文章摘要
第79届戛纳电影节上，两部全AI制作竖屏短剧等亮相，标志AI短剧进入主流视野。近期AI视频生成领域融资不断，技术也从“能用”到“好用”。创作工具爆发，大厂、中小公司各有开发方向，但行业面临产能扩张与爆款打造的困境，优质内容竞争才刚开始。

第79届戛纳电影节的展映单元里，AI技术的身影无处不在。国内两部全AI制作的竖屏短剧首次登上戛纳官方展映舞台，由国内AI创作平台联合Seedance 2.0打造的两部作品入选了Fantastic Pavilion单元的展演名单。同期，还有8部由Seedance 2.0参与制作的AI影片亮相电影节，其中基于该模型开发的全球首部95分钟AI电影也完成了全球首映。这一事件标志着AI短剧正式跳出行业圈层，进入主流影视视野，走出了一条与传统影视截然不同的发展路径。当AI创作工具的使用门槛不断降低，行业内容生产的整体基准线被拉高，但如何打造真正被市场认可的优质内容，成为从业者亟需破解的核心命题。

资本扎堆布局AI视频赛道

近几个月来，AI视频生成领域的融资消息层出不穷，多家企业纷纷传出冲刺上市的计划。今年3月，国内头部AI视频生成企业完成3亿美元C轮融资，由鼎晖投资旗下多支基金联合领投，近20家产业机构参投，刷新了亚洲AI视频生成领域的单次融资纪录，融资后企业估值达到10亿美元。

紧随其后，多模态AI赛道的企业宣布完成近20亿元人民币B轮融资，由云服务商领投，多家战略资本跟投。据行业消息，该公司最快将于2026年上半年启动港股IPO，本轮融资后估值超20亿美元。

生成式AI创新企业也动作频频，4月中旬完成超5亿元B轮融资，随后半个月内又完成新一轮亿级融资。

今年5月，国内短视频平台被曝计划将旗下视频生成大模型业务分拆，以200亿美元估值启动Pre-IPO融资，规模约20亿美元，计划2027年上市，平台随后回应称该拟议重组方案仍处于初步阶段。

有行业从业者表示，今年视频生成模型的迭代速度远超预期，近期还将有一批更新的模型发布。他认为行业进入爆发期的核心原因有两点：一是AI短剧率先打通了商业化闭环，商业路径清晰明确；二是技术发展来到关键节点，落地路径逐渐成熟，为商业化落地打下了坚实基础。

技术迭代从“能用”到“好用”

技术路线的演进始终是AI视频赛道的核心变量。在大模型兴起之前，图像生成主要依赖GAN与扩散模型，直到DiT架构将扩散模型与Transformer结合，才真正打开了高质量视频生成的大门。目前行业主流的视频生成模型基本都基于这一架构，但各家在技术路线和能力布局上各有侧重。

据行业专家分析，国内AI视频生成模型已经形成了鲜明的技术特色：主打“可控创作”的平台能够将文本、图片、视频参考统一到多模态视觉语言中，解决复杂表达和内容一致性问题；聚焦“基础模型工程化”的平台强化多镜头生成、文生图生统一训练以及音视频联合生成能力；偏向产品化和实时交互的平台不仅支持多镜头和原生音频，还在探索实时世界模型方向；主打原生多模态、音视频一体的平台则针对广告、电商和短剧场景打造一体化生产方案。

今年以来，AI视频模型的迭代已经从“能不能生成视频”升级到“能不能生成优质视频”的新阶段，Seedance 2.0就是典型代表——其出色的导演级镜头理解能力、音画同步匹配能力，一度成为行业内多数短剧公司的首选工具。随着行业整体技术水平提升，下一代视频生成模型的发展方向成为焦点：底层架构会阶段性收敛，还是会继续分化？

专家分析称，未来视频生成模型的底层架构会阶段性收敛，但核心能力会继续分化。从架构上看，扩散模型与Transformer结合成为主流并非偶然：视频生成需要同时处理空间细节、时间连续性、语义理解和运动变化，Transformer擅长长程依赖建模，扩散模型擅长生成高质量视觉内容，二者结合的DiT或类似架构会成为现阶段稳定的技术底座。

