YouTube：Google 戰略攻勢的矛頭

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YouTube 是 Google 的 AI 領頭羊

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LLM（大語言模型）產業鏈的上下游正動作頻頻：Nvidia 與 Intel 達成交易，OpenAI 與 Oracle 達成交易，而 Nvidia 和 OpenAI 之間也互有往來。在 Nvidia 執行長黃仁勳親手將第一台 Nvidia DGX-1 AI 電腦交付給 OpenAI 的九年後，這家晶片巨頭正向這間 AI 實驗室投資高達 1,000 億美元，而 OpenAI 當然會將這筆錢花在 Nvidia 的 AI 系統上。

這種「銜尾蛇」式的交易確實讓人感覺有些泡沫化，但其中自有其邏輯：憑藉多年來不僅在頂尖晶片，還在從網絡到軟體的整個生態系統上的投入，Nvidia 在 AI 領域擁有獨一無二的統治力，並擁有與其在 AI 價值鏈地位相稱的現金流和股價。在此時達成這樣的交易，不僅鎖定了公司最大的客戶（傳聞中的 ASIC 製造商），還讓 Nvidia 獲得了除了製造晶片數量之外的股權增值空間。更廣泛地說，許多公開市場投資者都希望能有機會投資 OpenAI；我不認為 Nvidia 的公開市場股東會介意現在間接持有這些股份。

這些投資的互聯性反映了 OpenAI 和 Nvidia 故事之間的緊密聯繫：黃仁勳或許為 OpenAI 交付了他們的第一台 AI 電腦，但正是 OpenAI 在 2022 年 11 月推出的 ChatGPT，成為了 Nvidia 躍升為全球市值最高公司的催化劑。從那時起，科技界的許多人都假設消費者市場尤其是 OpenAI 的囊中之物（或者更準確地說，是其變現領地）；沒有哪家公司在用戶和收入增長速度上能與之匹敵，而且這還是在他們推出廣告模式之前！

除了數據之外，你用過 ChatGPT 嗎？它太好用了。你可以查資料、格式化文本，最棒的是你還能寫程式！當然還有其他模型，比如 Anthropic 的 Claude，它在寫程式方面尤為出色，但這種極致的實用性肯定會讓最終的成功變得不可避免！

社群媒體簡史

如果這些觀點聽起來很耳熟，那是因為我曾以各種形式發表過大部分觀點；或許與此相關，我也曾像魚兒入水般迅速適應了 Twitter。想像一下，一個應用程式幾乎完美地融合了我感興趣的內容和我想要傾聽及互動的人。最棒的是它是純文字：獲取資訊的效率無與倫比，發表意見也同樣簡單。

我花了更長的時間才對 Facebook 產生好感，坦白說，我從來不是它的重度用戶；我從不傾向於上傳大量生活片段的照片，也沒什麼興趣去翻閱別人的生活。我對派對照片不感興趣；我渴望的是思想和爭論，而 Twitter——這也是許多科技界和媒體界的共同看法——更符合我的胃口。

儘管有這種個人偏好，但也許是因為我出身於威斯康辛州的小鎮，隨後又居住在國外，我始終強烈感受到 Facebook 的重要性。誠然，那些我最感興趣、最想交流的人，可能是那種會為了大城市而離開親友的人，但對大多數人來說，親友才是生活的全部意義，延伸開來，也是社群媒體的全部意義。

為此，我從一開始就深信 Facebook 會大有作為，並在 Stratechery 上多次論證過這一點；社群媒體最終是網絡效應和規模的問題，而 Facebook 顯然走在統治地位的道路上，儘管當時許多 Twitter 上的精英（Twitterati）都深信該公司會成為下一個 MySpace。我對 Instagram 同樣看好：不，我不是那種會發布很多個人照片的人，雖然我個人熱愛文字，但大多數人喜歡照片。

然而，人們最喜歡的——甚至連 Facebook 都沒預料到——是影片。TikTok 成長為巨頭，其洞察力在於意識到社群媒體只是通往個人娛樂的階梯，而影片則是娛樂的頂峰。這裡並不存在那種每個人（包括監管機構）都認為會導致 Facebook 永恆統治的網絡效應；相反，TikTok 意識到保羅·克魯曼（Paul Krugman）對互聯網那番著名的蔑視其實有幾分道理：大多數人其實沒什麼特別引人入勝的話要說，這意味著將你看到的內容限制在你的社交網絡內，會大大降低你每次打開社群應用程式時獲得娛樂的可能性。TikTok 摒棄了這種人為限制，直接向你展示引人入勝的影片，無論它們來自何處。

顯而易見的巨人

當然，TikTok 並不是第一家發現這一點的公司：YouTube 是第一個影片平台，且從一開始就致力於建立一種演算法，專注於提供你感興趣的影片，而不是展示你「聲稱」想看的內容。

