即梦、可灵、Pika 齐头并进，AI 视频正在改写营销规则

即梦上线 Seedance 2.5，可灵、Pika 排名跃升，AI 视频生产成本塌缩。深度分析企业如何将 AI 视频工具落地为营销基础设施，抢占注意力红利。

“媒介即讯息。”——马歇尔·麦克卢汉

当麦克卢汉在 1960 年代写下这句话时，他可能没有想到，60 年后会有一种全新的媒介形态，不仅传递讯息，而且直接创造讯息。本期新榜出品的「AI 新榜-AI 产品榜」第 94 期周榜，清晰地传递出一个信号：AI 视频生成平台即梦、可灵、Pika 排名齐升，AI 角色交互产品 Emochi 总榜上升 16 位。这不是一次偶然的波动，而是一个内容生产范式正在坍缩与重生的前兆。

为什么中国企业老板、CMO 和市场负责人必须关注这张榜单？因为它揭示的，不仅仅是几款工具的数值变化，而是一场本质性的成本革命、创意革命和竞争规则革命。当短视频已经成为品牌沟通和销售转化的主战场，AI 视频生成能力的每一次跃迁，都在悄然拆解传统视频制作的高墙。今天，谁能率先把这种能力织进营销体系中，谁就可能在接下来的两年里，用十分之一的成本、十倍的速度，抢走对手原本固若金汤的注意力份额。

一、现象：三款 AI 视频工具同时爬升，不是偶然

在新榜第 94 期周榜（统计周期 2026 年 7 月 27 日至 8 月 2 日）中，几个数字格外醒目：Pika 总榜排名上升 17 位，即梦总榜上升 6 位，可灵 AI 国内榜上升 14 位。同一时期，由 360 推出的纳米 AI 搜索国内榜上升 15 位，而主打 AI 角色对话与互动剧情的 Emochi 总榜排名上升 16 位。

这些数字各自独立，但放在一起就构成了一幅拼图：AI 生成视频、AI 角色交互、AI 搜索中的视频化表达，正在竞相蚕食传统内容生产的领土。

尤其值得关注的是即梦和 Pika 几乎同步的模型迭代。即梦近期上线了全新 AI 视频模型 Seedance 2.5，Pika 此前已上线 Pika 2.5，两者均主打更真实的生成效果、更强的物理表现和提示词遵循能力。可灵 AI 虽然没有在榜期间公布重大版本号，但其在国内榜的跃升同样说明，用户用脚投票的速度远比预想的快。这三家工具的技术路线和产品定位并不完全相同，但它们近乎同步爬升的事实说明，市场对 AI 视频生成的整体期待已经越过了「能不能用」的临界点，正式进入了「好不好用」和「怎么用起来」的阶段。

而在另一条赛道，Emochi 的快速上升揭示着一个更大的趋势：AI 交互不再满足于纯文本对话，而是逐步向多模态角色互动、剧情化视频体验迁移。这意味着，未来品牌的私域运营、会员互动甚至客服体验，都可能在 AI 驱动的虚拟角色视频中找到全新的解法。

一份榜单，四个方向，却指向同一个终点：内容生产的 AI 化，正在从一项边缘技术实验，变成营销基础设施的一次重构。

二、本质：为什么 AI 视频值得企业决策者现在就重视？

很多企业老板会本能地把「AI 视频生成」归到技术部门或者创意团队的试验田里，暂时不把它当成一个战略级的变量。但如果我们把时间轴拉长，就会发现每一次内容生产工具的民主化，都彻底改变了商业竞争的格局。

20 年前，一部像样的企业宣传片需要专业团队、昂贵的器材、漫长的后期，成本动辄几十万甚至上百万。后来智能手机普及，UGC 短视频爆发，催生了抖音快手，也催生了无数靠短视频反超的品牌。现在，AI 视频生成工具正在拆除最后一道墙——当一支高质量的营销视频可以从「数周制作」缩短为「几分钟生成」，从「数万元预算」压缩到几元钱甚至几角钱，整个营销体系就必须重新计算投产比、创意节奏和人才结构。

1. 成本结构的塌缩

传统视频制作有一条清晰的成本公式：创意脚本费 + 拍摄团队费 + 演员/场地/道具费 + 后期制作费 = 一支视频。企业每个月能承受的视频产量，基本上由预算天花板决定。但在 AI 视频生成的世界里，成本公式变成了：一段精准的提示词 + 适当的模型调用次数 = 一支视频。当单次生成的成本接近零时，内容生产关系就从「成本约束型」变成了「创意驱动型」。

