【香港上市】阿里巴巴支持的AI視頻初創公司PixVerse計劃香港IPO 由阿里巴巴支持的AI視頻初創公司PixVerse正考慮最早於今年在香港首次公開​​招股（IPO）。PixVerse今年在C輪融資中已募集3億美元，該公司估值超過10億美元。該公與OpenAI、Seedance、Alphabet等公司展開競爭。

太搞笑了，真王不见王啊！ 我借助 @PixVerse 一句 Prompt 就把吸血鬼和狼人宿命对视的视频做出来了。 刚好这段时间 MossAI 和 PixVerse 在搞活动，给大家也争取了一些福利 关注@MossAI_Official、@PixVerse、@chatgptastra 并一键三连本推文，有机会获得一个月 PixVerse会员 快快来参与，复刻你想要的明场面吧！

视频生成赛道的竞争，看似正在收紧——Sora延迟、Runway更新、大厂纷纷入局。 但PixVerse的C轮扩展融资4.39亿美元、估值超20亿，却透露出一个相反的趋势：赛道不仅没有收紧，反而在快速分化，挤进专业影视和游戏开发的新岔道。 先看事实：新加坡创企PixVerse刚刚完成C轮扩展，总融资额4.39亿美元，估值突破20亿美元。 消费端注册用户超1.5亿，月活超1500万，图生视频每分钟4.80美元。投资者名单里包括阿里巴巴。 公司手握三个产品系列——V系列面向消费者和API，C系列针对专业影视，R系列是今年初发布的世界模型，专攻游戏开发。 这个产品矩阵，暴露了视频生成行业的一个结构性变化：工具正从单一的视频短片生成，演变为分层级的创作基础设施。过去，AI视频生成主要满足C端用户的片段式娱乐需求，比如生成一段跳舞或风景短片。 但现在，PixVerse用C系列和R系列直接切入影视制作和游戏开发的工作流，这意味着视频生成技术开始渗透到生产级环节，有可能重塑内容供应链。 为什么这个分化现在发生？有两点驱动力。第一，消费端的视频生成体验已经进入一个相对成熟的阶段，但差异化越来越难，价值天花板有限。PixVerse尽管有1.5亿注册用户，但每分钟4.8美元的价格，在竞品中不算低，靠C端用户订阅很难撑起高估值。 所以必须向上游走，去覆盖更高客单价、更高粘性的专业市场。第二，专业影视和游戏开发对“可控性”和“一致性”有根本需求，这恰好是纯扩散模型或简单文生视频难以满足的。世界模型方案试图解决这个问题：通过内置物理规则和交互逻辑，生成的不再是平面视频，而是可以实时互动、多视角连贯的虚拟环境，这更接近游戏引擎的路线。 但这套逻辑的边界也很清晰。C系列能否真正服务影视工业？专业影视对画面构图、灯光、运动镜头、色彩风格有一整套工业标准，AI生成的画面能否无缝融入现有后期流程，还是个巨大的问号。 R系列世界模型听起来性感，但从DEMO到可交互的游戏资产，中间隔着工程化的鸿沟——性能、延迟、与游戏引擎的整合，每一项都可能卡住落地进度。竞争对手也没闲着：Runway正在深耕影视协作，Google的Veo和Meta的Movie Gen背后有算力和数据优势。PixVerse的融资规模虽大，但若产品打磨跟不上，估值可能变成负担。 长期来看，如果PixVerse能同时跑通消费、影视和游戏三条线，它有潜力成为内容创作的底层基础设施，类似视频领域的“操作系统”。 但更可能的剧本是，它需要在某个方向上形成绝对壁垒，否则会面临被大厂生态吞掉的危险——就像样稿里分析的，通用工具品类很容易被平台变成一个“tab”。 落实到不同角色的行动建议： 👉 普通内容创作者：可以继续用V系列降低视频制作门槛，但不要产生过度依赖。拍摄基本功和创意策划仍然是核心，AI视频只是放大器。 👉 专业影视团队：可以关注C系列的内测反馈和实际样片，评估是否能嵌入部分后期或预演环节，但短期不要指望全链路替代。 👉 游戏开发者：R系列值得跟踪，尤其关注它是否能生成符合引擎标准的资产，或降低关卡原型成本。目前距离商用至少还有一两年，更适合做技术储备。 👉 投资者/创业者：视频生成领域正从泛化走向垂直，但垂直意味着更高的行业壁垒和更慢的渗透速度。追高估值之前，先看产品的留存率和单位经济模型，比看融资金额更有意义。 PixVerse的这轮融资，与其说是视频生成赛道的胜利，不如说是创作工作流进化的一个信号弹。真正值得押注的，永远是那些能把技术塞进具体工作场景、并卡住某个不可替代环节的公司，而不是又一个“生成炫酷视频”的玩具。

