昨夜，一個(gè)神秘模型——HappyHorse-1.0“踩著”字節(jié)跳動(dòng)旗下Seedance、昆侖萬(wàn)維旗下SkyReels及快手旗下可靈，登頂三方AI模型測(cè)評(píng)平臺(tái)Artificial Analysis文生視頻模型榜單Video Arena。

HappyHorse被戲稱為“歡樂(lè)馬”，其爆火，一方面因?yàn)椤皩?shí)力”出眾，另一方面則因?yàn)槠渖砩系摹吧衩馗小薄壳?，并沒(méi)有相關(guān)團(tuán)隊(duì)和品牌出面“認(rèn)領(lǐng)”HappyHorse-1.0模型。

“天下英雄如過(guò)江之鯽”。

Sora的突然退場(chǎng)，全球AI視頻生成的王座之爭(zhēng)，瞬間失去了頭號(hào)種子選手。但這條賽道的硝煙，反而燒得更加熱烈。

3月24日，OpenAI毫無(wú)征兆地全面關(guān)停了Sora：APP下架、API接口掐斷、ChatGPT內(nèi)置入口抹除。就連與迪士尼正在洽談的合作也戛然而止。

一款存在了兩年的產(chǎn)品徹底消失在全球AI視頻生成領(lǐng)域的版圖上。作為通用大模型興起后最受關(guān)注的細(xì)分賽道，以Sora為代表的AI視頻生成，一直站在行業(yè)聚光燈下。

Sora憑借首創(chuàng)的時(shí)空潛在塊技術(shù)，性能全面碾壓前代產(chǎn)品，再加上OpenAI的光環(huán)加持，一度被全球用戶奉為標(biāo)桿。

可即便如此，它從始至終都被各路玩家環(huán)伺。如今Sora離場(chǎng)，整個(gè)AI視頻賽道的走向，徹底成了未知數(shù)。

AI視頻風(fēng)起，Sora不是先行者

AI視頻生成脫胎于通用大模型，Sora并不是這個(gè)賽道的先行者。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，字節(jié)即夢(mèng)AI、快手可靈AI、MiniMax海螺AI等產(chǎn)品早已落地，都能靠自然語(yǔ)言直接生成視頻。按照北大《AI視頻生成技術(shù)原理與行業(yè)應(yīng)用》報(bào)告的定義，AI視頻是用機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)完成視頻的生成、編輯、分析與增強(qiáng)，核心分為文生視頻、圖生視頻、視頻轉(zhuǎn)視頻三類。從發(fā)展進(jìn)程來(lái)看，AI視頻生成模型的發(fā)展進(jìn)化可以追溯到1990年代。

隨著圖像序列拼接技術(shù)出現(xiàn)，影視特效和動(dòng)畫制作有了更多實(shí)現(xiàn)方式。經(jīng)過(guò)此后20余年的發(fā)展，視頻技術(shù)臻于成熟。直到2014年，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、工程師伊恩·古德費(fèi)洛（Ian Goodfellow）提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），這一理論成為生成式AI的理論基礎(chǔ)，伊恩也因此被稱為“GAN之父”。

盡管GAN具有諸多優(yōu)勢(shì)，但因?yàn)槠溆?xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定、容易導(dǎo)致崩潰，同時(shí)其生成內(nèi)容具有一定隨機(jī)性難以精準(zhǔn)控制等缺點(diǎn)，并沒(méi)能成為生成式AI的見(jiàn)識(shí)基礎(chǔ)，直到Transformer架構(gòu)產(chǎn)生。

Transformer能夠并行處理整個(gè)序列，并通過(guò)注意力機(jī)制處理序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言更精準(zhǔn)的理解。

成為此后視頻生成的基礎(chǔ)。目前，Diffusion擴(kuò)散模型因其能夠生成連貫、逼真的視頻內(nèi)容，也成為圖像生成和視頻生成的重要技術(shù)支撐。

2022年Meta率先推出Make-A-Video成為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。該模型支持文生、圖生、風(fēng)格轉(zhuǎn)換，成為當(dāng)時(shí)的革命性突破，可短板也很明顯——只能生成幾秒短片，時(shí)長(zhǎng)一拉長(zhǎng)就畫面閃爍、運(yùn)動(dòng)斷裂。

