AI视频的下一场竞争

文 | 伯虎财经，作者 | 秦三钱

10月26日，即梦AI上线短剧工作室，新增了一项颇具传统影视制作色彩的功能：3D导演台。

创作者可以调整机位、设计运镜，对分镜进行预演。与此同时，单镜头定点重拍、声音重构、角色与场景资产管理等功能也被放进同一个工作台。

在传统影视工业中，这些环节由导演、摄影、剪辑等专业岗位协同完成。AI视频工具曾试图通过一句提示词，将这些复杂的岗位职能压缩为一次性的自动化任务，如今却又将核心的控制权重新交还给创作者。

就在该功能发布的两天前，字节跳动内部刚刚完成了一轮AI应用资源的集中收拢。

据36氪报道，剪映旗下的AI短剧创作平台“小云雀”正式并入即梦。尽管保留了独立产品入口且团队保持稳定，但运营资源已全面向即梦倾斜。

今年3月，小云雀推出短剧Agent时，仍主打一键生成成片。半年多后，即梦却开始强调分镜、修改与协作。

从尽一切可能摒弃人工介入，到重新强调分镜、机位与局部修正，字节产品形态的演变，构成了AI视频赛道一个耐人寻味的反差。

这并非AI视频走回头路。对于偶尔尝鲜的用户，一句提示词生成一段短片已经足够；但对于必须按要求修改、按周期交付的制作团队，生成只是漫长流程中的一个环节。

从小云雀到即梦，字节调整的不只是产品架构，更折射出整个AI视频赛道的新命题：当“做出画面”变得门槛极低，谁能将零散的生成能力组织成一套稳定可交付的生产系统？

01 一键成片的边界

在AI视频爆发的早期，“一键成片”几乎是所有产品追求的终极范式。

在这套逻辑里，剧本、角色、分镜和视频都可以由模型自动完成，创作者只要给出需求，小云雀是其中的典型。

小云雀能够一键解析最多10万字剧本，依托Seedance等模型能力，自动化完成角色设定、分镜切分与画面生成。相比传统多模型调用叠加人工拼贴的模式，这套方案极大地缩短了初稿产出时间。在营销短视频、知识解说等高度标准化、对叙事连续性要求较低的场景中，“自动生成”确实展现出了惊人的降本增效能力。

小云雀精选短片《丧失清道夫》

然而，当应用场景从单点短视频延伸至具备连续叙事的剧集时，一键成片的局限性迅速暴露。其核心瓶颈不在于单个镜头的清晰度，而在于跨镜头组合时的逻辑与视觉连续性。

例如，一段15秒的独立画面中，人物动作与光影可能完美无暇；但若置于一部数十集的短剧里，创作者必须确保角色在不同场景中的五官特征、服装道具、空间位置保持高度一致，且镜头衔接符合视听语言。

今年4月，中央广播电视总台中国之声曾走访陕西白泽影视的AI短剧制作团队。当时，这支20人的团队正在制作一部60集、总时长超100分钟的半科幻短剧。制作负责人郑杰艺透露，即使借助AI模型，不同制作人员分工跟进时，仍频繁出现“前一集人物站在场景左边，后一集却无故跳跃至右边”的低级错误。

为解决这些“幻觉”与失控问题，团队不得不花大量精力提前统一步长站位，并在后期进行繁重的补拍与修正。

这些不可控带来的隐性成本，并未随着算力单价的下降而自动消失。传统影视的成本消耗在演员、场地与拍摄周期上；引入AI后，前端拍摄成本被大幅压缩，但反复抽卡却构成了全新的生产成本。

即梦此次增加的定点重拍和3D导演台，正是在试图降低这种不确定性。前者让创作者修改局部镜头，后者将机位规划前置，减少先生成、再发现镜头不符合要求的浪费。

随着市面上第三方AI视频Agent大量涌现，单纯依赖“一键生成”所建立的差异化壁垒已极易被复制。当生成能力成为越来越容易获得的服务，仅靠一次点击完成视频，已经不足以解释一款工具的长期价值。

02 谁能掌握AI视频的生产流程？

当底层的视频生成能力逐步变成行业的基础设施，AI视频平台的竞争焦点悄然发生了转移。

过去，用户挑选工具的核心指标是画质、时长与价格。这种单点能力的竞争导致用户粘性极低，字节系的产品也难免遭遇早先发布的Minimax M3与可灵的冲击。

但在专业影视生产流程中，创作者更多需要的是剧本拆解、角色资源、场景搭建、道具分库、多轨音视频切片等。

这些环节无法依靠一次独立的API调用解决。谁能将这些零碎的节点串联并固化下来，就能成为创作者无法离开的“生产力工作台”。

字节跳动正在顺应这一逻辑加速布局。9月，剪映推出剪映Hub，将无限画布与多轨道编辑器结合。创作者既能在画布里组织剧本、生成素材，也能把结果送入熟悉的剪辑流程。即梦和小云雀提供的生成能力，成为这个工作台中的一环。

