AI视频生成进入影视生产改写成本与分配

对影视行业来说，2026年很难用一个单一事件来概括。它没有重复过去那种突然爆火又迅速冷却的技术故事。视频生成能力从年初开始进入生产现场，到了年底，影响已经越过制作环节，伸向融资、渠道、组织方式和利益分配。

年初，Seedance 2.0发布。它最受关注的地方在可控性。创作者可以指定角色、场景和镜头风格，过去需要不断试错的生成过程，第一次有了可以预估成本、周期和交付结果的可能。

这一变化很快传导到资本端。7月，快手将可灵AI相关资产分拆融资，投后估值约180亿美元。生数科技和爱诗科技也在年内完成融资。视频模型由此从母公司内部的一项业务，变成可以被单独估值的资产。

技术能力有了价格以后，内容端开始出现更大规模的供给。短剧因为制作周期短、商业模式成熟、对画面连续性的要求相对可控，成为最先放量的一类内容。今年上线的AI短剧超过50万部，《持械入宋》的走红，又让行业看到了小团队做出爆款的可能。

但供给增加并没有让更多创作者赚到钱。平台掌握流量和分账规则，上游IP获得授权收入，中游制作方承担算力与投流成本。制作门槛被压低以后，利润反而更快地向少数掌握渠道和版权的公司集中。

传统影视行业也在同一年被卷入其中。贾樟柯、陆川等导演开始公开展示AI作品，芒果TV和博纳影业分别把AI长剧与AI电影带到电视屏幕和院线。爱奇艺则把编剧、美术、剪辑等环节接入智能体平台。

这些尝试给出的结果并不整齐。制作效率确实提高了，成本也确实下降了，但观众对人物情绪、故事节奏和审美完成度的要求并没有降低。长剧和电影把这一点暴露得更加直接。工具可以让画面更快完成，故事仍然需要人来判断。

海外市场提供了另一种参照。OpenAI关停Sora，Netflix收购InterPositive，好莱坞工会继续围绕AI使用和报酬重新谈判。与中国市场追求规模和落地速度不同，美国影视行业更关心技术进入生产流程以后，人的贡献如何被确认和补偿。

把这一年发生的事放在一起看，影视行业经历的已经很难被看作一次简单的工具替换。制作成本、资本定价和利益分配的规则都在移动。过去由剧组、制片公司、平台和院线共同维持的秩序开始松动，一套围绕模型、算力和流量建立的新秩序正在形成。

这就是我们所处在的2026年，智能迁移留给影视行业的真实局面。

01、AI视频从随机生成走向可控，资本开始给出明确价格

Seedance 2.0的发布，是今年视频模型行业最重要的节点之一。

2月12日，字节跳动Seed团队发布Seedance 2.0。新模型采用统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种输入方式，也把参考生成和编辑能力放进同一条链路。

行业更关注它的可控性。创作者可以通过参考素材指定角色外貌、场景氛围和运镜方式，生成一段可用画面所需要的尝试次数随之减少，制作成本也更容易估算。

在这之前，AI视频生成更像一次结果不确定的尝试。同样的提示词可能得到完全不同的画面，创作者无法稳定控制质量，采购方也很难据此确定预算和交付周期。

Seedance 2.0让生成过程变得可以被管理。对影视行业来说，这意味着AI视频开始具备进入正式生产流程的条件，成本可以提前计算，排期和验收也有了基本依据。

资本愿意在今年重新定价，原因也在这里。只有产出变得可预测，视频模型才有可能被当作稳定的生产资料。当它开始影响影视制作的成本构成，商业价值就有了更清楚的衡量方式。

模型迭代不断加快，Seedance 2.0与2.5仍保持在第一梯队。视频生成也是中国厂商少数能够持续领先硅谷公司的方向，商业化进展因此受到更多关注。11月，据接近火山引擎人士证实，Seedance的海外收入占比已经达到50%，过去半年海外收入增长近5倍。在国内市场，互联网企业是主要采购方，腾讯位列Seedance中国区客户前三。

但这一客户结构同样值得注意。连同样具备模型能力的互联网公司也在采购Seedance，说明头部模型已经形成明显的效率优势。对一些竞争者来说，继续独立研发同类能力，未必比直接采购更划算。

上半年，Seedance 2.0让AI视频进入可以预算的生产环节。下半年，可灵AI分拆融资，则让资本市场第一次给这类资产单独定价，交易规模也创下全球视频大模型公司最大单笔融资纪录。

