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做 X 内容、做增长、想拿创作者收益的兄弟们，我干了件可能帮大家赚钱且少走半年弯路的事： 我决定把自用的这套 X Growth OS 增长操作系统开源给大家，回馈大家一直以来的关注和支持！ 说实话，x是目前最值得投入的平台，我半年多副业都在x挣了有40多万，甚至说个暴论，要把x当做一家自己的公司去经营，X Growth OS 是一套纯本机优先、不可变草稿、每一步都在本地留下证据账本的独立系统。 为了把这套系统的逻辑彻底讲透，我顺手用最近大热的视频创作Pexo，全程纯聊天，从零到一捏了一条 45 秒完整的商业白板解说视频： 0 剪辑轨道、全程自然语言对齐，画面哪里不对直接在屏幕上画个红圈局部重绘，出来就是一条带配音、字幕和包装的可用成片！ 我觉得对于做产品、搞运营、做知识科普的兄弟们， AI 视频圈真正能干活的生产力工具今天真的落地了， 绝逼是今年把商业视频门槛干得最碎的一次，没有之一！ 你敲一句大白话： → 它在后台拉模型规划分镜、画线稿，自己去挑该用 Kling 还是海螺，把多轨剪辑和音画包装全包了； → 出来的不是一段需要你再导进剪辑软件缝合的 5 秒素材碎片，而是一条带配音、单行字幕、直接能发的 45 秒完整解说片； → 画面哪里不对，哪怕一个图标画错，不用切回剪辑软件，暂停视频在画面上画个圈批注，改字像在飞书文档里批注一样，鼠标画个圈打个点，它局部重绘，提示词不用删，更不用从头重抽！ → 交付出来就是一条自带单行字幕、旁白、配乐和手绘动作的完整 45 秒商业成片！ 我刚才拿自己刚做完的「X Growth OS 本机增长系统」45 秒产品白板视频做了一场全流程实测，咱们看下方视频： 我给它的第一道指令很简单：“把发推像拆炸弹的痛点，用真实人手拿着黑色马克笔在白纸上画出来，琥珀色代表决策，青绿色代表回执，先跑前 7 秒试片。” 指令一敲，它在后台直接开始拆解分镜， 很多人做视频第一步就踩坑： 迷信一句话直接生成大片，结果模型自由发散，出来的东西根本没法看。 Pexo 第一版试片给我弹了个花里胡哨的暗色 3D 风格， 我直接在对话框里回了一句：“风格太重，只要极简手绘线稿。”两秒钟后，白底黑线、真实人手画出散乱碎片的质感稳稳咬合住！把不确定性掐死在第 0 秒，整条片子的基调就不会跑偏。 确认完试片，后面 5 段顺着讲：划掉虚荣曝光、画出增长链路、画出不可变草稿与回执。 在同一个对话框里持续往下聊，它打破了传统 AI 视频 5 秒单次成片的硬顶，自己负责把段落拼合完整，并自动匹配语速节奏与转场，出来就是一条结构完整的长片，完全不用导出素材再进剪辑软件自己对音画。 最绝的是画面上的 Mark to Fix 批注修改，这绝对是全篇最聪明的一步： 做过视频的都懂以前有多崩溃， 憋脚本在 Notion，生成图在 Midjourney， 跑动效在 Kling 或 Hailuo， 最后还要扔进剪映拉几十条音轨与字幕轴，耗掉大半天拼出来的片子还是浓浓的拼接塑料感。 更搞人心态的是，一旦发现第 15 秒有个图标错了，整段提示词就得推倒重抽！ 而在 Pexo 这里，就像在飞书文档里画圈批注一样： 直接在成片画面上框选打点，敲一句话告诉它把这里的按键改成青绿色回执，它结合对话上下文直接把那两秒局部修好，完全不需要切回剪辑软件切轨道。 前面定好的白纸黑线风格与冷色调标记，在生成后续因果图和数据看板时被它全部记住，不需要每开一次新对话就重新教一遍模型做人。 但先把丑话说在前头，这东西是搞生产力的兵器，绝不是拍大片的玩具， 如果你想拿它生成赛博朋克电影、漫威特效、或者搞短剧带货擦边，赶紧绕道，它压根就不是干这个的。 而且它绝不是闭眼不管的无脑生成器，你的输入 Brief 事实边界越糊，它画出来的逻辑就越扯。 你自己的业务逻辑和审美，依然是最后的总指挥。 它省的其实已经不是那几秒生成时间，是把以前找外包花两三千、在多轨剪辑软件里搬砖两天的折磨，彻底压缩成几轮确定性的对话。 做知识科普、产品说明、业务流程或者商业汇报的朋友，真的可以把工作流彻底更新一下了。 说穿了：视频模型在大脑里算得多快不重要，但能让你在画面上画圈改稿的双手，才真正决定一条视频能不能发出来。 大家平时做视频最烦哪个环节呢？我自己的感受是，在剪辑软件里给几十个散碎片段对音频字幕轴，简直是对耐心的折磨hh。

