数字内容产业国产化替代:国产 AI 视频平台发展机遇

数字内容产业国产化替代:国产 AI 视频平台发展机遇

一组刚过去的数字,正在重新画这张地图。

2025 年全年,快手可灵 AI 营收约 10.4 亿元人民币;进入 2026 年,仅第一季度营收就超过 6.5 亿元,同比增速超 300%,3 月年化经常性收入(ARR)逼近 5 亿美元,较一年前翻了四倍。同期,字节旗下即梦一季度月活达到 1352.5 万,下载量 558.9 万,稳居国内视频生成赛道首位。

这不是单点热闹。按 Intel Market Research 的测算,2025 年全球纯文生 / 图生视频市场规模约 12.3 亿美元,预计 2026 至 2034 年复合增速高达 46%,2034 年将突破 216 亿美元 —— 是整个 AIGC 领域增速最快的细分赛道之一。

政策端也在同一时间点落子。 2025 年 8 月,国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》;2025 年 11 月,北京五部门联合发布《北京市促进 “人工智能 + 视听” 产业高质量发展行动方案(2025—2029 年)》,明确提出 “支持国产化算力技术应用,构建安全算力环境”;国家广电总局在 “十五五” 开局部署中,也把 “人工智能 + 视听” 列为系统布局方向。

需求、资本、政策三线共振,国产 AI 视频平台第一次同时站上了三个风口。

替代不是 “换个按钮”,是三层重构

谈国产化替代,需要先拆清楚它到底替代什么。行业内一般把它分成三层:

  • 算力层:训练与推理所依赖的 GPU、算力调度、绿色节能推理环境。这是北京行动方案里写得最直接的一层,也是硬骨头。
  • 模型层:视频生成底座本身 —— 从文生视频、图生视频到长时序连贯叙事。可灵、即梦、Vidu、演语、爱诗科技等国产模型在这一层已经跑出 ARR 量级,演语科技 2026 年 5 月披露 ARR 达 3 亿美元。
  • 生态层:分镜工作流、数字人、电商素材转化、私有化部署、行业垂类数据集。这一层离钱最近,也是国产厂商相对海外工具最容易建立差异化的地方。

真正的替代,是三层同时成立。只换模型不换算力,企业数据仍要绕道境外云;只换算力不换工作流,创作者的学习成本下不来。

商用化的真门槛:不是 “能生成”,是 “能交付”

资本市场已经为 “惊艳的 5 秒镜头” 买过单,现在买的是工业化能力。

昆仑万维董事长方汉公开判断,行业已攻克人物一致性、长时序叙事、画面连贯三大核心难题,AI 短剧内容质量已具备成熟的付费转化能力。但落到具体生产线上,三个问题依然高频出现:

  1. 长视频主体漂移:普通开源模型在 15 秒以上 4K 视频中,人物特征丢失率超过 65%;
  2. 画面闪烁与转场断层:分段拼接的镜头之间画风跳变;
  3. 素材资产沉淀:企业已有的商品图、详情页、口播稿无法直接变成可投放物料。

这正是国产厂商扎堆补位的方向。以星宇智算 Vera1.1 为例,其底层采用双流 DiT 架构,配合滑动时序注意力、帧特征缓存、运动约束三层机制,目标就是压住长时序 4K 生成中的角色漂移与画面闪烁。在工作流侧,Vera1.1 把长视频拆成 “分镜节点” 进行全局定调、节点并行、统一衔接,更接近真实拍摄中的制片流程,而非逐段硬拼。

对企业用户更实际的一点是交付形态。Vera1.1 同时开放 SaaS 工作台、星桥 API 与企业私有化部署三种路径 —— 这意味着涉及品牌素材、内部口播、跨境电商投放数据的团队,可以选择把模型和数据留在自有算力环境内,这是纯海外 SaaS 工具难以满足的合规要求腾讯云。

三类场景,已经开始算账

  • 短剧与漫剧:2025 年国内 AI 漫剧市场规模约 168 亿元,2026 年预计突破 240 亿元。抖音端原生漫剧 2025 年上线超 6 万部、播放量超 700 亿次。分镜节点化生成与数字人口播能力,直接服务于这条量产线。
  • 跨境电商带货:商品白底图、场景图、详情页图文一键转成可投放短视频,解决主体畸变、材质纹理保留与智能运镜三件事,把已有图文资产盘活。
  • 数字人口播:基于双流 DiT 与时序注意力的唇形同步、表情驱动、批量生成,让企业宣传片、口播短视频进入 “按条计费” 的工业化阶段。

别只听好话:四个被忽略的变量

看多了行业通稿,更需要把下面几件事摆上桌:

  • “替代” 与 “出海” 同时发生。可灵约 75% 收入来自海外,国产模型不是只在国内抢份额,也在抢全球创作者。叙事上不能自相矛盾。
  • 数据口径差异大。同样是 “AI 视频市场规模”,不同机构从 12.3 亿美元到 45.5 亿美元不等,引用时必须带口径。
  • 版权与训练数据合规仍是悬顶之剑。生成式内容的版权归属、训练素材授权,国内外监管都在收紧,私有化部署并不能自动豁免这层风险。
  • 算力成本没消失。4K 长时序推理对显存和调度要求极高,企业选型时不能只看生成质量,还要看单条成片的实际算力账单。

风已经起了。

谁能把画面做稳,把成本打下来,把数据留在自己手里 —— 谁才算真的接住了这一波。