当你在抖音刷到一段AI合成的短视频，脑子里第一个想到的往往是技术酷炫，却忽视了一个关键字——所有权。

所有权不只是指谁把视频发布到平台，而是一个多维度的概念：数据源是谁，模型训练者是谁，输出的版权归谁，最终谁能从中获得收益。

举个例子，Deepfake 技术可以把明星的面孔映射到任何视频中，NFT 视频则把AI生成的画面包装成不可复制的数字资产。两者都让“谁拥有这段视频”这一问题变得尤为重要。

据 2023 年全球 AI 视频平台用户量突破 4 亿，预计到 2025 年年复合增长率将达到 22%。与此同时，AI 生成内容的版权争议已超过 200 例，涉及的金额已达到数亿美元。

然而目前的生态里，缺乏统一的元数据链和权属证明。用户上传一段 AI 视频，往往只能得到一个模糊的使用许可，而真正的创作者与技术提供方的权益却难以厘清。

从产品经理的角度来看，解决这个痛点必须落在用户中心、问题导向、价值创造这三大原则之上。要先弄清楚哪些用户最关心的是版权保护、哪些是想快速盈利、哪些是想建立品牌信任。

所有权可以拆解为四层：数据层（素材来源）、模型层（算法归属）、内容层（生成结果的版权）和分发层（平台与第三方的授权与收益分配）。每一层都需要明确责任与收益。

以 Synthesia 与 Runway 为例，它们在内容层已引入数字水印和可验证的生成记录；在分发层则提供按观看次数计费的付费接口，确保创作者能按实际使用量获得报酬。

如何把这些思路落地？可以参考 Qgenius的“产品开发黄金原则” 中的五大原则：先要要事优先，挑选最能解决痛点的功能；再要以用户为中心，确保每一次交互都能降低认知负荷；接着以问题导向来拆解技术与法律的边界；价值创造则要把收益模型写进产品本身；系统思维帮助我们把多层所有权织成一张可操作的网络。

从利基市场起步也是一个好办法。比如专注于教育领域的 AI 视频生成，用户需求集中在版权安全与合规性上，产品可以先做这方面的“守门人”，随后再扩展到娱乐、广告等更大市场。

要让用户真正信任，透明的 provenance（来源证明）是必不可少的。可采用区块链记录生成链，或者在视频帧中嵌入不可见的水印，让任何人都能追溯到原始模型与数据集。

从商业模式角度，按观看次数收取分成、提供订阅包、甚至推出“版税即服务”模式，都能让 AI 视频成为可持续的收入流。关键在于把收益拆分与合约自动化，减少人工审核成本。

当然，挑战也不少。监管层正在制定针对深度伪造的法律；隐私法规对数据使用有严格限制；技术层面，跨平台兼容性与性能瓶颈也会成为障碍。

总结来看，AI 视频的所有权不再是后勤小题，而是核心价值链的关键节点。产品经理需要把它当成产品差异化的源泉：清晰的所有权体系能赢得创作者、用户和监管方的三方共赢。

如果你正考虑进入 AI 视频领域，问问自己：我的产品在解决谁的痛点？我能否用技术让所有权透明、收益可追溯？答案将决定你是否能在未来的内容生态中占据一席之地。