中國 AI 公司未必是因為擁有比美國對手更多的算力，才在影片生成領域取得進展。更關鍵的因素，是它們同時具備影片原生需求、成熟的分發渠道、快速迭代能力、較低的推理成本，以及更貼近商業使用的產品設計。這也解釋了為何阿里巴巴、字節跳動與 MiniMax 能夠挑戰美國影片生成工具，甚至在部分基準測試快照中超越對手；另一方面，美國公司在前沿閉源大型語言模型方面仍然十分突出。410

語言模型與影片產品，其實是兩條不同的競賽跑道

AI 競賽並不是只有一張總排行榜。一家公司可以在通用大型語言模型方面表現強勁，卻在特定的媒體生成工作流程中落後。

這個區分在此尤其重要。OpenAI 與 Anthropic 被視為前沿閉源大型語言模型的領先者，但中國公司則已成為影片生成領域最具實力的競爭者之一。4 評估影片模型時，看的不只是抽象推理能力，還包括動態連貫性、提示詞遵循度、剪輯控制、音訊、生成速度、價格，以及在創作者工作流程中的穩定性。910

因此，一個不一定在所有任務上都「更聰明」的模型，仍可能更實用：它可以更快產出可控制的片段、運行成本更低，而且直接嵌入創作者原本就在使用的工具之中。

1. 中國已經擁有大規模的影片回饋循環

中國的短影音生態，為企業測試與改良影片產品提供了現成環境。大量創作者、廣告商與娛樂業者持續需要新影片，也會快速反映哪些內容有效、哪些輸出需要修改。分析人士認為，這種生態是中國企業能夠圍繞人物與畫面一致性、聲音、剪輯和提示詞遵循度等實用能力快速迭代的主要原因之一。4

這會形成一個自我強化的循環：

1. 創作者與企業產生短影音需求。
2. 平台觀察哪些輸出能吸引注意，或哪些結果需要重做。
3. 模型團隊利用這些回饋改良生成與剪輯能力。
4. 改良後的工具再透過同一套創作者與媒體生態分發出去。

字節跳動尤其具備優勢，因為它的模型開發可以連接創作者產品與更廣泛的社交影片業務。阿里巴巴則透過雲端與企業渠道搭配模型；MiniMax 兼具面向消費者與開發者的產品線。41136

因此，真正的策略優勢不只是取得訓練資料，而是模型開發、產品分發與真實使用場景之間的距離很短。

2. 影片資料與版權規則，會影響起跑點

訓練影片模型不只是收集大量檔案。系統需要多元的視聽範例，並建立影像、動作、時間、對白、聲音與文字描述之間的關聯。與文字語料相比，這類資料更難蒐集，也更難取得完整授權。

《南華早報》報導，相對寬鬆的版權環境可能讓中國企業更容易建立廣泛的視聽訓練資料集。4 如果這項判斷成立，對於高品質影片資料稀缺的領域而言，便可能提升實驗速度與資料覆蓋範圍。

但這並不是沒有代價的優勢。訓練資料的取得方式涉及法律與倫理問題；如果優勢建立在權利狀態不明確的資料上，企業在國際市場使用時可能面臨更多限制。能加速開發的環境，同時也可能令授權、創作者同意與海外商業化變得更加複雜。4

3. 較低的推理成本，能把「畫質」轉化為「採用率」

影片生成之所以昂貴，是因為每個輸出都包含大量影格，通常還需要高解析度，以及日益普遍的同步音訊。因此，評估一個模型時，不能只看它最精彩的展示案例，也要看產出一段可用影片的實際成本。

MiniMax 的 H3 展示了中國企業如何處理這項限制。報導稱，H3 能生成最長 15 秒、2K 解析度、具原生立體聲音效的影片，成本低於主流競爭對手的三分之一。1835 MiniMax 也透過面向消費者的平台與開發者 API 提供 H3，並表示計劃以社群授權方式發布模型權重。36

這個組合一次降低了多重門檻：

• 較低的 API 價格：開發者與工作室可以用更低成本測試多個版本。
• 更有效率的模型設計：有助降低高解析度影片的生成成本。MiniMax 將 H3 的部分成本優勢歸因於 H3-VAE 分詞器與更高的壓縮率。35
• 開放模型權重：開發者可更靈活地部署與客製化模型，但授權條款及監管要求仍然重要。36

