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      對戰Seedance,Happy Horse最佳策略其實是「動嘴不動手」

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      文/HAL

      欲拒還迎的阿里終于把AI生成視頻模型Happy Horse(歡樂馬)正式推上了臺面。

      HappyHorse 1.0開啟灰度測試,專業創作者和企業客戶走阿里云百煉,大眾用戶在千問首頁就能用上一個新加的膠囊入口。

      刊例價720P每秒0.9元、1080P每秒1.6元,會員折扣后能打到0.44元和0.78元。


      小紅書截圖

      敘事上支持15秒多鏡頭,多畫幅適配,1080P超分輸出,文生視頻、圖生視頻、多圖參考生視頻三種模式都能用。

      這套組合拳從產品到價格都擺得很整齊。

      三周前的4月7日,HappyHorse以匿名身份空降Artificial Analysis的視頻競技場榜單,文生視頻和圖生視頻雙榜第一,把字節Seedance 2.0擠到第二,把快手可靈3.0、谷歌Veo 3.1甩在身后。

      三天后阿里ATH事業群正式認領,股價當日漲超3%。十幾天之后API開放、千問App接入、價格公開,可謂一氣呵成。


      千問網頁版截圖

      但看完整套動作,反而會讓人覺得阿里這次有點用力過猛。

      視頻模型這條線,技術上跟住完全合理。多模態是大模型繞不開的方向,張迪從外面回來五個月就能做出登頂榜單的產品,證明阿里的工程能力沒問題。

      問題在于,視頻生成在現階段的算力消耗和它能換回來的商業價值嚴重不匹配,更要命的是這個賽道根本不存在獨占門檻。

      在這種情況下,把HappyHorse推到千問首頁、把價格掛出來跟即夢正面比、把 “全球第一”當作傳播主線——這些動作的性價比都值得打個問號。

      其實看來,對戰Seedance的最佳策略,其實是動嘴不動手。

      01


      跑分第一名月月有

      不必過于上心

      視頻模型這兩年最顯眼的特點,是天下第一的保鮮期越來越短。

      Sora剛出來的時候大家還在感嘆OpenAI的代差優勢,結果一年不到就被國產模型集體追平。

      可靈2024年靠著先發優勢在跑分榜上跑了大半年,2025年初Seedance 1.0發布、字節即夢上線,可靈的領先就開始松動。

      2026年2月Seedance 2.0接入豆包,馮驥一句“地表最強”讓字節獨占頭部三個月;現在4月HappyHorse又把Seedance擠到第二。


      圖源:Artificial Analysis

      從可靈到Seedance再到歡樂馬,每一次換莊,間隔都不超過一個季度。

      更值得說的是這種領先的脆弱性。

      可靈是個很典型的例子。

      張迪帶隊做出可靈1.0、2.0的時候,快手在視頻模型這條線上幾乎是國內獨一檔,但這種領先并沒有轉化成任何意義上的護城河。

      Seedance 2.0一出來,可靈的跑分優勢馬上消失。3月底快手只能推出會員模型限時8折,部分圖片功能甚至直接免費,靠價格戰守用戶。

      再看張迪本人的去向——2025年9月先去了B站,11月又回歸阿里。技術負責人都能這樣流動,所謂的團隊壁壘自然也撐不住。

      OpenAI的反向案例更說明問題。

      今年3月OpenAI宣布關停Sora服務,理由是算力成本高、商業化路徑不清晰、安全風險疊加。這是個挺有意思的決定,因為Sora曾經是OpenAI最有傳播效應的產品之一。


      圖源:X

      但砍掉之后會怎么樣?

      事實是OpenAI在編程和生圖這兩條線上的迭代速度明顯加快,算力從視頻生成騰出來之后,被用在了商業化路徑更清晰的方向上。

      這個選擇對Anthropic、谷歌的策略也產生了連鎖影響——大家開始重新審視視頻生成的資源占用比。

      回頭看Artificial Analysis這個榜單,它的Elo分數本質上是用戶盲測投票的累計結果。

      用戶在意的是單條視頻好不好看、口型對不對、動作崩不崩,這些都是感知敏感項,稍微做點針對性優化就能提分。

      換句話說,跑分領先和實際可用之間,存在一個被低估的差距。


      HappyHorse1.0生成視頻

      即便HappyHorse在文生視頻賽道領先Seedance 2.0將近100分,到了帶音頻的賽道差距就縮到只有幾分。Seedance 2.0支持9張圖、3段視頻、3段音頻聯合輸入的“導演臺”能力,HappyHorse目前還沒有跟上。

