当AI视频生成技术从实验室走向产业深处，一场关于内容生产方式的变革正在悄然发生。OpenAI发布Sora 2后，全球AI视频赛道迎来爆发式增长，但这场技术狂欢背后，是视频行业长期积累的结构性矛盾——随着短剧、电商、广告等领域进入“分钟级”内容更新周期，传统制作链条的人力规模与周期效率已难以支撑产业需求。
这种矛盾在不同场景中呈现差异化特征：影视广告依赖经验型人力导致试错成本高企，MCN机构面临碎片化素材需求远超传统剪辑产能，出海内容创作则需同时应对速度与跨文化适配的双重挑战。技术突破与产业需求的碰撞，推动AI视频生成从“能看”向“可用”跨越，成为重构内容生态的关键变量。
技术演进路径正呈现多元化特征。国际巨头中，OpenAI通过Sora的极致视觉效果打开大众市场，Google的Veo则聚焦长时序理解与复杂场景表达的技术探索。国内企业则更注重生态整合，部分平台将视频生成能力嵌入内容分发闭环，另一些则通过全流程赋能提升供给效率。这种差异本质上是技术定位的分野——C端场景追求“好玩”与个性化，B端生产则强调稳定性与规模化。
阿里云近日发布的通义万相2.6（Wan2.6）模型，试图破解B端生产的核心痛点。该模型将多镜头叙事能力提升至模型底层，通过自然语言分镜指令实现镜头切换的可控性。在训练阶段强化的主体一致性与时序建模，使角色跨镜头保持稳定成为可能。这种技术突破直接回应了广告、电商等场景对叙事连贯性的严苛要求。
时长控制能力的突破同样值得关注。行业普遍将稳定生成时长控制在4秒时，Wan2.6已实现15秒可控生成，并支持1080P输出与声画同步。这种“刚好可用”的时长设计，恰好匹配短剧分镜、电商展示等商业场景的叙事需求，避免了因时长不足导致的二次加工成本。
技术突破正在催生新的产业形态。巨日禄平台通过集成Wan2.6模型，将AI漫剧创作效率提升5-8倍，其智能体已从实验阶段转向规模化生产。乐我无限则依托模型的多模态能力，在海外推出创作平台Ima Studio，通过硅谷线下工作坊与高校合作构建“技术-内容-社区”生态，吸引大量KOL入驻。
这种变革不仅体现在效率层面，更重塑着创作权力结构。当镜头语言、叙事节奏等核心能力被编码进模型，创作者的角色正从技术执行者转向创意决策者。某短视频团队负责人表示：“现在团队90%的精力用于故事构思，技术实现只需输入提示词。”这种转变类似于数码相机取代胶片时代，专业制作能力正转化为可被普通人调用的基础设施。
支撑这场变革的是底层技术的持续进化。阿里云依托十年AI布局，在算力供给、数据治理、模型服务等领域构建起完整技术栈。这种产业级基础设施能力，确保视频生成模型能在真实生产环境中稳定运行，而非停留于实验室演示阶段。当技术稳定性突破临界点，AI视频生成正从“尝鲜工具”进化为下一代内容基础设施。
