文 | 產(chǎn)業(yè)家，作者 | 斗斗，編輯 | 皮爺

AI 視頻，又一次因為 Sora 掀起熱潮，不同的是，這一次人們討論的焦點，不僅在技術能力的躍升，更在于它可能重塑的商業(yè)模式。

9 月 30 日，OpenAI 正式發(fā)布全新的短視頻社交應用 Sora，該應用采用垂直視頻流界面設計，支持橫向滑動查看同提示詞多版本生成內(nèi)容，用戶可通過文本提示生成最多 10 秒的帶聲音超現(xiàn)實視頻，所有內(nèi)容必須由 AI 生成且禁止上傳手機相冊素材。

不難發(fā)現(xiàn)，Sora 正在搭建一個 " 視頻 Feed" 界面，一個類抖音式的內(nèi)容流。

這其實釋放出一個信號，當下，AI 視頻的競爭就不再只是算法的較量，而是生態(tài)的戰(zhàn)爭。即誰能掌握更大的內(nèi)容入口？誰控制算力與分發(fā)的底層？誰能打通 " 生成 - 編輯 - 分發(fā) - 變現(xiàn) " 的全鏈路？

視頻生成的工具時代正在謝幕，平臺時代正在登場。

這與當年的 GPT 到 ChatGPT 路子如出一轍，一個事實是，當技術嵌入平臺機制，整個產(chǎn)業(yè)價值鏈就會被重新定義。

所以今天的關鍵不是 AI 能不能拍電影，而是誰能把 AI 視頻，從工具，變成新的生產(chǎn)平臺。一個問題是，在這一波浪潮中，以平臺起家的國內(nèi) AI 視頻廠商們，機會又在哪？

產(chǎn)業(yè) AGI 的框架，正在加速向我們涌來。

工具的盡頭：AI 視頻的瓶頸

2024 年 2 月，一段女子在東京街頭漫步的 AI 視頻，讓 Sora 引爆整個 AI 圈，AI 視頻這個賽道變得熱鬧了起來。僅僅數(shù)月國內(nèi)廠商即夢 AI、可靈等紛紛跟進，追趕速度甚至超出預期，如今，國內(nèi)視頻生成模型已在各大評測中，榜上有名。

例如在 AGI-Eval 全球圖生視頻 AI 模型排名中，火山引擎的 Seedance 1.0 拿下冠軍，Gen4 跌至末位。

如今，" 一鍵出片 " 早已不是夢想。然而，片子出來之后呢？放在哪？誰來用？怎么融入流程？現(xiàn)實是目前大多數(shù) AI 視頻產(chǎn)品仍停留在演示階段。十秒的動態(tài)畫面可以震撼朋友圈，卻無法嵌入影視、電商、廣告等標準化生產(chǎn)體系。

以影視制作為例，從分鏡、人物、美術、場景，到拍攝、調(diào)光、合成，環(huán)節(jié)多達上百道。AI 工具通常解決其中一環(huán)，例如生成概念設定或腳本草圖，但無法融入整體協(xié)作系統(tǒng)。這讓 AI 生成成為一個亮點，而非生產(chǎn)主力。

更棘手的是成本。目前高質(zhì)量生成視頻的推理成本仍在 30 – 50 美元 / 分鐘。即便火山豆包、Kling 已做優(yōu)化，批量生成依舊昂貴。對影視公司而言，這樣的成本不如一個成熟的 3D 團隊。

更關鍵的是，效率并未因此提升。在人力方面，剪輯師變成了提示詞工程師。創(chuàng)作者需要大量 prompt 調(diào)試，往往花更多時間 " 伺候模型 "。AI 視頻成了靈感生成器，而非生產(chǎn)工具。這意味著 AI 視頻無法在商業(yè)上實現(xiàn)規(guī)模化復用。它仍是一種高算力、低留存的重負載工具，而不是能被百萬創(chuàng)作者高頻使用的輕生產(chǎn)力。

第三個瓶頸是生態(tài)的斷層。視頻生成只是起點，真正的價值在于分發(fā)與變現(xiàn)，而這是當前大多數(shù) AI 視頻工具缺失的環(huán)節(jié)。

以最初的 Sora 為例，用戶雖能能快速生成視頻，但若想直接發(fā)布到 FaceBook、Instagram 等平臺或廣告系統(tǒng)，還需要導出、轉(zhuǎn)碼、再上傳。這使得內(nèi)容鏈路被切斷，創(chuàng)作者體驗斷裂，用戶留存自然下滑。

