你的朋友圈和社媒，過去一年里應(yīng)該不止一次被圖片生成模型刷屏：AI 吉卜力畫風(fēng)席卷社交平臺，神秘香蕉引發(fā)全網(wǎng)狂歡，并因此獲得了潑天且持久的流量。

與圖片模型的勃勃生機形成鮮明對比的是，視頻模型雖然時不時會出現(xiàn)驚艷爆款，威爾史密斯吃面也真假難辨了，但依舊還是極客的玩具。

a16z 合伙人 Olivia Moore 曬出的一組數(shù)據(jù)殘酷指出：Sora 2 的 30 天用戶留存率僅 1%，60 天留存率直接歸零。

究其原因，大部分視頻生成產(chǎn)品都在把工具做強，然后等用戶自己探索用法。但生成一段炫酷視頻很簡單，但生成了之后呢？發(fā)給誰？為什么發(fā)？普通人什么時候會產(chǎn)生「我想生成一段視頻」的沖動？

APPSO 觀察了大量關(guān)于 AI 視頻生成的比賽后也在想，除了用 AI 做影視或者廣告片，還有沒有更接地氣的方式，讓我們愿意像發(fā)朋友圈抖音一樣來創(chuàng)作 AI 視頻。

你還別說，最近我還真看到一個有點不一樣的的 AI 創(chuàng)作比賽，國際奧委會聯(lián)合阿里云搞了一場「米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽」，用萬相大模型輸入一句話，生成 5 到 15 秒冬奧視頻即可參賽。不需要專業(yè)設(shè)備、不需要懂技術(shù)、甚至不需要會滑雪，只需要有個腦洞。

▲國際奧林匹克運動會官網(wǎng)截圖

說實話我之前覺得體育和 AI 八竿子打不著，我要看的是真實的汗水和肌肉。但試玩之后我有了不一樣的感受。

這事兒之所以有意思，不在于它是又一個 AI 比賽，而在于它提供了一個絕佳的觀察樣本：當最頂尖的生成式 AI，撞上對物理規(guī)則最較真、對視覺呈現(xiàn)最苛刻的百年奧運，會發(fā)生什么？

這不再是在 AI 圈的自嗨，隨之而來的是一場面向全球數(shù)十億人的「公測」。

冬奧會，一次對 AI 視頻的「地獄級壓測」

你可能會說，這么多體育賽事，為什么要偏偏用冬奧會來做這個 AI 大賽？

如果你深入了解過視頻生成技術(shù)的底層邏輯，就會發(fā)現(xiàn)這是一個極其「硬核」的選擇。因為相比于其他項目，冬奧會賽事天然是 AI 的克星。

目前的視頻生成模型，最怕兩件事：高速運動的一致性和復(fù)雜的流體/粒子物理規(guī)律。

2022 年北京冬奧會上，18 歲的谷愛凌在自由式滑雪女子大跳臺項目奪冠，那句「我不是想打敗誰，我是想做到最好的自己」，連同她奪冠的瞬間一起，成為奧運史上的經(jīng)典記憶。

短道速滑、雪車、空中技巧等項目，運動速度極快且動作幅度大，傳統(tǒng) AI 模型處理此類場景時，極易出現(xiàn)肢體扭曲、穿模或瞬移等物理錯誤。

而米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽將視頻時長限定在 15 秒以內(nèi)，這其實也是也是對萬相大模型技術(shù)最苛刻的的「壓力測試」，較長的視頻時長可以通過敘事鋪墊掩蓋生成瑕疵，但在 15 秒的窗口內(nèi)，幾乎不存在緩沖空間。每一幀都暴露在放大鏡下，容錯率極低。

這意味著 AI 必須生成完全符合物理規(guī)律的視頻，不僅要保證高速運動的連貫性，無卡頓、撕裂、鬼影，就連運動模糊都要貼合真實光學(xué)效果——這些要求對模型性能的考驗，遠比生成一段靜態(tài)風(fēng)景片段要殘酷得多。

實際測試中，我讓 Wan2.6 生成一張「大灣雞滑雪」的圖，再用 Wan2.6 轉(zhuǎn)成視頻，雪花飛濺的軌跡、身體搖擺的姿態(tài)，動態(tài)感和細節(jié)都超出了我的預(yù)期，幾乎完全看不出是 AI 捏出來的。

「大灣雞」能馳騁雪場，還有更多不同風(fēng)格、不同主體的效果都能保持動作的連貫和一致性，梵高風(fēng)、漫畫風(fēng)、科幻風(fēng)、油畫風(fēng)，通通試了一下，全部都很驚艷！