在這個市場，價格不只是行銷手段。它會直接影響創作者能負擔多少次變體生成、企業能多快完成廣告原型，以及模型能否成為可重複使用的製作流程。

4. 分發能力，可能與基準測試成績同樣重要

模型即使以研究展示的形式發布，仍然必須真正觸及使用者。中國企業往往已經擁有現成渠道。

字節跳動可以把 Seedance 相關能力放在創作者與消費者產品旁邊；阿里巴巴能透過雲端與企業平台分發 Wan；MiniMax 則把 Hailuo 的消費者入口與開發者 API 結合起來。436

這種整合縮短了技術進步與商業學習之間的距離。使用者可以試用模型、回報失敗案例、比較輸出，並為特定功能創造需求，而不必等待另一套獨立軟體生態慢慢形成。

更廣泛的啟示是，AI 影片正逐漸變成一場「系統競爭」。最後勝出的方案可能不只是模型本身，還包括推理基礎設施、計費機制、剪輯工具、創作者分發渠道，以及變現路徑。一個技術上令人驚艷、卻缺乏這些配套的模型，可能很難留住使用者。79

5. 排行榜領先具有意義，但解讀不宜只看標題

公開評測支持中國實驗室已成為 AI 影片領域強大對手的看法，但具體排名會隨任務、日期與排行榜方法而變動。

Artificial Analysis 在 2026 年 8 月的一份快照中，將阿里巴巴 Wan 3.0 列為文字生成影片排行榜第一名，MiniMax H3 的不同版本也名列前段。2224 在影片編輯排行榜中，Wan 3.0 位居第一、MiniMax H3 第二；字節跳動的 Seedance 2.0 也出現在領先系統之列。23

其他報導則指稱，中國模型在文字生成影片排名中佔據大部分前列位置；根據不同快照與方法，估計約有前 10 名中的 8 至 9 個來自中國。4625

這些結果值得重視，但並不能回答買家可能提出的所有問題。排行榜通常測量指定提示詞與模型輸出，未必涵蓋長片的一致性、製作可靠度、權利清理、內容審核、地區可用性或完整工作流程成本。隨著新版本推出，排名也可能迅速改變。

為何算力並不能單獨決定勝負？

算力依然重要：要訓練能力強大的影片模型，仍需要大量訓練與推理基礎設施。但算力只是產品成功所需的其中一項投入；真正的產品還必須能夠穩定、經濟地反覆運作。

一套實用的影片生成系統還取決於：

• 訓練資料的相關性與品質；
• 多模態架構與後訓練；
• 時間一致性與可控制程度；
• 原生音訊與剪輯能力；
• 推理效率與每段可接受影片的成本；
• 使用者體驗，以及與製作工具的整合；
• 安全、版權與授權政策；
• 面向創作者與商業客戶的分發能力。

這正是中國企業不必單純在「誰能投入最多硬體」的競賽中勝出，也能建立強大地位的原因。它們把大型短影音內容市場、快速產品回饋、積極定價，以及能迅速把改良後模型交到使用者手上的平台整合在一起。49

給 AI 影片買家的啟示

最有用的問題，不是「哪個國家的 AI 模型最好？」而是：「哪個模型能以可接受的總成本，穩定完成這項具體的製作工作？」

對於文字生成影片、圖片生成影片與影片編輯，買家值得認真評估中國模型，因為近期公開排名顯示 Wan、Seedance 與 MiniMax H3 都有強勁表現。202223 但在採用前，仍應以大量提示詞測試一致性，檢查音訊與剪輯品質，確認商業使用權利，計算失敗生成的成本，並核對模型的存取方式與服務條款是否適合自身市場。

中國目前在 AI 影片領域的領先，應理解為特定模態與商業模式上的領先，而不是對整個 AI 產業下定論。引用的排行榜快照確實顯示其優勢，但這項優勢能否持續，仍取決於低成本、強分發能力，以及具法律可持續性的資料取得方式，能否繼續轉化為可靠的產品。

