回顾中国的AI视频生成之路从Sora惊恐到即梦反杀。马年春晚,《贺花神》美轮美奂的画面刷屏全网。紧随其后,支撑这场视觉奇观的Seedance2.0模型开放API调用,价格一秒一块钱。时间倒回两年前,AI视频生成被认为是中国完全做不出来的赛道。2024年初,OpenAI的Sora横空出世,一支“女生走在东京街头”的60秒视频,画面逼真程度堪比实拍。而当时的国产视频模型大多只能生成5—12秒的画面,表情僵硬、手指穿模、物理穿帮等问题频现,效果一眼假。Sora的出现如同一记耳光,把中国AI行业抽懵了。面对技术威慑,中国AI产业不能坐以待毙,开始像小说《三体》中人类面对智子的技术封锁一样,进入各显神通的“面壁计划”,最终完成了从Sora惊恐到即梦反杀的逆袭,把画面质量卷上天际,生成价格卷到地板。这段历史值得在当下AI视频生成全面爆发的时间节点回顾一下。2024年初Sora的出现让中国AI行业陷入了至暗时刻。那段时间,朋友圈里满是对中国视频生成技术技不如人的吐槽。大家的恨铁不成钢既来自肉眼可见的技术鸿沟,也有脑补的灾难想象。视频生成比文本生成复杂得多,需要同时解决空间维度的物体形态一致性、时间维度的运动连贯性、物理规律的准确模拟,还有音画同步等一系列难题。与Sora一对比,国产模型输得毫无还手之力。比落后更可怕的是这一技术壁垒看似无法逾越。彼时全球主流的视频生成模型是MidJourney、Runway、DALL·E这些海外产品。国内既没有Sora的DiT架构那样的核心技术壁垒,也没有充足的英伟达顶级显卡。行业悲观地推演:中国与海外的技术代差根本无法追赶,中国做不出自己的视频大模型。Sora对中国AI带来的冲击是多方面的。此前,国内AI产业的发展多依托应用层创新,而视频生成属于硬核技术赛道,没有应用层的捷径可走,一下子让行业的短板被无限放大。算力卡脖子、高质量视频训练数据匮乏等先天条件的差距,也让行业产生了追赶无望的情绪。国内从业者陷入了一场关于“要不要追赶Sora”的路线之争,多数企业不愿意第一个吃螃蟹,更让逆袭显得遥遥无期。幸好,人类面对外部威胁,从来不会坐以待毙。中国AI产学各界很快行动起来,化身破解Sora危机的面壁者。学术界、大厂、垂类企业走出了三条不同的突围路径,逐步缩小与Sora的差距。清华大学火速申请了文生视频相关专利,率先完成技术卡位。此后,清华联合生数科技,研发出原创的Diffusion与Transformer融合架构,打造出中国首个长时长、高一致性、高动态性的视频大模型,成为国内视频生成技术的开山之作。学术界没有企业的商业包袱,能够聚焦底层技术,进行原创性的探索。此外,视频生成模型的研发是算力吞金兽,单靠企业的投入难以支撑长期的试错,而学术界能依托政策倾斜、政府算力补贴和科研基金,进行高风险、高投入的硬核研发。紧接着出击的是大厂中的数据派,快手可灵、字节即梦相继上线。2024年3月,即梦AI开启内测。2024年6月,快手自主研发的视频生成大模型可灵上线,支持生成1080p分辨率、最长2分钟的视频。这些模型背靠头部视频内容平台,手握数十亿级涵盖生活、电商、剧情等各类场景的短视频语料,为模型研发提供了高质量的数据基础。模型推出后,还能借助视频内容生态启动数据飞轮,快速迭代。并非所有企业都选择全面对标Sora,昆仑万维、阿里等企业走出了第三条路:聚焦垂类场景,打造差异化优势。例如,昆仑万维的天工大模型针对短剧制作场景,攻克了角色表情、道具还原、剧情连贯性等问题。阿里则将重心放在生态构建与技术开源上,打造出通义万相、Qwen-Image-2.0等视频生成模型,并选择将核心技术开源,吸引了海量开发者参与模型的优化。三支大军的并行探索,最终彻底扭转了外界对中国AI视频生成的悲观预期。然而,比技术更大的挑战才刚刚到来。技术搞定了,还得算经济账。与Sora、runway这类海外视频模型不同,中国AI视频生成的商业化探索面临更严峻的挑战。一方面,类Sora模型没有成熟的商业模式可借鉴;另一方面,国内用户的付费习惯尚未完全养成,企业用户和个人用户的付费意愿都低于海外。