文/HAL

欲拒還迎的阿里終于把AI生成視頻模型Happy Horse（歡樂馬）正式推上了臺面。

HappyHorse 1.0開啟灰度測試，專業創作者和企業客戶走阿里云百煉，大眾用戶在千問首頁就能用上一個新加的膠囊入口。

刊例價720P每秒0.9元、1080P每秒1.6元，會員折扣后能打到0.44元和0.78元。

小紅書截圖

敘事上支持15秒多鏡頭，多畫幅適配，1080P超分輸出，文生視頻、圖生視頻、多圖參考生視頻三種模式都能用。

這套組合拳從產品到價格都擺得很整齊。

三周前的4月7日，HappyHorse以匿名身份空降Artificial Analysis的視頻競技場榜單，文生視頻和圖生視頻雙榜第一，把字節Seedance 2.0擠到第二，把快手可靈3.0、谷歌Veo 3.1甩在身后。

三天后阿里ATH事業群正式認領，股價當日漲超3%。十幾天之后API開放、千問App接入、價格公開，可謂一氣呵成。

千問網頁版截圖

但看完整套動作，反而會讓人覺得阿里這次有點用力過猛。

視頻模型這條線，技術上跟住完全合理。多模態是大模型繞不開的方向，張迪從外面回來五個月就能做出登頂榜單的產品，證明阿里的工程能力沒問題。

問題在于，視頻生成在現階段的算力消耗和它能換回來的商業價值嚴重不匹配，更要命的是這個賽道根本不存在獨占門檻。

在這種情況下，把HappyHorse推到千問首頁、把價格掛出來跟即夢正面比、把 “全球第一”當作傳播主線——這些動作的性價比都值得打個問號。

其實看來，對戰Seedance的最佳策略，其實是動嘴不動手。

01

跑分第一名月月有

不必過于上心

視頻模型這兩年最顯眼的特點，是“天下第一”的保鮮期越來越短。

Sora剛出來的時候大家還在感嘆OpenAI的代差優勢，結果一年不到就被國產模型集體追平。

可靈2024年靠著先發優勢在跑分榜上跑了大半年，2025年初Seedance 1.0發布、字節即夢上線，可靈的領先就開始松動。

2026年2月Seedance 2.0接入豆包，馮驥一句“地表最強”讓字節獨占頭部三個月；現在4月HappyHorse又把Seedance擠到第二。

圖源：Artificial Analysis

從可靈到Seedance再到歡樂馬，每一次換莊，間隔都不超過一個季度。

更值得說的是這種領先的脆弱性。

可靈是個很典型的例子。

張迪帶隊做出可靈1.0、2.0的時候，快手在視頻模型這條線上幾乎是國內獨一檔，但這種領先并沒有轉化成任何意義上的護城河。

Seedance 2.0一出來，可靈的跑分優勢馬上消失。3月底快手只能推出會員模型限時8折，部分圖片功能甚至直接免費，靠價格戰守用戶。

再看張迪本人的去向——2025年9月先去了B站，11月又回歸阿里。技術負責人都能這樣流動，所謂的“團隊壁壘”自然也撐不住。

OpenAI的反向案例更說明問題。

今年3月OpenAI宣布關停Sora服務，理由是算力成本高、商業化路徑不清晰、安全風險疊加。這是個挺有意思的決定，因為Sora曾經是OpenAI最有傳播效應的產品之一。

圖源：X

但砍掉之后會怎么樣？

事實是OpenAI在編程和生圖這兩條線上的迭代速度明顯加快，算力從視頻生成騰出來之后，被用在了商業化路徑更清晰的方向上。

這個選擇對Anthropic、谷歌的策略也產生了連鎖影響——大家開始重新審視視頻生成的資源占用比。

回頭看Artificial Analysis這個榜單，它的Elo分數本質上是用戶盲測投票的累計結果。

用戶在意的是單條視頻好不好看、口型對不對、動作崩不崩，這些都是感知敏感項，稍微做點針對性優化就能提分。

換句話說，跑分領先和實際可用之間，存在一個被低估的差距。

HappyHorse1.0生成視頻

即便HappyHorse在文生視頻賽道領先Seedance 2.0將近100分，到了帶音頻的賽道差距就縮到只有幾分。Seedance 2.0支持9張圖、3段視頻、3段音頻聯合輸入的“導演臺”能力，HappyHorse目前還沒有跟上。