從動態(tài)效果來看，這只小貓無論是毛發(fā)的質(zhì)感還是滑行的動態(tài)，整體表現(xiàn)力都相當好的。

進一步拓寬風(fēng)格邊界，嘗試更具張力的單板滑雪場景?？吹贸觯嬅嬷羞@位多彩小人，滑行重心極穩(wěn)，起承轉(zhuǎn)合間盡顯「雪場老手」的游刃有余，并沒有 AI 生成常見的漂浮感。

更關(guān)鍵的技術(shù)突破在于多模態(tài)參考生成能力。

萬相 2.6 可以進行鏡像級人物重建，能精準捕捉用戶上傳的形象特征。它能直接參考輸入視頻里的形象和聲音來做二次創(chuàng)作，不管是人還是擬人形象都能當主角，多人合拍、人與物同框都沒問題。

而且它還自帶 AI 角色庫，大圣、關(guān)羽、貓貓狗狗、體育生、潮酷女……全是耳熟能詳?shù)男蜗?。我隨手輸了句「@ 大圣 從高空跳臺滑雪起跳」，它直接基于大圣的形象，生成了連貫又符合邏輯的滑雪視頻。

與此同時，萬相 2.6 的智能多鏡能力，還解決了主流視頻生成模型的「單鏡頭限制」痛點，能夠在一個生成任務(wù)中輸出包含多個鏡頭的連貫視頻流，再搭配原生音畫同步能力，非專業(yè)用戶也能輕松產(chǎn)出視聽完整的作品。

視頻

再將難度升級到極具挑戰(zhàn)性的第一人稱視角，滑雪者手持運動相機高速俯沖，鏡頭在捕捉面部微表情的同時，還要兼顧右后方的伴滑者。在復(fù)雜的多主體動態(tài)場景下，畫面居然也沒崩。

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當然，技術(shù)的成熟大幅降低了參賽門檻，但這絕不意味著競爭強度的削弱。

傳統(tǒng) AI 比賽往往需要編程基礎(chǔ)、專業(yè)設(shè)備和大量時間投入，而此次大賽只需一句話提示詞、一個瀏覽器和幾分鐘時間——當工具門檻被抹平，競爭的核心便從「技術(shù)能力」轉(zhuǎn)向了「創(chuàng)意表達」。

當工具足夠強大，便能將競爭的主動權(quán)交還給人類的想象力——這正是米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽的核心邏輯，也呼應(yīng)了本屆冬奧會「IT'S YOUR VIBE（意展你風(fēng)采）」的核心主張。

讓你的創(chuàng)意成為奧運故事，背后并不簡單

AI 視頻生成模型發(fā)展到現(xiàn)在，技術(shù)已經(jīng)不是最大的問題。萬相大模型能處理高速運動場景、能做多模態(tài)參考生成、能實現(xiàn)智能多鏡，這些能力已經(jīng)足夠強大。

但強大的技術(shù)需要配套的基礎(chǔ)設(shè)施才能真正落地。這是一個容易被忽視但至關(guān)重要的差異：純模型廠商只能提供生成能力，但從用戶輸入提示詞到最終作品展示，中間還有存儲、渲染、分發(fā)等一系列環(huán)節(jié)。

阿里云將奧運級 AI 科技大規(guī)模應(yīng)用于粉絲互動，本質(zhì)上就是在建立一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)機制：打破專業(yè)與大眾的壁壘，讓每個普通人的腦洞，都有機會成為百年奧運故事的一部分。

正如國際奧委會主席柯絲蒂·考文垂所說的：「請持續(xù)創(chuàng)造、持續(xù)分享，讓你的創(chuàng)意成為奧林匹克故事的一部分?！?/strong>

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而這場合作的價值，更在于提供了一個可復(fù)制的「高頻+剛需」場景樣本。

如開頭所說，日常生活里，普通人鮮有必須生成視頻的強需求，但奧運會期間，全球關(guān)注度集中爆發(fā)，粉絲有強烈的表達熱情卻缺乏便捷工具——傳統(tǒng)應(yīng)援方式要么成本高、要么門檻高，而 AI 生成的個性化內(nèi)容不失為一個更好的選擇。

而且用戶行為數(shù)據(jù)也在驗證這個方向。WSC Sports 發(fā)布的 2025-2026 世代粉絲研究報告顯示，Z 世代與千禧一代不再依賴線性電視直播，而是在社交媒體上消費短視頻、高光集錦與互動二創(chuàng)，忠誠度追隨「相關(guān)性」而非「內(nèi)容可得性」。