在这种背景下,中国企业不得不探索AI视频生成技术的低成本落地办法。算力是AI视频生成的核心成本,也是此前中国企业的最大痛点。面临显卡供应限制,国内企业从模型架构和硬件适配两个维度进行双重优化。例如,生数科技的Vidu模型打造了原创的U-ViT端到端高效生成架构,结合国产芯片的特性进行优化,用更少的算卡达到海外模型的同等效果。商汤的Seko2.0完成多款国产芯片适配后,单集短剧的算力成本直接减半。如果说算力优化是节流,商业模式的创新就是开源。面对国内用户“免费一停,感情归零”的现状,中国企业在海外的订阅费、token包等模式之外,还探索出了诸如平台与商家按广告收益分成、与创作者按内容播放量分账、为企业提供定制化的视频生成服务等新的变现模式。例如,创作者用快手可灵生成电商广告短视频,挂载平台内商家的商品链接,平台会根据视频的播放量、商品点击转化率,与创作者进行广告收益分成。回顾中国的AI视频生成之路从Sora惊恐到即梦反杀。马年春晚,《贺花神》美轮美奂的画面刷屏全网。紧随其后,支撑这场视觉奇观的Seedance2.0模型开放API调用,价格一秒一块钱。时间倒回两年前,AI视频生成被认为是中国完全做不出来的赛道。2024年初,OpenAI的Sora横空出世,一支“女生走在东京街头”的60秒视频,画面逼真程度堪比实拍。而当时的国产视频模型大多只能生成5—12秒的画面,表情僵硬、手指穿模、物理穿帮等问题频现,效果一眼假。Sora的出现如同一记耳光,把中国AI行业抽懵了。面对技术威慑,中国AI产业不能坐以待毙,开始像小说《三体》中人类面对智子的技术封锁一样,进入各显神通的“面壁计划”,最终完成了从Sora惊恐到即梦反杀的逆袭,把画面质量卷上天际,生成价格卷到地板。这段历史值得在当下AI视频生成全面爆发的时间节点回顾一下。2024年初Sora的出现让中国AI行业陷入了至暗时刻。那段时间,朋友圈里满是对中国视频生成技术技不如人的吐槽。大家的恨铁不成钢既来自肉眼可见的技术鸿沟,也有脑补的灾难想象。视频生成比文本生成复杂得多,需要同时解决空间维度的物体形态一致性、时间维度的运动连贯性、物理规律的准确模拟,还有音画同步等一系列难题。与Sora一对比,国产模型输得毫无还手之力。比落后更可怕的是这一技术壁垒看似无法逾越。彼时全球主流的视频生成模型是MidJourney、Runway、DALL·E这些海外产品。国内既没有Sora的DiT架构那样的核心技术壁垒,也没有充足的英伟达顶级显卡。行业悲观地推演:中国与海外的技术代差根本无法追赶,中国做不出自己的视频大模型。Sora对中国AI带来的冲击是多方面的。此前,国内AI产业的发展多依托应用层创新,而视频生成属于硬核技术赛道,没有应用层的捷径可走,一下子让行业的短板被无限放大。算力卡脖子、高质量视频训练数据匮乏等先天条件的差距,也让行业产生了追赶无望的情绪。国内从业者陷入了一场关于“要不要追赶Sora”的路线之争,多数企业不愿意第一个吃螃蟹,更让逆袭显得遥遥无期。幸好,人类面对外部威胁,从来不会坐以待毙。中国AI产学各界很快行动起来,化身破解Sora危机的面壁者。学术界、大厂、垂类企业走出了三条不同的突围路径,逐步缩小与Sora的差距。清华大学火速申请了文生视频相关专利,率先完成技术卡位。此后,清华联合生数科技,研发出原创的Diffusion与Transformer融合架构,打造出中国首个长时长、高一致性、高动态性的视频大模型,成为国内视频生成技术的开山之作。学术界没有企业的商业包袱,能够聚焦底层技术,进行原创性的探索。此外,视频生成模型的研发是算力吞金兽,单靠企业的投入难以支撑长期的试错,而学术界能依托政策倾斜、政府算力补贴和科研基金,进行高风险、高投入的硬核研发。紧接着出击的是大厂中的数据派,快手可灵、字节即梦相继上线。2024年3月,即梦AI开启内测。2024年6月,快手自主研发的视频生成大模型可灵上线,支持生成1080p分辨率、最长2分钟的视频。