AI雙賽道的生死競速：DeepSeek餘波下的模型公司突圍戰
DeepSeek引發的技術震蕩仍在持續，其漣漪效應已率先沖刷大模型"六小虎"的護城河。零一萬物宣布全面接入DeepSeek生態，將戰略重心轉向輕量化模型與垂直場景融合，這標誌着大參數軍備競賽的退潮；百川智能兩周年之際，創始人王小川公開反思"過早商業化導致組織熵增"，在融資寒冬中收縮戰線，聚焦醫療、教育等高價值領域；月之暗面打破半年沉寂，以"0.1美分/千tokens"的激進定價策略掀起價格戰，試圖在算力成本與用戶規模間尋找平衡點。這場由ChatGPT點燃、Sora催化的百模大戰，正在經歷技術路線與商業模式的雙重洗牌——有的玩家已手握下一張船票，有的卻面臨被甩出牌桌的危機。
視頻生成賽道：從技術狂飆到生存突圍
當大語言模型戰場硝煙未散，AI視頻生成領域已上演新一輪生存競賽。愛詩科技、生數科技、智象未來等視頻生成新勢力，在Sora引發的技術焦慮中加速產品迭代。然而，行業整合的陰影悄然降臨：鹿影科技被曝正與MiniMax洽談收購，智象未來CEO梅濤在內部會議坦言"今年是生死之年"，公司正將資源向影視製作、廣告營銷等變現能力更強的場景傾斜。愛詩科技內部人士透露，其視頻生成工具PixVerse即將在國內上線，試圖通過本地化運營突破海外市場的增長瓶頸；生數科技引入字節跳動前AI負責人駱怡航擔任CEO，被業界解讀為向商業化全面轉型的信號。
技術競賽背後的商業暗戰
從文本到視頻，AI創業公司的生存法則正在發生根本性轉變。當大模型"六小虎"中的智譜、MiniMax、階躍星辰等玩家開始跨賽道布局，技術護城河的構建已從參數規模轉向場景適配。智譜清言接入DeepSeek後，在醫療問診場景的準確率提升27%；MiniMax推出的視頻生成模型Vidu，通過與芒果TV合作實現內容生產的降本增效。這種"技術+場景"的雙輪驅動模式，正在重塑AI創業公司的價值評估體系——資本不再為技術炫技買單，而是更關注單位算力成本下的商業價值創造。
2024：AI公司的價值分水嶺
行業觀察家指出，2024年將成為AI創業公司的生死大考年。在算力成本高企、融資環境趨冷的雙重壓力下，頭部玩家將加速構建"技術-場景-數據"的飛輪效應：零一萬物的輕量化模型在政務場景實現90%的意圖識別準確率；生數科技與藍色光標合作的AI廣告生成系統，使創意產出效率提升5倍。而未能找到商業化突破口的公司，或將面臨被收購或轉型的命運。正如智象未來CEO所言："這不是技術能力的比拼，而是商業閉環能力的終極考驗。"在這場席捲全球的AI風暴中，真正的贏家將屬於那些既能駕馭技術浪潮，又能穿越商業迷霧的生存者。
成本與商業化的“死亡螺旋”：AI視頻大模型困局與破局
2024年10月，李彥宏在內部會議中一錘定音：“Sora這種級別的視頻大模型，投入周期動輒10年起步，百度絕不會重蹈‘燒錢換未來’的覆轍。”這位AI老兵的清醒判斷，撕開了行業華麗外衣下的殘酷真相——高昂的算力成本與模糊的商業化路徑，正將AI視頻大模型拖入“成本吞噬利潤、盈利遙遙無期”的死亡螺旋。
算力黑洞：吞噬資本的“無底洞”
中國銀河證券研究院的測算數據令人心驚：Sora單次訓練算力需求達2.6×10²⁴Flops，是GPT-3的8.2倍。智象未來內部人士直言：“HiDream AI在C端謹慎投入，根本原因是算力成本與運營成本‘雙鬼拍門’——單次推理成本高達0.3美元，若日均調用量破百萬，月成本即破億元。”這種“燒錢換規模”的邏輯，在廣告、影視等B端客戶尚可承受，但面對C端用戶每月59-500元的訂閱費，卻顯得杯水車薪。
商業化迷途：B端“苟活”，C端“雞肋”
當前行業呈現“B端供血、C端造勢”的畸形生態：
