共计 1757 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
近年来，国内 AI 视频生成技术迎来一场“卷”起来的热潮，行业内激烈的竞赛背后，是各大厂商不断推陈出新，努力突破技术瓶颈。与此同时，企业们也在积极探索 AI 视频的商业变现路径，尽管尚处于早期阶段，但潜力巨大，值得期待。
AI 视频技术的发展：从“快”到“长”
传统的 AI 视频生成，多局限于短片（2 秒到 4 秒），画面效果也未能令人满意。然而，自从去年末出现的 Sora 一亮相，便以令人震惊的 1 分钟视频效果震撼业界。不仅画面细节更加丰富精细，而且人物动作连贯、场景保持一致，标志着 AI 视频生成技术正式进入高速升级阶段。
目前，业界主要有两种技术路线：Diffusion（扩散模型）和基于 Transformer 的大语言模型。Diffusion 模型通过引入噪声逐步生成画面，代表厂商包括 Runway、Pika Labs 等。基于 Transformer 的模型则利用对视频数据的理解能力，通过大模型生成更为复杂和长时间的视频内容。从 2022 年底谷歌推出 VideoPoet 开始，这一路线也逐渐成熟。国内企业则纷纷采纳 Diffusion 与 Transformer 结合的“DiT”架构，通过技术创新不断突破极限。例如，生数科技的 Vidu，支持 4 秒和 8 秒的高质量视频输出，最高 1080P，速度在 30 秒以内完成一段视频的生成。爱诗科技的 PixVerse V2 支持连续多段视频的自动保持风格和人物一致性，而智谱清影则实现了 6 秒视频的秒级生成。尽管如此，国内的 AI 视频大模型与 Sora 相比，仍在追赶的路上，画面稳定性、多人物保持一致性等方面仍存在挑战。
行业挑战：相似奖品的“卷”战与技术瓶颈
技术高速迭代让视频效果不断提升，但也引发了“军备竞赛”。企业纷纷发布新模型，试图攻占市场高地。比如，Q4 月内，字节跳动的 Dreamina 开启内测，快手的可灵 AI 多次升级，还有商汤、阿里达摩院、爱诗科技等都推出了各自的解决方案。这一轮“卷”战，目标正逐步从短视频向长视频延伸，以及提高场景适应性和人物连续性。但众多技术难点依然存在：人物变形、场景不一致、动作不自然、视频不稳定等问题，成为行业突破的瓶颈。
解析技术路线，扩散模型（Diffusion）通过不断“雕塑”画面逐步完善，而 Transformer 模型则理解时间关系，增强连续性。目前，结合两者的 DiT 架构成为主流技术路径。虽然部分厂商已能实现 4 秒至 10 秒的短视频生成，像生数科技的 Vidu 的 8 秒视频实现速度已达 30 秒以内，但在视频的自然流畅性和人物一致性方面，仍明显不及 Sora 等顶级模型，差距仍在。
商业化探索：从“摸索”到“布局”
相比技术追赶，AI 视频的商业化应用更显激烈。许多企业通过会员付费、API 调用、定制服务等方式进行变现。知名企业如智谱、筷子科技、快手等都在多渠道布局，向 B 端和 C 端双向发力。它们的核心思路，是利用 AI 视频工具打造内容产业链，赋能创作者，丰富平台生态。
以会员制为例，快手、抖音等平台通过会员订阅、积分等形式让用户付费尝试，同时也面向企业提供 API 接口，开启定制化合作。而创作者借助 AI 工具进行内容生产，从而连接商业利益，形成“C 自制 + B 合作”的生态闭环。这一策略不仅降低了内容创作门槛，也为平台生态提供了更多商业可能。
但行业内部仍存疑问——究竟哪个商业模式能走得更远？业内普遍认为，大厂借由庞大的用户和流量优势，更能实现变现；而中小企业则在 B 端市场深耕，通过定制化服务和垂直内容获得利润。未来，AI 视频的商业变现，或将沿着“平台 + 内容 + 商业合作”多元路径推进，在保证内容质量的同时，激发出更大市场潜力。
未来趋势：融合创新，突破瓶颈
行业人士普遍看好 AI 视频的未来。随着技术升级，长视频、动画、虚拟主播等场景将逐步落地。多模态、多任务和多场景的融合，将推动 AI 视频表现力与创造空间的极大拓展。但同时，行业也要应对一系列挑战：如何解决人物不一致、画面畸变、自然流畅等技术难题；如何构建更完善的内容控制机制与版权保护体系；以及商业模式如何更符合市场需求，达到可持续发展。
总的来看，国内 AI 视频大模型正处在高速成长期。技术创新驱动行业不断突破，生态建设逐渐完善，而商业探索也逐步走向成熟。未来，随着大模型能力的不断提升，AI 视频有望迎来更广阔的应用空间，成为内容创作的重要生力军，也为行业带来新一轮变革。
