先摆一个数字。生数科技的 Vidu Q4 Preview 把价格打到 0.09 元/秒，一分钟视频的生成成本大概六块钱。搁半年前，这个价钱连一段像样的镜头都试不出来。
所以现在几乎每个来聊的企业都会问同一句话：既然这么便宜，我们是不是自己搞搞就行了？
这个问题值得认真回答，不该被含糊过去。
一、能自己做的部分，确实变多了
先说得实在一点：能自己做的，是真的变多了。
以前企业做视频，从脚本到拍摄到后期，全得靠外部团队，因为门槛在那摆着。现在生成成本降到可以忽略，一些要求不高的内容——内部培训片、简单的产品介绍、临时的活动短视频——企业自己上手，出来的东西确实能看。
广告和电商团队更是直接受益。同一个产品，围绕不同渠道、不同人群，多做几版素材去测，这件事以前是奢侈，现在是常规操作。
所以”自己搞”这条路，不是不行，是行的范围变大了。
二、但从”能生成”到”能用”，中间还隔着四件事
问题在于，企业要的东西通常不是”一段能看的视频”，而是”一条能用的片子”。这中间隔着四件事，AI 一件都替不了。
第一件是过审。 政企类项目对表达尺度和事实口径的要求很硬，哪个词能说、哪个数据能提、拍到什么程度算合规，这些得有经验的人来判断。AI 不会替你把关，它只会照着提示词生成。
第二件是多规格输出。 一条片子要发到不同渠道，16:9、9:16、1:1、4:5 得各来一套，还要保证素材口径统一、版本不串。这是流程管理的事，跟模型强不强没关系。
第三件是写实还原。 真实人物、工业产线、具体型号的设备，这些恰恰是 AI 最容易露怯的地方，也恰恰是制造业企业最在意的地方——片子是给客户和考察团看的，机器长什么样不能有偏差。
第四件是责任。 片子出了问题找谁？延期了谁担？这一条看着虚，其实是企业最在意的。
三、自己算一笔账：省下的和搭进去的
“自己做便宜”这句话，只算了一半。
省下的那笔是制作费，看得见。搭进去的那笔藏在后面：要么招人、买工具、摸流程，要么让现有的人兼着做——兼着做意味着本职工作被占，也意味着做出来的东西没人能保证质量。
还有一个更隐蔽的成本：素材一多，筛选、审核、版本管理的工作量是跟着涨的。有做 AI 短剧的团队讲过他们的实际做法——手里的剧本按等级排一遍，好本子才舍得用能力更强的模型，因为强模型的价格依然不便宜。连专业团队都要算这笔账，企业临时组建的一两个人，更算不过来。
钱是省了，时间未必省。改到第三版发现方向错了、重来一遍的事，在自建流程里发生得更频繁。
四、什么时候自己做，什么时候该找人
这不是非此即彼的事。分起来其实不难。
自己做的合适场景：一次性的、内部的、要求不高的内容。没有对外传播压力，也不需要对谁负责，用 AI 快速出一版就行。
该找团队的场景：对外的品牌片、政企类项目、需要长期沉淀的企业形象资产。这类内容的共同点是——它的观众是客户、政府、投资人，片子承担的是”代表企业说话”的功能，做砸了的代价远高于制作费本身。
两者之间的界线也不固定。同一家企业，内部培训自己拍、产品发布会找团队，很正常。关键是想清楚这条片子最终给谁看。
工具便宜了，是好事。它把”能不能做”这道坎填平了，让更多企业有了做内容的机会。
但它填不平另一道坎：一条片子最终要以什么样子面对客户。这道坎跟工具的价格没关系，跟谁在做有关系。