QCon 直播探讨 AIGC 生产环境稳定交付，2026 上海站设 AIGC 内容工业化专题

这场讨论的起点是一个看似简单的问题：过去一年AIGC内容生产最大的变化是什么。三位一线负责人的回答指向同一个方向——衡量单位变了。路香菊称，最大的变化是AI从Demo阶段走到稳定交付、可实用的作品阶段，AI正从小视频、短视频走进专业作品时代。邹娟则把这种变化概括为竞争单位从一个clip变成一条完整的生产链路，成品可能是一个视频文件的program，也可能是live streaming这类实时链路作品。

郑重从供给侧补充了背景：过去一年各厂商发布三四百以上模型，竞争从“谁能做出更好Demo”转向三个关键——创意能否转化为生产流程、复杂内容的一致性稳定性可控性能否达到工业级、能否上生产与自动化程度如何。他同时提到，客户关心的已不只是模型能力，而是能否交付一套高质量成片，以及围绕成片的生产链路能否落地、能否规模化。

这组判断意味着，评价AIGC的坐标系已经从“单点效果”切换到“生产任务”。邹娟提到，以前大家很容易被一个10秒钟的视频打动，现在进入短剧、营销、电商这种实打实的工业化场景，用户会问：人物能不能一致？商品有没有变形？能不能按时交付？成本能不能hold得住？

讨论中一个被反复强调的纠偏，是关于成本的计算方式。讨论提出，真实成本不是单次生成价格，而是生成、重试、审核、人工编辑、质检、存储、渲染、运营协同等成本之和，除以可用合格成片数，远高于“一次模型调用5秒多少钱”。

这个公式之所以重要，是因为它把模型调用中的随机性直接翻译成了钱。郑重称，稳定模型可能是2抽1或3抽2，不稳定模型可能10抽1、20抽1，而模型或工作流成本按调用次数收费，会带来大量成本。他进一步指出，输出不可控还会带来另外两个生产问题：无法自动化、流程化，无法沉淀SOP；不同阶段的内容质量参差不齐，没法整合成一个完整的高质量内容。

由此引出的是“更强”与“更可控”的关系。郑重认为可控性本身就是评价模型是否更强的重要维度，十次里八九次稳定满足要求的模型比十次里一次惊艳的模型更适合生产。他的判断是，一个模型十次抽卡里只有一次惊艳、九次没法用，本质上还是手搓单模、做能力探索，并不适合做生产力。