摘要：当外界还在比拼分辨率、时长、画质时，2026年下半年通用大模型开始“跨界”抢视频模型的饭碗——Claude Opus 5.5用代码生成视频、GPT-6 Astra扮演“导演+制片”，把视频生产从“概率性生成”变成“确定性编程”。专业视频模型则用工作流深度嵌入构筑壁垒。
过去两年，AI视频生成的竞争逻辑相对线性：更高的分辨率、更长的时长、更逼真的效果，几乎就是全部叙事。但2026年下半年，通用大模型的“跨界”把竞争拉入了一个非对称维度。最典型的例子是用Claude Opus 5.5做视频——你只需描述自己想要什么，它就能自己写代码、找素材、配音、做动画，最后拼出一条完整宣传片。在海外，已经有人凭此为初创公司做出现代、时尚且有冲击力的视频，而成本只需要2美元。
这种被称为“Vibe Video”的新创作方式，迅速在动效图形、知识讲解、小游戏等内容场景中扎根。它的优势不在画面逼真度，而在可编辑性与迭代成本：修改一个镜头，不必反复抽卡和人工返工，只需要改动对应的几行代码，参数、风格均可精确控制，画面元素还能分层拆解。据悉GitHub上的案例集合站awesome-opus5-5-videos已收录400多条作品。从经济学角度看，它把视频生产从“概率性生成”变成了“确定性编程”，边际修改成本大幅下降。
不止Claude。GPT-6 Astra发布后，官方定位其为新一代通用智能体模型，核心能力覆盖计算机操作、编程、科学研究。凭借对Blender、Unreal Engine等三维创作软件的操作能力，Astra已经可以在视频创作中扮演“导演+制片”的角色。海外创作者Nate Herk做过一个实验：只给一句开放式指令，让Astra制作一条关于自身发布的YouTube视频，Astra就能自主完成资料调研、脚本撰写，调用工具生成克隆声音旁白，驱动AI数字人出镜，并完成素材剪辑与音乐音效搭配，最终交出一条可以直接发布的成片。
面对来自上游的挤压，专业视频模型的回应并非在画质上硬刚，而是加速向创作全链路渗透。字节推出一站式创作工作台“剪映Hub”和智能创作Agent“剪映助手”；MiniMax上线创作Agent工作台MiniMax Design，由主Agent拆解需求，调度多智能体并行完成从脚本到成片的全流程；可灵则基于All-in-One理念，把视频理解、生成与编辑整合进一套连贯的AI工作流。一旦模型能力被嵌进脚本拆解、分镜调度、素材管理和成片导出的每一个环节，替换成本就会从“换一个模型”变成“换掉整条生产线”。
Sora的退场与重启，是理解这一轮行业分化的注脚。2026年3月25日OpenAI在X上发了一句“和Sora说再见”，其日运维成本在千万美元级。如今计划接盘的初创公司由好莱坞制片人卡岑伯格、Sora前研究负责人皮布尔斯等创立，目标正是把Sora改造成专业影视工具。Netflix豪掷5.87亿美元收购AI平台InterPositive、卡梅隆加入Stability AI董事会、索德伯格要在新片大量使用AI——这些都说明影视工业需要的是可预算、可排期、可审核的生成工具。
国产厂商也跑出了三条互不重叠的商业化路径：可灵走收入优先路线，2026年Q1营收超6.5亿元、同比增长超300%，ARR近5亿美元；阿里把Wan3.0接入办公与课件生产，HappyHorse走旗舰擂台路线；字节则用Seedance 2.5的30秒原生直出、50个全模态参考把成本压到工业化水位。当生成能力趋于同质化，工作流嵌入的深度，才是更难被替代的壁垒。
来源：界面新闻·JMedia《AI视频生成没有“终局”》（2026-11-01，深眸财经），链接：https://www.jiemian.com/article/15278250.html。延伸观看：腾讯视频科技频道 https://v.qq.com/ ；B站AI视频生成专题 https://search.bilibili.com/all?keyword=AI视频生成 。
