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【摘要】AI视频生成模型正经历爆发式创新，技术、内容、商业模式多维演进，国内外厂商激烈角逐，模型能力与应用场景持续拓展，行业格局尚未定型，未来可期。
引言
在2024年，AI视频生成技术以惊人的速度席卷内容产业。无论是“动物跳水”这样令人惊叹的短视频，还是各类拟人化、解压类AI生成内容，都在抖音、小红书、B站等平台上频频刷屏。曾经只属于电影工业的高水准视效，如今正以AI之力，走进普通创作者的日常工具箱。背后，是一场关于算法、算力、内容、商业模式的深刻变革。本文将以详实的数据、丰富的案例和严密的逻辑，深度剖析视频生成模型的技术演进、市场格局、能力评测、用户生态与未来趋势，力图为技术从业者、内容创作者和行业观察者提供一份全面、可读性强的行业盘点。
一、AI视频生成模型的崛起与技术演进
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1.1 视觉奇观的日常化：AI视频生成的内容革命
2024年初，一段“动物跳水”短视频在社交平台上爆红。大象、小猪、柯基等动物以专业运动员的姿态跃入水中，动作流畅、细节丰富，配以赛事解说和观众欢呼，几可乱真。这类视频的走红，标志着AI生成内容已从“技术演示”走向“内容爆款”。不仅如此，动物拟人化、材质切割等AI视频也在各大平台广泛传播，成为短视频生态的新宠。
内容生产的流程也在悄然重塑。以往，影视级别的视效需要庞大的团队、复杂的流程和高昂的成本。现在，AI模型驱动下，脚本制作、关键帧创作、视频生成形成了高效的工作流，催生出一批“数字导演”。AI不仅降低了门槛，更让内容创作的想象力得以极大释放。
1.2 技术突破的分水岭：Sora与DiT架构的引领
AI视频生成并非一蹴而就。早在2022年，市面上已有AI生成视频产品，但画面失真、逻辑混乱、观感不佳，难以大规模应用。真正的转折点出现在2024年2月。OpenAI发布Sora，采用DiT（Diffusion + Transformer）架构，极大提升了视频生成的时长、清晰度和逻辑一致性。Sora的出现，不仅让AI视频具备了走向大众市场的可能，也为后续厂商提供了技术范式。
技术演进路径一览表：
Sora之后，Runway、Luma、快手等厂商纷纷跟进，形成了以DiT为核心的主流技术路线。模型架构的创新，带来了视频生成能力的质变，也为后续的商业化和生态建设奠定了基础。
1.3 产业爆发：巨头与创业公司的竞速
2024年下半年，视频生成模型迎来井喷。阿里、字节等互联网巨头重金投入，智谱、MiniMax等创业公司快速迭代。AI视频生成成为AI商业化最拥挤的赛道之一。与大语言模型（LLM）已形成寡头格局不同，视频生成模型仍处于“诸侯割据”的早期阶段，技术、市场、生态均未定型。
主要厂商与代表模型一览：
二、模型能力的深度解析与评测体系
2.1 评测维度的多元化与标准化挑战
与LLM领域的“通用大模型”不同，视频生成模型的评测体系尚未统一。时序一致性、帧画质、提示词遵循度、生成稳定性等，成为通用测评关键词。不同模型在不同维度上的表现差异明显，导致榜单排名波动较大，领先优势尚未固化。
2.1.1 主要评测维度
时序一致性：视频各帧之间的逻辑连贯性，防止“穿帮”或突变。
帧画质：单帧图像的清晰度、细节还原度。
提示词遵循度：模型对输入文本或图像的理解与还原能力。
生成稳定性：多次生成同一内容时的结果一致性与可控性。
内容创新性：生成内容的新颖度与多样性。
2.1.2 评测榜单的动态变化
以2024年4月和7月的AGI-Eval榜单为例，三个月内前十排名大幅洗牌。仅Pika 1.5、MiniMax Video-01、PixVerse V4等少数模型能持续上榜，其他模型则被自家迭代版本或新晋产品替代。
