第一部分：AI视频生成行业发展概览
- AI视频生成所处赛道：AIGC技术进入多模态融合发展阶段，AI视频生成作为重点赛道，用户使用率达33%。典型应用场景包括视频内容生成、智能视频剪辑与增强、数字人/虚拟形象实时生成等。
- AI视频生成典型方式：包含文生视频（根据文本描述直接生成视频）、图生视频（结合图片与描述生成视频）、视频生视频（对已有视频进行更改）三类，目前主流国产AI视频生成模型多仅支持文本/图片输入。
- AI视频生成发展历程（技术）：技术架构经历了GAN → Transformer → 基于U-Net架构的Diffusion → Transformer+Diffusion的DiT融合架构的演进路径。
- AI视频生成发展历程（产品）：产品发展路径大致为：2024年实现高清长视频突破，中国厂商快速崛起；2025年，多模态融合升级，多镜头叙事与物理模拟能力显著提升；2026年，电影级生成加速行业商业化落地。
第二部分：主流AI视频生成模型及对比
- AI视频生成参与者图谱：主要参与者包括以OpenAI、Google、Runway、xAI为代表的海外厂商，以及以快手可灵、字节跳动、生数科技、爱诗科技、昆仑万维、阿里为代表的国产厂商。
- AI视频生成模型发展现状（技术）：在分辨率、时长、物理真实模拟、主体一致性、镜头控制等多个方面实现显著突破，但当对象较多、互动较为复杂时，各大视频生成模型均存在数量不稳定、交互出错失真等问题。
- AI视频生成模型发展现状（商业化进程）：C端主要面向专业内容创作者、短视频用户、泛娱乐群体等，通过月度订阅制收费；B端主要面向影视制作、广告营销等行业，通过API调用（按时长/Tokens等收费）保障收入稳健增长。
- AI视频生成模型发展现状（融资情况）：2025年下半年以来，AIGC视频赛道投融资显著增长，规模达30亿元。
- 主流AI视频生成模型：Seedance2.0、Kling3.0、Sora2、Veo3.1、Vidu Q3、Gen4.5。
- 主流AI视频生成模型对比：Seedance2.0优势在于多模态叙事能力；Kling3.0以智能分镜和主体锚定为核心；Sora2依托社交化应用，侧重Cameos功能；Veo3.1追求角色场景高度一致；ViduQ3生成速度快；Gen4.5强调“高精度、强可控”。
第三部分：AI视频生成市场规模及行业应用现状
- AI视频生成市场规模：2025年，全球AI视频生成规模约86.8亿美元，预计2030年将增至519.3亿美元。分群体看，目前行业以B端客户为主，约占65%-70%，未来随着泛娱乐群体付费率提升及相关产品价格下降，C端应用占比或将在2030年提升至50%。从B端行业分布看，营销广告业（社媒视频、宣传片等）应用占比最高，达38%，影视娱乐（虚拟人、游戏应用等）占35%，教育培训（AI录播视频、仿真教学视频等）占12%，电商行业（商品介绍视频等，社媒短视频营销等归为营销广告业）占8%左右，金融、医疗、房地产等其他行业占比约7%。
- AI视频生成行业应用：营销广告业是AI视频生成短期内最直接变现场景之一，AI视频生成技术从生产端大幅降本增效、投放端显著提升广告效果，助力行业营销即时化、个性化、规模化生产落地。影视业方面，以Seedance2.0为代表的新一代AI视频生成模型，正在从底层重塑影视工业化的成本与效率逻辑。
- AI视频生成应用典型案例：inSaiHilight、万兴剧厂。
- AI视频生成发展趋势及挑战：发展趋势：模型易用性与轻量化并行推进，高分辨率、时序稳定的垂直领域专业视频生成模型将加速落地。发展挑战：版权法规缺位、伦理规范不足，或将持续制约行业商业化落地进程。
