报告行业投资评级 - 看好 [3] 报告核心观点 - 字节 Seedance2.0 在技术与产业落地两方面实现双重突破，标志着 AI 视频赛道已正式跨过规模化商用临界点 [5][6] - 全球 AI 视频生成市场尚处发展初期，市场空间广阔，国内头部模型高速迭代、定价显著低于海外，且差异化定位使得快手、字节、Minimax、阿里等多家头部公司并存 [5][6][15] - AI 正在改变内容产业的生产函数，产业价值将加速向价值链两端（上游稀缺 IP 与下游高效分发平台）聚集，同时版权服务和算力作为基础设施将显著受益 [5][6][7] - AI 漫剧是 AI 视频技术首个大规模商业化落地场景，正迎来从0到1的爆发机遇，AI 真人短剧亦在崛起 [5][6][45] 根据相关目录分别总结 1. Seedance2.0：技术突破与产业突破 - 技术突破：采用统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种模态的“全能参考”输入，创作自由度大幅提升；在主体形象与声音还原、动作逻辑、特效风格及剧情叙事的参考一致性上表现较好，视频生成可控性大幅提升 [13] - 产业突破：依托字节生态（剪映、火山引擎、抖音、TikTok等），形成了从“创作-分发-变现-反哺迭代”的完整闭环，为用户提供了从创意到收益的完整路径，与 OpenAI Sora 等依赖第三方平台分发的模式形成差异 [14] 2. 如何看待 Seedance2.0 与快手等模型的竞争？ - 市场格局：AI视频生成市场空间广阔，尚处快速发展而非零和竞争阶段。根据LMArena榜单，文生视频和图生视频前20名中，谷歌、OpenAI、xAI等海外公司排名靠前，阿里、字节、快手及MiniMax等中国公司产品亦多次上榜 [15][17][18] - 迭代与定价：国内头部模型基本保持1-2个季度一次重大版本的迭代速度，且定价显著低于海外模型，性价比高 [19][20] - 差异化竞争： - 快手可灵3.0：注重多镜头输入，采用Latent Diffusion+Transformer架构，专注于长时序叙事、跨镜头一致性和镜头语言可控，适合专业影视创作者 [21][23][24] - 字节Seedance2.0：注重多模态参考输入，采用双分支Diffusion Transformer架构，适合普通用户或一般创作者，强调通过多参考保证内容稳定性 [23][24] - 二者市场定位不同，数据上，Seedance2.0发布对即梦流水有拉动，但未明显影响可灵的下载量，验证了差异化竞争的推论 [29] 3. 人工智能或改变内容产业的生产函数：利好上游IP、下游分发平台以及算力 - 新生产范式：AI时代内容生产函数转变为“基础创意+提示词工程+AI算力+数据燃料+分发算法”，具有更高固定成本（模型训练）、更低边际成本（算力推理）的特征 [41] - 价值重分配： - 上游创意与IP端：AI降低创作门槛，预计导致尾部内容泛滥、腰部内容通缩，但头部稀缺IP的价值进一步放大，并有望借助AI工具提升运营效率 [5][43] - 中游制作环节：标准化、流程化的生产环节价值面临持续压缩 [5][43] - 下游分发与运营端：内容供给爆炸式增长后，用户注意力成为核心稀缺资源，具备强用户粘性、高效分发算法和成熟创作者生态的平台价值持续强化 [5][43] - 案例：AIGC平台ItalianBrainrot通过社区共创AI原生角色，并在Roblox游戏成功后与创作者建立分成合作，展示了UGC社区借助AI工具繁荣生态并提升商业价值的潜力 [44] 4. AI漫剧：AI视频大规模产业实践，从0-1的机遇 - 落地可行性：AI视频模型在多模态输入、长时序一致性、可控性上实现关键突破，技术参数已满足轻量视频（如广告、短视频、漫剧）的商用要求 [7][47][48] - 市场与用户：2025年中国微短剧市场规模突破1000亿元。AI漫剧核心用户为40岁以下年轻男性（占比超76%），与真人短剧用户形成差异，打开了增量市场 [45][50][52] - 成本与效率：AI工具可降低生产成本70%以上，效率提升80%以上 [47] - 头部表现：市场已出现月分账破500万的企业（如漫谭动漫、酱油文化）和播放量破10亿的作品（如《斩仙台下我震惊了诸神！》） [53][54] - 产业链受益方： - 核心环节：短视频平台（掌握用户、分发和集成AI工具的能力） [57] - IP方：获得新的变现和引流渠道，提升IP运营效率 [58] - AI技术提供方：关键在于整合复杂工作流，构建一站式平台 [58] - 制作方：短期受益于成本下降，但长期内容突围难度提升 [58] 5. AIGC时代版权服务重要性凸显 - 版权纠纷焦点：集中在训练数据和生成内容侵权认定，以及生成式AI版权归属 [65] - 合作模式转变：版权方与人工智能企业开始从对抗转向“训练授权+价值分成+股权投资”等主动合作 [5][65][68] - 关键基础设施：建立完善的确权溯源体系（如数字指纹、区块链）与更精细的分成机制，是AIGC时代IP方价值重估的关键 [5][67][71] - 音乐领域领先：凭借标准化的权利标识（如ISRC）、成熟的集体管理组织、清晰可计量的使用场景，音乐领域在AI版权合作上进展更快 [5][72] 6. 多模态算力消耗较大 - 算力需求激增：相比于LLM，视频模型需处理时空序列、高分辨率像素及多步去噪，算力消耗呈指数级增长。根据Fal创始人数据，生成5秒4K视频所需的算力，约等于让LLM处理10万次200Token的Prompt [5][7][73][74] - 产业链利好：多模态算力需求井喷，利好AI云、GPU芯片、AI服务器、存储、IDC、网络互联带宽等算力基础设施产业链 [5][74][75] 7. 投资分析意见 - AI视频模型：看好快手-W、Minimax、阿里巴巴 [5][75] - 分发平台：看好哔哩哔哩、腾讯控股、芒果超媒 [5][75] - 版权数据服务：看好阜博集团、视觉中国 [5][75] - IP方：看好阅文集团、中文在线、掌阅科技、光线传媒、上海电影等 [5][75] - 云和算力：看好百度、金山云、中际旭创、新易盛、天孚通信、锐捷网络、润泽科技、奥飞数据、万国数据、世纪互联、网宿科技、大位科技等 [5][75]