他还指出，未来的技术路径主要有三个方向：一是实现多模态统一输入与生成，让模型能够同时理解画面、声音、运动和叙事逻辑；二是强化长时序一致性，解决多镜头中角色、场景、物体状态和事件因果的连续性问题；三是提升可编辑、可交互、可干预能力，不再只是生成静态视频，而是能够根据用户意图在动态场景中修改和推进内容。

“可控性、长视频能力和世界建模能力会成为真正的分水岭。未来有竞争力的视频模型，不只是能生成‘好看的视频’，而是能生成可修改、可复用、符合创作意图和物理逻辑的视频。”该专家表示。

工具爆发下的内容竞争升级

与模型端的快速迭代同步，AI短剧创作的应用端也迎来爆发式增长。从头部互联网企业到垂直领域厂商，多款AI短剧创作智能体平台密集上线。比如字节旗下火山引擎推出一站式AIGC短剧创作平台，阿里云发布全链路AI视频创作平台，360集团也推出了AI影像生产平台。与此同时，越来越多的短剧公司开始自主开发适配自身需求的生产工具。

对于大厂来说，切入AI视频创作赛道，争夺的不仅是商业变现入口，更是内容生态的掌控权和生产方式的定义权。有行业人士分析，字节旗下的短剧创作平台核心优势在于生态闭环，能够整合优质IP、先进模型和流量分发渠道，覆盖从IP孵化到内容生产再到流量分发的完整链条。而阿里云的创作平台则走企业级基建路线，集成了多款行业模型，重点强化故事板、智能体协作和无限画布等功能，瞄准品牌营销、企业视频生产等需要团队协作和资产管理的云端工作流。

该人士认为，平台的核心竞争力在于能够沉淀和掌控核心生产资料，这不仅包括素材库，还涵盖角色设定、场景模板、成熟的镜头语言甚至团队协作流程和数据。一旦创作者将工作习惯、资产库和项目流程迁移到某个平台，就会产生极高的迁移成本，平台由此建立起真正的用户黏性。

而对于中小短剧公司来说，自主开发工具更多是为了在垂类赛道深耕，保障内容输出的可持续性。有工作室负责人透露，自研平台的开发成本可以控制在10万元以内，甚至几万元就能完成基础版本开发。自研的原因主要有三点：一是确保核心素材自主可控，AI漫剧、真人剧、2D/3D剧的核心资产包括提示词、定妆照等，自研工具可以沉淀这些资产，方便内容复用和续集制作，提升内容一致性和资产复用效率；二是适配API调用需求，比如Seedance模型开放API接口后，没有自研平台的团队只能通过第三方间接使用；三是自研工具可以开放给上下游生态伙伴，更好地服务自身生态，聚拢内容资源。

还有一家单人创业的AI公司负责人表示，目前标准化的短剧平台和工具只能解决70%-80%的制作需求，精品内容仍需要自主开发工具进行精细化打磨。该团队将两款AI工具结合打造了专属工作流，此前制作影片需要单独设计角色、场景、道具再撰写提示词，流程繁琐且容易出现审美差异，现在通过前端封装影视专业知识的Agent，员工只需要输入剧本就能生成专业提示词，大幅提升了工作效率。

工具层的繁荣让AI短剧生产迈入了标准化和工业化轨道，但行业也面临新的困境：目前日均产出数千甚至上万部短剧，但多数作品的播放量停留在百万级别，早期仅凭简单制作就能获取流量红利的时代已经一去不复返。

有行业从业者指出，在产能扩张的同时，更应该回归打造爆款的核心诉求。当前不少专注短剧智能体平台的玩家仅依靠算力差价盈利，模式单一导致竞争激烈，未来爆款打造的核心依然依赖行业积淀和底层技术。

“工具的普及，降低的是生产的门槛，而不是打造爆款的门槛。”另一位行业人士认为，未来的爆款将依赖于“最能系统化驾驭AI生产流程的团队或新型创作者”，创作者需要具备故事发现力、IP判断力、剧本拆解力、资产管理力、分镜控制力、模型调度力、成本核算力——如何将工具有序地组织起来，这套工作流及其背后的制片思维，才是真正的核心竞争力。

生产端的平权让内容生产不再是障碍，但优质内容的竞争或许才刚刚开始。

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