### 一、什么是 AIGC 视频？一句话讲明白 当下内容赛道最热的赛道之一，就是 **AIGC 视频**。如果你刷到过AI生成的短片、动画、数字人，恭喜你，已经被“喂”到AIGC的入口了。 AIGC，全称 **AI Generated Content**，指的是由 AI 自动生成的内容。从 ChatGPT 写稿、Midjourney 画图、到 Runway 和 Sora 生成视频，统统算。 海外更多用的是“**Generative AI**”，本质一样。区别只是：前者强调结果（内容），后者强调过程（生成）。**视频方向，就是其中天花板级别的存在。** --- ### 二、底层技术怎么来的？一张路径理清楚 AI → 机器学习 → 深度学习 → 生成式 AI → AIGC 视频，技术脉络拆解如下： * **AI**：模拟人类智能，老话题。 * **机器学习（ML）**：让机器靠数据“自己学”，摆脱人工规则。 * **深度学习**：核心是多层神经网络，数据卷起来训练。 * **生成式 AI**：AI 不再只是分析，而是开始“创作”。 * **AIGC 视频**：是生成式 AI 的高配形态，输出的是动态内容、可视化表达、拟真体验。 --- ### 三、AIGC 视频怎么玩？技术栈一图胜千言 当前主流产品线如 **Runway Gen-3、Pika、Sora、Synthesia**，核心打法是： * 输入文本/图像 → AI理解 → 多模态建模 → 视频生成。 * 技术栈底层包括： * **扩散模型（Diffusion）** * **时序建模（Transformer）** * **3D建模、物理渲染** * 举个例子：你丢一句 prompt“火星上跳舞的猫”，几分钟内就能拿到完整高动效动画，角色/动作/光效全齐活。 本质上是：**用深度神经网络训练出内容生成能力，再用时序建模串联成自然视频流。** --- ### 四、那 LLM（大语言模型）和 AIGC 视频是什么关系？ 别混了，这俩不一个赛道，但关系紧密： * **LLM 擅长文字**，比如剧本、分镜、字幕、情感线。 * **视频生成模型擅长视觉动态**，比如动作、场景、物理世界模拟。 * 类 GPT 是在“预测词”，类 Sora 是在“预测帧”。 说白了：一个是写故事的编剧，一个是拍故事的导演，配合起来就是全流程AI生产线。 --- ### 五、为什么说 AIGC 视频是最硬的一块骨头？ 四大关键词：**算力重、数据缺、逻辑难、风险高** * 算力：训练成本指数级飙升，百卡起步。 * 数据：高质量视频数据稀缺，标注复杂。 * 逻辑：要同时控制角色、动作、镜头语言，难度远超静态生成。 * 风险：伦理、版权、幻觉问题，随时踩雷。 但也正因门槛高，谁先跑通，谁就能在“AI影业”这个新战场抢到船票。 --- ### 六、总结复盘：AIGC 视频这局，怎么看？ ✅ 本质是：AI内容生产力释放的“最后一公里”。 ✅ 技术面：融合了文本理解、视觉生成、时序控制等多模态协同能力。 ✅ 商业面：从实验室 demo 到品牌实战，落地场景在加速： * 数字人直播 * 自动化视频广告 * 游戏CG动画 * 教育/虚拟培训片段生成 ✅ 未来趋势一句话总结： > **“人人都能做导演，AI 就是你的剪辑师+摄像头+特效师。”**