爭造AI時代剪映:國產(chǎn)Sora的生態(tài)暗戰(zhàn)與商業(yè)黎明
內容/劉萍
編輯/一白
校對/詠鵝
當DeepSeek用1/10算力實現(xiàn)GPT-4級別性能時,這個信號值得所有文生視頻從業(yè)者深思:中國AI創(chuàng)新不應趨于技術復刻,而是要構建原創(chuàng)技術范式。真正的破局點或在于“場景定義技術”的創(chuàng)新路徑。當技術研發(fā)深度融入產(chǎn)業(yè)需求時,中國公司完全可能開辟出超越Sora范式的新賽道。正如大模型領域涌現(xiàn)的MoE架構創(chuàng)新,文生視頻的下一輪突破,或誕生于技術與產(chǎn)業(yè)需求的化學反應之中。
今年春節(jié),DeepSeek火遍全球。上一次大模型引發(fā)如此震動,還是OpenAI發(fā)布Sora時。
2024年2月15日,OpenAI的文生視頻模型Sora橫空出世,憑借其逼真的效果、復雜的鏡頭轉換、以及最長可達1分鐘的視頻生成時長,瞬間在全球引發(fā)熱潮。這一突破也引得國內廠商緊急入場,快手可靈、字節(jié)即夢、阿里通義萬相、騰訊混元等文生視頻模型接踵而至,背后亟待開掘的是如剪映般超8億月活和近百億營收的商業(yè)空間。
然而卷了一年后,廠商們依舊是互聯(lián)網(wǎng)時代“小步快跑,試錯迭代”的產(chǎn)品思維。近期快手可靈發(fā)布1.6版本,語義理解、文本響應度等功能有所提升,收費規(guī)則沒變;時隔一月,阿里云發(fā)布通義萬相2.1,在大幅度復雜運動、物理規(guī)律遵循、藝術表現(xiàn)等層面全面提升,首創(chuàng)生成漢字視頻……
DeepSeek只用少量GPU和低廉的部署成本實現(xiàn)媲美OpenAI效果的解題思路,或許能為文生視頻廠商提供解決困局和改變競爭維度的樣本參考。
如果說2024年,文生視頻廠商完成了從0到1的初步探索,在AIGC技術日新月異的發(fā)展節(jié)奏與大廠激烈競逐的浪潮中,2025年將背負的是從1到10乃至100的期待。誰將成為引領新一輪文生視頻風潮的先鋒?誰又將出現(xiàn)在自家大廠失敗產(chǎn)品的盤點名單之上?
Part.1
技術路線共識下的創(chuàng)新困境
追趕者難破時長魔咒
當OpenAI在2024年2月15日向世界展示Sora時,這個能生成60秒高質量視頻的AI模型不僅重新定義了文生視頻的行業(yè)標準,更在無意間為中國AI賽道劃定了技術追趕的坐標系。
傳統(tǒng)U-Net架構需要完整圖像的前后向傳播,而Sora基于Transformer的patch訓練機制可將計算成本降低40%以上。這種效率提升讓國內廠商在算力受限的環(huán)境下看到了希望——正如DeepSeek用1/3的GPU資源實現(xiàn)GPT-4水平的語言模型,文生視頻領域似乎也存在類似的“捷徑”。
從快手可靈到阿里通義萬相,從字節(jié)即夢到騰訊混元,國內廠商集體開啟了一場名為“復刻Sora”的技術軍備競賽。
可是,雖然國內廠商已掌握Sora的技術核心DiT架構(Diffusion+Transformer)的基礎原理,但這并不意味著他們能順利復制出國產(chǎn)Sora,關鍵差距在于技術體系的完整性。畢竟技術路線以外,Sora未披露的技術細節(jié),諸如參數(shù)規(guī)模、算法設計等關鍵技術環(huán)節(jié)仍存在代際差距。
相比難以突破的算力、算法和數(shù)據(jù)三大核心難關,國內各廠商的主要比拼指標圍繞時長、視頻的分辨率等展開。