AI赛道内行人不说，但都在关注的账号｜第十七期 继续深挖X上的AI内容，这期整理了5位值得长期关注的中文AI创作者👇 ⭐️ plantegg @plantegg 长期研究Claude Code、Agent与智能体，既有深度技术实践，也有大量真实使用经验和行业观察。 ⭐️ AI译然 @AIYIRAN1231 专注AI视频与AIGC内容创作，持续分享可灵、即梦、PixVerse等平台的创作案例和视觉玩法。 ⭐️ 枫影 Justin Yan @MapleShadow 苹果开发者、播客主播，也是NewsBot AI科技日报主理人，持续分享AI Coding、产品与开发者生态动态。 ⭐️ Meathill @meathill1 全栈工程师和独立开发者，关注Vibe Coding、AI产品开发与开源实践，技术内容扎实且接地气。 ⭐️ Leo Xiang @leeoxiang 聚焦Voice AI、实时音视频和智能硬件，持续分享语音Agent、开源项目与AI交互产品的一线实践。 以上排名不分先后～ 你还关注哪些AI宝藏创作者？ 欢迎评论区继续补充，说不定下一期，就会看到TA！ #AI# #AIGC# #AICoding# #Agent# #AI工具# #AI内容创作者# #WEEXAILabs#

视频模型的榜单，现在有点像 Google 被一群中国厂商包围了。 Artificial Analysis 最新的带音频图生视频榜单里，字节 Seedance 2.0 第一，Google Gemini Omni Flash 第二，刚发布的 MiniMax H3 已经冲到第三。 再往下看，还有阿里的 HappyHorse 和 Wan、昆仑万维的 SkyReels、快手 Kling，以及 PixVerse。前 8 名里，中国团队占了 6 席。 当然，这个榜单来自用户盲测偏好，排名还会持续变化。前三名的分数也很接近，所以 H3 更像是刚刚挤进第一梯队。 我觉得国内视频模型集体跑得这么快，背后可能和产业环境有关。短视频、电商、广告、游戏，本来就是国内互联网公司投入最深的领域。模型上线后，可以迅速进入真实创作流程，再根据用户反馈继续迭代。MiniMax 也明确把 H3 面向广告、电商、产品设计和游戏等场景。 视频模型的优势，可能不只藏在模型结构里，也藏在谁拥有最多真实创作场景，以及最快的反馈循环里。

行业里流传着一张表格，记录字节前员工创办的AI公司和加入的AI大厂，几乎每个月都在更新。 和把裁员解释成给社会输送人才不同的是，字节的这些离职员工基本上都是被挖走的，这才是真·输送人才，至少HR都明白，「字节系」是一块怎样的金字招牌。 于是就又有了字节是中国AI人才的黄埔军校的说法。 关于黄埔军校这个设定是好是坏，其实争议很大，往好的方面想，那就是「天下英雄尽出彀中」的霸气，这里出去的人，足够撑起半壁江山。 不过据我所知，在被递上这顶帽子时，大部分公司还是不太愿意认领的，因为很容易被读出潜台词：你是不是留不住人？ 字节怎么看内部人才流失的问题尚不可知，但客观上，那些离开的员工，确实有不少是在打造字节的竞争对手。 比如曾是字节视觉技术的负责人王长虎，创建了爱诗科技，核心产品是视频模型PixVerse，正在和Seedance抢市场。 以及想用AI重新做一个剪映出来的一长串名字，包括黄严的ArtArch、陈冕的Lovart、郭列的Flova等等，一个比一个响亮。 至于直接去腾讯、阿里、Meta、Google这些顶级大厂「追梦」的，就更多了，连DeepSeek的第一个员工、都是字节搜索团队过去的⋯⋯ 客观的讲，人才流动是一个正常且合理的现象，字节也不是没从其他公司挖过人，哪有不许别人撬墙角的道理呢？ 或者说，当一家公司的人才密度到了一定程度，就会产生外溢效应，字节这几年给AI业务疯狂扩招，必然带来数量大于匹配度的问题，不回吐才是不科学的。 但从「失血」情况来看，要说字节根深叶茂、完全不受影响，怕不是有些夸大其词了，伤口一定存在，就看如何止损。 俗套的说，干得好好的人突然要走，无非是两个原因，不是钱没给够，就是受了委屈，而我们也有所听闻，字节在管理上是有对症下药的。 去年全员的大幅涨薪措施，以及针对大模型人才发放的「豆包股」——这是一种类似期权的可回购虚拟股份——都是在解决钱够不够的问题，再就是核心部门Seed的考核期远比其他部门宽松，也是为了不用业绩来压力员工。 昨天我还看到晚点LatePost的爆料，说字节自从选定吴永辉担任大模型一号位之后，就完全相信了他的遴选策略： Seed不再通过外部招聘获取中高级技术管理者，改为从校招和实习生里培养选拔，Seedance 2.0的算法负责人就是2021年作为校招生入职字节的。 我说过很多遍了，每一代年轻人其实都会有属于他们的时代红利，只不过很多身在其中者，并没有意识到这一点。 记得A16z说他们出去投项目，没有在大厂干过的白纸履历，是绝对的加分项，而不是扣分项，因为「脑子保存完好，没被规训」。 大模型这波就是这么不讲武德，辈份、资历、经验都不值钱了，年轻的学习能力和攀爬欲望，才是最有价值的能力资产。 我也不是说应该如此理解字节的人才流失现状，只不过在事实上，字节可能是在用「换血」来应对「失血」，为此它要能够承受帮助对手变得更强的⋯⋯代价。 就像5年前，OpenAI也想不到，1个VP带着5个员工跑路，会整出Anthropic这么一个庞然大物出来，几乎是生吞活剥了自己在大模型行业的资本光环。 字节不可能不怕吧，哈哈哈。

