AI视频工具PMF不在制作，创业两年踩坑认知
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AI视频工具PMF不在制作，创业两年踩坑认知
AI视频工具PMF不在制作，创业两年踩坑认知
用户4242用户42427月13日修改
原创 Ran627 Ran627 多睡觉多学习就好咯2026年7月13日 13:36 上海
在 Medeo 的两年，我把很多精力花在一件事上：把视频做得更快、更顺、更自动。我是AI视频 “效果工程师”。我当时真心相信，AI 视频革命就发生在制作工具里。
只要生成能力够强，只要自动化够深，行业就会被重做一遍。
调 prompt，调 agent，调工作流。今天让分镜稳一点，明天让剪辑少出错，后天想办法让整条链路少一点人工。那种日子很有一种「只要再调好一点就会通」的错觉。模型每周都在变，工作台每天都能改，你很容易相信，自己正站在革命正中央。
这个信念很漂亮，也很危险。
因为它会让你一直盯着「怎么做出来」，很少抬头问一句：
做出来之后，价值到底在哪里发生？
你会把所有焦虑都翻译成产品问题，把所有兴奋都翻译成功能进展，慢慢忘记视频从来不只是被生产出来的东西，它还是被看见、被消费、被结算的东西。
6 月我离开 Medeo。不是因为我已经想清楚了答案，恰恰相反，是因为我隐约知道，如果继续只在执行层打磨工具，我大概会把错误信念打磨得更精致，却仍然得不到答案。
离开的时候其实挺空的。我没有一个漂亮的下一站叙事，也没有「我终于想明白了」的释然。更多是一种停不下来的不安：这件事很重要，但我原先站的位置，可能根本看不见它。
于是离职后这一个月，我密集见了不少人。短剧、工具、内容、分发，各路玩家都聊。越聊越发现，市场真正关心的问题，和我过去以为的，差得很远。
这篇文章，就是我想把这段认知写清楚。
一、我曾经把「视频做好」当成全部
做 AI 视频产品的人，很容易掉进同一种兴奋。
模型又进步了，时长更长了，一致性更好了，工作台更完整了。你会忍不住觉得：只要把这些能力编排好，创作者就会涌进来，内容会自己长出来，商业也会自然成立。仿佛制作能力一旦越过某个阈值，后面的创意供给、分发效率、变现闭环，都会自动长出来。
我当然也这么想过。
那段时间我看产品，习惯先问功能。它有没有画布？能不能剪辑？能不能一键出片？agent 能不能自动把剧本拆成镜头？这些问题都很重要，但它们回答的都是同一件事： 怎么做出来 。站在这个视角里，行业像一条越来越快的生产线，谁把生产环节做得更顺，谁就更接近未来。
但做过一段时间之后，有一个问题开始反复冒出来。
agent 好像很能做，却又好像什么都判断不了。
它能按模板往前生成，却很难真正看懂一段视频好不好，穿帮了也不会自己回来重做。更像一个瞎子导演：手一直在动，眼睛却不在场。你把任务拆得再细，把 prompt 写得再完整，它仍然缺少一种最基本的创作能力，就是停下来，看着成片，说出「这里不对」，并且知道该退回哪一步。
没有评价，就没有闭环。没有闭环，自动化就只是把错误生产得更快。
大家看到Coding Agent发展这么快，也是因为harness有大量给 AI 报错自己修复、自己探索的空间。Coding Agent可以找到错误并自纠偏，视频Agent不行。它永远读不懂创作的心，它最多就抽帧，也无法理解一个视频的正常时间流速下的情感共鸣。即便是视频理解模型，也只是在解构一个视频，并不是真的正着推过去build一个视频。
解构和构建是两种能力。目前的AI还没有构建视频的能力。它只是一个懂电影的评论家，不代表它可以变成诺兰。
这件事后来越想越重。正向生成其实不是最难的部分，难的是让系统知道「这次不够好」，知道哪里错了，知道该回到哪一步重来。人做导演时，大量时间并不花在「再拍一条」本身，而花在判断：这条能不能用，情绪对不对，节奏塌没塌，观众会不会在第三秒划走。如果 AI 视频系统缺少这一层，所谓智能就更像一条只会往前冲的流水线。它能提高产量，却很难提高品味，也很难形成自我迭代。
再往后看，问题不只是技术。