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      AI視頻,還是一門性感的生意嗎?

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      圖片來自AI短劇《霍去病》

      ?有界UnKnown原創(chuàng)

      作者丨山茶

      編輯|錢江

      在AI延伸的所有賽道里,視頻生成算得上是最耀眼的一個方向,起碼曾經(jīng)是。

      2024年,Sora以一段長視頻引爆全網(wǎng)的時候,大家驚呼“顛覆”、“震撼”、“最強”,許多網(wǎng)友感慨“影視行業(yè)要倒閉了”,“中美的AI差距又拉大了”。即便強如馬斯克,也發(fā)出一句意味深長的感慨:“人類愿賭服輸”。

      但現(xiàn)在,這個曾經(jīng)的王者,撤了。

      原因有很多,比如戰(zhàn)略上的錯誤,上市的考量、算力資源的分配等等。但歸根結底,核心其實只有一個,OpenAI覺得這件事情不劃算了,AI視頻生成不是一門好生意,有必要立即止損。

      當然,Sora說撤也就撤了,畢竟OpenAI家大業(yè)大,還有自己的主線任務。

      但其它企業(yè)卻沒辦法這么瀟灑,他們無法撤退,并且還將在這個賽道上繼續(xù)耕耘。甚至,國內幾家專注AI視頻的企業(yè),還指望在最近一兩年上市。

      那么問題來了,雖然AI視頻是一個非常有價值的方向,但在商言商。

      特別是在Sora之后,大家也不得不反思:AI視頻生成,還是一門好生意嗎?如今這個賽道又將面臨怎樣的競爭格局?


      AI生成視頻,成本太高了?

      關于為什么關停Sora,OpenAI官方給媒體的明確說法是:要把資源投入到更具商業(yè)競爭力和戰(zhàn)略意義的項目上,比如Agentic AI、超級應用、世界模擬研究等等。

      簡單來說,就是Sora消耗的算力資源極其龐大,而OpenAI現(xiàn)在為了商業(yè)化又急缺算力,所以成本高、收益低的Sora就成了犧牲品。

      但這里也有個很有意思的問題:

      在目前主流視頻生成模型中,Sora最低的訂閱門檻也是20美金一個月,算得上是收費最貴的。如果Sora都“不經(jīng)濟”,其他模型是否也存在這種問題?


      我們試圖在更多渠道尋找關于AI視頻生成成本相關的線索,但發(fā)現(xiàn),無論是國內還是國外,無論是否上市,大家都對此諱莫如深。

      不過,有一點是確定的——大家對成本的控制非常嚴格。

      比如,幾乎所有主流視頻生成平臺,都在采取“能力分層 + 配額管理”來實現(xiàn)成本約束:把高質量模型、低質量/快速模型、音頻與否、分辨率與否,全部變成價格梯度。

      像Runway就把視頻生成做成了credits體系,不同模型、不同時段、不同價格API credits $0.01/credit,gen4.5是 12 credits/秒,gen4_turbo是5credits/秒。

      另外,幾乎主流模型都設有積分制,會員并不等于無限使用,積分用完之后,還需要另外購買。比如即夢AI基礎會員每月積分1080,超出部分每100積分5.08元;會員等級越高,價格越貴,套餐積分越多,增購積分越便宜。

      也就是說,在模型側,成本問題始終存在,并且通過產(chǎn)品機制被嚴格約束。

      但成本這件事情,對商業(yè)化影響很大嗎?其實也未必。

      一方面,AI視頻的下游,AI漫劇 / 短劇的市場已經(jīng)跑通了。

      比如最近廣泛出圈的《霍去病》,團隊20人,算力成本僅3000元。從更廣泛的行業(yè)報道來看,目前AI短劇制作成本已經(jīng)降到約1000元/分鐘,按一部AI短劇通常100分鐘左右計算,整部成本大約在10萬元左右。