中國 AI 公司未必是因為擁有比美國對手更多的算力，才在影片生成領域取得進展。更關鍵的因素，是它們同時具備影片原生需求、成熟的分發渠道、快速迭代能力、較低的推理成本，以及更貼近商業使用的產品設計。這也解釋了為何阿里巴巴、字節跳動與 MiniMax 能夠挑戰美國影片生成工具，甚至在部分基準測試快照中超越對手；另一方面，美國公司在前沿閉源大型語言模型方面仍然十分突出。410

語言模型與影片產品，其實是兩條不同的競賽跑道

AI 競賽並不是只有一張總排行榜。一家公司可以在通用大型語言模型方面表現強勁，卻在特定的媒體生成工作流程中落後。

這個區分在此尤其重要。OpenAI 與 Anthropic 被視為前沿閉源大型語言模型的領先者，但中國公司則已成為影片生成領域最具實力的競爭者之一。4 評估影片模型時，看的不只是抽象推理能力，還包括動態連貫性、提示詞遵循度、剪輯控制、音訊、生成速度、價格，以及在創作者工作流程中的穩定性。910

因此，一個不一定在所有任務上都「更聰明」的模型，仍可能更實用：它可以更快產出可控制的片段、運行成本更低，而且直接嵌入創作者原本就在使用的工具之中。

1. 中國已經擁有大規模的影片回饋循環

中國的短影音生態，為企業測試與改良影片產品提供了現成環境。大量創作者、廣告商與娛樂業者持續需要新影片，也會快速反映哪些內容有效、哪些輸出需要修改。分析人士認為，這種生態是中國企業能夠圍繞人物與畫面一致性、聲音、剪輯和提示詞遵循度等實用能力快速迭代的主要原因之一。4

這會形成一個自我強化的循環：

1. 創作者與企業產生短影音需求。
2. 平台觀察哪些輸出能吸引注意，或哪些結果需要重做。
3. 模型團隊利用這些回饋改良生成與剪輯能力。
4. 改良後的工具再透過同一套創作者與媒體生態分發出去。

字節跳動尤其具備優勢，因為它的模型開發可以連接創作者產品與更廣泛的社交影片業務。阿里巴巴則透過雲端與企業渠道搭配模型；MiniMax 兼具面向消費者與開發者的產品線。41136

因此，真正的策略優勢不只是取得訓練資料，而是模型開發、產品分發與真實使用場景之間的距離很短。

2. 影片資料與版權規則，會影響起跑點

訓練影片模型不只是收集大量檔案。系統需要多元的視聽範例，並建立影像、動作、時間、對白、聲音與文字描述之間的關聯。與文字語料相比，這類資料更難蒐集，也更難取得完整授權。

《南華早報》報導，相對寬鬆的版權環境可能讓中國企業更容易建立廣泛的視聽訓練資料集。4 如果這項判斷成立，對於高品質影片資料稀缺的領域而言，便可能提升實驗速度與資料覆蓋範圍。

但這並不是沒有代價的優勢。訓練資料的取得方式涉及法律與倫理問題；如果優勢建立在權利狀態不明確的資料上，企業在國際市場使用時可能面臨更多限制。能加速開發的環境，同時也可能令授權、創作者同意與海外商業化變得更加複雜。4

3. 較低的推理成本，能把「畫質」轉化為「採用率」

影片生成之所以昂貴，是因為每個輸出都包含大量影格，通常還需要高解析度，以及日益普遍的同步音訊。因此，評估一個模型時，不能只看它最精彩的展示案例，也要看產出一段可用影片的實際成本。

MiniMax 的 H3 展示了中國企業如何處理這項限制。報導稱，H3 能生成最長 15 秒、2K 解析度、具原生立體聲音效的影片，成本低於主流競爭對手的三分之一。1835 MiniMax 也透過面向消費者的平台與開發者 API 提供 H3，並表示計劃以社群授權方式發布模型權重。36

這個組合一次降低了多重門檻：

• 較低的 API 價格：開發者與工作室可以用更低成本測試多個版本。
• 更有效率的模型設計：有助降低高解析度影片的生成成本。MiniMax 將 H3 的部分成本優勢歸因於 H3-VAE 分詞器與更高的壓縮率。35
• 開放模型權重：開發者可更靈活地部署與客製化模型，但授權條款及監管要求仍然重要。36