- B端突圍：生數科技與藍色光標合作，將廣告生成效率提升5倍；智象未來為芒果TV定製虛擬偶像，單項目創收超千萬元。但廣告、動漫、影視等行業的定製化需求，導致模型復用率不足30%，陷入“項目制陷阱”。
- C端困局：Vidu雖覆蓋200國用戶，卻未公布月活數據；用戶調研顯示，超60%創作者同時使用3款以上產品，遷移成本極低。更致命的是，當前模型生成的5秒視頻，在主體一致性、物理規律遵循度上仍存在15%-20%的誤差率，導致用戶留存率不足20%。
融資寒冬：資本從“狂熱”到“理性”
2024年文生視頻領域融資消息銳減，頭部企業估值大幅縮水：
- 愛詩科技：A5輪融資後估值僅12億美元，較上一輪縮水30%；
- 生數科技：Pre-A輪融資中，北京市人工智能產業投資基金以“對賭條款”要求2025年實現正向現金流；
- 智象未來：A輪融資引入合肥產投等國資背景資本，但條款明確要求“優先退出權”。
“去年下半年，投資人問的是‘模型參數多大’；今年上半年，問的是‘客戶續約率多少’。”朱軍的坦言揭示了資本態度的劇變。梅花創投吳世春更直言：“現在連PPT融資都難了，必須看到明確的商業化路徑。”
技術瓶頸：DIT架構的“阿喀琉斯之踵”
當前主流的DIT（Diffusion Transformer）架構存在三大硬傷：
- 物理引擎缺失：無法理解重力、碰撞等物理規律，導致生成視頻中“飄浮的咖啡杯”“穿模的布料”等低級錯誤頻發；
- 長序列處理能力不足：5秒視頻對應數據量是文本的數千倍，現有模型在超過20秒生成時，錯誤率呈指數級上升；
- 數據版權困局：MiniMax因使用愛奇藝版權內容被訴，迫使各家轉向與影視公司合作——但頭部IP授權費高達千萬級，進一步推高成本。
開源浪潮：打破“贏家通吃”的魔咒？
與大語言模型領域“3+1”格局的預測不同，AI視頻賽道正迎來開源革命：
- 階躍星辰：開源Step-Video-T2V模型，代碼復用率超80%；
- 阿里：發布最寬鬆開源協議的文生視頻模型，推理成本直降60%；
- 騰訊：HunyuanVideo開源後，開發者社區貢獻代碼量突破10萬行。
“開源將徹底改變遊戲規則。”朱軍指出，當基礎模型成為“公共基礎設施”，行業將轉向“模型即服務（MaaS）”模式——中小企業無需自建模型，而是通過API調用+垂直場景微調實現差異化競爭。這或許能解釋，為何郭濤認為“視頻行業不會出現DeepSeek式壟斷”：技術迭代速度（當前每2個月迭代一次）遠超用戶需求升級速度，細分場景的碎片化需求，足以支撐數十家企業生存。
破局點：效率、可控性與生態
行業真正的“DeepSeek時刻”，需滿足三大條件：
- 成本革命：推理成本降至0.1元/分鐘以下，讓長視頻生成成為可能；
- 技術躍遷：生成時長突破1分鐘，物理規律遵循度超95%；
- 生態爆發：出現日活千萬級的“視頻版Canva”，重構內容生產範式。
“2025年將是決勝年。”朱軍透露，生數科技正研發“多模態物理引擎”，試圖將物理規律編碼進模型；智象未來則與中科院合作，構建影視級版權數據集。在這場關乎“算力-數據-場景”的鐵人三項賽中，誰能率先突破效率瓶頸、建立生態壁壘，誰就能在AI視頻的“紅海”中殺出血路。
結語
從ChatGPT到Sora，AI革命的浪潮從未停歇，但商業化的礁石始終橫亘在前。當開源降低技術門檻、當資本回歸理性、當用戶需求走向細分，AI視頻大模型的未來，或許不屬於“全能冠軍”，而屬於那些在垂直場景中“一厘米寬、一公里深”的“隱形冠軍”。這場競賽的終局，遠未到來。
來源：網絡
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