以视频剪辑切入的剪映向上游剧本与素材生成延伸，以生成见长即梦则向下游剪辑与资产管理渗透，两者在生产流程的中游汇合。

这种产品演进，也改变了平台之间的竞争尺度。

快手旗下可灵选择从模型能力入手。可灵3.0强化人物一致性、多镜头叙事与精细控制，希望在生成环节就减少角色变化、镜头失控造成的后期修补。当模型更理解导演意图，一部分过去依赖外部工作流处理的问题，可能直接在模型层解决。

LibTV等第三方聚合平台， 侧重于通过多模型聚合、无限画布与Skill（技能）体系打造差异化。通过在不同环节调度最适合的模型（例如用A模型做人设、B模型做动作、C模型做配音），并将成熟的制作经验沉淀为可复用的技能，依然能够创造跨模型的附加价值。

当原生大模型的控制力越来越强，随着大厂产品开始补齐工作流，单纯的“模型聚合+画布界面”是否足以建立足够深的防御护城河？

真正的终极战场，大概率将发生在项目数字资产与制作经验的产品化上。

对于一家长期产出AI短剧的团队而言，专属的角色3D资产、特定的美术风格模型、经过验证的分镜预设与工作流规范，是可以在后续项目中高频复用的资产。一旦这些资产沉淀在某个平台上，团队的迁移成本将变得极其高昂。

与此同时，传统影视导演的拆镜经验、动作控制技巧，正在被转化为可被Agent调用的标准化模板与技能。工具平台的商业模式，也逐渐从卖Token“增值税”，转变为按团队订阅、资产托管与协同溢价的SaaS模式。

值得注意的是，这场控制权争夺战中，内容制作公司并未完全将生产命脉让渡给平台。例如芒果TV已推出自研的 “芒果灵创” 平台，将模型调度、角色资产库与协同制作深度结合。对于头部内容生产方而言，将自身核心的影视制作 Know-how 转化为自主可控的生产系统，远比单纯依赖外部工具更具安全感。

不同定位的AI视频厂商，不可避免地踏入同一条河流，介入作品从立项、制作到最终交付的全生命周期。

03 专业化之后，低质供给会出清吗？

生产力的大跃进还在持续，生产工具也得以在更长体量、更高规格的影视作品中接受真实市场的检验。

今年8月底，AIGC长剧《后西游记》登录芒果TV与湖南卫视。该剧第一季共30集，单集时长约40分钟，全剧画面与人物演绎均由AI辅助完成。面对庞大的工业化体量，芒果灵创为此生成了109个深度绑定的人物资产与143个场景资产，极大地压缩了制作周期与制片成本。

如果说长剧集验证了AI在流媒体端承接长周期生产的能力，那么院线电影则直接将AI推向了视听消费金字塔尖的考场。

10月23日，国内首部获公映许可证的AI全流程院线电影《三星堆：未来往事》正式上映。这部100分钟的电影历时两年多制作，近百人团队参照传统电影工业设置了17个专业职能岗位，迭代了超120万张底图。在千万级的制作投入下，AI展现出了在视听大片制作上极其惊人的成本优势。

然而，技术层面的破局，并没有无缝转化为票房上的商业奇迹。

猫眼专业版数据显示，截至10月28日晚，该片上映6天累计票房仅约为137万元（不含点映）。这一成绩与前期庞大的研发与制作投入之间，形成了极为显眼的落差。

这一现象为整个AI影视热潮敲响了警钟。技术可以帮创作者将想象力带入预算许可的范围，可以免去庞大的实景搭建与光影调度，但它无法替创作者撰写出打动人心的故事，更无法自动完成与观众的情感共鸣。

从古早的希腊戏剧到如今的AI成片，不论任何时候，内容生产的核心都是对作品的判断。

这种矛盾在供给过剩的短剧市场尤为尖锐。DataEye数据显示，仅2026年9月单月，抖音端原生AI剧与漫剧的新增数量就达到了5.18万部，创下历史新高。但排名前1.46% 的头部新剧，拿走了全网 64.6% 的播放增量。

极低门槛带来的供给爆炸，并没有带来观众注意力的等比例增加。相反，内容市场陷入了更剧烈的马太效应。

专业工具反而可能同时推动两种趋势。一方面，低成本、标准化的短剧继续依靠批量制作和题材试错争夺流量；另一方面，依靠AI降低特效与工业门槛，将省下的成本赋能给编剧、剧本叙事与美学表达，尝试去冲击电影、长剧等高溢价市场。

这两种路线并不互斥，但对工具提出了截然不同的要求。自动化要的是极致效率，而品质交付则需要专业化工作流的支撑。

在这场分化中，工具平台也面临一道选择题，是服务更大规模的低成本制作，还是服务项目数量较少、但管理要求更复杂的专业团队。

回看字节将小云雀整合进即梦的举措，其本质并非否定“一键成片”的价值，而是试图将原本孤立的“自动生成能力”，塞进更为庞大、严密的影视工业体系之中。

生成能力推倒了创作的围墙，但作品真正的价值，依然要在围墙之外的市场上重新被证明。