在這個市場，價格不只是行銷手段。它會直接影響創作者能負擔多少次變體生成、企業能多快完成廣告原型，以及模型能否成為可重複使用的製作流程。

4. 分發能力，可能與基準測試成績同樣重要

模型即使以研究展示的形式發布，仍然必須真正觸及使用者。中國企業往往已經擁有現成渠道。

字節跳動可以把 Seedance 相關能力放在創作者與消費者產品旁邊；阿里巴巴能透過雲端與企業平台分發 Wan；MiniMax 則把 Hailuo 的消費者入口與開發者 API 結合起來。436

這種整合縮短了技術進步與商業學習之間的距離。使用者可以試用模型、回報失敗案例、比較輸出，並為特定功能創造需求，而不必等待另一套獨立軟體生態慢慢形成。

更廣泛的啟示是，AI 影片正逐漸變成一場「系統競爭」。最後勝出的方案可能不只是模型本身，還包括推理基礎設施、計費機制、剪輯工具、創作者分發渠道，以及變現路徑。一個技術上令人驚艷、卻缺乏這些配套的模型，可能很難留住使用者。79

5. 排行榜領先具有意義，但解讀不宜只看標題

公開評測支持中國實驗室已成為 AI 影片領域強大對手的看法，但具體排名會隨任務、日期與排行榜方法而變動。

Artificial Analysis 在 2026 年 8 月的一份快照中，將阿里巴巴 Wan 3.0 列為文字生成影片排行榜第一名，MiniMax H3 的不同版本也名列前段。2224 在影片編輯排行榜中，Wan 3.0 位居第一、MiniMax H3 第二；字節跳動的 Seedance 2.0 也出現在領先系統之列。23

其他報導則指稱，中國模型在文字生成影片排名中佔據大部分前列位置；根據不同快照與方法，估計約有前 10 名中的 8 至 9 個來自中國。4625

這些結果值得重視，但並不能回答買家可能提出的所有問題。排行榜通常測量指定提示詞與模型輸出，未必涵蓋長片的一致性、製作可靠度、權利清理、內容審核、地區可用性或完整工作流程成本。隨著新版本推出，排名也可能迅速改變。

為何算力並不能單獨決定勝負？

算力依然重要：要訓練能力強大的影片模型，仍需要大量訓練與推理基礎設施。但算力只是產品成功所需的其中一項投入；真正的產品還必須能夠穩定、經濟地反覆運作。

一套實用的影片生成系統還取決於：

• 訓練資料的相關性與品質；
• 多模態架構與後訓練；
• 時間一致性與可控制程度；
• 原生音訊與剪輯能力；
• 推理效率與每段可接受影片的成本；
• 使用者體驗，以及與製作工具的整合；
• 安全、版權與授權政策；
• 面向創作者與商業客戶的分發能力。

這正是中國企業不必單純在「誰能投入最多硬體」的競賽中勝出，也能建立強大地位的原因。它們把大型短影音內容市場、快速產品回饋、積極定價，以及能迅速把改良後模型交到使用者手上的平台整合在一起。49

給 AI 影片買家的啟示

最有用的問題，不是「哪個國家的 AI 模型最好？」而是：「哪個模型能以可接受的總成本，穩定完成這項具體的製作工作？」

對於文字生成影片、圖片生成影片與影片編輯，買家值得認真評估中國模型，因為近期公開排名顯示 Wan、Seedance 與 MiniMax H3 都有強勁表現。202223 但在採用前，仍應以大量提示詞測試一致性，檢查音訊與剪輯品質，確認商業使用權利，計算失敗生成的成本，並核對模型的存取方式與服務條款是否適合自身市場。

中國目前在 AI 影片領域的領先，應理解為特定模態與商業模式上的領先，而不是對整個 AI 產業下定論。引用的排行榜快照確實顯示其優勢，但這項優勢能否持續，仍取決於低成本、強分發能力，以及具法律可持續性的資料取得方式，能否繼續轉化為可靠的產品。