快手的“AI商業內循環”跑通了
作者|耀華 來源|錦緞研究院
每當提到那些劃時代的新技術時,大多數人腦海中,總會浮現出摧枯拉朽般的顛覆景象:蒸汽機一響,工業革命就迅速推倒農業文明;互聯網誕生,信息時代便席卷全球,顛覆傳統生活方式。
但實際上,真正能扎根壯大、改變世界的顛覆性技術,鮮少是靠純粹的“替代”一蹴而就,往往是在提升效率、降低成本的過程中,與傳統模式共生共長,最終悄然重塑格局。
今年中報期的谷歌與Meta就是最好的例證,在純AI產品商業化有限的情況下,依舊雙雙大幅beat了市場預期,依靠的正是AI加持下,Advantage+、Reel、Pmax等廣告業務突飛猛進。
聚焦到國內市場,當前的AI發展與應用主邏輯亦是如此——就在昨日,中國視頻大模型領先者快手發布了2025年中報:營業收入錄得350.46億,同比增長13.1%,經調整利潤56.18億,同比增長21.6%,營收利潤雙雙大幅beat了預期。
并且在未來預期層面,快手也展現出對AI發展及整體業務發展相對樂觀的信號,業績會中CFO金秉透露,可靈AI 2025年全年收入預計比今年初目標翻倍,這使快手堅定了在可靈AI上進行長期投入的決心,預計可靈AI相關的2025年Capex上的投入較年初預算也將翻倍。
同時,快手宣布派發上市以來首次特別股息,每股0.46港元,合計共約20億港元,在回饋股東的同時,也向資本市場表明對新周期充滿自信。財報業績會后,資本市場也給予快手這份超預期中報積極反饋,快手-W(HK1024)今日盤中拉升接近5%。
快手這份優異的中報,為我們提供了觀察AI如何深度改造成熟商業生態的先進樣本:依托這份財報,我們將從供需兩側,以及內容和電商兩個維度,“2X2”四個方面,詳細探討下AI如何重塑既有短視頻商業生態。
01
需求破壁:AI撬開快手增長天花板
根據中國互聯網發展狀況調查報告顯示,去年下半年至今年年初,受限于上網設備達到增長的天花板,實際網絡視頻的整體用戶使用率,在過去18個月內呈現了高位回落的態勢,從97.7%下降至96.7%。
圖:過去兩年網絡視頻用戶規模及使用率,來源:中國互聯網絡信息中心
盡管產業大勢依然式微,快手卻呈現出一副“特立獨行”的圖景,中報顯示:
今年二季度,快手的DAU和MAU分別達到了4.09億及7.15億,分別同比增長了3.4%及3.3%,平均DAU再創新高并連續四個季度超過4億。平均使用時長達到了126.8分鐘,用戶總使用時長同比增長了7.5%。
快手各項核心運營數據的穩步增長,核心邏輯即在于通過AI技術提升推薦機制,實現了內容供給和用戶需求更進一步的匹配:
在用戶量穩定的業態下,內容供給擴容與需求的增長關系并不是線性的,尤其是短視頻內容平臺,本質是供需非對稱商業模式。比如愛看搞笑視頻的用戶,即便有再多的科普類供給,也不會導致其需求增長。
誠然,與實物商品供給類似的是,現如今內容供給的數量絕不是阻礙需求的核心,核心在于能否通過供需匹配的優化,提高用戶粘性從而帶動整體使用時長增長,提升總流量。
而快手通過AI技術的應用,找到了提升內容側供需匹配的有效方法, 比如已在快手應用雙端(APP、極速版)上線應用的OneRec端到端推薦大模型。
傳統的推薦模型,大致都是一套“多階段流水線”架構,其核心的問題在于,每一層模型只管自己那攤事,很難從整體出發考慮用戶的真實興趣。并且多層模型會形成掣肘,一邊要拉高點擊率,一邊還要兼顧冷門和多樣性,最終導致一致性和效率持續惡化。
OneRec 本質上是把推薦問題從多階段、分層篩選,徹底切換成了端到端的大模型生成。過去,推薦系統像裝配線,一層層地篩選內容;而現在OneRec 通過大模型,直接生成出一串用戶最可能感興趣的視頻內容列表。
