互联网行业研究-视频生成模型专题深度系列（一）_18页_2mb

互联网行业研究：AI视频生成模型专题总结

核心内容概述

AI视频生成模型正处于商业化加速验证期，具备较大的产业趋势与商业潜力。尽管技术范式尚未完全收敛，但多模态能力已逐渐成为推动模型发展的重要方向。从技术端和产业端来看，AI视频生成赛道均迎来积极的边际变化，如模型生成能力提升、应用场景扩展等。

主要观点与关键信息

技术发展与迭代路线

1. 早期学术探索期（2016—2020年）：

   • 以GAN和VAE为代表，用于无条件视频生成和特定数据集实验。
   • GAN通过生成器与判别器的对抗训练生成视频，但训练不稳定且难以控制复杂运动。
   • VAE通过潜变量建模视频不确定性，但可能无法区分多种合理变化，导致画面偏平滑、细节不足。

2. Token化Transformer与视频扩散并行发展期（2021—2023年）：

   • 视频生成技术逐步成熟，文本控制、画质及时序连贯性有所提升。
   • 代表模型包括VideoGPT、CogVideo、Stable Video Diffusion等。

3. DiT规模化期（2024—2025Q1）：

   • 视频压缩至潜空间后，由Transformer进行生成，提升了模型规模扩展能力和长距离依赖建模能力。
   • Sora、可灵等模型采用DiT架构，实现更长的生成时长与更好的画面稳定性。

4. 原生音视频与多模态创作产品化期（2025Q2至今）：

   • 视频生成由无声画面扩展至同步音视频，支持多素材参考、续写和编辑。
   • 代表模型包括Veo 3.1、Seedance 2.5、可灵VIDEO 3.0 Omni、H3等。

技术瓶颈与未来方向

• 当前技术瓶颈在于模型仍主要依赖训练数据的拟合，尚未实现对物理规律的稳定外推。
• 下一阶段技术突破方向是推动模型从拟合表面规律走向学习可预测的动态关系，提升复杂场景下的物理合理性。

Sora关停的启示

• 技术突破：Sora实现了生成时长突破、复杂提示词理解、时序一致性提升和初步世界模拟。
• 商业化未跑通：用户热度不持久，留存率低，收入和成本倒挂，导致亏损。
• 合规问题：Sora未能完全解决版权问题，引发行业争议，最终转向明确授权模式。

核心玩家对比

投资逻辑与商业化潜力

• 商业化潜力：AI视频生成赛道具备良好的商业模式，尤其是在短剧、长剧、广告、工业制造等领域。
• 技术进步：DiT架构成为主流，提升模型的规模扩展能力、长时序一致性及多模态处理能力。
• 行业趋势：AI视频生成技术不断迭代，应用场景持续扩展，具备较好的商业化前景。

风险提示

1. 技术发展不及预期：视频生成模型技术尚未完全收敛，若技术进展缓慢，可能影响行业发展。
2. 竞争加剧：行业参与玩家较多，技术更新快，竞争加剧可能影响行业格局。
3. 商业化进程不及预期：若AI视频在下游应用渗透率低，商业化进程可能受阻。

投资评级说明

• 买入：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘15%以上。
• 增持：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘5%-15%。
• 中性：预期未来3-6个月内该行业变动幅度相对大盘-5% - 5%。
• 减持：预期未来3-6个月内该行业下跌幅度超过大盘5%以上。

总结

AI视频生成模型正处于技术快速迭代与商业化加速验证期，具备良好的发展前景。尽管技术尚未完全收敛，但DiT架构的普及提升了模型的生成能力和多模态处理能力。核心玩家如Seedance、Kling、H3和Veo在不同方向上各有侧重，分别在长叙事、角色一致性、多模态理解和高画质生成方面形成优势。Sora的关停表明技术突破并不必然带来商业成功，提示行业需在商业模式和合规方面持续优化。未来，随着技术进步和商业化落地，AI视频生成行业有望实现更大的增长。