      對下來,AI短劇不需要真人演員,不需要場地等大額支出,整體制作成本約為傳統(tǒng)真人短劇的1/4。

      也就是說,AI視頻在應用端是擁有非常強的競爭力的。

      而另一方面,我們也確實看到許多企業(yè)給出了盈利的信號。

      比如根據(jù)快手的財報,可靈AI2025年整體營收已達到10.4億人民幣,2025年12月,可靈AI單月收入突破2000萬美元,對應ARR達2.4億美元。Minimax也在年報中提到,AI原生產(chǎn)品收入從2180.5萬美元增長到5307.5萬美元,關鍵得益于海螺AI等產(chǎn)品的持續(xù)推廣及商業(yè)化。

      在這種情況下,只要繼續(xù)優(yōu)化模型能力,降低輸出成本,AI視頻生成這個商業(yè)模型基本跑通的。快手CEO程一笑在業(yè)績會上表示,非常有信心在2026年實現(xiàn)可靈AI收入100%以上的同比增長。

      而且,我們也確實看到一些明確的信號。比如Minimax年報提到,Hailuo2.3推出Fast模型后,批量創(chuàng)作成本最高可降低50%。

      真正的洗牌,才剛剛開始

      但這件事情對于許多創(chuàng)業(yè)公司而言,卻并不算是一個很好的信號。

      原因很簡單:AI視頻廠商今天最核心的收入來源,就是來自API的模型調用。據(jù)「有界Unknown」了解,國內一家頭部AI視頻廠商,2025年訂閱收入僅在千萬級別,不及B端收入的十分之一。

      換句話說,很多公司看似在做平臺、做產(chǎn)品、做創(chuàng)作者生態(tài),但現(xiàn)階段真正支撐營收的,還是模型本身的能力調用。

      而一旦行業(yè)競爭重新回到“誰的模型更強”這件事上,創(chuàng)業(yè)公司天然處在不利位置。

      因為更強的模型,不只是算法問題,背后拼的是研發(fā)投入、算力儲備、數(shù)據(jù)積累、產(chǎn)品場景和持續(xù)迭代能力。而這些,恰恰是字節(jié)、谷歌這類大廠最擅長的事情。

      國內一家AI視頻廠商的朋友如此形容自己公司的競爭力。

      “我們前期因為首尾幀,參考生圖,角色一致性等功能,還有一些差異化的競爭力,因為有些功能別人沒有我們有,所以很多用戶選擇我們。”

      但這種競爭力,本質上是建立在模型能力是否具備的基礎之上的。

      “但現(xiàn)在,國內各家在模型上的能力都已經(jīng)大差不差了,所以價格就成為影響大家選擇模型最直接的因素。”

      也就是說,隨著基礎能力的普及,原本基于模型形成的功能差異,也在迅速被抹平,功能差異也不再是競爭力,價格和效率成為競爭核心。

      也正因為如此,今天AI視頻行業(yè)的競爭,開始從原先的模型依賴,開始外溢到模型之外,并逐漸清晰地分成了兩個層面。

      第一個層面,仍然是模型競爭,但更多決定的是產(chǎn)品下限。

      這里面包括角色一致性、鏡頭控制、動作控制、提示詞遵循、音畫同步、生成速度、輸出成本,這些仍然是決定產(chǎn)品下限的硬門檻。

      但當模型能力逐漸趨同,模型層面的競爭空間正在被壓縮。

      一方面,谷歌Veo3.0、字節(jié)Seedance2.0這些強大基座模型的發(fā)布幾乎直接殺死比賽,讓模型層面的競爭空間越來越小。另一方面,OpenClaw爆火,帶動智能體的AI落地熱潮,倒逼模型廠商不得不從“賣模型接口”,走向“賣完整交付能力”。

