到底要不要学Prompt

在2026年的今天，ai视频始终是当下的热点话题。tim潘老师的最新视频又再一次的聊了聊ai视频，在聊到其发展的同时，也稍微提及了一个会被很多人忽略，但对于行业内部的从业者有着巨大影响的问题——ai注水

简单来说就是，模型公司因为访问用户太多，而提供不了相对应的算力，于是所造成了两种结果：（1）seedance2.0时期动辄排队两小时以上的排队拥挤情况（2）某些"网站"会擅自将用户选择的"高质量闭源模型"换成"低质量闭源"模型甚至是一些跟不上时代的"开源模型"来生成视频的情况。这是ai生成视频的黑箱机制所带来的问题，甚至阴谋论一点的说，你怎么会知道，曾经多抽的那几次卡，有没有被这样操作过呢？

这和之前的另一位ai漫剧作者所提到的问题是一致的，结合他的描述，我有一丁点的怀疑 现在ai视频模型会有很多类似于同名不同版本的概念，比如说nano banana（高性能版）/（高性能阉割版）/（中性能版）/（中性能阉割版）/（低性能版）……如果出现用户增多算力不足以支撑的情况下，或许公司就会偷偷的替换模型，这也就导致了prompt的失效情况。社区分享prompt的人，他们的演示视频都很完美，但是自己拿到手上用着，却没有相应的效果。

那位创作者持这样一种观点：他认为比起辛苦研究提示词，把一个70分的镜头提升到85分的做法，性价比并不高，且沉淀下来的prompt，可复用性还要打个问号。即使真的花费大量时间研究出所谓的"万能公式"，也会被几个月后的新模型+一句简单的提示词所秒杀。

视频的故事性或许比一颗高标准的视频镜头更重要。

在这里我又想到了在23年的时候李笑来老师说过的一句话，是在"得到"上面看的。笑来老师说：不要费心思去研究prompt，因为你不知道未来的ai有多智能，或许大模型会越来越听得懂"人话"。要知道，那时候还并没有deepseek，我们所熟知的国产厂商还只有文心一言、讯飞星火，大家都在买着每个月20美元的gpt4，ai视频也完全没有发展起来。向李笑来老师表示致敬，您又一次做到了您提出的概念"活在未来"。