核心观点摘要
中国 AI 生成视频产业正处于从技术验证向商业化落地转型的关键爆发期，是数字内容产业中增长效率最高的赛道。从全球范围看，头部厂商的技术路线已基本收敛至 Diffusion Transformer（DiT）架构，国内厂商的技术成熟度已处于全球第一梯队；从国内市场看，行业的商业价值正被快速放大 —— 头部企业的成熟商业模式与头部模型的技术突破，正在形成双向正向激励，成为行业的核心增长逻辑。
作为快手集团内部孵化的头部项目，可灵 AI（Kling AI）是国内技术落地能力最强、商业化成就最突出的 AI 视频生成平台，也是全球范围内该赛道的头部玩家。截至 2025 年底，可灵 AI 全球用户规模突破 6000 万，累计生成超 6 亿个 AI 视频作品；2025 年第二季度单季营收超 2.5 亿元，全年营收规模预计达 10 亿元，在全球范围内仅次于 Runway 的年化营收表现—— 更关键的是，其收入结构中近 70% 来自专业创作者（Prosumer）和企业级客户的订阅付费，是国内少数实现了技术变现效率正向验证的头部产品。
在可灵 AI 之外，国内 AI 视频生成赛道的竞争格局正呈现出 “头部集中、差异化卡位、生态协同” 的特征：字节跳动的即梦（Seedance）依托抖音、番茄小说、红果短剧的全链路内容生态，在 AI 漫剧、电商视频等场景形成了流量壁垒；爱诗科技的 PixVerse、MiniMax 的海螺（Hailuo）等初创企业，依托垂直场景的技术深耕，也在行业中占据了稳定的生态位；此外，阿里、商汤等大厂也以技术能力或生态优势，在行业中形成了各具特色的竞争壁垒。
投资逻辑建议：重点关注具备全链路生态、技术落地能力强劲、商业变现效率稳定的头部平台型企业，以及算力基础设施、行业垂直解决方案级上下游标的。可灵 AI 作为快手集团战略级的新业务增长曲线，是该赛道的核心标的，其投资价值不仅在于已验证的商业化效率，更在于能够依托快手的流量、商家生态，实现技术、场景的双向协同，具备长期增长潜力。
1. 行业概述与发展现状
1.1 定义与分类
AI 生成视频（AI-generated Video）是指通过多模态大模型技术，将文本、图片、音频、视频等一种或多种形式的媒介作为输入，自动化生成、编辑或二次加工成具备完整叙事性和流畅性的视频内容的技术 —— 这一定义的核心，是区别于传统 “AI 辅助剪辑” 类工具：前者是基于人工智能的创意生产和叙事逻辑重构，后者则是基于现有视频素材的效率型加工，二者在技术底座和产品价值上存在本质区别。
从技术代际演进维度看，全球 AI 视频生成产业的技术路线迭代逻辑高度清晰，每一轮迭代的核心目标，都是破解 “生成效率 - 叙事流畅度 - 真实质感” 的不可能三角约束：行业早期，技术路线主要依赖生成对抗网络（GAN）和基于 Transformer 架构的视频像素级编解码方案，这一阶段的技术成果普遍存在生成效率低、运动表现差、叙事逻辑不完整等问题；随后行业内逐步探索出 Diffusion Model 与 Transformer 架构结合的技术路线，才得以支撑 1080P 分辨率、30fps 帧率的标准流畅视频输出。2024 年以来，以 OpenAI Sora 为代表性技术验证结果，DiT 架构成为行业内头部厂商的共同技术选择，头部模型的综合能力开始具备适配专业级场景的基础；后续的行业技术迭代，本质上是对 DiT 架构下的隐空间编解码、时序建模、3D 空间理解等核心技术模块的持续升维，以及对多模态输入输出的全链路协同支撑，进一步扩大技术与商用场景的适配边界。
