Sora 后思考：從 AI 工具到 AI 平臺，產業 AGI 又近了一步

視頻生成的工具時代正在謝幕，平臺時代正在登場。未來十年，誰能率先搭起一條完整的“生成—編輯—分發—變現”鏈路，誰就不僅擁有一個爆款平臺，更擁有下一代內容工業的發動機。甚至更大角度來說，不僅僅是內容，而是真正的AI平臺先機。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產業家

AI 視頻，又一次因為 Sora 掀起熱潮，不同的是，這一次人們討論的焦點，不僅在技術能力的躍升，更在于它可能重塑的商業模式。

9 月 30 日，OpenAI 正式發布全新的短視頻社交應用 Sora，該應用采用垂直視頻流界面設計，支持橫向滑動查看同提示詞多版本生成內容，用戶可通過文本提示生成最多 10 秒的帶聲音超現實視頻，所有內容必須由 AI 生成且禁止上傳手機相冊素材。

據了解，Sora ?App 初期免費開放，普通用戶享有基礎算力。OpenAI 還計劃在不久后向開發者提供 API，進一步拓展生態鏈。

不難發現，Sora 正在搭建一個“視頻 Feed”界面，一個類抖音式的內容流。

這其實釋放出一個信號，當下，AI 視頻的競爭就不再只是算法的較量，而是生態的戰爭。即誰能掌握更大的內容入口？誰控制算力與分發的底層？誰能打通“生成-編輯-分發-變現”的全鏈路？

視頻生成的工具時代正在謝幕，平臺時代正在登場。

這與當年的 GPT 到 ChatGPT 路子如出一轍，一個事實是，當技術嵌入平臺機制，整個產業價值鏈就會被重新定義。

所以今天的關鍵不是 AI 能不能拍電影，而是誰能把 AI 視頻，從工具，變成新的生產平臺。一個問題是，在這一波浪潮中，以平臺起家的國內 AI 視頻廠商們，機會又在哪？

產業 AGI 的框架，正在加速向我們涌來。

一、工具的盡頭：

AI視頻的瓶頸

2024 年 2 月，一段女子在東京街頭漫步的 AI 視頻，讓 Sora 引爆整個 AI 圈，AI 視頻這個賽道變得熱鬧了起來。僅僅數月國內廠商即夢 AI、可靈等紛紛跟進，追趕速度甚至超出預期，如今，國內視頻生成模型已在各大評測中，榜上有名。

例如在 AGI-Eval 全球圖生視頻AI模型排名中，火山引擎的 Seedance 1.0 拿下冠軍，Gen4 跌至末位。

而在 SuperCLUE 7 月《文生視頻大模型全球榜單》中，MiniMax、字節、快手均進入前五。

一個事實是，過去一年多，AI 視頻賽道的迭代速度已不輸任何一個垂直領域。數據顯示，2024 年全球 AI 視頻生成市場規模已突破 50 億美元，預計到 2026 年將實現年均增長率超過 120% 的爆發式增長。

如今，“一鍵出片”早已不是夢想。然而，片子出來之后呢？放在哪？誰來用？怎么融入流程？現實是目前大多數AI視頻產品仍停留在演示階段。十秒的動態畫面可以震撼朋友圈，卻無法嵌入影視、電商、廣告等標準化生產體系。

以影視制作為例，從分鏡、人物、美術、場景，到拍攝、調光、合成，環節多達上百道。AI 工具通常解決其中一環，例如生成概念設定或腳本草圖，但無法融入整體協作系統。這讓 AI 生成成為一個亮點，而非生產主力。

更棘手的是成本。目前高質量生成視頻的推理成本仍在 30–50 美元/分鐘。即便火山豆包、Kling 已做優化，批量生成依舊昂貴。對影視公司而言，這樣的成本不如一個成熟的 3D 團隊。

更關鍵的是，效率并未因此提升。在人力方面，剪輯師變成了提示詞工程師。創作者需要大量 prompt 調試，往往花更多時間“伺候模型”。AI 視頻成了靈感生成器，而非生產工具。這意味著 AI 視頻無法在商業上實現規模化復用。它仍是一種高算力、低留存的重負載工具，而不是能被百萬創作者高頻使用的輕生產力。

第三個瓶頸是生態的斷層。視頻生成只是起點，真正的價值在于分發與變現，而這是當前大多數 AI 視頻工具缺失的環節。

以最初的 Sora 為例，用戶雖能能快速生成視頻，但若想直接發布到 FaceBook、Instagram 等平臺或廣告系統，還需要導出、轉碼、再上傳。這使得內容鏈路被切斷，創作者體驗斷裂，用戶留存自然下滑。

