當AI視頻生成技術從實驗室走向產業深處，一場關于內容生產方式的變革正在悄然發生。OpenAI發布Sora 2后，全球AI視頻賽道迎來爆發式增長，但這場技術狂歡背后，是視頻行業長期積累的結構性矛盾——隨著短劇、電商、廣告等領域進入“分鐘級”內容更新周期，傳統制作鏈條的人力規模與周期效率已難以支撐產業需求。

這種矛盾在不同場景中呈現差異化特征：影視廣告依賴經驗型人力導致試錯成本高企，MCN機構面臨碎片化素材需求遠超傳統剪輯產能，出海內容創作則需同時應對速度與跨文化適配的雙重挑戰。技術突破與產業需求的碰撞，推動AI視頻生成從“能看”向“可用”跨越，成為重構內容生態的關鍵變量。

技術演進路徑正呈現多元化特征。國際巨頭中，OpenAI通過Sora的極致視覺效果打開大眾市場，Google的Veo則聚焦長時序理解與復雜場景表達的技術探索。國內企業則更注重生態整合，部分平臺將視頻生成能力嵌入內容分發閉環，另一些則通過全流程賦能提升供給效率。這種差異本質上是技術定位的分野——C端場景追求“好玩”與個性化，B端生產則強調穩定性與規模化。

阿里云近日發布的通義萬相2.6（Wan2.6）模型，試圖破解B端生產的核心痛點。該模型將多鏡頭敘事能力提升至模型底層，通過自然語言分鏡指令實現鏡頭切換的可控性。在訓練階段強化的主體一致性與時序建模，使角色跨鏡頭保持穩定成為可能。這種技術突破直接回應了廣告、電商等場景對敘事連貫性的嚴苛要求。

時長控制能力的突破同樣值得關注。行業普遍將穩定生成時長控制在4秒時，Wan2.6已實現15秒可控生成，并支持1080P輸出與聲畫同步。這種“剛好可用”的時長設計，恰好匹配短劇分鏡、電商展示等商業場景的敘事需求，避免了因時長不足導致的二次加工成本。

技術突破正在催生新的產業形態。巨日祿平臺通過集成Wan2.6模型，將AI漫劇創作效率提升5-8倍，其智能體已從實驗階段轉向規模化生產。樂我無限則依托模型的多模態能力，在海外推出創作平臺Ima Studio，通過硅谷線下工作坊與高校合作構建“技術-內容-社區”生態，吸引大量KOL入駐。

這種變革不僅體現在效率層面，更重塑著創作權力結構。當鏡頭語言、敘事節奏等核心能力被編碼進模型，創作者的角色正從技術執行者轉向創意決策者。某短視頻團隊負責人表示：“現在團隊90%的精力用于故事構思，技術實現只需輸入提示詞。”這種轉變類似于數碼相機取代膠片時代，專業制作能力正轉化為可被普通人調用的基礎設施。

支撐這場變革的是底層技術的持續進化。阿里云依托十年AI布局，在算力供給、數據治理、模型服務等領域構建起完整技術棧。這種產業級基礎設施能力，確保視頻生成模型能在真實生產環境中穩定運行，而非停留于實驗室演示階段。當技術穩定性突破臨界點，AI視頻生成正從“嘗鮮工具”進化為下一代內容基礎設施。