扎克伯格當(dāng)時(shí)評(píng)價(jià)：“AI生成視頻比圖像難太多，既要算準(zhǔn)每一個(gè)像素，還要預(yù)測(cè)像素的時(shí)序變化，Make-A-Video能理解真實(shí)世界的運(yùn)動(dòng)，已經(jīng)是巨大進(jìn)步?！?/strong>（Meta的AI視頻生成模型）

Meta開(kāi)了頭之后，行業(yè)節(jié)奏加快，谷歌、Runway紛紛推出商業(yè)化AI視頻模型。2024年，AI視頻賽道徹底爆發(fā)。OpenAI2月上線Sora，讓這個(gè)賽道破圈；6月快手可靈AI登場(chǎng)，成為全球首個(gè)用戶可直接使用的真實(shí)影像級(jí)視頻生成模型；7月字節(jié)跳動(dòng)推出Seedance，輕量化文生工具快速普及。至此，AI視頻生成形成“大廠盤踞、創(chuàng)企追趕”的格局，全面競(jìng)逐正式開(kāi)啟。

巨頭扎堆，玩家競(jìng)逐

AI視頻生成的集中爆發(fā)，不止是技術(shù)成熟，產(chǎn)業(yè)需求和資本推力同樣關(guān)鍵。技術(shù)躍遷直接改寫了內(nèi)容生產(chǎn)的成本公式。

Sora、字節(jié)Seedance 2.0等產(chǎn)品落地，標(biāo)志著AI視頻從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?；瘧?yīng)用，單條5秒高清視頻的成本，從傳統(tǒng)3000元直接驟降。

同時(shí)，產(chǎn)業(yè)需求的結(jié)構(gòu)性缺口成為AI視頻領(lǐng)域“生長(zhǎng)”的沃土。一方面，隨著社交媒體和影視行業(yè)的發(fā)展，用戶對(duì)視頻內(nèi)容的需求提升。而傳統(tǒng)制作模式效率低、成本高，難以匹配市場(chǎng)對(duì)個(gè)性化、高頻內(nèi)容的需求。廣告、影視、電商等行業(yè)滲透率不足20%，AI視頻技術(shù)以“分鐘級(jí)創(chuàng)作、百元級(jí)成本”的優(yōu)勢(shì)，精準(zhǔn)填補(bǔ)了這一空白。

此外，資本的托舉成為行業(yè)繁榮的又一個(gè)推動(dòng)力。據(jù)了解，2025年以來(lái)，AI視頻領(lǐng)域融資額漲幅達(dá)370%，字節(jié)、阿里、騰訊等巨頭也加速布局。

在Artificial Analysis文生視頻TOP10的榜單上，國(guó)產(chǎn)模型已占據(jù)七個(gè)席位。結(jié)合IT桔子數(shù)據(jù)粗略來(lái)看，國(guó)內(nèi)從事AIGC方向的創(chuàng)業(yè)企業(yè)有490余家，其中包含MiniMax、智譜、商湯科技等8家上市企業(yè)。

為了解AI視頻生成模型賽道主要玩家，億歐網(wǎng)結(jié)合公開(kāi)數(shù)據(jù)盤點(diǎn)如下。國(guó)外視角來(lái)看，Sora下線之后，牌桌上來(lái)自Runway、xAI、Google、Pika等廠商的模型產(chǎn)品依舊位居前列。

（國(guó)外主要AI 視頻生成模型）

與此同時(shí)不容忽視的，像英偉達(dá)、微軟、亞馬遜、奈飛等在全球范圍內(nèi)備受關(guān)注的企業(yè)，盡管AI視頻并非其核心業(yè)務(wù)，但它們?cè)贏I視頻生成方面也有相關(guān)模型工具。

比如英偉達(dá)提供RTX Video Super Resolution（VSR）工具，支持ComfyUI等AI視頻生成工具。亞馬遜有NovaReel視頻生成模型，微軟也有包含Bing Video Creator在內(nèi)的多款視頻生成工具。而這樣的行業(yè)情況在中國(guó)亦如是。

