当马斯克为一键三连的国产AI产品驻足，Loopit正用"三轮对话出作品"的极致体验，重新定义内容消费从"观看"到"游玩"的代际跃迁。通过构建为AI生成而设计的"互动内容Runtime"，它让吹气控制树叶、摇晃手机扔鸡蛋、隔空手势触发忍术成为普通人触手可及的创作——无需代码，只需对话。本文深度拆解Loopit如何融合AI代码生成与多模态内容，以及它能否成为"AI时代抖音"的三大关键考验。

马斯克前段时间在X上发了条动态，内容是国内一家创业公司的产品，把看内容变成玩内容，连马斯克都一键三连了。

仔细体验了一天之后，详细分析这款产品（Loopit）为什么有这么大魔力。

内容消费的代际进化：从观众到玩家

如果你问我，2025年观察到的最值得关注的互联网现象是什么，我的答案不是ChatGPT的爆发，不是短视频的内卷，而是一个更底层的变化——年轻人开始不满足于”看”了。

这种不满，不是表面的审美疲劳，而是一种深层的交互饥渴。

我第一次注意到这个现象，是在一个美术馆。彼时teamLab的沉浸式光影展正在刷屏，朋友圈里清一色的”出片率超高””沉浸感拉满”。但当我实际走进那个空间，我发现最让人兴奋的瞬间，不是光影有多绚烂，而是——我的脚步能让水面泛起涟漪，我的触碰能让花朵盛开然后凋零。

那一刻我意识到，我们这代人对内容的期待，早已不是”给我看点什么”，而是”让我动手试试”。

翻看当下最火的内容形态，这个逻辑无处不在：

• 互动剧：Netflix的《黑镜：潘达斯奈基》让观众决定剧情走向
• 弹幕文化：B站的弹幕本质上是观众对内容的”实时涂鸦”
• 短视频二创：抖音的热梗只有被魔改、被玩坏才能真正出圈
• 游戏直播：观众通过打赏和礼物影响主播的游戏进程

“看”变成了”玩”，”观众”变成了”玩家”，”消费”变成了”参与”。

这不是一个小趋势，而是内容消费的代际裂变。

Z世代和更年轻的Alpha世代，他们生来就活在触屏设备里，习惯了点击、滑动、拖拽、摇晃。对他们来说，不能互动的内容，就像一部不能快进的电影——可以接受，但总觉得少了点什么。

“玩内容”崛起：被忽视的创作需求

如果说”玩内容”的需求端已经成熟，那么供给端呢？

现实是残酷的：能”被玩”的内容，创作门槛高得离谱。

让我们做一个简单的思想实验。假设你刷到一条有趣的短视频——一只猫咪伸爪子够鱼缸里的金鱼，画面逗趣，节奏完美，你想把它做成一个”可以互动的内容”：

• 点一下猫咪，它就伸爪；
• 戳一下金鱼，它就躲开；
• 摇一摇手机，水面会泛起涟漪。

这个需求简单吗？

心理层面，简单得不能再简单。

实现层面呢？

传统路径是这样的：你需要一个程序员朋友，帮你用Unity或者Godot搭建一个互动demo；或者你需要自学至少半年的编程知识；或者你需要雇一个外包团队，花费几万块。

这就是”互动内容”长期面临的悖论：用户想玩的欲望很廉价，创作者实现的成本却很昂贵。

很多年前作者玩过一个小游戏，好像是叫汤姆猫，实际上只是很简单的互动游戏，当前却非常火爆。

可见互动式娱乐的需求早已深埋在用户需求之中，可长期以来创作者实现的成本十分昂贵，导致但这种供需错配，导致”可互动的内容”长期被困在两个极端：

一端是专业游戏——精致、复杂、动辄上亿投入，离普通人的日常很远；

另一端是简单H5小游戏——粗糙、模板化、千篇一律，玩两下就腻。

中间那个巨大的空间——那些基于真实生活、个性化表达、带有创意灵光的互动内容——一直是空白的。

创意来源于基数极大的普通用户，但这些用户却没有能力制作互动内容。直到AI的出现。

让我眼前一亮的产品Loopit

坦白说，作为一个长期关注AI赛道的观察者，我每周要试用几十款新产品。

大多数都是”能用，但没什么惊喜”的平庸之作。

但上周，我遇到了一个让我真正眼前一亮的东西——Loopit。第一眼看上去，你可能会误以为它是个”小游戏平台”。但用了十分钟之后，我意识到这个定义完全错了。

（loopit中的一个“内容”）

它不是”玩游戏”，而是”玩内容”。

它不是”消费别人的创意”，而是”把自己的想法变成可交互的作品”。让我描述一下这个体验有多神奇。

进入创作界面然后对它说：”我想制作一场盛大的烟花秀……”

