當AI視頻生成技術從實驗室走向產業(yè)深處，一場關于內容生產方式的變革正在悄然發(fā)生。OpenAI發(fā)布Sora 2后，全球AI視頻賽道迎來爆發(fā)式增長，但這場技術狂歡背后，是視頻行業(yè)長期積累的結構性矛盾——隨著短劇、電商、廣告等領域進入“分鐘級”內容更新周期，傳統(tǒng)制作鏈條的人力規(guī)模與周期效率已難以支撐產業(yè)需求。

這種矛盾在不同場景中呈現(xiàn)差異化特征：影視廣告依賴經驗型人力導致試錯成本高企，MCN機構面臨碎片化素材需求遠超傳統(tǒng)剪輯產能，出海內容創(chuàng)作則需同時應對速度與跨文化適配的雙重挑戰(zhàn)。技術突破與產業(yè)需求的碰撞，推動AI視頻生成從“能看”向“可用”跨越，成為重構內容生態(tài)的關鍵變量。

技術演進路徑正呈現(xiàn)多元化特征。國際巨頭中，OpenAI通過Sora的極致視覺效果打開大眾市場，Google的Veo則聚焦長時序理解與復雜場景表達的技術探索。國內企業(yè)則更注重生態(tài)整合，部分平臺將視頻生成能力嵌入內容分發(fā)閉環(huán)，另一些則通過全流程賦能提升供給效率。這種差異本質上是技術定位的分野——C端場景追求“好玩”與個性化，B端生產則強調穩(wěn)定性與規(guī)模化。

阿里云近日發(fā)布的通義萬相2.6（Wan2.6）模型，試圖破解B端生產的核心痛點。該模型將多鏡頭敘事能力提升至模型底層，通過自然語言分鏡指令實現(xiàn)鏡頭切換的可控性。在訓練階段強化的主體一致性與時序建模，使角色跨鏡頭保持穩(wěn)定成為可能。這種技術突破直接回應了廣告、電商等場景對敘事連貫性的嚴苛要求。

時長控制能力的突破同樣值得關注。行業(yè)普遍將穩(wěn)定生成時長控制在4秒時，Wan2.6已實現(xiàn)15秒可控生成，并支持1080P輸出與聲畫同步。這種“剛好可用”的時長設計，恰好匹配短劇分鏡、電商展示等商業(yè)場景的敘事需求，避免了因時長不足導致的二次加工成本。

技術突破正在催生新的產業(yè)形態(tài)。巨日祿平臺通過集成Wan2.6模型，將AI漫劇創(chuàng)作效率提升5-8倍，其智能體已從實驗階段轉向規(guī)模化生產。樂我無限則依托模型的多模態(tài)能力，在海外推出創(chuàng)作平臺Ima Studio，通過硅谷線下工作坊與高校合作構建“技術-內容-社區(qū)”生態(tài)，吸引大量KOL入駐。

這種變革不僅體現(xiàn)在效率層面，更重塑著創(chuàng)作權力結構。當鏡頭語言、敘事節(jié)奏等核心能力被編碼進模型，創(chuàng)作者的角色正從技術執(zhí)行者轉向創(chuàng)意決策者。某短視頻團隊負責人表示：“現(xiàn)在團隊90%的精力用于故事構思，技術實現(xiàn)只需輸入提示詞。”這種轉變類似于數碼相機取代膠片時代，專業(yè)制作能力正轉化為可被普通人調用的基礎設施。

支撐這場變革的是底層技術的持續(xù)進化。阿里云依托十年AI布局，在算力供給、數據治理、模型服務等領域構建起完整技術棧。這種產業(yè)級基礎設施能力，確保視頻生成模型能在真實生產環(huán)境中穩(wěn)定運行，而非停留于實驗室演示階段。當技術穩(wěn)定性突破臨界點，AI視頻生成正從“嘗鮮工具”進化為下一代內容基礎設施。