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AI視頻技術躍遷驅動內容革命，把握產業變革新機遇。視頻生成：從GAN走向DiT，通往AGI的重要路徑。視頻作為同時融合文本、圖像、音頻等多模態信息，并引入時間維度因果結構的內容形態，天然具備更高的復雜性與表 達力，代表著AIGC產業能力上限。當前文本、圖片、音樂等模態生成技術已相對成熟，視頻仍是行業技術短板，其突破將對AIGC的產業應用前景起到重要作用。從技術演 進看，AI視頻生成技術自2010年代中后期逐步起步，經歷了GAN、Transformer等多個架構的嘗試，行業技術路線一度出現分歧。直至2022年，Diffusion與Transformer 的融合思路逐步成型，疊加2024年OpenAI發布的Sora驗證了DiT架構在視頻生成中的可行性與效果，行業迎來關鍵轉折點，主流廠商全面向DiT路徑演進，視頻生成自此 進入快速發展階段。

技術進展：短視頻生成已近專業水準，世界模型或為長視頻生成帶來新變量。當前AI視頻已可根據文本提示直接生成包含多人物、動態動作與復雜背景的完整畫面，Sora2、 Veo3等音畫一體化模型的出現進一步推動其從“畫面生成工具”演進為“視聽內容引擎”，短片段生成質量已接近專業制作水準。但現有架構在生成時長、物理合理性等 維度仍存在結構限制，難以支撐更復雜的長視頻構建，業界目前重點關注的世界模型可能是解決上述瓶頸的關鍵路徑。世界模型最初研討主要用于彌補語言模型在物理與因 果建模方面的能力缺口，2025年前行業以“表征派”為主，主要聚焦環境感知與狀態預測；2025年后，產業研究重心開始向“生成派”傾斜，Genie 3、Marble等代表性 成果的推出標志著世界模型具備生成持續存在物體、模擬因果邏輯與動態環境的潛力，直接對應當前視頻生成的技術短板。世界模型與現有視頻模型技術路徑存在差異，不 受后者架構限制，且在空間一致性與物理邏輯等關鍵性能上展現出更快的迭代效率。行業亦已普遍認為視頻生成是世界模型的雛形，后續在能力與技術演進上可能進一步重 合。目前世界模型已被業內普遍視為與大語言模型同級的重要人工智能發展路徑，相關參與者數量仍在持續增加，后續研發節奏預計或將進一步加快，2026年或為實現躍 遷的關鍵節點。

商業化進展：C+B端雙路并進，影視級項目有望迎來商業元年。全球AI視頻生成市場正加速擴張，預計2026年市場規模將達2.96億美元，同比增長35.16%。行業商業路徑 主要分為C端平臺與B端工具兩類：1）C端：以訂閱模式為主要收入來源，用戶量是現階段主要評判標準，Sora體量仍斷檔領先。目前行業亦在積極探索新商業模式， 例如 OpenAI推出了社交化視頻創作平臺Sora app，未來C端有望進一步向廣告、電商等新增路徑拓展，并同時為B端內容傳播帶來新渠道；2）B端：API是當前主流業務模式， 核心電商展示、廣告等領域應用已基本成熟。“質量+效率+成本”是API核心評價維度，可靈、海螺、Vidu等部分國產模型已實現行業領先。但目前API模式主要應用于素 材級生成，仍不具備提供完整影視級項目制作流能力。部分海外廠商已開始試水影視級AI解決方案，并初步在商業層面實現驗證。以Utopai為例，其通過《Cortés》 《Project Space》等項目累計實現收入約1.1億美元。主流廠商亦在加快布局：OpenAI參與制作的AI影片《Critterz》預計于2026年上映；Runway設立旗下制作部門 Runway Studios；靈AI亦于2025年亮相東京TIFFCOM內容交易市場。隨著模型能力演進與工具鏈完善，2026年有望成為AI影視制作商業化的關鍵起點。