01. 当新技术遇上老难题 如果给2025年下半年的AI行业选一个受关注的方向，视频生成几乎是绕不开的答案。在OpenAI发布Sora 2并上线App版本后，AI视频的热度几乎以"病毒 式"的速率在全球范围内迅速扩散开来。 但梳理产业发展的脉络，才会发现，这并非是偶然的产品爆红。背后，是过去两年里视频生成技术在画面质量、时序建模与可用性上的持续进步。Sora、 Veo、通义万相，无论是大公司还是创业公司，不断累加的技术贡献，让全球AI视频相关能力的迭代节奏显著加快。 当技术突破与国内的规模化需求在同一时间点汇合，内容行业逐渐形成一个清晰判断：AI视频生成已经成为下一代内容基础设施的重要组成部分，更稳定 的技术和更快的工具远远不够，创作者们需要的可能是一套更底层、可扩展的生产力方案。 更深层的影响，正在产业内部逐步显现。 当模型的进步不再局限于画面质量本身，而是逐步覆盖叙事能力、人物与风格一致性、音画同步、跨镜头逻辑延续等更接近工业化生产的关键要素。当生成 效果跨过"能看"的门槛，开始接近"可用""好用"，AI视频才真正进入大众视野，也随之成为当前极具想象空间的赛道之一。 与此同时，视频行业本身也在面临着一种结 ...

人人都能创作视频的时代来了。 封面来源 ｜ 通义万相生成 当新技术遇上老难题 如果给2025年下半年的AI行业选一个受关注的方向，视频生成几乎是绕不开的答案。在OpenAI发布Sora 2并上线App版本后，AI视频的热度几乎以"病毒 式"的速率在全球范围内迅速扩散开来。 但梳理产业发展的脉络，才会发现，这并非是偶然的产品爆红。背后，是过去两年里视频生成技术在画面质量、时序建模与可用性上的持续进步。Sora、 Veo、通义万相，无论是大公司还是创业公司，不断累加的技术贡献，让全球AI视频相关能力的迭代节奏显著加快。 更深层的影响，正在产业内部逐步显现。 当模型的进步不再局限于画面质量本身，而是逐步覆盖叙事能力、人物与风格一致性、音画同步、跨镜头逻辑延续等更接近工业化生产的关键要素。当生成 效果跨过"能看"的门槛，开始接近"可用""好用"，AI视频才真正进入大众视野，也随之成为当前极具想象空间的赛道之一。 与此同时，视频行业本身也在面临着一种结构性难题。 过去十余年里，围绕视频展开的产业始终是全球范围内增长最快、资本最密集、创新最活跃的领域之一。从影视娱乐、广告营销，到电商内容、社交平台与 创作者经济，视频逐渐 ...