AI 视频模型行业深度复盘：国内短视频生态构筑产业核心隐性壁垒

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（来源：未来智库）

一、AI 视频模型技术迭代历程：从 U-Net 到 DiT，2026 迈入全模态竞争阶段

AI 视频模型发展可清晰划分为三大核心阶段，技术架构迭代直接决定模型生成能力上限，行业竞争重心随技术路线完成切换。

（一）2022-2023 年：U-Net 卷积网络学术探索期

行业早期以智谱 AI、Google、Runway 为核心探索主体，技术底座统一采用 U-Net 卷积扩散模型。该架构依托编码器压缩图像、解码器还原细节，依靠跳跃连接传递局部像素信息，但存在天然性能短板：仅能处理局部画面，全局时空一致性、人物肢体逻辑容易出错，生成视频时长、分辨率存在硬性瓶颈，仅能产出低清短时长素材，仅停留在学术论文验证阶段，无规模化商业化落地条件。

2022 年行业标志性产品相继落地：智谱发布国内首款开源文生视频模型 CogVideo，基于 3D CNN+U-Net 架构；Google 推出 Imagen Video，采用级联 U-Net 扩散模型；Runway 上线 Gen-1，主打视频局部重绘与风格迁移，均未能突破 U-Net 架构带来的性能天花板。

（二）2024-2025 年：DiT 架构成为行业主流，技术拐点出现

2024 年 2 月 OpenAI 发布 Sora，提出 DiT（Diffusion Transformer）架构，彻底改写视频模型技术路线，成为行业标志性拐点。DiT 摒弃 U-Net 局部卷积逻辑，将图像切分为 Patch Token，通过全局自注意力机制统一处理全画面时空信息，感受野覆盖完整场景，算力投入与模型性能呈线性正向提升，可稳定输出长时序、高一致性视频。

技术路线切换后，海内外厂商快速跟进落地：2024 年 5 月 Google 推出 Veo，全面放弃 U-Net；同年 6 月快手上线可灵 Kling，采用 3D 时空联合注意力 DiT 架构；智谱、生数科技、MiniMax 在 2024 年下半年至 2025 年完成架构切换，DiT 成为全行业统一技术标准。

这一阶段模型商业化基础成型，主流产品可稳定输出 1080P 视频，单段生成时长从 4-5 秒提升至 10 秒，支撑广告、短视频素材基础制作需求。字节跳动 2025 年 6 月推出 Seedance 1.0，依托海量短视频数据、自研算力与蒸馏加速工程能力实现后发追赶，完成多镜头联合训练、多维 RLHF 对齐等工程优化。

（三）2026 年：全模态融合时代，比拼工程与数据精细化能力

2026 年行业进入全模态生成新阶段，竞争不再局限基础架构，核心比拼训练效率、数据工程、多模态统一生成能力。快手推出 Kling-Omni 通用视频生成框架，字节发布 Seedance 2.0，两款头部产品均实现端到端多模态输入输出，支持文本、图像、参考视频、音频一体化渲染，无需分模块生成画面与音效。

Kling-Omni 采用三层核心组件实现全模态能力：提示词增强器依托 MLLM 解析复杂创作指令、优化提示逻辑；全能生成器搭建统一嵌入空间完成跨模态特征交互；多模态超分辨率模块优化细节渲染。同时配套完整训练体系，通过大规模文本 - 视频预训练、多轮监督微调、DPO 人类偏好强化学习、两阶段模型蒸馏，将推理步数从 150 步压缩至 10 步，大幅降低算力消耗。

当前头部模型标准生成时长达到 15 秒，4K 画质逐步商用，预计 2026 年下半年 Seedance 2.5 将实现 30 秒长视频原生生成，可完整覆盖微短剧、影视单镜头拍摄需求。

