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在 AI 浪潮席卷全球的 2025 年，视频正成为人类表达的新母语。而在这场变革中，一款名为 Mootion 的 AI 视频工具正以惊人的速度重塑创作的边界。
截至 11 月，其海外用户已突破 500 万，覆盖 50 多个国家和地区，支持十余种语言，累计生成视频超千万条，其中仅教学类内容就占据极大比重。更令人意外的是，这一切并非来自烧钱营销或流量红利，而是源于一个极简的产品理念：「让从未用过 AI 的人，也能轻松做视频、讲自己的故事。」
Mootion 的联合创始人童超，是一位深度穿越中国 AI 产业周期的连续创业者。他曾在创新奇智主导企业级 AI 产品的落地，也曾作为 360 的 AI 产品负责人亲历 LLM 从基础研发到全民应用的全过程。但这一次，他选择了一条截然不同的路：不做底层大模型，不卷参数规模，而是把全部精力押注在 「最后一公里」 的用户体验上，用一句话生成剧本、分镜、音乐与成片，真正实现 「所想即所得」。
这个选择正在被市场验证。他让运营同事做了一个实验：每天仅花 5 分钟用 Mootion 制作一条短视频发在小红书，两个月后竟积累了一万三千多粉丝。
也让童超更确认了 Mootion 的价值，生而全球化，用户覆盖美国、巴西、中东、东南亚等地区。他观察到在巴西，近三分之一的用户是活跃于 TikTok 和 YouTube 的内容创作者；在阿曼，8 万用户中有大量中小学师生将 Mootion 用于课堂教学，甚至催生了 「翻转课堂」 的新范式。
这些真实场景背后，是一个清晰的判断：AI 视频工具的价值，不仅在于技术有多前沿，更在于能否降低表达的门槛，让 99% 的 「沉默大多数」 开口说话。
面对 SNS Insider 预测的 「2030 年 AI 视频市场将突破 500 亿美元」 的宏大叙事，童超却显得格外冷静。他坦言，Mootion 的第一里程碑是成为 「最好用的创作锤子」，让更多人从观众变为创作者；而第二里程碑，则是构建一个能支撑创作者长期生存与成长的生态，从工具走向平台，从赋能个体走向激活社区。
在本次对话中，童超毫无保留地分享了 Mootion 如何在生成与剪辑的融合中重构视频生产流程，为何从产品第一天就坚持付费模式，以及他如何看待 「技术不是护城河，用户需求才是」 的创业逻辑。
在他看来，真正的 AI 产品革命，从来不是炫技，而是让技术消失于无形，只留下人与表达之间的那座桥。
以下为智客 ZhiKer 和童超的对话全文，略有删减：
聚焦 「最后一公里」，为用户提供价值
智客 ZhiKer：您既懂技术又懂产品。能否详细讲讲您的成长经历？这些经验如何影响您今天的创业思路？
童超：我是计算机背景，但真正开始接触机器学习是在读硕士的时候。那时候我才意识到：原来计算机不仅能写代码、做工程，还能做一些更 「智能」 的事情，比如从数据中学习规律、做出预测，甚至辅助决策。
这个认知对我触动很大。让我看到技术的另一种可能性：它有潜力不断进化，解决更复杂、更开放的问题。这种 「未来感」 让我很兴奋。
但很快我也意识到自己的局限：光有技术还不够。当我尝试把一些初步的技术想法转化成真正能被大众使用的产品时，我发现自己在商业层面的能力非常欠缺。比如，怎么理解用户需求？如何设计商业模式？怎样把一个技术原型变成可持续的产品？这些问题我当时几乎一无所知。
于是，我开始有意识地去补足短板：学习商业知识、参与实践，甚至在读书期间还尝试过几次创业。虽然做的还是偏技术方向的事情，比如为开发者打造一些机器学习相关的工具包 （toolkits），但这些经历让我逐渐建立起产品思维。