然而，YouTube 曾經、且可能一直是我最大的盲點：我通常不是個重度的影片觀看者，而 YouTube 看起來比短影音更費勁，後者將最引人入勝的媒介與最令人上癮的交付方式——動態消息（feed）——結合在一起。誠然，YouTube 對 Google 來說是一次偉大的收購——完全符合「匯整全球資訊，供大眾使用，使人人受惠」的使命——但我，以及 Google 的搖錢樹「搜尋」，對文字更感興趣，如果非要不可的話，還有圖片。

然而事實是，YouTube 長期以來一直是隱藏在顯眼處的巨人：該服務是客廳裡排名第一的串流媒體服務——規模比 Netflix 還大——而這僅僅是該公司繼行動端和電腦端之後的「第三螢幕」，在後兩者它更是沒有對手。不僅如此，YouTube 不僅是文化的中心，更是文化的培育者：該公司剛剛宣布，在過去四年中已向創作者支付了超過 1,000 億美元；考慮到許多創作者從品牌交易中獲得的收入比從 YouTube 廣告中獲得的還要多，這實際上低估了 YouTube 經濟的規模。是的，TikTok 舉足輕重，但 TikTok 明星們都希望能轉戰 YouTube，因為在那裡他們才能真正以此為生。

然而，YouTube 有時看起來像是一個被事後才想起的存在，至少對像我這樣沉浸在以文字為主的互聯網中的人來說是如此。上週我在紐約參加 YouTube 一年一度的「Made on YouTube」活動，但前一天晚上我竟然想不起活動的名字；我自然而然地求助於 Google，卻沒能查出個所以然。原因是關於 YouTube 的討論大多發生在 YouTube 上；我，以及 Google 本身，仍然生活在一個以文字為基礎的世界裡。

正是這個世界被 ChatGPT 震撼了，尤其是 Google。該公司 2023 年 2 月在巴黎推出的 Bard 至今仍是我看過最超現實的主演講之一：大部分內容都是冷飯熱炒，演講者的語氣彷彿是第一次看到投影片，其中一個手機功能的演示甚至忘了準備手機。這是一家在最明顯、最有利可圖的統治領域——基於文字的資訊檢索——面臨正面進攻的公司，而他們卻完全措手不及。

在隨後的幾年裡，Google 取得了長足的進步，包括放棄了 Bard 這個名字改用 Gemini，而 Gemini 本身是基於大幅改進的底層模型。我也對該公司將 AI 整合到搜尋中的方式印象深刻；AI 概覽（AI Overviews）不僅通常很有用，而且速度極快，此外還附帶了我偶爾偏好直接點擊的連結。然而諷刺的是，你可以說 LLM 對搜尋產生的最大影響，是給了聯邦法官一個藉口，讓 Google 繼續向其最大的潛在競爭對手（如 Apple）付錢，讓他們僅僅向客戶提供 Google 搜尋。對該公司在 AI 領域的前景持懷疑態度的最大理由是，他們的損失可能最大；而該公司在減少損失方面做得非常出色。

然而，我想提出的是，Google 最重要、最引人注目的 AI 發表實際上與搜尋無關，至少目前還無關。這些發表正如你所料，始於 Google 的 DeepMind 研究實驗室；但它們真正落地到現實世界的地方是在 YouTube——而這，就像這個用戶生成的串流媒體服務一樣，是一件非常有影響力的大事。

從 DeepMind 到 YouTube 的管道

「從 DeepMind 到 YouTube」管道的一個完美例子是上週宣布的基於 Veo 3 的 YouTube Shorts 製作功能。摘自該公司的部落格文章：

我們與 Google DeepMind 合作，將他們最強大的影片生成模型 Veo 3 的客製化版本引入 YouTube。Veo 3 Fast 旨在為數百萬創作者和用戶在 YouTube Shorts 中無縫運作，且完全免費。它能以較低的延遲生成 480p 的輸出，讓你只需透過手機，就能輕鬆地將任何想法轉化為影片片段——而且是首次包含聲音。

最初的發布將不僅允許你生成影片，還能使用一段影片來驅動另一段影片（或照片）的動畫，只需輕觸一下即可為影片增添風格，並添加物件。你還可以從一組片段中創建一段完整的影片——包含旁白——或者將語音轉換為歌曲。所有這些功能看起來都有點傻，但，這往往就是天才——或至少是病毒式傳播——的來源。

批評者當然會將其標籤為「AI 垃圾（slop）機器」，他們是對的！這些工具創造的絕大多數內容都會很無聊且無人問津。然而，YouTube 的情況本就如此：該服務每分鐘有 500 小時的內容上傳，其中大部分內容對任何人都沒有吸引力；YouTube 的魔力在於其演算法，它能找出真正引人入勝的內容，並將其傳播給正想要這些內容的觀眾。

