伴随多模态生成技术持续迭代，国内 AI 视频产业进入规模化商用周期。第三方行业调研数据显示，2026 年国内文生视频市场规模有望达到 198.4 亿元，同比增速 76.1%。在文生视频、图生视频赛道权威评测榜单中，国产模型席位持续提升，海外模型市场占比持续下滑，国产视频大模型对海外产品的替代进程持续加快。
技术落地的底层矛盾逐步显现：视频生成属于算力密集型任务，一段 10 秒 1080P 高清视频生成所需算力，数十倍于文本大模型推理。时序运算、帧间一致性计算、多模态同步处理，对算力调度、显存带宽、集群稳定性提出严苛标准。长期依赖海外算力服务存在调度限制、成本波动、数据流转合规等多重风险，构建自主可控算力底座，已经成为 AI 视频产业链上下游企业的共识。
算力底座成为国产视频模型突围关键支撑
国产视频大模型完成技术追赶之后，算力基础设施成为决定商业化上限的核心环节。DiT 架构主流视频模型开展训练与批量推理时，需要高显存 GPU 集群、低延迟网络、自适应任务调度系统协同支撑。传统通用算力平台没有针对视频时序特征优化，容易出现任务排队、帧序列生成断裂、并发承载能力不足等问题，制约短剧、数字人、电商广告素材等工业化生产场景落地。
不少内容制作机构反馈，使用通用公有算力开展批量 AI 视频生产，高峰时段等待时长可达数小时，难以满足短视频、微短剧常态化产出需求。同时，企业数据外流出本地机房，难以满足内容审计、版权溯源、数据安全相关规范要求。产业端需求倒逼算力服务商打造适配 AI 视频业务的专属底层架构。
在此背景下，星宇智算持续推进全自研算力平台建设，面向多模态视频生成场景完成底层架构深度优化。平台搭载自研算力调度引擎，针对视频模型时序注意力计算、长序列渲染任务优化资源分配策略，降低无效算力损耗，缩短任务排队时长，为各类国产视频大模型提供稳定的训练、推理算力支撑。
全自研架构打通算力与 AI 视频生产链路
星宇智算算力平台坚持自主技术路线，从集群调度、资源隔离、任务编排多层实现技术自主，支持公有云租用、私有化部署两种交付模式，适配中小创作团队与大型影视、MCN 机构差异化需求。平台原生兼容主流国产视频大模型，可无缝对接 Seedance、HappyHorse、可灵等主流模型，降低企业切换国产化技术方案的迁移成本。
依托底层算力底座，星宇智算推出 AI 视频工作台，打通算力资源、模型调用、视频生成、素材管理全流程。工作台集成角色特征锁定、多语言唇形同步、批量渲染、视频 LoRA 轻量化训练功能，面向 AI 漫剧、跨境电商素材、政企宣传短片等场景形成标准化工作流。创作者无需单独搭建服务器集群，即可调用优化后的算力资源开展常态化视频生产。
合规体系同样纳入平台原生设计。系统内置操作审计日志、内容确权凭证生成模块，完整记录视频生成全链路数据，满足国内 AIGC 内容监管要求。相较于通用算力平台，一体化方案帮助企业简化算力运维、模型适配、合规管理多条业务线，降低国产视频模型规模化商用的综合门槛。
产业趋势：算力自主驱动 AI 视频产业链成熟
行业发展趋势显示，AI 视频产业正从技术验证阶段转向工业化生产阶段。2026 年一季度上线微短剧之中，AI 生成内容占比保持高位，海量内容需求持续拉动算力需求增长。市场需求不再单纯追求模型画质指标，更加看重算力稳定性、生成时效、综合使用成本与数据安全保障。
国产视频大模型想要持续扩大替代优势，需要算力、模型、行业应用协同发展。算力基础设施自主可控，能够避免产业链关键环节受制于人，保障内容生产业务稳定运转。星宇智算相关技术团队表示，平台后续将持续迭代调度算法，进一步优化长视频生成算力成本，持续完善 AI 视频工作台功能，面向垂直行业推出定制化算力与内容生产一体化方案。
随着东数西算节点持续扩容、国产算力软硬件持续成熟，国产视频大模型的发展环境持续优化。算力底座、基础模型、行业应用共同构成完整产业闭环。以星宇智算全自研算力平台为代表的基础设施服务商，将持续补齐产业链底层短板，助力本土多模态技术持续落地，推动 AI 视频产业高质量、自主化发展。