（四）U-Net 与 DiT 架构核心差异对比

U-Net 以卷积层为基础单元，仅处理局部相邻像素，U 型编解码结构依赖跳跃连接传递细节，感受野受限，加宽加深网络后性能提升快速触顶，扩展性较差；DiT 以自注意力层为核心，全局 Patch 同步交互，直筒堆叠架构无跳跃连接，通过 adaLN-Zero 将文本、时序条件注入每一层，第一层即可获取全局画面信息，算力扩容能够持续稳定提升画质、时长、逻辑一致性，是支撑行业长期迭代的核心底座。

二、行业核心竞争壁垒：短视频数据资产与巨额资本开支构筑双重隐性门槛

AI 视频模型行业玩家呈现稀疏格局，海内外均仅 1-2 家龙头占据技术与商业化优势，核心壁垒来自两大隐性成本，无短视频生态、缺乏大额算力投入的厂商难以长期参与竞争。

（一）短视频数据资产形成天然差异化壁垒

视频模型训练对高质量标注视频数据存在极强依赖，完整数据链路包含原始素材采集、清洗、时序切分、跨模态对齐、高精度文本标注全流程，整套数据流水线具备极高时间与资金成本，属于行业隐性门槛。

具备原生短视频平台的厂商拥有先天优势：快手平台每日新增 4000 万条 UGC 短视频，素材覆盖丰富运镜、复杂人物动作、完整中文场景描述；字节抖音海量短视频储备为 Seedance 提供海量训练样本。对比海外平台，YouTube 以中长视频为主，缺少高密度、多样化 UGC 短视频素材，数据多样性、标注丰富度不及国内短视频生态。

无自有视频库的厂商需外购第三方高清视频，承担存储、解码、特征提取、人工标注高额成本，单位视频 Token 处理成本显著高于字节、快手，模型迭代速度、生成画面真实度存在长期差距。同时头部厂商搭建合成数据流水线，依托内部图像、视频理解模型生成配套训练样本，进一步拉开数据质量差距。

（二）算力资本开支（CAPEX）形成资金壁垒

视频模型推理、训练算力消耗远高于大语言、图像生成模型，单位成本差距显著：以字节火山引擎定价为参考，大语言模型百万 Token 输出定价 16-30 元，单张图片生成 0.2-0.25 元，5 秒视频生成价格区间 2.31-62.21 元，4K 分辨率视频单 5 秒成本超 25 元，单位算力投入回报周期更长。

行业算力布局分为两种模式：互联网大厂自建算力、创业厂商租赁算力。快手可灵 2024-2025 年累计算力资本开支 150 亿元，叠加 2026 年增量投入，三年累计 CAPEX 不低于 300 亿元；智谱、MiniMax 等创业企业以租赁算力为主，研发与营业成本持续走高。从成本数据对比来看，2022-2025 年快手可灵推理 + 研发总投入规模持续大幅领先智谱、MiniMax，巨额硬件折旧摊销、研发人力成本抬高行业入场门槛。

自建算力模式长期具备规模摊薄优势，但前期大额资本开支会持续压制短期利润；租赁模式短期现金流压力更小，但长期单位推理成本更高，毛利率上限低于自建算力厂商。

三、全球厂商格局：海外巨头战略收缩，2026 年国内双寡头实现技术商业化反超

（一）海外头部厂商资源倾斜代码赛道，视频模型迭代放缓

海外多模态赛道竞争格局发生明显转向，OpenAI、Google 将核心算力、研发资源向代码大模型倾斜，AI 视频模型进入战略收缩阶段，为国内厂商提供反超窗口期。

1. OpenAI：Sora 为行业初代标杆产品，但 C 端 AI 短视频 APP 商业化验证失败，现有模型智能水平、推理成本无法支撑面向普通用户的规模化分发；2026 年初正式关停 Sora 项目，集中资源应对 Anthropic 在代码领域的竞争。

2. Google：Veo 系列曾在 2025 年保持画质、语义理解领先，Veo 3.1、Omni 版本迭代节奏大幅放缓，资源全面倾斜代码模型，视频赛道研发投入缩减。

3. 独立厂商 Runway：行业最早商业化 AI 视频企业，2026 年 ARR 仅 9000 万美元，商业化规模远低于国内头部厂商，虽完成 3 亿美元融资，但资金体量难以追赶字节、快手生态投入。

