文 / 金叶

来源 / 节点财经

不久前，昆仑万维发布 2026 年半年度报告。上半年，实现营业收入 53.59 亿元，同比增长 43.55%，其中海外收入 52.03 亿元，同比增长 51.21%；受投资业务回暖带动，净利润达 10.88 亿元。

这份财报呈现了几个值得关注的特点，也是中国 AI 公司从 " 投入期 " 走向 " 兑现期 " 的缩影：技术投入开始转化为可规模化的收入，全球化不再是概念而是实实在在的营收来源，以及对物理世界的探索正在打开新的想象空间。

从技术发布到商业落地：飞轮跑通了

2026 年 3 月，昆仑万维发布了升级版的 "4+3 战略 "：以视频模型、音乐音频模型、游戏世界模型、基座文本与多模态模型四大 SOTA 模型为技术底座，支撑 AI 短剧、AI 音乐、AI 游戏三大 AI 原生平台的建设。

AI 短剧是跑得最快的那条腿。据 Sensor Tower 数据，昆仑万维 AI 短剧平台合计 MAU 稳居海外短剧市场第一，FreeReels（海外免费 AI 短剧平台）位列出海短剧 APP 下载量第一名，也是上半年海外短剧赛道唯一一款预估下载量破两亿的产品。

今年上半年，AI 短剧平台实现营业收入 15.35 亿元，同比增长 163.28%，毛利率 67.49%，截至 2026 年 6 月底，单月流水已超 6500 万美元。这个数字的意义不在于绝对值有多大，而在于它验证了一个关键命题：AI 生成的内容，用户愿意持续付费。

更值得关注的是结构层面的变化。DramaWave（海外付费 AI 短剧平台）已完成 AI 原生化转型，7 月月度上新剧集中超 90% 内容为 AI 生成，拍摄成本较真人剧大幅降低，成片品质已达影视级观看水准。这个比例说明 AI 短剧变成了 " 主力生产方式 "，成本结构的变化正在重塑短剧这门生意的经济模型。

DramaWave 热门 AI 短剧海报

这背后是一条从模型研发到工业化生产再到前端分发的完整链路。

昆仑万维推出的天工短剧工作台 SkyProduction，依托 Agent 技术整合 SkyReels、Seedance、可灵等全球顶级视频模型，实现了 " 剧本直达成片 " 的一站式工业化生产。720P 生成成本低至 0.4 元 / 秒、480P 低至 0.3 元 / 秒，当成本降到这个量级，AI 短剧便不再是个 " 炫技产品 "，而是一门算得过来账的生意。

Agent 智能分镜脚本 & 线稿图生成

AI 音乐沿着同样的路径演进。Mureka 系列在 2026 年保持高频迭代，从 V8 到 V9 再到 V9.5 和 O3，模型能力持续攀升。产品层面，Mureka 上线了 Easy Mode 对话创作、Soundtrack 配乐、Cover Art 动态封面和音乐视频生成等功能，用户还可通过 Character 功能生成自定义 AI 歌手并实现口型同步。从创意灵感到歌词、人声、角色、歌曲成品乃至 MV，整套创作流程在一个平台上即可走完。

这些业务的逻辑如出一辙：降低创作门槛，压缩生产周期，用一个平台承接从创意到分发的全部环节。于是，一个模式逐渐浮现：模型是底座，平台是载体，用户是动力。模型迭代推动产品能力提升，产品反馈反哺模型优化，商业化则验证了用户对 AI 生成内容的付费意愿。三者环环相扣，形成了一条自增强的闭环。

与此同时，昆仑万维的业务已覆盖全球 100 多个国家和地区，月活跃用户规模超 4 亿，海外收入占比高达 97%。用户不分国界，只认产品好坏，" 技术 - 产品 - 商业 " 的逻辑已在全球市场中得到验证，正成为昆仑万维最核心的增长引擎。

从模型突破到规模应用：窗口打开了

时间回到 2023 年，昆仑万维完成了 " 算力基础设施—大模型算法— AI 应用 " 全产业链的前瞻性布局。这在行业内并不多见，毕竟当年大部分公司要么聚焦模型研发，要么侧重应用层，能够同时覆盖从算力、模型到应用三层的企业屈指可数。

这个选择在当时显得有些 " 重 "，但到了 2026 年，这种全链路的布局反而成了稀缺能力。

上半年，昆仑万维孵化的 AI 算力芯片企业艾捷科芯完成新一轮增资扩股，引入国家人工智能产业投资基金、长鑫芯聚、启航恒鑫、高榕资本等机构，投后估值突破 40 亿元。

一家做应用的公司为什么要自己做芯片？两个原因：一是供应链安全，算力是 AI 的粮食，不能受制于人；二是软硬协同优化，模型和芯片一起设计，性能可以挖得更深。这种 " 从沙子到应用 " 的链条，在全球 AI 公司中都不多见。

