对视频制作公司来说，2026年最现实的问题已经不是"要不要用AI视频"，而是"选哪家模型、怎么改流程、怎么把成本优势变成订单"。快思慢想研究院与新华社近期联合发布的行业报告把2025年定义为"AI视频元年"：生成视频质量逼近影视级标准，B端付费意愿强烈，国产模型开始走向海外市场并取得实际营收。报告进一步判断，2026年AI视频生成将突破"秒级"限制，实现中长视频的商业化应用，视频广告、短视频、漫剧等场景的整体制作成本会持续降低。对以宣传片、广告片、短视频为主业的制作公司而言，这不是一条技术新闻，而是报价单和交付流程都要重写的信号。
商业化到了哪一步：从技术演示走向规模营收
判断一项技术能否进入正式生产流程，最直接的标准有两个：有没有开始赚钱，成本有没有持续下降。这两件事在国产模型身上都已经发生。
营收侧，可灵AI的VideoTetris框架已支持2分钟、1080P、60fps的分镜视频生成，2.0版本发布三周后占据全球21%的市场份额，2025年第三季度营收超过3亿元，累计生成视频超2亿个。PixVerse的V5.5版本在智能运镜和音画同步上实现突破，支持单片段8秒、多片段40秒的长视频生成，累计生成视频超8亿个；Vidu上线8个月年化经常性收入突破2000万美元，日均生成视频82万条；海螺AI则凭借电影级运镜效果切入对画面要求更高的专业场景。
成本侧的下降速度同样明显。万兴天幕的音视频大模型生成5秒视频的消耗约合0.5元，商汤在半年内把Seko单次推理成本降低了50%，海螺AI的图文转视频效率提升40%、成本降低30%。报告还预测，2026年国内头部AI视频产品将全面支持4K分辨率和60fps帧率，画面连贯性、光影和材质质感接近专业影视制作标准，在VBench等权威评测中的综合得分有望突破90%。
把这些信息放在一起，结论很清楚：AI视频已经从"能不能用"的问题，变成"哪一段用、用哪一档"的算账问题。
模型选型：四个指标，按项目匹配而不是按排名站队
输出质量要分场景理解。以快手的产品线为例，Kling Video O3代表2026年最顶尖的画质梯队，纹理、光影和时间一致性都很强，但每秒约0.15美元、生成一段要约2分钟，更适合交付级的重点内容和客户展示片；Kling 3.0则是均衡型选手，支持10秒片段和原生音频，每秒约0.126美元、生成约60秒，适合商业产品视频和营销素材的量产。质量指标的正确用法，是把项目分成"给客户交差的"和"给平台跑量的"两类，分别匹配画质档，而不是全业务押注最贵的那一档。
一致性决定AI能否承担有情节的内容。可灵支持最多6个镜头的连续场景叙事，还提供普通话、粤语、四川话等多语言口型同步，这对广告短剧和电商讲解视频尤其关键。角色和场景的一致性目前仍是AI视频被客户投诉的高发区，选型时最好用真实项目脚本做小规模实测，而不是只看官方演示片。
成本要把价格波动算进去。即梦AI在2026年4月调整价格政策，首充优惠从五折变为六折，有测算认为实际成本上涨近8倍。这提醒制作公司：按秒计费只是明面价格，积分规则和优惠政策的变动都会直接吃掉毛利，报价时必须给生成成本留出浮动空间。
速度决定交付周期能不能写进合同。生成一段10秒视频需要60秒还是2分钟，单条看差别不大，但乘以几十条素材和几轮返工，就是能不能接急单的区别。
一个可操作的思路是分层使用：用快速、便宜的层级处理约八成的日常需求，把高画质层级留给精品内容和最终交付。这比全公司押注单一模型更抗风险。
中小公司和大型公司，借势的姿势不一样
中小型制作公司的优势是转身快。报告中"微型AI视频创作团队涌现"的判断意味着，几个人加上AI工具就能承接过去需要完整班底的业务。中小公司的现实路径是：先用海艺AI、智谱清影这类有免费额度的工具熟悉生成流程、积累提示词经验，再按主要分发平台选择深度绑定的模型——主做抖音就选与剪映无缝衔接的即梦AI，主做快手生态或需要长视频能力就用可灵。AI省下的制作成本，应当直接转化为报价竞争力和更快的接单响应，这是中小公司能从这波红利里拿到的最实在的部分。
大型制作公司的打法不同。它们更关心供应稳定、成本可预期和流程可控，因此更适合与模型方建立企业级合作，把生成能力嵌入正式生产流程——报告提出的"智能体嵌入影视生产流程"正是这个方向。大公司还有筹码做多模型组合：用画质型模型承接品牌片交付，用量产型模型承接电商和社媒素材，再借助生态协同放大价值。可灵与快手的"创作-分发-变现"闭环、即梦与抖音剪映的深度整合、通义万相与阿里电商生态的协同，都说明模型背后的生态正在成为选择合作方的核心考量，报告甚至判断生态协同创造的间接价值将超过直接收入的50%。字节的Seedance、阿里的Wan系列等模型持续迭代，也给大公司的合作谈判增加了选择空间。
生产流程怎么改：先跑通，再放大
流程改造不必一步到位，但有几个动作已经被验证有效。AI单次生成时长有限，长视频需要分段生成后再用剪辑软件拼接，这要求分镜脚本在策划阶段就按可切分的方式撰写。更可控的做法是善用图生视频：先用AI绘图工具把静态画面设计好，客户确认静帧之后再生成动态版本，返工成本会低得多。
人机分工上，AI负责出素材和初稿，人负责导演判断、剪辑节奏、调色和最终品控。生成费用和预计返工轮次要明确计入报价单，避免被"AI很便宜"的错觉拖进亏损项目。稳妥的试点顺序是先在内部样片和短视频业务上跑通流程，确认质量和成本都可控之后，再扩展到广告片这类交付标准更高的业务。
2026年的窗口期属于先动起来的公司。给决策者一个简单的行动顺序：
- 本月内用真实项目脚本完成两到三款候选模型的实测，按质量、一致性、成本、速度打分；
- 算清单条视频的全口径生成成本，并写入报价模板；
- 根据主要客户所在的分发平台，确定一家深度合作的模型方。
同时盯住两个风险：一是模型价格政策仍在频繁变动，长期合同里要留成本调整条款；二是4K和长时长能力年内会快速普及，今天签下的技术优势可能半年后就是行业标配，流程改造和人才经验的积累，才是真正带得走的红利。
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