近两年，AI大模型的应用浪潮已逐渐从文本扩展至图像、语音，再到视频。相比于大语言模型尚未跑通C端用户的付费逻辑，AI视频生成却悄然成为最早跑通商业化路径的应用之一。从硅谷的Runway，到国内的快手“可灵”、生数科技“Vidu”，再到爱诗科技“拍我”，一场关于时长、价格与商业模式的“暗战”，正在悄然上演。

商业化先声：Runway与快手的成绩单

今年6月，Runway的年化营收突破9000万美元，足见其在全球创作者群体中的认可度。而在国内，快手的“可灵”更是凭借庞大的用户基础和场景优势，仅在2025年第二季度就实现了超2.5亿元的收入。

相比之下，大语言模型仍在探索如何实现稳定的订阅付费，这种对比让AI视频生成被视作AI商业化最先跑通的赛道。更值得注意的是，国内初创企业也在迅速追赶：生数科技的“Vidu”与爱诗科技的“拍我”用户数均已突破千万，群核科技则计划推出面向C端的AI视频生成产品。

这些成绩释放出一个信号：AI视频生成不再是实验室里的研究项目，而是实实在在的商业机会。

拼“时长”：从3秒到无限视频

技术上的突破同样成为行业暗战的焦点。2024年初，OpenAI推出Sora 1.0，可生成长达60秒的视频，彻底打破了此前Runway 3-4秒的限制。此后，国内厂商也纷纷追赶。

• Vidu 用于动画短剧《明日周一》的制作，实现了80%内容由AI生成，制作效率提升7倍；

• 百度“蒸汽机” 已支持生成无限时长的视频，结合自回归扩散模型实现物理规律和一致性控制；

• 可灵 则强调与影视、电商和广告行业的结合，成为短剧、广告制作的新利器。

尽管如此，当前大部分平台一次生成的视频仍停留在5-10秒，更多时候依赖后期镜头拼接。但长视频突破的趋势已经明确，未来的竞争不仅是“谁能生成得更长”，更是“谁能保证一致性与叙事完整性”。

价格战：吸引专业创作者的手段

在商业化的探索中，价格战已悄然打响。

• Vidu、即梦提供更高的生成次数（200-216个/月），单价相对亲民；

• 可灵、拍我则价格更高，但以专业创作工具和生态绑定为卖点；

• 百度“蒸汽机”则直接打出“行业70%价”的策略，凸显性价比。

价格战的背后，是各平台对于专业创作者和中小型工作室的争夺。他们是AI视频最早的付费群体，也是推动视频生成模型迭代的关键用户群。

技术挑战：买家秀与卖家秀的落差

虽然商业前景广阔，但AI视频生成仍存在不可忽视的技术瓶颈。

• 空间一致性不足：在复杂运动下，人物面部常常出现“崩坏”，背景会出现清晰与模糊交织的现象。

• 物理逻辑缺失：现有模型大多基于2D图像序列学习，并未真正理解3D空间与物理规律。

• 训练数据限制：缺乏大规模、高质量、结构化的视频数据，导致复杂场景下表现力不足。

例如，信风测试“拍我”时出现了物体凭空消失、人物表情突变的情况。这种“买家秀”与“卖家秀”的落差，让不少用户对AI视频生成的可用性仍存疑。

数据隐忧：隐私与版权的边界

高质量数据集已成为各家厂商的必争之地。然而，围绕数据来源的争议也接踵而至。

Meta曾因被指下载2396部成人电影作为训练素材而面临版权诉讼，这暴露了当前AI视频训练过程中对合理使用（fair use）边界的不确定性。而国内厂商，尤其是快手、抖音等视频平台，则凭借对用户视频的使用权在数据获取上拥有优势。

未来，如何平衡数据利用与用户隐私保护，将成为行业合规的关键问题。

拓展场景：从影视到机器人训练

AI视频生成的应用不止于影视创作、广告和短视频。更具前景的场景是：

• 机器人训练：通过虚拟视频环境，解决真实场景采集昂贵、稀缺的问题；

• 游戏开发：快速生成大规模的动态场景；

• 具身智能：结合视频与物理引擎，实现智能体对环境的感知与交互。

例如，逐际动力的具身智能算法LimX VGM，便利用AI视频生成提升了虚拟环境中的训练效率。

行业对比：初创公司与大厂的分野

当前格局中，大厂的优势在于算力与数据，而初创公司的优势在于产品灵活度与细分场景的创新。Runway、Vidu、拍我等初创公司能快速迭代产品功能；而快手、百度等大厂，则凭借生态绑定和渠道优势快速规模化。

未来可能出现的趋势是：大厂在底层模型和平台层主导，初创公司在应用层和行业场景突围。

在这一“暗战”中，不仅需要算法与数据突破，还需要强大的云基础设施来支撑。

部分Ai技术解决方案提供厂商在海外市场提供的一体化云计算与AI解决方案，强调：

• 高性能算力：可支持视频生成中的大规模并行计算；

• 多模型聚合：兼容不同厂商的AI模型，帮助企业选择最合适的生成引擎；

• 混合部署能力：支持公有云、本地化和混合架构，满足影视公司、广告企业对数据隐私与成本的双重要求。

相比于大厂直接面向C端，如MateCloud更聚焦于为企业和出海团队提供底层算力与基础设施支持，在实际落地中成为不少中小企业的“幕后推手”。

未来展望：AI视频生成的三条路径

综合来看，AI视频生成赛道未来的发展大致会沿三条路径：

1. 更长视频、更强一致性：从秒级视频走向分钟级乃至长片制作；

2. 商业化多元化：订阅制、按量计费与广告合作并行；

3. 跨领域融合：与影视、游戏、机器人、教育等行业深度结合。

随着算力、算法与数据的三重突破，AI视频生成不仅会改变短视频行业，还可能重塑整个数字内容生产方式。

结语

从Runway到可灵，从Vidu到百度“蒸汽机”，AI视频生成赛道正以前所未有的速度演进。它既是AI商业化的先行者，也面临技术、隐私和商业模式的多重挑战。

在这场“暗战”中，大厂与初创公司、国内与海外厂商、平台与基础设施提供者，都在寻找属于自己的位置。而像大多专注于为企业提供底层AI算力与多模态服务的厂商，或许将在这股浪潮中扮演一个低调却关键的角色——推动AI视频生成真正从“卖家秀”走向“买家秀”。