阿里通义、字节豆包、DeepSeek 三分天下，视频大模型从 " 玩具 " 变 " 生产力工具 "，2026 年谁能率先落地赚钱？

今年 2 月，字节跳动视频生成模型 Seedance 2.0 上线后，一个微妙的变化发生了——工作日调用负载反超了周末。在此之前，视频生成模型的周末调用量远高于工作日，本质上是普通人周末玩一玩的 " 创意玩具 "。而工作日的反超意味着，企业开始把 AI 视频生成塞进了真实的生产流程里。从 " 周末玩具 " 到 " 工作日工具 "，这个看似不起眼的数据拐点，恰恰是整个行业最值得警惕的信号——谁还在做玩具，谁已经在做工具，分野已经清晰了。

日均调用量暴增 363%，野蛮生长时代结束

2025 年上半年，国内企业级大模型日均调用量突破 10 万亿 tokens，较 2024 年下半年暴增 363%。这个数字背后是超 6200 家 AIGC 相关企业和超 6 亿用户规模的疯狂涌入 -。但疯狂之后必然是洗牌。到 2026 年春季，AI 应用的市场声量分布已经呈现出明显的 " 两头挤 " 趋势——一头是字节、阿里等头部大厂持续强化优势，另一头是 MiniMax、智谱等大厂之外的创企 " 新势力 " 重新抬头，而中间那些既没有生态优势、又没有鲜明标签的 " 腰部 " 产品，正在被加速挤出市场。

说白了，这不是一个 " 大家都有饭吃 " 的市场了。字节系在声量二十强榜单中长期占据多席，豆包连续 9 期位居第一；阿里系今年一季度完成整体抬升，千问位次稳步上行至前二，字节系与阿里系产品合计占据声量榜前二十中的 10 个席位。而 360、科大讯飞等其他大厂的席位则持续收缩，已降至 0 席。大厂之间都在挤，更别说那些要啥没啥的小厂了。

头部三强格局成型，但第二到第五还在轮动

从企业级市场调用量来看，2025 年阿里通义占比 17.7% 居首，字节豆包 14.1% 紧随，DeepSeek 以 10.3% 排第三，三者合计超 40%，形成第一梯队。但头部格局远没有到 " 尘埃落定 " 的程度——豆包虽然连续 9 期位居第一，但第 2 到第 5 名仍在持续轮动，DeepSeek、夸克、即梦 AI、千问、腾讯元宝等产品交替上升 -。

阿里通义的底牌是阿里云。这家电商与云计算巨头已承诺未来多年向 AI 和云计算投入 3800 亿元人民币。今年 1 月发布的万相 2.6 新增了角色扮演和分镜控制功能，单次视频时长可达 15 秒；6 月 22 日又发布通义万相 1.1，在动态表现、主体一致性、指令遵循等五大维度全面升级。阿里的逻辑很清晰——用云业务养活大模型，用大模型反哺云业务，形成闭环。通义万相甚至让模型学习大量专业剧本，掌握了编排不同戏核的内在规律，能根据一句话自动构建符合戏剧逻辑的起承转合 -。这套打法瞄准的是专业影视制作场景，而不是普通用户随便玩玩。

字节豆包的杀手锏是流量和效率。截至 2026 年 6 月，豆包大模型日均 Token 调用量已达 180 万亿，两年间涨幅高达 1500 倍 -；在公有云 MaaS 市场，火山引擎份额升至 49.5%。6 月 23 日的 FORCE 大会上，豆包 2.1 Pro 综合使用成本较海外头部模型降低近 80%；视频生成模型 Seedance 2.5 实现 30 秒单段原生视频直出，最多支持 50 个全模态素材联合生成 -。字节的逻辑是 " 用便宜的价格把量跑起来 "，用抖音的流量场景反哺模型迭代，再用规模效应把成本打下来。但这里有个问题——价格战打到这个程度，毛利空间还能撑多久？

DeepSeek 能挤进前三，靠的是开源和差异化。2026 年 3 月，DeepSeek 发布 V4 多模态大模型，原生支持文本、图像与视频的联合理解与生成 -。更值得关注的是，V4 优先适配华为、寒武纪等国产芯片，而非英伟达和 AMD-。这个选择既是技术路线，也是政治站队。在国内信创替代的大背景下，DeepSeek 押注的是 " 国产算力 + 开源模型 " 这条完全不同的路径。但问题是，国产芯片的算力瓶颈和生态短板，会不会拖累模型的迭代速度？

