AI Coding之后,视频模型正在跑通商业闭环

过去一年，AI行业最成功的赛道，非AI Coding莫属。

从Cursor、GitHub Copilot，到Claude Code这类代码Agent，它们的价值非常直接：用户每天都要写代码，企业每天都要交付项目；只要AI能少写几行重复代码、少踩几个bug、少花几小时调试，价值就能被很快算出来。

但现在，另一个曾经被认为太烧钱、太炫技、太难赚钱的领域，也开始出现相同信号。很可能是第二个有望跑通商业闭环的赛道。

它就是AI视频模型。

最新的标志性事件是可灵AI。据公开报道，快手正评估可灵AI的资产重组与外部融资方案，市场传出的目标估值高达200亿美元。快手随后在港交所公告中确认，公司正在评估若干潜在交易方案，但也强调目前仍处于初步阶段，尚未签署最终协议。

资本市场开始用一家AI原生公司的逻辑，而不是一个短视频平台内部工具的逻辑，重估视频模型。

更关键的是，视频模型已经有了一批能算清楚账的场景。

快手2025年财报里披露，可灵AI在2025年第四季度持续进行多轮模型升级，方向包括模型能力、产品体验和商业化。快手还披露，AIGC营销素材在第四季度带动线上营销服务客户总消耗达到40亿元。

截至2025年12月，可灵AI服务全球超过6000万创作者，生成视频超过6亿条，并与超过3万家企业用户建立合作；2025年12月月度经营收入超过2000万美元，对应年化收入运行率达到2.4亿美元。

视频模型已经从秀Demo阶段，转变为了可计费的产品。

过去我们聊视频模型，可能习惯看一致性、运镜、时长、画质等，但现在，收入指标必须加上——钱从哪里来，能不能持续来。这也是本文真正想回答的问题：AI Coding之后，视频模型是否跑通了一条相似的商业闭环？

我们的判断是：视频模型已经完成了商业闭环，但还没实现利润闭环。

牌桌上的玩家：用户愿意付费比卷数据和打榜更重要

如果把AI视频生成看成一张牌桌，那么牌桌上的玩家名单是很容易被罗列出来的：可灵、Seedance、Veo、Runway、Vidu、海螺、通义万相、小马快跑、混元视频、Sora……

按照目前的竞争格局，大厂靠数据和营收增长建立壁垒，创业公司则在夹缝中死磕迭代效率。

AI视频玩家大致可以分成四类：

第一类，是短视频平台型玩家。代表是字节Seedance和快手可灵。

它们不只有模型，还有海量视频数据、内容理解经验、创作者生态、广告投放系统和商业化入口。它们不需要从零教育市场，因为用户本来就在平台上生产视频、消费视频、投放视频。

可灵的优势在于启动早、产品化快、全球创作者心智更强。它已经从快手内部工具，变成面向创作者、企业和开发者的AI 视频基础设施。可灵如果进一步独立，想象空间也会从快手 App内部，延伸到广告、电商、短剧、游戏、动画、品牌营销等更宽的内容生产链条。但挑战也很现实：视频推理成本比文本、图片、代码都更高，真正难的是收入能不能覆盖推理成本、研发投入和获客成本。而这也是全行业面临的难题。

Seedance 2.0则代表了另一种更激进的打法。它背靠字节的抖音、剪映、即梦、巨量引擎和海外内容生态，天然拥有内容生产、编辑、分发、投放的完整链条。字节本身就是最懂视频流量和商业化的公司。今年2月，Seedance 2.0上线后即引爆市场，漫剧、短剧公司蜂拥而至，到3月底字节漫剧日消耗突破7000万元，首次超过真人短剧。

Seedance内部人士告诉我们：目前用户付费意愿极高，调用Seedance 2.0生成视频几乎处于供不应求状态；由于算力短缺，平台制定了排队规则，甚至有短剧客户愿意签订年度数千万、乃至上亿元级别的保底消费，以换取更高排队优先级。

这意味着AI视频的商业化，正在从单纯的ToC订阅（类似大模型的“会员+积分消耗”机制），大举进入ToB端。目前需求量最大的恰恰是短剧/漫剧/动画等影视公司、广告营销和互联网大厂，它们愿意为稳定产能买单，收费模式也直接进化为大B客户的“打包预付或后付（包含API/Token、积分调用）”。Seedance 2.0的爆火，正是平台能力、数据能力、工程能力和商业场景协同的结果。

第二类，是专业创作工具型玩家。代表是Runway、Vidu、海螺AI等。

Runway很早就把AI视频包装成专业创作者工具，强调可控性、镜头语言、角色一致性和工作流。对专业用户来说，单条视频惊艳并不够，真正难的是同一个人物、物体、风格，能不能跨镜头持续成立。

