大厂勿盲目扎堆视频大模型：AI商业化的核心方向究竟是什么？

Sora虽已落幕，但其影响仍在中国持续发酵。

3月24日，OpenAI彻底关闭了Sora，原因很明确——据风投机构a16的数据显示，该产品30天留存率仅1%，60天留存率更是归零。

这个两年前曾被视为“AI视频时代iPhone时刻”的产品，最终被OpenAI定义为“支线任务”。

应用主管Fidji Simo在内部会议上态度坚决：公司不能被次要项目分散精力，必须全力聚焦企业服务与编程领域。

然而在国内，几乎所有知名大厂都在加速涌入这条Sora已证明走不通的赛道。

过去两个月，行业动态密集：字节Seedance 2.0爆火后一个月内三次涨价；快手可灵3.0登上Artificial Analysis全球榜首；阿里先推出Wan2.7-Video，后又匿名投放HappyHorse并占据榜单前列；昆仑万维发布SkyReels V4；爱诗科技获得3亿美元融资；B站、腾讯，甚至米哈游创始人蔡浩宇也都在筹备或加入视频生成模型领域……

近日，阿里的HappyHorse确认将于4月30日开放API，即梦也刚上线视频创作Agent“小章鱼”Octo。仅字节内部，从即梦到小云雀短剧Agent，视频生成产品线已形成完整体系。

HappyHorse官网截图

市场看似热闹，但背后可能暗藏危机：这条赛道正在重蹈2024年大语言模型“百模大战”的覆辙，结局或许更糟。

先看商业化的真实数据。

目前国内唯一真正实现付费模式的视频大模型是快手可灵，ARR超3亿美元，看似亮眼——但其中70%来自海外，70%来自个人订阅用户。

也就是说，国内市场和B端客户这两个具有规模潜力的业务，实际需求远没那么大。

Seedance 2.0虽引爆了漫剧、AI短剧市场，字节漫剧日消耗突破7000万元，但背后是即梦一个月三次涨价、取消新用户折扣、积分减半，若想使用真人效果还需签订500万元保底协议。不少报道指出，中小企业已被劝退。

AI漫剧

这并非健康的市场成长，而是算力受限下通过涨价筛选客户的现象。

视频生成的算力消耗是文本生成的数千倍。据机构测算，Sora每天运营成本达1000万至1500万美元，年化成本54亿美元——这还是在OpenAI拥有全球顶级算力资源的前提下。

国内厂商情况也不乐观，即梦上线后用户排队数小时是常态，即便开通499元月费的高级会员也要等待3小时以上；快手财报也承认，可灵的推理算力投入导致资本支出预算较年初翻倍。

算力是当前视频大模型赛道的刚性瓶颈。

当所有大厂同时向视频生成领域投入资源，争夺的是同一批GPU。实际上，Sora最终被叫停，也与内部其他部门对其占用过多算力的不满有关，此前的人事风波本质上也与算力资源争夺相关。

每多一家公司加入视频大模型赛道，就意味着这些算力无法用于底层模型能力提升、编程工具开发、Agent技术研发——而这些才是当前AI最明确的商业化方向和技术演进路径。

Anthropic未涉足视频生成，而是将所有资源集中在编程和企业服务上，Claude Code在编程市场占据54%的份额，年化收入超25亿美元——这一选择直接促使OpenAI砍掉Sora，回头追赶。

Claude Code

对比之下，国内大厂是否该思考：真的需要从头训练一个视频大模型吗？

阿里的案例很有代表性。

ATH事业群内部同时推进通义万相和HappyHorse两条视频模型线，一条走开源路线，一条主打商业化，“内部赛马”看似有战略纵深。

但对阿里而言，投入大量战略资源的千问在各领域未能对豆包形成威胁，而进入字节更擅长的视频领域，短时间内很难在跑分之外产生实质竞争压力。多线出击反而可能浪费资源。

更需警惕的是版权风险。

Seedance 2.0上线不到一个月，就收到美国电影协会和六大好莱坞制片厂的停止侵权函，随后出现明显的“降智”现象；红果也因AI短剧侵权问题下架相关内容……

AI短剧《桃花簪》侵权争议

这些只是冰山一角——视频生成模型的训练数据合规性问题，远比文本模型复杂，一旦进入大规模商业化阶段，法律风险将呈指数级增长。

艾瑞咨询预测，2026年中国AI视频生成市场规模有望突破200亿元。200亿看似可观，但短剧市场规模已有上千亿。

更不用说国内云计算市场规模已超万亿，企业级AI服务市场也是千亿级别。视频生成充其量是一个垂直场景，并非能承载所有大厂战略野心的主赛道。

当然，视频生成并非没有价值。

可灵的商业化成绩证明该方向有真实需求，字节推动漫剧市场爆发也说明AI正在改变内容产业的成本结构。

剧集《太平年》AI辅助生成画面

但有价值与值得所有人一拥而上是两回事。

就目前远未实现规模效应、甚至可能永远无法实现规模效应的AI生成领域而言，精细化的AI视频大模型除了能短暂引发舆论关注和创作焦虑，真正的商业前景并不清晰。

因此，与其在视频生成赛道争夺不确定的未来，不如将资源投向更确定的方向：持续提升底层模型能力、打磨编程工具、推动Agent在企业场景的深度落地——这些事情或许不够吸引眼球，不会在社交媒体刷屏，但它们才是AI商业化的真正主线。

OpenAI砍掉Sora的决定，其实为所有人厘清了一个问题：在算力受限的现实中，选择不做什么，比选择做什么更重要。

本文来自微信公众号“壹娱观察”（ID：yiyuguancha），作者：HAL，36氪经授权发布。

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