總體而言,OneRec端到端大模型解決了兩個核心問題:
一是成本和效率。
成本側通過架構革新,訓練和推理的算力利用率(MFU) 分別飆升至 23.7%和 28.8%,運營成本(OPEX)僅為傳統方案的10.6%。效率側大語言模型在頂級芯片 H100 上的算力利用率普遍能達到 40% 以上。
二是推薦效果。
OneRec 在內容理解上引入多模態語義分詞器。不僅只看視頻的標簽、標題或者簡單的視覺特征,而是把每個視頻拆解成更細致的信息片段——畫面內容、文字、配音、音樂,甚至用戶的互動。
比如一條美食短視頻,分詞器不僅會捕捉畫面里的食材、烹飪動作、廚房環境,還能分析配音里的生活化語氣,用戶評論和彈幕,都會變成內容理解的一部分,在進行更細分更立體的理解用戶行為后,自然而然能明確用戶的喜好,從而改善推理的邏輯。
我們可以直接來看效果,快手針對OneRec上線后進行了一周 5% 流量 AB測試,類似于醫藥行業的頭對頭實驗,在點贊、關注、評論等所有交互指標上均獲正向收益。
OneRec在快手本地生活服務場景同樣表現驚艷:AB對比實驗表明該方案推動GMV暴漲 21.01%、訂單量提升 17.89%、購買用戶數增長 18.58%,其中新客獲取效率更實現 23.02%的顯著提升。
用戶能夠看到內容,和用戶能夠看到自己想看的內容,兩字之差,萬字之別。自然能夠幫助快手提升用戶粘性,抬升總流量。
再來聊一聊商品需求側,即快手通過AI技術正在逐步重構內容電商的決策鏈路。
傳統貨架電商的商業鏈條維持的核心是搜索,即人找貨;內容電商的商業鏈條維持的核心是推薦算法,即貨找人。而快手依托大模型的能力,在進一步完善進化推薦算法的基礎上,不僅實現了更精準的貨找人,還實現了服務AI化,完善了消費鏈路。
比如同樣買一件衣服,在快手的APP上使用基于AIGC技術AI試衣功能,可以更直觀地向用戶展示上身效果,縮短傳統種草-下單-到貨試衣-退換貨的復雜步驟,筆者親測,效果非常不錯。
圖:快手APP試衣功能圖示,來源:快手APP
得益于商品需求側AI賦能的優化,消費決策鏈路顯著減短,快手電商二季度活躍買家數量達到了1.34億,電商活躍用戶的復購次數也不斷提高。
同時快手也將AI技術運用在了人貨匹配和售前售后體驗上,快手基于大模型的能力能夠準確預測用戶購買行為和購買偏好,自動識別強關聯類目和興趣標簽,讓算法更理解用戶潛在需求。
快手售前售后服務的智能客服聰慧度也要遠高于傳統自動客服,可以解決很多商家日常面對的高頻問題。比如今年618翠綠珠寶的案例,就依托于快手AI助手,售前售后回答了用戶大量高頻、專業化的產品信息,解決了60%-70%的常規問題,大大減輕了人工客服的壓力。
商品側通過AI技術得到放大,也直觀地體現在了財報中,二季度快手整體的電商GMV錄得3589億元,同比增長17.6%。
總結而言,快手之所以能夠在內容平臺觸底的瓶頸期,依舊能夠取得不俗的增長的核心原因之一,就是通過AI技術實現了內容層面的良性循環,并實現了用戶商品需求的精準觸達,從而突破了需求側預期內的天花板。
02
供給革新:AI重塑短視頻商業生態
還是延循著我們前文的邏輯,如果從商業視角出發,供給側也分為商品供給和內容供給,供給優化最直觀的賬面體現在于,快手中報期披露,今年二季度新入駐快手的商家數量同比增長50%,商城場域的日均動銷商家同比增長30%。
在現如今平臺分化割據的大背景下,快手依舊能夠攫取到供給側新增量,除了前文中提到快手是目前為數不多能夠抬升總流量的平臺外,更重要的是快手通過技術賦能,不斷紓解電商商家兩個核心痛點:高昂的營銷成本和經營成本。
