*本文参考词条：AI视频生成模型，首发于头豹科创网。

 

2025年，中国AI视频生成模型行业市场规模达到12.15亿元，2020年至2025年期间年复合增长率高达864.93%；预计2026年至2030年将增长至144.39亿元，年复合增长率为154.74%。

 

行业爆发式增长的背后，是底层技术架构的根本性变革。从GAN到Transformer再到DiT，技术路线的三次迭代彻底改写了视频生成的效率与质量边界。与此同时，中美两国在AI视频生成领域的竞争态势也正在发生微妙转变——2026年初，字节跳动Seedance 2.0与阿里Happy Horse 1.0相继登顶Artificial Analysis权威盲测榜，而曾以Sora开启行业热潮的OpenAI，却在近期宣布关停该产品。本期报告将拆解AI视频生成模型产业链，探究这个技术密度极高、迭代速度极快的赛道，在从实验室走向产业落地的过程中，究竟面临怎样的机遇与结构性挑战。

 

01

从GAN到DiT：三次架构革命如何重塑视频生成的能力边界

 

AI视频生成模型是一类基于深度学习的生成式AI模型，属于AIGC的重要分支。其核心能力在于能够从文本、图像、音频、参考视频等多模态输入出发，通过时空联合建模，端到端自动生成连续、全新的视频帧序列，无需依赖现有素材的拍摄或剪辑。

 

这一能力的实现，经历了三次技术路线的更迭。2014年GAN架构的出现，首次证明了“对抗训练”可用于动态视觉内容生成，打破了此前依赖RNN/LSTM逐帧预测的单一思路。2017年Transformer架构的发表，确立了自注意力机制在时序建模中的核心地位，解决了GAN在长序列依赖和训练稳定性方面的痛点。2022年，DiT架构的提出将扩散模型中的U-Net替换为Transformer，极大提升了模型的可扩展性。2024年OpenAI Sora的发布，验证了扩散模型与Transformer融合的有效性，使DiT正式成为行业主流技术底座。此后，中国厂商在这一架构基础上快速迭代——字节跳动Seedance 2.0采用双分支DiT架构，阿里Happy Horse 1.0则以Elo 1347的断层高分登顶全球双榜。

 

02

上游：英伟达垄断GPU市场，国产算力正在追赶

 

AI视频生成模型的训练与推理高度依赖高性能GPU算力。当前，英伟达在全球人工智能GPU市场中占据超过95%的份额，从Volta到Robin架构，单GPU的FP16算力已实现超60倍的指数级增长。然而，美国对高端芯片（如H100、H200）的出口管制，持续对国内AI视频模型的训练进度与技术迭代构成潜在制约。

 

在此背景下，中国算力产业正加速追赶。中国大陆算力规模已从2021年的约200 EFLOPS快速攀升至2025年的1,037.3 EFLOPS，年复合增长率达50.9%。字节跳动、阿里巴巴、腾讯三大互联网企业持续加码云计算基础设施，2024年资本开支分别达到800亿元、700亿元和600亿元级别。华为昇腾910C的综合算力已达到英伟达H100的60%，为国产AI视频模型的训练提供了重要的算力底座。

 

03

中游：国产模型领跑全球，性价比优势显著

 

在模型性能层面，国产厂商已实现从“追赶”到“领跑”的转折。2025年，快手可灵与字节跳动Seedance 2.0成为全球仅有的两款基本通过“Will Smith Eating Spaghetti Test”非正式评测标准的模型，能够精准复刻参考素材的镜头语言与运镜方式，生成高度逼真的影视级场景内容。2026年4月，阿里Happy Horse 1.0以Elo 1347的断层高分登顶Artificial Analysis文生、图生视频双榜第一。

 

在成本层面，国产模型同样具备显著优势。Google Veo 2的单秒定价约0.4美元（折合人民币约2.5元），而可灵3.0约为0.8元，Seedance 2.0约为1.0元。价格优势叠加性能领先，使国产模型在商业化竞争中占据更有利的位置。

 

不过，行业仍面临关键技术瓶颈。主流模型单次原生生成时长普遍集中在5至10秒，可灵、Seedance虽有提升但上限仅20秒左右。长视频生成中的持续记忆与一致性维护能力仍是核心难题，分段式生成虽能在一定程度上延长成片时长，但人物特征漂移、叙事逻辑不连贯等问题依然存在，且对普通C端用户的使用门槛较高。

 

*以上排名不分先后

04

下游：广告与内容创作领跑采用率，行业进入务实落地阶段

 

从应用端来看，广告行业以56%的采用率位居首位，主要用于批量制作营销视觉素材、横幅广告与社交平台图文；娱乐、媒体与创意叙事领域以43%紧随其后，聚焦分镜制作、视觉预演与短视频推广；创意软件与工具、教育与培训内容的采用率分别为31%和30%。这一分布呈现明显的“效率优先”特征，即技术先解决高频、标准化的效率提升需求，再逐步向高定制化、高精度的专业场景延伸。

 

在用户决策层面，输出质量、内容一致性、提示词对齐度与使用成本构成最核心的四大指标，用户关注度分别达到65%、60%、56%和53%。生成速度、知识产权归属与风险保障等指标的关注度分别为37%和28%，而模型微调定制化能力、第三方工具集成等长期进阶能力的重视程度均低于20%。这一数据清晰表明，市场需求已从技术探索转向商用落地，行业整体迈入务实发展阶段。

 

05

未来：影视行业降本增效、内容平台扩增需求，双重引擎驱动持续增长

 

第一，影视行业亟需降本增效，AI视频技术提供确定性解决方案。 2019年至2025年，中国大陆电影总票房在204.2亿元与642.7亿元之间大幅波动，投资回报的不确定性使制片方对成本控制的需求日益迫切。AI视频生成技术可显著降低场景搭建、特效渲染、后期制作等环节的成本，并快速完成分镜可视化、短剧样片测试与长片预演，从根本上缓解“内容荒”带来的市场波动。

 

第二，线上影视平台存量博弈加剧，AI开辟第二增长曲线。 爱奇艺、腾讯视频等头部平台的用户规模均稳定在3.7亿至4.3亿区间，流量存量博弈特征显著。AI视频生成模型能够大幅降低自制内容成本，帮助平台在预算约束下提升产能与内容多样性，同时赋能个性化内容生成、智能剪辑与精准推荐，从流量竞争转向内容效率与体验创新。

 

第三，微短剧与短视频平台内容需求爆发，为AI视频生成提供刚性市场。 2025年上半年，中国微短剧新剧投放量从0.5万部增长至1.0万部，月均复合增长率达14.9%；红果平台合作编剧数量在9个月内实现9倍增长。短视频领域，抖音日活用户已从2017年的不足1亿人增长至2025年的8.3亿人，年均复合增长率高达37.5%。海量内容创作需求与创作者“产出效率低、制作成本高”的痛点，共同构成了AI视频生成模型持续扩容的刚性市场基础。

 

AI视频生成模型行业正处于从技术验证走向规模化商用的关键过渡期。技术架构的收敛为行业提供了稳定的演进方向，国产模型在性能与成本上的双重优势则为商业化落地创造了有利条件。然而，长视频生成的技术瓶颈、算力供应的结构性约束，以及C端用户使用门槛的降低，仍是行业需要持续攻克的核心课题。对于能够在底层架构创新、垂直场景适配和成本优化上持续突破的企业而言，这个赛道所承载的，是影视、广告、内容平台等多个万亿级市场被技术重塑的长期机会。

 

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