帧启未来——AI视频生成模型爆发式增长背后的算力革命与内容范式重构 头豹词条报告系列

国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/软件开发/应用软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2026头豹 帧启未来——AI视频生成模型爆发式增长背后的算力革命与内容范式重构 头豹词条报告系列 梁霄同·头豹分析师 2026-07-09未经平台授权，禁止转载 行业分类：信息传输、软件和信息技术服务业/应用软件开发信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 摘要AI视频生成模型是基于深度学习的生成式AI模型，能端到端自动生成视频帧序列，中美主导市场格局，版本迭代快。2020-2025年，其市场规模年复合增长率864.93%，得益于算力升级、资本与政策推动。算力升级使模型达商业级质量，本土算力企业崛起提供支撑；政策确立方向、降低创新成本，资本加速商业化进程。预计2026-2030年，年复合增长率154.74%，因影视行业需降本增效、线上平台要开辟新赛道，以及微短剧、短视频平台内容创作需求激增。 行业定义 AI视频生成模型是一类基于深度学习（主流为扩散模型+Transformer）的生成式AI模型，属于AIGC重要分支，核心特征是能从文本、图像、音频、参考视频等多模态输入中，通过时空联合建模（保证单帧画质与帧间时序连贯）端到端自动生成连续、全新的视频帧序列，无需依赖现有素材拍摄或剪辑，典型代表包括阿里巴巴Happy Horse、字节跳动Seedance、OpenAI Sora、Google Veo等，与剪映、PR等传统视频工具的本质区别在于其创造全新视频内容的能力。 行业分类 根据核心技术架构，AI视频生成模型行业可以分为如下类别： AI视频生成模型行业分类 基于核心技术架构，AI视频生成模型行业可以分为循环网络与GAN架构、Transformer架构、扩散模型架构。 循环网络与GAN架构 循环神经网络与GAN架构生成方法通常利用循环网络对视频帧序列进行时序建模，通过逐帧预测的方式生成连续画面，而GAN则借助生成器与判别器的对抗训练提升单帧视觉质量，但此类方法存在训练稳定性差、长时序依赖建模能力薄弱等问题。 Transformer架构 Transformer架构的生成方法依托自注意力机制实现全局时空依赖建模，将视频划分为时空块并转化为序列Token进行编码，能够有效捕捉长距离的帧间关联与全局语义信息，同时支持多模态条件融合与模型规模扩展。 扩散模型架构 扩散模型架构的视频生成方法遵循前向加噪与反向去噪的核心范式，通过逐步去除高斯噪声实现高质量内容生成，具备生成结果稳定、细节还原度高、分布拟合能力强等优势，当前主流方法多在潜在空间内进行计算以提升效率，并结合DiT架构替代传统U-Net网络，同时引入时空解耦注意力、稀疏建模等技术，在长时序、高分辨率视频生成以及物理规律与语义理解能力上取得突破性进展，成为现阶段AI视频生成的主流技术方案。 行业特征 AI视频生成模型的行业特征包括涉及多项前沿算法技术、中美主导市场格局、版本迭代速度极快。 涉及多项前沿算法技术 AI视频生成模型作为多模态人工智能领域技术复杂度最高的方向之一，高度依赖DiT架构、时空一致性建模、物理世界规律仿真、多模态语义对齐、动态细节渲染等一系列前沿底层技术的深度融合，其算法研发不仅需要对基础理论具备深刻理解，还需在人物动作连贯性、面部微表情还原、场景物理碰撞、光影动态变化等细分维度持续优化迭代，这要求企业拥有具备顶尖学术背景与工程化能力的核心研发团队，且需要经过长期大规模实验验证形成稳定的技术路线与算法积累。 中美主导市场格局 美国凭借OpenAI、Google等企业占据前沿技术标杆地位，中国则以可灵、Seedance等多款领先模型在商业化落地、成本效率及场景适配能力上快速赶超，两国包揽了全球核心技术、头部产品与主流市场份额。