      在這種情況下,競爭開始向模型之外延伸。

      第二個層面,則是工具層的垂直整合能力,決定產(chǎn)品的上限和差異化。

      這是在OpenClaw流行之后形成的一個趨勢,大家不再滿足于生成“一段素材”,而想要從分鏡、素材引用、生成、編輯、擴展、重剪、配音,到團隊協(xié)作、權限管理、預算控制、合規(guī)輸出的一整套生產(chǎn)系統(tǒng)。

      這一點在專業(yè)的影視創(chuàng)作領域表現(xiàn)得尤其明顯,比如AI短劇和AI漫劇。國內深耕這一領域的工具性平臺層出不窮,如商湯Seko、昆侖萬維的SkyReels天工短劇工作臺、360納米漫劇流水線、萬興劇場等等。


      ▲ 昆侖萬維的SkyReels天工短劇工作臺樣劇

      說到這里,各家都在向工具層延伸,很多人可能會以為,之后是不是避免不了同質化競爭,創(chuàng)業(yè)公司直面大廠?

      其實恰恰相反,各家的差異化還挺明顯的。

      一類是字節(jié)、谷歌這樣的大廠。

      它們的優(yōu)勢在于底層模型研發(fā)和平臺化分發(fā):一方面持續(xù)推動基礎模型迭代,把能力通過API輸出;另一方面再把這些能力嵌入到自己的產(chǎn)品體系和流量入口中,形成“模型—產(chǎn)品—場景”的閉環(huán)。

      對它們來說,模型首先要足夠強、足夠通用,至于最終表現(xiàn)成什么形態(tài),可以交給不同產(chǎn)品去定義。

      另一類是Runway、愛詩、生數(shù)這類垂類廠商。

      它們很難在資源層面與大廠正面對抗,所以更現(xiàn)實的路徑,是一邊繼續(xù)優(yōu)化模型,一邊盡快把自己做成一站式內容創(chuàng)作平臺,把價值從“生成能力”往“工作流能力”和“行業(yè)理解能力”延伸。誰更貼近創(chuàng)作者、制作團隊和具體場景,誰就更有機會守住自己的生態(tài)位。

      而在垂類廠商內部,也已經(jīng)出現(xiàn)了進一步分化。

      比如PixVerse更偏向C端個人創(chuàng)作者,強調低門檻、高效率、多風格和模板化,適合社交媒體短視頻和高頻試錯;而 Vidu 更偏向專業(yè)制作需求,強調長鏡頭穩(wěn)定性、角色一致性、首尾幀轉場和對口型等能力,更接近影視工業(yè)鏈條中的生產(chǎn)工具。

      也就是說,大家不只是商業(yè)模式不同,而是連模型優(yōu)化方向、目標用戶和產(chǎn)品定義都開始分化。

      所以,AI 視頻行業(yè)真正的變化在于,各家公司已經(jīng)開始完成自己的位置劃分。

      大廠做底層通用模型和平臺入口,垂類公司做一體化創(chuàng)作平臺,更小的玩家則繼續(xù)向具體場景下沉,比如 AI短劇、AI 漫劇、廣告素材、電商視頻、影視預演等,用更強的行業(yè)適配能力去換生存空間。

      從這個角度看,AI視頻行業(yè)接下來要面對的,已經(jīng)不是一個單純的技術競爭,而是一場關于資源、成本、產(chǎn)品整合、場景占位和商業(yè)化效率的全面較量。

      模型能力當然仍然重要,但它已經(jīng)不再是唯一答案。真正決定一家公司能否活下來的,是它能不能把技術優(yōu)勢轉化為穩(wěn)定交付、持續(xù)留存和可被驗證的收入。

      這或許才是Sora留給整個行業(yè)最大的提醒:AI視頻不是沒有市場,真正難的是,如何把這件事做成一門長期成立、投入產(chǎn)出比健康的生意。

      當行業(yè)走到這一步,所謂“性感”反而不再重要了。重要的是,誰能穿過技術熱潮,率先證明自己不僅能生成奇觀,也能建立生意。

      *文中配圖來源于網(wǎng)絡

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