| S/N | 產(chǎn)品 | 企業(yè) | 分類 | 總部 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Sora | OpenAI | 視頻生成 | 美國·舊金山 |
| 2 | 可靈AI | 快手 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 3 | Veo | 谷歌 | 視頻生成 | 美國·舊金山 |
| 4 | RunwayML | Runway | 視頻生成 | 美國·紐約 |
| 5 | Synthesia | Synthesia | 視頻生成 | 英國·倫敦 |
| 6 | 海螺AI | MiniMax | 視頻生成 | 中國·上海 |
| 7 | Premiere?Pro | Adobe | 視頻編輯 | 美國·圣何塞 |
| 8 | Pika | Pika Labs | 視頻生成 | 美國·帕洛阿托 |
| 9 | HeyGen | Surreal | 視頻生成 | 美國·洛杉磯 |
| 10 | Wink | 美圖 | 視頻編輯 | 中國·廈門 |
| 11 | Higgsfield | Higgsfield | 視頻編輯 | 美國·舊金山 |
| 12 | VEED.IO | Veed | 視頻編輯 | 英國·倫敦 |
| 13 | PixVerse | 愛詩科技 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 14 | Mirage | Captions | 視頻生成 | 美國·紐約 |
| 15 | 即夢AI | 抖音 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 16 | 萬興喵影 | 萬興科技 | 視頻編輯 | 中國·深圳 |
| 17 | InVideo | InVideo | 視頻編輯 | 美國·舊金山 |
| 18 | OpusClip | OpusClip | 視頻編輯 | 美國·舊金山 |
| 19 | Vidu | 生數(shù)科技 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 20 | Hula | Prequel | 視頻生成 | 美國·紐約 |
| 21 | Topaz Studio | Topaz Labs | 視頻編輯 | 美國·達拉斯 |
| 22 | 通義萬相 | 阿里巴巴 | 視頻生成 | 中國·杭州 |
| 23 | SkyReels | 昆侖萬維 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 24 | Hedra | Hedra | 視頻生成 | 美國·紐約 |
| 25 | 智小象 | 智象未來 | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 26 | 智影 | 騰訊 | 視頻生成 | 中國·深圳 |
| 27 | Animon | CreateAI | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 28 | Colossyan | Colossyan | 視頻生成 | 英國·倫敦 |
| 29 | 清影 | 智譜AI | 視頻生成 | 中國·北京 |
| 30 | Arcads AI | Arcads?AI | 視頻生成 | 法國·巴黎 |
| 2025.11 DBC/CIW/eNet16 | ||||
去年初，AI視頻領(lǐng)域還只是少數(shù)技術(shù)先驅(qū)的探索樂園，如今已變成科技巨頭與初創(chuàng)企業(yè)角逐的競技場。
從Sora2、快手可靈到谷歌Veo 3，全球AI視頻生成模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，語義響應(yīng)、畫面質(zhì)量和動態(tài)流暢度都有了質(zhì)的飛躍。
然而，一面是技術(shù)的快速迭代，一面是商業(yè)化的艱難探索。這個被資本熱捧的賽道，正在經(jīng)歷著自己的成長煩惱。
美國技術(shù)先行，中國應(yīng)用引領(lǐng)
2025年的AI視頻賽道，呈現(xiàn)出鮮明的中美雙軌競爭態(tài)勢。
