开头：钱先到位了，账还没算清
2026 年的 AI 视频赛道，钱比以前好拿了。
快手旗下的可灵在最新一轮融到了行业内外的关注，估值推到高位。OpenAI 的 Sora 2 也终于从演示走到了真实可用的边缘。国内的选手：MiniMax 的海螺 AI、生数科技的 Vidu、字节豆包视频、智谱的清影、阿里通义万相、Pika、Runway，一家接一家在抢跑。
但翻另一边的账：行业里真靠 AI 视频赚到钱的产品，掰着手指头数得过来。不是因为 AI 视频没用，是大家都在烧钱换规模，商业化的时间表没跟上估值的速度。
这一篇不写"AI 视频会不会颠覆内容产业"。这种话从 2024 年说到现在，没人能给出确切的答案——说真的，谁也给不出。今天拆三件事：六类玩家现在都在什么处境；为什么大部分还在赔本；未来 12 到 24 个月真正能跑出来的会是哪条路。
六类玩家：三种处境
把国内外的 AI 视频玩家捋一遍，大致分六类。
第一类，互联网大厂的视频模型。代表是可灵（快手）、豆包视频（字节）、通义万相（阿里）、清影（智谱）。这一类有用户、有场景、有算力池子，模型迭代速度最快，但商业化最拧巴——内部业务用得多，对外卖又怕抢了自家内容业务。
第二类，独立模型公司。代表是生数科技的 Vidu、MiniMax 的海螺 AI、Runway、Pika、Stability。这类公司只有模型一个产品，要么卖给开发者拿 API 收入，要么卖给企业拿项目收入。它们最焦虑，因为模型同质化在加速，今年你能做的别人半年就能追上。
第三类，老牌剪辑工具加 AI 模块。代表是剪映（抖音）、快手云剪、Adobe Firefly。这些工具天然有创作者用户，加一个 AI 生成功能几乎没门槛。变现路径清楚：升级订阅。用户已经习惯为剪映付费了，AI 只是把订阅价格再往上抬一档。
第四类，广告 SaaS 厂商。代表是阿里妈妈、巨量引擎的 AI 视频工具，还有好些专门做电商素材生成的初创。这类是现在最赚钱的。原因后面讲。
第五类，短剧公司。它们不算模型方，但用 AI 视频生成原始素材再经过剪辑后期。这是过去半年跑出来的新场景。
第六类，社交内容平台。代表是阅文、起点、B 站、知乎在做的小说推文、漫画推文。这些场景的特点是单条视频质量要求不高，但量很大、海量生成。
把这六类放一起看，商业化进度分三种处境：
处境一，跑通了。广告 SaaS、剪辑工具加 AI、短剧生产。这三类已经能算过来账——单条视频成本低于人工、单条视频可以规模化、单条视频能直接进投放链路。
处境二，半跑通。社交内容平台、小说推文。量大但客单价低，质量不够好但够用。赚的是辛苦钱，规模大但毛利率不高。
处境三，没跑通。大厂的视频模型、独立模型公司、自己做模型又自己卖产品的，几乎都没跑通。要么收入远低于算力支出，要么内部场景用起来但对外卖不动。
卡点一：算力成本还没降下来
AI 视频最大的卡点是算力账算不过来。
一张高质量的产品展示视频，AI 生成一张的成本，按现在公开的模型定价，依然在几毛钱到几块钱之间。人工做一条同类视频，按 30 秒出片、初级后期算，行业成本在 50 到 200 块。AI 比人工便宜，这是没错。
但 AI 视频有个隐藏成本：废片率。AI 生成一条 30 秒成片，通常需要生成 5 到 10 条素材，从中挑一条。每一条生成的算力费都要计入成本。这部分钱经常被产品方在 PPT 里抹掉。
加上复检、剪辑、加字幕、加音乐这些后期流程。一条 AI 视频的真实成本，乘以废片率和后期人力，并不比找个人便宜多少——除非量足够大。
量足够大的门槛是什么？是每天 1000 条以上。能跑到这个量的，只可能是广告 SaaS、电商素材工厂、短剧公司。这些场景的特点是同一模板用无数遍。
