摘要
2026年7月2日晚间，快手在港交所公告，可灵AI完成新一轮增资，投前估值150亿美元，融资约30亿美元，投后180亿美元。腾讯参与领投，阿里云、百度同步入局，三个大玩家的资本，罕见地坐到了同一张桌上。 在此之前一个多星期，Artificial Analysis视频生成竞技场更新了7月的实时榜单。文生视频无音频榜的前四位，是阿里的HappyHorse-1.0、阿里通义的Wan 2.5、字节的Seedance 2.0、快手的可灵Kling 3.0。 榜单上压过可灵的两家，一家是四月才空降屠榜的追赶者，一家是较劲多年的同赛道竞争者。而那家在榜上排第三的公司，反而拿下了180亿美元的估值，四十多家机构一起挤了进来。 可灵的可贵之处在于，榜单上的名次，和现实中的竞争优势，并不强相关。准确的说，它们是两条不一样的路。 01 视频生成大模型这条赛道，2024年上半年还被当作美国的天下。 OpenAI在2024年2月放出Sora的demo，那条东京街头女子行走的视频，让全世界做视频生成的团队备受打击，也倍感兴奋。 两年过去，Sora在2026年3月24日正式关停。留在Artificial Analysis榜单前十、还在被人天天使用的，几乎全是中国团队做的模型。 对于这件事，浅层次的认知说是中国短视频产业的兴旺发达——抖音、快手、B站每天产出以亿计的短视频，语料量级远超单一来源的YouTube之外任何池子，这足够让中国团队的模型吃得饱。 但事实上，这个解释只对了一半。被漏掉的另一半是数据的形态——国内短视频平台上流转的每一条视频，都被完播率、点赞、评论反复筛过，这相当于用户替短视频平台完成了一次众筹式的数据标注，使得这些数据进入训练之前，已经带着一层"人到底爱看什么"的标注。 但这也解释不了Sora的死。Sora手里有YouTube、有Reddit、有OpenAI整套数据基建，它缺的从来不是素材。 往下一层，才是中国视频模型在工程上的进步——视频生成一次要吃掉的算力，大约是文本模型的两千倍。 这个量级下，"先烧钱换用户、再慢慢变现"那套互联网老打法会直接崩掉，因为单次生成很可能就是负毛利。于是谁能把每一秒生成的成本压到最低，谁才谈得上向普通用户开口收钱。