1.下一个灭谁？
羞答答的玫瑰，轰隆隆地开。AI模型，从往昔襁褓宝宝的谦抑，到此刻全面夺权的暴戾，商业模式迅速外溢，逼得智人直喊麻痹。因为大模型的商业模式能力，目前几乎——sadly for cow-horse们——就等同于替代掉那些最贵人工的能力。
比如我们看到某某科技公司R&D研发成本，不深究的人，还以为这是购买原子对撞机的费用。但其实一家披萨店买原子对撞机，这是标准的CapEx，而公司真实的研发支出60%-80%，是给码农发的那些含住了股权的工资。我看药神有个词概括得挺好，这叫做AI的工资池叙事。Anthropic ARR那么猛、估值那么巍峨，是因为coding的工资池叙事讲得如一把热刀切黄油一般丝滑。
于是我们自然会想去找找，许多可以发生工资池叙事的地方。比如做视频也挺吃人工。比如一家游戏公司做视频的频农，如果耕耘在游戏本身，工资计入R&D；如果是工作在巨制预告片，计入销售费用；如果是社区运营，则计入运营成本或管理费用；或者有些是外包费用。总之频农产生的费用很多。
再比如一家电影公司，从概念设计、分镜 、预演，到背景环境、 数字场景，到复杂动作、大型特效，甚至群演（是的背景板里讨生活的群演将不存在了），但凡不是核心IP比如编剧、导演、爱豆，其他都可以被视频模型给叙事掉。编导爱差不多占内容生产成本的30%-50%，那么至少有50%的制作成本，直接被AI吞食支配。
McKinsey给的数字是未来五年 AI 能影响大约20% 的原创内容支出，而这些还仅仅是传统内容视频消费。还有那么多的UP主呢，他们一天就能生成你从雍正十三年开始看到现在也看不完的内容。而谁是内容行业的主流？其实后者才是主流。诸如用Adobe做后期这件事，完全可以像“你呼我我回电“这件事一样被扫进历史的垃圾堆，也难怪，软件股估值崩得跟泥石流一样。
单单仅说成本一件事情，趋势似乎就毋庸置疑：影片视频，AI 生成成本，5-7美元/分钟；传统上视频制作，1000–5000美元/分钟；阿凡达的特效，200万美元/分钟。
视频模型的经费池叙事至此可以蹬通。
2.国产区也有那么蓝的天
视频模型与大语言模型不一样。主流视频模型的本质是扩散模型（Diffusion Model），不是 LLM；但其与 LLM 是同一个家族的两个分支，共享通相同的染色体片段——Transformer技术。视频模型也会用到LLM，比如提示词的理解，而视频里的自回归模型负责语言与音频。
总之技术上算是近亲吧。
目前视频模型的全球市场，字节的Seedance应该已经是长期领跑者，有点像是“扩散模型里的Claude”的意思，但其并非太领先。全球 SOTA 俱乐部里，有不少国产模型，包括 Seedance 2.5 (7/31发布)，Minimax海螺的H3（7/31发布），阿里的Wan和HappyHorse，快手的Kling 3，最一线的五个视频扩散模型里，国产模型占掉四个，围剿Gemini Omni。有时候占三个，主要看Grok不稳定的发挥。这个赛道上国产区的天是明朗的天国产区的人们好喜欢。
以下数据来自于第三方测评 Artificial Analysis（AA 是视频模型评测领域目前最独立，被引用最广的第三方，无论具体排名如何，你大概可以初筛出行业领先玩家是谁）。目前还没有列入Seedance 2.5，只有Seedance 2.0，而Minimax H3的排位就很靠前了：
以文本转视频能力排序：
以视频编辑能力（含语音）排序：
3. Seedance 2.5 vs. Minimax H3：看看实测效果
我认为现在最SOTA（飕塔，AI黑话之一，state-of-the-art，最顶尖模型），的视频模型，是同一天最新发布的Seedance 2.5 与 H3。两者都在 7/31发布，快手的Kling 3.0大家也很熟悉，but frankly speaking 已经不是头对头的最新一代产品PK。
Seedance 2.5本次发布：
重大更新：延续2.0统一的多模态音视频联合生成架构，重点突破长叙事能力、多模态参考能力（最多支持50个多模态素材混合输入）和精准编辑能力。
生成规格：目前支持 4K 级别的高画质输出。最大的亮点是单次原生直出时长从 15 秒翻倍提升至 30 秒，并支持多轮延长。
带原生音频的视频生成：在 2.5 版本中能生成高质量的原生双声道音频。
多语言支持：Seedance 2.5 原生支持 10余种语言。
MiniMax H3本次发布：
重大更新： H3 几乎是一个全新的多模态模型，支持文本、图像、视频和音频的融合输入与生成。
生成规格：目前最高支持 2K 分辨率，单次生成时长可达 15秒（可通过视频输入作为扩展来延长视频）。
带原生音频的视频生成：与之前无声的模型不同，H3 能够根据提示词生成高质量的原生音频（如带口音的对话、环境音）。
多语言支持：用特定语言的提示词（比如英语、日语），模型就能生成对应该语言口音的对话视频。