Vidu的优势更集中在参考生视频和行业落地上。Vidu在Q2参考生Pro中强调万物可参考，希望让人物、物体、风格在生成后更少依赖后期补救；Q3则把重点放在文生视频、图生视频的16秒音视频直出上。它的B端需求也更集中在漫剧、短剧动画、电商营销、文旅等行业。

海螺AI则走出了一条差异化路线。依托背后MiniMax的文本、语音、音乐与视频全模态矩阵，海螺AI升级了Media Agent，将核心壁垒建立在了人物微表情的细腻捕捉、动态情绪的自然转换以及声画同频的一键成片能力上。对于影视编导和短片创作者来说，物理一致性只是及格线，真正决定成片质感的是角色的“演技”与真实情感张力。正是切中了这块专业需求，截至2025年底，海螺 AI 视频模型不仅帮助全球创作者生成了逾6亿个视频，其面向企业客户的开放平台及服务收入更是迎来了197.8%的同比暴涨，证明了其在内容工业中的实力。

大平台更擅长把视频生成做成基础能力和流量入口，但专业创作工具可以在可控性、团队协作、素材管理、版权标记、API调用、行业模板上做得更细。它们未必拥有最多数据和最大流量，但如果能成为某类客户的生产系统，同样可以活得很好。

第三类，是云计算和生态型玩家。代表是Google Veo、阿里通义万相、HappyHorse、腾讯混元视频等。

它们未必会把AI视频做成独立App，而是嵌进云服务、广告系统、办公工具和开发者API。比如Google的Veo 4强调原生音频生成和物理真实感，背后连接Gemini、YouTube、广告和云API。这类玩家资源厚、生态宽，但视频模型只是它们多模态能力拼图的一块，未必是唯一主线。

第四类，是那些昙花一现的玩家。典型代表是Sora。

Sora曾红极一时，被视为视频领域的ChatGPT，但OpenAI官方在今年4月26日停用了Sora 网页和App体验，API也将在9月24日停用。

最具代表的AI公司选择撤退，说明了一个残酷现实：视频生成的商业化不能只靠技术震撼和社交传播。客户愿意付费，比卷参数和打榜更重要。

据行业信息，目前国内玩家中，按日消耗占比计算，Seedance已占据市场超八成份额，可灵约占14%，万相2.7约占4%，HappyHorse占比不足1%。Seedance以绝对优势领跑，可灵稳居第二梯队，阿里系双模型合计占比约5%，位列第三。

Seedance与可灵领跑：视频模型正在重复短视频格局？

过去很长时间，可灵都是国内AI视频的代名词。它发布早，声量高，也更早跑出商业收入。当Seedance 2.0突然形成强烈关注时，一个问题自然出现了：

这是一次偶然反超，还是一种必然？

具体到某一轮模型效果，谁领先几个月、谁在某个场景表现更好，都可能有阶段性偶然。但长期，大家比的还是数据、模型、工程和场景转成商业产能的综合能力。

这也是Seedance追赶可灵最值得看的地方。

视频模型和文本模型不一样。文本模型的高质量语料当然重要，但视频模型天然更依赖多模态数据：画面、镜头、动作、节奏、音频、字幕、用户反馈、完播率、互动率、投放效果。

短视频平台恰好掌握这些东西。

字节和快手的优势，不只是手里有很多视频。更重要的是，它们知道什么样的视频会被看完，什么样的开头能留住人，什么样的节奏适合信息流，什么样的素材能带动广告消耗，什么样的内容能转化成交易。

这些经验未必都能直接变成训练数据，但它们会进入产品设计、数据筛选、模型评估和商业化路径。

这就解释了为什么视频生成的竞争，很可能不像通用大模型那样只看参数、榜单和开源生态，而会越来越像短视频平台竞争：数据越多，反馈越快；反馈越快，模型和产品迭代越准；产品越准，客户越愿意付费；客户越多，又反过来带来更多真实使用数据。

