技术拐点推动AI视频商业化 [page::1]

• DiTs架构引入Transformer改善视频生成质量和稳定性，推动AI视频应用基础建设。

- 快手可灵平台用户量超600万，累计生成视频逾6500万个，开启付费模式。

B端应用领域深广，制作效率显著提升 [page::1][page::2]

• 内容生产中期和后期对视频素材需求最大，涵盖影视、游戏、广告全面应用。

- 动画短片《一路向南》案例显示AI辅助工具将制作团队规模缩减至传统的1/6、周期缩短至1/4。

• 广告领域AI视频提高素材清晰度4倍，促进广告效果提升。

B端AI视频应用挑战与成本分析 [page::3][page::4]

• B端工作流集成难，动画制作多工具分散，需优化整合。

- AI视频工具API接入成本较高，5秒高性能视频单价最高达0.25美元。

• 内容版权及采纳度问题影响广泛，行业协会和法律法规逐步完善保障权益。

C端用户对AI视频的热情与内容质量现状 [page::4][page::5]

• 社交平台AI生成视频关注度超千万，B站“AI影像”板块累计上传超1.6万个视频。

- 播放量数据表明大量视频播放量分布在较低区间，优质视频稀缺，存在长尾现象。

• C端推广难题：内容局限、技术迭代中、法规规范不足，推动品质提升和社区形成为关键。

AI视频发展风险与展望 [page::6][page::8]

• 技术发展和商业化进程可能低于预期影响应用速度。

- 视频版权政策尚不完善，未来版权风险可能制约AI模型训练。

• 预期AI视频将融合生活化和虚拟视频内容，开启全新视听体验时代。

中金《秒懂研报》| AI视频，如何破浪前行？——深度分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《秒懂研报》| AI视频，如何破浪前行？

- 发布机构：中金公司研究部中金点睛

• 作者：余歆瑶（中金公司研究部传媒行业分析师）

- 发布日期：2025年04月05日

• 主题：AI视频技术发展及其在B端（商业端）和C端（消费者端）应用的机遇与挑战分析

报告核心论点聚焦于当前AI视频生成技术的关键技术突破及商业化探索阶段，并分别深入探讨了AI视频在B端、C端的应用现状、机遇、挑战与未来发展方向。报告通过大量案例和数据支撑，强调了AI视频产业链从技术到市场的转折点及其未来格局。报告所传达的主要信息是：AI视频正处于关键的商业化爆发期，尽管存在技术和产业融合难题，但未来仍具备广阔的发展空间和潜力[page::0,1]。

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2. 逐节深度解读

2.1 技术拐点开启商业化进程

• 关键论点：报告强调DiTs（Diffusion Transformer）架构的出现是AI视频生成技术的重大转折点。该架构结合了Transformer与扩散模型的优势，实现了生成质量、训练稳定性、速度和成本的平衡，大幅提升了语义理解和泛化能力，为AI视频商业化打下了坚实基础。

- 支撑逻辑：以快手可灵为例，2024年7月启动付费模式后，半年内积累超600万用户和6,500万个生成视频，显示市场需求强劲，商业模式初见成效。

• 意义：技术突破带来的性能和效率提升，是推动AI视频快速商业化和普及的核心驱动力[page::1]。

2.2 B端应用的机遇与挑战

• 应用场景多样：影视领域贯穿内容生产各环节，涵盖剧本策划、特效制作、虚拟角色生成及后期音视频处理。其中，AI辅助重现演员年轻形象（如博纳影业）是典型案例。

- 效率与成本：AI工具部分替代传统人力，如《一路向南》应用视频工具由传统20人1月制作缩减为3人1周，显著提升效率。但仍依赖人工剪辑和拼接。

• 内容生产流程与AI融合问题：

- 内容生产各环节中期和后期对视频素材需求最多（详见图表示意，图1）。
- 动画制作仍面临工具过多、工作流程复杂的问题（图2展示动画制作中AIGC对既定流程的重塑，但依然存在环节过多的现象）。

• 成本负担：模型训练与AI工具采购成本高昂，且后期人工调校不可或缺（图3详细列出视频工具API接入成本，单条视频生成费用从0.5元到3美元不等）。

- 行业接受度与合规风险：
- B端用户如游戏开发需披露AI使用（Steam例）。
- 美国编剧工会等组织呼吁保护劳工权益、数字化身份等，未来政策环境不明，形成不确定风险。

