天风策略周谈 AI视频大模型产业投资图谱

各位投资者晚上好，我是天风策略的肖峰。今天汇报的主题是AI视频大模型的一个产业三大投资图谱，我们主要是对这个A频大模型的一个定义，行业发展趋势和下游应用的情况进行一个跟踪和分析。先讲结论，我们认为这个AI视频正的从一个生成好看的片段转向完成一项可以交付的内容生产任务。么过去市场上主要关注画面是否逼真，现在更重要的是人物和场景能否保持一致，多个镜头能否组成完整的故事，声音和画面能否同步，以及生成结果能否继续编辑的。只有这些能力稳定下来，模型才能进一步渗透到这个广告短电商和影视制作的一个流程。近期的产业变化也进一步验证了这个趋势。七月底C12.5首将单次音视频的生成长度从15秒提高到30秒。八月阿里万象3.0也开始支持月长30秒生成，并增加更多参考素材，变化层面变化表面上是时长翻倍，实际意味着模型开始从生成单个镜头走向完成一段相对完整任务。那么商业化也开始出现验证。根比如说根据快手的一个最新披露，可0AI2季度收入超过8.5亿元，同比增长超过200%，这说明AI视频已经不只是模型竞赛，而是出现了真实的一个付费需求。那么从产业节奏来看，我们觉得主要有两条线可以去跟踪。第一条是内容生产、短剧广告、电商素材和数字人正在较快的落地，是未来1到2年内比较容易看到收入落地和场景落地的方向。第二条是世界模型，也就是让AI不仅生成画面，而且能够理解环境预测行为行动结果。这条线就打开了游戏机器人和自动驾驶等更大的空间，但目前仍处在一个比较早期的一个验证阶段。下面具体展开介绍。首先是个AI视频大模型的一个发展和定义。AI视频大模型可以根据文字、图片、声音或者已有视频自动生成连续画面。早期产品主要分为纹身视频和图声视频。现在头部模型正在把文字、图片、音频和视频统一起来。 用户不再只是输入一句提示词，而是可以提供角色、场景、动作和声音等参考素材，然后再让模型完成生成和修改。 这也意味着AI视频正在由一个素材工具逐渐变成内容生产系统。 我们回顾视频行业的一个发展，胶片时代的核心是设备场景和专业团队，数字时代通过拍摄和后期软件降低了制作成本。 智能影像时代则进一步把部分创作和制作能力交给模型。 它不只是替代某一个拍摄环节，而是重新组织脚本素材制作和分发的关系。 那么AI视频的价值就可以分为三层，降低拍摄和后期成本，降低专业内容的创作门槛，以及针对不同用户快速生产多个版本。 前两层改变制作端，第三层进一步影响平台流量和广告效率。 从市场空间来看，AI视频增速有望高于深层次AI整体。 原因在于视频的计算需求更高，同时又能直接进入短机广告等和电商等付费场景。 不过模型降价也会压低单次收入，因此更应跟踪有效的一个成片成本，企业交易量和付费留存远期的一个目前的一个市场规模预测，还是比较不稳定的一个结果，那么从政策层面上来看，行业正在形成监管和扶持并行的一个框架。 首先在这个内容标识备案和版权治理方面会增加相关企业的一个合规成本。 但是清晰的规则也有助于专业客户形成稳定的采购，并加快低质量供给的退出。 对于头部平台来说，审核版权和内容溯源能力成可能成为它的一个竞争门槛。 接下来就是模型的一个竞争情况，模型竞争正从画质转向可用性，对于投资者来说，我们可能没有必要过度纠结具体的一个技术路线，而是重要的是模型的一个评价标准也在发生变化。 那么早期行业主要解决是能不能生成，随后解决觉得是画面好不好看。 当前竞争的一个重点已经转向结果能不能使用。 那么人物在这种不同镜头中的不能频繁的变化，动作要基本符合常识，声音要与画面对齐，用户还能够控制首尾画面，修改局部内容并延长视频。 这些能力决定模型是一个演示工具，还是能够进入专业生产的一个工具。 