AI 产品恰恰需要这种双重能力的结合：一方面要紧跟技术演进，另一方面要回归商业本质。而我过去的学习、创业和工作经历，恰好在这两个维度上都有积累。
智客 ZhiKer：是什么契机让您决定做 Mootion？当时看到的市场痛点或技术拐点是什么？
童超：我完整经历了一家 「上一代 AI 公司」 从筹备到上市的全过程。这段从 0 到 1 的经历，让我深刻意识到：在那个 CV、NLP 为主的时代，模型规模有限、技术限制极强，很难靠技术本身打开全新的市场空间，更谈不上形成 「技术越强、市场越大」 的良性循环。
正因如此，我一直在追问：技术到底什么时候能带来一次真正的突破？从 2021 年到 2022 年，我密切关注 GPT-2 到 GPT-3 的演进。
到了 2023 年，我们有一个非常强烈的体感：这一代技术真的有可能触达消费者端了。一旦技术能真正服务大众，就可能爆发出极强的势能，催生前所未有的商业机会。
基于这个判断，我们给自己提了一个命题：能不能用 AI 帮助更多人实现表达？因为每个人脑子里都有想法，好的、坏的、初步的、成熟的，但大多数人表达不出来，他们的灵感没有被 「物化」 成内容，就等于从未发生。
现在人人都有智能手机，都能拍视频，但真正创作的人极少，TikTok 上创作者不到 5%，抖音甚至只有 1% 出头，剩下 99% 都是沉默的消费者。这很奇怪：作为高级动物，人天然有表达欲，为什么表达不出来。
我们开始相信，AI 或许能成为那个杠杆，帮普通人把想法变成内容。带着这个既模糊又坚定的假设，逐渐聚焦到一个方向，用新一代 AI 技术，赋能普通人的表达。
接下来的问题是：用什么形式？
我们判断，视频是最贴近普通人的表达媒介。视频不需要 「高度压缩」，想到什么就能说什么、做什么，表达更自然，接收者也不用高成本 「解压」。所以我们决定以视频为核心载体，来定义我们的 AI 产品。
智客 ZhiKer：Mootion 从想法萌芽到上线，这期间遇到过哪些挑战？
童超：挑战非常现实。
2023 年初，连 ChatGPT 都还很 「傻」，更别说生成视频了，几乎没人相信这事能成。我们花了将近八九个月，一边跟进底层模型的进展，一边在算法层面探索多模态技术。直到 2024 年初，做出了 Mootion 的第一个 working prototype，一个看起来是很原始、很丑陋的版本，生成的文字也很蠢，图片全是大头照，角色永远居中，就像我们视频会议中这样，视频撑不过两秒就崩掉，画面全糊了。
那个原型也给了我们一个强烈信号：AI 现在虽然干得很差，但它确实能干这件事。
于是我们又花了四五个月，一边等模型进步，一边迭代自己的技术，终于在 2024 年 6 月发布了 Mootion 的第一个正式版本。
那时的产出，就像一个刚上幼儿园的小孩，虽然笨拙，但已经能说出完整的话了。这就是我们从 2023 年年初到现在走过的完整过程。
Mootion 全新视频生成工作流
智客 ZhiKer：Mootion 的底层模型用的是开源？还是自己训练的？
童超：
我们是基于开源模型做后训练 （post-training），一直到 2024 年，都是我们在算法层面的核心策略。
现在回头看，我觉得挺庆幸，当时没走预训练这条路，不然 Mootion 早就不存在了。
模型公司的使命是做好底层基础设施，而像我们这样的应用公司，就应该聚焦在 「最后三公里」 甚至 「最后一公里」，去思考到底能为用户提供什么具体价值。
我觉得，这种 「基础设施+应用」 的协同，会是 2026 年非常关键的一个命题。
无门槛，让用户当一个 「爽的甲方」
智客 ZhiKer：我试用完 Mootion 之后，第一感觉是上手很简单，第二是呈现效果很好，甚至超越剪映、可灵。你们用户的反馈什么？
童超：我每周会向 50 位用户发送访谈邮件，很多用户给我的第一个反馈，就是：「Mootion is pretty easy to use」。
