AI深度应用关键元年，快手重塑内容与商业价值

机器之心报道

编辑：杜伟

2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现

对于所有拥抱 AI 的公司而言，这是一个必须深入思考和积极应对的课题。

在上个月快手举办的 1024 程序员节活动上，这家以技术创新为核心驱动力的科技公司展示了其在生成式 AI 时代融合 AI 技术与业务场景方面的布局规划，带给了行业一些思考。

在活动现场，快手科技创始人、董事长兼首席执行官程一笑表示：「目前科技行业的竞争，关键就在于谁能够把 AI 技术和具体应用场景结合得更好」。在践行这一理念的过程中，快手逐步构建起了一套以用户需求为核心、立足现有业务场景、加速 AI 技术落地的完整技术与应用栈

程一笑

尤其是近一两年，AI 技术快速渗透并应用到快手每一个具体的业务环节中，从内容生产、推荐、分发到电商搜索，多方发力并且成果显著，其中视频生成领域接连更新 Kling 2.0 和 2.5 Turbo 两个大版本、平台内容推荐领域推出自研 OneRec 系统、商业营销领域驱动从广告内容生产、投放到大模型用户理解、内容和商品匹配的全链路 AI 升级

依托 AI 技术的持续创新与应用落地，快手正在构建起一个全面智能化的内容与业务生态体系，并由此带来了平台运营效率的提升，卖家、买家和用户体验的全面升级。

用 AI 重塑全链路

各业务线大变身

其实，从年初开始，AI 的落地便驶入了快车道。全球多家科技巨头的掌门人纷纷转变态度，强化对 AI 应用前景的预期。英伟达 CEO 黄仁勋曾在多个公开场合强调 AI 正完成从研究部署向工业化、规模化、工厂化的跃迁；谷歌 CEO 皮查伊也指出，AI 的影响「将比电或火更深刻」。

这些愿景的实现无不要求 AI 技术与应用场景的深度融合，国内厂商对此的洞察力与敏感度更高。以快手旗下的视频生成大模型可灵 AI 为例，在提升基础模型能力的同时着力如何多快好省地赋能创作、影视、电商及游戏等各行各业。

自 2024 年 6 月问世以来，可灵 AI 迅速崭露头角并成为业内标杆之一。短短一年多的时间，可灵已经迎来 30 余次版本更新，几乎每次都能在创作者圈中引起轰动。最新版本 Kling 2.5 Turbo 在文本响应、动态效果、风格保持、美学效果等维度均有大幅提升，API 价格也较上代大幅下调 30%，更是一度拿下 Artificial Analysis 视频榜单第一名。

图源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/1973570493753204953

毫无疑问，可灵 AI 对改造快手现有业务具有很大的发挥空间，比如 AIGC 短视频生产营销、虚拟数字人直播。在视频生成之外，快手还在快速推动生成式 AI 在内容、商业等各个生态的落地，其中在内容推荐场景的技术创新与应用尤其引人注目，提出的 OneRec 首次以端到端生成式架构重构推荐系统全链路。

OneRec 在今年 6 月推出，旨在解决传统推荐系统级联架构导致的算力碎片化、优化目标割裂等问题。核心在于采用 Encoder-Decoder 架构，引入了基于奖励机制的偏好对齐方法，并利用强化学习增强模型效果，使得短视频内容的推荐更加契合用户偏好。

快手在多个场景推全 OneRec 之后的成效也实实在在看得见，用核心的 AB 效果（对比测试）指标说明，其在「单列消费短视频」、「本地生活短视频」和「电商商城商品卡」中分别实现了 0.091%、5.09% 和 3.25% 的提升，其他细分业务指标也均表现出不同程度的优化，进一步验证了 OneRec 的技术含金量。

此后，快手继续更新 OneRec-V2、OneRec-Think 两个版本。OneRec-V2 着重解决初代 Encoder-Decoder 架构的计算资源分配低效问题，并克服依赖奖励模型 RL 的局限性，尤其是在计算开销过大、无法真正学习到预期行为等方面的短板；OneRec-Think 进一步突破生成式推荐系统的边界，引入 LLM 的推理能力，通过将对话推理、个性化推荐与实时反馈机制集成到一个模型中，增强推荐准确性和用户信任度。

可以预见，在持续优化计算流程与算法架构的过程中，这套自研的生成式推荐系统将推动用户互动与内容分发进入到更加精准和高效的新阶段，真正实现用户与内容之间的双向奔赴。

同样地，快手在其他应用场景也加速 AI 技术的融合，比如搜索场景推出业界首个工业级部署的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch，直播场景利用可灵等 AI 工具加速直播礼物的研发，智能投放场景上线基于 LLM 的 UAX 全自动投放 Agent，广告自动出价场景首次提出并在广告系统全面落地生成式强化学习范式。

一次次生成式 AI 的应用，标志着快手加快了全链路 AI 重塑的步伐，为整个平台生态的未来发展创造出更加广阔的想象空间。

AI 应用共识下

快手领跑全生态落地

快手的全方位布局表明，其正处于从单一 AI 技术突破向全面应用落地转进的关键阶段。这种做法实际上是如今整个行业的写照，业内其他拥有丰富应用场景的厂商也集中发力将 AI 技术融入到各自的业务中。

随着这种「技术 + 应用」并行的模式成为厂商的共识，AI 不再仅仅是提升某个具体功能的工具，而演变为新时代推动业务增长的重要引擎。这种模式在国内来得更加猛烈，并在以快手为代表的领军企业中覆盖得更广、渗透得更强。

正是在这一共识下，我们才更能理解程一笑为什么强调 AI 应用是未来竞争的关键。AI 技术想要发挥其驱动作用，只有在实际业务场景中真正用起来才能触达更多客户与用户，在帮助他们降本增效、提升使用体验的过程中实现更大价值

快手一直站在算法创新的前沿，并自 2023 年起全面启动了 AI 战略，相对较早的布局让其稳扎稳打，抓住每一波 AI 技术浪潮并持续跟进，可灵 AI、OneRec、OneSearch 等就是最好的例证。这些技术的应用不仅可以突破传统业务的边界，也正在为整个平台带来可观的提效增收。

OneSearch 已在多个电商搜索场景部署，每天服务数百万用户并产生数千万网页浏览量；AI 加持后的直播场景 3 周即可产出 160 个新的直播礼物品类，相较传统方案（需 3 个月）四倍提速；UAX 全自动投放 Agent 的渗透率达到约 60%，投放冷启成功率提升 25%；采用生成式强化学习范式的大规模广告自动出价系统已为平台取得超过 3% 的广告收入提升。

到目前为止，一个从 AI 技术创新到应用落地再到营收增长的良性循环正在快手内部形成，并成为平台业务架构优化、竞争力提升的催化剂。而从长远来看，这种全方位的 AI 应用生态让快手具备了更强的市场适应性和增长潜力。

而凭借自身在 AI 应用上多头并进的良好态势，快手获得了市场和券商的积极重估，吸引了更多资本关注，这些都将进一步巩固其行业领先地位。