从用户需求和产品形态维度看，AI 视频生成产业可划分为五个核心一级赛道，各赛道的技术特征、用户群体和商业价值差异显著，对应着不同类型的市场需求：
文生视频：以自然语言或创意脚本为核心输入，生成完整视频内容，是目前技术难度最高、商业应用潜力最突出的赛道，核心用户覆盖从自媒体创意短片到影视级内容生产的全谱系创意生产需求；
图生视频：以静态图片、设计参考图、实拍素材截图为基础输入，通过技术还原镜头运动、物体运动、光影变化等真实物理效果，将静态内容转化为连贯的动态视频，是商业应用场景渗透率最广、用户采用门槛最低的赛道；
影视级 AI 生成：这是行业内技术能力要求最高的垂直赛道—— 区别于通用级内容生成，这类产品的技术特性是支持长时序、多镜头的叙事级内容生成，严格符合行业级的影视生产规范，大多具备分镜解析、镜头语言匹配、后期特效合成的原生支撑能力，主要服务对内容质量和生产效率有双重高标准的影视短剧、品牌广告、游戏 CG 等行业客户；
虚拟人视频生成：以高仿真数字形象为核心产出，将 AI 生成的动作、表情与真人演绎的驱动数据或脚本设定进行精准融合，生成具备高交互性的拟人化视频内容，主要服务于电商直播、品牌营销、知识科普等对内容生产持续性要求较高的场景；
短视频辅助生成：这是目前覆盖用户范围最广的垂直赛道，主要指适配短视频平台流量分发逻辑和用户表达场景的轻量化 AI 创作工具，功能覆盖短视频脚本自动生成、素材库智能匹配、AI 字幕自动添加、模板化批量产出等环节，核心支撑普惠型的内容生产需求。
需要说明的是，上述赛道之间并非完全割裂—— 随着多模态技术的成熟，头部厂商的产品布局大多已覆盖多个赛道，且不同技术方案之间能够实现自由协同，共同构成了 AI 视频生成产业的完整商业落地支撑体系。
1.2 市场规模与增长潜力
中国 AI 生成视频行业正处于高速发展的成长期，市场增量的绝对值和相对增速均处于全球行业前列 —— 虽然不同机构的统计口径存在差异，但市场端对行业的成长前景和增量空间的预期高度一致。
从市场规模的绝对值维度看，第三方机构的统计结果存在明显差异，这本质上是由对行业边界的定义不同导致的：比如中研普华的统计口径覆盖了 AI 技术在视频产业全链路应用的相关市场规模，其测算结果显示，2025 年国内 AI 生成视频行业的市场规模已突破 1200 亿元；而艾瑞咨询、远瞻慧库等机构的统计口径更聚焦于核心技术层和应用层的变现规模 —— 即技术公司向用户或企业直接提供 AI 视频产品或服务所获得的收入，这一口径下的市场规模区间在 80 亿 - 200 亿元之间。
尽管绝对值存在差异，但行业内各机构对增长趋势的判断完全趋同：即使按最保守的行业市场规模口径计算，中国 AI 生成视频行业的增速也显著高于全球市场同期水平，具备远超全球市场的增量潜力。比如艾瑞咨询的测算数据显示，2025 年国内 AI 生成视频行业的市场规模约为 100-150 亿元，2026 年有望突破 200 亿元；而根据远瞻慧库的测算数据，2025 年国内 AI 生成视频行业的市场规模约为 86.8 亿元，2026 年这一规模将跃升至约 150 亿元，2027 年将突破 220 亿元，年复合增长率超过 50%。
从全球行业的对比维度看，中国 AI 生成视频行业的增长动能显著优于全球市场的平均表现，行业的长期增量空间也更突出。根据招商证券（香港）在行业报告中的测算，在基础预期情景下，2030 年全球 AI 视频生成行业的可触达市场规模将达 400 亿美元，其中 B 端行业级客户的需求占比将达到 90%，这意味着，AI 视频生成技术的商业价值核心，是作为生产力工具替代传统的专业级视频制作流程；而中国市场在全球行业中的占比将超过三分之一，是全球最重要的单一市场。