开源潜力： H3 作为一款开源模型，展现出了极强的生成能力。开源生态自带与他人合作基因，比如**、摩尔线程、AMD、Intel 等等16家芯片大厂，开发社区当日完成适配，这在视频模型里，应该是第一次如此扎堆。
实测效果这一块，我自己实操了一下，也看了一些测评，两者基本是互有优势。之前Seedance 2.0基本是行业断崖领先，而H3在许多商用级场景，比如MV、广告、电商、代替Adobe做后期，甚至游戏UX等，实际测试不输Seedance 2.5。看一下实测效果（左H3 右S2.5），生成同类型视频后，直接闭眼随机截帧。其实，把不同的截屏打乱顺序后，我肉眼凡胎不太分辨得出哪个是谁家的东西。
本文无法插入视频，但GZ号里有个同题PK的实测，你可以在绿色小软件里找《实测MiniMax H3 VS Seedance 2.5：旗鼓相当，性格迥异》。作者的结论是MiniMax H3 更知道片子最后应该“像什么”，Seedance 2.5更知道导演刚才具体要求”做什么“。也有评论说，长叙事、广告分镜、多角色一致性、音画一体、这些是Seedance做得更好的地方；而人物近景、情绪表演、微表情、对话唇形，这些短剧、口播、数字人最赚钱的场景，是 H3 做得强的地方。
当然我认为，其实从局部到整体，与微表情到长叙事，从单一场景到全盘渲染，这些以长时间的维度看，都是视频模型各自的各美其美，是取舍，是不同任务对于能力优先级的要求不同；而不是一刀切，谁碾压谁。你中有我，我中有你。这就好比，同样是顶级美食，日料是中华料理备餐的样子，韩料是中华料理吃剩的样子。而印度料理，我的朋友，就是中华料理消化后的样子。
4. 计费与开源是Minimax H3的大优势
在效果成par的情况下，H3有个很大的优势是价格低。价格低倒也不是补贴或打价格战，H3有自己的技术创新和积累，把成本降得足够低，以至于成为一种短期的竞争筹码，能给企业和用户一个行业内最有吸引力的价格。这些核心技术包括：Contextual Omni Representation、H3-VAE、H3-Omni Transformer、In-context Regeneration，以至于模型在 默认的2K 分辨率下，每秒价格不到其他主流模型的 1/3， 768P 分辨率下不到1/2。与Seedance 2.5价格对比见下图。另外H3以秒计费相比以token计费，对使用者而言更可控，不怕账单烧屁股。
除了价格，还有开源。开源对H3的核心优势在于，第一是打破视频生成领域100%全部闭源的格局，先抢生态位；第二是硬件适配，尤其是适配国产芯片（比如上面提到****、摩尔线程、沐曦、海光信息、昆仑芯、天数智芯、壁仞科技，开源同日完成适配支持），这一点如果他的客户是一家中国公司，就有特殊意义。开源且与国产芯片适配这个产品组合，在模式上就会吸特定客户与用户，这道题已经被DS、Qwen证明过。
低价与开源，对 Seedance 2.5 的差异化的优势，第一字节不可能跟进开源（视频模型是火山引擎的摇钱树），MiniMax 等于开辟了一个字节无法应战的维度：可私有化部署、可微调、可跑在国产芯片上。政企、出海合规敏感客户，也会更喜欢这一条。这有点在视频领域复刻 DeepSeek ——DeepSeek 用开源打 OpenAI 的闭源 API，MiniMax 现在用同样的剧本打字节的Seedance。
5.结语
而我也很有兴趣知道，最终以视频模型作为叙事的这条世界线，最终赚钱能力能达到什么量级。肯定不如coding那么波澜壮阔，这是一定的——码农就是比频农挣得多——但也是一个超级TAM。
当 广告、电商、游戏、影视、blah blah这些行业，开始用生成模型替代实拍、置景、群演以及中低难度VFX 时，也就是我前面算的制作成本50% ，被AI模型支配时，谁能接住这波富贵，频农们的眼泪就是滋养你的泉水——谁的模型成为默认开源底座、谁绑定国产算力、谁家的效果能趋于SOTA，谁的API 最便宜而好用，而谁又占了生态位？
Seedance没法看商业化成绩；而MiniMax之前5月份披露过年化经常性收入（ARR）增长超过100%，以今年2月披露过超过1.5亿美元的基数计算，ARR超过3亿美元，最新财报，估计应该会披露更多的ARR增长预期。
收入结构现在B端付费占比提升，大概是对半开，这是好事，因为 C 端毛利率低至个位数、几乎不赚钱，而B 端毛利率是70%左右。视频AI这个经费池叙事与Coding LLM的工资池叙事一样，既然是经费，那赚钱第一步，一定是向B端要钱。C端什么时候会掏钱？——在他们刷到AI内容的时候，要么掏出时间看广告，要么爆出金币买会员。
这些信号总是最撩拨我的心弦。毕竟整个AI交易的商业通路来自大模型ARR碎步**的云图，摆脱逼仄周期的唯一办法就是向持续不断的现金流屈服。
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