會(huì)不會(huì)把應(yīng)用層覆蓋掉?”

回答很直接
他們是供應(yīng)商(批發(fā)商),我們是零售商(加工商)

模型廠是在超市賣礦泉水的,一瓶賣 2 塊錢
應(yīng)用層是在 KTV 里賣礦泉水的,可以賣 20 塊


應(yīng)用層,通過(guò)場(chǎng)景服務(wù)來(lái)溢價(jià)

Sora 出來(lái)的時(shí)候,晨然說(shuō)他也慌過(guò),但體驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),它解決不了「靈感」和「敘事邏輯」的問(wèn)題

素材越好,對(duì)剪輯和敘事的要求就越高

王冠有一個(gè)說(shuō)法:視頻可以分成兩個(gè)世界。物理世界的視頻,攝像頭拍攝的,對(duì)應(yīng)短視頻生態(tài),供給已經(jīng)非常充分;理念世界的視頻,AI 生成的,對(duì)應(yīng)知識(shí)、藝術(shù)、精神信仰類內(nèi)容,以前因?yàn)橹谱鞒杀具^(guò)高而稀缺

他把前者比作「夜店、生活廣場(chǎng)、超市」,把后者比作「圖書(shū)館、歌劇院、大教堂」
ONE2X 的目標(biāo)是后者


快手在今年 8 月發(fā)布的二季度財(cái)報(bào)中稱,可靈 AI 的單季收入已超過(guò) 2.5 億美元。Runway 在 6 月宣布年化營(yíng)收超過(guò) 9000 萬(wàn)美元

市場(chǎng)是存在的。問(wèn)題是誰(shuí)能吃到應(yīng)用層的溢價(jià)

一個(gè) Remote Native 的組織

ONE2X 的組織形式也值得聊聊

從公司建立第一天開(kāi)始,就決定以 Remote Native 的形式存在。沒(méi)有管理崗,甚至不考勤

王冠把建立組織類比為強(qiáng)化學(xué)習(xí)中「搭建環(huán)境」的過(guò)程

每個(gè)員工都是獨(dú)立的智能體
組織的任務(wù)不是去控制員工,而是搭建一個(gè)環(huán)境,讓智能體在其中自主活動(dòng)

Demo 先行
現(xiàn)在這個(gè)版本在 7、8 月份的時(shí)候就已經(jīng)做出來(lái)了一個(gè)非常接近的 Demo,一兩周時(shí)間就可以測(cè)試可行性

團(tuán)隊(duì)內(nèi)認(rèn)知閉環(huán)
Cursor 做得好,是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)本身就是自己產(chǎn)品的用戶。程序員、懂 AI 的人,每天高強(qiáng)度使用 Cursor,每個(gè)人既是生產(chǎn)者也是消費(fèi)者,非常清楚自己做的產(chǎn)品到底哪里不好


ONE2X 組織方法論

但 AI 加視頻比 AI 加 Coding 難一點(diǎn)。AI 加 Coding 很容易在一個(gè)人身上完成閉環(huán),但 AI 加視頻,需要既懂 AI 又懂內(nèi)容的人。如果反饋鏈路放得太遠(yuǎn),迭代速度就會(huì)變慢

所以 ONE2X 的做法是:
既然要做創(chuàng)作工具,團(tuán)隊(duì)本身就得成為創(chuàng)作者

所以,ONE2X 招了很多真正懂內(nèi)容的人,電影系的、影視行業(yè)的編劇,讓他們反復(fù)使用 Demo,更快速地積累產(chǎn)品還有哪些問(wèn)題

創(chuàng)作者智慧才是壁壘

Medeo 發(fā)現(xiàn)很多用戶是 Prosumer(專業(yè)消費(fèi)者/半專業(yè)人士)

有個(gè)編劇,把自己幾萬(wàn)字的短劇寫(xiě)作指南喂給 AI,跑通了一個(gè)非常牛的工作流。他甚至覺(jué)得手動(dòng)搞比用產(chǎn)品要好

到了 Medeo 中,他可以把這套手動(dòng)流程用自然語(yǔ)言表述的方式「縫」進(jìn)產(chǎn)品里

這給了團(tuán)隊(duì)啟發(fā):下一個(gè)階段的產(chǎn)品,其實(shí)是圍繞「創(chuàng)作者智慧」進(jìn)行服務(wù)


域民不以封疆之界,固國(guó)不以山溪之險(xiǎn)

工具隨時(shí)可以被替代。但如果用戶的 Prompt 習(xí)慣、項(xiàng)目 Context、Workflow 都沉淀在你這,產(chǎn)品才能成為真正的創(chuàng)作伙伴

所以 Medeo 現(xiàn)在做的很多功能,比如統(tǒng)一腳本格式、世界觀設(shè)定卡、人物小傳,本質(zhì)上都是為了幫助創(chuàng)作者固化這些「獨(dú)有智慧」

王冠表示:未來(lái)的創(chuàng)作者會(huì)兩極分化,金字塔尖的藝術(shù)家/專家,他們控制的不是生產(chǎn)內(nèi)容的能力,而是控制生產(chǎn)能力如何被使用的邏輯,不同創(chuàng)作者之間的壁壘在于 Recipe(配方)和 Taste(品味)

作為平臺(tái),不僅要提供錘子,還要幫用戶把敲打手法存下來(lái)

最后

現(xiàn)在看到的 AI 應(yīng)用,很像諾基亞手機(jī)上的計(jì)算器或貪吃蛇

作為創(chuàng)業(yè)者,在真正的「iPhone 時(shí)刻」到來(lái)之前,可以通過(guò)各種方式貼身的感知模型變化,積累數(shù)據(jù)和 Context,為未來(lái)做準(zhǔn)備

一切都在成長(zhǎng),一些事情值得記錄

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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