这一判断的核心支撑逻辑，是中国互联网生态中视频流量的基础盘优势：根据思科的全球互联网流量监测与预测数据，2022 年全球视频内容占互联网流量的比重已达 82%，而中国市场的这一占比在 2020 年就已达到 87%—— 这意味着，国内用户对视频内容的消费需求已接近饱和，行业增长的核心约束将从 “流量分发能力” 转向 “内容生产供给能力”；而 AI 视频生成技术的核心价值，正是破解内容生产的供给瓶颈 —— 在视频内容流量占比已接近天花板的行业背景下，AI 技术将重构视频内容的生产价值链，从根本上提升内容生产效率。可以说，正是视频流量的庞大基数，构成了中国 AI 生成视频产业的长期增长底座。
1.3 行业发展驱动因素
中国 AI 生成视频产业的爆发，并非技术单点突破的结果，而是由技术、成本、下游产业、政策四大核心驱动因素共同支撑形成的多维度共振。这四大驱动因素之间相互支撑、形成正向循环，共同推动行业从技术试验阶段走向商业化放量阶段：
(1)技术底座成熟：多模态技术的工程化落地能力显著提升：行业头部厂商的技术路线已经历多轮迭代验证，收敛至“DiT 架构 + 3D 时空联合注意力机制 + 多模态大模型协同” 的成熟架构 —— 这一技术架构的核心优势，是能够将视频的理解、生成、编辑流程整合至统一的 AI 工作流中，使得生成结果的叙事流畅度、物理还原度、镜头运镜精准度达到行业级的基础要求。更关键的是，这一技术架构已完成从实验室模型到商用级产品的工程化适配：比如头部厂商的模型已支持生成最长 3 分钟、4K 分辨率、30fps 帧率的高流畅视频，在基础技术能力上，已经具备替代部分专业级视频制作工作流的潜力。
(2)商用成本下降：技术变现的效率瓶颈被根本性打破：算力成本是决定 AI 视频生成技术能否商用化的核心前提 —— 在行业发展早期，算力成本曾是制约商用探索的最大障碍，比如当时行业内的主流技术方案，生成 1 分钟高清视频的综合算力成本，相当于数万次文本对话的成本投入；但随着芯片制造工艺的提升、算力调度框架的优化、模型推理对算力需求的持续轻量化，主流厂商的技术方案在算力成本上已实现了量级式下降。根据国元证券研究所的行业测算数据，当前主流模型的 API 商用报价在 0.2-1 元 / 秒区间，这一成本水平，仅为传统专业级视频制作成本的千分之一 —— 这一成本差，足以覆盖大多数行业级场景的技术采用成本，甚至能够支撑部分场景下的全流程 AI 化内容生产。这意味着，制约行业商业化的核心约束已被根本性破解。
(3)下游产业需求爆发：内容生产端的效率红利亟待释放：下游产业的真实需求是支撑行业增长的直接动力。从内容供给侧来看，国内短视频平台的日均视频上传量已突破 1.2 亿条，庞大的基数，对内容生产的数量红利和质量红利都提出了极高要求；而传统视频制作流程，存在周期长、成本高、创意落地难度大的痛点 ——AI 技术的价值，正是在成本、效率、创意之间找到平衡点。从具体场景来看，国内电商、广告、短视频行业的竞争范式，已经从 “流量分发能力” 转向 “内容供给能力”—— 商家和内容机构对视频生产效率、低成本批量制作能力的需求，已进入刚性阶段：根据量子位智库的行业测算数据，国内电商领域的商品展示视频，采用传统制作方案的单秒成本在百元级，而采用 AI 生成方案的成本仅为其十分之一；在广告领域，AI 生成技术可以将一支 15 秒品牌广告的制作周期从平均 7 天压缩至 24 小时以内，能够支撑客户基于数据反馈的快速创意调整需求。这种对传统视频制作流程的成本替代效率，成为行业增长的直接商业支撑。