背后的原因主要有两点。
第一，像可灵、Pika、Runway 这些产品，本质上更像是给专业创作者用的工具。它们把模型 API 包了一层 UI，让你不用写代码也能调用，但核心逻辑没变，你需要非常清楚自己要什么，知道怎么写提示词，能接受反复 「抽卡」 几十次，再把结果导入 Final Cut 或 Premiere 做后期。这套流程专业创作者能接受，因为他们目标明确、工作流成熟。
但对普通用户来说，你只给他一个文本框，他根本不知道该输入什么。就算输完得到了一个 5 秒的视频片段，那也只是个孤立的 clip，没法表达完整的意思。
而 Mootion 给的是一个能表达意思的完整视频，不是零散片段。这是关键区别：Video Clips 和 Video 是两回事。
第二，当用户想表达一个完整想法时，他付出的只是自己的 Idea。Mootion 帮他省掉了写脚本、写 image/video prompt、剪辑、合成、加配音等一系列复杂操作。对他来说，这就像从 「做问答题」 变成了 「做选择题」。
如果你是一个只有几千粉丝的小红书博主或者一位老师，想做个课件、发个自媒体视频，肯定不愿意花大成本，这正是我们想服务的场景，让普通人都能轻松完成表达。
我觉得未来一定会分层，Mootion 这类产品会更贴近大众消费者。
智客 ZhiKer：怎么理解您说的 「不支持用户完整表达」？
童超：我们可以这么理解 「完整表达」，用户真正想要的，其实是一个完整的、能被别人看懂和消费的内容。但问题在于，他能给 AI 的输入，往往是非常模糊的。
对大多数人来说，提需求本身就是一件很难的事，人很难用高度凝练的语言，准确说出自己到底想要什么。
但 AI 带来了一个巨大的机会，它能帮你放大那个模糊的创意。你不需要把需求写得清清楚楚，只要给出一个大致方向，AI 就能在背后扮演导演、编剧、剪辑、后期……把你脑海里那个模糊的画面，变成一个具体、完整、可被理解的表达。
而且因为成本足够低，你可以反复试。当一个 「爽的甲方」：「这个不好，换一个！」 既不贵，也不慢。这种快速迭代的能力，让 AI 成了一个极强的杠杆。
所以关键不是你提得多精准，而是你能用很懒、很模糊的方式说出想法，却能得到一个具象、可用、别人能消费的内容。这种从模糊输入到清晰输出之间的转化，就是 AI 带来的质变，也是新一代产品真正的价值所在。
智客 ZhiKer：这确实补足了很多用户创意不足、无法完整表达的问题。
童超：没错。我们现在 Mootion 平台上每天生成大概十几万条完整视频，我看过大量用户的 Prompt，绝大多数都不超过 100 个词。有次我跟一个用户聊，特别有意思。他说，我常用 Mootion 把我昨天的梦生成出来。
但你想，梦能描述得多清楚？肯定信息有缺失，输入自然就很简单。而像 Mootion 不仅能放大他的想法，还能稍微演绎一下，帮他补全画面。
他就会觉得：「哇，这正是我想表达的！」
智客 ZhiKer：确实，让用户有一种 「爽感」。
童超：因为超预期。很多用户自己都说，输入时觉得特别干巴，没花什么力气，但出来的结果却很有意思、很生动。
这种 「我随便输点东西，它居然给我做出这么棒的内容」 的反差，就是爽感的来源。他会觉得：「真好用！」
生而 Global，让产品内容自己 「说话」
智客 ZhiKer：Mootion 一开始定位就是面向海外市场吗？
童超：对，我们绝大多数用户都在海外。
顺便说个趣事：今年 8 月，Mootion 、剪映、可画等 10 款软件，被台湾的 「数位发展部」（类似咱们的工信部或科技部） 列入 「不建议使用」 的 AI 软件名单。
为什么主要做海外？其实主要出于两个考虑。
