视频大模型竞速开启：文生视频技术引领未来，Sora与天幕等大模型助力创作新纪元

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Sora引发视频大模型热潮

二月，Sora大型模型亮相，再次将视频模型推向了大模型领域的中心。国内如万兴科技、生数科技等企业紧随其后，推出了具有文本生成视频功能的大模型。一场激烈的大模型竞赛就此展开。众多参与者加入，标志着视频大模型的发展进入了加速阶段。

视频大模型落地困境

视频大模型的发展遭遇了不少挑战，与文本大模型的“百模大战”情形不同。其所需的算力成本非常高，算法设计也相当复杂，而且所需的数据量是图文大模型的数倍之多。在国内，宣布具备文生视频能力的厂商并不多，大规模的应用推广尚在遥远的未来，这限制了它在市场上实现广泛普及。

视频大模型潜力无限

值得关注的点是，视频流量在消费互联网总流量中占据了八成比例，创作者们对文生视频功能抱有很高的期待。借助AI技术，视频大模型能自动生产出高质量的影片，从而缩短制作时间和降低成本。从长远角度看，它不仅能够模仿现实物理环境，还能激发创意，成为现实世界的反映，拥有巨大的发展前景。

万兴“天幕”的发展策略

万兴科技在其创意软件中广泛使用了大型模型，然而“天幕”的生成效果并未达到预期目标。负责人吴太兵提到，他们不急于追求短期的突破，而是采取以应用为导向的策略，根据真实用户的使用场景来提升软件功能和准备相关数据。这一做法显示出万兴科技对持续、稳定的成长有着更高的重视。

丰富应用场景的想象

以游戏场景为例，目前普遍是预先制作好画面，这样的设计让想象和体验受限。但如果视频大模型能够帮助实现画面的实时动态生成，无疑将大幅提升玩家的游戏感受。此外，在众多领域，视频大模型的应用同样能够推动创新，为行业发展带来新的生机，展现出无尽的潜力。

面临的挑战与商业模式难题

大模型在应用中遇到了数据不足、内容结构繁杂、计算资源消耗大的难题。在商业运作方面，用户付费意愿需仔细评估。Sora的推理成本较高，尚未进行公开测试。万兴的“天幕”项目也因为成本问题，只能分阶段进行公开测试。尽管如此，音视频领域的大模型细分市场众多，数据集差异显著，发展路径更加多样化。

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