7月，快手将可灵AI相关资产以150亿美元投前估值引入最高30亿美元外部投资，投后估值约180亿美元。11月，公告确认增资交割完成。

推动这笔交易的重要因素，或许是可灵与母公司之间的估值差距。可灵投后估值已经明显超过快手市值。原有主业的估值体系难以容纳增长更快的AI资产，分拆也就成为释放价值的直接方式。

这些事件共同说明，技术资产的成长速度已经开始影响公司组织方式。当AI业务与母公司的估值逻辑难以匹配，公司就需要调整股权和资产结构。视频模型的商业化进程也因此有了更明确的时间表。

二线玩家在资本市场进展，说明这场竞争并不只属于巨头。

Minimax于今年1月登陆港交所，5月启动A股IPO辅导，冲刺“A+H”双平台。海螺AI在视频生成领域具备技术存在感，但MiniMax的资本市场叙事重心已转向B端Token收入与全模态平台。

在一级市场，生数科技年内连续完成多轮融资并推进股份制改造，重点投入实时生成和世界模型；爱诗科技C轮累计融资近30亿元，全球用户超过1.5亿，年度经常性收入突破4000万美元；演语科技在6月完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超20亿美元；走自回归技术路线的Sand.ai近期也完成了约5000万美元新融资，年度经常性收入已超千万美元。

这些公司没有继续在通用生成能力上与巨头硬拼，转而寻找实时交互、世界模型等细分入口，用具体收入证明独立估值的合理性。它们的融资进展、上市传闻，也为一级市场提供了更多参照，使视频模型公司更早进入看收入和利润的阶段。

不过，完成融资和IPO以后，视频模型厂商很快就会面对更严格的检验。资本给出的价格，最终需要对应未来的收入和现金流。目前AI视频收入仍集中在短剧、广告素材等少数场景，客户集中度也比较高。

今年资本市场给出的更多是进入行业的资格。明年的考验在于，这些公司能否在窗口期里建立稳定客户和持续收入，把早期的技术优势留下来。如果模型差距逐渐缩小，而商业化没有跟上，高估值就难以维持。

02、AI短剧供给爆发，但已经触及利益分配

当模型能力开始满足工业交付要求，AI视频的竞争就进入交付阶段。能否按需求、按质量、按时间完成内容，比单纯的画面表现更重要。随着采购方式逐渐明确，AI视频也正在成为可以计价的基础服务。

2026年，短剧被普遍看作最适合AI视频落地的内容形态。它制作周期短，成本结构清楚，商业回收路径相对成熟，对人物情绪连续性和艺术精度的要求也低于长剧和电影。这些条件让它成为各方快速验证收入的首选。

AI短剧复用了真人短剧已经形成的基础设施，包括广告变现、用户付费、平台分账和IP衍生。红果短剧依托抖音流量入口快速起量，今年7月，日活用户已经超过头部长视频平台。

下半年，一部小团队作品让行业看到了另一种可能。

《持械入宋》没有依赖高额投流，前期热度也并不突出。第一季8月21日上线红果后表现平淡，第四季开始依靠口碑回升，冲上红果AI新剧榜榜首。第十季上线后，这部剧成为真正的爆款，截至11月6日播放量突破40亿。

这个IP来自番茄小说免费版权库，原本并不热门。核心主创只有6人，成员包括宝妈、网约车司机、送货个体户、批发商和普通公司职员。他们分散在不同城市，没有人出自影视科班，全程线上协作，按照有效成片时长分成。

团队投入主要集中在算力，全系列成本超过100万元。这样的投入方式在依靠投流获客的短剧行业里并不常见。《持械入宋》的表现也说明，观众并不天然排斥AI技术。他们不能接受的是粗糙生产和低质内容。只要故事成立，AI制作的标签不会天然劝退用户。

《持械入宋》只是今年超过50万部AI短剧中的少数成功案例。技术门槛降低以后，供给快速增加，价值却没有同步扩散。AI短剧的繁荣来自模型能力释放，但它带来的产业影响，集中在渠道和分配方式的变化上。

供给增长接近爆发，利润却没有流向多数创作者。AI把综合制作成本压缩到传统真人实拍的十分之一左右，漫剧单分钟制作成本从2000元以上降至150元至800元。成本下降带来的收益也没有平均分配。2026年上半年，抖音端新上线AI短剧中，播放量破亿的作品约占0.48%，达到盈亏平衡的作品约占1.3%，大约每77部才有1部回本，行业平均毛利测算为负。

这组数字说明，收益正在向IP和平台两端集中。上游IP获得授权与改编收入，下游平台掌握流量分配和分账规则，中游制作方承担算力与投流成本，逐渐成为投入最多、回报最不稳定的一环。