換句話說，對於 YouTube 來說，AI 垃圾是一種「策略紅利」：鑑於該服務已經掌握了組織海量內容並僅呈現優質內容的技術，它比任何人都更能處理呈指數級增長的內容，而透過純粹的數量優勢，這將導致真正引人入勝的內容在絕對數量上的增加。

這不是 YouTube 擁有的唯一策略紅利；雖然製作 AI 生成影片的成本在長期內可能低於製作人類生成影片的成本，但後者的成本並非由 TikTok 或 Meta 承擔（Facebook 和 Instagram 目前基本上也是影片平台）。相反，用戶生成內容模式的高明之處在於創作者免費發布內容！然而，這意味著 AI 生成的影片實際上更貴，至少如果是在 TikTok 或 Meta 的伺服器上製作的話。而 YouTube 會向創作者支付報酬，這意味著對於該服務來說，AI 生成的影片實際上具有在長期內降低成本的潛力，從而增加了利用 DeepMind 業界領先模型的動力。

簡而言之，雖然每個人都立刻看到了 AI 如何顛覆搜尋，但 AI 對於 YouTube 來說在很大程度上是一種「維持性創新」：它增加了絕對數量的引人入勝內容，並且在長期內能帶來更好的利潤率。

這裡有一個價值百萬億美元的問題：從長遠來看，文字和影片哪個更重要？當然，Google 希望統治一切，但如果必須選擇，統治影片好還是統治文字好？我上面記錄的社群網絡歷史表明，從長遠來看，影片對更多的人來說更具吸引力。

換句話說，科技界和媒體界感興趣的事物，在歷史上並不總是與真正能成就最大服務或賺最多錢的事物一致：像我這樣的人，或讀我文章的人，關心文字和思想；而真正重要的服務則專注於影片和娛樂。就 AI 對後者的重要性而言，YouTube 已準備好成為最大的贏家，儘管那些無法理解為什麼 Twitter 比不上 Facebook 的人，現在正對文字生成和程式碼編寫能力趨之若鶩。

AI 變現

AI 對 YouTube 前景的潛在影響不僅僅在於 AI 創作的影片；相反，上週活動中最重要的宣布是第一個指標，表明 AI 可以大幅提高該串流媒體服務上每段影片的變現潛力。你可能錯過了這個宣布，因為 YouTube 把它輕描淡寫了；摘自他們的活動部落格文章：

我們正在更新品牌交易和購物功能，使品牌合作比以往任何時候都更容易。我們正透過一項新計劃和新的產品功能來加速這些交易，以確保這些合作夥伴關係取得成功——例如在 Shorts 中添加品牌網站連結的功能。YouTube 購物正擴展到更多市場和商家，並獲得 AI 的幫助使標籤標記變得更容易。

這只是半句話——「獲得 AI 的幫助使標籤標記變得更容易」——但這十幾個字的含義卻很深遠；以下是 YouTube 對該功能的解釋：

我們知道標記產品可能很耗時，因此為了改善創作者的體驗，我們正依靠 AI 驅動的系統來識別提到產品的最佳時刻，並在該時刻自動顯示產品標籤，在觀眾興趣最高時捕捉他們的注意力。我們還將在今年晚些時候開始測試自動識別並標記影片中提到的所有符合條件產品的功能。

演示該功能的創作者——這本身就是一個很好的例子，說明 YouTube 與我及其他媒體人所處的世界是多麼不同——對於使用 AI 來完成標記贊助產品這種瑣碎任務所帶來的麻煩減少和時間節省感到非常興奮；這聽起來像是 AI 的最佳狀態，讓創意人員能騰出時間去做他們最擅長的事。

然而，沒有理由認為自動標記不能演變成更強大的功能；事實上，我在解釋為什麼 AI 讓我看好 Meta 時，就已經解釋過這項技術的含義：

這引出了 Meta 將享有的第三個中期 AI 衍生收益：在某個時刻，廣告將與內容無法區分。鑑於我已經討論過生成式廣告和生成式內容，你已經可以看到雛形了；它們是同一回事！那張為你量身定制的圖片可能恰好包含一件 Meta 知道你可能想要的毛衣或皮帶；只需點擊即可購買。

雖然不僅僅是生成式內容：AI 可以弄清楚其他內容中包含什麼，包括真實的照片和影片。突然之間，網紅照片中的每一件物品都可以被標記和連結——當然，前提是供應商加入了這個黑盒子——這使得不僅每一件生成式 AI 作品都是潛在廣告，而且每一件內容都是潛在廣告。