这不是科幻。本期榜单中即梦上线的 Seedance 2.5，强调更强的物理表现和提示词遵循能力，本质上就是在降低把「想法」变成「画面」的摩擦系数。过去营销人需要在头脑中构思、用嘴向导演描述、再由导演转译成镜头语言，中间损耗极大。现在，一个对产品足够理解的市场经理，可以自己用提示词直接驱动 AI，把脑中的画面变成无数个备选素材。这种去中介化的过程，既是成本的塌缩，也是创作权力的重新分配。

2. 生产速度的指数级提升

在注意力极度碎片的时代，对热点的响应速度常常决定了传播效果的一半。传统的追热点方式是：看到热点→团队开会→确定方向→写脚本→拍摄→后期→发布，至少以天甚至周为单位。当 AI 视频生成介入后，链路变成：热点触发→AI 生成脚本→AI 生成画面→人工微调→发布，整个周期可以压缩到小时级。

想象这样一个场景：某个周末晚上，行业里突发热点话题，竞争对手的社交媒体已经一片死寂，而你的团队可以在一个小时内用 AI 生成 10 条不同风格的回应视频，挑选出最合适的两条发布出去。这种速度差，几乎等同于冷兵器与热兵器的对决。

3. 创意容错空间的极大拓宽

传统视频创作由于成本高，企业对创意的选择往往趋向保守，“求稳” 成了默认策略。一条视频几十万投下去，任何冒险都可能成为决策者的心理负担。但 AI 的视频生成成本极低，企业可以同时跑出几十条不同方向、不同风格、不同文案的素材，在真实流量中测试，谁的数据好就追投谁。这是一种 “先发射、后瞄准” 的创意模式，极大地拓宽了创新可能的边界。当你的对手还在用 A/B 测试两张海报时，你已经可以用 AI 跑出 A/B/C/D/E 五套视频，赢面自然更大。

三、工具图谱：即梦、可灵、Pika 各自代表了什么？

很多企业面对 AI 视频工具的第一个困惑是：到底选哪个？这个问题本身没有标准答案，但理解每款工具背后的产品定位和能力边界，可以帮助决策者搭建自己的评估框架。从本期榜单的走势看，即梦、可灵、Pika 恰恰代表了三种不同的路径，值得分别分析。

即梦：字节跳动生态下的创意放大器

即梦背靠字节跳动，天然有巨量引擎、抖音生态的加持。Seedance 2.5 强调的真实生成效果和物理表现，对广告营销领域的价值尤其直接。当品牌需要在抖音信息流里用海量素材快速迭代时，一个与平台底层数据可能更亲和的 AI 视频工具，可以将「生成-投放-优化」的飞轮旋转得更快。

尤其值得注意的是，即梦的产品形态正越来越靠近「广告创意素材工厂」的定位。它的能力提升，某种程度上就是字节系商业化体系的一次供给侧改革。对于已经深度依赖抖音电商、抖音本地生活、巨量千川的企业来说，关注即梦的成长不是选择题，而是一道必答题。因为平台生态内的工具效率，往往就意味着真金白银的流量成本差异。

可灵 AI：快手生态的视觉生产力工具

可灵 AI 在快手体系内扮演着类似的角色，但它的步调和策略略有不同。本期国内榜上升 14 位，表明它的用户接受度正在快速提升。快手的内容生态更偏向真实、接地气、高互动，这也将反过来影响可灵的模型风格和产品设计。对于以快手为主阵地的品牌，或者那些需要在特定下沉市场、特定人群中进行大量素材分发的营销团队，可灵是一个无法忽视的存在。

更重要的是，可灵与快手的电商直播、磁力引擎投放体系的深度耦合，意味着它的视频生成并非孤立的创作工具，而是整个生意转化链条上的一环。企业的判断标准不应该只看「生成质量」，而应当看「生成素材到实际订单的转化路径有多短」。

Pika：独立工具的创新先锋

相比即梦和可灵，Pika 没有国内超级 App 的流量分发加持，但它总榜排名上升 17 位，说明其产品本身的吸引力不容小视。Pika 2.5 强调的提示词遵循能力和物理表现，背后是对创作者自由度的尊重。很多独立视频创作者、影视行业人士和海外营销团队会选择 Pika，很大程度上是因为它提供了更开放的创作空间，不绑定特定平台生态。