(4)政策环境利好：产业级的发展支撑框架已成型：AI 视频生成技术被纳入国家数字经济、文化产业发展的重点支持技术目录，国内多个省市将包括 AI 视频生成在内的 AIGC 产业作为重点发展方向，在算力基础设施建设、行业应用场景落地、专业技术人才培养等维度，提供了明确的产业级政策支持。更关键的是，行业的监管框架已基本成型 —— 在内容安全、数据合规、版权保护等核心维度上，清晰的监管规则已落地成为行业共识级的合规标准；头部平台已在技术方案中内嵌了符合监管要求的合规性校验模块，这有效降低了产业级客户的技术采用风险。政策端的 “鼓励创新 + 明确边界”，为行业的健康发展提供了稳定、可预期的政策环境。
2. 产业链与核心竞争格局
2.1 产业链结构
中国 AI 生成视频行业的产业链条已形成清晰的三级垂直分工体系：基础层、技术层、应用层 —— 这一分工体系，本质是从技术支撑到商业价值变现的逐层传导。其中，技术层和应用层的头部企业，是产业价值的直接载体，也是核心投资标的。
基础层：为上层技术模型训练、推理提供底层算力支撑和数据资源保障，是行业发展的核心底层保障。算力资源是基础层的核心底座，主要由 AI 服务器、GPU 集群及相关算力调度技术组成，其中浪潮信息作为全球 AI 服务器龙头厂商，其 AI 服务器市占率稳居国内市场首位，为行业内头部视频模型厂商提供了核心算力支撑；而在算力调度环节，国内头部云厂商均推出了适配 AI 视频模型高并发场景的专项方案，通过调度框架的优化，单 GPU 的推理效率能提升 30% 以上。数据资源则是模型迭代的核心生产资料，主要由拥有版权的高质量视频素材、符合行业标准的标注数据、以及下游产业的真实场景业务数据构成；国内头部模型厂商，大多通过与下游产业的头部机构合作，构建了专属的高质量训练数据供给池。
技术层：这是产业价值的核心载体，也是连接基础层算力和应用层场景的关键支撑，核心产出是 AI 视频生成模型及相关商用技术能力。技术层厂商的核心价值，是将算力资源和工程化能力，转化为能够匹配下游场景需求的模型 —— 通过对模型的技术调优和工程化适配，为下游产业客户提供能够匹配真实场景需求的技术能力支撑，主要包括多模态生成能力、影视级叙事能力、行业场景化的技术方案，以及支持企业级客户二次开发的 API/SDK 接口服务。当前国内技术层的头部玩家，在核心技术能力上已达到全球行业领先水平 —— 根据 Artificial Analysis 的全球 AI 视频模型排行榜，在文生视频、图生视频两个核心赛道的头部玩家中，国内厂商的技术成果均占据了近半数的席位。
应用层：这是技术价值变现的最终环节，也是验证行业商业价值的核心支撑，核心是将技术能力转化为下游产业可感知的效率提升或价值创造。应用层的形态高度多元化，覆盖从通用工具到垂直行业解决方案的全谱系路径：一类是平台型产品，即面向 C 端用户和行业级客户的通用化 AI 视频生成工具，直接将技术能力封装为标准化服务；另一类是垂直行业解决方案，即结合行业场景的特定规范，对基础模型进行二次调优和适配，将技术能力嵌入到下游产业客户的现有生产流程中，形成覆盖短视频、影视、广告、电商、直播等行业的端到端价值输出。这一环节中，拥有流量场景、客户资源、行业落地经验的公司，是技术价值变现的核心载体。
2.2 全行业竞争格局