電商商家想要搞營銷,首先要考慮的就是計算ROI,但是傳統的投流工具最大的問題在于,整個營銷鏈路每一步都無法精準測算,最終可能導致投后ROI效果遠離預期。
第一個難點便是,營銷素材的成本無法有效控制,電商營銷節奏快,成本高,如果營銷素材跟不上流量趨勢,投放的效果就差強人意。
但快手應用AI技術的出現解決了這一難題,比如今年磁力大會中提到的磁力開創平臺,商家可以一鍵剪輯爆火視頻同款、智能生成高質量腳本、制作數字人視頻,以更低成本、更快速度獲得更高品質的投放素材,有效解決了成本和效能之間的矛盾。
再比如女媧數字人,支持虛擬人24小時開播,擁有矩陣運營能力,直播營銷真正實現了“門檻低,效率高”。
根據年報季快手CEO在電話會中透露,快手內部測算,AI大模型預計可以把客戶的短視頻營銷素材制作成本降低60-70%甚至更高。
第二個難點是推廣流量的轉化率普遍不高,推廣廣告和自然流量很難交互匹配。
而快手依托于AI能力推出了UAX(Universal Auto X,全自動投放)解決方案,其擁有智能基建、智能調控、智能創意、智能定向四大模塊核心能力,可以有效輔助客戶、代理商增強跑量能力、穩定跑量成本、提升投放效率。
根據快手商業化算法負責人江鵬披露,營銷推薦大模型的思維鏈決策學習能夠讓模型像人類一樣逐步拆解和歸納復雜問題,推理出用戶的購買意圖、商品的營銷點,更精準的人貨匹配帶來商品訂單量提升10%,新品消耗提升20%。
UAX全自動投放解決方案完成了由規則決策到模型化決策的升級,今年二季度,UAX的營銷消耗占外循環總消耗的比例提升至65%左右。
優化了ROI,解決了投放轉化率的難點,商家投流的傾向自然就會提升,也會帶動預算的傾斜,今年二季度,快手整體的線上營銷收入錄得198億元,同比增長12.8%便是最好的印證和結果。
第三個難點是,從投放到經營落地的傳統鏈條很長,商家需要大量的基建工作才能維護好投流帶來的業務轉化,對于部分中小商家而言,很難有足夠的經營經驗和人工成本去匹配投流轉化的實際業務。
快手從技術和政策兩個維度解決了這個問題,一方面前文中提到的從素材制作、廣告投放、到開播講品、智能客服都有相對應的低成本AI工具提供給商家,幫助商家承接投流帶動的業務增長。
另一方面,快手拿出了真金白銀的補貼,面向新手商家,快手電商上線了新商冷啟計劃,重點針對首播到90天內的新商定向扶持與成長提拉。
鞋靴主播范小洛老板娘,今年2月底開始經營快手,截至5月,賬號累計GMV已超1000萬。范小洛在入駐之初,保證日均直播時長 5 - 7 小時,借助首播 30 天專屬扶持、首播 90 天優質新商持續提拉實現增長。
同時,利用快手跨場域流量資源,通過爆款切片、短視頻種草實現場域間流量互通,超 3 成成交來自短視頻引流。全站推廣也幫助范小洛實現了更快地成長,使投放 ROI 穩定在 30 左右。
綜上所述,快手利用AI技術,解決了傳統商戶可能面臨的三大問題,自然而然會帶動供給側繁榮的生態,疊加需求側優化匹配的雙向作用,最終促成了GMV的高速增長。
03
王牌“可靈”:快手價值蛻變的高階敘事
行文至此,我們大致理清了快手中報期所透露出AI改變供給、需求、內容、商品的四個維度的邏輯,也便不難理解快手的增長,其實與meta、谷歌二季度財報展現的邏輯別無二致。
但快手的AI敘事遠不止于此,在全球AI競賽敘事的大背景下,其王牌AI應用——“可靈AI”的價值,其實要遠高于目前市場的普遍認知,這也是快手價值進一步蛻變的重要變量。
首先,可靈AI是中國參與全球AI應用巔峰角逐的關鍵力量。中國需要有標志性的AI應用來對標全球AI前沿應用,而可靈AI的能力出眾。