榜单排名变化表（2024年4月 vs 2024年7月）：
榜单的频繁更迭，反映出模型能力尚未定型，技术进步与市场竞争的速度极快。
2.2 文生视频与图生视频：两条技术路径的分化
AI视频生成主要分为**文生视频（Text-to-Video）和图生视频（Image-to-Video）**两大路径。两者在输入方式、生成流程、评测维度上均有显著差异。
2.2.1 文生视频（Text-to-Video）
输入：自然语言描述
应用场景：故事创作、广告、短剧等
评测重点：提示词遵循度、内容创新性
2.2.2 图生视频（Image-to-Video）
输入：静态图片
应用场景：动画制作、角色驱动、特效生成
评测重点：帧画质、时序一致性
国际测评数据显示，2024年7月仅有一半模型能同时跻身两类前十，说明模型能力尚未完全通用。
2.2.3 评测数据对比表
2.3 用户侧数据：模型能力的真实反馈
用户使用数据是模型能力的“试金石”。据Poe平台2025年5月榜单，Runway、Kling-2.0-Master、Veo-2等模型长期占据市场份额前列。快手可灵、MiniMax海螺等国产模型在国内外均有强劲表现。字节即梦因新版本上线较晚，尚未进入榜单，但后续潜力巨大。
Poe平台AI视频模型用户占比（2025年5月）：
用户侧数据与评测榜单高度相关，说明模型能力的提升直接带动了用户渗透率的提升。
三、模型能力的纵深剖析：技术、内容与商业的三重进化
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3.1 技术能力：从“能生成”到“能用好”
3.1.1 生成质量的飞跃
Sora的发布，标志着视频生成模型在时长、清晰度、逻辑一致性等核心指标上的突破。后续Runway、Luma、快手等厂商在画质、稳定性、关键帧控制等方面持续优化。以快手可灵为例，2025年上半年完成了从1.6到2.1的两次大版本迭代，平均不到两个月就有新功能上线。MiniMax海螺自2024年8月上线以来，三个月内实现三次迭代，2025年6月又推出新模型海螺02。
3.1.2 多模态融合与可控性提升
多模态融合成为新趋势。部分模型支持文本、图片、音频等多种输入，提升了内容生成的灵活性。关键帧控制、角色表情与动作复刻、视频扩展等功能，让AI视频生成不仅“能生成”，更“能用好”。
3.1.3 开源与闭源的策略分化
与LLM领域“闭源转开源”不同，视频生成模型多采用“开源起步，闭源变现”的策略。厂商通过免费试用、赠送积分等方式拉新，后续通过订阅制实现商业化。通义万相更是以源码形式上传GitHub，推动生态开放。
3.2 内容能力：从“模板化”到“创意化”
3.2.1 模板特效的普及与局限
模板特效极大降低了创作者门槛。PixVerse、海螺、可灵等均提供5秒左右的模板特效，简化了生成路径，提升了内容生产效率。但模板化也带来内容同质化、生命周期短等问题，难以沉淀“经典”作品。
3.2.2 高质量内容的探索
高质量、长时长视频生成仍是行业难题。Runway等厂商将AI视频定位为“创意效率工具”，与电影公司等高附加值产业合作，生产高品质影视内容。其核心功能包括中间帧控制、AI角色复刻、视频扩展等，强调人机协作下的创意输出。
3.2.3 平台生态的闭环构建
字节、快手等内容平台型厂商，依托流量和分发优势，构建起“模型生成—内容创作—平台分发”的闭环生态。AI能力直接注入短视频作者链条，实现用户对视频模型的自然渗透。创业公司如PixVerse、MiniMax则主攻海外市场，绕过强平台，寻找蓝海。
3.3 商业模式：从“工具”到“生态”
3.3.1 降本增效的革命