• 综合总结：B端在提高生产效率及体验有刚性需求，应用场景丰富，但整合复杂、成本和合规风险考验厂商落地能力[page::1,2,3,4]。

2.3 C端应用的机遇与挑战

• 用户热情及传播力：

- 抖音、快手、B站等平台AI视频话题浏览量上千万。
- B站AI影像板块单视频热度可达863万次，累计视频上传超1.6万个，且呈快速增长趋势（图4、图5）。

• 便捷性与普及性：

- C端工具操作易，模板资源丰富，用户仅需输入关键词即可完成视频生成，门槛低。

• 质量与多样性限制：

- 多数用户生成的视频质量和多样性均有限，主要以模仿和重复内容为主。
- 播放量呈现长尾分布，只有少数头部内容获得较高关注（图6）。

• 推广难点：

- 用户偏好多样，喜欢生活化视频和虚拟视频，AI尚难做到二者的高效结合。
- 需要技术迭代以提升视频中的拟真和连贯效果，同时培养创作者社区和内容质量。
- 版权、内容标注、AI使用范围等认知不足，制约用户信任和接受度，需进一步平台监管和政策完善帮扶。

• 总结：C端具备广阔用户基础和极高热度，但视频的质量、内容创新和规范推广是未来发展的关键挑战[page::4,5,6]。

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3. 关键图表深度解析

图1：内容生产环节对视频素材需求分析（第2页）

• 展示内容：图表全面梳理了影视、游戏和广告三大行业的视频内容生产流程，划分为前期策划、中期制作、后期完善及上线四大环节，指出中期与后期对视频素材需求最大。

- 数据与趋势：
- 中期环节重点依赖素材拍摄/制作、筛选及动画制作；
- 后期则涵盖剪辑、特效、配音、布局及内容传播。

• 文本连接：此图体现了AI视频素材生成的核心应用场景，强调AI工具在中后期制作的潜力与迫切需求，支撑后续论述产品优化和工作流集成挑战。

- 潜在不足：虽细致，但对各环节AI替代率、效率提升量化表述不足，行业异质性体现在复杂流程中仍需细分。

图2：动画制作流程AI重塑示意（第3页）

• 展示内容：图示传统动画制作从剧本构思、分镜场景到视频生成的流程如何被AI各环节工具拆分和替代的过程。

- 数据和趋势：
- 语言类AI负责剧本构思；
- AI自动化分镜工具及图像生成工具分别生成场景与图像；
- 视频生成工具负责剪辑、配音和后期合成。

• 文本连接：揭示AI技术与传统制作流程整合难点——AI工具分布多且功能尚不完善，工作流碎片化。

- 局限：未量化AI工具渗透率及整体效率增幅，仅为质性演示。

图3：AI视频工具API接入成本对比（第4页）

• 展示内容：以四家AI视频工具供应商（可灵AI、智谱CogVideoX、Vidu、Runway）为例，列出视频生成单价和换算至每分钟价格。

- 重要数据：
- 单条视频价格从0.5元至0.25美元不等；
- 换算标准品质量视频每分钟成本在5元至12元人民币区间。

• 文本连接：说明制作成本结构，佐证前文提及企业采购API服务存在高成本压力。

- 局限：未区分视频内容复杂度对单价影响，也未提及规模采购优惠。

图4：国内外UGC视频平台对AI生成视频用户关注度示意（第4页）

• 展示内容：以抖音、快手、B站、TikTok、YouTube平台截图示例，展示AI生成视频在各平台获得不同程度的用户关注和讨论。

- 意义：直观反映C端AI视频的用户热情及传播潜力，佐证文本中关于AI视频社交媒体爆发的观点。

图5：B站“AI影像”板块视频上传数量快速增长（第5页）

• 展示内容：折线与柱状图合并展示2023年10月至2024年10月的视频上传数量及新视频中AI视频占比。

- 关键数据：
- 累计上传视频超1.6万个；
- 月上传量2024年8月达到5,334条；
- 当月AI视频占净新增作品约1.2%。

• 意义：明确量化了C端AI视频的快速增长势头。

图6：B站“AI影像”板块播放量分布（第5页）

• 展示内容：条形图展示各视频播放量区间的数量分布。

- 数据解读：
- 超过80%视频播放量不到10万，仅4个视频播放超过500万；
- 呈现播放量长尾分布，少数头部视频占据大部分流量。

• 意义：说明C端视频质量参差不齐，优秀作品稀缺，内容创新不足。

