有了HappyHorse，為何阿里還總在「騎馬找驢」

過去半年，AI影片生成無疑是國內互聯網巨頭投資最為密集的領域。從今年4月阿里雲領投生數科技近20億元人民幣的B輪融資，到三個月後該公司再傳出完成5億美元B+輪融資、網傳阿里雲再次領投，再到7月14日愛詩科技宣佈完成整體C輪融資、由阿里巴巴領投C+輪，以及7月2日快手可靈AI獨立融資塵埃落定，騰訊、阿里、百度等巨頭集體現身投資名單，再加上6月中Liblib母公司演語科技完成近3億美元B+輪融資、背後站著騰訊與順為資本，幾乎每一家頭部AI影片公司都與大型互聯網企業緊密相連。 騰訊四處下注並不令人意外，因為它至今仍未推出一個在產品影響力上能與可靈、即夢、PixVerse等直接競爭的頭部影片生成產品。透過投資鎖定幾支最有潛力的創業團隊，本質上是在填補自身產品與生態的缺口。然而，最令人費解的是阿里巴巴。相較於騰訊，阿里並不缺乏身處第一梯隊的模型，從通義體系到自研的HappyHorse，都已證明其具備開發世界級影片模型的能力；同時，它也是國內少數同時擁有基礎模型、雲端運算和完整商業化體系的大型企業。按照過去互聯網行業的邏輯，一家公司既然已經擁有自己的明星產品，下一步理應集中資源將它推向更多應用場景，而非繼續拿出數十億元投資那些未來可能與自己競爭的AI影片公司。 但HappyHorse的出現並未讓阿里停下投資腳步，反而成為另一個起點。生數、愛詩、可靈……過去幾個月，阿里幾乎沒有缺席任何一筆重量級AI影片融資。表面上，阿里一邊打造自己的模型，一邊又不斷將籌碼押向別人的模型，這看似矛盾的行為，背後的真實原因值得深究。如果單純將此解讀為對HappyHorse缺乏信心，顯然過於簡化。真正值得探討的問題是：既然已經有了HappyHorse，阿里究竟還想從這些AI影片公司身上得到什麼？ 許多人看到阿里不斷投資AI影片公司，第一反應是HappyHorse還不夠強，因此阿里需要繼續下注。這種解釋有一定道理，但若將其視為全部答案，就很難解釋一個細節：為何最近幾筆最重要的投資，站在前臺的往往不是通義，而是阿里雲？這個變化恰恰說明阿里的視角已經發生轉變。過去一年，整個AI行業的競爭重心正從模型能力逐漸轉向基礎設施。如今討論一家AI影片公司，已經很難脫離GPU、訓練成本、推理成本以及雲端運算平臺，因為AI影片與大型語言模型最大的不同，在於它天生就是一個「燒算力」的行業。 一段幾秒鐘的影片生成，看似只是簡單的用戶操作，但背後需要完成複雜的時空建模、連續幀推理和大量計算。隨著解析度提升、影片時長增加，以及角色一致性、鏡頭運動、音畫同步等能力不斷增強，模型對於GPU資源的需求呈指數級增長。對於AI影片公司而言，模型越成功，用戶越多，所需消耗的訓練和推理資源也就越龐大。於是，一個過去互聯網時代並不存在的商業邏輯開始出現。十年前，互聯網公司投資一家創業公司，期望的是未來上市後的資本收益；今天，雲端廠商投資一家AI模型公司，除了股權回報之外，更重要的是提前鎖定未來幾年持續增長的算力需求。 如果一家影片模型未來擁有幾千萬用戶，每天生成數百萬條影片，那麼它未來幾年最穩定、也是最大的支出，很可能不是市場行銷，不是研發團隊，而是GPU和雲端運算資源。這也是為什麼越來越多AI模型融資完成後，緊接著宣佈的往往不是市場合作，而是算力合作、雲端平臺合作和企業部署合作。站在這個角度再看阿里的連續投資，很多看似矛盾的地方便能解釋。與其說阿里看中的是幾家公司的股權，不如說它更像是為了鎖定未來幾年不斷增長的算力訂單。