对于出海品牌、跨境电商，或者那些需要在 YouTube、TikTok、Instagram 上进行全球化内容布局的企业，Pika 是一个更独立、更跨平台的选项。它的价值不在于和某个投放系统的紧耦合，而在于让企业可以以较低成本，快速生成符合全球不同市场口味的多元视频素材。

三款工具，三个生态，三个定位。企业的选择不是要在技术上争个胜负，而是要根据自己的核心生意阵地、内容分发渠道和内部团队能力，找到那个能够最大化杠杆效应的工具组合。

四、从工具到系统：AI 视频真正嵌入营销的四个步骤

榜单排名的变化是结果而非原因。企业真正需要思考的，不是「要不要用 AI 视频」，而是「如何把 AI 视频能力变成一种常态化的营销基础设施」。根据当前工具成熟度和市场实践，可以归纳出一个四步落地框架。

第一步：场景识别——找到成本敏感且产出高频的视频需求

不是所有视频都需要用 AI 生成。品牌形象大片、TVC 级别的核心物料，仍然值得投入足够的制作资源。但大量的信息流素材、产品展示视频、活动预热短片、社群裂变用的互动视频、直播间切片等等，这些需求的特点是：频次高、生命周期短、对绝对质量宽容度大。它们正是 AI 视频生成的最佳着陆点。

建议市场负责人在内部先做一次视频需求盘点，把过去半年所有视频素材按照使用场景分类，标注出成本、制作周期和使用效果。然后用一个简单的矩阵筛出「高频低价」部分，率先引入 AI 工具进行替代和提效。这比一次性全面铺开更加稳妥。

第二步：流程重构——让 AI 成为「创意中台」而不仅仅是工具

很多企业把 AI 工具丢给设计或者运营个人，让他们自己摸索。这样最多获得局部效率提升，很难带来组织能力的质变。真正有效的做法是，围绕 AI 视频生成建立一个轻量级的「创意中台」流程：

需求池化：业务部门把视频需求汇总到一个共享空间中，形成素材需求看板。
模板化生产：内容团队提炼出几类高频视频模板（例如电商促销、产品测评、用户证言等），并针对每类模板开发出经过验证的 AI 提示词或工作流。
快速测试：生成的多组视频素材直接上小预算投放，在 24 小时内根据点击率、转化率等数据优胜劣汰。
数据反馈：把投放数据反哺到提示词和工作流优化中，形成「越用越好用」的正循环。

这种流程重构，本质上是在企业内部建立一条 AI 驱动的视频生产流水线，而不是手工作坊式的单点应用。

第三步：人才升级——从拍摄剪辑到 AI 导演

当视频制作成本急剧降低，决定内容竞争力的核心就不再是设备和技术执行，而是创意洞察、故事能力和对用户情绪的把握。企业需要的新型人才，不是会按快门的摄影师，而是能写出精准提示词的「AI 导演」。

这种角色需要融合三种能力：对品牌和产品的深度理解，对用户心理和平台算法的敏感度，以及将创意抽象成 AI 可执行指令的技巧。企业可以通过内部培训、外部招聘或与代运营团队合作来补足这一能力缺口。但核心要义是，不要把 AI 视频工具交给纯粹的技术执行者，而要交到懂内容、懂生意的人手中。

第四步：效果度量——重新定义视频的 ROI

传统视频的 ROI 计算是：总投放收入 /（制作成本 + 媒介成本）。当制作成本趋近于零，ROI 的计算公式似乎会变得极其夸张。但聪明的市场负责人不会停留在这种数字游戏上，而是会重新建立一套多维度量指标。

除基础转化数据外，建议加入：视频素材的迭代速度（从需求提出到素材上线的平均时长），素材的创新尝试频率（每月尝试的新方向数量），以及 AI 辅助创意在总投放素材中的占比。这些过程性指标能够帮助管理层量化评估 AI 工具对营销体系的实际影响，而不仅仅是看几张漂亮的成本下滑曲线。

五、更广的视野：当 AI 视频遇到 AI 交互与 AI 搜索

本期榜单中，还有一个容易被忽视的线索：纳米 AI 搜索国内榜上升 15 位，Emochi 总榜上升 16 位。它们与 AI 视频工具的表面联系不强，但在更深的层面上，三者正在共同改造用户的信息获取和内容消费模式。