（二）国内形成字节 Seedance、快手 Kling 双寡头格局，商业化规模领先全球

国内 AI 视频模型第一梯队为字节跳动 Seedance、快手可灵 Kling，技术、商业化同步实现领先，中小厂商市场份额分散。

1. 快手可灵 Kling：2024 年 6 月上线，国内最早实现商业化落地的视频模型，2026 年一季度 ARR 达 5 亿美元；持续迭代 Kling 1.0 至 3.0 全系列，Kling-Omni 打通全模态统一生成，客户覆盖海外创作者、国内广告、微短剧企业。

2. 字节 Seedance：2025 年推出初代产品，依托短视频漫剧需求快速起量，2026 年 ARR 达 20 亿美元；Seedance 2.0 实现音频、画面、场景一体化渲染，火山引擎提供标准化 API 分发渠道，同时内部豆包 C 端产品持续消耗模型算力，内部外部双向拉动需求。

3. 国内第二梯队包含阿里 Wan、MiniMax 海螺、生数科技 Vidu、爱诗 PixVerse 等，均具备独立模型研发能力，但 ARR 规模、技术迭代速度、场景落地广度与双寡头存在明显差距。

四、市场空间测算：AI 视频模型渗透率持续提升，2030 年行业规模有望达 827 亿美元

（一）底层可渗透市场规模基底

AI 视频模型可落地场景覆盖影视内容制作、视频广告、微短剧、AI 漫剧四大赛道，2025 年整体可渗透市场规模 3670 亿美元，2030 年增长至 5010 亿美元，为模型商业化提供充足需求底座。细分赛道规模拆分：

1. 电影、电视剧、动画制作：2025 年 2790 亿美元，2030 年 3830 亿美元，市场体量最大，但 AI 渗透速度最慢；

2. 视频广告制作：2025 年 710 亿美元，2030 年 930 亿美元，标准化素材适配 AI 生成，渗透率提升空间充足；

3. 微短剧：2025 年 160 亿美元（国内 120 亿、海外 40 亿），2030 年 180 亿美元；

4. AI 漫剧：原生 AIGC 赛道，2025 年仅 10 亿美元，2030 年扩张至 70 亿美元，增速全行业第一。

（二）AI 渗透率与行业收入规模预测

各赛道 AI 模型渗透率随模型能力提升逐年上行，漫剧作为 AI 原生内容渗透率最高，2030 年可达 90%；微短剧、广告次之，传统影视工业渗透节奏最慢。综合渗透率测算，AI 视频模型行业整体收入规模呈现高速增长：