📹 美团开源的 LongCat-Video，一句话就能生成几分钟长的 720p 视频，而且后半段不会越跑越糊。 模型权重按 MIT 许可证直接放出来了，GitHub 上 8600 多 star，技术报告挂在 arXiv，编号 2510.22200。 做视频的人应该都踩过这个坑：AI 生成的片子前三秒挺惊艳，往后拖就开始掉色、人脸塌、画面糊，想凑一条完整的只能一段段生成再硬剪，接缝处一眼假。LongCat-Video 干脆把「视频续写」当成预训练的主任务，所以它天生擅长顺着已有画面往下长，几分钟的长度里颜色和质量都稳得住。 文字生成视频、图片生成视频、视频续写这三件事被收在同一个 13.6B 的模型里，用从粗到精的生成策略配上稀疏注意力，几分钟就能出 720p、30fps 的成片。团队内部的主观评分测下来，整体质量和 Veo3、PixVerse-V5、Wan 2.2 这些商业与开源方案打得差不多。 社区接得也快，已经有人给 LongCat-Video 写了 ComfyUI 节点，还有人做了量化加速的版本。另外团队后来又放了音频驱动的数字人分支，最新那版把音频编码器换成 Whisper-Large，口型对得更准。 闭源模型在卷时长的时候，开源这边也没落下。 GitHub：

目前市面上最强大的AI视频生成软件有哪些？ 一、录咖 核心优势：录咖的文生长视频、文生短视频、图生视频三大模块都能让文字或图片秒速高清成片，5-10 秒短视频与 1 分钟以上长视频自由切换，生成视频自带字幕和配音，真正做到，生成的就是我要的。 适用场景：特别适合短视频博主、教学视频素材制作、跨境电商等。 二、Pika 核心优势：手捏万物、人物蛋糕化等魔性特效模板一键出片，5 秒短视频自带社媒热搜体质。就是高峰期排队时间有点长。 适用场景：创意短视频、Reels、Shorts、营销。 三、可灵 AI 核心优势：快手自研，文生、图生、首尾帧、运镜控制全打通，10 秒 1080P 直出，人物动作连贯不崩，老问题还是那一个要排队，生成的速度慢了些。 适用场景：剧情短片、广告二创、带货预热。 四、Runway 核心优势：电影级画质+笔刷运动控制，5-10 秒即可出广告片，一键抠像、慢动作、超分辨率全自带。全英文界面，显卡要求较高。 适用场景：创意工作室、影视后期、品牌 TVC 预演。 五、即梦 AI 核心优势：字节系，3 秒视频仅耗 3 积分，模板与特效非常多，生成视频的速度还是很快的，复杂长镜头偶尔抖动。 适用场景：抖音爆款、信息流广告、节日营销。 六、Google Veo3 核心优势：Vertex AI 背书，文本/图片提示即可生成 1 分钟以上 1080P 视频，物理模拟真实，品牌级安全合规，需 GCP 账号并通过内容审核，个人门槛高。 适用场景：广告代理商、企业宣传片、需要版权溯源的商用项目。 七、PixVerse V2 核心优势：新一代 V2 引擎 5 秒即可生成 4K 短片，自带音效还原与人声配音，口型同步免后期，多比例、多风格（写实/卡通/动漫）一键切换。 适用场景：广告分镜、MV 预览、产品发布视觉稿。 你们觉得以上哪个AI软件最好用？

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

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