YouTube 第三章來臨：短影片、TikTok 式推薦與 AI 工具，如何重塑創作與變現？

作者＝InfoAI 編輯部

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜短影片＋生成式 AI 工具，YouTube 的「第三章」

Bloomberg 在 2025 年 8 月的報導中，把 YouTube 正在經歷的變化稱為 「第三章」（Third Act）。這個說法並非單純的市場行銷，而是一種歷史定位。

第一章（2005–2012）：YouTube 建立「長影片」的基礎生態，藉由廣告收入（AdSense + 影片前插廣告）創造網紅經濟的雛形。

第二章（2012–2020）：用戶生成內容（UGC）爆發，MCN（多頻道網路）出現，廣告格式多樣化，直播與 SuperChat、頻道會員等新收入管道成熟。

第三章（2021–至今）：短影片（Shorts）崛起、TikTok 式推薦機制滲透平台核心，搭配生成式 AI 工具，徹底改變創作流程與變現邏輯。

這三個階段背後的共同點，是 「內容單位的轉變」帶動平台的商業邏輯重整。長影片是一種大製作內容；UGC 是碎片化、規模化；而現在的短影片＋AI，則是「高速測試」與「低成本擴散」的新模式。

對台灣創作者、MCN 與品牌廣告主來說，這場轉變不是選項，而是必須跟進的賽局。因為一旦演算法分發與觀眾習慣被改寫，整個變現公式也會被重新定義。

01｜短影片與 AI：YouTube 成長的新引擎

在 TikTok 崛起後，YouTube 明白「只靠長影片」難以留住年輕觀眾。Shorts 的推出不僅是一個功能，而是一個 新的分發邏輯。

• Shorts 每日觀看量超過 700 億次（YouTube 公布數據，2025 年）。

• 透過 TikTok 式推薦機制，平台不再單純依賴訂閱關係，而是以演算法主導分發。這意味著：即便沒有龐大粉絲基礎，創作者仍有機會靠短影片爆紅。

Bloomberg 指出，這種「即時分發＋短影片」已成為 YouTube 成長的最大驅動力。但 YouTube 並未止步於分發，還進一步導入 生成式 AI 工具，讓平台在創作供給端與需求端同時擴張。

02｜AI 軍備競賽下的「台灣必然性」

為什麼這波 AI 硬體財，最終必然會流向台灣？答案很簡單：除了台灣，沒有第二個選擇。全球伺服器市場中，台灣廠商（包含 ODM 與品牌廠）的市佔率早已超過九成。這是一個極其驚人的數字，意味著無論是 Google、Amazon AWS、Microsoft Azure 或是 Meta，他們資料中心內運轉的伺服器，絕大多數都烙印著「Made in Taiwan」的基因。

這種產業地位並非一蹴可幾，而是建立在：

• 深厚的製造信任： 與 Nvidia、AMD、Intel 等晶片巨頭長達數十年的合作默契。

• 高效的供應鏈： 以台灣為中心，輻射全球的零組件供應網絡，能最快速度回應市場需求。

• 彈性的客製化能力： 能為不同雲端客戶量身打造符合其需求的伺服器架構。

當生成式 AI 帶來對算力的無盡渴求，各大雲端服務供應商（CSP）的唯一選擇，就是轉向他們最信任、也最有能力的夥伴：台灣的代工廠。這不是一個選項，而是一個必然的結果。

