我们似乎已经被AI视频包围。打开短视频平台，无论是可爱的小猫视频，还是经典的西游记片段，甚至是动画片，都可能隐藏着AI合成的身影。AI视频，曾经遥不可及的概念，如今已经悄然走进了我们的生活。
东吴证券的一份研报预测，中国AI视频生成的潜在行业空间可能超过5800亿元。这个数字让人惊叹，也让人看到了AI视频市场的巨大潜力。随着市场的火热，一些问题也逐渐浮出水面。成本、质量、协同和性能，这四个问题像四座大山，压在所有试图在AI视频领域有所作为的企业和大厂的心头。
以成本为例，生成式大模型的训练，尤其是视频模型的训练，需要海量的数据和强大的计算能力。GPT-4作为一个老款AI，其开发成本就高达1亿美元，训练成本更是达到了7800万美元左右。视频模型的训练成本更是高得惊人，以年初推出的视频模型Sora为例，其训练和推理所需的算力需求，分别达到了GPT-4的4.5倍和近400倍。这样的成本，对于任何一家企业来说，都是一笔不小的负担。
除了成本问题，质量问题也是AI视频领域的一大难题。大模型训练样本的质量、处理链路的复杂性，以及多个环节的协作，都需要极高的专业性和精细度。稍有不慎，就可能导致生成的视频质量大打折扣。
就在这样的背景下，抖音和火山引擎却凭借自己的实力和技术，成为了AI视频领域的佼佼者。上个月底，字节推出的PixelDance效果惊艳，让人看到了AI视频的无限可能。火山引擎视频云技术大会上，定制数字人谭待的出现，更是让人误以为这是视频抠图的效果。这些高质量的AI产出背后，离不开火山引擎的智能框架BMF的功劳。
BMF框架就像是火山引擎推出的一款“年夜饭一键全流程套餐”，它提供了一系列的工具和服务，帮助企业轻松、快捷地准备好AI视频所需的各项资源。这个框架针对性地解决了AI视频领域的四个行业痛点，包括视频训练数据质量问题、性能难题等。通过多种算法对视频进行多维度的分析和筛选，BMF框架实现了充分精细化的过滤；利用框架的灵活调度，提前调配好了性能，确保了AI视频的高效生成。
除了BMF框架，火山引擎还推出了智能算力和智能编解码技术。去年，火山引擎自研了一款视频转码芯片，将自研的视频编解码技术融入其中。这款转码芯片针对视频点播、直播等特定场景，有着更高的计算密度。在同等视频压缩效率下，成本能节省95%以上。基于自研视频转码芯片构建的“BVE1.2编码器”，更是将传统压缩技术与深度学习压缩技术有机融合，极大地提升了编解码的效率和性能。
这样的技术实力，让火山引擎在AI视频领域独树一帜。火山引擎并没有选择闭门造车，而是将内部的技术和框架开源，与业界共享。这种竞争和合作共存的态度，不仅促进了AI视频领域的发展，也为中国AI的未来发展注入了新的活力。
AI视频，这个看似简单的概念背后，其实隐藏着无数的技术和挑战。正是这些挑战，激发了我们的创造力和创新精神。在这个充满机遇和挑战的时代，让我们一起期待AI视频带来的更多惊喜吧！