      跑分能贏,不等于體驗能贏體驗贏一陣子,也不等于商業上守得住——這是視頻模型這兩年反復驗證過的規律。

      02


      阿里要打的仗太多

      視頻不該是其中一場

      把視野從國內拉到全球,會發現視頻模型的牌桌上不止三家。

      谷歌Veo 3.1守在頭部,原生4K加原生音頻,始終在專注打造“電影感”。Runway Gen-4.5和Adobe Firefly守著專業工作流,前者拿了獅門影業的合作,后者把生成模型縫進了Premiere和Frame.io的整套生產鏈路。

      開源那一檔由阿里自家的Wan系列守著,主打自部署和成本控制。

      國內這邊,字節、快手、阿里三家擠在中間梯隊,技術指標互有勝負,但商業價值密度差得很遠。


      Seedance 2.0生成視頻

      視頻模型的真實戰場,可以拆成四個象限。

      • 第一象限是好萊塢和廣告制作,客戶是迪士尼、華納、奧美等大公司,單條視頻價值動輒幾千上萬美元。但這個位置,莫說Runway、Adobe、Veo守著這個位置,HappyHorse初出茅廬就連Seedance的知名度都還沒到達,如何去競爭。

      • 第二象限是企業內容生產,客戶是品牌方、電商商家、跨境賣家,以及國內的漫劇公司。Adobe靠Premiere的捆綁和“商業安全”的賣點占住了高端,這是阿里手里牌最好的象限——淘天幾十億的商品池、阿里云渠道、速賣通和Lazada的跨境需求都在這里。

      • 第三象限是C端娛樂生成,用戶極不忠誠、付費意愿低、算力消耗大。Sora關停后可靈全球周活立刻漲4%到260萬,Veo 3.1 Lite每秒0.05美元,開源LTX-2.0每秒0.04美元,價格戰已經打到地板上。


      • 第四象限是開發者和開源生態,主流玩家是Wan、LTX、Hunyuan。當然HappyHorse已經從“開源”改口為閉源,主動讓出了這個位置。

      把四個象限擺在一起看,HappyHorse現在的姿態是同時去搶第三象限的C端和第二象限的企業,第一象限夠不著,第四象限主動讓出。

      但真正要追問的是,阿里有必要打這一仗嗎?

      阿里現在同時在四條線上消耗資源。Qwen要在開發者生態里繼續守住開源大模型的口碑,阿里云要在企業市場和華為云、火山引擎正面競爭,千問App要追趕豆包的C端用戶基數,電商主業還在跟拼多多和抖音電商纏斗。


      圖源:網絡

      每一條戰線都需要投入算力、人力、市場預算,每一條都還沒有取得決定性的領先。

      千問和豆包的差距事實上也并沒有明顯縮小。豆包目前月活在國產大模型助手里穩居第一,DAU、用戶時長、內容生態都比千問厚一截。這條戰線上阿里要補的課一大堆——Agent能力、推理速度、內容生態、入口分發——每一項都需要算力傾斜。

      在這種情況下,把視頻生成抬到千問首頁,或是跟字節即夢打價格戰,等于把寶貴的算力從主戰場切了一塊走,去打一個第一名按月輪換、用戶隨時倒戈的吃藥戰場。

      更何況這個次要戰場上,HappyHorse就算贏了短期排名,也很難轉化成對千問App的粘性提升——C端用戶用完免費視頻額度就走,不會順手留在千問里繼續對話。


      千問App截圖

      阿里在AI上真正的資產,是Qwen系列在開發者生態里的口碑,是阿里云在企業服務市場的渠道,是淘天和速賣通的需求池。這些資產對應的戰場,都不在C端視頻生成這個象限里。

      HappyHorse的研發要繼續投入,張迪的團隊自然也可以繼續養著,跑分榜單也可以繼續上——這些都是技術儲備和面子工程的合理范疇。

      但把它包裝成阿里AI的旗艦故事、推到千問首頁、跟即夢正面打價格戰,就是另一回事了。

      技術上對標,商業上克制。


      HappyHorse官網截圖

      視頻模型留在百煉的企業API里安靜服務,C端的算力優先喂給千問的核心能力。各種刷分的榜單可以登頂,實際的token調用量不必硬沖。

      這套打法或許不夠熱鬧,但比動手更適合現在的視頻生成賽道。

      畢竟在一個第一名按月輪換、用戶隨時倒戈、算力賬還算不過來的賽道里,跑得最快的馬不一定是贏家,知道什么時候該慢下來的馬才是。


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