当Seedance 2.0让视频生成成本趋近于零，真正的竞争高地正在向"剪辑层"迁移。a16z合伙人Justine Moore指出，视觉大模型对语义的理解、多模态工具的协同调度、生成模型的品质跃迁三大条件已同时成熟，AI Agent正从"给素材"进化为"统筹流程、打磨细节、校准节奏"的后期团队。本文深度拆解AI剪辑代理如何接管流程管理、多模型编排、细节打磨等五大环节，以及这场"品味革命"将如何重塑视频创作的未来工作流。
这两天，Seedance 2.0 彻底出圈了。
在游戏科学创始人冯骥看来，Seedance 2.0 带来了一个关键变化：凡是过去需要反复权衡制作成本的展示方式，都会被快速“视频化”。电商广告、品牌物料、预拍摄内容首当其冲。
那么，当制作壁垒消失，AI又将如何重构视频工作流？
今天，我们聚焦a16z 合伙人 Justine Moore 对于AI视频领域的一个关键洞察。作为硅谷AI 应用层最活跃的早期投资人之一，她主导投资了 ElevenLabs、Krea 等一批标志性项目，并持续发布年度消费级 AI 趋势报告，对创作工具的演进有着极强的前瞻判断。
Justine 的核心结论是，下一阶段真正拉开差距的，不是生成层，而是“剪辑层”。而 AI Agent，正在悄然演化为那个看不见的“后期团队”。
在她看来，三个条件几乎同时成熟：一是视觉大模型对内容语义与叙事结构的理解力；二是多模态工具的调度与协同能力；三是生成模型在稳定性与美学品质上的跃迁。
当这三点同时跨过临界值，AI 不再只是“给素材”，而是开始统筹流程、打磨细节、校准节奏，甚至在一定程度上塑造品味。一个以“AI 剪辑代理”为核心的工作流，正在形成。
接下来，我们将从五个层面拆解这一技术拐点：AI 代理，究竟如何重构视频创作的完整链条，以及它为什么会成为下一个真正的竞争高地。
01 当AI视频爆发遇上创作之困2025年被称为“视频之年”，AI生成的广告已成为主流，一些种子阶段初创公司的启动视频甚至能收获数百万观看；视频播客与采访也呈现爆发式增长，无处不在的屏幕正被动态影像所占据。
然而，在这片繁荣背后是漫长繁琐的幕后工作。将90分钟的原始素材精炼成3分钟的短片；在后期制作中费力修正灯光与音频；反复找恰到好处的音效，这些才是视频创作的日常。
视频制作有个“二八定律”：你会把80%的时间和精力花在剪辑上，20%用在拍摄（如今是生成）上。这是一场关于“品味”的考验——如何叙事、如何节奏、如何触动人心。制作真正引人入胜的视频，至今仍是一个需要极大耐心与专业判断的艰辛过程。
我们现在拥有技术，可以将部分工作交给AI代理，这可以帮助我们制作拍摄和生成内容。视觉大模型可以观看并理解大量视频素材。代理可以代表你分析、规划并使用编辑工具。我们拥有足够的训练数据来教模型什么样的视频才算优秀。
AI视频代理将大幅提升优质视频的供给。这类内容如今需要专业视频剪辑师花费数天甚至数周时间。正如Cursor变革了编程，这些代理也将同样变革视频制作。
02 AI 如何接管视频剪辑的“脏活累活”？市场对能让任何人具备专业剪辑师技能与品味的AI代理需求巨大。那么，为何这类产品尚未普及？近期的一些进展正在推动变革：
视觉大模型现在可以处理大量视频。你必须先了解视频，才能剪辑。这并非简单的挑战——即使是很短的片段，也需要处理大量信息。
我们看到近期的大型语言模型如Gemini 3、GPT-5.2、Molmo 2和Vidi2取得了很大进展，这些本质上是多模态且上下文窗口更长的。
Gemini 3现在可以处理长达一小时的视频！你可以上传它作为输入，让模型生成时间戳标签，找到特定时刻，或者简单总结发生的情况。
模型学会使用工具了。AI剪辑师需要能执行操作，而不仅仅是提出建议。我们看到大模型作为能真正使用工具的代理，取得了实质性进展。
一个我最喜欢的例子是Claude使用Blender（一款3D创作软件），这款复杂工具很多人都难以掌握。可以想象，当代理能使用更多工具时，可能性有多大。
图像与视频生成模型质量提升了。我坚信未来的视频制作流程将是混合式的——结合AI生成与实拍内容。
想象一下，为纪录片拍摄采访，但用AI生成空镜或历史画面；或用动作迁移模型将动画参考应用到真人角色上。这些方法要真正有用，模型必须达到一定的质量与一致性标准。而现在，这一点正在成为现实。
这些AI代理能做什么？
以下是它们能为我们处理的几类任务示例：
第一，流程管理。无论是实拍还是生成，你最终得到的素材量常常远超所需（有时多出数百倍，想想电影或剧集有多少条“备用镜头”）。
整理、筛选并决定使用哪些素材往往是个挑战。像Eddie AI这样的产品，能处理数小时的上传视频，完成识别主镜头与空镜、处理多角度机位及对比镜头等工作。
第二，多模型编排。如果未来许多视频都包含AI生成元素，我们就需要能协调所有模型的代理。
例如，为教育视频添加AI动画，就需要一个代理来生成图像、发送到视频模型、并将输出拼接起来。像Glif这样的产品，正在启动能代表用户在多个模型间协调工作的代理。
第三，细节打磨，正是细节的修正让视频从合格走向优秀。
但若非专业剪辑师，你可能会被海量的微调任务淹没。例如，调整片段间的光线、清除音轨噪音，或去除采访中的“嗯”、“啊”等填充词。像Descript的Underlord代理这类产品，可以接手视频，完成所有这些修改，并交付最终版本。
第四，格式调整。视频制作完成后，常需为扩大影响力而进行调整。
例如，将YouTube播客剪辑成不同宽高比的短视频，发布到X、Instagram和TikTok账号；甚至翻译视频并重新配音，以触达国际观众。像Overlap这样的平台，允许你为这些适配任务设置节点式工作流。
第五，品味优化。最终目标不止于用AI替代手动任务，更在于培养有品味的代理来提升视频质量。
人们雇佣专业剪辑师是有原因的：他们让画面更美观。他们花费多年学习如何吸引观众、掌控节奏、用音乐激发情感。这其中包含了成千上万的微观决策。
YouTuber Emma Chamberlain曾说过，她过去要花30到40小时来剪辑一个约15分钟的vlog。
试想，如果一个AI代理能观看你的视频，询问你的目标，然后为你生成几个剪辑草稿供你迭代，会怎样？你只需给出反馈——“开头太慢”、“剪掉中间部分”、“让结尾更有冲击力”——代理便会执行。
视频已成为主流，它是我们学习、营销和连接的方式。但剪辑瓶颈却日益凸显：更多的素材被捕获，更多的平台需要发布，更多的格式需要适配。
好消息是，解决问题的技术已经就位。视觉模型、工具使用代理以及海量的训练数据，在过去一年均已走向成熟，所有拼图都已备齐。
这意味着，AI剪辑代理将在未来数月乃至数年里，显著提升我们所看到的所有视频的质量，并极大地加快其创作速度。
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