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人人都是产品经理

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AI视频全行业都在涨价,但速度和性价比是绕不开的坎
知危 · 2026-05-23 · via 人人都是产品经理

AI视频行业正从技术炫技转向商业落地,成本与效率成为核心议题。Seedance2.0引爆的AI漫剧赛道面临抽卡成本暴涨30%的困境,而Vidu Q3以降价50%、提速300%的颠覆性升级打破行业"不可能三角"。本文通过一线团队成本核算与横向模型对比,揭示AI视频工具如何从奢侈品变为生产力标配。

AI视频,该认真算一笔账了。

过去一两年,大家看AI视频,关注点多是画面够不够逼真、叙事够不够连贯、人物和场景是否一致等,市场热衷于为惊艳的技术买单。

但今年,风向彻底变了,AI 视频在内容产业迎来了真正的大爆发。

漫剧、广告、电商…很多需要高频消耗视频素材的行业,都在排队接入 AI ,以 AI 漫剧为例,这是一个完全被 AI 催熟的行业。

大概从去年开始,就已经有少数试水 AI 漫剧的公司拿到了结果,今年又因为 Seedance2.0 的技术突破,年初许多还在拍真人短剧的团队,紧急调转车头杀到了 AI 漫剧的赛道里。

DataEye数据显示,2025年国内 AI 漫剧的市场规模已经达到了168亿元,今年这个数字预计还要超过243亿,同比增长约44.6%。

显然,AI漫剧已经过了搓几个镜头只为惊艳四座的阶段,在上百亿的市场规模面前,能不能跑出一个可持续的投入产出比,可能比单纯的炫技更重要。

但尴尬的是,产能需求一爆发,上游的AI创作平台就扛不住了。

最近几个月,部分平台开启了一波涨价潮。某 AI 漫剧公司负责人张扬(化名)向知危编辑部表示,按项目整体成本来核算,人力成本没有变化,但抽卡的费用比涨价前多了30%,500元/分钟这个档位的项目,他们已经开始用其他价格更低的模型进行替代了。

这种转变,其实不能简单理解为消费降级,本质上是创作者在成本压力下向实用主义的回归。大家不再盲目追求最贵的工具,而是开始学着把好钢用在刀刃上,评判一个AI视频工具好不好用,不再单纯看模型能力,还要看综合生产效率。

模型厂商似乎也嗅到了这股风向的转变,就在这两天,Vidu Q3进行了一波升级,除了技术能力的提升,最大的亮点就是提速、降价。

01 时间和成本的账,应该怎么算?

在实际的生产中,AI视频生成仍然是一个堆量的过程。

因为模型能力还不够稳定,为了让角色的脸不崩、动作连贯且符合剧本设定,一个看似简单的10秒钟镜头背后,往往需要反复生成好几次甚至更多。

一位AI漫剧抽卡师告诉我们,文戏一般抽3-4条能出一条,但涉及到复杂动作的戏,抽卡次数可能就是普通内容的十倍,甚至没有上限。

如果抽卡成本低,这种堆量换好镜头的战术倒也无所谓,无非是多花些时间。

但现实情况是,AI视频生成存在质量、效率和成本的“不可能三角”。

为了减少反复抽卡带来的人力与时间损耗,团队会倾向于选择效果更好的大模型,但顶尖的模型效果,价格就不会低。

以模型B为例,现在生成一条 15 秒 1080P 视频的成本,从1.0 Pro的约 3 元,涨到了约 15 元,涨幅接近 4.6 倍,折算下来纯生成画面的成本逼近 1 元/秒。

1元/秒看着似乎不多,但并不是所有团队都能承受起这个成本的,尤其是中小团队。

除此之外,效率也是个问题,很多中小团队做AI漫剧主要是想快速试错以小博大,但是头部模型的算力紧张导致排队严重,生产效率会变低。

为了避开高峰期,不少抽卡师被迫摸索出一套免排队攻略,就是专门挑算力相对闲置的凌晨半夜,或者干脆牺牲周末的休息时间去抽卡。

张扬表示,他们测算过前端的单价变化,以前是 0.9 元/秒,现在则是涨到了 1.19 元/秒。

看似只有几毛钱的差价,但你价格一涨,后面承制转包的利润直接被压缩了。

以前接一个 500 元/分钟的单子,团队能把成本控制在 300 元左右,利润空间还算可观。但这轮涨价之后,同样一个单子,成本可能要被拉到 400 元。

偏偏市场还在往精品化路线走,要求比以前高,利润更加薄了。原本抽个五六次就能勉强过关的镜头,现在可能要反复重跑十几次甚至更多才能让甲方点头。

过去承制团队那种粗放式的生产模式,在利润被两头挤压的现实面前,慢慢开始走不通了。

所以张扬他们不得不做出调整,对于单分钟 500 元以内的档位,果断换别家性价比更高的模型。在他的描述中,成片质量并没有打折扣,模型性能不仅够用,而且在画面质感和人脸处理上,更贴合他们项目的整体风格,包括他们的很多同行,最近一段时间也开始换性价比更高的模型来跑了。

当成本上涨、生成降速这些现实问题被摆到台面上,一个交付更稳定、价格更可控,同时又能保证画面质感的工具,可能对于行业来说更重要。

02 让创作回归实用主义

我们注意到,在其他平台因为算力大幅涨价的节骨眼上,Vidu Q3 的一波反向操作显得十分扎眼。

就这么说吧,Vidu Q3 打破了 AI 视频生成的“不可能三角”,主打一个便宜好用效率高。

以生成一条 10 秒的 1080P 视频为例,Vidu Q3的单次生成时间比以往节省了约 5 分钟。目前,行业生成一条 10 秒 1080P 视频,平均等待时间在 10 分钟左右,而 Vidu Q3 可以压缩到 2.5 分钟。