AI 視頻工具幫助用戶造出了視頻，但沒有讓這些視頻“活”在內容生態中。工具的天花板，逐漸顯現。

總體而言，工具型AI產品最大的特征是一次性。它能幫你快速生成一條內容，但無法解決持續生產。

真正的落地，必須讓創作、分發、投放到反饋形成自然循環。也正因此，Sora 不再只提升模型能力，而是選擇做 Feed ，因為只有平臺機制，才能讓AI內容具備流通和復用的能力，成為真正的生產力。

在這個過程中，誰能率先打通從生成到產業的全鏈路，誰就能定義下一代內容平臺的形態。

二、中外兩條路：

模型生態 vs 內容生態

可以看到的是，在打通從生成到產業全鏈路這件事上，中外正在中美兩地已經走出了兩條截然不同的路。

以 OpenAI、Runway、Pika、LumaLabs 為代表的海外玩家，普遍采用“模型 + API + 社區”的組合模式。它們的核心不是應用層產品，而是一個能被無限調用的底層能力體系。

在這條路徑中，模型是核心資產。比如 Sora2 背后，是 GPT-5 級別的多模態算力與視頻推理網絡；Runway 推出的 Gen-3 Alpha 更像是一個視頻生成版的“開發框架”，允許開發者調用接口、定制場景、輸出插件；Pika 則通過社區機制快速積累用戶素材與提示詞模板，反向喂養模型優化。

這套模式的邏輯很清晰，先掌握底層能力，通過封閉算力與模型接口形成技術壁壘；再開放 API，吸引開發者生態、形成內容網絡效應；最終構建平臺網絡，由社區驅動應用繁榮。

Sora 之所以被稱作“視頻界的 GPT”，正因為它遵循了這個邏輯。模型成為平臺，平臺反哺模型。開發者與用戶共同訓練模型，形成持續演化的生態閉環。

但這條路的挑戰也顯而易見，就是商業落地周期長、產業適配慢。模型的普適性很強，卻難以直接嵌入具體的內容流通體系。簡單說其擅長造能力，卻不擅長造場景。

與之相對，中國廠商走出了一條幾乎相反的路徑，即從應用場景切入。

快手的 Kling、火山引擎的豆包視頻、騰訊混元視頻、百度文心視頻、MiniMax 等一開始就不是為了展示模型能力，而是為了讓 AI 視頻能在廣告、電商、影視、社媒等領域直接落地。

比如 Kling 主打“視頻+電商”場景，生成的人物和產品短片可以直接進入快手商家后臺使用；即夢 AI 與抖音創作平臺打通，一鍵生成的內容可直接投流；騰訊混元視頻側重在 IP 內容與影視廣告中實現半自動生成。

它們共同的特點是優先讓 AI 視頻進入生產流程，而非停留在展示層面。

這套邏輯的底層是內容驅動，不是模型驅動。即算力、模型能力可以外包或共建；但內容入口、分發通道、用戶關系，才是平臺的真正壁壘。

可以發現，中國廠商的突圍口不在技術，而在能否讓 AI 視頻“融入產業流通鏈”，讓生成內容能被看到、被消費、被變現。這種差異最終決定了，平臺化的價值也將完全不同，一個是創造內容的基礎設施，另一個是生產內容的流水線。

但無論哪條路，最終都要回答同一個問題，如何讓視頻 AI 真正“可用、可規模化、可持續”。這個必答題下，哪條路能更快抵達？

如今，這個問題的答案，也在逐漸清晰。

數據顯示，截至 2025 年 6 月，可靈 AI 全球月活用戶超 150 萬，C 端訂閱貢獻 70% 收入，單月流水破億，B 端 API 續費率超 80%；2025 年 9 月，即夢 AI 月活用戶 2037 萬。而海外 AI 視頻廠商，如 Runway 商業化依賴高凈值客戶如影視公司，C 端滲透率有限；根據 Similarweb 的數據，今年 4 月，Pika 網站訪問量僅為 200 萬，較巔峰時期下滑了 64%。

一個事實是，國內內容平臺反推能力的路線，供給整合能力更強，更容易先跑通商業閉環。

三、國產AI視頻平臺化落地：

機會、難點與突圍策略

平臺化不是一場短跑，而是一場系統能力的馬拉松。對于國產 AI 視頻廠商來說，這場戰役的核心，在于誰能先把“平臺能力”跑通。

一個重要的背景是，國內內容平臺的集中度和滲透率全球領先。抖音、快手、騰訊視頻、小紅書、B 站等平臺，早已完成從用戶教育到商業閉環的全鏈路建設。相比海外仍在糾結用哪種模型生成，國內廠商的焦點已經轉向如何讓 AI 內容進流程。

這意味著，AI 視頻的產業邏輯正在重構。內容不再只是“生成”，而是“流通”。生成的視頻可以被直接分發、投流、變現，整個生態形成了閉環。

同時，內容需求端的缺口也在迅速擴大。品牌營銷、直播電商、IP 運營、教育培訓等垂直行業，都面臨人效瓶頸，視頻內容供給成本高、生產周期長、創意迭代慢。AI 視頻的出現，恰好擊中了這個結構性痛點。