AI 視頻工具幫助用戶造出了視頻，但沒有讓這些視頻 " 活 " 在內(nèi)容生態(tài)中。工具的天花板，逐漸顯現(xiàn)。

總體而言，工具型 AI 產(chǎn)品最大的特征是一次性。它能幫你快速生成一條內(nèi)容，但無法解決持續(xù)生產(chǎn)。

真正的落地，必須讓創(chuàng)作、分發(fā)、投放到反饋形成自然循環(huán)。也正因此，Sora 不再只提升模型能力，而是選擇做 Feed ，因為只有平臺機制，才能讓 AI 內(nèi)容具備流通和復用的能力，成為真正的生產(chǎn)力。

在這個過程中，誰能率先打通從生成到產(chǎn)業(yè)的全鏈路，誰就能定義下一代內(nèi)容平臺的形態(tài)。

中外兩條路：模型生態(tài) vs 內(nèi)容生態(tài)

可以看到的是，在打通從生成到產(chǎn)業(yè)全鏈路這件事上，中外正在中美兩地已經(jīng)走出了兩條截然不同的路。

以 OpenAI、Runway、Pika、LumaLabs 為代表的海外玩家，普遍采用 " 模型 + API + 社區(qū) " 的組合模式。它們的核心不是應用層產(chǎn)品，而是一個能被無限調(diào)用的底層能力體系。

在這條路徑中，模型是核心資產(chǎn)。比如 Sora2 背后，是 GPT-5 級別的多模態(tài)算力與視頻推理網(wǎng)絡；Runway 推出的 Gen-3 Alpha 更像是一個視頻生成版的 " 開發(fā)框架 "，允許開發(fā)者調(diào)用接口、定制場景、輸出插件；Pika 則通過社區(qū)機制快速積累用戶素材與提示詞模板，反向喂養(yǎng)模型優(yōu)化。

這套模式的邏輯很清晰，先掌握底層能力，通過封閉算力與模型接口形成技術壁壘；再開放 API，吸引開發(fā)者生態(tài)、形成內(nèi)容網(wǎng)絡效應；最終構(gòu)建平臺網(wǎng)絡，由社區(qū)驅(qū)動應用繁榮。

Sora 之所以被稱作 " 視頻界的 GPT"，正因為它遵循了這個邏輯。模型成為平臺，平臺反哺模型。開發(fā)者與用戶共同訓練模型，形成持續(xù)演化的生態(tài)閉環(huán)。

但這條路的挑戰(zhàn)也顯而易見，就是商業(yè)落地周期長、產(chǎn)業(yè)適配慢。模型的普適性很強，卻難以直接嵌入具體的內(nèi)容流通體系。簡單說其擅長造能力，卻不擅長造場景。

與之相對，中國廠商走出了一條幾乎相反的路徑，即從應用場景切入。

快手的 Kling、火山引擎的豆包視頻、騰訊混元視頻、百度文心視頻、MiniMax 等一開始就不是為了展示模型能力，而是為了讓 AI 視頻能在廣告、電商、影視、社媒等領域直接落地。

比如 Kling 主打 " 視頻 + 電商 " 場景，生成的人物和產(chǎn)品短片可以直接進入快手商家后臺使用；即夢 AI 與抖音創(chuàng)作平臺打通，一鍵生成的內(nèi)容可直接投流；騰訊混元視頻側(cè)重在 IP 內(nèi)容與影視廣告中實現(xiàn)半自動生成。

它們共同的特點是優(yōu)先讓 AI 視頻進入生產(chǎn)流程，而非停留在展示層面。

這套邏輯的底層是內(nèi)容驅(qū)動，不是模型驅(qū)動。即算力、模型能力可以外包或共建；但內(nèi)容入口、分發(fā)通道、用戶關系，才是平臺的真正壁壘。

可以發(fā)現(xiàn)，中國廠商的突圍口不在技術，而在能否讓 AI 視頻 " 融入產(chǎn)業(yè)流通鏈 "，讓生成內(nèi)容能被看到、被消費、被變現(xiàn)。這種差異最終決定了，平臺化的價值也將完全不同，一個是創(chuàng)造內(nèi)容的基礎設施，另一個是生產(chǎn)內(nèi)容的流水線。