在不同的模式上,新版本的提速也相当直观。

以 5 秒的视频为例,跟上一版本相比,新升级的 Vidu Q3 Pro电影大片版本耗时 62.1 秒,提速34.5% ;而 Turbo 闪电出片版本耗时只需 32.5 秒,比之前的 37.7 秒提速 16%。

如果在制作前期用 720P 跑跑分镜测试,最快只需要 1 分钟就能看到效果。

过去,因为每次调参后都要花大量时间等待,创作者的工作状态通常是细碎的。为了抢时间,大家只能多线操作,等待这个镜头生成的时候,赶紧切过去调下一个,调完再生成下一个……这种循环往复的来回倒腾,脑子里好不容易攒起来的那点灵感全被打断了。有时候为了赶项目工期,就算跑出来的只是一个还凑合的镜头,大家也不想再花时间去重跑了。

而 Vidu Q3 更快的反馈机制,让创作团队可以实现即时反馈、当场修改的创作状态,放开手脚去跑测试、做版本迭代。

与此同时,Vidu Q3这次还大幅下调了价格。

目前,Vidu Q3 生成 1080P 视频的价格最低能做到 0.2 元/秒,如果拿 1 小时的成片来测算,单单在生成环节就能省下上万元。

我们对比了市面上的几家模型,把这笔账粗略算一算,在不考虑废片率的情况下,1小时的成片也就是360个10s的视频。

按照模型A折扣后的价格,每10秒是7.8元,跑完这批素材的成本为2808元。如果用模型B,生成10秒视频的价格区间在4.04元-14元,1小时跑下来,成本卡在1450元到5000元出头。

而在Vidu Q3上,以1080P的电影大片版本为例,生成10秒最低2.32元,1小时总花费只有835元,如果换成闪电出片版本,成本可以直接降到了417元左右。

但不管更快还是更省,商业落地终究还是建立在画面效果有保证的基础之上。

Vidu Q3刚发布的时候,就已经在国际权威 AI 基准测试机构 Artificial Analysis 的评测榜单里,拿到了全球第一的成绩,综合表现超越了 xAI Grok、Runway Gen-4.5、Google Veo 3.1 以及 OpenAI Sora 2 等国际主流模型。

除了画质能跟顶级模型碰一碰外,Vidu Q3 真正拉开差距的,是它的完整镜头叙事能力。

作为全球首个支持 16 秒音视频直出的 AI 视频模型,Vidu Q3让创作者可以一次生成就能得到完整的、可用的表达,强化了一镜到底的能力。

在这次的升级中,Vidu Q3 也把文生视频、图生视频、首尾帧生成、参考生视频等能力进行了全面提升。不管是剧情理解,还是画面质感、人物细节保留,Vidu Q3 完全可以撑得起商业场景的交付。

当然,基础能力还只是一方面,为了实现规模化生产,Vidu 还通过 Vidu Agent、Vidu Claw 与企业级服务进行了同步升级。

就拿 Vidu Claw 来说,把 AI 从一个单点工具,变成了全天候在岗的创意员工。只需要简单一句话描述想法,它就能自主完成整个创作链路的拆解并交付成片,不需要再靠着人工好几个流程来回倒腾。

从 16 秒的音视频直出,到参考生视频的精准控图,再到 Vidu Claw 的自动化生产,Vidu Q3进一步打通了从创意生成到内容制作、再到规模化应用的全流程。

03 AI视频迈入工业化生产时代

这么说吧,Vidu Q3这次升级为行业提供了极为宝贵的试错空间,对于AI漫剧、广告、电商这些需要高频消耗视频素材的场景来说,无疑是最具性价比的选择之一。

过去受限于成本结构,创作者需要精打细算每一个镜头,很难像真正的工业流水线那样,大规模、高频次地去消耗素材和迭代版本。

而 Vidu Q3 的意义就在于,替大家卸下包袱,让行业迈入工业化生产的时代。

因为在这个阶段,行业需要的是规模化交付的效率,Vidu Q3 通过降低成本、提高生产效率的方式,恰恰为生产带来了更多的稳定性,从而真正满足行业井喷的产能需求。

很多人可能会质疑这个价格生成出来的效果,那不妨自己上手试一把,登录 Vidu.cn,输入专属邀请码:ZHIWEI,新用户可以拿着免费送的500积分生成大概8条视频,试试也不吃亏。

更深层的改变在于,Vidu Q3 把过去只有少数高预算项目才能负担得起的模型能力,让更多创作者也能够享受到。当预算有限的普通创作者,也能自由发挥创意的时候,这个赛道才能真正迎来百花齐放的规模化爆发。

而这种爆发,也会促使市场对于“一个真正好用的视频模型”的评价标准,向更理性的方向演变。

很长一段时间里,行业似乎陷入了一种思维定势,默认“高昂的抽卡费用”和“漫长的排队等待”是拿到高质量结果的必然代价。

但这种由于算力资源不足带来的阶段性阵痛,不应该成为一种长期趋势。

因为AI视频生成本质上是一个带有概率性的创作过程,无论模型的表现有多成熟,仍然避免不了反复。这笔账算到最后,一个更现实的问题是:当抽卡费用居高不下、排队成为常态时,大家比的到底是啥?是创作能力?还是谁的试错空间更大?谁的团队更能熬夜?

所以对于规模化生产来说,技术的价值更应该体现在生产的运转效率中,让创作者可以把注意力,重新还给故事、审美和创意本身。

在讲究项目排期与交付的商业逻辑下,有时候,稳定往往更有价值。

撰文:西西 编辑:大饼

本文由人人都是产品经理作者【知危】,微信公众号:【知危】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。