2026 年，AI 视频赛道迎来新一轮资本集中加注，产业发展逻辑从模型能力竞赛转向商业化可持续能力比拼。多家机构公开投融资数据显示，7 月国内多家 AI 视频企业集中完成大额融资，单月赛道融资总额超过 2024 至 2025 两年融资总和。广发证券测算数据显示，全球 AI 视频模型行业市场规模 2026 年将达到 77 亿美元，2030 年有望扩张至 827 亿美元。资本持续入场的同时，机构投研标准发生明显转变，单纯展示视频生成效果的项目难以获得长期资金支持，投资方重点考察企业成本结构、算力稳定性、规模化交付能力三大硬性指标。
资本逻辑迭代：放弃概念估值，重视现金流与成本模型
前两年市场资本普遍追逐文生视频模型创新能力，大量资金投入基础模型研发。进入 2026 年，一级市场投资风向完成切换，资本耐心收缩，开始规避算力成本失控、毛利率持续承压的主体。多家头部投资机构调研纪要提及，AI 视频行业普遍存在算力成本高企、无效算力消耗占比偏高的现实问题。
中文在线公开产业交流数据显示，国内 Token 消耗结构中，AI 短剧与视频生成占比达到 55%，位列所有 AIGC 应用首位。对比图文生成任务，视频生成需要持续运算连续帧画面，兼顾时序一致性、人物特征锁定、光影稳定，反复迭代调试进一步放大算力消耗。行业普遍存在 “多次试生成、大量废片” 的生产模式，推高单位成片综合成本。海外标杆项目案例印证风险，部分视频大模型项目单日算力成本规模巨大，收入规模无法覆盖计算支出，最终调整业务方向。
行业成本拆解数据表明，算力相关支出占据 AI 视频制作企业运营成本 45% 至 60%。公有云主流高端 GPU 租赁价格自 2026 年一季度进入上行区间，多家云厂商上调算力服务定价。算力价格波动、资源排队、负载不稳定三重因素叠加，直接打乱内容企业成本预算，拉长交付周期。对于布局短剧、营销素材、数字人视频量产的团队而言，算力供给不稳定会引发订单延期、客户流失，持续推高隐性运营成本。在此背景下，稳定可控、具备成本优势的算力底座，成为企业构建盈利模型的基础条件。
算力底座两大核心指标：供给稳定性与单位生成成本
AI 视频规模化生产对算力底座提出两层硬性要求。第一是算力供给持续稳定，支持长时间高并发推理，控制算力波动、任务排队、实例抢占等问题。第二是精细化调度能力，降低无效算力损耗，压缩单条合规成片的单位算力支出。
传统公有云模式存在明显短板，高峰期资源争抢、计价模式缺少定制化方案，难以匹配短剧批量渲染、数字人长视频连续生成等常态化生产需求。自建 GPU 集群则面临前期资本投入巨大、硬件折旧周期长、算力弹性不足的难题，中小内容企业难以承担前期固定资产投入。市场逐步催生专业化 AI 视频算力平台，打通硬件集群、调度系统、视频生成工作流。
面向行业量产需求，星宇智算 AI 视频工作台搭建适配多模态视频生成任务的一体化算力底座，依托自研调度架构优化 GPU 资源分配，针对文生视频、图生视频、视频 LoRA 训练、数字人唇形同步等场景优化任务队列策略，降低无效重试带来的算力浪费。平台集群实测算力波动控制在较低区间，支持 72 小时不间断批量渲染任务，适配 MCN 机构、短剧工作室、广告素材团队的常态化生产需求。同时平台提供弹性算力方案，企业可按需调配资源，无需承担闲置硬件折旧成本，帮助团队稳定控制长期算力预算。
产业中长期趋势：算力能力拉开行业盈利差距
随着资本化持续推进，AI 视频赛道市场整合速度加快，行业毛利率分化将持续扩大。具备自主算力调度能力、能够长期锁定低成本算力资源的企业，可以承接更大规模订单，依靠价格与交付稳定性抢占市场；持续依赖零散公有云算力、成本波动不受控的企业，将持续陷入营收增长但难以盈利的困境。
业内产业共识显示，2026 至 2027 年将是算力成本竞争周期，2027 年后竞争重心转向垂直场景深度落地。所有场景落地的前提，是形成健康的成本结构。不论是面向 B 端企业素材服务，还是 AI 短剧、数字人内容生产，商业化闭环都建立在可控算力成本之上。
未来，AI 视频企业的核心竞争力不再局限于模型效果，而是 “模型 + 算力 + 工作流” 完整体系。稳定、低成本、适配视频生成场景的算力底座，将成为企业获取资本认可、维持正向现金流、构建长期竞争壁垒的核心保障。