國(guó)內(nèi)來(lái)看，AI視頻生成模型賽道上主要涵蓋大廠和創(chuàng)業(yè)企業(yè)兩類玩家。這其中，除了BAT等科技企業(yè)之外，美團(tuán)、網(wǎng)易，小紅書(shū)等也都上線相關(guān)AI視頻生成工具。 （國(guó)內(nèi)主要AI 視頻生成模型）

最意外的是4月8日，Artificial Analysis的榜單上，一只“快樂(lè)馬”的模型力壓字節(jié)的Seedance、昆侖萬(wàn)維的Skywork AI以及快手旗下可靈AI，一舉登頂文生視頻模型榜首。

值得關(guān)注的是，截至當(dāng)晚，幾乎沒(méi)有人知道這只“快樂(lè)小馬”出自哪家廠商。因此也可以發(fā)現(xiàn)，AI視頻生成模型細(xì)分賽道上新的玩家不時(shí)入場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)角逐正在愈發(fā)激烈。（圖源：Artificial Analysis網(wǎng)站）

商業(yè)化跑通

盡管市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)角逐正如火如荼，但AI視頻生成模型的應(yīng)用場(chǎng)景及其商業(yè)模型無(wú)疑是更值得關(guān)注的核心問(wèn)題。

首先從應(yīng)用端來(lái)看，目前AI視頻生成技術(shù)正以驚人速度滲透至千行百業(yè)，重構(gòu)內(nèi)容生產(chǎn)與消費(fèi)的全鏈路，億歐總結(jié)其四大核心應(yīng)用場(chǎng)景。

一方面是商業(yè)營(yíng)銷與廣告。AI視頻生成模型的上線，使得短視頻廣告制作平均周期從7天縮短至4小時(shí)，相對(duì)于傳統(tǒng)生產(chǎn)模式而言成本急劇降低，轉(zhuǎn)化率大幅提升。Seedance 2.0等工具可一鍵生成適配抖音等多平臺(tái)的廣告素材，自動(dòng)適配不同尺寸與內(nèi)容規(guī)范，解決營(yíng)銷行業(yè)“創(chuàng)意荒”與“效率低”的雙重痛點(diǎn)。

另一方面是在影視與泛娛樂(lè)領(lǐng)域。據(jù)了解，AI視頻生成模型工具作用下，AI漫劇制作周期縮短50%以上，成本降至傳統(tǒng)模式的10%-30%，2025年4-7月供給量以83%的復(fù)合增長(zhǎng)率擴(kuò)容。

產(chǎn)品方面，億歐網(wǎng)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)多家企業(yè)AI模型可實(shí)現(xiàn)從劇本到腳本，從拍攝到剪輯的全流程自動(dòng)化。

據(jù)了解，影視工業(yè)中，AI已承擔(dān)30%的前期制作工作量，包括分鏡設(shè)計(jì)、特效預(yù)覽和場(chǎng)景搭建，推動(dòng)行業(yè)“創(chuàng)意密集型”轉(zhuǎn)變。

除此之外，在教育、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域，AI視頻生成模型也有了用武之地。AI視頻助手可生成動(dòng)態(tài)教案、實(shí)驗(yàn)?zāi)M和3D可視化內(nèi)容，將抽象知識(shí)具象化，提升學(xué)習(xí)效率30%以上。醫(yī)療行業(yè)，手術(shù)模擬、病理切片動(dòng)態(tài)演示和醫(yī)學(xué)科普視頻的快速生成，降低了醫(yī)學(xué)教育門檻。電商領(lǐng)域，虛擬試衣、產(chǎn)品360°展示和個(gè)性化購(gòu)物場(chǎng)景生成，大幅提升用戶轉(zhuǎn)化率。

最后，AI視頻生成模型也助力了個(gè)人創(chuàng)作的普及，多模態(tài)輸入能力使普通人通過(guò)提示詞即可驅(qū)動(dòng)專業(yè)級(jí)內(nèi)容生產(chǎn)，“全民創(chuàng)作”時(shí)代加速到來(lái)。

手機(jī)端模型壓縮技術(shù)讓千元機(jī)可生成4K視頻，顯存占用減少50%，進(jìn)一步降低創(chuàng)作門檻。億歐網(wǎng)了解到，在社交媒體平臺(tái)，有關(guān)AI視頻的討論空前熱烈。電商、廣告創(chuàng)意、AIGC內(nèi)容博主都對(duì)AI視頻展現(xiàn)出極大的需求。有用戶對(duì)億歐網(wǎng)表示，其所在單位每月都會(huì)給AI視頻模型充值，資費(fèi)以萬(wàn)元起步。

