AI视频生成行业趋势与驱动力 - 2025年下半年AI视频生成成为全球AI行业最受关注的方向之一，热度以“病毒式”速率扩散[1] - 过去两年视频生成技术在画面质量、时序建模与可用性上持续进步，全球AI视频相关能力迭代节奏显著加快[1] - 当生成效果从“能看”跨越到“可用”、“好用”，并覆盖叙事能力、人物一致性、音画同步等工业化生产关键要素时，AI视频真正进入大众视野，成为极具想象空间的赛道[2] 内容产业的结构性难题与AI的变革作用 - 视频行业是全球增长最快、资本最密集、创新最活跃的领域之一，但内容生产被推向极限，更新周期被压缩至小时甚至分钟级[2] - 传统制作链路依赖的人力规模与制作周期，与高频、碎片化的内容需求形成明显错位，压力体现在影视广告、MCN电商、短剧及出海内容等多个领域[3] - AI视频生成显著拉低创作门槛，使个人与小团队具备接近工业化的生产能力，并催生了从创作工具到垂直解决方案的新中间层[3] - 内容生产从一次性创作转向可反复生成、快速验证、持续优化的过程性资产，成为可规模化运行的系统工程[3] - 技术突破与国内规模化需求汇合，使行业形成清晰判断：AI视频生成已成为下一代内容基础设施的重要组成部分[4] 主要参与者的差异化发展路径 - OpenAI的Sora策略偏向通用能力展示，通过高质量视频打开公众认知，推动AI视频进入大众文化与社交传播场景[5] - Google的Veo强调模型在长时序理解与复杂场景中的表达能力，体现为技术能力的前沿探索[5] - 国内公司更多从平台生态出发，将视频生成能力与内容分发、创作者体系结合，或赋能视频生产全流程以提升效率[5] - 路径差异本质基于对“好用还是好玩”、“B端还是C端”的认知不同：C端优先娱乐与表达，B端则要求确定性、一致性及规模化稳定输出[6] - 阿里巴巴选择将AI视频生成做成行业级基础设施，其通义万相模型试图回应行业从能生成走向可生产、从尝鲜迈向规模化落地的趋势[6] 通义万相2.6的核心技术突破与产品定位 - 将多镜头叙事能力提升为模型核心能力，强调在生成过程中对时间轴与镜头语言的整体建模，支持通过自然语言分镜指令直接调度多镜头叙事[8] - 将参考对象从图片升级为视频，支持输入约5秒参考视频，复刻主体外观、动作模式、表情变化与音色特征，实现声画一致的生成结果，显著降低商业场景制作门槛[11] - 将可控生成时长稳定在约15秒，支持1080P输出与声画同步，这段时长对广告、电商、短剧等商业场景是“刚好可用”的内容长度[15] - 文生图能力同步升级，引入对叙事结构的理解，支持图文混排输入，从简单提示自动拆解故事并生成分镜，结合多图参考与商业级一致性控制，使其从“灵感草图”走向可直接用于生产的生产工具[15] - 在中文语境与中式美学上持续投入，通过与美院等机构合作及引入大量中式审美素材进行迭代优化，使模型表现更贴近本土创作需求[17] - 模型演进遵循“效果好大于一切”的原则，在真实需求与技术突破的反馈循环中持续迭代[19] AI视频对内容生产流程与效率的重构 - AI视频生成介入创作前端，将编剧、导演、剪辑、美工等跨岗位协作工作压缩进同一界面，显著降低岗位交接成本，使创作者能围绕最终效果进行整体判断[20] - 内容生产从线性流程转向以模型为核心的并行与即时生成，效率提升最先发生在承受高频产出压力、对成本和周期高度敏感的场景，如短剧、电商内容、出海工具等领域[22] - 在广告和电商领域，AI使创意能更早转化为可视化内容用于内部讨论或A/B测试，显著压缩从想法到内容的距离[24] - 稳定、可规模化的视频生成能力催生了新的工具平台与创作社区，创作者置身于不断自我扩展的AI创作生态中[24] - 实践案例表明，稳定型AI视频基础设施显著降低小团队及个体创作者的创作门槛，使有限人力条件下仍能维持稳定叙事质量并持续输出体系化内容[25] - 案例：AI漫剧工具平台巨日禄通过调用通义万相模型，将AI使用门槛大幅降低，其创作智能体使效率提升5-8倍[24] - 案例：出海内容公司乐我无限利用万相的多模态生成能力，使其创作平台Ima Studio能支持海外创作者快速生成高质量AI视频，助力社区冷启动并构建“技术—内容—社区”正向循环[25] 从“好玩”到“好用”：产业级基础设施的关键 - 真正的分水岭在于能否进入稳定、可重复的生产流程，生成结果的可控性、稳定性及减少人工返工成本是关键，稳定性是进入生产流程的前提[26] - 通义万相并非孤立工具，可依托阿里云大模型服务与应用开发平台百炼嵌入企业既有内容生产与业务流程[26] - 能力的稳定可用得益于阿里云作为全球领先全栈人工智能服务商在算力供给、数据治理、模型服务及大规模并发调度等方面积累的成熟工程体系[26] - 阿里巴巴对AI的系统性投入可追溯至十多年前，长期技术积累使其能构建从模型训练、部署到服务化调用的完整链路，推动模型在稳定性、可控性与规模化能力上不断逼近真实生产需求[28] 行业长期展望：创作民主化与价值重塑 - AI视频生成将专业制作能力（如镜头语言、叙事节奏、美术风格）编码进模型，使创作所需技能从具体技法转向判断、创意与取舍本身[28] - 这种变化类似于从专业级影像软件走向大众化创作工具的历史拐点，将一整套专业制作能力压缩为可被普通人调用的基础设施[29] - 在降低门槛的同时，创作本身将具备更大规模与更长生命力[30] - 视频生成的终点并非替代创作者，而是让创作者将精力更多投入到真正有价值的部分——创意、叙事与判断本身[31]