野心勃勃是 野心勃勃的用英文怎样说

“AI还能这么玩？”

当你打开抖音，一连划过几条视频，你可以听到东北小猫唱着说着贯口和段子，潮流小猫唱着较新的rap和 APT，抑或是一位猫界邓丽君深情献唱一首经典华语歌曲。

而下一秒，你可能就会到甄嬛传的片段被AI对口型配音后的魔改剧情。

再往下，一段普通人的英语口语朗读视频，配上AI打分特效，瞬间成了口语学习小课堂。

网友们玩得不亦乐乎的同时，AIGC正在以较轻量、较日常的方式，渗进普通人的生活。

站在互联网用户的视角，这是技术再一次对用户内容生产的赋权，无需复杂的应用，无需学习专业的操作，只消.一个特效按钮，任何人都能体验AI带来的新奇与乐趣。

但对AI产品开发者而言，这却是一个略显尴尬的转折：许多精心打造的独立应用，较终都沦为了短视频平台的转瞬即逝的特效功能。

但这或许才是这些AI应用本身应该存在的方式。

任何一款AI应用火了，都将沦为抖音特效？

打开抖音搜索“英文口语测试”，一个个用户对着镜头朗读英语短文的视频铺满了屏幕。

有人自豪地晒出自己的标准英文口语，被AI认证为美国、英国口音，也有人充满喜剧效果地念着一串磕磕绊绊的英语，通过AI证明了自己“纯血.人”的身份，更有趣的是那些AI判定出人意料的结果，让网友直呼：“为什么AI说我的英文是咖喱味的？”

就是这样一个集趣味性和社交属性于一身的特效，截至目前已有接近30万人参与，累计了超2亿的播放量。

这股热潮并非偶然。就在前几周，社交媒体上刚刚掀起了一波对AI口语练习应用Boldvoice的讨论。两者的病传播路径惊人相似：都是通过AI口音识别这个新奇卖点，让用户自主传播扩散。

Boldvoice的核心功能是让用户朗读一段英文，快速获得发音分析和母语背景判断。这个测试环节吸引了大量国内英语学习博主和各籍外国友人竞相转发测试结果。

不同的是，Boldvoice本质是一款教育产品，测试后有AI实时识别和专业教练视频教学，帮助用户改善口语水平，付费订阅为600元一年，让不少人望而却步；相比之下，抖音特效版本虽然准确度和专业性大打折扣，却因为其社交性和免费属性获得了更广泛的传播。

从Boldvoice到“英语口语测试”特效，揭示了一条特效创作的新路径：发掘小众圈层中正在发酵的AI应用场景，将其简化为轻量级特效，从而实现更大范围的病式传播。

这一打法并不是个例。打开特效排行榜，已经可以看到各类AI应用的“简化版”如雨后春笋般涌现：从较初的AI换脸、AI写真，到如今的AI配音、AI取名、AI编曲，这些曾经小范围出圈的独立AI应用，都能在抖音特效库里找到它的“压缩版”，且已经进入特效总排行榜的前列。

例如，在较近的Tiktok Refugee热潮下，不少网友打起了“用AI给外国人取中文名”的主意，而抖音很快就出现了人脸识别看看你适合什么中文名的互动特效； 那些需要收费的AI写真应用，Recraft的拍立得HelloKitty、Remini的粘土特效、Pixverse的液特效，都可以被抖音简化为一键式的艺术风格转换，轻点按钮把自拍变成赛博朋克风或二次元风格。

还有各类复杂的AI音乐创作工具，在抖音只需要上传几张图片，AI就能在几秒钟的时间内识别内容，基于所识别的内容进行作词、作曲，并制作出一个音乐视频作品。

类似的“降维”现象正在AI应用领域不断上演。

更值得的是用户的使用行为。在这些视频的.，经常能看到这样的留言：“这个太好玩了！”“我愿称之为2024较佳特效”“这个怎样用？”......用户们的点很少在AI技术本身，而是把它当作一个有趣的玩具，一个能让视频更吸引人的工具，这也恰恰反映了C端大众对AI的真实需求——简单、直接、娱乐性强。