年底关于“字节时间”的争论，把这种变化推到了更显眼的位置。财经评论人秦朔引用野村证券关于用户时长的数据，认为中国互联网正在从腾讯时间进入字节时间。抖音集团副总裁李亮不认可数据口径和潜在的垄断认定，连续发文反驳，措辞从极不严谨升级为非蠢即坏，双方最终进入法律程序。

争论本身之外，更值得注意的是背后的行业处境。当平台同时掌握流量入口、分账规则和算力供给，用户注意力与创作者收入会进一步向平台集中。短剧行业从真人剧阶段开始，就一直面对同一个问题。平台既制定规则，也获得最大收益，内容生态的持续性应该由谁保障。

如果这个问题得不到解决，AI短剧带来的繁荣就只能停留在供给数量上，整个内容生态也很难因此受益。技术带来的收益如果无法在产业链中合理分配，最终受到影响的，将是平台赖以生存的内容供给。

今年，行业已经验证了AI短剧在生产端的可行性。接下来更难的是，在分发端建立更合理的回报方式，让技术效率真正转化为可持续的内容供给。

03、传统影视的长周期高投入模式开始松动

AI冲击的不只是制作流程，还有影视行业沿用多年的成本结构和组织方式。2026年，传统影视人陆续开始试探转型，动作大小不同，但已经很难再保持旁观。

AI工具同时压低制作周期和资金门槛，过去依靠长周期、高投入和重资产维持的运转方式开始松动。一些项目开始接近互联网产品的节奏，先完成小规模验证，再根据市场反馈调整内容。影视行业过去习惯的大投入押注，正在失去原有的确定性。

贾樟柯是一线电影导演中较早行动的人。春节期间，他发布与Seedance 2.0合作的AI贺岁短片《贾科长Dance》。片中两个贾樟柯形象都由模型生成，一个保留明显的AI特征，另一个接近真人效果。

这部短片把一个问题直接放到行业面前。当影像可以被AI持续生成，导演的工作还剩下什么。贾樟柯的参与，让视频模型进入影视产业最核心的讨论范围。过去习惯谈论档期、演员和票房的人，也需要面对这项正在改变制作方式的技术。

更大的变化来自平台和制片方的规模化尝试。9月，芒果TV出品的《后西游记》以AIGC完成全部画面与人物演绎，成为中国首部上星播出的AI长剧。10月，博纳影业出品的《三星堆未来往事》拿到龙标并进入全国院线，把AI影视从流媒体带到售票窗口。

AI显著降低制作成本，过去依靠大资本和重资产形成的门槛随之降低，但内容短板也被更清楚地暴露出来。

《后西游记》播出后，观众一边肯定国风画面，一边指出AI痕迹明显、部分剧情平淡，导演也坦言最难处理的是情绪连续性。《三星堆未来往事》的市场反馈更冷，片方分账收入不到成本的十分之一。

短剧屏幕上可以接受的粗糙感，进入大银幕以后会被进一步放大。讲故事的能力无法通过一次生成获得，这也是影视行业最难被技术替代的部分。

这些尝试还带来另一个问题。AI可以持续提升画面生产效率，但它能否帮助创作者更新叙事方式和审美经验，仍然没有确定答案。

过去，一部S级剧从立项到播出往往需要数年。长周期能够保障制作质量，也为判断失误留下调整空间。创作灵感难以按计划出现，充足预算和时间可以让创作者反复修改。

快速生产遵循另一套要求。它鼓励创作者用小规模尝试换取反馈，再依据数据决定下一轮投入。可是叙事、审美和情感共鸣依赖长期积累，很难被拆成可以持续迭代的模块。

行业因此进入一个有些尴尬的阶段。制作速度越来越快，内容内核却很难同步提速。真正面临淘汰的，未必是拒绝使用AI的人，也可能是只会用AI降低成本，却拿不出新故事、也讲不好旧故事的人。

更多一线导演仍在继续尝试。陆川携AIGC短片《历史·现场》预告片亮相2026云栖大会，用1626年明代王恭厂之变重现四百多年前的灾难现场。他认为，AI能够创造过去受预算限制而无法呈现的景观。对创作者来说，这项技术的价值在于扩大视觉想象，而不只是减少人力和场地开支。

创作者、制作方和院线都在试探AI的边界，但真正决定这条链路能走多远的，仍然是平台端的动作。

今年，爱奇艺创始人、CEO龚宇宣布公司转型为非中心化社交媒体平台，发布覆盖编剧、导演、美术、剪辑等流程的专业制作平台和近70个智能体，同时开放IP库、数字资产库以及已有超过100位艺人入驻的AI艺人库。平台正在把个别项目的经验变成可以复用的生产设施。