這對市場的影響是深遠的。分析數位廣告平台的一個奇特之處在於，一些最重要的指標是違反直覺的；我今年春天寫道：

「對 Meta 廣告業務最樂觀的時刻，反直覺地，是當單個廣告價格下降時，因為這意味著曝光量（impressions）正在增加。這意味著 Meta 正在創造新的長期收入機會，即使其廣告與更多競爭對手相比具有價格競爭力；同樣值得注意的是，這正是之前投資者恐慌發生的時刻。」

當我寫下這段話時，正如我在引言中所述，我對 Meta 的業務感到更加謹慎，因為 Reels 已經成型，而 Meta AI 的廣告位機會並不明顯。但我現在意識到，我被 Meta AI 分散了注意力：AI 的真正影響是讓「一切皆為廣告位」，這意味著 Meta 的單個廣告價格將永遠趨近於 0 美元。潛在競爭對手在機率世界中已經很難與 Meta 的用戶群和資源競爭；要在基本上零價格保護的情況下競爭，似乎幾乎是不可能的。

這個分析非常準確；我只是把它指向了錯誤的公司。利用 AI 讓基本上每個像素都能變現的機會絕對存在於 Meta；然而，Meta 必須實際開發出模型和基礎設施來大規模實現它。而 Google 已經做到了；正是那家被普遍譴責反應遲鈍的公司，在上週宣布了該功能的第一個版本。

我無法強調這是一個多麼巨大的機會：YouTube 影片中的每一件物品都正朝著成為可變現表面的方向邁進。是的，當我說得這麼直白時，這聽起來可能很反烏托邦，但如果你思考一下，就能看到好處；我最近看了很多房屋修繕影片，如果不僅能識別，還能方便地提供連結來購買我看到的許多設備（其中許多基本上是在背景中，因為它們不是影片的主角），那肯定會很有用。不久之後，YouTube 就會擁有這些庫存，它可以透過聯盟行銷連結來呈現，或者讓想要接觸精準客戶的公司進行競價。

更廣泛地說，你實際上可以預見 Google 能夠實現這一點：該公司在聊天機器人時代可能起步糟糕，但它已經重整旗鼓，並越來越多地發揮其模型和基礎設施的領導地位，儘管 Meta 在遇到瓶頸後不得不完全翻修其 AI 方法。我相信執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）會解決這個問題，但 Google——驚喜吧！——才是真正出貨的公司。

一位看多者的旅程

或者更準確地說，是 YouTube。Stratechery 的細心讀者一直在觀察——可能也理所當然地在偷笑——這段最出人意料的演變：

我很享受 @benthompson 成為 $GOOGL 看多者的旅程 pic.twitter.com/xryDBIukRW

這段話出自《典範轉移與贏家的詛咒》（Paradigm Shifts and the Winner’s Curse），那篇文章主要關於我對 Apple 和 Amazon 的擔憂，文中寫道：

同理，我現在更加欣賞 Google 那種模糊的本質和看似缺乏策略的狀態。這讓他們很難被分析——再次強調，多年來我一直坦誠在理解山景城（Mountain View）方面面臨挑戰——但該公司成功應對了一次典範轉移，並且在這次轉移中的表現比我最初預期的要好得多。賴利·佩吉（Larry Page）和謝爾蓋·布林（Sergey Brin）成名後對商業或經營公司並不特別感興趣；他們只想在像史丹佛大學那樣的校園環境中用電腦做些酷炫的事。近三十年後，這家公司仍然在校園般的環境中用電腦做酷炫的事，這對像我這樣追求清晰和效率的分析師來說可能令人抓狂；但這也可能是不僅能生存下來，還能在多個典範中獲勝的關鍵。

欣賞 Google 作為一個沒人知道發生了什麼事（尤其是領導層）的模糊集合體所帶來的好處，是我演變的一大部分；這篇文章則是第二部分：那個集合體最終需要一種方式來體現它設法開發出的技術，如果你要總結我在 AI 時代對 Google 的擔憂，那就是懷疑該公司如何能成為一台「答案機器」——這一直是佩吉和布林想要的——同時又不會失去那些來自於賦予用戶權力、讓他們在 Google 為廣告商舉辦的拍賣中選擇贏家所帶來的巨大經濟利益。

然而，那終究是文字的世界，有理由認為，從長遠來看，它根本不會像影片世界那樣重要。再次強調，該公司在搜尋方面的表現比我預期的要好，而且我一直看好 AI 對該公司雲端業務的影響；但我遺漏的一塊拼圖是，Google 已經擁有了讓其卓越 AI 真正爆發的領頭羊：YouTube，這個隱藏在顯眼處的巨人，一個規模大到難以想像、卻也才剛剛起步的業務。

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