视频类垂类模型-为何下游空间≠-影视

【DeepFocus视角·深度独家点评】 这份报告的核心立论「视频模型≠影视」是成立的，但需要拆开看才能看出真正的α在哪里。第一，报告的隐含假设是「世界模型是AI的终局形态」，这一假设目前只在大厂内部叙事中成立，公开可验证的证据链仍然薄弱——真正的关键变量是世界模型能否在物理一致性、长时序一致性、可控性上同时跨越阈值，单点突破不算数。读者应紧盯Sora 2、Veo 3、可灵等下一代模型在「同一主体跨镜头一致性」和「物理规则还原」两个指标上的公开评测结果。 第二，报告对「特斯拉仍用真人实拍」的引用实际是双刃剑：特斯拉不仅成本高，更核心的是corner case数据稀缺的瓶颈——合成数据能补量但补不了长尾，这正是特斯拉迟迟不全量切换的原因。如果合成数据闭环无法在2-3年内跑通，「机器训练是大客户」的故事就要打七折。 第三，影视占1/6的判断有数学问题。报告说六大领域平分，但影视之外的「企业生产」「高精度专业」目前几乎无商业化路径，「Vision Pro生态」更是处在大规模商业化前夜——加起来看似庞大，实际可兑现收入占比可能远低于1/6。影视短剧/动画/广告虽然是最容易被颠覆的存量市场，但反而是2025-2027年最确定的现金流来源。投资者不应被「TAM大饼」误导，而应关注单位token成本下降曲线（每推理一秒钟视频的成本）——这是把TAM翻译成收入的核心乘数。 第四，2027年中报作为验证节点是个聪明的框架，但也意味着这是一份「晚周期」报告——真正的布局窗口在2026Q4到2027Q1，而不在当下。对当下的可操作启示是：先筛「运营能力强+行业根基深」的成熟公司（哪怕其AI业务占比尚低），再筛其新设子公司/孙公司（这些是真正的弹性来源）；避开纯流量型平台公司，正如报告自身提示的。 第五，与历史可比：2013-2015年的「互联网+」浪潮，最终跑出来的是「传统行业+互联网」而非「互联网+传统行业」，赢家是那些先有行业Know-how、再嫁接技术的人——这与本报告的选股逻辑高度一致，可作为框架性参照。 跟踪指标建议：①头部视频模型API定价走势；②特斯拉/Figure/优必选等具身智能公司的数据来源披露；③2027年中报中AI业务收入占比与毛利率；④影视/广告行业上市公司的人均产值变化（这是AIGC渗透率的最直观指标）；⑤A股「AI+行业」型上市公司的子公司新设节奏与股权结构。