📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次会议由研究员与 AI 产业专家就即梦 Seedance 2.0 模型展开深度讨论。重点解析了该模型在精确控制性、分镜自然度及统一多模态架构方面的技术突破，并对比了可灵、海螺、Sora 等国内外主流视频生成模型的竞争差异，探讨了视频大模型从“内容生成”向“生产力工具”转型的路径及其对算力需求的影响。
行业主线：
- 技术架构演进：视频生成正向统一多模态架构（融合文字、图像、音频、视频帧）发展，并通过引入强化学习奖励模型提升视觉理解的精细度。
- 从生成到交付：行业核心痛点已从简单的“出图/出片”转向“精确控制”与“工业级工作流”，旨在通过工程化手段实现对视频细节的局部修改和稳定交付。
- DIT 架构升级：主流路径正向面向多模态且聚焦空间与时间双层设计的 DIT 架构演进，以增强长视频的逻辑一致性。
关键变化与分歧：
- 竞争维度转移：简单场景的生成已趋同，未来竞争焦点在于复杂场景的还原度、物理合理性以及对长逻辑叙事能力的支撑。
- 商业化落地：AI 视频将首先在广告营销、电商（如商品视频）、短剧/漫剧等快周期领域实现规模化替代，而影视电影领域目前仍处于辅助阶段。
受益方向与风险：
- 受益方向：推理端算力与存储需求将随分辨率、帧率及视频时长的增加而爆发式增长，预计 2026 年需求量级将有显著提升。
- 风险：下游文娱产业链可能面临结构性调整，基层执行岗位被替代，导致部分环节产业总值下降。