但無論哪條路，最終都要回答同一個問題，如何讓視頻 AI 真正 " 可用、可規(guī)模化、可持續(xù) "。這個必答題下，哪條路能更快抵達？

如今，這個問題的答案，也在逐漸清晰。

數(shù)據(jù)顯示，截至 2025 年 6 月，可靈 AI 全球月活用戶超 150 萬，C 端訂閱貢獻 70% 收入，單月流水破億，B 端 API 續(xù)費率超 80%；2025 年 9 月，即夢 AI 月活用戶 2037 萬。而海外 AI 視頻廠商，如 Runway 商業(yè)化依賴高凈值客戶如影視公司，C 端滲透率有限；根據(jù) Similarweb 的數(shù)據(jù)，今年 4 月，Pika 網(wǎng)站訪問量僅為 200 萬，較巔峰時期下滑了 64%。

一個事實是，國內(nèi)內(nèi)容平臺反推能力的路線，供給整合能力更強，更容易先跑通商業(yè)閉環(huán)。

國產(chǎn) AI 視頻平臺化落地：機會、難點與突圍策略

平臺化不是一場短跑，而是一場系統(tǒng)能力的馬拉松。對于國產(chǎn) AI 視頻廠商來說，這場戰(zhàn)役的核心，在于誰能先把 " 平臺能力 " 跑通。

一個重要的背景是，國內(nèi)內(nèi)容平臺的集中度和滲透率全球領先。抖音、快手、騰訊視頻、小紅書、B 站等平臺，早已完成從用戶教育到商業(yè)閉環(huán)的全鏈路建設。相比海外仍在糾結(jié)用哪種模型生成，國內(nèi)廠商的焦點已經(jīng)轉(zhuǎn)向如何讓 AI 內(nèi)容進流程。

這意味著，AI 視頻的產(chǎn)業(yè)邏輯正在重構(gòu)。內(nèi)容不再只是 " 生成 "，而是 " 流通 "。生成的視頻可以被直接分發(fā)、投流、變現(xiàn)，整個生態(tài)形成了閉環(huán)。

同時，內(nèi)容需求端的缺口也在迅速擴大。品牌營銷、直播電商、IP 運營、教育培訓等垂直行業(yè)，都面臨人效瓶頸，視頻內(nèi)容供給成本高、生產(chǎn)周期長、創(chuàng)意迭代慢。AI 視頻的出現(xiàn)，恰好擊中了這個結(jié)構(gòu)性痛點。

從 " 量的爆發(fā) " 邁向 " 質(zhì)的優(yōu)化 "，AI 視頻已不只是新增的內(nèi)容渠道，而是在重塑整個內(nèi)容供給結(jié)構(gòu)。借助成熟的平臺生態(tài)，中國廠商有機會構(gòu)建出新的 " 內(nèi)容工業(yè)體系 "，并在全球范圍內(nèi)樹立 "AI 視頻平臺標準 "。

但機會的另一面，是清晰而冷峻的現(xiàn)實。

比如視頻生成推理、渲染需要極高 GPU 資源；國產(chǎn) GPU 及推理框架尚未成熟，這導致成本高、擴展性差。還有各家模型接口不統(tǒng)一；模板、插件、數(shù)據(jù)格式、分發(fā)渠道差異大，這會導致互通困難、重復建設。AI 生成使用角色、形象、版權內(nèi)容的界定與控制機制尚不完善，導致法律風險、平臺信任危機。這三塊若不補齊，任何平臺都可能在初期被卡住。

可以說，AI 視頻平臺化真正的挑戰(zhàn)不是模型能力，而是產(chǎn)業(yè)能力，即是否能在法律、標準、生態(tài)、成本等維度上，實現(xiàn)系統(tǒng)性治理與優(yōu)化。

從已有趨勢看，部分國內(nèi)廠商已經(jīng)開始進行戰(zhàn)略性突破，構(gòu)建真正具備系統(tǒng)能力的視頻 AI 平臺。

好消息是，部分廠商已開始戰(zhàn)略性突圍。以可靈、即夢為代表的企業(yè)，正在構(gòu)建具備 " 系統(tǒng)能力 " 的視頻 AI 平臺。

一方面，它們在搭建 " 插件 + 模板 " 生態(tài)，讓生成能力可復用、可組合、可擴展，第三方模型、素材庫、特效插件紛紛接入平臺；另一方面，通過聯(lián)合算力與渲染網(wǎng)絡，與云廠商、AI 芯片企業(yè)、數(shù)據(jù)中心深度合作，搭建分布式視頻渲染與邊緣推理體系，顯著降低生成成本；同時，它們也在完善版權與收益機制，從內(nèi)容水印到溯源追蹤、從收益分成到多方共贏，逐步形成清晰的商業(yè)治理模型。

