撰写一篇关于流媒体的总拥有成本（TCO）的文章是一项挑战，因为这是一个可以写成书籍甚至是百科全书系列的主题。为了应对这一挑战，我们需要集中讨论几个关键点。在这里，重点放在监控和多CDN策略上。
AI技术改变了字幕、字幕翻译和配音制作的基本成本结构。利用AI可以显著降低这些过程的人工成本，实现60%到80%的成本节约。例如，人工配音服务通常每分钟视频收费几美元，而AI工具每分钟只需几分钱。
然而，对于高质量内容，由于音频条件不佳，AI生成的字幕准确度往往不能满足独立部署的要求。在这种情况下，采取混合工作流程是一种实用的选择，即AI生成初步字幕，人类编辑人员对复杂场景和错误进行修正。
在本地化和配音方面，传统配音服务的成本高昂。AI配音服务将这一成本降低了90%，甚至在某些情况下，成本降至200美元以下。例如，Netflix的DeepSpeak工具通过模拟演员的声音，确保配音与屏幕上的表演无缝衔接。
对于广告视频点播（AVOD）和免费广告支持电视（FAST）等服务而言，场景级别的元数据是提升每千次展示费用（CPM）的关键因素。AI技术使得元数据的创建和维护变得更加经济高效。
编码、存储和内容分发网络（CDN）交付是视频业务中可控运营支出（OpEx）的最大部分。基于内容自适应编码（CAE）技术可以根据内容的复杂度调整比特率，实现进一步成本节约。
实施基于内容自适应编码技术的方法主要有三种：DIY，使用云或编码服务的内置功能，以及第三方编码器。选择技术时，要注意技术是否能调整比特率、分辨率和梯级数量，以及其是否能与自适应比特率播放协同工作。