看完今天上午云栖大会千问交出的整套底牌， 我感觉最锋利的地方全落在了账本上： 研发端让模型零干预自主迭代 33 轮扛住研发重活， 成本端直接把缓存命中输入打穿到了每百万 Tokens 一毛钱。 咱们把这两串数字掰开看， 在模型研发端，Qwen3.8-Max 在没有任何人工干预的情况下自主跑完 33 轮闭环演进，调用上万次工业工具把总线模块面积缩减了 42%，Artificial Analysis 质量指数推到了 45。 面对从未见过的阿里新款芯片，它自己进场完成算子调优与底层框架适配，竟然把单实例推理吞吐拉升了 96%，这说明算法团队日夜洗数据调参的阶段正在过去，大模型正在自己接管研发流水线。 而在落地成本端，提前开源架构的 Qwen3.8-Flash 通过注意力机制等底层重构，把训练成本直接砍掉近九成，配上每百万 Tokens 一毛钱的缓存单价，让大规模并发调用有了真实的利润空间。 Pinterest CEO 在公开场合提到，换用千问后综合调用成本压缩至同类商业模型的 8%。 更耐人寻味的是技术迭代的节奏，新架构 Qwen4 已经在训，后续版本规划直奔 5 到 10 万亿参数，配合全球突破 30 亿次的开源下载量，感觉千问交出来的已经不是几个孤立的模型版本了，有点把 AI 从手工作坊时代推进到了自运转的工业工厂时代的意味。 并且阿里的这种工程化能力已经开始向多模态交付延伸了，视频模型 Wan3.0 在主流评测中排名前列，下代模型定档 11 月，刚开源的 Qwen-Image-2.1 凭借 7B 的轻量尺寸，把原生透明图层与局部编辑做进了同一个模型，支持圈选修改、图层替换与多图保真参考，以往需要跨几个专业软件来回倒腾的设计链路，现在能在同一个模型内被压成秒级响应。 从算法团队教模型理解世界，到模型反向进入研发体系、全行业的计算成本被大幅摊薄。 开源生态把图纸与开采机完整交出来之后，竞争的重心彻底转向了谁能用更低成本把真实业务跑通。 这套成本架构落地之后，大家最想先重构手头的哪块业务？我自己是打算把后台知识库检索和长文本记忆全量切过去，粗算一年能省出好几台服务器的实打实开销。

DAILY AI BRIEF 🗞 — Sept 19 XAI 🔥: - Grok Voice Transcribe 2.0 is live in the Grok Voice API. $0.10/hr batch, $0.20/hr streaming. META 🔥: - Muse connectors are live for developers. You bring the API; Muse brings the agent, browser, and user context. - Muse is now available in Canada. - A dedicated Muse Mail tab is in development. OPENAI 🔥: - ChatGPT desktop browser now runs Chrome extensions. - Most plugins can connect multiple accounts in one chat. Devs can add a profile tool so ChatGPT labels them. ANTHROPIC 🔥: - Claude Code 2.1.277 reads AGENTS.md when no CLAUDE.md is present. Toggle in /config. - Partnering with Accenture on embedded frontier eval. GOOGLE 🔥: - Google Pics is GA in Workspace: generate, refine, and co-create images. - Dreambeans is GA from Labs: a daily personalized story collection. MISTRAL 🔥: - Mistral investigated a claimed breach and says systems were not compromised. * Used Grok to compose this brief, cherry-picking the news and doing some post-editing. ** This daily brief also arrives in the daily email format; subscribe on the blog.

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AI is getting cheaper more quickly than any other transformative tech in history. At a given level of performance, cost has fallen ~47%/quarter since 2023. That’s 4× faster than DNA sequencing, 6× faster than compute, 18× faster than lithium batteries, and (up to 1973) 54× faster than electricity.