狂揽2亿播放，AI吃播站上内容风口

将一头已灭绝6500万年的远古沧龙做成菜需要几步？

来自上海的餐厅主理人辛西娅展示了她的步骤：颊肉经历过黄油与香草的低温慢煮，继而在烈火宽油中迎来川菜的试炼；接着，野生鸡油菌和黑松露由黄油煎制，为这道菜增加了丰富的层次；金黄的脆米粉则作为铺底，颊肉被放置其上，一道“龙吟之心”便被摆在了头戴恐龙头套的“地狱厨师”面前。

图源：B站UP主@黄浦江三文鱼

这一片段源于B站UP主@黄浦江三文鱼 模仿《地狱厨师》制作的系列视频“把远古沧龙做成六道菜”，每期视频时长都在6分钟以上，且从头到尾都由AI生成。

在上线之初，这一系列视频就迎来爆火，第一期播放量冲至764万，登上站内第344期每周必看。流畅的转场、成熟的分镜，以及对场景、人物的掌控力，让不少用户感慨AI的进化程度，发出“怀疑实拍”的弹幕。

不仅是美食综艺，AI与美食赛道的结合似乎越来越紧密了。在内容平台，你很容易刷到这样的视频：乾隆、忽必烈坐在长桌前大口吃饭，面前摆满了五花八门的菜肴；户外徒步的人在锅内放入一个压缩片，瞬间膨胀成诱人的美食；猫咪在镜头前表演吃火鸡面；金条、熔岩、玻璃制品则被AI主播放入口中，面不改色地咀嚼。

图源：抖音

这类视频悉数由AI生成，并在信息流中抢占着用户注意。在抖音，“AI美食”话题收获了超2亿次播放；小红书上，AI吃播则与ASMR结合，自成一类内容模式，动辄收获上万次点赞，且涌现出不少专注于此内容品类的账号。

一面是AI抢入美食赛道，另一面，AI创作的边界问题也在显现。这一切对创作者而言是机遇还是挑战？

AI入侵美食赛道

早前，DS初步爆火互联网时，美食赛道上诞生的一种玩法实际上是“用AI创造料理”，即由AI自由发挥创造菜谱。今年2月，UP主@洛杉矶嬴政W 突发奇想，要求AI为自己制作一道人类从未见过的料理。在AI的指导下，UP主兢兢业业一步步对猪肘进行醉卤慢煨、金甲塑形、火焰沐浴、解构装盘，最终端出了一份“麒麟火焰醉金甲”——实际就是猪肘裹上核桃锅巴碎，再以火焰烤香外壳。

如果说初期AI的作用还是打辅助，给博主提供选题灵感，随着大模型的飞快进步以及技术门槛的下放，“AI＋美食”逐渐变成了内容本身，并很快瞄向了解压赛道，完成了与ASMR的“合体”。

今年6月，由AI生成的“切水果”ASMR视频在外网爆火，专门制作这一视频的账号短短几天内便涨粉十几万，由此引发了大量模仿。这一模式的演变形式则是“涂面包”——在三明治上放上各种食材，再用刮刀涂抹，欣赏食材爆开、铺平的过程，看完仿佛连大脑的褶皱也能抚平。

这类视频中不乏一些创意想法，比如@AI造梦研究所 从名画中提取“夹馅”，舀一勺《向日葵》，或是《星月夜》涂抹到面包上，新奇的设计让不少用户感慨，“这才是AI应该做的东西”。目前，这条笔记在小红书收获了超6万次点赞。

图源：小红书博主@AI造梦研究所

与此同时，大量AI美食视频在短视频平台兴起，典型的如“古人的一日三餐”——你可以看到成吉思汗啃饼子、喝马奶，还能看到李世民一手啤酒、一手烤串。

再如此前流行的“只能吃一种食物选择”“十二星座的专属食物”，或是“吃完一个就放你离开”。这类视频往往先提供一个特殊情境，再依次展示食物，虽然表现形式各不相同，但仔细一看就发现共享一套底层逻辑，那就是依靠食物数量制造夸张与猎奇感，且由于提供了一种互动性，得以在平台内迅速流传。

图源：抖音

纵观下来，当下AI美食赛道最火的一种形式，可能是AI吃播。

你可能也刷到过这样的视频：尚未凝固的熔岩、镶嵌有晶钻的马卡龙、果冻质感的labubu，以及一系列玻璃水果，被AI主播放入口中，若无其事地咀嚼，在咬碎“食物”的瞬间，玻璃会像冰块一样碎裂，熔岩则如“爆浆”一般流出岩浆内馅。