第一，从创业节奏来看，Mootion 是一个面向普通消费者的工具型产品，而生成式 AI 天然会涉及内容合规和审核问题。这些在国内环境里不可控因素太多，但在海外，可以更快地验证产品、积累用户、迭代成长。
第三，从商业化角度看，工具类产品的付费逻辑在海外是成立的，用户愿意为好用的生产力工具买单。
但国内的 SaaS 或工具类产品，过去十年几乎没跑通过可持续的商业化路径，所以我们暂时不会把国内市场放在高优先级。
智客 ZhiKer：暂时放弃国内市场吗？
童超：也不能说完全放弃。现在也有不少国内用户在用，很多人天天给我们留言：「能不能出个国内版？登录要用 Google 太麻烦了。」
如果未来要做国内版，会单独开一个独立版本，而不是直接把现有产品搬回来。
智客 ZhiKer：Mootion 的总用户量有多少？
童超：在海外大概有接近 500 万的用户。
智客 ZhiKer：哪些国家的用户量最多？
童超：从 Mootion 的数据来看，目前主要集中在四个区域：美国、巴西、中东、东亚地区。
智客 ZhiKer：不同地区用户，喜欢生成的内容差别大吗？
童超：差别挺大的。
美国的使用场景其实跟国内大家熟悉的差不多，相对多元。
巴西有接近三分之一的用户是内容创作者，他们直接把 Mootion 生成的视频发到 TikTok、Instagram 和 YouTube 上，是非常典型的创作者群体。
中东又是另一种情况，接近一半用户是老师和学生。举个例子，阿曼全国人口才 400 多万，今年年中就已经有 8 万多用户使用 Mootion，渗透率非常高。
我一开始也很惊讶，今年 2 月专门去了一趟阿曼，当地教育部的两位司长是 Mootion 用户，带我去中小学实地看老师和学生怎么用。
后来我发现，在海湾国家，虽然人均 GDP 不低，但 AI 产品供给非常少，新技术一进来就很容易被快速接受。而老师和学生又是一个高度共性的群体，口碑传播特别强。
比如，老师用 Mootion 做一个教学视频，发现学生注意力明显提升，因为不是 PPT 或白板上的静态内容，而是 「活」 的视频。接着老师就想：「既然这么简单，能不能让学生自己做？」 于是开始搞 「翻转课堂」。在推特上搜阿拉伯语帖子，看到七八岁的小孩站在讲台上，用 Mootion 做视频给全班讲解。
这种易用性，反而让产品突破了最初设想的边界。我们一开始没专门针对教育场景优化，用户有需求之后，我们才陆续加了教育相关功能。
说实话，这个 Use Case 完全出乎我最初的预期，但也恰恰说明，新技术往往会催生我们没想到的新场景、新人群。
智客 ZhiKer：海外数据这么好，是因为您过去有做海外产品的经验？还是团队里有这方面的人才？
童超：我个人有一些海外工作和生活的经历，也在美国做过面向美国用户的产品，但那不算 「出海」，只是本地化开发。真正从中国出发做全球产品，我其实也没有太多成熟经验。
我觉得 Motion 能在海外跑起来，主要靠两点：
第一是产品本身的 「窗口期」。我们定义产品的时间点比较早，发布时市场上同类工具很少，所以无论在哪国，用户都愿意尝试，这是产品生命力带来的红利。
第二是团队配置。我们多数成员英语沟通能力不错，工程师、算法同学都能直接和海外用户一对一访谈。这种贴近用户的沟通能力，大大提升了我们做海外市场的能力。
当然中间也踩了不少坑，但因为大家对外交流意愿强、反应快，爬起来也快。
智客 ZhiKer：您刚才讲的偏产品和团队层面。在传播和获客上，做了哪些主动做推广？
童超：有的，我们的获客策略天然跟 「内容」 强相关。
首先，Mootion 本身就能产出内容，这些内容自带传播潜力。比如去年 8 月、9 月，我在 LinkedIn 发过一个案例：有用户用 Mootion 做了个短视频，不到 24 小时就在 YouTube 上接近 10 万播放。这种内容一旦 「爆」 了，就会反向带动 Mootion 的曝光和下载，形成一个自增长的正循环。