而這場始于技術路線模仿的追逐戰(zhàn),也在經(jīng)歷近一年的發(fā)展后,逐漸顯露出更深層的創(chuàng)新困境。清華系AI公司瑞萊智慧RealAI、螞蟻集團和百度聯(lián)合孵化的生數(shù)科技,去年4月底就攜文生視頻模型Vidu亮相,號稱能生成最長為16秒的視頻,但7月末正式上線時,視頻時長卻僅有4秒和8秒兩種選擇。
智譜AI在去年7月發(fā)布了文生視頻清影(Ying),底層技術也沿用了DiT架構,可生成的視頻最長僅有6秒,11月增加至10秒。從清華系RealAI的16秒承諾縮水至實際8秒輸出,到智譜AI清影模型從6秒艱難爬升至10秒,國產(chǎn)模型始終困在"秒級"競技場。
即便頭部玩家快手可靈通過"續(xù)寫"功能實現(xiàn)3分鐘拼接視頻,其單次生成仍停留在10秒門檻。這種困境在Sora Turbo正式版發(fā)布后更顯諷刺——OpenAI主動將時長壓縮至20秒,暗示首秀的1分鐘視頻實為精心剪輯之作。
在生成式AI領域,技術路線的透明度與實現(xiàn)能力之間存在巨大鴻溝,也揭示了一個殘酷現(xiàn)實:單純的技術路線模仿難以突破物理模擬、時空連續(xù)性等核心難題。就像當年國產(chǎn)芯片遭遇的“制程追趕悖論”,文生視頻領域同樣面臨“參數(shù)堆砌效率遞減”的困局。
而當整個行業(yè)陷入同質化競爭的泥潭時,所謂技術突破往往淪為參數(shù)調優(yōu)的數(shù)字游戲。
Part.2
數(shù)據(jù)荒與技術倫理
構建生態(tài)壁壘的雙重挑戰(zhàn)
如果說技術路線是看得見的戰(zhàn)場,那么數(shù)據(jù)爭奪就是水面下的暗戰(zhàn)。2024年9月愛奇藝起訴MiniMax的版權糾紛,揭開了大模型訓練的暗箱——“數(shù)據(jù)荒”。
算法、算力和數(shù)據(jù)是支撐AI文生視頻模型運行的核心三要素,也是決定技術突破的基礎。
數(shù)據(jù)是模型訓練的原材料,訓練數(shù)據(jù)越多,模型越強大。沒有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來源,大模型的訓練無從談起。經(jīng)過“百模大戰(zhàn)”,高質量數(shù)據(jù)已變得越發(fā)昂貴且稀缺。
強如OpenAI也難逃“數(shù)據(jù)荒”的困境。
2023年,OpenAI因擅自使用媒體數(shù)據(jù),惹惱了歐美主流媒體,最終拿錢消災,與Politico、《時代》、《金融時報》等簽訂了付費協(xié)議。同年5月,OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼公開承認,AI公司在不久的將來會耗盡互聯(lián)網(wǎng)上所有的數(shù)據(jù)。
去年8月,OpenAI被超過100位YouTube主播集體訴訟,指控其擅自轉錄數(shù)百萬個YouTube 視頻來訓練大模型。OpenAI的前任CEO Mira在采訪中被問及是否拿YouTube的視頻訓練Sora,Mira拒絕了回答。
當互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)即將耗盡,擁有私有數(shù)據(jù)池的平臺便擁有了護城河。相信這也是快手、字節(jié)、阿里、騰訊等擁有長短視頻平臺產(chǎn)品的廠商,爭相入局的原因之一。
快手、抖音這樣的短視頻平臺,天然擁有數(shù)據(jù)資源稟賦,多年來積攢了巨量、豐富的視頻數(shù)據(jù);阿里旗下的優(yōu)酷,為國內三大視頻平臺之一,坐擁高質量的視頻資源。
谷歌的文生視頻模型Veo2被認為比Sora還強大,暫且不分析復雜的技術問題,光是谷歌涌有YouTube,就比OpenAI少了許多數(shù)據(jù)來源煩惱。
