AI視頻，還是一門性感的生意嗎？

圖片來(lái)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(gè)方向，起碼曾經(jīng)是。

2024年，Sora以一段長(zhǎng)視頻引爆全網(wǎng)的時(shí)候，大家驚呼“顛覆”、“震撼”、“最強(qiáng)”，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(qiáng)如馬斯克，也發(fā)出一句意味深長(zhǎng)的感慨：“人類愿賭服輸”。

但現(xiàn)在，這個(gè)曾經(jīng)的王者，撤了。

原因有很多，比如戰(zhàn)略上的錯(cuò)誤，上市的考量、算力資源的分配等等。但歸根結(jié)底，核心其實(shí)只有一個(gè)，OpenAI覺(jué)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(dāng)然，Sora說(shuō)撤也就撤了，畢竟OpenAI家大業(yè)大，還有自己的主線任務(wù)。

但其它企業(yè)卻沒(méi)辦法這么瀟灑，他們無(wú)法撤退，并且還將在這個(gè)賽道上繼續(xù)耕耘。甚至，國(guó)內(nèi)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(wèn)題來(lái)了，雖然AI視頻是一個(gè)非常有價(jià)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(gè)賽道又將面臨怎樣的競(jìng)爭(zhēng)格局？

AI生成視頻，成本太高了？

關(guān)于為什么關(guān)停Sora，OpenAI官方給媒體的明確說(shuō)法是：要把資源投入到更具商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和戰(zhàn)略意義的項(xiàng)目上，比如Agentic AI、超級(jí)應(yīng)用、世界模擬研究等等。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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(gè)很有意思的問(wèn)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(gè)月，算得上是收費(fèi)最貴的。如果Sora都“不經(jīng)濟(jì)”，其他模型是否也存在這種問(wèn)題？

我們?cè)噲D在更多渠道尋找關(guān)于AI視頻生成成本相關(guān)的線索，但發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，無(wú)論是否上市，大家都對(duì)此諱莫如深。

不過(guò)，有一點(diǎn)是確定的——大家對(duì)成本的控制非常嚴(yán)格。

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

像Runway就把視頻生成做成了credits體系，不同模型、不同時(shí)段、不同價(jià)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(shè)有積分制，會(huì)員并不等于無(wú)限使用，積分用完之后，還需要另外購(gòu)買。比如即夢(mèng)AI基礎(chǔ)會(huì)員每月積分1080，超出部分每100積分5.08元；會(huì)員等級(jí)越高，價(jià)格越貴，套餐積分越多，增購(gòu)積分越便宜。

也就是說(shuō)，在模型側(cè)，成本問(wèn)題始終存在，并且通過(guò)產(chǎn)品機(jī)制被嚴(yán)格約束。

但成本這件事情，對(duì)商業(yè)化影響很大嗎？其實(shí)也未必。

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

比如最近廣泛出圈的《霍去病》，團(tuán)隊(duì)20人，算力成本僅3000元。從更廣泛的行業(yè)報(bào)道來(lái)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(jì)算，整部成本大約在10萬(wàn)元左右。

對(duì)下來(lái)，AI短劇不需要真人演員，不需要場(chǎng)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(shuō)，AI視頻在應(yīng)用端是擁有非常強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力的。

而另一方面，我們也確實(shí)看到許多企業(yè)給出了盈利的信號(hào)。

比如根據(jù)快手的財(cái)報(bào)，可靈AI2025年整體營(yíng)收已達(dá)到10.4億人民幣，2025年12月，可靈AI單月收入突破2000萬(wàn)美元，對(duì)應(yīng)ARR達(dá)2.4億美元。Minimax也在年報(bào)中提到，AI原生產(chǎn)品收入從2180.5萬(wàn)美元增長(zhǎng)到5307.5萬(wàn)美元，關(guān)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(gè)商業(yè)模型基本跑通的。快手CEO程一笑在業(yè)績(jī)會(huì)上表示，非常有信心在2026年實(shí)現(xiàn)可靈AI收入100%以上的同比增長(zhǎng)。

而且，我們也確實(shí)看到一些明確的信號(hào)。比如Minimax年報(bào)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(kāi)始

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

原因很簡(jiǎn)單：AI視頻廠商今天最核心的收入來(lái)源，就是來(lái)自API的模型調(diào)用。據(jù)「有界Unknown」了解，國(guó)內(nèi)一家頭部AI視頻廠商，2025年訂閱收入僅在千萬(wàn)級(jí)別，不及B端收入的十分之一。

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

而一旦行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)重新回到“誰(shuí)的模型更強(qiáng)”這件事上，創(chuàng)業(yè)公司天然處在不利位置。

因?yàn)楦鼜?qiáng)的模型，不只是算法問(wèn)題，背后拼的是研發(fā)投入、算力儲(chǔ)備、數(shù)據(jù)積累、產(chǎn)品場(chǎng)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(zhǎng)的事情。

