AI 视频模型行业深度研究：中国短视频生态构筑隐性壁垒

摘要： 本报告深入分析了 AI 视频模型行业的演进、技术路径及商业化前景，指出中国厂商凭借短视频生态的独特数据禀赋，在 2026 年有望抓住海外巨头战略收缩的窗口期实现技术与商业化的反超。

行业主线：

1. 技术架构演进：视频模型已从 U-Net 卷积网络转向 DiT（Diffusion Transformer）架构，解决了模型训练瓶颈并提升了全局逻辑能力，目前正进入全模态融合阶段。
2. 竞争门槛提升：高质量视频数据的获取、清洗与标注构成隐性成本，算力投入（Capex）形成资金壁垒，使行业呈现玩家稀疏的格局。
3. 商业化模式：变现路径由早期的 P 端订阅向 B 端 API 消耗收费演进，应用场景重点覆盖微短剧、AI 漫剧、视频广告及影视工业。

关键变化与分歧：

1. 全球竞争格局转移：海外巨头（如 OpenAI、Google）资源向代码等领域倾斜，视频模型迭代放缓，为中国厂商提供赶超空间。
2. 中国生态禀赋：字节跳动（Seedance）与快手（可灵 Kling）依托成熟的短视频生态和 UGC 数据，在商业化落地和产品能力上保持领先。

受益方向与风险：

1. 受益方向：关注领先的模型提供商（如快手）以及具备海量 IP 储备、有望通过 AI 降低影视工业成本的平台（如哔哩哔哩、爱奇艺、阅文集团）。
2. 核心风险：版权与合规风险、商业化进展不及预期以及行业竞争加剧导致模型 UE 恶化。