导演、制片公司、院线和平台全部进入之后，2026年的这些尝试更像一场集体测试。行业看到了效率可以提升到哪里，也看到了叙事能力会在哪里暴露不足。

效率优势很容易被同行追赶，工具带来的收益也会在普及后逐渐摊薄。相比之下，难以标准化的创意、审美和判断力会形成更长期的门槛。影视行业的竞争最终会回到一个最朴素的问题，究竟要讲一个什么样的故事。

04、好莱坞也在重写AI边界，海外路径与国内并不相同

当中国公司在模型能力和产业落地上加速推进时，海外影视行业呈现出另一种节奏。有公司退出消费级视频产品，有平台重新为AI能力定价，也有工会继续为人的劳动划定边界。

3月，OpenAI宣布关停Sora，与迪士尼的合作同时终止。公开解释是资源分配，更直接的原因在于视频模型运行成本过高，消费级产品带来的收入难以覆盖持续投入。

Sora退场并不意味着视频模型路线失败。它更多反映出OpenAI重新排列商业优先级，把GPU资源投入收入更明确的业务。

大模型行业此前的竞争重点是能不能做到，现在越来越多公司需要先判断值不值得做。技术可行已经不足以支撑长期投入，能够形成稳定收入，路线才有继续存在的可能。

Sora团队部分核心成员随后与梦工厂联合创始人等人组建新公司，尝试把相关能力做成面向电影制作人的专业工具。视频模型的落点也从大众消费产品转向影视生产环节。

这一变化说明，在视频领域，专业制作方更愿意为效率提升付费。对许多AI应用公司来说，通用能力很难直接带来收入，只有进入具体行业、解决明确的成本问题，商业价值才会变得清楚。

海外资本也在重新评估AI视频。今年，Netflix以一笔远超其历史惯例的收购拿下AI视频公司InterPositive。这家公司基于已授权素材库优化片库生产效率。交易释放出的信号很清楚，好莱坞流媒体平台更愿意把AI看作生产基础设施，用来提升内容管理效率。

这与可灵获得180亿美元投后估值形成了两种不同选择。中国资本市场倾向于把增长更快的AI资产拆分出来，好莱坞公司则更倾向于把AI能力放在辅助位置，纳入原有生产体系。

好莱坞调整的并不只是工具使用范围，还有对人的认定。三年前，编剧和演员工会通过长期罢工争取到AI保护条款，如今这些条款正在被逐案重新解释。工会的诉求已经从限制使用，转向要求为使用支付相应报酬。编剧工会要求补偿被用于训练模型的编剧作品，演员工会要求使用合成演员时证明其能够带来显著的额外价值。

这个变化意味着，好莱坞已经接受AI进入生产流程。接下来需要解决的，是用过AI之后，人的贡献如何衡量，报酬如何分配。

这也是智能迁移绕不开的问题。当算力承担越来越多的执行工作，人的创意判断、审美选择和情感表达就需要新的定价方式。谁能决定这些能力的价值，又如何把价值写进合同和补偿标准，将直接影响内容产业未来的利益分配。工会谈判的作用，正在把抽象的人的贡献变成可以执行的条款。

新的公司也在规则变化中出现。硅谷AI影视公司Utopai Studios完成大额融资后，被外界看作全球最大的独立AI原生影视公司之一。更重要的是，它成为首家同时加入美国编剧工会与演员工会的AI影视公司，由此获得了进入好莱坞生产体系的资格。Utopai拒绝把自己定义为模型公司，其生成模型基于中国的MiniMax H3定制，在视频盲评榜上进入前列。

这家公司的路径很有代表性。模型能力可以跨国供给，资本、人才和行业规则却要在本地争取。技术底座来自中国，商业身份则通过好莱坞工会体系得到承认。智能迁移的全球化和本地化同时发生，能够在两者之间找到接口的公司，会拥有下一阶段的主动权。

好莱坞与中国AI视频行业构成了两种路径。中国在模型能力上保持领先，内容产业快速落地。美国收缩部分消费级模型业务，资本与人才转向AI原生制片厂。中国公司侧重用更低成本换取渠道，美国公司则依靠成熟班底争取规则承认。

更值得注意的是，两条路径正在处理彼此尚未解决的问题。中国需要回答规模化增长之后的盈利模式和分配方式，美国需要回答规则保护如何给创新留下空间。2026年已经发生的变化说明，竞争不仅来自技术能力，也来自制度设计和产业组织能力。未来能够走得长远的公司，需要拥有好故事，也需要把每一分算力转化为观众真正感受到的情感共鸣。（本文首发于钛媒体APP，文｜LccBeta）

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