國(guó)內(nèi)一家AI視頻廠商的朋友如此形容自己公司的競(jìng)爭(zhēng)力。

“我們前期因?yàn)槭孜矌?，參考生圖，角色一致性等功能，還有一些差異化的競(jìng)爭(zhēng)力，因?yàn)橛行┕δ軇e人沒(méi)有我們有，所以很多用戶選擇我們。”

但這種競(jìng)爭(zhēng)力，本質(zhì)上是建立在模型能力是否具備的基礎(chǔ)之上的。

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

也就是說(shuō)，隨著基礎(chǔ)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(jìng)爭(zhēng)力，價(jià)格和效率成為競(jìng)爭(zhēng)核心。

也正因?yàn)槿绱耍裉霢I視頻行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，開(kāi)始從原先的模型依賴，開(kāi)始外溢到模型之外，并逐漸清晰地分成了兩個(gè)層面。

第一個(gè)層面，仍然是模型競(jìng)爭(zhēng)，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(dòng)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(dāng)模型能力逐漸趨同，模型層面的競(jìng)爭(zhēng)空間正在被壓縮。

一方面，谷歌Veo3.0、字節(jié)Seedance2.0這些強(qiáng)大基座模型的發(fā)布幾乎直接殺死比賽，讓模型層面的競(jìng)爭(zhēng)空間越來(lái)越小。另一方面，OpenClaw爆火，帶動(dòng)智能體的AI落地?zé)岢保贡颇Ｐ蛷S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(jìng)爭(zhēng)開(kāi)始向模型之外延伸。

第二個(gè)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(gè)趨勢(shì)，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(kuò)展、重剪、配音，到團(tuán)隊(duì)協(xié)作、權(quán)限管理、預(yù)算控制、合規(guī)輸出的一整套生產(chǎn)系統(tǒng)。

這一點(diǎn)在專業(yè)的影視創(chuàng)作領(lǐng)域表現(xiàn)得尤其明顯，比如AI短劇和AI漫劇。國(guó)內(nèi)深耕這一領(lǐng)域的工具性平臺(tái)層出不窮，如商湯Seko、昆侖萬(wàn)維的SkyReels天工短劇工作臺(tái)、360納米漫劇流水線、萬(wàn)興劇場(chǎng)等等。

▲ 昆侖萬(wàn)維的SkyReels天工短劇工作臺(tái)樣劇

說(shuō)到這里，各家都在向工具層延伸，很多人可能會(huì)以為，之后是不是避免不了同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，創(chuàng)業(yè)公司直面大廠?

其實(shí)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(shì)在于底層模型研發(fā)和平臺(tái)化分發(fā)：一方面持續(xù)推動(dòng)基礎(chǔ)模型迭代，把能力通過(guò)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(chǎng)景”的閉環(huán)。

對(duì)它們來(lái)說(shuō)，模型首先要足夠強(qiáng)、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(ài)詩(shī)、生數(shù)這類垂類廠商。

它們很難在資源層面與大廠正面對(duì)抗，所以更現(xiàn)實(shí)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(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)，把價(jià)值從“生成能力”往“工作流能力”和“行業(yè)理解能力”延伸。誰(shuí)更貼近創(chuàng)作者、制作團(tuán)隊(duì)和具體場(chǎng)景，誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)守住自己的生態(tài)位。

而在垂類廠商內(nèi)部，也已經(jīng)出現(xiàn)了進(jìn)一步分化。

比如PixVerse更偏向C端個(gè)人創(chuàng)作者，強(qiáng)調(diào)低門檻、高效率、多風(fēng)格和模板化，適合社交媒體短視頻和高頻試錯(cuò)；而 Vidu 更偏向?qū)I(yè)制作需求，強(qiáng)調(diào)長(zhǎng)鏡頭穩(wěn)定性、角色一致性、首尾幀轉(zhuǎn)場(chǎng)和對(duì)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(shuō)，大家不只是商業(yè)模式不同，而是連模型優(yōu)化方向、目標(biāo)用戶和產(chǎn)品定義都開(kāi)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(kāi)始完成自己的位置劃分。

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

從這個(gè)角度看，AI視頻行業(yè)接下來(lái)要面對(duì)的，已經(jīng)不是一個(gè)單純的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，而是一場(chǎng)關(guān)于資源、成本、產(chǎn)品整合、場(chǎng)景占位和商業(yè)化效率的全面較量。

模型能力當(dāng)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(lái)的，是它能不能把技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定交付、持續(xù)留存和可被驗(yàn)證的收入。

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

當(dāng)行業(yè)走到這一步，所謂“性感”反而不再重要了。重要的是，誰(shuí)能穿過(guò)技術(shù)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(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

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