高盛預(yù)計(jì)，AI視頻生成行業(yè)全球市場(chǎng)規(guī)模將從2025年約30億美元增至2030年約290億美元，五年增長(zhǎng)近10倍。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，可靈AI 率先披露了其營(yíng)收情況。3月25日，快手科技創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官程一笑表示，今年一月份可靈AI的ARR已超過(guò)3億美元。

同時(shí)程一笑也表示漫劇和AI應(yīng)用是今年的增量機(jī)會(huì)，快手將通過(guò)流量、算力和AI漫劇Agent等扶持計(jì)劃，豐富供給并帶動(dòng)營(yíng)收增長(zhǎng)。（圖源：快手官方）

字節(jié)旗下的即夢(mèng)AI一度被冠以AI視頻生成模型的“DeepSeek時(shí)刻”。但是作為尚未上市的一家企業(yè)，相關(guān)營(yíng)收數(shù)據(jù)官方并未披露。

相關(guān)公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，截至今年3月份，即夢(mèng)AI的月活用戶為893萬(wàn)，1月份，Seedance2.0版本的上線，一度拉動(dòng)月活用戶達(dá)到1200萬(wàn)，與同時(shí)段可靈AI的月活用戶數(shù)基本持平。

繁榮背后是荊棘

盡管AI視頻生成技術(shù)進(jìn)展迅猛，但行業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn)，制約其從"玩具"向"工具"的全面轉(zhuǎn)型。

首當(dāng)其沖是技術(shù)瓶頸。當(dāng)前AI視頻生成在物理合理性與時(shí)序一致性上存在硬傷——液體飛濺、布料碰撞等復(fù)雜物理交互易出錯(cuò)，人物肢體畸形、動(dòng)作失真等問(wèn)題頻發(fā)，高度擬真內(nèi)容中"恐怖谷效應(yīng)"依然存在。

OpenAI關(guān)停Sora的原因之一，正是技術(shù)未突破"世界模型"瓶頸，導(dǎo)致可用率僅5%-10%。

其次，倫理與法律風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯。深度偽造技術(shù)的濫用可能制造虛假信息、詐騙和惡意抹黑，對(duì)社會(huì)信任體系構(gòu)成威脅。

版權(quán)歸屬問(wèn)題懸而未決。AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否侵犯原創(chuàng)者權(quán)益、生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬于用戶還是平臺(tái)，缺乏明確法律界定。行業(yè)尚未形成統(tǒng)一的版權(quán)確權(quán)與授權(quán)機(jī)制，制約商業(yè)化進(jìn)程。

其中最大的掣肘因素當(dāng)屬算力限制。OpenAI CEO奧特曼坦言，算力資源極度緊缺是Sora關(guān)停的重要原因之一。

國(guó)內(nèi)平臺(tái)曾出現(xiàn)排隊(duì)8萬(wàn)人、等待超12小時(shí)的算力緊張局面，倒逼行業(yè)探索錯(cuò)峰生產(chǎn)、硬件調(diào)度創(chuàng)新和模型輕量化等解決方案。

算力已成為AI視頻生成領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力。快手CFO金秉表示，2026年快手集團(tuán)整體資本支出將達(dá)到260億元，較上年增加約110億元。

而這些投入主要在算力層面，包含可靈大模型和其他基礎(chǔ)大模型的算力投入，也包括離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理等常規(guī)的服務(wù)器采購(gòu)支出以及數(shù)據(jù)算力中心建設(shè)工程投入。

著眼未來(lái)，可控性極致提升、合規(guī)體系和生態(tài)的完善仍是待解的難題。AI視頻生成技術(shù)正處于從量變到質(zhì)變的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

盡管挑戰(zhàn)重重，但技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)需求的雙重驅(qū)動(dòng)，將推動(dòng)這一領(lǐng)域在未來(lái)3-5年內(nèi)全面重塑內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)，從根本上改變視頻生產(chǎn)與消費(fèi)的方式。