跑分能贏，不等于體驗能贏；體驗贏一陣子，也不等于商業上守得住——這是視頻模型這兩年反復驗證過的規律。

02

阿里要打的仗太多

視頻不該是其中一場

把視野從國內拉到全球，會發現視頻模型的牌桌上不止三家。

谷歌Veo 3.1守在頭部，原生4K加原生音頻，始終在專注打造“電影感”。Runway Gen-4.5和Adobe Firefly守著專業工作流，前者拿了獅門影業的合作，后者把生成模型縫進了Premiere和Frame.io的整套生產鏈路。

開源那一檔由阿里自家的Wan系列守著，主打自部署和成本控制。

國內這邊，字節、快手、阿里三家擠在中間梯隊，技術指標互有勝負，但商業價值密度差得很遠。

Seedance 2.0生成視頻

視頻模型的真實戰場，可以拆成四個象限。

• 第一象限是好萊塢和廣告制作，客戶是迪士尼、華納、奧美等大公司，單條視頻價值動輒幾千上萬美元。但這個位置，莫說Runway、Adobe、Veo守著這個位置，HappyHorse初出茅廬就連Seedance的知名度都還沒到達，如何去競爭。

• 第二象限是企業內容生產，客戶是品牌方、電商商家、跨境賣家，以及國內的漫劇公司。Adobe靠Premiere的捆綁和“商業安全”的賣點占住了高端，這是阿里手里牌最好的象限——淘天幾十億的商品池、阿里云渠道、速賣通和Lazada的跨境需求都在這里。

• 第三象限是C端娛樂生成，用戶極不忠誠、付費意愿低、算力消耗大。Sora關停后可靈全球周活立刻漲4%到260萬，Veo 3.1 Lite每秒0.05美元，開源LTX-2.0每秒0.04美元，價格戰已經打到地板上。

• 第四象限是開發者和開源生態，主流玩家是Wan、LTX、Hunyuan。當然HappyHorse已經從“開源”改口為閉源，主動讓出了這個位置。
  

把四個象限擺在一起看，HappyHorse現在的姿態是同時去搶第三象限的C端和第二象限的企業，第一象限夠不著，第四象限主動讓出。

但真正要追問的是，阿里有必要打這一仗嗎？

阿里現在同時在四條線上消耗資源。Qwen要在開發者生態里繼續守住開源大模型的口碑，阿里云要在企業市場和華為云、火山引擎正面競爭，千問App要追趕豆包的C端用戶基數，電商主業還在跟拼多多和抖音電商纏斗。

圖源：網絡

每一條戰線都需要投入算力、人力、市場預算，每一條都還沒有取得決定性的領先。

千問和豆包的差距事實上也并沒有明顯縮小。豆包目前月活在國產大模型助手里穩居第一，DAU、用戶時長、內容生態都比千問厚一截。這條戰線上阿里要補的課一大堆——Agent能力、推理速度、內容生態、入口分發——每一項都需要算力傾斜。

在這種情況下，把視頻生成抬到千問首頁，或是跟字節即夢打價格戰，等于把寶貴的算力從主戰場切了一塊走，去打一個第一名按月輪換、用戶隨時倒戈的吃藥戰場。

更何況這個次要戰場上，HappyHorse就算贏了短期排名，也很難轉化成對千問App的粘性提升——C端用戶用完免費視頻額度就走，不會順手留在千問里繼續對話。

千問App截圖

阿里在AI上真正的資產，是Qwen系列在開發者生態里的口碑，是阿里云在企業服務市場的渠道，是淘天和速賣通的需求池。這些資產對應的戰場，都不在C端視頻生成這個象限里。

HappyHorse的研發要繼續投入，張迪的團隊自然也可以繼續養著，跑分榜單也可以繼續上——這些都是技術儲備和面子工程的合理范疇。

但把它包裝成阿里AI的旗艦故事、推到千問首頁、跟即夢正面打價格戰，就是另一回事了。

技術上對標，商業上克制。

HappyHorse官網截圖

視頻模型留在百煉的企業API里安靜服務，C端的算力優先喂給千問的核心能力。各種刷分的榜單可以登頂，實際的token調用量不必硬沖。

這套打法或許不夠熱鬧，但比“動手”更適合現在的視頻生成賽道。

畢竟在一個第一名按月輪換、用戶隨時倒戈、算力賬還算不過來的賽道里，跑得最快的馬不一定是贏家，知道什么時候該慢下來的馬才是。