從“量的爆發”邁向“質的優化”，AI 視頻已不只是新增的內容渠道，而是在重塑整個內容供給結構。借助成熟的平臺生態，中國廠商有機會構建出新的“內容工業體系”，并在全球范圍內樹立“AI 視頻平臺標準”。

但機會的另一面，是清晰而冷峻的現實。

比如視頻生成推理、渲染需要極高 GPU 資源；國產 GPU 及推理框架尚未成熟，這導致成本高、擴展性差。還有各家模型接口不統一；模板、插件、數據格式、分發渠道差異大，這會導致互通困難、重復建設。AI 生成使用角色、形象、版權內容的界定與控制機制尚不完善，導致法律風險、平臺信任危機。這三塊若不補齊，任何平臺都可能在初期被卡住。

可以說，AI 視頻平臺化真正的挑戰不是模型能力，而是產業能力，即是否能在法律、標準、生態、成本等維度上，實現系統性治理與優化。

從已有趨勢看，部分國內廠商已經開始進行戰略性突破，構建真正具備系統能力的視頻 AI 平臺。

好消息是，部分廠商已開始戰略性突圍。以可靈、即夢為代表的企業，正在構建具備“系統能力”的視頻 AI 平臺。

一方面，它們在搭建“插件 + 模板”生態，讓生成能力可復用、可組合、可擴展，第三方模型、素材庫、特效插件紛紛接入平臺；另一方面，通過聯合算力與渲染網絡，與云廠商、AI 芯片企業、數據中心深度合作，搭建分布式視頻渲染與邊緣推理體系，顯著降低生成成本；同時，它們也在完善版權與收益機制，從內容水印到溯源追蹤、從收益分成到多方共贏，逐步形成清晰的商業治理模型。

隨著短板逐漸補齊，平臺將不再是一個工具的延伸，而會成為新的內容工業基礎設施，內容產業鏈也將被重塑。

四、“內容工業”，

被AI視頻改寫

AI 視頻真正撬動的，不只是內容生產方式的升級而是在改寫整個內容產業的底層結構，從創作方式、分發體系到產業組織形態，都在被重新定義。

中國內容產業的增長天花板已經顯現：創作仍然靠人力密集，視頻生產成本高、周期長；內容供給無法快速匹配需求變化，更新速度跟不上算法節奏；流量紅利見頂，分發與變現環節的邊際收益越來越低。

AI 視頻平臺的出現，恰恰擊中了這三個瓶頸。視頻生成、剪輯、分發、變現都能在一個平臺完成，整個產業鏈的角色就會被重新定義：創作者將變成內容運營員，負責定義需求與校正風格；廣告主與品牌方成為直接下單者；平臺則扮演新的“內容工廠+分銷渠道”的角色。

當這些要素融合在一個平臺生態內，內容產業將從分散創作進入統一協作，內容流通速度、品效匹配能力將指數級提升。內容系統開始具備工業化、規模化、智能化的特征。 Sora 做 App，即夢 AI 要接抖音，可靈要打通快手電商，它們都在為新型內容生產打通分發體系鋪底。

值得注意的是，國內抖音、快手、騰訊視頻、小紅書、B 站等形成的成熟內容分發體系，為 AI 視頻的產業化提供了天然“溫床”。

一旦 AI 視頻平臺能打通這些入口，中國的內容產業將迎來一場新的躍遷，即從“內容平臺”升級為“產業平臺”；從“流量分發”升級為“內容供給與商業轉化”的新基礎設施；從“創意驅動”升級為“智能驅動 + 數據驅動”的全鏈路智能生態。

這樣的變化已經在發生。

例如博納影業曲吉小江曾在采訪中表示坦言，Seedream 和 Seedance 已經逐漸融入電影工業流程。如今的博納有兩條路，一是“AI+”，人和 AI 共創；二是“+AI”，在傳統流程中引入 AI 提效降本。

AI 也正在催生新的崗位，比如 AI 視覺總監、提示詞工程師等，隨著整個 AI 視頻流程打通，這些新的崗位不再是單點的環節優化，而是互相協作，升級整個產業鏈的產業結構。

其實，近一年來，國內幾乎所有互聯網大廠都在布局視頻大模型、視頻生成平臺、AIGC 商業工具：它們看到的不僅是短視頻市場的增長，更是 AI 重塑內容產業結構的歷史拐點。

一個事實是，內容產業將迎來新敘事。

未來，創意不再稀缺，好的創意會通過模型被放大；從創作到上線的周期可能從周級變成分鐘級；內容將不再只是“娛樂消費品”，而是數據經濟的生產資料。

而未來十年，誰能率先搭起一條完整的“生成—編輯—分發—變現”鏈路，誰就不僅擁有一個爆款平臺，更擁有下一代內容工業的發動機。

甚至更大角度來說，不僅僅是內容，而是真正的 AI 平臺先機。