多模态视频生成技术的突破：Web3如何抓住这一波红利？
作者：Haotian
在AI赛道中，除了A本地化“下沉”之外，近期最大的变化无疑是多模态视频生成技术的突破。从过去仅支持纯文本生成视频，到如今实现了文本 图像 音频的全链路整合生成技术，这标志着AI视频生成能力迈入了一个全新的阶段。
以下是几个技术突破案例：
1）字节跳动开源EX-4D框架：单目视频秒变自由视角4D内容，用户认可度达到70.7%。这意味着，只需提供一个普通视频，AI便能自动生成任意角度的观看效果，而以往这种效果需要专业的3D建模团队才能实现。
2）百度“绘想”平台：一张图生成10秒视频，宣称可以达到“电影级”质量。但其是否为营销包装夸大，还需等待8月份Pro版本更新后看实际效果。
3）Google DeepMind Veo：可同步生成4K视频与环境音。关键技术亮点在于“同步”能力的达成。以前视频和音频是两套系统拼接，要实现语义层面的匹配存在较大挑战，例如复杂场景中走路动作与脚步声的音画同步问题。
4）抖音ContentV：80亿参数，2.3秒生成1080p视频，成本控制在3.67元/5秒。虽然目前在复杂场景下的生成质量尚有提升空间，但这一成本表现已属不俗。
那么，这些案例在视频质量、生成成本、应用场景等方面的突破为何具有如此大的价值和意义？
1、技术价值突破方面，多模态视频生成的复杂度往往是指数级的。单帧图像生成大约涉及10^6个像素点，视频需保证时序连贯性（至少100帧），再加上音频同步（每秒10^4个采样点），以及3D空间一致性。综合来看，技术复杂度极高。过去通常由一个超大模型完成所有任务，据说Sora烧了数万张H100才具备视频生成能力。而现在，通过模块化分解 大模型分工协作即可实现。例如，字节的EX-4D实际上是将复杂任务拆解为深度估计模块、视角转换模块、时序插值模块、渲染优化模块等，每个模块专门负责一部分任务，再通过协调机制配合。
2、成本缩减方面，背后是推理架构本身的优化，包括分层生成策略（先低分辨率生成骨架，再高分辨率增强成像内容）、缓存复用机制（相似场景的复用）以及动态资源分配（根据具体内容复杂度调整模型深度）。经过这样一套优化，才有了抖音ContentV的3.67元/5秒的成本表现。
3、应用冲击方面，传统视频制作是一场重资产游戏，设备、场地、演员、后期等环节缺一不可，一部30秒广告片动辄几十万制作费。而现在，AI将这套流程压缩为prompt 几分钟等待，还能实现传统拍摄难以达到的视角和特效。这样一来，原本视频制作存在的技术和资金门槛被转化为创意和审美要求，可能会促进整个创作者经济的重新洗牌。
那么问题来了，说了这么多web2 AI技术需求端的变化，它与web3 AI有什么关系呢？
1、首先，算力需求结构发生了改变。过去，AI竞赛依赖于同质化的GPU集群规模，谁拥有更多GPU谁就能胜出。但多模态视频生成需要多样化的算力组合，对分布式的闲置算力、分布式微调模型、算法和推理平台都可能产生需求。
2、其次，数据标注的需求将进一步加强。生成专业级视频需要精准的场景描述、参考图像、音频风格、摄像机运动轨迹、光照条件等，这些都将成为新的专业数据标注需求。通过web3的激励方式，可以刺激摄影师、音效师、3D艺术家等提供专业的数据素材，从而以专业垂类的数据标注增强AI视频生成的能力。
3、最后值得一提的是，当AI从集中式大规模资源调配逐渐趋于模块化协作时，实际上也催生了对去中心化平台的新需求。届时，算力、数据、模型、激励等因素共同组合形成自我强化的飞轮，推动web3 AI与web2 AI场景的大融合。