目前多模態領域的AI應用,強敵環伺,國內有可靈AI、即夢、海螺等等,海外有老牌多模態產品Runway、Sora、Stability AI。
所有的技術應用發展伊始,都是小部分技術愛好和科技嘗鮮者率先成為意見領袖,但隨著產業不斷深入發展,更多專業人士可以從更多的切面和細節中探尋真正有價值的技術創新。
在今年的WAIC上,可靈AI的能力得到了專業人士的廣泛認可,全球知名創意素材平臺Freepik的CEO Abela表示,“我們接入了超過10個不同的視頻生成大模型,用戶選擇使用可靈AI生成的視頻數量,超過其他模型加起來的總和。”
顯然,專業人士有力印證了可靈AI在全球范圍內的技術領先性和用戶認可度,確立了其作為中國AI應用的代表地位。
其次,可靈AI正持續向市場證明其作為先進生產力的巨大價值。
AI技術的生命力在于能否真正轉化為推動產業升級和社會進步的引擎。我們可以看到,可靈AI正通過廣泛的商業化落地場景,生動詮釋著這一點,比如前文中提到的廣告素材制作,再比如電影工業化落地的場景:
6月25日,全球首部AI單元故事集《新世界加載中》于北京舉行首映禮,該作品由快手可靈AI與星芒短劇聯合出品、異類Outliers團隊制作,總時長達180分鐘,該劇也是目前業內已知題材涉獵最廣、敘事體量最大的AIGC劇集作品,全球累計播放量達到2億。
甚至游戲工業領域可靈AI的落地場景也不少,熱門手游《逆水寒》與可靈AI達成了深度合作,將業內領先的AI視頻生成能力內置于游戲中,豐富了游戲的社交玩法。
數據顯示,截至今年7月,可靈AI已累計生產超2億個視頻和4億張圖片,服務超2萬家企業客戶。程一笑也在電話會上提到,“未來我們希望隨著模型綜合性能的提升,讓可靈AI逐步具備在游戲制作和專業影視制作等工業級場景的深度應用能力,拓展更多產業用戶。”
最后,可靈AI通過良好的商業化表現,不僅提升了估值,更塑造了中國AI應用資本開支良性循環的范本。
今年二季度,可靈AI營業收入超過2.5億元,現如今,鮮少有AI應用能夠自信披露商業化收入進程,可靈AI自信交出商業化的答卷,不僅能夠證明其實際產品力,同時也向市場證明AI應用商業化的潛力和價值。
根據中金研報數據顯示,“可靈AI”系列模型在全球AI視頻工具市場的訪問量份額已高達30.7%,穩居行業第一。按照業績會中CFO金秉透露,可靈AI 2025年全年收入預計比今年初目標翻倍。
快手依托于可靈AI優異的商業化表現,也為中國AI領域資本開支升級開了個頭,CFO金秉透露,可靈AI相關Capex投入也較年初預算翻倍,并且考慮到可靈AI推理算力層面已實現毛利率打正且保持穩定,因此追加算力投入對集團整體利潤影響可控,資本開支邁入良性循環。
我們曾經多次分析過目前中美AI發展角力的關鍵點就是資本開支,美國大廠寄希望于通過大幅度增加AI Capex不斷建立和鞏固屬于自己的業務高墻,從而提高了AI的行業的進入門檻。
現如今我們頭部大廠因為受限于AI資本回報率較低,沒有足夠的信心投入更多資本開支來彌補技術差距。而快手可靈AI通過產品硬實力,抬高ROI,不僅為自身資本投入建立了良性循環,也為中國AI應用發展打了個樣。
如果說AI賦能即有業務帶動業績增長是快手中短期潛在的預期差,那么可靈AI的業績表現,無疑為快手長周期發展打上了一針強心劑。
總結而言,透過快手這份中報,我們清晰地看到:AI并非僅僅是遙遠未來的圖景,在成熟的平臺上,AI技術已經能夠深入滲透到連接用戶和內容,賦能商家和供給的每一個環節,成為驅動核心業務增長的關鍵引擎。
編者按:本文轉載自微信公眾號:錦緞研究院(ID:),作者:耀華
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