美國廠商如谷歌和OpenAI，更專注于底層技術(shù)的跨越和通用能力的構(gòu)建。谷歌Veo3實現(xiàn)了視頻與音頻的原生集成與同步，這代表了其在多模態(tài)理解方面的深度探索。OpenAI則致力于探索基于一句提示詞生成多鏡頭、角色一致且具敘事連貫性的長視頻。定價策略也采用高端專業(yè)路線，明確其定位為面向?qū)I(yè)創(chuàng)作者和影視工業(yè)的工具。
國內(nèi)企業(yè)則憑借極快的產(chǎn)品化速度與迭代能力，精準對接用戶需求，在技術(shù)上通過算法創(chuàng)新不斷優(yōu)化推理成本；在商業(yè)模式上普遍采用“免費+積分+低價會員”的組合策略，快速吸引并沉淀大規(guī)模用戶，為產(chǎn)品迭代與市場擴張?zhí)峁┝藞詫嵒A(chǔ)。今年1月～5月，快手可靈系列產(chǎn)品使用份額便已超過30%，超越了Runway（23.6%）和Veo-2（16.6%），這一成績距離其上線也僅僅過去一年。
對于國內(nèi)企業(yè)而言，最大的優(yōu)勢便是全球最龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶市場和極其活躍的內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)。這為AI視頻應(yīng)用提供了絕佳的試驗場和反饋池，推動技術(shù)在實踐中快速迭代優(yōu)化。
商業(yè)化困境與突破
盡管技術(shù)不斷突破，但AI視頻生成領(lǐng)域仍面臨著“叫好不叫座”的尷尬局面。表面繁榮的市場數(shù)據(jù)背后，是尚未成熟的商業(yè)模式。
B端市場以降本增效為核心，但對專業(yè)創(chuàng)作者而言，AI生成視頻遠沒有看起來那么便宜。一致性是當前最大的痛點，給定相同的提示詞、參考圖片或視頻輸入，模型需要能輸出一致的場景和風格，但在實際使用中，AI的輸出效果極不穩(wěn)定。
以1集1分鐘的短劇為例，使用可靈或谷歌Veo3，生成5秒視頻約需4元，10秒視頻則需8元。但需要反復嘗試才能生成理想結(jié)果，1分鐘短劇光是算力支出就要數(shù)千元，還不包括人力、時間成本等投入。
C端市場則面臨同質(zhì)化競爭與用戶體驗瓶頸。C?端用戶對零門檻生成的興趣較高，但同質(zhì)化內(nèi)容容易導致用戶留存率下降，續(xù)費率偏低(可靈AI為40%)，商業(yè)化變現(xiàn)難以形成規(guī)模的同時，免費或低價模式亦難以為繼。盡管部分平臺嘗試通過模板化工具降低使用門檻，但個性化表達受限，難以滿足多樣化創(chuàng)作需求，尚未形成可持續(xù)的生態(tài)閉環(huán)。
盡管前路遇阻，但行業(yè)仍在積極探索突破路徑。社交和短劇成為AI視頻最先找到落地場景的兩個領(lǐng)域。
OpenAI發(fā)布的Sora 2模型和同名社交應(yīng)用，上線不到5天即突破100萬下載量。其獨創(chuàng)的“Cameo”功能支持用戶創(chuàng)建自己的虛擬形象并將其嵌入任意虛擬場景，實現(xiàn)真實人物與AI世界的融合。這種將AI創(chuàng)作與社交互動深度融合的產(chǎn)品設(shè)計，為AI視頻提供了新的想象空間。
短劇堪稱當下又一熱門賽道。短劇篇幅短小精悍、情節(jié)簡潔明晰、類型相對固定，這使得AI大模型能夠以短平快的模式，迅速完成畫面、配音以及特效的生成工作，使得AI視頻成為行業(yè)降本增效、釋放創(chuàng)意生產(chǎn)力的重要抓手。例如首部付費AI短劇《興安嶺詭事》投入約60萬元制作成本，便順利完成了11集內(nèi)容的制作，上線不足21小時播放量即破千萬。
結(jié)語
隨著行業(yè)的深入發(fā)展，AI視頻競爭正在從單純的技術(shù)參數(shù)比拼，轉(zhuǎn)向更深層次的生態(tài)構(gòu)建。這意味著，AI視頻已從一個純粹的技術(shù)命題，演進為一場技術(shù)、生態(tài)與商業(yè)模式的全方位較量。其真正的奇點，或許不在技術(shù)突破的瞬間，而在找到與現(xiàn)實需求對接的最佳契合點。
（文/卡卡）
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