一位创作者、一条流水线和六小时的助眠视频
2025年12月30日，《财富》(Fortune) 发布了对一位名叫 Adavia Davis 的 22 岁创作者的采访。Davis 表示，他的“无人出镜” (faceless) YouTube 频道组合每月能赚取大约 4 万至 6 万美元——每年约 70 万美元——且每天仅需要几个小时的监管。在《财富》审查的文章和截图中，展示了一些制作低廉的长视频（包括六小时长的“助眠历史”纪录片），这些视频利用自动生成的剧本、合成旁白和循环画面，在观众做其他事情或睡觉时累计观看量。
AI 内容流水线解构
Davis 和其他创作者所描述的这项业务，与其说是一个传统工作室，不如说是一个软件流水线：一套将文本提示词、合成语音以及素材库或生成的图像缝合在一起的工具，制作成冗长、重复且成本低廉的视频。在 Davis 的案例中，据报道其技术栈包括一个名为 TubeGen 的内部工具用于协调生产、Anthropic 的 Claude 用于生成剧本、以及 ElevenLabs 用于制作栩栩如生的旁白——然后这些碎片被组装成冗长的上传内容。《财富》报道称，每段长视频的制作成本低至 60 美元，月收入的营业利润率极高。
这些选择是刻意为之的。冗长的运行时间和稳定的音频是获取观看时长（这是 YouTube 用于对内容进行排名和推荐的最重要信号）的一种方式，而合成旁白和模板化的视觉效果则让创作者能够在不雇佣大型团队的情况下，扩展到数十甚至数百次上传。其结果是产生了一批看起来千篇一律的“无人出镜”频道，但在规模效应下，每天仍能吸引数百万次的观看量。
这种现象的影响力有多大？
独立研究表明，Davis 只是一个更大趋势中的一员。视频编辑公司 Kapwing 对数千个频道进行了分析，发现目前向新用户推荐的视频中，有相当一部分属于低质量、AI 生成的“AI 废料” (AI slop) 或“脑残内容” (brainrot)——这些形式旨在将注意力变现，而非通过原创叙事来回馈用户参与。Kapwing 的采样和模拟新账号信息流在最初的几百条推荐中就识别出了 AI 废料视频，并估计这类频道累计拥有数十亿次观看量和数千万美元的广告收入。《卫报》(The Guardian) 和其他媒体在 2025 年 12 月底对该研究进行了总结。
Kapwing 的快照之所以重要，是因为它将个人的成功故事与系统性模式联系了起来：当算法推荐奖励高观看时长而忽视信息价值时，激励机制就会向大规模生产倾斜。这解释了为什么能够实现旁白和编辑自动化的创作者能迅速获得先发优势。
平台的难题：变现、审核与监管
这些激励机制现在与平台政策发生了碰撞。YouTube 的获利规则（在 2025 年进行了更新和澄清）明确限制了非真实、重复或大规模生产的内容赚取广告收入，如果这些内容无法在每次上传中提供独特的价值。该公司的公开指南强调，频道必须证明其具有原创性和有意义的人工投入，才有资格留在 YouTube 合作伙伴计划中。这为依赖自动化流水线的创作者制造了一道法律和商业上的“走钢丝”难题：政策执行、广告商偏好或推荐算法的微小调整，都可能实质性地改变一个频道是否还能盈利。
《财富》报道称，其审查的收入截图和 AdSense 记录支持了创作者关于收入的说法；但平台的执行力度仍是最大的变数。YouTube 表示，它将改进执行工具，并将自动检测与人工审核相结合，以捕捉大规模生产、低价值的上传内容——这可能会减少或取消逾矩频道的变现资格。
经济学、规模化与脆弱性
AI 驱动频道背后的财务逻辑非常直观：每段视频的可变成本极低，广告费率带来的杠杆效应极高，而且在某些利基市场（睡眠、氛围、合集），观众有着可预测的长青观看习惯。《财富》报道称，Davis 的月运营成本估计约为 6,500 美元，而收入则达数万美元，这意味着其利润率高得异常。这种盈利能力解释了创作者为何纷纷涌入这些可利用的形式。
但同样的杠杆也制造了脆弱性。这项业务依赖于三个可能在一夜之间改变的外部系统：推荐算法、广告商需求和平台政策执行。大型媒体集团或资金充足的运营商可以更快、更大规模地将同样的形式工业化，从而将独立创作者推入价格竞争。如果广告买家或 YouTube 决定缩减 AI 生成内容的变现池，利润空间可能会迅速蒸发。
伦理、观众伤害与儿童安全
除了经济因素，AI 废料的兴起还引发了伦理问题。一些频道模仿儿童节目或在几乎没有监管的情况下重新利用文化素材；其他上传内容则使用震惊诱饵或微操纵（如刻意的拼写错误、逐帧闪烁以诱导倒回观看）来操纵互动指标。这些策略侵蚀了信任，并可能使儿童和弱势观众接触到不恰当的内容。平台审核人员和决策者仍在努力寻找平衡点，既要允许合成工具的创造性使用，又要遏制因规模化和自动化取代编辑判断而产生的危害。
创作者的下一步打算
对于目前从自动化流水线中获利的创作者来说，短期的策略是多样化和防御性：在 YouTube 之外建立直接的观众关系，销售课程或服务，并加入能够展示明显人工投入的形式。Davis 本人暗示，随着 AI 内容充斥市场，真实性将重新获得稀缺价值；这是在平台冲击中幸存下来的创作者常用的策略。
对于平台和监管机构而言，挑战既是技术性的也是规范性的：如何检测并限制低价值的自动化，同时又不扼杀生成式工具的合法用途。YouTube 更新的政策试图划定这一界限，但执行过程将是检测系统与针对模糊互动信号进行优化的创作者之间持续的军备竞赛。
这个市场的走向如何
Davis 和其他人看准了在资金雄厚的竞争对手将同样形式工业化之前的一个狭窄盈利窗口。他告诉《财富》，他预计个人创作者在大约 2027 年“大白鲨”到来之前还有机会——这意味着拥有资本和基础设施的大公司可能会胜过单打独斗的经营者。这是否会成为现实，取决于广告市场、平台执行强度，以及观众是否开始拒绝算法优化、低价值的内容。显而易见的是，让一位创作者获得据报 70 万美元业务收入的经济学，正是平台、广告商与公众利益之间更广泛激励机制错位的明显症状。
就目前而言，这个故事研究了新的 AI 积木——用于剧本的大型语言模型、用于旁白的高质量文本转语音、以及自动化的编辑流水线——如何拼凑成盈利且低干预的业务。它也提醒人们，决定这些业务是否持久的不仅是天赋或勤奋，还有平台的动态机制。
来源
- Kapwing（研究报告：“AI 废料”分析）
- Anthropic（Claude 模型及文档）
- ElevenLabs（AI 语音生成产品文档）
- YouTube / Google（频道变现及 YouTube 合作伙伴计划政策文件）
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