當技術水平尚處于統(tǒng)一競爭維度,都未能打破算力、算法和數(shù)據(jù)禁錮,文生視頻賽道的競爭也開始演變?yōu)槠脚_級生態(tài)系統(tǒng)的對抗。
Part.3
商業(yè)化前哨戰(zhàn)
從流量狂歡到價值沉淀的路徑探索
槍戰(zhàn)片版《甄嬛傳》,武打劇類《紅樓夢》,大熊貓做家務……在快手、抖音、小紅書等社交平臺,這些“魔改”、創(chuàng)意十足的小視頻播放量屢創(chuàng)新高。
雖然創(chuàng)作者已經(jīng)率先分得流量甜頭,但與通用語言大模型的商業(yè)化歷程類似,留給文生視頻的發(fā)育時間注定不會太久。
2025年,文生視頻勢必要經(jīng)歷從技術崇拜到商業(yè)理性的范式轉換。
參考行業(yè)基準線Sora Turbo的訂閱制收費模式,每月20美元可生成50個視頻。具體而言,月收費20美元的ChatGPT Plus用戶可直接使用Sora,但每月最多生成50個480p視頻或更少的720p視頻,時長為5秒。月收費200美元的ChatGPT Pro用戶,能享受更多的視頻生成數(shù)量和更高的分辨率,時長達20秒。
而中國廠商正在積極探索更具本土特色的變現(xiàn)路徑?焓痔峁┟赓M額度,并設置了收費梯度,月費分為66元、266元和666元三檔。用戶每次登錄能免費獲得一定數(shù)量的靈感值,消耗完需要開通會員獲取靈感值,才能繼續(xù)生成視頻。
或許是出于促進內容生態(tài)繁榮的需求,2024年10月18日,快手可靈啟動了首期“未來合伙人計劃”,推出一站式AIGC生態(tài)合作平臺,幫助創(chuàng)作者降低創(chuàng)作門檻。但這種2C模式面臨雙重挑戰(zhàn):個人用戶付費意愿天花板明顯,而專業(yè)創(chuàng)作者受制于平臺流量管控策略。
因AI視頻容易引發(fā)版權糾紛,且若平臺充斥太多AI視頻,會引起用戶反感,進而影響社區(qū)生態(tài)。為此廠商們也在積極探索更多變現(xiàn)路徑以求破局。
抖音和博納合作了AI科幻短劇《三星堆:未來啟示錄》;快手聯(lián)合賈樟柯、李少紅等9位知名導演,依托可靈制作出品9部AIGC電影短片。但具體收益如何還有待考證。
除影視合作外,電商也是B端商業(yè)化的重要試驗田。如阿里面向平臺商家開放專屬圖生視頻,推動營銷落地;可靈將部分內測名額給了遙望科技等MCN機構,以加速技術的應用與推廣。
這些探索揭示出新的價值邏輯——當技術競賽陷入僵局,場景化落地能力加速賽程推進。
Part.4
行業(yè)終局思考
走出OpenAI的范式“陰影”
DeepSeek用MoE架構突破算力瓶頸,文生視頻領域同樣需要架構級的變革。
多模態(tài)大模型與神經(jīng)渲染的結合,量子計算對擴散模型的加速,甚至是腦科學啟發(fā)的認知架構,這些前沿探索雖然風險巨大,卻是打破同質化競爭的唯一出路。
當技術突破、數(shù)據(jù)生態(tài)與商業(yè)落地形成正向循環(huán),中國AI企業(yè)才能真正構建起自己的護城河。
在這場虛實交織的競賽中,最后的贏家不會是某個技術參數(shù)的保持者,而是那些能重新定義視頻生成與物理世界關系的規(guī)則制定者。
正如智能手機革命不僅是通信工具的升級,文生視頻的終極價值,在于創(chuàng)造人類認知與數(shù)字世界交互的新范式。這條路注定漫長,但正是這種超越短期功利的堅持,才能孕育出真正改變世界的創(chuàng)新力量。
原文標題 : 爭造AI時代剪映:國產(chǎn)Sora的生態(tài)暗戰(zhàn)與商業(yè)黎明

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