更有意思的是，即便我們接受這種所謂的算力分配結構，究竟又能得出什麼結論呢？

今天很多人似乎習慣於將AI應用劃分爲三六九等。用於科學研究，是高價值的；用於編程，是推動生產力的；用於廣告營銷，似乎就要打個折扣；到了短劇和娛樂，則幾乎成了一種技術資源的浪費。

這種評價體系背後，實際上隱藏着一種非常傳統的產業等級觀：生產比消費高級，科研比商業高級，嚴肅內容比娛樂內容高級。

短劇當然存在粗制濫造、內容同質化等問題，但這屬於內容質量和市場競爭的問題。不能因爲一部分短劇不好看，就推導出整個娛樂產業不值得獲得技術資源。

事實上，如果AI短劇真的能夠成爲大規模的算力消費場景，這反而說明中國已經出現了相當可觀的AI商業化需求。有人願意爲生成式視頻支付費用，創作者願意購買AI工具，平臺願意投資相關基礎設施。

這些真實發生的交易，本身就是技術從實驗室走向產業現場的重要標志。

02

在科技發展的歷史中，娛樂產業從來都不是技術創新的局外人。很多後來改變世界的技術，最初就是在遊戲、影視和消費市場的需求推動下逐漸成熟的。

一個最典型的案例，就是今天人工智能革命所依賴的GPU。英偉達最初的崛起，與電子遊戲產業的繁榮密不可分。爲了讓遊戲中的三維人物更加逼真、畫面更加流暢，芯片工程師不斷提高圖形處理器的並行計算能力。

彼時，誰能想到，這些最初爲了讓玩家獲得更好遊戲體驗而發展起來的技術，有一天會成爲人工智能革命的重要基礎設施？

如果當年有人認爲電子遊戲不過是消磨時間，芯片企業不應該把大量資源投入提升遊戲畫質，那麼今天的人工智能發展史，恐怕也會有所不同。

影視產業同樣如此。從計算機圖形學、數字渲染到動作捕捉和三維建模，電影工業長期以來都是前沿計算技術的重要應用場景。皮克斯的歷史尤其具有代表性。早在1979年，喬治·盧卡斯便組建了致力於發展電影計算機技術的團隊，這些技術探索後來成爲皮克斯發展的重要基礎。

如今，皮克斯等影視技術研究機構依然在機器學習、渲染、幾何處理和物理仿真等領域開展研究。影視、遊戲與人工智能之間，早已形成相互促進的技術創新網絡。

當然，這並不意味着今天每一部AI短劇都會帶來技術突破。但技術創新的路徑往往具有不可預見性。我們很難在一項技術剛剛獲得應用時，就準確判斷它未來會在哪些領域產生溢出效應。

從這個意義上說，AI短劇恰好也是視頻生成技術非常有價值的實驗場。當數以萬計的創作者不斷使用模型生成內容、發現問題、提出新的需求，模型企業也就擁有了來自產業現場的反饋。這種技術與市場之間的反復互動，是應用創新的重要動力。

而應用創新，恰好又是中國人工智能產業具備明顯優勢的領域之一。中國擁有龐大的互聯網用戶羣體、成熟的數字內容產業鏈以及極爲豐富的商業應用場景。這些優勢使得新技術能夠迅速找到用戶，並通過市場競爭不斷降低使用成本、改善產品體驗。

我們經常討論中國AI產業如何在基礎模型、算法和芯片領域追趕國際領先水平，卻容易忽略另一種創新能力：將技術迅速轉化爲產品，並在真實世界中形成規模化應用。

03

我在平臺上刷到過一個叫“貓子柒”的AI短片系列。視頻的主人公是兩只生活在鄉村的橘貓和白貓。

它們像人一樣生活，做飯、勞動，過着一種悠閒自在的田園生活。視頻當然完全由AI生成，故事也談不上什麼復雜的敘事結構，但每次工作結束後，看着貓一本正經地忙活，我都會覺得很放松。

這些視頻並沒有讓我學會什麼新知識，也沒有幫助我提高工作效率，更不可能推動人類科學進步，但它們確實讓我開心了。這就已經很好了。

我想，對於很多人而言，娛樂的價值原本就是如此。每天上班、通勤、處理工作和家庭瑣事，已經消耗了大量的精力。並不是所有人在結束一天的忙碌之後，都還希望閱讀嚴肅文學、學習量子物理，或者通過一部影視作品思考人類文明的命運。

有時候，我們只想看看可愛的小貓，聽一個簡單的故事，獲得片刻輕松。這種需求有什麼值得被嘲笑的呢？

過去很長一段時間，我們對娛樂產業的討論始終帶着一種微妙的道德優越感。電子遊戲曾經被視爲不務正業，網絡文學被認爲缺乏文學價值，短視頻被批評制造信息碎片化，如今輪到AI短劇，又被指責浪費寶貴的算力。

當然，娛樂產品可能制造沉迷，算法推薦可能侵蝕注意力，低質量內容也可能擠壓優秀作品的生存空間。這些問題都值得認真討論。

但我們不能因此否定娛樂本身的正當性，更不能把普通人的休閒需求視爲一種低級的技術用途。

尤其是在人工智能時代，技術的發展理應意味着人們擁有更加豐富的生活選擇。

我們當然希望人工智能能夠攻克重大科學難題，推動新藥研發、能源技術突破和工業生產效率提升。但同樣可以期待，它幫助普通人制作家庭影像、記錄生活、講述自己的故事，或者只是讓一個燃盡的牛馬，在晚上刷到一段可愛的貓咪視頻時笑出聲來。

至於算力是否被合理使用，當然需要討論。但合理與否，應該通過市場效率、能源消耗、環境成本、版權保護和技術回報來判斷，而不是簡單依據內容是否足夠嚴肅。

如果存在資源浪費、無效競爭或者過度投資，我們應當批評具體的商業模式和資源配置方式。對於技術創新來說，市場本身也需要不斷試錯，而沒有人能夠事先準確預測所有有價值的創新會誕生在哪裏。

更何況，一項被寄予改變世界厚望的技術，最終應當服務於什麼？在我看來，這個問題的答案不應該只有宏大的產業目標。

技術進步當然需要遠大的理想，但它最終也要回到人的生活。科學發現、經濟增長、生產率提升，這些目標之所以重要，歸根結底是因爲我們希望人類能夠生活得更加自由、豐富和幸福。

我們不能一邊期待AI服務民生，一邊又看不起人們真實存在的生活需求。