中国 AI 视频生成赛道的竞争格局，在全球范围内呈现 “头部集中、寡头垄断、生态协同” 的特征 —— 和全球行业的分散竞争状态不同，国内行业的头部玩家已基本定型，核心玩家的差异化定位高度清晰，行业的商业和技术红利，高度集中到了少数头部平台型企业手中；更关键的是，头部企业之间的直接竞争，并非单一技术能力的比拼，而是各自依托完整的生态支撑体系，以技术赋能流量场景，再以流量场景的业务数据反向优化技术模型，形成了闭环的竞争壁垒。
具体来看，国内行业的头部玩家，可分为三大类典型布局模式：
(1)大厂生态闭环型：以快手、字节跳动、阿里为代表，核心特征是拥有“流量场景 + 客户资源 + 技术能力” 的完整生态闭环，依托自身的流量场景和产业资源，实现技术能力的价值变现。这类玩家的竞争逻辑，并非单纯的技术能力输出，而是将技术作为生态内场景的效率工具，在提升自有流量生态内容供给效率的同时，再将经过场景验证的技术能力向外商业化输出 —— 其中快手的可灵 AI、字节跳动的即梦是典型代表；此外，阿里在 2025 年推出的 HappyHorse 模型，在文生视频、图生视频赛道的多项行业权威评测中登顶，形成了技术 + 电商场景的协同效应，也在行业内占据了稳定的生态位。
(2)技术场景深耕型：以爱诗科技、MiniMax、生数科技为代表，这类玩家大多具备浓厚的技术创业底色，在通用级技术能力上与大厂头部产品差距不大，且在垂直场景的技术深耕度上具备比较优势。这类玩家的核心战略，是不与大厂进行全面生态竞争，而是选择聚焦头部大厂未覆盖的垂直场景，精准捕捉细分行业的真实技术需求，提供轻量化、适配性更强的技术能力输出；其中部分企业通过与头部流量平台或行业生态企业合作，打通技术落地的场景资源，也形成了 “技术能力 + 垂直场景” 的差异化竞争壁垒。
(3)行业生态嵌入型：以万兴科技、美图公司、因赛集团为代表，这类玩家的核心特征是拥有成熟的行业级客户资源或流量场景，通过将头部厂商的基础模型，嵌入自身的行业级服务流程中，再将技术能力打包成垂直行业的专属解决方案，向客户进行价值输出。严格来说，这类玩家并非技术层的核心玩家，而是技术能力的行业化价值传导枢纽—— 其核心竞争力不是模型研发能力，而是对下游行业客户场景需求的精准理解，以及将技术能力转化为客户可感知价值的行业落地能力；这类玩家的主要价值，是打通头部技术厂商与下游产业客户的连接，将技术层的势能传导至行业场景中。
2.3 重点公司全景介绍
在行业头部玩家中，具备全赛道覆盖能力、有明确商业化表现、且有头部流量生态支撑的平台型企业，是行业的核心引领者，也是最具价值的行业研究标的。这类企业的技术底座、用户规模、商业变现效率，均处于行业第一梯队。
2.3.1 快手科技 - 可灵 AI（Kling AI）
行业定位：可灵 AI 是快手集团自研的 AI 视频生成大模型项目，是国内 AI 视频生成赛道的技术引领者，也是全球范围内商业化表现最突出的 AI 视频生成平台 —— 其全球行业地位的关键支撑，是同时具备技术落地能力、用户规模、商业变现效率、头部流量场景协同的综合优势，而非单一技术维度的领先。
