一个月内两轮融资

一家从大屏视听转型的AI视频公司近期完成B1轮融资，间隔约30天B2轮随即落地，由深圳国资背景基金、市场化财务投资方与地方科投联合投资，目前正推进B3轮，累计融资规模超过2亿元，企业估值预计突破20亿元。

资本密集加注的依据不是样片效果，而是量产能力。这家公司自研的视频大模型与文本大模型已先后通过生成式人工智能服务备案，在监管门槛较高的行业里，资质本身就是护城河。

成本结构被彻底改写

创始人给出的数字很直观：一部120分钟短剧的制作成本可从30万至50万元压缩到约5000元，成熟团队单日可批量产出上百部。这个量级意味着内容生产从作坊模式转入工业模式，单部剧的试错成本降到可以忽略。

背后的逻辑是产业链分层。他把AI视频产业链拆为算力底座、视频大模型、内容生产与分发三层，短剧是现阶段验证量产链路、兑现商业价值的最优场景——需求密集、周期短、反馈快，适合做工程化验证。

商业模式的选择

由于训练与推理成本高昂，他认为订阅制会成为赛道主流，企业定位不应只是模型提供商，而要做基础设施服务商，搭建底座模型、量产工具链与行业解决方案一体的产品体系。目前其平台线上注册用户超10万，企业注册主体超1万家，AI业务收入以每月约50%的速度增长。

对行业，这轮融资释放的信号是：资本已经从赌单部爆款转向赌产能与合规。谁能稳定、低成本、可控地持续交付成片，谁就拿到下一轮的定价权。

但量产不等于好卖。当单日百部成为常态，观众的注意力反而成为最稀缺的资源，分发与选题的判断力会比生成能力更值钱。基础设施服务商要解决的正是这个矛盾：让产能可以被精确调度，而不是让整个市场被过剩产能淹没。