纳米 AI 搜索整合了智能体和 AI 视频创作能力，主打“一句话生成视频、报告、PPT”。这意味着，搜索行为正从文字答案走向视频化答案。未来用户在搜索框中输入一个产品问题，看见的或许不是几行文字，而是一段由 AI 生成的解说视频。这对 SEO、SEM 以及内容营销的冲击是根本性的。

Emochi 则代表着 AI 陪伴类产品与多模态互动的融合。它的快速成长说明，用户对虚拟角色的期待已经不再满足于对话框里的几行字，而是希望有形象、有表情、有剧情。品牌如果能在这一趋势中找到切入点，提前布局自己的虚拟品牌角色、虚拟导购或虚拟客服，就有可能在私域活跃度和用户粘性上建立新的壁垒。

把这些信号放在一起，一个清晰的图景浮现出来：视频生成、智能搜索、虚拟角色，三条技术线正在加速汇流。最终的形态可能是一种「可对话的 AI 生成视频」——用户在搜索、在聊天、在看直播的过程中，随时随地消费 AI 根据上下文实时生成的视频内容。这不是科幻，而是已经在多个实验性产品中初现雏形。企业今天在 AI 视频工具上的选择与投入，就是在给未来的这种复合型内容体验积累经验与数据资产。

六、真实挑战：企业最容易踩的三个坑

尽管前景诱人，但在落地过程中，企业最容易掉进三个典型的陷阱。

坑一：把 AI 视频当成廉价替代品，而不是新物种。 如果把 AI 视频的定位仅仅当作“便宜的真人视频平替”，就会掉入质量与精细度的无休止争吵中。AI 的优势不是复制真人，而是实现真人做不到的事情：无限变量、即时生成、个性化动态适配。正确的定位是，把 AI 视频当做激发用户参与的“动态海报”、“动态商品卡”和“个性化互动视频”，用新物种的逻辑衡量，而不是用旧标尺。

坑二：过度追求生成质量完美，延误了测试节奏。 部分企业要求 AI 视频的每一帧都经得起放大细看，这恰恰违背了 AI 视频的速度优势。在注意力极度涣散的移动端，0.5 秒决定划走还是停留，观众不会在意背景里某个细节是否完全合理。80 分的画面加精准的情绪钩子，远比 100 分的画面加平庸的脚本更有传播力。先跑通测试-投放-迭代的闭环，再逐步提升画面精细度，是更务实的路径。

坑三：忽视内部的版权与合规沟通。 尽管 AI 生成内容的版权归属问题在法律上仍在演进，但企业绝对不能等到法规完全清晰再行动。更不能放任团队在公域随意生成使用有产权争议的素材。一个审慎的做法是，从一开始就建立内部提示词素材白名单，规定只能基于品牌自有素材库、授权素材或公共领域素材进行创作，并将合规审查嵌入到创意中台的发布流程中。这样既能享受效率红利，又能最大程度控制风险。

七、行动建议：给市场决策者的一张清单

基于上述分析，我们为 CEO、CMO 和市场增长负责人提炼出一份可落地的行动清单，帮助你在团队内部快速展开战略讨论：

本周内，安排一次「视频资产盘点」。 让团队按照场景、成本、频次，梳理出过去六个月的视频素材，标记出可被 AI 替代或提效的类别。
指定一位「AI 视频提效责任人」。 不一定是技术背景，但必须懂内容、懂投放，有内部推动力。此人负责小范围试点，不要求全公司铺开。
在抖音或快手的日常投放中，划出 10% 预算专门用于测试 AI 生成素材。 对比数据，观察点击率和转化率的差异，积累自己的判断依据，而不是听信外部报告。
跟踪至少三款 AI 视频工具（建议即梦、可灵、Pika 必选其一，再搭配海外替代）。 安排专人每周体验一次最新功能，并将变化同步至内容团队。
关注纳米 AI 搜索与 Emochi 这类看似不相关的产品走势。 因为它们正在悄然改写用户的「搜索-观看-互动」习惯，准备好在品牌侧做出响应。
把 AI 视频能力列为下一年度内容团队招人和培训标准的必选项。 从“会剪辑”转向“会导演”，从“懂设备”转向“懂提示词”。

AI 视频榜单的波动，是水面上的浪花。水面之下，是内容供应链的一次彻底重组。最先做出反应的，不是技术最先进的企业，而是那些对变化信号最敏感、行动最果决的组织。此刻，数据已经摆在面前，剩下的，就看谁愿意先迈出那一步。