AI Coding之后，视频模型正在跑通商业闭环？

文 | 划重点KeyPoints，作者｜常远 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