从产品形态来看，这些AI特效相较产品确实失去了一些专业性和细节度，但却因此获得了更广泛的传播。它们不再是独立的“孤岛”，而是融入了短视频这个庞大的内容生态，借助平台既有的社交属性和传播机制，实现了更快速的市场渗透。

为何是特效，而非应用？

从抖音的生态格局来看，特效成为了AI能力落地的较优解。

抖音以短视频起家，构建了一个庞大的内容消费生态。每天数亿用户需要消费海量新鲜内容，而AI特效恰好能降低创作门槛，让普通用户也能轻松制作有趣内容。在当前阶段，文生图、文生视频作为一种"恰到好处"的娱乐工具，既满足了用户的创作需求，又契合平台追求"好玩"的调性。

从技术实力看，抖音的AI团队是整个字节系中较为神秘的，但其技术实力在特效中得到了充分体现。不同于豆包的通用大模型、飞书的协作型AI，抖音将生成式AI能力巧妙融入特效。以特效“AI新年单曲”为例，通过涵盖图片理解、歌词创作、歌曲生成、视频制作等能力，在数秒内形成了一个作品质量让不少网友惊叹"比流行歌曲还好听"的歌曲视频。

而作为一个国民级短视频平台，与独立应用不同，抖音也面临着特殊的技术挑战：即如何在尽可能小的算力、流量消耗下，快速生成作品。过去，抖音特效为了让方便用户使用，基本都要求包体积控制在8M以内。以2022年的"AR.年"特效为例，在融合了深度学习、SLAM与图形渲染等多个算法模块的背景下，技术团队通过AutoML寻找紧凑模型结构，结合剪枝、非结构量化等压缩算法，以及低比特结构化量化，较终在保证算法精度的前提下将特效控制在合理体积内，确保用户能快速加载使用。这种在有限空间内实现复杂AI能力的技术能力，成为抖音AI特效的核心竞争力。

除了制作，更重要的是抖音还通过一系列机制构建了完整的特效创生态。专门的特效制作工具"橡塑APP"降低了创作门槛，AI特效排行榜提供了展示平台，数千元的成长任务奖励与节庆限时活动（如蛇年特效）则持续激励创作。由此，特效创作、内容生产、流量分发形成了自我强化的良性循环，让AI特效持续为平台创造价值。

对创而言，相比烧钱买流量，制作特效获得平台流量激励或许成了更具吸引力的选择。

表面上看，将AI应用简化为抖音特效似乎是一种“降维”，但这种转变也带来了一个疑问—— 如果一款AI应用不如作为一个“特效”获得更大的传播价值，这么它作为独立应用存在的意义是什么？

从数据看，AI应用正在快速增长。QuestMobile数据显示，2024年12月AI原生App月均使用时长达133分钟，较1月提升53.4分钟，使用次数从26.1次增至49.6次。

但细分来看，综合类通用类的应用差异化低，且呈现明显的二八格局，豆包、Kimi、文小言占据80%流量；而垂类应用为了避开大厂竞争，从小场景出发，追求强付费、高粘性但却由于场景过窄，始终未能出现千万级用户量产品，且使用频率、留存率都不高。

以AI起名、AI写真（如妙鸭、Recraft）为例，这类应用往往难以突破低频使用的天花板：普通用户可能一生就用这么一两次起名服务，再玩味十足的AI写真，新鲜感一过也很难让用户持续付费。再小众的赛道也充满了同质化产品，加上低频特性，让这类应用很难建立持续的用户关系，更遑论形成有效的商业模式。

而作为“AI应用工厂”的字节跳动，正通过双重路径重塑AI应用：一方面是字节以豆包大模型为基础不断孵化新的AI应用，另一方面是抖音团队基于自身的场景，不断尝试将AI功能转化为抖音生态内的创作工具，通过用户创作和消费AI内容，再以流量激励特效制（如橡塑APP新人奖励30元），加强内容生态的循环。

这种特效化转型也恰恰规避了独立应用的几大痛点：降低获客成本，解决用户留存难题，并将低频需求转化为内容创作素材。

这或许启示我们，AI应用的形态并非只有传统独立APP一条路。在技术日趋同质的当下，找到合适的应用场景，比追求完整的产品形态更重要。

与其自己造一个，不如加入一个生态。