这些模型背靠头部视频内容平台,手握数十亿级涵盖生活、电商、剧情等各类场景的短视频语料,为模型研发提供了高质量的数据基础。模型推出后,还能借助视频内容生态启动数据飞轮,快速迭代。并非所有企业都选择全面对标Sora,昆仑万维、阿里等企业走出了第三条路:聚焦垂类场景,打造差异化优势。例如,昆仑万维的天工大模型针对短剧制作场景,攻克了角色表情、道具还原、剧情连贯性等问题。阿里则将重心放在生态构建与技术开源上,打造出通义万相、Qwen-Image-2.0等视频生成模型,并选择将核心技术开源,吸引了海量开发者参与模型的优化。三支大军的并行探索,最终彻底扭转了外界对中国AI视频生成的悲观预期。然而,比技术更大的挑战才刚刚到来。技术搞定了,还得算经济账。与Sora、runway这类海外视频模型不同,中国AI视频生成的商业化探索面临更严峻的挑战。一方面,类Sora模型没有成熟的商业模式可借鉴;另一方面,国内用户的付费习惯尚未完全养成,企业用户和个人用户的付费意愿都低于海外。在这种背景下,中国企业不得不探索AI视频生成技术的低成本落地办法。算力是AI视频生成的核心成本,也是此前中国企业的最大痛点。面临显卡供应限制,国内企业从模型架构和硬件适配两个维度进行双重优化。例如,生数科技的Vidu模型打造了原创的U-ViT端到端高效生成架构,结合国产芯片的特性进行优化,用更少的算卡达到海外模型的同等效果。商汤的Seko2.0完成多款国产芯片适配后,单集短剧的算力成本直接减半。如果说算力优化是节流,商业模式的创新就是开源。面对国内用户“免费一停,感情归零”的现状,中国企业在海外的订阅费、token包等模式之外,还探索出了诸如平台与商家按广告收益分成、与创作者按内容播放量分账、为企业提供定制化的视频生成服务等新的变现模式。例如,创作者用快手可灵生成电商广告短视频,挂载平台内商家的商品链接,平台会根据视频的播放量、商品点击转化率,与创作者进行广告收益分成。2025年,是中国AI视频生成的破圈元年,广泛走进了大众生活。曾经需要下载专门APP、访问网页、输入复杂指令prompt才能使用的AI视频工具,在抖音、剪映等国民级应用中实现了“拍同款”式的傻瓜操作。春节期间,个性化的AI拜年视频成了潮流人士新年祝福的新方式。马年春晚则是AI视频破圈的最高潮,字节跳动的Seedance2.0模型参与《贺花神》等舞台视觉,让亿万观众直观感受到了中国AI视频生成的效果。但吸引全民玩起来的同时,一系列AI视频生成的暗面也随之浮现。普通用户最大的烦恼就是排队。春节高峰期,生成一个10秒的AI视频最长需要等待12小时。如今恢复到日常使用,生成一段短视频的排队时间也需要4小时以上。这糟糕的使用体验让很多用户不得不为爱充值,成为模型的付费用户,但即使花了钱,排队问题也并没有得到彻底解决。随着AI视频生成技术的破圈,大量新用户涌入,平台的资源消耗也指数级增加。而AI视频生成的算力成本远高于普通互联网产品,所以无法像以前支撑免费社交、免费视频那样,长期承担免费用户的算力成本。这些新进入的免费用户到底是爽一把就走,还是能转化为长期付费用户,仍然是未知数。没有确定性的商业回报,AI视频平台也就没有动力划拨更多算力资源,而糟糕的排队等待体验又会进一步劝退用户的付费意愿。春节过后,一些回归横店的演员们发现,曾经忙碌的片场冷冷清清,未来两个月都没有新剧开拍。原来,在短剧领域,大制作公司纷纷成立AI组,将核心制作环节交给AI,小公司则直接全面转成AI制作,不再招聘真人演员。春晚上的技术欢呼声尚未散去,AI对影视行业的绞杀已经开始。以前,短剧平台会为中小承制方提供剧本库、给予保底激励,但年后,这些平台开始AI化转型,不再提供新的剧本资源,并加大对AI短剧制作的投入。红果平台还推出了针对性的补偿与激励政策,对选择使用AI技术进行短剧制作的合作方,按AI剧本等级给予不同额度的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