其次，我们也会主动做创作者合作 （influencer marketing）。Mootion 产品的核心是 「帮普通人表达」，一旦他们能表达，就变成了内容创作者。这些创作者活跃在 TikTok、YouTube、Instagram 等平台，正是我们最匹配的渠道。
所以我们找和产品调性契合的创作者合作，请他们真实评测，什么场景好用、有什么不足、适合谁……这些内容效果非常好。比如在美国，我们花很低的成本做了三四条视频，带来了几十万甚至上百万播放；在中东，一条短视频花了几十美元，却拿到近 300 万播放。
这种高 ROI 的传播，本质上是因为 Mootion 的产出形式，短视频、可视化表达，正好契合当下最具爆发力的内容平台。
这也是我们在实践中总结出的两个关键经验：一是让产品内容自己 「说话」，二是借力真实创作者去放大声量。
智客 ZhiKer：Mootion 上线就有收入吗？
童超：我在产品设计的第一天就设置了付费门槛。工具类产品就像一把锤子，你很难想象走进五金店，拿把锤子直接走人，还跟老板说 「这锤子应该是免费的」，这很奇怪。所以 Mootion 从发布第一天起就有付费计划。
当然，不同阶段用户对付费的预期不一样。前半年的核心目的不是赚钱，而是验证 PMF（产品市场匹配），有多少人愿意为它付费，本身就是个很强的信号。
尤其在很多 AI 产品还在烧流量的情况下，愿意付费的用户，说明用户真的觉得有价值。
ToC 应用指标，使用频次比留存重要
智客 ZhiKer：对于 ToC 产品来说，哪些指标最重要？
童超：我最关注的指标是使用频次。
我并不太看重新增付费用户或留存率，对 AI 来讲，大部分产品在这两项指标上都表现得不好，或者说现在看这两个指标都太早了。
高频使用意味着产品在用户心中有很高的价值，同时也表明产品有潜力在未来的迭代中延长用户生命周期，提升产品力。一旦进入更好的阶段，产品的爆发力也会更强。
智客 ZhiKer：在产品定价上，您是如何考虑的？
童超：这是个好问题。
我做定价时首先想的是：我们服务的人是谁？
如果 Mootion 面向的是专业创作者，比如做广告、TVC 的人，价格可能定在 50 美元以上，因为对他们来说，这是 「公平交易」，用专业工具赚更高收入，自然愿意为更强的能力和更高的资源消耗付费。
高定价能筛选出真正需要深度功能的用户。
Mootion 定位是普通人。所以我有一个关键假设：能不能让用户用 「两三杯咖啡」 的成本，就完成一次自我表达。
比如每周省一杯咖啡钱，一个月 12 -15 美元的价格，对普通用户负担很小。而且行业经验也验证过，10 美元左右确实是大众软件最容易接受的入门门槛，所以我们的基础定价就落在这个区间。
智客 ZhiKer：未来会涨价吗？
童超：至于未来会不会涨价？我觉得分两种情况：
第一，Up sell（向上销售） 一定会发生。随着用户使用频率越来越高、需求越来越深，自然会有人愿意为高级功能付更多钱。这是健康的用户分层，也是产品价值的体现。
第二，入门门槛反而可能降低。因为整个 AI 推理成本在持续下降，这意味着我们未来有机会用更低的价格服务更多人，让更多普通人轻松创作。
所以我的策略很明确：基础版保持亲民，甚至可能更便宜；同时通过增值服务，让高价值用户自然流向更高 Tier，两边都不耽误。
智客 ZhiKer：目前 Mootion 的收入能覆盖团队运营吗？大概每月营收是多少？
童超：Motion 的收入最近几个月一直保持健康增长，每个月都有比较明显的环比提升。
刚上线时，我们几乎是零毛利，用户每生成一次内容，成本 （主要是推理） 基本就吃掉了全部收入。但到了今年，情况明显改善，现在每次生成都能带来不错的毛利，足以支撑我们服务更多用户。
