“威尔・史密斯吃面AI视频”如今已经成为各家AI大模型展示实力的方式之一。生成式AI在过去几年取得了显著进步，技术持续迭代推动AIGC尤其是视频内容创作方面呈现出增长的态势。

今年4月，央视市场研究发布的《2025中国广告主营销趋势调查报告》显示，2025年AIGC对广告主的渗透率突破50%，众多广告主使用AI生成创意内容，并且AI营销内容占比超过10%，展现出市场对这一新兴技术的兴趣和需求。

虽然整体来看，AI在内容创作上呈现越来越成熟的发展趋势，包括在市场营销领域，AIGC创作持续升温；但是经历这几年AI技术与广告业之间相互磨合后，实际上还有不少创作需求有待AI

这延伸出一个话题，广告主目前使用生成式AI重点关心的能力和需求是什么？

AI内容创意与品牌价值叙事的平衡

用AI进行内容创作，实现创意与品牌价值叙事的平衡并不容易，业内案例有受争议的，也有出圈的。

曾经一直以优秀制作与温馨画面著称的可口可乐圣诞节广告，在去年使用AI制作后引发国外网友的争论。这个由AI大模型生成的广告，复刻了可口可乐1995年的经典广告《Holiday is coming》。

从传播效果来看，围绕广告的讨论确实加速了广告传播，AI生成的圣诞广告传播效果仅次于1995年原版；但也有消费者观看后认为AIGC缺了些“活人感”，希望品牌使用AI增强创造力，而非仅仅是对经典的复刻，这影响了品牌过去几十年一直塑造的节日温馨感。

随着AI技术迭代，之前因技术限制品牌叙事的痛点正逐渐出现解决方案，加之消费者近几年对AI的认知逐渐成熟，品牌使用AI制作传统广告以及更广泛的内容创作进行内容营销，不再只是为了吸引消费者的目光，更期望通过有吸引力的叙事或独特创意来传递品牌、产品和服务的价值，实现AI内容创意与品牌价值叙事的再平衡。

显然，这对AIGC技术提出了更高要求，包括内容真实感、逻辑性和情感深度的叙事等方面。

其中，对于品牌和创作者，若能在AI大模型生成视频的同时实现音频同步生成，将有机会重塑AIGC生产流程，塑造出更具真实性、沉浸感的AIGC，并帮助创作者从重复性劳动中解放生产力和创造力。

近期，我们关注到AI行业前沿正逐步尝试推动这一需求的实现。

例如，阿里云于9月24日云栖大会上正式发布了“通义万相2.5-Preview”系列模型，涵盖文生视频、图生视频、文生图和图像编辑四大模型，其中视频生成模型首次原生支持音画同步，支持10秒、1080P/24fps的高清视频输出。而在不久前的阿里云飞天发布时刻上，通义万相2.5-Preview正式商业化发布。

通过以上视频可以看到，通义万相2.5-Preview在音画同步和视频生成方面的突破。音画同步生成，支持单人、多人人声和多语言、方言；

还支持匹配画面场景、动作的精准音效生成；以及支持输入任意类型声音文件，搭配提示词或首帧，驱动视频内容生成等。

而视频生成时长从5秒提升至10秒，单次生成能实现更完整的逻辑叙事，则为品牌和创作者在创作完整内容过程中，留下更多的可操作空间。

画质方面，通义万相2.5-Preview支持24帧每秒的1080P高清视频生成，可以实现影视级的创作质感，提供更强的动态表现力和结构稳定性；这些能力有助于塑造品牌调性，保障创作者对人物动作、表情的自然刻画和镜头运动的精准控制，向观众展示出内容的专业性。

不过，我们也清楚地看到，相较于那些花费巨额预算和昂贵设备拍摄出的“大制作”，以及涉及后期剪辑的二次创作，AIGC还有很大进步空间和想象空间。当然，广告说到底是商业行为，广告主对于使用AIGC的思考并不局限于内容创意与品牌叙事的平衡，更多思考的是在预算、成本和可接受的形式之间找寻平衡点。

品牌对视觉元素的可控性成为刚需

AI大幅缩短创作过程，过去可能需要一两周的时间，现在只需数小时即可完成。

去年圣诞节，可口可乐的AI广告准确反映出这一点。据悉，AIGC制作团队短短几天内就向可口可乐交付了110个不同版本的广告，帮助可口可乐在短期内面向全球27个主要市场推出本地化的定制广告。

大规模个性化内容生产的实现，这一转变预示着行业正步入一个品牌内容产出量空前庞大的新时代。

据悉，安德玛、迪桑特等运动装备品牌就在营销中大量使用AI技术。由于这些品牌拥有多个产品系列，拍摄物料的工作量非常大，许多品牌在SKU较多的情况下，内容需求也随之增加，单独为每个平台拍摄内容的成本并没有优势，转向使用AI技术融合实体拍摄参与大规模的物料制作成为这类品牌的一种优先选项。