技术布局：可灵 AI 的技术支撑能力，是其在行业内建立头部壁垒的核心基础 —— 从技术底座来看，可灵 AI 采用自研的 DiT 架构，并对架构中的隐空间编解码、时序建模、3D 空间理解等核心模块进行了全方位升维处理；在此基础上，融合 3D 时空联合注意力机制、多模态理解能力，实现了行业级的物理规律精准还原（如流体运动、光影变化、物体交互）和专业级的镜头运镜控制，能够支撑高叙事完整度的长视频生成。从技术迭代来看，可灵 AI 保持着行业内罕见的高迭代频率：截至 2025 年底，已累计完成超 20 次的模型版本迭代 ——2025 年第四季度，快手先后推出统一多模态视频模型可灵 O1、具备 “音画同出” 能力的可灵 2.6 模型，2026 年 2 月又基于 All-in-One 理念上线了可灵 3.0 系列模型，将视频的理解、生成、编辑整合到统一的 AI 工作流中；这一技术路线的核心，是逐步覆盖从基础视频生成到专业级影视制作的全流程需求，为商业化落地提供了完整的技术支撑。在技术效果上，可灵 AI 的核心能力已达到行业顶级水平 —— 支持最长 3 分钟、4K 分辨率、30fps 帧率的高流畅视频输出，覆盖文生视频、图生视频、视频续写、多模态编辑、影视级后期合成等全流程生产场景；更关键的是，其技术方案在复杂运动场景下的表现显著优于行业竞品，生成结果的真实感和叙事流畅度，能够适配行业级的基础生产标准。
生态与商业化：依托快手的流量生态和商家资源，可灵 AI 构建了行业内最完整、变现效率最高的 “C 端创作者 + B 端行业客户” 双轮驱动的商业化路径，是国内 AI 视频生成赛道中，唯一在 C 端和 B 端都同时拥有大规模用户、高收入贡献、高用户留存的头部平台。
C 端层面：可灵 AI 的全球用户规模已突破 6000 万，覆盖了从普通用户到专业创作者的全谱系人群；其中，海外用户占比超七成，这一数据背后，是其技术能力对全球不同区域内容生产场景的适配性支撑。从用户活跃度来看，根据 SimilarWeb 的数据，2025 年 5 月，可灵 AI 的官方网站月度访问量已突破 1600 万次，用户覆盖美国、中国、印尼、印度、巴西等全球主流的内容生产市场；而从转化效率来看，其 C 端付费用户的规模仍在保持高速增长，用户留存率显著高于行业平均水平。
B 端层面：可灵 AI 面向企业级客户提供从 “模型能力 API 接入” 到 “行业场景定制化方案” 的全链路服务，其客户覆盖了广告营销、影视短剧、游戏制作、电商在内的多个对视频生产标准要求极高的行业头部机构 —— 截至 2026 年 6 月，其企业客户规模已突破 2 万家，客户续费率超过 80%，在行业内处于绝对领先地位。更关键的是，可灵 AI 的 B 端客户，大多是直接接入其模型 API 服务 —— 这种直接的技术能力输出，本质是技术变现效率的正向验证；而不是像其他厂商那样，需要依托自身的流量场景，才能将技术能力转化为商业价值。
核心竞争力：可灵 AI 的综合行业竞争力，是技术能力、场景资源、生态协同三重优势的叠加，这一组合式壁垒，是其他行业玩家在短期内难以复制的。具体来看：
技术落地能力优势：区别于行业内其他玩家的技术路线，可灵 AI 的技术迭代核心逻辑，并非单纯追求实验室环境下的技术指标领先，而是紧密围绕下游产业的真实生产场景需求 —— 在技术方案设计初期，就充分考虑了客户在视频生成环节的真实约束。这种 “从场景中来到场景中去” 的技术迭代逻辑，使得其技术方案的实际表现，比行业竞品更适配真实产业需求，技术采用的综合成本更低；
流量生态协同壁垒：可灵 AI 能够依托快手的流量、商家生态，实现从技术能力到商业价值的快速转化 —— 在快手的内容生态内，可灵 AI 的技术能力直接对接平台内海量商家、创作者的真实视频生产需求；同时，快手的流量分发数据，又能反向支撑可灵 AI 的模型迭代，进一步优化生成内容的流量表现，形成了 “技术赋能场景，场景反馈技术” 的闭环；
