技术进展与行业影响 - AI视频模型Sora2发布标志着技术迭代推动模型质量再上台阶，将重塑影像世界的内容创作与分发格局[1] - AI视频技术颠覆传统动漫生产逻辑，以AI漫剧为例，制作成本可降至传统模式的1/10，实现高效产出[3] - 在真人剧领域，部分演员表演和镜头刻画可由AI完成，减少对实体场景和拍摄的依赖，实现降本增效[3] - AI视频打破高标准内容需团队制作的壁垒，赋予普通用户内容创作权，使创作者与受众边界模糊，可能迎来一人一剧组的时代[3] 产业链与投资逻辑 - AI视频产业链上游聚焦算力（服务器、GPU芯片）与数据（IP、语料），中游是模型与平台，下游覆盖影视、短视频等应用场景[8] - 当前AI视频商业落地以海外为主国内为辅，SaaS服务是主要模式，To B端付费能力强，C端侧重体验需求[8] - 从企业层面看，上游算力（如英伟达GPU）竞争格局清晰确定性更高，中游模型层已从百模大战收缩为寡头垄断，下游应用端相对分散[8] - 投资需聚焦长期产业趋势，关注国内模型迭代和算力成本下降等核心逻辑，把握技术与需求共振的投资机遇[8] 应用挑战与应对 - AI在影视行业应用面临技术瑕疵挑战，包括人物表情、打斗动作生成精度不足以及场景细节丰富度不够[5] - AI视频应用存在版权争议，例如国内首起AI视频版权纠纷案例中，AI复刻他人原创视频用于商业用途的性质尚无定论[5] - AI生成视频的逼真度打破眼见为实的逻辑，导致信息信任危机，需要法规与素养双重保障[5] - 2025年9月实施的《人工智能生成内容的标识办法》要求AI内容需显性标注和隐性标注，为解决虚假信息传播和版权问题提供制度框架[5] 未来发展与人才培养 - AI是神兵利器而非创作者取代者，影视核心仍是人的思想和灵感激发，AI无法替代[4] - 若仅用AI制造奇观缺乏思想深度会导致审美疲劳，但结合创意与艺术，AI内容能像动画片一样长期发展[6] - 未来是人机共创模式，AI不会淘汰人，只会淘汰不会利用AI的人，需要夯实视听语言和审美等基础能力[6] - 复旦大学已开设智能视频制作实务等课程，并与即梦AI合作举办AI影像创作大赛，推动人才培养[6]