至于覆盖团队成本，目前没什么问题。我们团队一直很精简，现在十几个人，大部分是技术同学。接下来的重点不是能不能养活团队」，而是能不能用现在的模型，去服务更大规模的用户增长。
智客 ZhiKer：你们团队现在大概多少人？大家怎么协作？
童超：20 人左右。我们非常重视线下沟通，很多事线上聊不清，面对面效率高得多。
我们办公室在雍和宫附近，离地坛公园很近，我经常拉上两三个同事，溜达到地坛边走边聊。每个同学我都配了地坛年票。聊完就回来，既解决问题又锻炼身体。智客 ZhiKer：哈哈哈，这个太幸福了，还能顺便健身。
智客 ZhiKer：我特别好奇，你们团队技术做得很好，产品体验也很棒，是怎么做到这两点都出色的？
童超：谢谢！我们一直有个基本共识：技术不是护城河，尤其对应用层产品来说更是如此。真正核心的，还是用户需求。
我们所有的讨论都从用户视角出发。一个普通人打开 Premiere 或剪映，第一反应往往是：「这堆东西是啥？」 直接懵了。所以，Mootoion 里没有传统剪辑软件的时间轴、没有多轨道、没有对齐、没有复杂的剪切操作。用户不用学、不用猜，直接表达想法就行。
在技术上，我们也不太追求 「打榜」 或 SOTA（state-of-the-art）。以前也做过很多硬核算法研究，但现在更务实，技术要为产品服务，而不是反过来。
举个例子：角色一致性是个大难题。比如生成 「白雪公主」，她在不同场景里脸要一样吗？年龄变不变？衣服要不要统一？这些问题在算法层面极其复杂。
我们的策略不是去攻克一个 「通用解」，而是针对具体场景做技术适配。在某些场景里，哪怕底层没做到 100% 一致，用户也觉得 「挺好」。这样既能满足真实需求，又避免陷入无止境的底层技术泥潭。
说白了，就是不让技术同学去解决 「理论上完美但用户无感」 的问题，而是聚焦在 「用户真正在意的地方」。这样产品和技术才能真正对齐，而不是互相拖累。
智客 ZhiKer：从算法、工程、产品的角度看，你们觉得 Mootion 的核心竞争力在哪一块？
童超：我觉得不是某一块特别突出，而是三者的合力。我们可能在算法、工程或产品上，都没有那种 「碾压级」 的单点优势，但把这三块揉在一起，面向用户时，就形成了目前比较完整、可用、甚至好用的解决方案。
说实话，这三者的融合在内部其实特别难调和。
有些产品的 UI 设计得非常优雅，交互丝滑，但工程底子一塌糊涂，用户提交三个任务就崩，两个任务就出 bug，还永远修不好；有些产品一看就是技术团队做的，功能很强，但用户体验像拿着一块生铁，而不是 iPhone，普通用户根本没法上手使用。
现在底层技术在飞速变化，尤其是多模态领域，模型、接口、能力每天都在演进。不像移动互联网时代，大家对技术栈有共识，比如 iOS 用 Swift，Android 用 Java，现在 AI 的技术路径高度不确定，还在快速发散。
在这样一个 「三要素都在变」 的环境下，还能不断调整、保持产品可用又可靠，其实是很难的事。
我认为，Mootion 目前做到了这三者之间相对最好的动态平衡，这也是我们的核心竞争力所在。
工具只是起点，生态才是未来
智客 ZhiKer：Mootion 现在的功能，是它的终极形态吗？
童超：好问题！我觉得现在是一个里程碑式的形态，但远不是终点。
第一个里程碑，把 Mootion 打造成未来普通人创作内容的 「最好用的锤子」。抖音上只有 1% - 1.5% 的创作者， Mootion 的目标是让创作者的比例变成 15%，甚至 50%，让更多普通人轻松表达。我们还没到那儿，但我觉得已经站在一个不错的起点上。
第二个里程碑是：当 Mootion 真的让成千上万甚至百万人成为创作者之后，他们接下来会面临什么？