得到首次生成的效果之后继续对话进行优化

三轮对话之后，这个互动内容就做出来了。来看看最终的效果

当我的手指点击屏幕底部的烟花时，就会出现绚丽的烟花秀。这里我还增加了一个彩蛋。当我触发了三次烟花秀之后，屏幕上就会出现烟花形态的艺术字：女神  生日快乐。

这种代码逻辑在过去研究AI编程时其实不难实现，但AI编程中，很多偏视觉设计的效果都没有办法实现。因为那些画面都是由前端代码渲染出来的。这中间涉及到大语言模型和扩散模型生成图像的原理性差异。

在测试了几次Loopit之后，我的第一反应是：这玩意儿是怎么做到的？后来我仔细研究了一下它的技术逻辑，大概理解了。

Loopit做了一件其他AI内容工具都没做到的事情——它把”AI代码生成”和”多模态内容生成”真正融合在一起了。

传统的AI Coding工具（比如Cursor），它能帮你写代码，但生成的东西往往只有”功能”没有”美感”——图形粗糙，动效生硬，适合程序员做demo，但不适合大众看。

传统的AI内容生成工具（比如Midjourney、Runway），它能生成超精美的图片和视频，但这些内容是”死”的——你只能看，不能碰，不能玩。

Loopit打通了这两者。它让AI不仅能生成”看上去美”的内容，更能让这些内容”动起来、玩起来、互动起来”。这就是互动性内容的基础，更是内容消费进化的基础。

深度拆解：为什么Loopit能做到？

技术上，这不是一个简单的事情。

我和几位技术圈的朋友讨论过，大家一致认为，Loopit最核心的创新在于它构建了一个为AI生成而设计的”互动内容Runtime”。

这个词可能有点技术黑话，简单解释一下：

传统的互动内容（比如一个小游戏），它的运行需要一个”运行时环境”。这个环境要处理用户输入（点击、拖动）、管理内容状态（角色在哪、血量多少）、渲染画面（图形怎么显示）。

问题是，传统的运行时环境（如Unity、Unreal）都是为人类程序员设计的。它们强大、灵活，但也复杂、笨重。AI生成的代码往往因为不够规范、缺乏上下文，在这些环境里跑不起来或者跑得很不稳定。

Loopit的解法是，为AI重新设计一个运行时。

在这个运行时里：

用户交互被统一接管：点击、拖动、陀螺仪、麦克风、摄像头……所有输入都被转化成结构化的指令，AI只需要写”响应逻辑”，不需要处理底层的传感器对接。

内容状态被持续维护：系统会自动记住”这只猫在屏幕左边”、”金鱼还有3条命”这类状态，AI生成的代码只需要关心”发生了什么变化”，不需要从头复述整个世界。

多模态生成被约束在代码定义的边界内：这是最巧妙的部分。当AI生成一张图、一段音效、一个动画时，它不是”自由发挥”的，而是在代码定义的”框架”内生成——确保生成的内容能”对得上”当前的互动逻辑。

用一个类比：传统AI生成像是一个天马行空的画家，想画啥画啥；Loopit的AI生成像是一个严谨的建筑师，每一笔都要符合结构力学。

正是这套机制，让Loopit能够同时实现：

• 可玩性：真正能互动，不是假互动
• 真实感：画面精美，不是程序员风格的线框图
• 稳定性：反复玩不会崩，状态不会乱
• 低成本：普通人三轮对话就能出作品，不需要雇程序员