HappyHorse負責證明阿里擁有世界級影片模型研發能力，而愛詩、生數、可靈等公司，則不斷為阿里雲帶來新的計算需求。對於一家雲端廠商來說，最好的結果從來不是隻有自己的模型成功，而是越來越多成功的模型，都運行在自己的基礎設施之上。 如果把時間拉長，會發現阿里的做法並非特例。過去幾年，微軟、亞馬遜、Google幾乎都走上了同一條路。許多人認為微軟投資OpenAI，是為了擁有ChatGPT，但事實上更重要的是其雲端運算業務Azure。OpenAI需要訓練越來越大的模型，需要支撐全球數億用戶的推理請求，也需要向企業提供API服務，這意味著幾乎每一次能力升級，背後都伴隨著巨大的雲端運算需求。微軟獲得的不只是OpenAI的股權，更重要的是Azure長期穩定的業務增長。亞馬遜投資Anthropic也是同樣的邏輯，很多人關注Claude能否挑戰GPT，卻忽略了Anthropic長期使用AWS訓練和部署模型，同時大量採用亞馬遜自研AI晶片。隨著Claude不斷擴張，AWS獲得的是一家持續增長的AI基礎設施需求。Google的思路也越來越接近，Gemini是核心產品，但Google並沒有因此放棄扶持更多AI生態，因為擁有龐大數據中心和TPU體系的Google，僅靠Gemini消耗算力遠遠不夠，吸引更多優秀模型和AI應用使用Google Cloud，同樣能提高整個雲端平臺的利用率。 如果說移動互聯網時代，大廠爭奪的是用戶入口，那麼AI時代，大廠爭奪的則越來越像是「模型入口」，準確地說，是模型背後的基礎設施入口。模型當然可以不斷更替，今天領先的是HappyHorse，明天可能是Vidu、PixVerse，後天又可能出現新的技術路線。但只要這些模型最終都運行在自己的雲端平臺上，雲端廠商便始終能夠分享整個產業成長帶來的收益。這一點，恰恰也是阿里越來越像微軟、AWS和Google的地方。HappyHorse當然重要，它代表著阿里的技術實力，也承擔著展示通義體系能力的任務，但對於阿里雲來說，HappyHorse更像是一家旗艦店。真正的商業目標，並不是所有用戶都只能進入這家旗艦店，而是整個商業街越繁榮越好。無論消費者最終走進哪一家店，只要這些店都開在自己的商業街裡，平臺就是最大的贏家。因此，愛詩、生數、可靈與HappyHorse之間，並不是傳統意義上的零和競爭，它們共同推動的是AI影片市場的擴大，而市場越大，訓練需求越高，推理需求越多，阿里雲獲得的機會也就越多。 當然，僅僅用「綁定算力」也不能解釋阿里的全部動作。AI影片仍然是變化最快的賽道之一，過去兩年，從Runway到Pika，從可靈到Vidu，再到HappyHorse，行業領先者幾乎每隔幾個月都會發生變化，沒有任何一家模型公司能夠保證自己始終站在第一梯隊。對於阿里來說，HappyHorse當然是一張底牌，但沒有任何一家科技公司會把全部未來壓在一張牌上。持續投資不同技術路線，不只是為了獲得更多算力訂單，也是在給未來購買更多選擇權。如果HappyHorse持續領先，阿里擁有自己的旗艦模型；如果未來新的技術路線跑出來，阿里也已經提前坐在牌桌上。所以，有了HappyHorse之後，阿里依然在「騎馬找驢」，並不意味著它不相信自己手裡的這匹「歡樂馬」。更準確地說，相比於親自下場賽馬，單純提供賽道反而是穩賺不賠的好生意。過去十年，互聯網公司的競爭圍繞流量展開；未來十年，AI公司的競爭很可能圍繞算力展開。HappyHorse代表的是阿里今天的模型能力，而不斷投資整個AI影片產業，爭奪的則是未來所有模型共同依賴的基礎設施。這或許才是刺激阿里不斷燒錢也要「騎馬找驢」的真實野望。