从 " 玩具 " 到 " 工具 "，2026 年是关键拐点

2026 年被业界视为关键拐点，行业正从 " 能生成 " 转向 " 好生成、快生成、可交互生成 " 的深度演进。最直接的证据来自字节 Seedance —— 2.0 版本上线前，视频生成模型是典型的 " 周末玩具 "；2.0 上线后，工作日负载全面反超周末。制造业、自动驾驶、具身智能等领域的企业，开始把视频生成嵌入真实的生产流程。

这种转变意味着什么？意味着 AI 视频不再是 " 生成一段炫酷画面发朋友圈 " 的东西了。在智能驾驶领域，极端天气、罕见事故等长尾场景难以通过真实路采大量获取，视频生成模型可以生成可控的合成训练数据；在具身智能领域，模型可以充当机器人的 " 想象力引擎 "，在执行前预演动作序列，降低试错成本；在工业制造领域，视频生成可在产品定型前完成虚拟样机演示。火山引擎总裁谭待透露，目前已有部分具身企业在用 Seedance 进行数据合成。

这些都不是普通用户能感知到的变化，但恰恰是决定谁能活下来的关键。东方证券的研报指出，Seedance 验证了 AI 产品可以通过 " 小团队 + 高价值垂类场景 + 企业付费客户 " 实现较强商业闭环。AI 应用不是只看用户规模，更要看单次生成成本能否被有效压降，以及客户是否愿意为结果付费。

巨头分化：字节做效率，阿里做生态，快手做变现

头部玩家的路线已经开始分化。

字节走的是 " 效率基建 " 路线。豆包 2.1 Pro 在编程能力上接近 Opus 4.7，现场演示了一个芯片设计场景——模型连续运行 18 小时、经历 9 轮迭代，完成 6 个核心模块、1300 多行 RTL 代码并跑通仿真测试。这类任务通常需要 3 到 5 名资深工程师数周的努力。字节的逻辑是：让大模型真正进入企业的生产环节，创造可量化的效率提升。Seedance 当前年化收入已达 20 亿美元，绝大多数收入来自企业客户 -。

阿里聚焦电商垂直场景与开源生态。通义万相瞄准的是电商素材、广告营销、影视制作等场景。阿里还开源了 MoE 架构的通义万相 Wan2.2 模型，试图通过开源吸引开发者生态 -。但问题在于，开源意味着放弃直接的 API 收入，阿里的算盘是通过生态建设反过来拉动云业务增长——这是一条更长、更慢的路。

快手可灵则走了一条更务实的路。2026 年第一季度，可灵 AI 营业收入超 6.5 亿元，同比增长超 300%；年化收入运行率从去年 3 月的 1 亿美元飙升至今年 3 月的近 5 亿美元。在中国热播历史剧《太平年》中，可灵 AI 深度参与了部分虚拟场景与特效镜头制作，将原本需要约两个月的制作任务压缩至两周以内。在好莱坞，乔恩 · 欧文执导的《大卫王朝》使用可灵 AI 支持数百个高质量镜头生成，制作成本仅为传统制片厂报价的三分之一。可灵全球用户规模已突破 6000 万，累计生成超 6 亿个视频，为超 3 万家企业客户和开发者提供 API 服务。

快手 CEO 程一笑在电话会上直言，可灵营收的高增长源于 B 端企业客户 API 调用和 P 端付费会员订阅的双轮驱动。这套打法没有字节那么大的生态，没有阿里那么厚的家底，但胜在务实——先把能赚的钱赚到手再说。

腰部玩家正在被加速淘汰

AI 应用市场的分化趋势正在不断加剧。头部产品凭借生态、流量和产品能力持续放大优势，创企 " 新势力 " 也仍有机会借助创新和窗口期热度获得关注，但同类型的 " 腰部 " 产品则变得更容易被市场淹没。竞争变得更加残酷——那些既缺乏生态优势、又尚未建立鲜明标签的产品，将在这一轮竞争中被加速淘汰。

这个淘汰逻辑其实很残酷。视频大模型不是谁都能做的生意——训练成本高、推理成本高、场景落地难。没有云底座支撑的大模型厂商，光是算力成本就能压垮现金流；没有流量入口的厂商，连数据飞轮都转不起来。MiniMax、智谱等创企虽然还能挤进声量榜单，但面对字节和阿里两座大山，它们的生存空间正在被持续压缩。

AI 视频赛道的竞争已经从 " 卷模型参数 " 进入了 " 卷场景落地 " 的阶段。谁能把视频生成真正嵌入企业的生产流程，谁能让企业愿意为每次生成付费，谁就能在 2026 年这个拐点之后活下去。而那些还在靠 " 生成一段炫酷视频 " 吸引流量的玩家，可能连 2027 年都撑不到。