图7：C端推广AI视频难点分析表（第6页）

• 内容概述：从内容消费、内容生产到政策法规三大角度，列出推广AI视频的限制因素及关键发展路径。

- 关键点：
- 内容消费层面：如何结合用户喜好内容；
- 内容生产层面：模型能力迭代和创作者培训；
- 政策法规层面：版权保护及风险提示成重中之重。

• 意义：凝练总结C端推广瓶颈，点明未来发展方向。

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4. 估值分析

本报告主要为行业分析及技术应用研究，未涉及具体企业个股估值模型和目标价格，故无专门估值方法论和预测数据。报告以广泛行业视角探讨AI视频技术演进与市场潜力，为战略方向及投资主题提供参考。

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5. 风险因素评估

报告明确列出三大风险：

• 技术进展不及预期

AI视频生成的质量和适用场景尚受限，未来若技术突破延迟，商业化推进或放缓。

• 视频版权政策变动

当前大量训练数据依赖互联网视频内容，无成熟版权监管，政策收紧可能导致数据获取和模型训练受阻。

• 商业化推进缓慢

若AI视频工具未能形成闭环生态，行业发展速度和规模将受限。

报告指出这些风险可能直接抑制行业应用推广及估值提升，需投资者警惕，且政策法规层面存在不确定性[page::8]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 技术乐观假设：报告聚焦于DiTs等技术突破带来的商业化机遇，较少涉及潜在技术瓶颈和模型局限，如AI视频生成偏差、隐私问题、深度伪造负面影响等伦理风险，呈现一定的积极偏向。
• 数据充分性：报告大量使用行业案例与平台数据，但多为定性描述或初步量化，缺乏长期跟踪和纵深分析，特别是精确经济效益和用户付费转化率数据相对不足。
• B端与C端差异弱化：报告对B端专业复杂度与C端大众便捷性分别展开讨论，但部分论述侧重技术，较少聚焦用户行为和文化生态差异。
• 风险警示较为笼统：提及版权等政策风险，但具体的政策发展趋势与应对措施分析不足。

综上，报告整体客观且结构清晰，但存在对部分挑战估计偏轻和短期乐观倾向，应结合更多实证数据审慎判断。

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7. 结论性综合

本份中金《秒懂研报》围绕AI视频技术及产业应用展开全面分析，系统解读了DiTs架构等关键技术突破如何推动视频生成质量与效率的提升。报告分B端和C端展开，细致探讨影视、游戏、广告等B端领域的多环节应用和工作流改造难题，指出成本、工具碎片及合规风险是发展阻力。同时，报告展示了C端用户对AI视频工具的强烈兴趣和快速增长趋势，尤其在抖音、快手、B站等平台的表现突出，但同时也揭示了视频内容质量不均、用户偏好复杂及版权法规等推广难题。

附带的多个图表如内容生产环节需求分布、动画制作AI重塑流程、视频API接入成本、B站AI影像板块上传量与播放量分布，生动佐证和深化了文本论断，展示了AI视频从技术创新、商业化实践到用户行为的全方位图景。

整体来看，报告持乐观态度，认为AI视频应用正处于技术和商业的关键转折点，虽面临技术进展、版权政策和生态完善等风险，但长远看具备变革视频产业、重塑内容生产与分发格局的潜力。投资者和行业参与者需持续关注技术演进、商业模式创新以及法规动态，积极拥抱这场视频生产的智能革命[page::0~6,8]。

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参考图片

• 图1：内容生产环节对视频素材需求分析

• 图2：动画制作流程AI重塑示意

• 图3：AI视频工具API接入成本对比

• 图4：国内外UGC视频平台对AI生成视频用户关注度示意

• 图5：B站“AI影像”板块视频上传数量快速增长

• 图6：B站“AI影像”板块播放量分布

• 图7：C端推广AI视频难点分析表

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（全文字数约2200字）

报告