AI视频行业深度报告：技术跃迁驱动内容革命，把握产业变革新机遇

核心观点

• 视频生成技术是AIGC产业能力上限：视频融合多模态信息，引入时间维度因果结构，天然具备更高的复杂性与表达力，代表着AIGC产业能力上限。
• 技术演进路线：AI视频生成技术自2010年代中后期逐步起步，经历了GAN、Transformer等多个架构的尝试，直至2022年Diffusion与Transformer的融合思路成型，2024年OpenAI发布的Sora验证了DiT架构的可行性与效果，行业迎来关键转折点，主流厂商全面向DiT路径演进。
• 技术进展：当前AI视频已可根据文本提示直接生成包含多人物、动态动作与复杂背景的完整画面，短片段生成质量已接近专业制作水准，但现有架构在生成时长、物理合理性等维度仍存在结构限制。
• 技术趋势：世界模型或为长视频生成带来新变量，其技术演进对于视频生成具有直接的工程补短意义，行业共识逐步形成背景下，研发节奏预计或将进一步加快，2026年有望成为世界模型跃迁的关键节点。
• 商业化进展：全球AI视频生成市场正加速扩张，预计2026年市场规模将达2.96亿美元，行业商业化路径已逐步分化为C端订阅与B端API/解决方案两大模式。
• 核心应用场景：传媒行业是“AI+应用“的主阵地，广告、影视、游戏等细分板块均高度契合，AI视频生成技术有望为广告、影视、游戏等行业带来新的发展机遇。

关键数据

• 2025年AI视频生成市场规模约为2.19亿美元，预计2026年将增长至2.96亿美元，同比增长35.16%。
• 2025–2034年间的复合增长率（CAGR）达35.32%。
• 2034年有望达到33.32亿美元。
• 2025年上半年全网移动广告中，视频类素材投放占比已超过65%，其中竖屏视频占比高达54.8%。
• AI介入广告内容创作后，文案撰写效率提升约500%，创意图片效率提升200%，混剪视频提升300%，图文助手效率提升600%，创意拓展效率更是高达800%。

研究结论

• AI视频生成技术已进入快速发展阶段，未来有望成为内容产业的新型基础设施，引领下一轮生产力变革。
• 具备自研算法与模型能力，且具有多场景业务嵌合能力的技术型公司、拥有海量内容资产与版权资源的影视内容提供商、积极布局AI营销、具备内容分发的整合型平台公司、推动AI生成能力嵌入游戏资产生产流程的大型游戏公司有望优先受益。