从近期测评来看，像c dance mini max万象和可林等国产模型已经处于全球第一梯队，部分指标也具有领先的优势，但是榜单领先并不等于商业壁垒和它的一个商业化落地已经形成。 未来可能还要继续观察生成质量是否稳定，单位有效层面成本是否具有竞争力，产品是否 拥有足够的用户和分发入口，以及能否嵌入广告、短剧和电商等真实的工作流。那么可您可您的一个AI的一个收入增长提供了一个比较重要的验证。就是视频生成已经从用户尝试逐渐进入了订阅和企业采购的阶段。与此同时可宁开始支持智能体批量调用视频生成，意味着未来需求可能不只是个人偶尔制作视频，还可能来自营销系统和内容平台自动生成大量素材。对于算力需求而言，后者可能更具有持续性。比较远期的一个愿景的话就是这个世界模型。普通视频模型主要是生成一段看起来合理的画面。世界模型则需要记住环境状态，理解行动会产生什么结果，并根据用户操作实时生成下一步。简单来说，前者是在制作视频，后者是模拟一个可以互动的世界。谷歌已经通过project J立开放了一个实验性的开交互产品。用户可以创建并探索虚拟环境，但目前在真实性、控制精度、延迟和持续时长方面仍有明显的限制，因此世界模型方向已经比较清晰。但是商业化阶段不能高估传媒内容生产可以按照收入和客户数量进行跟踪，试界模型则要观察交互稳定性，以及是否真正进入游戏开发、机器人训练和自动驾驶仿真。在应用端的话，我们可以首先看到一些落地的场景，比如说像AI短距，短距行业正在从快速铺量转向精品化和规范化。不同质量内容的制作成本差距较大，监管加强以后，单纯依靠低成本低质量内容获取流量的难度上升，而优质内容的制作成本有可能抬高。在这个背景下，AI的价值不是制造更多同质化内容，是帮助制作方在提高质量的同时控制成本。那么AI可以参与剧本分镜、画面生成、配音和剪辑，把传统的多人串行制作变成模型批量生成，人工筛选和精修。员工将更多的集中在审美故事和最终质量控制上，因此缩短制作周期并提高内容制作成本。但是内容生产变便宜也会增加内容供给注意力竞争反而更激烈。未来更稀缺的可能是优质I批审美能力分发渠道和用户数据。从落地节奏来看，动画微短记对写实程度要求较低，现阶段成熟度相对更高，AI真人剧对人物一致性、表情和这种动作和版权要求都更严格，但是潜在市场更大。 根据快手披露，二季度平台上的一个真人及AI短剧供给已经较年初增长超过五倍，么短期带来的线上营销支出同比增长超过百分之百，这说明AI的一个内容供给已经开始向平台流量和广告收入传导。第二个主要的一个应用场景就是AI营销。AI的价值不只是把一条广告做的更便宜，是围绕同一商品快速生成多个版本，然后再根据点击和转化数据持续调整。过去广告素材是一次性制作的成本，现在逐渐转变成可以不断测试和优化的一个变量，版本数量和对于品牌广告，关键是商品和品牌形象不能失真。对效果广告关键是生成速度、版本数量和转化效率。对平台只要看模型能否与投放系统相结合。最后是数字人，当前模型已经明显改善口型、声音和人物的一致性，录播室的一个产品讲解客服视频和辅助直播有望率先落地。然后最后我们总结一个总结一下这个结论。第一个就是AI视频正在从技术展示走向内容生产。判断行业的一个核心指标，也在逐渐从模型申诉转向有效承片成本付费客户和收入兑现。第二个就是国内模型已经具备了一个全球竞争力，但是最终胜负还取决于成本，产品分发和应用场景的一个商业化落地闭环。第三，短距广告电商内容和数字人士近期比较清晰的一个业绩线索，远期看世界模型能否打开游戏和物理智能的一个长期空间。那么现阶段设计模型更适合作为一种产业期权，以上就是我们关于A视频大模型的一个介绍，感谢各位投资者的参会，如果需要进一步交流。欢迎联系我们天猫策略团队，祝大家。