但对视频质量有高要求，需要规模化生产的视频制作公司都选择接受。“去年是火山销售求着我们买，今年变成了我们求着他们卖。”另一位从业者笑称，“1.0和1.5效果都不好，我们一年下来可能也就几百次调用，消耗基本都在可灵上，但今年用过2.0以后，发现确实没对手了，必须all in。”

就这样，内容制作公司纷纷重金投入。这再次证明：把模型做到全球范围内的SOTA，意味着可以赚到全市场的钱。

火山的MaaS增速让同行的销售感受到了巨大的压力。“火山是阿里云有史以来最难打的对手。”一位阿里云销售对36氪说。

在过往的云计算年代，阿里云在近10年时间里一骑绝尘。但大模型时代来临后带动的以GPU云为核心的算力，是公有云外的全新增量，而火山凭借着视频模型上的突破，找到了前所未有的增长曲线。

为了更快把营收数据提上去，阿里云从2025年底起单独组建了好几支MaaS销售团队，专门去撬动存量的云计算大客户，并在销售KPI里大幅提高了token销售权重——调用量乘上激励系数计入业绩，并敦促销售替客户琢磨“到底有什么场景能把token用起来”。

但对阿里云来说最关键的还不是客户场景。“MaaS 要卖的好，最关键的还是模型能力要足够强。” 上述阿里云销售说。

而火山近期则开始重视的另外一个指标：市占率，今年要让不同模态的模型，提升在全球各个地区的市占率。如今Seedance2.0的全球市占率排在第二，仅次于谷歌Veo，后者占据全球近半的市场份额——下半年，随着Seedance2.5即将发布，火山对Seedance的目标很明确：拿下全球第一。

红果和抖音，圆环的另一半

Seedance给火山引擎带来的收入是直接且显性的，但字节其它的业务板块也因其而受益。视频模型，与字节各业务板块之间形成了一个几乎是独属于字节的商业闭环。

红果短剧和抖音是这个闭环里最重要的节点，它们承接住了用Seedance做出来的大量AI短剧，并将其转化为不同形式的收入。

进入2026年以来，红果要重点扶持的除了精品剧，还多了一个AI剧。

最直接的差异体现在分账上。“漫剧的分账系数是40-50倍，高于2025年，而仿真人剧能达到60-80倍；非精品的真人剧分账系数下降到了40倍，不过真人剧的分账基数依然高于AI剧。”一位AI剧制作公司负责人告诉我们。

分账差异背后，还有与之相反的巨大的制作成本差异；分账多的，反而成本低。短剧发行公司嘉书科技的创始人王小书粗略地算过一笔账：一部100分钟左右的短剧（非头部精品剧），真人实拍需50-100万成本，而用AI制作只需5-10万。

在成本和激励的双重刺激下，不少短剧制作公司停掉了大部分真人剧项目，转投AI剧。这一变化不仅给火山引擎带去了大量冲着Seedance而来的客户，也给红果直接带来了大量内容供给，最终导向更高的DAU、用户时长、收入。

红果合作的所有短剧都会同时在红果和抖音上线。一位业内人士粗略地算过：去年整个行业在真人剧上每个月大概能拿到10个亿的分账；而今年AI剧爆发才两三个月，每个月的分账规模至少3亿。

广告分账之外，还有另外一笔更大的钱。

据36氪了解，红果短剧不支持发行方做流量投放，平台完全依靠算法做分发，给头部精品剧（包括AI剧）的支持主要在宣发层面。如此一来，短视频平台便接住了大笔投流费用，包括抖音、快手、视频号等。

“投放是AI短剧在各个内容平台上最重要的获量方式。”王小书说。并且，由于内容的制作成本大幅下降了，所以可以用来投流的预算就大大提升了。

“年初，我们在AI剧上一天的投入金额可能也就是几十万，现在已经达到几百万的规模了。”王小书告诉36氪。而这只是他一家公司的投入规模。“行业整体的投流费用（包括对真人剧），每个月有几十亿规模，增长了百分之几十，主要增量就是在AI剧上。”这些费用被抖音、快手等视频平台瓜分。

这个逻辑同样也适用于在抖音上投放信息流广告的营销公司和他们背后的广告主——因为用Seedance做广告素材比实拍和做动画来的更容易了，成本下降、效率提高，所以可以在不改变预算的情况下，产出更多广告素材，并且拨出更多钱来做广告投放。“巨量引擎会找我们帮他们平台上的大客户用AI批量生产广告素材，目的也是帮大客户提高广告消耗。”一位用上了Seedance2.0的营销从业者告诉36氪。

Coding之外，视频模型也可以赚钱

大模型毫无疑问是一个昂贵的游戏。

仅训练成本，就在几亿到几十亿美元不等。随着模型尺寸的继续增大，Epoch AI的研究显示，过去几年来，每一代大语言模型的训练成本都在以2-3倍的速度提升。2026年初，Anthropic CEO Dario Amodei接受TIME采访时表示，Anthropic下一代AI模型的训练成本就将达到约10亿美元，再下一代则可能攀升至100亿美元。

这还没算上模型上线后，用户的每一次使用会带来的推理成本。“用户规模越大，亏损也越大”一度成为了Chatbot类产品的困境。SemiAnalysis早在ChatGPT问世之初就做过测算：当模型达到一定用户规模后，单周的推理成本就会超过一次训练的总费用。

这个判断在接下来的几年中被反复验证——据Sacra估算，OpenAI在2025年的推理成本高达84亿美元，2026年预计将攀升至141亿美元——这还是在单Token成本两年内下降了超过99%的前提下，而OpenAI的同期营收仅超过200亿美元。

就在行业对于大模型这个有史以来最烧钱的生意是否真的能赚钱产生巨大质疑时，Anthropic率先打消了大家的疑虑。2025年底，Anthropic的全年收入还只有90亿美元，但仅仅四个月后，凭借Claude Opus系列带动Claude Code在开发者群体中的爆发式增长，Anthropic的ARR在今年5月已经暴涨到470亿美元。

这个令行业眼前一亮的变化，恰恰说明了，模型可以赚钱，但需要满足两个条件：模型能够为用户提供高价值，比如Coding、Agent等，也就是说token需要更值钱；与此同时，模型要足够好，要达到所处领域的SOTA。

硅谷的经验在中国同样适用，只是，在中国率先跑出来的“高价值SOTA模型”，是视频模型。

这有一定的必然性。中国在大语言模型上起步相对较晚，但在视频模型上和硅谷几乎是同一时间开始探索，这意味着大家站在一条技术起跑线上。此外，中国的内容创作领域一直很活跃，短视频就了一个庞大的创作者生态，这使得字节、快手这样以短视频起家的公司对视频模型的机会天然更敏锐，并且视频从业者也比较懂怎么把模型转化为商品，更快跑通商业化闭环。

火山引擎负责人谭待给36氪分析过视频模型定价的逻辑：看token到底能创造多少价值。“你的定价要让客户的迁移收益高于迁移成本至少两三倍以上，大家才有意愿来用。比如，以前拍一个广告1秒钟成本100块，现在用Seedance做出相似的效果只要几块钱，那模型就是创造了足够价值的。”

高价值带来更高议价空间，但视频模型的推理成本却还能进一步压低。一位视频模型创业者告诉36氪，视频生成是计算密集型任务，不像语言模型那样对存储带宽有那么高的要求，所以用更便宜的国产芯片就可以跑推理。而且不受限于英伟达等高端GPU的供给也让模型公司能放开手脚地扩大业务规模。