揭示了使用AI視頻發電機的潛在費用

我最近有機會測試一個AI視頻生成平台,以準備在ZDNET上進行可能的評測。雖然我不會透露具體的公司名稱,但我的經驗揭示了市場上類似服務所面臨的廣泛挑戰。
出於對該平台的好奇,我註冊並創建了一個帳戶。我首次嘗試生成視頻的結果並不理想,這讓我不禁懷疑是否是我的提示詞出了問題。急於再試一次,我驚訝地發現我的免費點數已經用完。在聯繫該公司後,他們慷慨地為我的帳戶添加了更多點數。
有了新一批點數,我重新投入到優化我的提示詞中,決心創作出有價值的內容。在生成大約20個片段後,一個明顯的模式出現了:大約90%的視頻無法使用。問題在於?無論視頻品質如何,每個視頻都會消耗點數。
舉例來說,假設你花100美元購買了100個點數。如果每個視頻耗費10個點數,你的錢可以換來10個視頻。但如果其中90%的視頻無法使用,你最終只得到一個可用的視頻,卻仍然為10個視頻付了錢。我向公司的聯繫人提出了這個問題,建議採用一種僅對用戶下載的視頻收費的定價模式。不幸的是,他們的回應是,高昂的運營成本迫使他們將這些費用轉嫁給消費者。
這種模式的財務面向讓人聯想到拉斯維加斯的賭場。你不斷投入金錢並希望贏得回報,儘管勝算對你不利。這是一場賭博,可能導致時間和金錢的重大損失。
然而,並非所有AI視頻生成服務都遵循相同的定價模式。例如,InVideo AI、Pictory和Synthesia根據使用的AI生成分鐘數計費,而像AI Studios這樣的平台則提供無限視頻創建的固定費率。然而,我在不同平台上的體驗始終令人失望。無論使用詳細、簡單還是AI生成的提示詞,結果往往令人不滿。
我能理解這些公司面臨的財務挑戰。運營此類服務可能涉及高昂的成本,包括向第三方支付以獲取其LLMs的訪問權,以及支持這些服務所需的能源密集型基礎設施。然而,對無法使用的內容收費是一種冒險的策略,可能會疏遠客戶。
這裡的結論很清楚:你付出了多少,就得到多少,但並不總是以你期望的方式。隨著經濟壓力的增加,仔細審視這些服務的真實成本至關重要。你願意為一個僅提供10%可用內容的平台付費嗎?務必利用免費試用來評估服務的有效性。如果一個平台不提供試用,或許應該考慮其他選擇。
你不會在沒有試駕的情況下買車,也不會在沒有參觀的情況下買房。同樣的原則也適用於AI視頻生成服務。雖然並非所有平台都完全相同,但許多平台依賴相似的LLMs,使得結果有些不可預測。如果你正在考慮AI生成的視頻內容,請權衡風險並考慮是否聘請專業的視頻製作公司可能是一個更可靠的投資。
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