1. 2025 年行业总收入 12 亿美元，全行业渗透率仅 0%，仅少量试点场景落地；

2. 2026 年行业总收入 77 亿美元，整体渗透率提升至 2%，AI 漫剧、短视频广告拉动需求爆发；

3. 2030 年行业总收入 827 亿美元，整体渗透率 16%，海外微短剧、影视工业化降本、短视频电商素材三大增量市场打开成长空间。

细分赛道收入结构中，视频广告将成为最大收入来源，2030 年贡献 464 亿美元；微短剧、AI 漫剧、传统影视依次贡献 108 亿、63 亿、192 亿美元。

五、商业化体系：以 2B API 为核心，C/P 端订阅补充，定价随模型迭代持续上行

（一）三层客户分层与对应变现模式

当前行业商业化以 2B 企业客户为核心，P 端超级创作者、C 端个人用户为补充，三类客户接入渠道、收费模式完全区分：

1. C 端个人用户：通过官网、APP 直接登录使用，收费模式为月度订阅 + 积分消耗，国内头部模型包月套餐区间 58-4299 元，低档位满足日常轻度创作，高端套餐开放 4K、长时长生成权限；

2. P 端自媒体、超级创作者：付费逻辑与 C 端一致，批量采购积分用于短视频、自媒体内容量产，付费意愿强、复购稳定；

3. B 端企业客户：分为直销企业、聚合平台分销两类，统一通过 API 接口接入模型，按 Token 消耗、视频生成时长计费，广告、电商、影视企业批量采购大额 API 套餐。

聚合平台是重要分销渠道，Higgsfield、Magnific、Fal.ai 等第三方创作平台无自研模型，整合海内外多款视频模型对外提供服务，Higgsfield 2026 年 ARR 突破 2 亿美元，Magnific ARR 达 2.3 亿美元，持续为头部模型输送 B 端流量。字节依托火山引擎搭建完整云服务生态，对外统一输出 Seedance API，形成稳定分销渠道。

（二）定价逻辑与毛利率水平

1. 定价规律：模型迭代升级后，高分辨率、长时长新版本 API 单价同步上行，价格与画质、生成能力正相关。可灵 Kling 3.0 系列单价 0.6-3 元 / 秒，Seedance 2.0 高端 4K 版本单价达 5.4 元 / 秒；海外 Google Veo 标准版本 0.4-0.6 美元 / 秒。随着工程优化降低边际推理成本，新版本小幅提价同时拉动调用量，持续改善平台利润率。

2. 毛利率分层：海外厂商毛利率显著高于国内，OpenAI、Anthropic 毛利率 30%-40%；国内 MiniMax、智谱 MaaS 业务毛利率仅 19%-25%，核心差异来自算力投入模式、市场定价竞争。自建算力厂商前期折旧成本高，短期推理毛利率偏低；租赁算力厂商账面毛利更高，但长期单位成本无摊薄空间。

3. 以快手可灵财务测算为例，2025 年推理毛利率 20%，整体运营利润率 - 200%；2028 年推理毛利率提升至 35%，运营利润率转正至 10%，行业普遍存在前期大额投入亏损、规模放量后盈利修复的成长曲线。

六、国内产业独有优势：短视频电商与内容生态支撑商业化，具备全球输出潜力

中国市场线上娱乐、电商渗透率全球领先，形成海外不具备的 AI 视频落地场景矩阵，是国内模型实现反超的核心底层支撑。

（一）多元落地场景快速渗透

1. AI 电商广告：电商商品展示短视频、营销素材标准化程度高，AI 可快速替换模特、场景、产品，大幅降低商家拍摄成本，当前渗透率持续快速提升；

2. AI 漫剧与微短剧：国内网文 IP 储备充足，阅文、B 站、爱奇艺配套 AI 创作工具，漫剧、仿真人短剧几乎全链路 AI 生成，同时国内短剧出海带动海外市场需求；

3. 影视工业辅助制作：2026 年播出剧集《太平年》使用可灵生成战争特效镜头，AI 替代实拍完成高成本、高风险场景，B 站 UpDream、爱奇艺纳逗 Pro 面向创作者聚合视频模型工具，赋能中长视频创作；

4. 游戏素材、自媒体短视频：中小创作者批量生成剧情、测评类短视频，形成稳定 P 端付费需求。

（二）长期全球输出潜力

国内短视频、微短剧商业模式具备可复制性，随着海外短视频电商、短剧赛道兴起，国内 AI 视频模型可作为全球数字内容底层生成引擎向外输出。国内厂商同时掌握模型技术、内容场景、海量中文短视频数据三重优势，海外厂商缺少匹配的内容生态，难以复刻国内商业化路径，中长期全球市场份额有望持续向国内头部集中。

七、行业现存核心风险

1. 版权合规风险：模型训练使用海量网络视频素材，海外版权监管严格，若训练素材存在侵权，易引发版权诉讼，限制商业化落地范围；

2. 商业化不及预期风险：视频训练、推理算力投入成本极高，若下游客户渗透率提升缓慢、API 调用规模不及测算，厂商将长期维持大额亏损状态；

3. 行业竞争加剧风险：若新增大量市场参与者，行业或出现价格战，模型单价持续下行，压缩长期毛利率与盈利空间，削弱行业整体盈利预期。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

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