欧洲、日韩及其他地区受算力、数据、资本与研发投入限制，暂未形成具备全球竞争力的通用AI视频生成能力。 版本迭代速度极快 2025年6月，字节跳动发布Seedance 1.0模型，但并未登上排行榜前列；2026年2月，Seedance 2.0正式发布，凭借2K高清、多镜头叙事、声画对齐、长时序稳定，登顶Artificial Analysis权威盲测榜（Elo1287），成为全球文生视频标杆；仅隔不到两个月（4月初），阿里Happy Horse 1.0突然空降，以Elo1347的断层高分一举拿下文生、图生视频双榜第一。排行榜的交替领先，意味着头部厂商必须以“三个月一换代、半年一质变”的节奏持续升级，稍有停滞就会被快速挤出第一梯队。 发展历程 2010年代初，GAN架构打破了此前依赖RNN/LSTM逐帧预测的单一思路，成为了业内主流架构。2020年左右，在谷歌公司的推动下，Transformer架构渗透速度加快，但也同时伴随着成本高、生成速度慢等痛点。2022年，DiT架构得到初步验证，为未来AI视频生成模型产业化奠定了坚实基础。2024年，OpenAI、谷歌等海外AI巨头相继推出AI视频生成模型，产业开始进入爆发期。如今，中国已经追赶上AI视频生成全球先进水平、可灵、Seedance、Happy Horse等模型更是相继成为行业黑马。 萌芽期2013-01-01~2016-01-01 2013年，VAE出现，编码器将数据映射至潜在空间，再由解码器从空间生成数据；2014年，GAN架构出现，主要由生成器和判别器两部分组成；2015年，VAE开始被应用于视频预测任务，但生成内容存在模糊等问题；2016年，GAN开始被用于视频生成，通过生成器与判别器的对抗训练，让生成器学习生成逼真数据、判别器学习区分真假数据，以实现高质量内容生成。GAN架构首次证明“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，为后续视频生成技术提供了全新方向。 启动期2017-01-01~2021-01-01 2017年，Transformer架构发表，逐步向各个领域渗透，早期在视频生成领域也有尝试；2021年，Google发表了Video VisionTransformer。Transformer架构更好的建模像素点之间的上下文关系，提升视觉内容生成质量，缺点在于高昂的成本和较慢的生成速度；2021年，Diffusion Models论文发表，将扩散空间从图像空间转移到潜空间（Latent Space），大幅提升了计算效率。Transformer架构确立了自注意力机制在时序建模中的核心地位，解决GAN/RNN长序列依赖弱、训练不稳定的痛点，为视频生成提供更稳定、可扩展的技术路径。 启动期2022-01-01~2023-01-01 2022年，Video Diffusion Model论文发表，通过加入时序注意力层的方式将扩散模型中的二维U-Net扩展至三维，将扩算模型应用于视频生成任务；另外，基于LDM的开源系列模型Stable Diffusion推出，进一步推动扩散模型在视觉生成领域的主导作用；2022年，Scalable Diffusion Models with Transformers论文发表，提出将传统扩散模型的U-Net替换为Transformer，从而提升传统扩散模型的可扩展性。 AI视频生成以LDM+时序建模实现高清、可控、多模态突破，以Make-A-Video、Gen-2、SVD为代表，彻底解决了GAN稳定性痛点，开启商业化落地与产业爆发，为DiT融合架构与长视频生成筑牢根基。 高速发展期2024-01-01~至今 2024年，OpenAI发布Sora，验证了Diffusion和Transformer结合的有效性，并带动DiT架构成为重点方向。