AI视频生成极大降低了内容生产的人力、时间和技术成本。**迪士尼、皮克斯顶级动画电影每分钟成本高达200万美元，AI模型生成的相似画面已可降至每分钟300美元。**虽然现阶段模型在稳定性、连贯性上仍有短板，但已能满足短视频、短剧等轻内容场景的需求。
3.3.2 用户分层与市场细分
C端市场：快手可灵、字节即梦、腾讯混元等通过免费试用、积分赠送等方式拉新，主攻国内内容创作者。
B端市场：生数科技Vidu与飞书、百度搜索、AR/VR设备厂商等合作，拓展企业级应用。
海外市场：PixVerse、MiniMax等创业公司主攻海外，用户量全球领先。
3.3.3 商业化路径的多样化
订阅制：主流变现方式，用户按月/年付费使用。
平台分发：内容平台型厂商通过流量分发实现变现。
开源生态：部分厂商通过开源吸引开发者，推动生态繁荣。
四、行业格局与未来趋势
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4.1 竞争格局：诸侯混战，尚未定型
4.1.1 头部厂商与新锐力量并存
与LLM领域的ChatGPT、Claude、Gemini三足鼎立不同，视频生成模型尚未形成垄断格局。阿里、字节、快手等大厂与MiniMax、爱诗科技等创业公司同台竞技，榜单排名频繁更迭，领先优势尚未固化。
4.1.2 国内厂商的崛起
近半年，快手、字节、MiniMax、爱诗科技等国产模型在各类评测中稳居前十，成为第一梯队。PixVerse用户量全球领先，MiniMax海螺、快手可灵市场份额持续提升。国内厂商在模型能力、用户渗透率上表现优异，出海成为创业公司绕过强平台、寻找蓝海的最优解。
4.1.3 用户生态的多元化
Poe平台数据显示，Runway、Kling-2.0-Master、Veo-2等模型长期占据市场份额前列。快手可灵、MiniMax海螺等国产模型在国内外均有强劲表现。字节即梦因新版本上线较晚，尚未进入榜单，但后续潜力巨大。
4.2 技术演进：从“效率工具”到“创意伙伴”
4.2.1 模型能力的持续进化
模型能力正从“能生成”向“能用好”转变。多模态融合、关键帧控制、角色复刻等功能不断完善，提升了内容生成的灵活性和可控性。高质量、长时长视频生成成为行业新目标。
4.2.2 内容创新与生态繁荣
模板特效降低了门槛，但也带来内容同质化问题。高质量内容的探索、平台生态的闭环构建，将成为行业未来发展的关键。AI视频生成正从“工具”向“生态”演进，推动内容产业的深度变革。
4.3 持续爆发的动力：内容土壤、成本革命与平台竞速
4.3.1 内容土壤的厚积薄发
中国移动视频行业月活用户已达11.36亿，视频内容成为流量核心载体。内容的持续扩张，为AI视频生成提供了坚实的“土壤”。
4.3.2 成本革命的驱动
AI大幅降低了视频制作的人力、时间和技术门槛，推动了内容生产的爆发式增长。短视频、短剧等轻内容场景与AI视频生成的能力高度契合。
4.3.3 平台竞速与生态闭环
内容平台型厂商依托流量和分发优势，构建起“模型生成—内容创作—平台分发”的闭环生态。创业公司则主攻海外市场，寻找新的增长点。
结论
AI视频生成模型正处于爆发式创新的黄金时期。技术、内容、商业模式多维演进，国内外厂商激烈角逐，模型能力与应用场景持续拓展，行业格局尚未定型。未来，随着技术的持续进步和生态的不断完善，AI视频生成有望成为内容产业的新引擎，推动创意与效率的双重飞跃。对于每一位技术从业者、内容创作者和行业观察者而言，理解并把握这一变革，将是通向未来的关键。
📢💻 【省心锐评】
视频生成模型正值黄金爆发期，技术与内容创新并进，未来格局仍有无限可能。
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