03｜YouTube AI 工具大盤點：Dream Screen、Dream Track 與 Veo 3

與 TikTok 主要透過演算法分發不同，YouTube 嘗試把 AI 變成創作流程的一部分。目前已知或正在測試的工具包括：

1. Dream Screen

• 功能：輸入文字提示，即可自動生成 Shorts 背景或影片素材。

• 價值：對於沒有拍攝資源的小型創作者，能快速建立視覺敘事。想像一下：只要輸入「台北街頭夜市氛圍」，AI 就能生成影片場景。

2. Dream Track

• 功能：依照文字提示生成音樂，甚至模仿知名歌手聲線（在音樂公司授權下）。

• 價值：解決了短影片最常見的音樂版權問題，同時擴大音樂創意的自由度。

3. 自動字幕與多語配音

• 功能：影片上傳後，自動生成字幕與翻譯，並能產生多語音軌。

• 價值：讓內容一次性觸及全球市場。例如台灣創作者製作的美食影片，能被快速轉換成英文、日文、西班牙文，觸及不同觀眾。

4. Veo 3（Google DeepMind）

• 功能：最新的 AI 視覺生成模型，可生成高解析度影片，帶有自然動態鏡頭感。

• 現況：已宣布將整合進 YouTube Shorts，未來短影片不再受限於手機拍攝，而能結合 AI 生成的場景與角色。

重點觀察：這些工具不是要取代創作者，而是要 加快「題材測試→快速產出→數據驗證」的週期。差異化的核心仍然在於：誰能用更快的速度找到對的題材，並轉換成可持續的品牌價值。