他们不仅需要工具还需要被看见、被支持、能持续创作。现在很多创作者哪怕有好创意，也很难坚持，因为没有收入、没有反馈、不知道下一步怎么做。
所以第二个里程碑，是围绕新创作者，构建一个健康的创作生态，用更好的产品和技术，帮他们获得曝光、建立连接、甚至实现变现，从而支撑他们做更长期、更深度的表达。
这是我心中 Mootion 的下一步。现在还没做到，但逻辑上我已经在往这个方向想了，工具只是起点，生态才是未来。
智客 ZhiKer：这个生态可能会是什么样的？你们有在构建吗？
童超：我们正在往这个方向想。核心是不仅要帮用户创作，还要帮他们建立可持续的创作体系。
未来 Mootion 可能会提供更成体系的内容支持和商业化能力，无论是现在常见的 「恰饭」、接商单，还是更创新的形式，比如通过粉丝关系变现、和其他创作者共创，甚至发展成自己的 「创作者品牌」。
比如未来每个创作者都能拥有自己的角色模版，这个角色可以代表他与观众、其他创作者互动，那就会催生全新的连接方式和商业场景。
这些想法现在还比较模糊，我没法给出一个精确的蓝图，但方向我很确定：我们要把屁股坐在创作者这一边。
第一步，用 AI 工具让更多人成为创作者；第二步，帮他们做更持久、更系统、更有规模的表达，这才是长期价值所在。
智客 ZhiKer：您描绘完这个场景，对 Mootion 的用户来说确实很有价值，它就不只是一个工具了。
童超：没错！工具最后拼的是价格和效率。
创作者的需求不会停在 「做个视频」 这一步。他们会不断产生新的价值诉求：怎么被看见？怎么持续产出？怎么靠创作活下去？
这些才是 Mootion 未来要回答的问题。
智客 ZhiKer：根据您的观察，在 AI 视频这个赛道里，哪些细分领域还存在创业或创新的机会？
童超：我觉得可以从三个层面来考虑。首先，对于那些有强大算法能力和抱负的人来说，底层模型和基础设施的创业仍然是一个巨大的机会。
人类本身是多模态的消费者，我们通过多模态的输入和输出与世界互动，所以多模态技术在未来的应用空间会非常广阔。
如果你有这个技术能力，底层模型的创业是一个很重要的方向，虽然这些领域可能会很快被大厂资源收拢，但也会有创业公司找到合适的窗口。
其次，有很多像 Mootion 这样的应用级产品，它们的定义非常通用。对于这类产品来说，关键是找到 AI 技术带来的新机会。
例如，Mootion 的核心假设是通过技术让更多人成为创作者，实现新的表达方式，而不是在旧的赛道上用新技术与老机会竞争。
最后，我认为基于 AI 视频的服务领域也有很大的潜力。例如，AI 影视、AI 漫剧、AI 短剧、AI 电视广告等。这些垂直行业的需求非常细化，虽然它们可能难以形成通用平台，但在每个垂类中，还是可以深入挖掘创业机会。
对于 B 端用户来说，他们更关注成本和效率，AI 能显著降低传统流程的成本和时间，带来颠覆性创新。如果你能在某个垂类中用 AI 提高效率，这将是一个很有前景的创业方向。
总的来说，以上三类机会都存在，Mootion 只是其中一种典型的应用产品。
智客 ZhiKer：感觉您对市场和商业的理解挺深刻的，思考也全面，那么您会有创业焦虑吗？
童超：也会有。创业就是这样，哪怕你想得再清楚，也抵不过第二天醒来面对的新问题。
你可以避免一些教训，但之前做得好的经验，很难在新项目上直接复用。就像你不可能踏入同一条河流，创业面临的问题可能相似，但细节不同，解决方式也不一样。
我觉得，唯一不变的就是对创业的热情，持续的实践和从失败中吸取的经验，心态也很重要。
智客 ZhiKer：确实，创业真的很考验心态。目前有融资的计划吗？
童超：暂时没有，我们现在比较专注于产品和商业化的推进。（作者｜郭虹妘，编辑｜陶天宇）
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