三种交互，三种惊喜

说再多技术原理，不如看看实际效果。Loopit上现在已经有非常多互动性内容，这里挑三个让我印象最深刻的交互方式分享：

1、 吹气控制：麦克风识别

一个”吹树叶”的互动内容。画面是一些树叶，当我对着手机吹气的时候，叶子就会随着气流飘散被吹到空中，这不是预设的动画，而是实时响应我的吹气力度和时长。

技术上，它调用了手机的麦克风能力，通过音量识别来判断”吹气”的动作和强度。这个能力被封装得非常简洁，我只需要说”我吹气的时候绒毛飘散”，AI就自动完成了所有配置。

2、摇晃手机：陀螺仪/重力感应

经典的”扔鸡蛋”互动版。

原视频是一个稻草人立在田里，有人扔鸡蛋砸它。在互动版里，用户摇晃手机，屏幕上就会飞出鸡蛋，砸向稻草人。摇得越狠，鸡蛋飞得越快；摇的角度不同，砸中的位置也不同。

后来我觉得不过瘾，又魔改了一版——加入了冰淇淋作为新的投掷物，还让它随机砸到稻草人身体的不同部位。

这个魔改过程用了30秒。

3. 前置摄像头：隔空手势/AR

这个是我觉得最”黑科技”的。通过前置摄像头拍摄不同的手部动作就能够触发对应的画面效果。

不是触摸屏幕，是真的通过”隔空操作识别”。

把物理世界的动作映射到虚拟内容里。这种交互方式，放在两年前还是科幻片里的场景，现在普通人用自然语言就能做出来。

如下图是使用隔空操作触发忍术的“内容”

这不是”做游戏”，这是”玩生活”

用了几天之后，我越来越觉得Loopit的定位——”人人可创作的互动内容平台”——是精准的。

它不是让你做游戏，而是让你把生活里的一切变成可以”玩”的东西。

我看到Loopit社区里，用户在做什么：

• 有人拍了杯柠檬茶送的小黄鸭，把它做成了”点一下就嘎嘎叫”的互动鸭
• 有人把世界地图做成了”戳哪个国家就放大展示人文介绍”的互动探索
• 有人把家里的猫做成了”吹气它就被吹跑+摇手机它就打滚”的互动宠物
• 有人把刷到的电影片段做成了”你来决定主角怎么走”的互动剧情

这些内容里，没有一个是”游戏”，但每一个都可以”玩”。

这让我想起抖音刚出来的时候，很多人觉得”这不就是短视频吗”，但后来我们发现，抖音重新定义了”什么值得被记录”——原来吃饭可以拍、走路可以拍、发呆也可以拍。

Loopit可能在做类似的事情：重新定义”什么值得被互动”。

生活里一切有趣的、无聊的、沙雕的、治愈的瞬间，都可以加上一点”互动”，变成可以分享、可以”魔改”的作品。

冷静思考：它能成为”AI时代的抖音”吗？

最后，作为一个习惯了看多产品死掉的观察者，我还是要保持一些冷静。

Loopit的愿景很大——做”可以玩的抖音”，做AI时代的新内容平台。这个愿景能实现吗？

我觉得，取决于三件事：

1. 创作成本能否持续降低

目前Loopit的创作体验已经很丝滑了——三轮对话出一个作品。但要真正”人人可创作”，这个成本还需要更低。理想状态是，用户连”描述想法”都不需要，只需要拍一张照片或者发一段语音，AI就能猜到他想做什么。

2. 社区氛围能否真正起来

工具再好，没人用就是白搭。Loopit需要培养一批种子创作者，形成”创作—分享—魔改—再创作”的正向循环。我看到他们现在在做深度体验官招募，方向是对的。

3. 差异化能否持续保持

AI赛道太卷了，今天的技术壁垒，明天可能就被抹平。Loopit需要在”互动内容Runtime”这个核心能力上持续投入，同时快速积累创作者和内容资产。

但不管最终结果如何，有一件事我很确定：

“从看内容到玩内容”，这个大趋势是真实的、不可逆的。Loopit抓住了这个趋势的本质，并且在技术上做出了真正的创新。

而互动性内容的形态，至少是不亚于长视频产品到短视频产品的机会！

这就是为什么我说，它是近期最让我眼前一亮的产品，也很可能是AI时代的抖音。