04｜創作者與變現視角

這場轉型的核心，不是單一功能，而是整個創作流程的成本與效率被改寫。

1. 成本結構重塑

• 過去：高品質長片需要拍攝、燈光、後製，每分鐘內容成本高昂。

• 現在：短影片＋AI 工具，能顯著降低「每分鐘內容的邊際成本」。

2. 頻道策略重設

• 不是「長 vs 短」，而是 「長短併行」。

• 短影片吸引觸達與社群養成，長影片提供深度與訂閱價值。

3. 變現模型分流

• 廣告收入仍是基礎，但 品牌合作、會員制、直播打賞、電商導購 在短影片生態下更容易形成。

• 短影片能快速測試題材並導流，長影片則承接長期價值。

對創作者來說，這意味著要把「流量→行動→收入」的轉換率最大化，而非單純追求觀看數。

05｜解析受到影響的四大族群

1. 個人創作者

• 從單一長片轉向「長短併行」。

• 善用 AI 工具，自動生成字幕、翻譯、配音，提高產出效率。

2. MCN 與內容團隊

• 可將 AI 工具納入後製流程，降低審核與剪輯成本。

• 把省下來的資源投入企劃與品牌合作，提升內容差異化。

3. 廣告主與行銷人員

• 短影片能加速 A/B 測試，縮短廣告投放回收期。

• 廣告 creative iteration（創意迭代）速度提升，行銷預算分配將被改寫。

4. 平台與監管單位

• 若 YouTube 使用創作者內容訓練 AI 模型，著作權與分潤機制將成為重要監管議題。

• 這將直接影響創作者與平台的談判關係。

06｜第三章」的歷史定位

YouTube 的發展其實就是一部「內容單位演化史」：

• 第一章：長影片廣告 —— 以 CPM 廣告為基礎，建立網紅經濟。

• 第二章：UGC 與多元收入 —— MCN 興起、直播打賞、會員制，讓收入來源更多樣。

• 第三章：短影片＋AI 工具 —— 演算法分發與生成式工具結合，創作者生產力和變現漏斗同步重構。

從產業角度來看，這也是 Google（YouTube 母公司 Alphabet）對抗 TikTok 與 Meta 的戰略手段。

07｜台灣創作者與 MCN 的六大實務建議

1. 長短影片聯動公式

• 短影片測試題材，長影片承接深度。

• 公式＝短影片 → 吸引新觀眾 ，長影片 → 建立黏著與變現

2. AI 當助理非作者

• 使用 AI 生成字幕、語音清理、多語配音。

• 但風格、品質仍需人工把關。

3. 48 小時快速迭代

• 短影片作為「題材鉤子實驗室」。

• 根據觀看完成率與互動率快速調整內容方向。

4. 優化變現路徑

• 在短影片下方放置會員連結、商品導購、活動 CTA。

• 減少流量流失，提高轉化。

5. 標準化素材庫

• 建立統一的片頭、片尾、音效、字幕樣式。

• 由 AI 自動套用，提升一致性並節省時間。

6. 版權與透明化檢核

• 制定內部原則，確認哪些內容可用於平台 AI 訓練。

• 透過 MCN 或創作者組織進行集體談判。

接下來要觀察的四大指標

1. YouTube AI 工具上線節奏與收費模式
   若工具 API 商業化，創作者需評估成本效益。

2. 短影片廣告 CPM 與轉化率
   廣告主在短影片中的投資報酬率（ROI）將影響內容投入方向。

3. 平台在資料使用上的透明度
   創作者內容是否用於 AI 訓練？是否有補償？

4. 市場示範效應
   若其他平台或大型 MCN 仿效，整個市場結構可能被重新定義。

InfoAI 總結觀點

這場變化不是短影片取代長影片，而是平台和創作者重新思考「影片要怎麼做、怎麼賺錢」。

對創作者：AI 工具與短影片讓「更快、更便宜」成為可能，但最終價值在於能否轉換成「更穩定、更高價值」的收入。

對品牌與廣告主：短影片將加速測試與轉化，但需要更靈活的創意迭代能力。

總結來說：重點不在於追逐工具，而是在於建立「長短併行＋AI 助力＋數據驅動」的經營模型。最終勝出的，不會是誰用最多 AI 工具，而是誰能用 AI 維持品牌差異與信任，並持續把內容流量轉換成長期價值。

FAQ｜關鍵問答

Q1：為什麼 YouTube 把現在稱為「第三章」？

因為這是繼長影片廣告、UGC 爆發之後的第三次重大轉型：短影片＋AI 工具。

Q2：短影片會取代長影片嗎？

不會。短影片適合觸達與測試，長影片承接深度與訂閱價值，兩者互補。

Q3：AI 工具對創作者成本有什麼影響？

能大幅降低單位影片的邊際成本，例如字幕、配音、自動化背景生成。

Q4：Shorts 的 CPM 與長影片相比如何？

目前 Shorts CPM 較低，但轉化率快，廣告主可用於 A/B 測試。

Q5：台灣創作者該如何調整內容策略？

建議「長短併行」，用短影片吸流量，用長影片建立信任與會員。

Q6：平台用創作者內容訓練模型，會有什麼風險？

涉及著作權與分潤問題，未來可能需要監管或集體談判。

參考資料：

Video, TikTok and AI Are the Stars of YouTube's Third Act

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-28/video-tiktok-and-ai-are-the-stars-of-youtube-s-third-act

YouTube chief Neal Mohan bets on AI and "creators" to supercharge growth

https://www.ft.com/content/35c5c3cd-bc68-4a82-91a1-1150def97825

Wikipedia — Veo (text-to-video model)

https://en.wikipedia.org/wiki/Veo_(text-to-video_model)

AI 協作聲明：

本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。

版權聲明與授權須知

本內容由 InfoAI 享有著作權。任何引用、轉載或商業使用，
請先來信 contentpower688@gmail.com 申請授權。

定製內容／供稿合作

Content Power 可提供專題企劃與定製撰稿服務。
請來信 contentpower688@gmail.com，
告訴我們您的需求，我們將盡快回覆您並提出建議。

如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。
也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。

InfoAI 是針 AI 產業新聞進行精選與解讀的媒體

我們每日追蹤全球技術與商業動態

透過收集、比對驗證與分析

將複雜訊息轉為能落地的決策建議

幫助讀者在最短時間看懂趨勢、做出更好的選擇

AI賦能 × 出版顧問

從選題到出版，我們結合AI技術、專業顧問與知識庫，打造一條龍智慧內容創作方案

用 AI 賦能內容輸出

量身打造內容企劃與寫作策略，結合 AI 工具與知識輔助系統，協助快速產出符合讀者需求的精準內容。

用 AI 賦能出版實踐

從撰稿、潤飾、編輯到電子書排版與發行，全程導入 AI 流程，讓出版變得輕鬆又專業，協助知識型創作者打造數位資產。