商业化变现效率领先：在全球范围内，可灵 AI 的商业化表现仅次于 Runway，远高于国内其他同行厂商。2025 年第二季度，可灵 AI 单季营收超过 2.5 亿元；2025 年前三季度累计营收超 7 亿元，全年营收规模预计达 10 亿元 —— 更关键的是，其收入结构中近 70% 来自专业创作者和企业级客户的订阅付费，这是行业变现效率的最佳验证；而相比海外头部厂商 Runway，可灵 AI 在技术能力、服务水平相当的前提下，定价更具性价比优势，在国内和新兴市场都具备更强的竞争力。
发展动态：可灵 AI 的分拆独立融资进展，是行业估值体系的核心风向标。根据媒体报道，快手集团正在推进可灵 AI 的分拆独立融资，其估值规模预计将达到 200 亿元；而快手集团的战略意图，是在保持控制权的前提下，通过分拆融资进一步提升可灵 AI 的市场灵活性，进一步强化其在行业内的头部地位 —— 这也侧面印证了可灵 AI 在快手整体战略中的核心地位。
2.3.2 字节跳动 - 即梦（Seedance）
行业定位：字节跳动旗下的 AI 视频生成业务，是国内 AI 视频生成赛道的头部玩家之一，其核心特征是依托字节系的全链路内容生态，构建了从技术生产到场景分发的完整闭环。
技术布局：即梦的技术底座是字节跳动自研的 Seedance 系列多模态视频模型 —— 这一模型的核心技术特征，是将自然语言处理能力与视频时序生成逻辑进行了深度耦合，在创意理解、叙事完整性和镜头连贯性上，具备显著的比较优势；而根据行业公开评测数据，Seedance 系列模型在带音频视频生成的赛道中，技术表现处于全球行业领先水平，尤其在生成口型对齐、多角色对话、场景切换等需要音频 - 视频协同的复杂场景下，技术表现优于行业内的其他头部产品。
生态与商业化：即梦的核心竞争壁垒，是与字节系内容生态的深度嵌合—— 其技术价值的主要变现路径，是服务字节系生态内的海量内容创作需求：比如在抖音平台上，即梦的技术能力，直接对接平台内的内容创作者需求；而在番茄小说和红果短剧的生态闭环中，即梦的技术能力，能够直接对接小说 IP 内容的漫剧、短剧可视化生产需求，形成了 “IP 素材 - AI 生产 - 流量分发 - 数据反馈” 的全链路闭环 —— 这一闭环的价值，是将技术能力直接转化为内容生态的生产效率，而无需单独面向市场变现。这一生态协同的效果，已得到了明确的商业验证：根据公开数据，截至 2025 年第一季度，抖音端原生在播 AI 剧 / 漫剧约 18 万部，2025 年 3 月的播放量较 1 月涨幅达 137.7%—— 这背后的核心支撑，就是即梦的技术能力，与字节系流量生态的深度协同。从独立商业化的维度看，即梦的技术能力，也在通过企业级 API 服务的形式，向字节系生态外的行业客户开放 —— 但这部分的收入贡献，远低于生态内的协同价值；其间接创造的生态内流量价值，远高于单独的技术变现收入。
核心竞争力：即梦的核心竞争力，是“全链路内容生态 + 流量分发感知能力” 的双重支撑，是行业内最难被复制的生态壁垒：
生态壁垒：字节跳动拥有国内最大的流量分发池，以及覆盖内容创作、广告营销、电商场景的全链路生态资源—— 这意味着，即梦的技术能力，无需像其他厂商那样，在市场上自发寻找客户资源；生态内的海量创作者、商家、内容机构的真实需求，就足以支撑其技术变现规模的快速放大；
流量协同优势：即梦的技术迭代，能够依托字节跳动的流量分发数据，生成更符合平台流量规则和用户观看习惯的视频内容—— 这意味着，其技术能力不仅能提升内容生产效率，更能直接提升内容的流量获取效率；