图源：B站UP主@KG-Area21

从今年7月起，这类“吃播”风靡各大内容平台，收割着用户的注意力。究其创作逻辑，就是让AI主播突破人类限制，吃一切人类无法食用的物品，主打“万物皆可吃”。AI吃得香不香不重要，重要的是食材的新奇，从LV包包到“tree tree”的哈密瓜果冻水滴、生锈的手机，甚至是一小片宇宙饼干，都能被AI主播面不改色地吞入口中。

图源：小红书

玻璃制品和硬金属是AI吃播中最常见的材质，坚硬的食物在人类柔软的唇齿间被咬碎，产生的白噪音带来奇异的解压感。

有意思的是，不管食物看上去多么“超自然”，在咬开的一瞬间都会变成人类熟悉的口感——熔岩像融化的橙汁糖果，金条有着巧克力质感，让人不得不感慨，AI的想象力也受人类的限制。

当越来越多的用户开始在AI吃播视频中获得解压感，吃播的主角也在发生变化。除了传统的真人形象外，还有人会调教出精致如同BJD一般的娃娃，为他们“投喂”各种甜品；宠物吃播也是很热门的一类视频，坐在食物堆里的猫咪或狗狗、刺猬，会娴熟地捞起炸鸡、咀嚼火鸡面，甚至为自己倒一杯可乐。

图源：小红书

这些视频偶尔会流露出破绽，比如由于融入了人类吃播元素，宠物吃播多少带着点“人味”；以及AI无法识别动作，猫咪吃下的明明是菠萝，咀嚼时却变成了青葡萄。不过，这些瑕疵在治愈的氛围中很容易被原谅，甚至部分穿帮还可以加大作品的讨论度。在B站，一支猫咪吃播的视频甚至播放量能达到百万。

AI吃播的崛起，原因不难想象。

一来，传统吃播有着明确的现实限制，但AI则能突破限制，从玻璃制品、金条、熔岩到奢侈品、机械、手办，主打一个“万物皆能吃”，由此带来更多猎奇和新鲜感。而在创作边界被无限打开后，AI还能够做到音画同步、材质模拟精准，人们期待听到的声音——玻璃的脆响、胶制的粘腻、熔岩的炙热，AI都能准确呈现，配合ASMR本身的白噪音效应，更能放大人类的感官体验。

另一方面，AI 吃播大多是 15-60 秒的短视频，节奏紧凑，感官刺激直接，不用专注理解剧情，适合碎片化场景，这类奇观向作品更容易被用户进行二次传播，以及在评论区“定制”自己想看到的吃播。新奇、高完播率、互动率都促使平台算法向这类视频进行倾斜。

被“复制”的AI吃播

未来人类实验室曾对@黄浦江三文鱼 做过一场采访。当被问及制作“将远古沧龙做成一道菜”的过程中都用过哪些AI工具，UP主的回答是，他几乎用过市面上所有主流的AI模型：先是用Gemini、ChatGPT梳理镜头脚本、优化提示词，再用即梦或Nano banana P图；视频生成80%都是Veo3，偶尔还会用到可灵，以及一个擅长动作生成的本地模型wan2.2，还有Heygen、minimax进行配音。

在繁杂的AI模型之外，撰写提示词则是更为复杂、高强度的工作。@黄浦江三文鱼 曾在评论区晒出过自己的一段提示词，一个短暂的镜头就要花费差不多一页word，假如场景中存在特效，文字量还需要再增加。

图源：B站UP主@黄浦江三文鱼

一条视频下来，会员包月和token付费就花了四五千。由于提示词工作量巨大，在看到制作精良的视频时，网友们会戏称“博主又和AI唠了一晚上”“写了一篇万字论文”。即便如此，AI的生成依旧不一定精准，创作者还需要进行多次“抽奖”，确保自己所生成的是想要的一帧。

相比于精细化的综艺运作，简单的AI吃播则具有“可复制”的属性。大模型技术的进步是这类视频野蛮生长的重要原因，以谷歌Veo3、快手可灵、抖音即梦为代表的视频生成模型，能够一键生成与画面精准同步的高质量音效，为这一内容的模式化提供进一步便利。

今年5月底，谷歌发布了一款视频生成模型Veo3，这款模型可以直接实现视听一体，在生成画面时直接生成对应的环境音、人物语音，甚至能对应相关唇形。在音画同步技术加持下，制作ASMR视频的难度直线下降，甚至无需进一步后期，创作者就能得到自己想要的动态视频。

在国内，快手旗下的“可灵”也在不断迭代。今年6月初，可灵推出2.1版本视频生成模型，增添了“视频音效”开关；12月，可灵又进行了多次升级，推出多模态创作引擎“可灵O1”，以及具备“音画同出”能力的可灵2.6模型，前者支持视频、图像的“一站式编辑”，后者则支持用户在输入文本或图片时，一次性生成带有人声、环境音效、动作音效的完整视频。

