如果说过去几年，我们疯狂追求模型最强，那从这一刻起，我开始思考：未来真正的关键，或许是谁能让模型在真实场景中活下来，活得久、有用、有价值。于是，我把那晚的思考、访谈里的闪光观点，以及后续观察融合成这篇文章，希望可以帮你一起看清方向。

所以先说结论吧，我认为：AI的下半场，是场景驱动的时代，“模型是工具，场景才是方向盘” —— 在这个时代，算法不是终点，落地才是核心。

在 AI 热潮里，模型驱动曾经称王。但我越来越觉得，那条路正走到尽头。我们进入了一个新的阶段：模型能力已成为基础设施，而场景开始主导能力演进。下面，我从几个角度向你拆这个转变。

一、模型驱动时代的隐蔽危机

曾经，人们相信：把模型做到极致，世界自然向你俯首。但那条路，如今显得越来越吃力。以下是我看到的几种危机：

(1)能力差距被快速压平

随着技术扩散，越来越多团队能跑出不错的模型。那些极端差距正在变小， 一个模型比另一个好一些，可能带不来质变。

(2)“做得到” ≠ “用得到”

一个模型可以生成画面，但用户在使用时却嫌操作复杂、结果不稳定、误差多。这种从“能做”到“可用”的落差太常见。

(3)资源 / 成本 / 效率掣肘

模型训练、推理、存储、带宽诸多成本在现实里咬人。再强的模型，如果不能高频、低成本地参与场景，就停留在实验室的光环里。

访谈中，陈冕一句话特别让我印象深刻：“产品不能只是把模型铺过去，还要让它在画布里能被指点、调动、反馈。”

他在强调：能力若只是停留在技术层面，而不能被用户“碰一碰、调一调、校正”，那它不过是一个炫技片段，而不是产品能力。

所以，我开始认为：模型加码已过香甜时期，下半场的核心，是把目光拉回场景。

二、Sora2：模型与场景开始融合的标志节点

在我看来，Sora2 的发布，不只是一次模型升级，更像是一面分水岭，向我们昭示了“场景驱动”不仅是概念，而是正在成为现实。

模型能力的升级不可忽视

Sora2 在多个维度做了强化：物理合理性更好、画面更真实、音画同步更严密、控制性更强。OpenAI 在其 System Card 中直接把“物理准确性 / 音画一致性 / 更可控的风格切换”列为其核心能力。

在实际演示中，Sora2 可以让人物动作符合重力规律、让多镜头场景保持连贯性、让声音与角色嘴型更同步。

这说明：在能力层面，Sora2 是一次重要跃迁。

更关键的：它把场景信号写进模型 + 产品设计

Sora2 被包装成一个社交视频工具，而不仅仅是一个背后的引擎。用户可以滑动观看 AI 视频流（类似 TikTok 式的交互体验）——视频由模型即时生成。

它还支持 Cameo 功能：用户允许后，可以把自己或朋友的头像 / 形象 /声音“插入”AI视频里，成为其中角色。

这代表：视频生成不再是幕后跑一跑，而是被做成“可分享、可 remix、可合拍”的场景入口。

在访谈里，曹越说，他在模型路线抉择时，会反复用一个问题考量：这条能力在真实场景里有没有差异？有没有被用户“拉起来”的可能？他并不是被动地追随技术，而是让场景牵引能力走向。

因此我认为：Sora2是一个信号，它让行业看到：能力 + 场景结合，才是真正可行的方向。

三、场景驱动：我的三层思路模型

“场景驱动”如果只说口号，那它很容易变空话。为了让它更具操作性，我把它拆成三层：场景先行 → 能力适配 → 输出闭环。以下是我对每层的理解与落地建议：

1.场景先行：让痛点去牵引能力方向

很多团队的思路是：训练模型、看模型做什么、再去找场景。但我越来越倾向于反过来：先观察场景，找痛点，再用能力去回应。

比如你想做“短视频社交”场景，你可以把眼光放在：

1、切镜头 / 转场不生硬

2、多角色 / 多视角的一致性

3、音频与口型 / 动作同步

4、节奏控制、情绪表达

把这些拆出来，从痛点出发，让模型优先去服务这些场景。

在访谈里，曹越谈到他选择AR / 自回归路线时，说正是因为他在“时间控制 / 多镜头一致性 /节奏控制”这些场景里看到了差异和价值。这就正是一种场景优先的思考。

2.能力要被“驯化”为产品语言

能力训练出来不等于就是产品。场景驱动意味着能力要被“包装”、要被 “接口化 / 模块化 / 界面化”，才能让用户触达。

正如陈冕提到的：不能只是“对话 → 生成”，要有“画布 + 工具箱 + 对话”的混合交互。用户要能点、调、纠错、反馈。能力要被降维到可操作层。

举个例子：假设模型里有个“镜头过渡”模块，这个模块背后可能算法非常复杂，但在产品里你可以给用户一个滑块，让用户调节过渡节奏、风格，而不是让用户直接写 prompt去控制。那才是真正把能力带入可用层面。

