从短剧到电影，AI视频生成大模型竞速破局：成本0.44元/秒的行业变局

据行业观察

2026年的AI视频领域，没有因为一款头部模型的暂停服务而降温，反而迎来了更迅猛的行业渗透。

今年春节过后，真人拍摄的短剧开机量出现断崖式下滑，AI正在快速重塑视频生产行业的格局。

资本市场已经将AI视频生成能力，视作重新评估相关企业价值的核心指标。2026年开年以来，国内AI视频赛道玩家动作频频，行业的成本和技术双双来到临界点，同时大量刚需场景正在承接这些技术应用，形成了商业上的正向循环。

从当前的应用情况来看，营销广告、影视娱乐两大行业贡献了七成以上的市场份额，其中微短剧和网络短剧是落地最快的试验场。2026年第一季度，全行业上线的AI生成微短剧约12.2万部，同比增长超过95%。一场关于新旧生产力量交替的故事正在悄然展开。

国产模型加速补位，开启商业化竞速

两个月前，曾红极一时的Sora被暂停服务。作为当前最消耗算力的AI任务之一，视频生成的单次生成成本远高于文本或图片，用户越多，亏损反而越大。

但这并不代表AI视频赛道出现了问题：Sora面向的更多是前来尝鲜的C端用户，而随着AI视频大模型更新迭代加速、价格持续下行，B端市场的AI应用正在逐步深入。

“从短剧到电视剧再到电影，所有人都已经开始在用了。”北京理工大学与中央戏剧学院双聘教授邹晶晶表示，此前电影导演对细节把控严苛，但Seedance 2.0和HappyHorse推出后，“连最挑剔的那批人也觉得可以试一试了”。

国产大模型迅速补上了市场空缺，更掀起了一场技术竞速赛。阿里HappyHorse、字节Seedance 2.0、快手可灵占据了文生视频榜单的前三位置。

字节跳动的Seedance 2.0在2026年2月上线时，主打角色一致性、长时序稳定和多镜头叙事，将纯视频生成成本压至1元/秒，内容可用率从20%提升至90%以上。据测算，制作90分钟的网络短剧的成本可从1万余元降至约2000元，降幅达80%。

这个价格并不算低廉，但已经让专业创作者和中小企业看到了正向循环的起点。

随后，阿里的HappyHorse在权威测评平台以“匿名黑马”身份拿下高分，在画面质感、光影细节和人物真实感上都超过了同期热门模型，凭借低至0.44元/秒的定价和高效的生成速度，快速切入了AI视频的商业化赛道。

“HH（HappyHorse）在时长和分辨率的覆盖面上已经比较完整，生成速度是它比较突出的优势，基本控制在十分钟以内。”某国际技术合伙人李明表示。

近期大火的快手可灵，自2024年6月上线以来已经完成超过30次迭代，并且在商业化上已经取得成效，深入到影视、广告等专业领域。数据显示，其2026年4月的年化收入（ARR）已升至5亿美元，全球用户超过6000万，为超过3万家企业客户提供服务。

2026年的集中爆发，源于各家在成本和技术上都达到了一个临界点，同时有足够多的“刚需”场景承接这些技术，形成了商业上的正向循环。这正是中国AI视频模型与海外同类产品的最大不同之处。

“国内用户的使用目的非常明确，他们是带着生产目标来的。短剧、网络剧从业者、TVC制作人、承接AI电影订单的团队是主力。相比之下，海外用户反而更偏向大众化的社交媒体内容创作。”全球首个一站式AI原生视频创作平台相关负责人表示。

不过，各家模型还远远没有分出胜负。在业内人士看来，AI视频模型还处于快速迭代的早期阶段，作为创作者，不必过于依赖某一个模型或某一套技巧。

“用大模型做AI视频，可以想象成在沙地上堆塔的过程。”邹晶晶用了这样一个比喻，“你获得的任何经验、技能、技巧其实都没有太大意义。因为随着底层模型的更新，之前所有东西都没用了。”

三大内容赛道的商业化落地差异

某头部研究院的测算显示，全球AI视频生成市场目前以B端客户为主，约占65%至70%，其中营销广告、影视娱乐两大行业贡献了70%以上的份额。

落地最快的赛道是网络短剧和微短剧。

“网络短剧和微短剧基本已经是AI的天下了。真人拍摄的短剧开机量在断崖式减少。”邹晶晶表示。

这个判断有三层支撑：第一，成本差距太大，商业上不可逆转。极端情况下，最便宜的真人短剧50万元拍摄一周，最便宜的AI短剧仅需200元每分钟。第二，质量在提升，AI生成视频不再是“碰运气”，工业化生产成为可能。第三，用户端的接受度逐渐打开，微短剧和网络短剧是快消品，观众对画面瑕疵的容忍度天然高于院线电影。

DataEye研究院的报告显示，2025年抖音每月TOP5000短剧中，1月上线的全AI生成微短剧只有4部，而到11月已升至217部。中国网络视听协会的数据显示，2026年第一季度全行业上线微短剧约12.8万部，其中AI生成微短剧约12.2万部，同比增长超过95%。几个月内产能翻了十几倍。

邹晶晶表示，平台主推的AI网剧中，真人出演的AI生成效果已经越来越好，难以分辨。他预计，几个月后短剧和网络短剧领域的AI占比还会进一步提升。

电视剧则处于中间地带。明星引流依然是核心逻辑，演员不会被替代，但后期制作已经开始大量用AI节约成本，特效、绘图、场景生成等环节的人力成本正在被快速压缩。

电影则是最保守的。资金量大，画面要求极致，导演们对细节有较强的控制欲。更重要的是，市场接受度是个未知数。一部纯AI生成的院线电影，即便质量过关，观众会不会因为“AI感”而天然抵触？目前没人敢断言。

“目前跨镜头一致性已经不是大问题了，”邹晶晶补充道，“没有什么技术瓶颈，就是耐心和资金投入的问题。”

数字光年（北京）科技有限公司联合创始人、CEO宋震的判断是，未来会出现巨大的两极分化。数字人和真人、场景的数字化，将构成未来电影工业的基本模型。大屏依然需要高精度、大阵容制作、大投入的内容，这是影院存在的根本理由。而小屏幕则会被快节奏、低成本、高产出的AI内容占领。

技术瓶颈正在后移，真正的瓶颈变成了组织架构、工作流程设计、成本控制——这些是工业体系层面的问题，而不是模型能力的问题。

宋震表示：“我一直认为，这是一个工业体系在人工智能冲击下的转型。AI不是简单的工具升级，而是对整个电影工业生产方式的重塑。”

从这个角度来看，AI视频行业的竞争才刚刚开始。模型能力是基础，但把基础上的塔建得更高、更稳，取决于谁能更好地理解不同体量、不同品类、不同目的的创作者的真实需求，并在成本、速度、质量之间找到动态平衡点。

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