这也是它和AI Coding最相似的地方。

AI Coding真正跑通商业闭环，是因为它嵌进了开发者每天都要用的工作流。它能被持续调用，效果能被持续验证，价值能被持续计费。

AI视频如果要跑通商业闭环，也必须进入类似位置：成为内容生产者、广告投手、电商运营、短剧团队每天都要用的生产工具，而不是偶尔拿来玩一条爆款视频的玩具。

所以，行业已经进入新阶段，拼的是谁能提供稳定产能，接下来拼的会是单位成本、交付稳定性、行业模板、版权合规、团队工作流和大客户锁单能力。

视频模型的护城河至少有以下方面：

• 数据。尤其是视频内容、用户反馈和商业投放数据。

• 模型能力。包括画质、运动、物理、运镜、多镜头、音视频同步和提示词理解。

• 工程效率。也就是更低成本、更快生成、更高并发、更稳定交付。

• 产品工作流。包括首尾帧、参考图、角色一致性、局部重绘、镜头控制、团队协作、素材管理和API。

• 客户预算。谁能进入广告、电商、短剧、游戏、品牌营销这些持续付费的行业，谁才有更硬的商业闭环。

单点模型领先很重要，但不够。尤其在商业化早期，90分但成本高十倍的方案，未必打得过75分但稳定、便宜、可批量的方案。

一个行业都关心的问题是，如果字节和快手已经是Top2，视频生成会不会格局已定？

这个判断有一定道理，因为视频生成和短视频平台存在天然的耦合。

包括，数据耦合，平台拥有海量视频和反馈；场景耦合，电商、直播、广告本来就是最容易落地的地方；商业耦合，广告主和商家本来就在平台上花钱，只要能提升效率就能切进预算；以及分发耦合，生成后能不能被看见、转化，决定了客户愿不愿意续费。

从这个角度看，字节和快手确实最像天然赢家。但这不等于其他玩家没有机会。

因为AI视频市场足够大，不同玩家都能找到自己的生态位：

成本和API。SaaS公司、设计平台未必需要最强画质，但极度需要便宜、稳定、高并发的API。

出海布局。中国的视频模型完全具备与世界级模型竞争的实力。无论是大厂还是创业公司，“全球化”已经是接下来的重中之重，其中日韩市场正被业界视为出海变现的核心阵地。

AI视频很可能形成一个双层格局：上层是平台型巨头，掌握最大规模的数据和广告预算，做基础生产力；下层是工具和行业公司，围绕专业创作、出海节点与企业工作流做深做细。

这就像AI Coding，通用大模型提供底层，Cursor变成工作流，企业再根据自己安全要求做集成。最后真正产生价值的地方，是“模型+工具+工作流+企业场景”的组合。

AI视频或许也会如此。底层模型会越来越强，但商业闭环发生在更靠近客户的地方：广告投放系统、短剧生产管线、电商素材工厂、游戏资产生成、品牌内容管理、创作者工作台。

视频模型要真正走向利润闭环，还需迈过三道坎

AI视频商业化最容易被误读的一点，是把它简单等同于C端产品的会员订阅，因此聚焦在活跃用户数等指标上。

创作者愿意为去水印、高额度付费，这当然重要。但这只是表现，视频模型的商业模式，更像广告技术、内容供应链和生产工具的混合体。

一个电商商家过去做短视频，拍摄剪辑耗时耗力，又贵又慢。如果AI能基于商品图和卖点一次生成几十版素材，再根据转化率快速筛选，它就是投放机器的一部分。短剧和小游戏买量也是同理。AI视频未必马上替代整部短剧，却可以先替代预告片、钩子片段和剧情测试素材。

所以，AI视频最早跑通商业闭环的地方，大概率不是电影工业，而是那些重复、批量、可评估的商业视频素材。这句话不够浪漫，但很真实。电影工业追求艺术上限，广告投放追求ROI。前者放大想象力，后者贡献现金流。

C端和创作者订阅，卖额度、速度、清晰度和高级功能；企业SaaS，服务广告、电商、品牌、MCN、短剧、游戏等客户；API和MaaS，给第三方应用、营销平台、设计工具调用；平台内部增收，把AIGC素材接入广告投放、电商经营、直播互动，最终带动广告主消耗和商家经营效率。

这几条变现路径里，最容易被高估的是单纯的C端订阅，最值得重视的是平台内部增收。普通人的需求是间歇性的，真正高频使用的是内容创作者、广告投手和互联网大厂运营。谁要批量投放，谁要稳定产能，谁愿意为优先级锁算力，谁才是更硬的付费方。

短剧客户愿意和Seedance签订亿级保底消费就是证据：视频模型已经成为了内容工业的产能入口。

当然，视频模型要真正走向利润闭环，还有一些难题需要解决。

比如，可控性。商业交付不能盲盒抽卡，广告客户和影视团队需要的是确定性的结果。

比如，成本控制。到底是AI 便宜还是找外包更稳？尤其是对创业公司而言，如何在算力高昂的生成成本与持续健康的营收之间寻找平衡，是跨越生死线的核心挑战。

再比如，合规风控。视频比文本更敏感，涉及人物肖像、深度伪造风险。目前国内业界对模型训练涉及的数据安全和版权问题关注仍相对较少，但随着商业化的深入，这块灰色地带亟待规范与严格监管，越接近核心商业与大IP，合规成本就会越高。

结语

回到最初的问题：AI Coding之后，视频模型正在跑通商业闭环吗？

答案是已经跑通了商业闭环，但跑通的是高频商业视频生产这条窄路。它的第一桶金，来自短剧、广告营销、电商这些对素材有持续需求、愿意为效率付费的场景。

接下来最关注的，是谁能让客户每天打开、每天使用、每天付费。这是AI Coding验证过的路径，也是视频模型能否跑通利润闭环的关键。