這意味著傳播邏輯結(jié)構(gòu)正在改變：觀眾從內(nèi)容消費的終點，變成內(nèi)容生產(chǎn)的源頭。參賽作品可自由傳播，不受版權(quán)限制。你可以讓大灣雞成為主角，也能讓奶油蛋糕變成賽道。

▲比賽參加方式

現(xiàn)在上奧林匹克官網(wǎng)（olympics.com）的「連結(jié)，競技，共慶」專區(qū)，或者直接從阿里云官網(wǎng)進賽事頁面就行。選花樣滑冰、短道速滑、高山滑雪、單板滑雪里任意一個經(jīng)典動作當模板，輸一句帶自己創(chuàng)意的提示詞，就能完成專屬的奧運藝術(shù)作品。

阿里的 AI 產(chǎn)品生態(tài)都為這次大賽留足空間，無論是開源開放的開發(fā)者社區(qū) Modelscope、還是 AI 創(chuàng)作工具通義萬相、堆友，都參與到了這次大賽當中來。

而且更令人我驚喜的是，這次比賽優(yōu)秀作品還將被送進奧林匹克博物館，和奧運歷史藏品并排陳列，為百年奧運精神在 AI 時代添加新的注腳。

比起教育用戶，當創(chuàng)作有了動機、作品有了去處，把合適的工具遞到用戶手里，視頻模型也距離它的「登月」時刻更近一步。

AI 終于把百年奧運「開源」了，我們不再是觀眾

回望過去，每一次媒介技術(shù)的變革，都會重塑我們參與世界的方式。

如果說攝影技術(shù)讓我們擁有了記錄的權(quán)利，電視轉(zhuǎn)播讓我們擁有了在場的權(quán)利，那么 AI 帶來的，是「想象力的平權(quán)」。

用 AI 圈的話來說，奧運會百年來首次「開源」了。

米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽，實際上是給全球數(shù)十億人發(fā)了一張「全民外卡」，把「觀看」變成「創(chuàng)造」。它不再要求你有過人的體能，也不要求你有精湛的技藝。它只要求你有一顆不甘平庸的大腦，和一種想要表達的沖動。

這是奧運史上第一次，用 AI 把「參與權(quán)」真正還給普通人。第一次，想象力和創(chuàng)造力獲得了與競技成績同等的文化地位；第一次，普通人的作品甚至有可能比運動員的比賽更出圈。

它傳遞了一個非常隱晦但精準的信號：AI 不應(yīng)該只是極客的玩具，它應(yīng)該屬于每一個人（AI for all）。

當技術(shù)足夠先進時，它就應(yīng)該像自來水一樣，擰開龍頭就能用。我們不需要去崇拜技術(shù)本身，而是要利用技術(shù)去釋放內(nèi)心的創(chuàng)造力。

在這個賽場上，沒有裁判，沒有犯規(guī)，只有想象力的無盡馳騁。你可以讓長城變成滑雪道，你可以讓兵馬俑穿上冰刀，你可以和谷愛凌一樣在賽場滑翔。

所以說，米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽的價值不只在于產(chǎn)生了多少作品或有多少人參與，更在于它驗證了一個此前從未在頂級 IP 上被驗證過的商業(yè)假設(shè)。

傳統(tǒng)體育 IP 的價值，依賴于稀缺性（四年一屆、頂級運動員有限）、不可預(yù)測性（比賽結(jié)果未知）與情感聯(lián)結(jié)（國家榮譽、偶像崇拜）三大支柱，但在互聯(lián)網(wǎng)時代，這三大支柱均遭侵蝕。

現(xiàn)如今，AI 將有望成為體育 IP 的第四支柱。

它的核心邏輯是把 IP 從看完即止的快消品，變成了可供二創(chuàng)的「生產(chǎn)資料」。與其花錢買流量，不如把創(chuàng)作權(quán)交出去，讓每一個用戶都變成自帶干糧的免費渠道。

這種模式很可能將成為所有超級 IP 的標配。它將被無數(shù)次地復(fù)制、迭代，從體育賽事蔓延至人類文化的每一個角落，直到最終成為所有大型盛會擁抱 AI 時代的通用入場券。

試想一下，世界杯球迷或許能一鍵生成自己捧杯的榮耀時刻，NBA 觀眾能讓自己「置身」賽場完成絕殺，甚至延伸到娛樂與文化領(lǐng)域——演唱會粉絲能生成與偶像同臺的片段，博物館游客能「穿越」到歷史場景，非遺傳承人可借助 AI 演示技藝。

這或許才是在 AI 時代，對奧林匹克精神新的詮釋：不僅更快、更高、更強、更團結(jié)，還有「更敢想、更敢秀」。

作者：李超凡、莫崇宇