隨著短板逐漸補齊，平臺將不再是一個工具的延伸，而會成為新的內(nèi)容工業(yè)基礎設施，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)鏈也將被重塑。

" 內(nèi)容工業(yè) "，被 AI 視頻改寫

AI 視頻真正撬動的，不只是內(nèi)容生產(chǎn)方式的升級而是在改寫整個內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的底層結(jié)構(gòu)，從創(chuàng)作方式、分發(fā)體系到產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)，都在被重新定義。

中國內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的增長天花板已經(jīng)顯現(xiàn)：創(chuàng)作仍然靠人力密集，視頻生產(chǎn)成本高、周期長；內(nèi)容供給無法快速匹配需求變化，更新速度跟不上算法節(jié)奏；流量紅利見頂，分發(fā)與變現(xiàn)環(huán)節(jié)的邊際收益越來越低。

AI 視頻平臺的出現(xiàn)，恰恰擊中了這三個瓶頸。視頻生成、剪輯、分發(fā)、變現(xiàn)都能在一個平臺完成，整個產(chǎn)業(yè)鏈的角色就會被重新定義：創(chuàng)作者將變成內(nèi)容運營員，負責定義需求與校正風格；廣告主與品牌方成為直接下單者；平臺則扮演新的 " 內(nèi)容工廠 + 分銷渠道 " 的角色。

當這些要素融合在一個平臺生態(tài)內(nèi)，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)將從分散創(chuàng)作進入統(tǒng)一協(xié)作，內(nèi)容流通速度、品效匹配能力將指數(shù)級提升。內(nèi)容系統(tǒng)開始具備工業(yè)化、規(guī)模化、智能化的特征。 Sora 做 App，即夢 AI 要接抖音，可靈要打通快手電商，它們都在為新型內(nèi)容生產(chǎn)打通分發(fā)體系鋪底。

值得注意的是，國內(nèi)抖音、快手、騰訊視頻、小紅書、B 站等形成的成熟內(nèi)容分發(fā)體系，為 AI 視頻的產(chǎn)業(yè)化提供了天然 " 溫床 "。

一旦 AI 視頻平臺能打通這些入口，中國的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)將迎來一場新的躍遷，即從 " 內(nèi)容平臺 " 升級為 " 產(chǎn)業(yè)平臺 "；從 " 流量分發(fā) " 升級為 " 內(nèi)容供給與商業(yè)轉(zhuǎn)化 " 的新基礎設施；從 " 創(chuàng)意驅(qū)動 " 升級為 " 智能驅(qū)動 + 數(shù)據(jù)驅(qū)動 " 的全鏈路智能生態(tài)。

這樣的變化已經(jīng)在發(fā)生。

例如博納影業(yè)曲吉小江曾在采訪中表示坦言，Seedream 和 Seedance 已經(jīng)逐漸融入電影工業(yè)流程。如今的博納有兩條路，一是 "AI+"，人和 AI 共創(chuàng)；二是 "+AI"，在傳統(tǒng)流程中引入 AI 提效降本。

AI 也正在催生新的崗位，比如 AI 視覺總監(jiān)、提示詞工程師等，隨著整個 AI 視頻流程打通，這些新的崗位不再是單點的環(huán)節(jié)優(yōu)化，而是互相協(xié)作，升級整個產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

其實，近一年來，國內(nèi)幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)大廠都在布局視頻大模型、視頻生成平臺、AIGC 商業(yè)工具：它們看到的不僅是短視頻市場的增長，更是 AI 重塑內(nèi)容產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的歷史拐點。

一個事實是，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)將迎來新敘事。

未來，創(chuàng)意不再稀缺，好的創(chuàng)意會通過模型被放大；從創(chuàng)作到上線的周期可能從周級變成分鐘級；內(nèi)容將不再只是 " 娛樂消費品 "，而是數(shù)據(jù)經(jīng)濟的生產(chǎn)資料。

而未來十年，誰能率先搭起一條完整的 " 生成—編輯—分發(fā)—變現(xiàn) " 鏈路，誰就不僅擁有一個爆款平臺，更擁有下一代內(nèi)容工業(yè)的發(fā)動機。

甚至更大角度來說，不僅僅是內(nèi)容，而是真正的 AI 平臺先機。