这就是为什么广告 SaaS 是最赚钱的 AI 视频场景：模板化、可复用、对单条质量要求不高、对成本敏感。其它场景，比如个人创作者想做一个带货视频，AI 视频的成本优势就不明显——他一周也做不了几条，量覆盖不了算力。
另一个观察：模型公司在 2025 年打的"价格战"，2026 年开始反向涨价。这一轮涨价的根因之一就是算力账算不动。月之暗面、智谱、DeepSeek 都已经涨过一轮，AI 视频模型接下来大概率会跟。反正每家都说是因为"市场需求旺盛"，背后的账各家自己清楚。
卡点二：训练数据的合规边界
第二个真卡点是训练数据。
2026 年是国内生成式 AI 内容标识新规全面推行的关键节点。所有 AI 生成或被大幅修改的视频，需要做显式标识；训练数据集中使用未授权内容的合规风险也跟着上升。
这件事直接卡的是独立模型公司。互联网大厂的优势是有自家平台的海量授权数据，可以内部循环用。独立模型公司要么花钱买授权数据，要么只能爬公开数据，要么找代理渠道买清洗后的数据集。
业内几家做得早的，已经开始囤版权方授权。可灵和快手生态内的内容合作是一个信号，海螺 AI 与国内视频平台的合作是另一个信号。但这些都是大公司才能谈下来的。
中小独立模型公司面临两难：用未授权数据训练，模型效果好但有合规风险；用全授权数据训练，模型质量比不过大厂。
这件事对未来 12 到 24 个月的格局有直接影响：会有一批中小模型公司被迫退出，或者被并购。留下来的要么是大厂的子品牌，要么是有独家数据源的玩家（比如有版权方、有 IP 方、有特定的行业数据）。
两条分化的路：创作者工具 vs 企业级 SaaS
把上面这些综合看，AI 视频未来大概率分叉成两条路。
第一条路，创作者工具。这条路的代表是剪映、Runway、Pika、海螺 AI 偏 C 端的产品。核心逻辑是让个人创作者更高效地做内容。变现靠订阅、模板、素材包。这条路的天花板是工具型的——能赚钱，能稳定，但不会出平台级的赢家。
第二条路，企业级 SaaS。这条路的代表是广告 SaaS、短剧工厂、电商素材工厂、有 IP 内容的工作流。核心逻辑是把 AI 视频嵌入到一个完整的业务流里。变现按生成量、生成质量、生成稳定性收费，是按产出计费。这条路上的玩家可能做得不是最大的，但是赚钱最稳的。
纯模型公司不在这两条路里。纯模型公司要么被大厂收购，要么转为企业级 SaaS，要么走开源路线靠开发者生态。剩下的纯 API 模式很难撑得住——API 价格战 + 算力成本 + 客户随时切换下一家新模型，这个生意模型本身就是脆弱的。
12 到 24 个月会发生什么
几个具体的预判。
第一，AI 视频的产品价格会再涨一轮。原因就是上面说的算力账。
第二，独立模型公司会少一批。能活下来的要么找到独家数据源，要么转 SaaS，要么被并购。完全独立的纯模型玩家，12 个月内会比现在少一半以上。
第三，企业级 AI 视频工具会成为新增量。广告、电商、教育、短剧这四个赛道的工具方会出几个赚钱的产品。这条路上不会出一个新的"抖音"，但会出现几个 ARR 到数亿元的中型公司。
第四，AI 视频在内容创作端会被普及，但在内容消费端的渗透会慢很多。用户每天看的视频里，AI 生成的占比短期内到不了 10%。
第五，开源模型会跟进。当前国内的开源 AI 视频模型比 LLM 落后半拍，2026 年下半年到 2027 年会补齐。开源起来后，独立模型公司的 API 收入会被进一步挤压。
最后一句：估值这事别太当真。可灵现在的估值高，是资本市场对 AI 视频故事买单，不等于这个行业已经赚钱。等哪天大家不再比估值，开始比 ARR 增长率和毛利率，这个行业才算真正稳下来。
常见问题
下面是关于 AI 视频商业化最常被问到的几条。