但这也衍生出另一个痛点，过去AI在多场景下大规模生成个性化内容，往往难以保持对特定元素的一致性和精准性。而品牌的核心标识、色彩搭配、产品形象等元素是品牌形象的重要载体，必须确保在内容中准确无误地呈现，避免出现多场景下同一元素变形、色彩偏差、位置不当等问题。

能否通过AI技术满足这些需求，在多场景下保证视觉元素的一致性和可控性，减少AI生成内容后的调整工作？

短短两年，从“威尔・史密斯不能正常吃面”到“威尔・史密斯终于能吃到面了”，生成式AI的迅速迭代和多模态融合，让品牌和创作者在激烈的市场竞争中看到了更多可能性。

通义万相2.5-Preview近期也公开展示了AI大模型面对复杂指令的遵循明显提升。如运镜控制、结构化提示词、画面切换、元素布局等，以更贴近创作者预期的创意构想和文字描述生成内容。 

同时，通义万相2.5-Preview在多场景下视觉元素的高度一致性，也展示出更低的工具操作门槛，方便创作者在大规模生产个性化内容的过程中，确保人物、产品和核心元素不会发生改变，进一步提高创作效率，降低成本。满足广告主尤其是在电商场景下，对大规模生产个性化内容的需求。

尽管总体产出的资产数量实现了质的飞跃，但每件作品的制作成本却因此而降低。从几年前生成式AI席卷全球至今，行业对AI技术可以优化成本与效率的关注从未降低。

内容创作成本与效率的进一步优化

目前，我们可以观察到，AI大模型的迭代周期已经逐渐从月级缩短至周级，从渐进式创新转向指数级跃迁，一些来自品牌和创作者的需求，可能刚提出没多久就会有AI大模型工具迅速填补这一空白。

除了AI模型本身的迭代速度加快，另一种趋势也在快速发展。中国国家数据局局长介绍，我国AI应用规模快速扩张，日均Token消耗量从2024年初的1000亿突破至如今的30万亿。技术应用的生态化与民主化，让更多内容创作者受益。

例如通义万相模型接入WaveSpeedAI、SeaartAI等AI创作平台，实现与现有内容创作工作流的深度融合，降低技术使用门槛，推动AIGC创作的普及。

这种生态化的应用和整合，以及按秒计费等灵活的定价付费策略，让各种规模的公司和创作个体都能轻松使用AI这一先进技术，进行批量的内容创作。

随着大模型训练和推理成本持续下降，加之B端市场需求爆发，降低使用门槛成为抢占用户的关键。通义万相模型推动普惠AI，也反映出AI行业正从技术竞赛转向生态竞赛的信号。

回顾AI近几年的发展脉络，我们可以看到，AI大模型正处于从技术探索走向规模应用的关键阶段。像“通义万相”这类创新性AI大模型的升级，不仅为行业带来了新的视频创作手段和痛点解决方案。更重要的是，AI大模型并非取代人的创造力，而是作为工具解放重复性、流程化的工作，让内容创作者将更多时间与精力投入到真正的创意构思与人文表达之中。

回归创意，AI赋能创造力的时代正在到来

随着AIGC技术的不断提升，广告以及更广泛的内容创作正在AI工具赋能下发生新的变化，但一些涉及行业底层逻辑的东西并未发生改变，例如传统广告物料的制作依然具备其不可替代的价值。不过在媒介触点日益碎片化、用户注意力愈发分散的当下，品牌也确实对个性化内容的批量生产等需求愈加迫切。

面对这一趋势，广告行业的竞争焦点或许不再仅仅局限于传统的创意构思与制作能力，而是逐步扩展到对AIGC技术的掌握与应用能力。与此同时，AIGC的广泛应用也正在催生新的行业生态与商业模式，例如专注于AIGC创作的在线平台、提供底层技术支持的服务商等，这些新兴力量为广告行业注入了更多发展可能性，也拓宽了创意与技术的协同空间。

然而，AI技术在展现巨大潜力的同时，也面临着一系列不可忽视的挑战。例如，内容版权归属模糊、生成内容的道德争议，以及当前技术仍存在一定的局限性等问题，都是行业发展过程中需要直面的现实。

尽管AI大模型们不断迭代，在一定程度上解决了当前的一些问题，满足了品牌和创作者的部分需求，但随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，新的问题或许也会不断涌现。广告行业需要与技术开发者、监管部门等各方共同努力，建立健全相关的法律法规和行业标准，以确保AI技术的健康、可持续发展。

放眼整个AI生成领域，我们不难发现，无论是文本、图像还是视频，AI技术正在以前所未有的速度融入广告创意与营销执行的各个环节。未来，随着更多像“通义万相”这样的AI模型与工具不断迭代进化，可以期待AI技术将成为广告行业的重要助力，为从业者提供更多思考创造的时间，更智能、更高效的解决方案，推动整个行业迈向更加智能与人性化的新阶段。

*图源网络，侵删

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