就在不久前，抖音旗下的即梦也完成了一次全面升级，上线视频 3.5 Pro，同样支持视频与音频的毫秒级同步生成，并支持创作者锁定特定时段进行局部编辑，“仅尾帧” 模式则支持用户仅上传一张图片便可生成动态延续的长镜头画面。

一系列模型迭代下，技术门槛已经被压至最低，“提示词”的重要性得以显现，由此也衍生出一门“卖模板”的生意。

事实上，在内容平台检索AI生成教程，就能找到大量视频，主打“简明易懂”“两分钟学会”。比如“古人的一日三餐”系列，先是要用智能体生成古人的形象，在这一过程中设置年龄、服饰、形象以及一些细节补充；然后使用“即梦”输入提示词，生成自己最满意的图片进行超清处理。系列操作后，将图片导入即梦要求AI制作动态视频即可。

沉浸式AI吃播的制作也并不复杂。在@芥末酱AI 制作的教学视频中，她先是将一套提示词模板扔给豆包，让AI帮助生成五个“文生词”，接着打开Veo3进行文生视频，进行模型选择后，一段吃播就得以顺利生成。

图源：小红书博主@未来设计师KiK

而以上定制化的“提示词”则成为博主引流关注或是“卖课”的敲门砖。像是小红书博主@未来设计师KiK，便在主页中分享AI热门玩法的提示词，单条视频点赞过2.2万；@一分钟学AI 也制作了这类简易教程，通过“提示词分享”吸引用户加群关注，目前，其主页共有4个提示词分享群，均超过400人。

AI吃得不够”香“

AI主播能吃，但终究吃得不香。

虽然论起解压感和猎奇性绰绰有余，但AI吃播却丢弃了吃播最核心的“饭张力”。尽管超现实元素的存在能让AI轻易避开传统吃播中浪费食物、审美畸形的争议，但真人主播所具备的情感连接优势，也是AI无法撼动的。

作为一种“舶来品”，吃播最早是在韩国兴起的一种“美食真人秀”节目，2015年左右逐渐开始进入国内观众的视野。在本土化的十年里，吃播经历了大胃王限制令、主播转型、内容分流的被动演变，本身变成了更为复杂的命题。

相比于AI吃播，美食吃播的受众群体更为广泛，动机也更加多样。除了享受单纯咀嚼的声音带来的解压感外，有的人希望能收获情感代偿，满足被压抑的食欲，或是喜爱吃播博主边吃边聊的沉浸式体验，希望在单独吃饭时打消孤独感，抑或是更实用一些，单纯种草自己想吃的小店。

不少观众还通过吃播满足“好奇心”。无论是早期大胃王的惊人食量、为博人眼球出现的怪异食材，还是博主的神奇操作，都被置于用户的观察之下，继而达成某种情感目的。

比如此前内容平台上火爆一时的“模仿韩国财阀吃饭”，主播面对并不算丰盛的饭菜，吃上一口一边夸张扶额，一边不断赞叹“太好吃了”，这一过程中，观众和主播共同完成了对异域文化的凝视。这种凝视有时是畸形的——在大胃袋良子身上，观众获得了抽象，甚至是“审丑”的权力。

真实的美食测评、探店过程和情感叙事构成了美食吃播的坚实壁垒。相较而言，在模板漫天横飞的当下，AI吃播反而面临同质化危机，也时常因调教不佳呈现出“恐怖谷”效应。

在遍观诸多AI吃播后，网友们积极总结AI“共性”，譬如，咀嚼动作与食物变形的物理逻辑不匹配、“张大嘴但只咬很小一口”“吃一半漏一半”，还有人吐槽“AI也看不到吞咽镜头”。只有当AI吃播同样具备真人的内容创作力，二者才更有可能被拉到天平的两端去比较。

而在内容层面，AI吃播过于依赖“猎奇”驱动，模式单一且易于令人审美疲劳，既缺乏真实的情感连接和叙事深度，更难构建具备深度价值的长期内容。不久之前，“奶奶做饭”系列引发争议。

在破旧的乡村背景中，头发花白的奶奶以处理禽类的手法，将小黄人、皮卡丘洗净、拔毛，甚至裹粉、油炸，诡异的不和谐感让人san值狂掉。这类利用AI整活、仅追求猎奇感与感官刺激的视频并不在少数。

最后，法律与伦理边界也标注了合规的“红线”。在创作过程中，AI同样面临着知识产权侵权的风险，如果AI吃播中使用了受版权保护的形象，很有可能构成侵权行为。与此同时，AI生成内容则必须进行显著标识，中央网信办等机构也已将“AI技术滥用乱象”纳入整治范围。

AI创作的边界同样值得深思，而如何明确这一道边界，也许是AI吃播所必须回答的问题。

本文来自微信公众号 “卡思数据”（ID：caasdata6），作者：潮关，36氪经授权发布。