視頻生成的工具時代正在謝幕,平臺時代正在登場。未來十年,誰能率先搭起一條完整的“生成—編輯—分發—變現”鏈路,誰就不僅擁有一個爆款平臺,更擁有下一代內容工業的發動機。甚至更大角度來說,不僅僅是內容,而是真正的AI平臺先機。
作者|斗斗
編輯|皮爺
出品|產業家
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模式。
9 月 30 日,OpenAI 正式發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容,用戶可通過文本提示生成最多 10 秒的帶聲音超現實視頻,所有內容必須由 AI 生成且禁止上傳手機相冊素材。
據了解,Sora ?App 初期免費開放,普通用戶享有基礎算力。OpenAI 還計劃在不久后向開發者提供 API,進一步拓展生態鏈。
不難發現,Sora 正在搭建一個“視頻 Feed”界面,一個類抖音式的內容流。
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,而是生態的戰爭。即誰能掌握更大的內容入口?誰控制算力與分發的底層?誰能打通“生成-編輯-分發-變現”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,整個產業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,變成新的生產平臺。一個問題是,在這一波浪潮中,以平臺起家的國內 AI 視頻廠商們,機會又在哪?
產業 AGI 的框架,正在加速向我們涌來。
一、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。僅僅數月國內廠商即夢 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。
而在 SuperCLUE 7 月《文生視頻大模型全球榜單》中,MiniMax、字節、快手均進入前五。
一個事實是,過去一年多,AI 視頻賽道的迭代速度已不輸任何一個垂直領域。數據顯示,2024 年全球 AI 視頻生成市場規模已突破 50 億美元,預計到 2026 年將實現年均增長率超過 120% 的爆發式增長。
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?現實是目前大多數?AI?視頻產品仍停留在演示階段。十秒的動態畫面可以震撼朋友圈,卻無法嵌入影視、電商、廣告等標準化生產體系。
以影視制作為例,從分鏡、人物、美術、場景,到拍攝、調光、合成,環節多達上百道。AI 工具通常解決其中一環,例如生成概念設定或腳本草圖,但無法融入整體協作系統。這讓 AI 生成成為一個亮點,而非生產主力。
更棘手的是成本。目前高質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。創作者需要大量 prompt 調試,往往花更多時間“伺候模型”。AI 視頻成了靈感生成器,而非生產工具。這意味著 AI 視頻無法在商業上實現規模化復用。它仍是一種高算力、低留存的重負載工具,而不是能被百萬創作者高頻使用的輕生產力。
第三個瓶頸是生態的斷層。視頻生成只是起點,真正的價值在于分發與變現,而這是當前大多數 AI 視頻工具缺失的環節。
以最初的 Sora 為例,用戶雖能能快速生成視頻,但若想直接發布到 FaceBook、Instagram 等平臺或廣告系統,還需要導出、轉碼、再上傳。這使得內容鏈路被切斷,創作者體驗斷裂,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”在內容生態中。工具的天花板,逐漸顯現。
總體而言,工具型?AI?產品最大的特征是一次性。它能幫你快速生成一條內容,但無法解決持續生產。
真正的落地,必須讓創作、分發、投放到反饋形成自然循環。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?內容具備流通和復用的能力,成為真正的生產力。
在這個過程中,誰能率先打通從生成到產業的全鏈路,誰就能定義下一代內容平臺的形態。
二、中外兩條路:
模型生態 vs 內容生態
可以看到的是,在打通從生成到產業全鏈路這件事上,中外正在中美兩地已經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”的組合模式。它們的核心不是應用層產品,而是一個能被無限調用的底層能力體系。
在這條路徑中,模型是核心資產。比如 Sora2 背后,是 GPT-5 級別的多模態算力與視頻推理網絡;Runway 推出的 Gen-3 Alpha 更像是一個視頻生成版的“開發框架”,允許開發者調用接口、定制場景、輸出插件;Pika 則通過社區機制快速積累用戶素材與提示詞模板,反向喂養模型優化。
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,吸引開發者生態、形成內容網絡效應;最終構建平臺網絡,由社區驅動應用繁榮。
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。開發者與用戶共同訓練模型,形成持續演化的生態閉環。
但這條路的挑戰也顯而易見,就是商業落地周期長、產業適配慢。模型的普適性很強,卻難以直接嵌入具體的內容流通體系。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,生成的人物和產品短片可以直接進入快手商家后臺使用;即夢 AI 與抖音創作平臺打通,一鍵生成的內容可直接投流;騰訊混元視頻側重在 IP 內容與影視廣告中實現半自動生成。
它們共同的特點是優先讓 AI 視頻進入生產流程,而非停留在展示層面。
這套邏輯的底層是內容驅動,不是模型驅動。即算力、模型能力可以外包或共建;但內容入口、分發通道、用戶關系,才是平臺的真正壁壘。