对比过去的视频生成模型，Sora生成视频时长显著提升（60秒），对于自然语言和物理世界规律有了更强的理解能力；2026年2月，字节跳动发布Seedance 2.0，采用双分支DiT架构，分支一为纯DiT，负责场景、角色、文本对齐；分支二为轻量U-Net/3D Conv+DiT混合，负责高频纹理、流畅运动。Seedance 2.0发布后不久，其生成的逼真片段在互联网上迅速传播开来。DiT彻底取代U-Net与GAN，成为视频生成主流技术底座，支撑影视、广告、游戏、文旅等专业场景落地，但同时引发了版权、深度伪造、内容审核等挑战。 产业链分析 AI视频生成模型产业链的发展现状 AI视频生成模型行业产业链上游为算力与数据供应环节,主要作用是为模型训练与推理提供硬件与数据支撑产业链中游为模型研发与训练环节,主要作用是将算力、数据转化为通用生成能力产业链下游为模型应用环节,主要作用是将AI视频能力转化为可落地的解决方案、工具软件与内容服务 AI视频生成模型行业产业链主要有以下核心研究观点： 美国主导上游环节，中国在中游环节已实现反超 1.英伟达近乎垄断GPU市场，上游供应链稳定性脆弱。 全球高性能GPU市场长期由美国企业英伟达占据绝对主导地位，市占率高达95%以上，其人工智能GPU出货量与算力水平均保持高速增长，从Volta到Robin架构单GPUFP16算力更是实现超60倍的指数级提升，构成了全球AI视频生成模型训练与推理不可或缺的核心硬件底座；中国AI视频生成模型产业在核心算力支撑环节同样表现出对美国企业，尤其是对英伟达公司较高的依赖程度。美国政府多次以国家安全等理由出台出口管制政策，持续限制英伟达向中国出口H100、H200等先进人工智能GPU产品，直接对国内AI视频模型的训练进度、技术迭代节奏以及算力布局造成潜在制约，也进一步凸显出产业链上游“卡脖子”的现实风险。 2.中美模型性能身位呈现逐渐拉开的趋势。 2026年初，字节跳动Seedance 2.0与快手可灵3.0相继通过行业非官方基准测试，并在Artificial Analysis视频生成模型盲测榜单上轮番占据领先位置。到4月，阿里巴巴Happy Horse 1.0横空出世冲入榜单，国产厂商已连续数月稳居榜首；反观美国厂商，2026年整体表现欠佳，谷歌Veo3评分下滑至前十之外，目前位列全球第11名。此外，曾推出全球首款商业化AI视频生成模型的OpenAI旗下Sora，也于近期宣布关停，这意味着全球AI视频研发格局可能正在发生重大转变，中游技术主导权将由海外转向中国。 中游厂商正在积极布局上游基础设施建设 1.头部大厂正在积极布局上游基础设施建设。 近年来，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等AI视频生成模型巨头持续加码云计算基础设施建设，对上游算力基建的投入规模持续扩大。2024年，三家企业的资本开支分别达到800亿元、700亿元和600亿元级别，预计2026年将进一步提升至2,450亿元、1,550亿元和1,100亿元，其中字节跳动投入增长尤为迅猛，2029年资本开支有望攀升至3,050亿元，规模接近阿里与腾讯之和，2023至2029年年均复合增长率高达37.6%。头部互联网大厂积极布局上游算力基建，核心是为了满足AI大模型与视频生成业务爆发式增长的算力刚需，同时摆脱对海外高端芯片的依赖、保障研发自主可控与供应链安全。 2.云计算领域成为了AI视频生成模型厂商的“隐形战场”。 2025年上半年，阿里云以35.8%的市场份额稳居国内云计算市场首位，持续领跑行业；而作为云计算领域新晋入局者的字节跳动，凭借持续加大的资源投入与战略布局，旗下火山引擎实现亮眼突破，以14.8%的份额位居第二，并且被市场视为阿里云最强有力的竞争对手；华为、腾讯的表现较为稳定，分别以13.1%和7.0%的市场份额位列行业中游。从技术实力方面来看，阿里云具备从自研芯片（平头哥）、基础大模型（通义千问）到MaaS服务平台（百炼）的全栈技术布局，综合竞争优势十分显著；字节跳动则依托多模态模型（如Seedance2.0）等核心技术，在MaaS领域实现快速追赶，展现出强劲的后发优势。