从行业大盘来看，2026 年正是 AI 从能力突破走向规模化应用的关键节点。沙利文预测，2026 年全球大模型平台及原生应用市场规模将达到 465 亿美元，同比增长约 91.36%，AI 基础设施投入同步扩张。

市场增长的驱动力也在发生变化，从单一的技术供给，转向算力基础设施、模型服务、企业嵌入式 AI 和 C 端高频应用共同拉动。

技术层面，昆仑万维的模型矩阵保持在国际前列。

视频模型 SkyReels-V4 发布时在 Artificial Analysis 文生视频和图生视频两大榜单中登顶全球榜首；音乐模型 Mureka V8 在 Vocals 与 Instrumental 两项测评中拿下全球第一，Mureka V9.5 在专业音乐人盲测中综合表现优于 Suno V5.5 和 Google Lyria 3 Pro；游戏世界模型 Matrix-Game 3.5 在 720p 分辨率下实现单卡 20FPS 实时生成，具备 1 分钟记忆能力；基座模型 SkyClaw-v1.0 则支持百万 token 上下文，已适配主流 Agent 环境。

Mureka V9.5 评分

这些模型能力不是孤立的技术储备——它们通过 4 亿月活用户的全球化产品矩阵直接触达用户、产生收入。天工 AI、AI 短剧平台、Mureka、Linky 等产品线构成了一个覆盖内容创作、社交娱乐、办公提效的完整产品矩阵。

技术壁垒与商业化能力正在形成相互强化的正向循环：模型越强，产品越好用；产品用户越多，反馈的数据越丰富；数据反哺模型，模型继续迭代。

技术自己开始挣钱，商业化的窗口已经打开，在这个窗口期，拥有全链路能力的公司，比只做单一环节的公司，分蛋糕的能力显然不一样。

从数字生成到物理交互：边界拓展了

而目前昆仑万维最值得关注的，或许不只是财报中的增长数字，还有一条正在成型的第二增长曲线。2026 年 7 月，子公司黎曼动力推出了面向通用具身智能的世界动作模型 Riemann-1.0。

目前行业里存在一个明显的断层。大量模型擅长 " 看懂 " 世界，识别画面、理解场景、预测接下来会发生什么，但它们输出的往往是文字描述或标注，没法直接变成机器人可执行的控制指令。另一边，机器人控制模型能做到 " 动手 "，但往往依赖特定场景的数据。Riemann-1.0 的技术定位，正是瞄准这个断层——它试图在 " 理解 " 和 " 操作 " 之间建立一座桥。

这座桥怎么建？首先，世界模型本身的设计逻辑是：不仅能理解 " 发生了什么 "，还能预测 " 接下来会发生什么 "，并直接生成 " 机器人应该怎么做 " 的动作序列。在仿真环境和真实机器人任务中，Riemann-1.0 重点解决机器人场景泛化能力不足、长时序多步骤任务执行稳定性较弱，以及跨机器人本体知识迁移困难等挑战。

但模型再强，没有数据也是空转。当前具身智能行业面临的最大瓶颈不是算法，是数据，高质量的真实机器人操作数据极度稀缺，行业缺口超过 99%。一个机器人要真正学会在复杂环境中自主决策，需要海量的人类示范和反复试错，而这些数据的采集成本极高、周期极长。

昆仑万维的解法是：联合专业伙伴，规模化采集。2026 年 8 月，黎曼动力与光轮智能、诺亦腾机器人达成深度合作，计划年底前完成 100 万小时机器人训练数据采集。光轮智能负责数据采集与标注平台，诺亦腾提供高精度动作捕捉和力反馈设备。

这笔投入一旦完成，就不是简单的数据堆砌，而是行业级的基础设施，谁掌握了数据底座，谁就掌握了具身智能的入场券。

顺着这个逻辑往下看，昆仑万维的布局逐渐清晰：以 SOTA 模型为技术底座，先在数字内容领域完成技术验证和商业化闭环，再将能力溢出到物理世界。

例如，游戏世界模型训练出的长时序记忆、多模态理解、交互控制能力，天然可以迁移到具身智能场景。这种 " 数字世界练兵、物理世界打仗 " 的路径，让技术在不同场景之间复用，大幅降低了从 0 到 1 的探索成本，也为公司在 AI 赛道的布局赢得了更长远的战略纵深。

写在最后

对还在探索商业化的 AI 公司来说，昆仑万维的路径提供了一个可供参考的坐标：AI 的兑现期不是某一个爆发时刻，而是一个 " 技术—产品—商业 " 闭环持续运转的过程。

还有一个容易被忽略的细节是：AI 短剧平台这条线验证出的现金流，正在反向支撑更早期、更前沿的技术布局，用今天的收入养明天的技术，用数字世界的利润去敲物理世界的大门。

更重要的是，所有这一切还远未到天花板。全球短剧市场仍在扩容，AI 音乐的用户渗透率刚刚起步，具身智能更是一个万亿美元级别的赛道。

商业化兑现，不是故事的终点，是新一轮增长的发令枪。

* 题图由 AI 生成