3.输出不止一次，而是可演化的闭环

能力要落地，还得在使用中持续被“激活”与“进化”。我认为真正的场景驱动系统，一定会设计这种闭环机制：

用户触发 → 模型输出 → 用户校正 / 反馈 → 系统学习 / 模型迭代 → 再输出 → ……

在这个闭环里，还要有商业机制支撑：付费机制 / 增值模块 / 重复调用权 / 模型升级服务。你不能只做一个酷炫的demo，而要让能力在真实使用里被撑起来。

四、互联网时代的类比：为什么场景驱动更像必然进化

在听完访谈后，我常自问：“这个转变，怎么让人更快看懂？”于是我搜集了一下互联网时代的路径：

当年互联网初期靠通道能力（连接、带宽、协议）打基础；接着是流量红利阶段；随后竞争焦点转移到内容 / 服务 /平台；再后来是平台化 + 生态化的竞争逻辑。

AI的发展，有很像的节奏：

1、前期是能力 / 模型红利期

2、中期是能力趋同、模型门槛降低

3、接下来，是场景红利期：谁能让能力被贴入体验、让用户留存、让业务落地

4、长远来看，是能力 + 场景融合的能力平台 / 生态入口

在互联网时代，当连接能力不再具备差异后，内容 / 服务才成为人们拼的对象；在AI时代，当模型能力不再有极大差距后，场景 / 使用体验 /闭环才成为新的竞争焦点。

这个类比不是说AI要完全照搬互联网发展，而是为了让大家看到：能力层面的红利会被消化，场景层面的竞争才是下一波主战场。

五、几个我还在思考 / 保留的边界

在把这些理解往深里推的时候，我也会遇到很多模糊之处。以下是我还在纠结 / 保留判断的点：

(1)场景判断 / 拆解的误导风险

如果你对场景的痛点判断错了，那么能力被提错方向也是浪费。场景牵引能力是机会也是陷阱。

(2)资源 / 效率的折中

在很多落地场景里，模型要够轻、推理要够快。不可能每个场景都用最强模型。如何在能力与效率之间折中，是一道难题。

(3)场景路径的集中化竞争

如果未来所有人都去做热门视频 / 社交场景，那能差异化的空间可能被压缩。跳出热点、挖细分，可能是更稳妥的选择。

(4)组织 / 协作 / 对齐的鸿沟

场景驱动要求产品 / 模型 / 设计 / 交互高度融合。访谈里两位都反复提：混坐、快速对齐、沟通带宽。这些在现实里常常是软肋。

结语·这是一个刚刚开始的战场

我相信，AI的下半场，不是看谁模型最强，而是谁能让模型能力真正插上场景，成为日常的可触手可及的工具。那样的能力才可能被用、被改、被进化，被商业化。其实，这也正是一个创业者的机会——当模型能力与场景深度融合的门槛还未被完全闯开，谁能率先在中间搭好那座桥梁，谁就可能成为下个时代的入口。

与此同时我认为，也许AI产品经理的角色正在被重塑

在这个场景驱动时代，我也在思考：AI 产品经理 会不会因此迎来新的高光期？或许他们将不只是连接用户需求与产品结构的人，而是场景与能力之间的“桥梁建构师”。

在未来，AI 产品经理可能需要兼具以下能力：

场景感知能力：不仅要能理解业务场景与用户痛点，还要能预见那些未被满足的“隐性场景”，用场景意向去牵引能力研发方向。

能力表达能力：要把模型能力拆解、模块化、映射成界面 / 功能 /操作，让用户能“看懂、用得起、调得动”。

跨界沟通能力：要在产品 / 算法 /设计 /交互各方之间快速对齐，让能力、交互、体验三块合拍。

闭环经营意识：要从一开始就把能力放在可复用、可付费、可增长的路径上思考，而不仅仅做一个极致demo。

所以我觉得，在下半场里，AI产品经理可能是那个最具“混角色属性”的角色：既要懂技术（一个能力能做什么），也要懂体验（如何让用户操控能力），还要懂价值（怎样让能力在场景里复用、被商业化）。他们会比以往任何时候都更关键，因为他们站在“模型与场景的中间”，是让能力真正落地的那把钥匙。