可以發現,中國廠商的突圍口不在技術,而在能否讓 AI 視頻“融入產業流通鏈”,讓生成內容能被看到、被消費、被變現。這種差異最終決定了,平臺化的價值也將完全不同,一個是創造內容的基礎設施,另一個是生產內容的流水線。
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、可規模化、可持續”。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。
數據顯示,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 商業化依賴高凈值客戶如影視公司,C 端滲透率有限;根據 Similarweb 的數據,今年 4 月,Pika 網站訪問量僅為 200 萬,較巔峰時期下滑了 64%。
一個事實是,國內內容平臺反推能力的路線,供給整合能力更強,更容易先跑通商業閉環。
三、國產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,而是一場系統能力的馬拉松。對于國產 AI 視頻廠商來說,這場戰役的核心,在于誰能先把“平臺能力”跑通。
一個重要的背景是,國內內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閉環的全鏈路建設。相比海外仍在糾結用哪種模型生成,國內廠商的焦點已經轉向如何讓 AI 內容進流程。
這意味著,AI 視頻的產業邏輯正在重構。內容不再只是“生成”,而是“流通”。生成的視頻可以被直接分發、投流、變現,整個生態形成了閉環。
同時,內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,都面臨人效瓶頸,視頻內容供給成本高、生產周期長、創意迭代慢。AI 視頻的出現,恰好擊中了這個結構性痛點。
從“量的爆發”邁向“質的優化”,AI 視頻已不只是新增的內容渠道,而是在重塑整個內容供給結構。借助成熟的平臺生態,中國廠商有機會構建出新的“內容工業體系”,并在全球范圍內樹立“AI 視頻平臺標準”。
但機會的另一面,是清晰而冷峻的現實。
比如視頻生成推理、渲染需要極高 GPU 資源;國產 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一;模板、插件、數據格式、分發渠道差異大,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不是模型能力,而是產業能力,即是否能在法律、標準、生態、成本等維度上,實現系統性治理與優化。
從已有趨勢看,部分國內廠商已經開始進行戰略性突破,構建真正具備系統能力的視頻 AI 平臺。
好消息是,部分廠商已開始戰略性突圍。以可靈、即夢為代表的企業,正在構建具備“系統能力”的視頻 AI 平臺。
一方面,它們在搭建“插件 + 模板”生態,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,通過聯合算力與渲染網絡,與云廠商、AI 芯片企業、數據中心深度合作,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,而會成為新的內容工業基礎設施,內容產業鏈也將被重塑。
四、“內容工業”,
被AI視頻改寫
AI 視頻真正撬動的,不只是內容生產方式的升級而是在改寫整個內容產業的底層結構,從創作方式、分發體系到產業組織形態,都在被重新定義。
中國內容產業的增長天花板已經顯現:創作仍然靠人力密集,視頻生產成本高、周期長;內容供給無法快速匹配需求變化,更新速度跟不上算法節奏;流量紅利見頂,分發與變現環節的邊際收益越來越低。
AI 視頻平臺的出現,恰恰擊中了這三個瓶頸。視頻生成、剪輯、分發、變現都能在一個平臺完成,整個產業鏈的角色就會被重新定義:創作者將變成內容運營員,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“內容工廠+分銷渠道”的角色。
當這些要素融合在一個平臺生態內,內容產業將從分散創作進入統一協作,內容流通速度、品效匹配能力將指數級提升。內容系統開始具備工業化、規模化、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,它們都在為新型內容生產打通分發體系鋪底。
值得注意的是,國內抖音、快手、騰訊視頻、小紅書、B 站等形成的成熟內容分發體系,為 AI 視頻的產業化提供了天然“溫床”。
一旦 AI 視頻平臺能打通這些入口,中國的內容產業將迎來一場新的躍遷,即從“內容平臺”升級為“產業平臺”;從“流量分發”升級為“內容供給與商業轉化”的新基礎設施;從“創意驅動”升級為“智能驅動 + 數據驅動”的全鏈路智能生態。
這樣的變化已經在發生。
例如博納影業曲吉小江曾在采訪中表示坦言,Seedream 和 Seedance 已經逐漸融入電影工業流程。如今的博納有兩條路,一是“AI+”,人和 AI 共創;二是“+AI”,在傳統流程中引入 AI 提效降本。
AI 也正在催生新的崗位,比如 AI 視覺總監、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節優化,而是互相協作,升級整個產業鏈的產業結構。
其實,近一年來,國內幾乎所有互聯網大廠都在布局視頻大模型、視頻生成平臺、AIGC 商業工具:它們看到的不僅是短視頻市場的增長,更是 AI 重塑內容產業結構的歷史拐點。
一個事實是,內容產業將迎來新敘事。
未來,創意不再稀缺,好的創意會通過模型被放大;從創作到上線的周期可能從周級變成分鐘級;內容將不再只是“娛樂消費品”,而是數據經濟的生產資料。
而未來十年,誰能率先搭起一條完整的“生成—編輯—分發—變現”鏈路,誰就不僅擁有一個爆款平臺,更擁有下一代內容工業的發動機。
甚至更大角度來說,不僅僅是內容,而是真正的 AI 平臺先機。
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