场景化技术深耕优势：即梦的技术布局，在垂直场景的适配性上做了明显倾斜—— 比如在电商场景，其技术方案能够将商品展示视频的制作效率提升约 60%；在漫剧、短剧等场景，能够适配行业化的内容生产流程标准，这种对垂直场景生产流程的适配能力，进一步强化了其生态壁垒。
2.3.3 其他头部企业
爱诗科技（PixVerse）：国内技术型初创企业的典型代表，其核心产品是 PixVerse 系列 AI 视频生成模型 —— 这一模型的技术核心优势，在于对亚洲人脸特征、国内流行内容风格、中文创意场景的精准适配。在行业定位上，爱诗科技属于典型的 “技术深耕型” 玩家，核心策略是聚焦轻量化、高性价比的普惠级场景，覆盖中腰部创作者和中小企业的视频生产需求，与大厂的头部产品形成了明显的差异化定位。在商业化维度，爱诗科技采用 “技术能力 API 输出 + 行业生态合作” 的轻量化变现路径，将其技术能力，嵌入到下游行业的内容生产流程中；2025 年，公司完成了由复星锐正、同创伟业、顺禧基金等机构联合投资的 1 亿元 B + 轮融资，进一步强化了其在行业内的技术深耕能力。
MiniMax（海螺 Hailuo）：国内头部 AGI 初创企业，其核心产品是海螺（Hailuo）系列 AI 视频生成模型 —— 这一模型的技术核心优势，在于多模态技术的深度融合，以及对长时序内容叙事逻辑的支撑；在技术表现上，能够支撑流畅的长视频中复杂动作场景的生成，技术实力处于全球第一梯队。在行业定位上，MiniMax 属于 “技术能力优先” 型玩家，核心策略是依托技术能力的比较优势，聚焦对技术标准要求较高的行业级场景，比如影视、广告、游戏行业的头部客户；其商业化路径以直接 API 输出为主，在海外市场的表现尤为突出。在商业化验证层面，MiniMax 的全球业务总经理盛静远曾公开表示，其产品在海内外的用户规模、收入贡献、用户付费率、活跃度等核心经营指标，均实现了量级式增长，技术变现效率得到了充分的市场验证。
商汤科技（Sora2.0）：国内头部计算机视觉企业，其核心产品是 Sora2.0 AI 视频生成模型 —— 这一模型的技术核心优势，在于和商汤原有计算机视觉、增强现实技术的深度协同，能够将传统视觉领域积累的行业 3D 场景理解能力，嵌入到视频生成流程中。在行业定位上，商汤科技属于 “技术赋能生态” 型玩家，核心策略是将 AI 视频生成技术，作为其原有 AI 解决方案的重要补充，在文旅、数字营销、智慧城市等对 3D 还原度要求较高的垂直场景中，整合输出包括 AI 视频生成在内的全链路技术能力；其变现路径主要是通过行业化的解决方案进行价值传导，在行业内占据了垂类生态位。
阿里集团（通义万相、HappyHorse）：阿里在 AI 视频生成赛道的核心布局，是通义万相系列模型，以及 2025 年推出的 HappyHorse 视频生成模型 —— 其中，HappyHorse 模型在行业权威的无音频文生视频、图生视频赛道中，均取得了 top 级的评测成绩；其技术方案的核心优势，是对电商场景的原生适配性，这也构成了其在行业中的核心差异化竞争力。阿里的核心行业逻辑，是将 AI 视频生成技术作为电商生态的核心效率支撑工具，将技术能力，与自身的电商场景生态资源进行深度协同，服务平台内的商家和品牌客户 —— 这一逻辑的典型案例，是阿里将其技术方案，整合进了商家后台的视频制作工具中；通过这一技术赋能路径，显著提升了平台内商家的视频生产效率。在商业化层面，阿里的技术价值变现，同样以生态内赋能为主，为阿里的商家生态、流量生态提供直接的效率支撑；其技术变现的收入贡献，远低于生态内的效率提升价值。