2026 Панорама индустрии генерации видео с помощью ИИ: технологические тенденции, конкурентная среда и перспективы на будущее

Резюме

Три ключевых термина определяют состояние индустрии генерации видео с помощью ИИ в 2026 году:

1. Визуальное качество превзошло профессиональные стандарты. Нативное разрешение 2K, встроенная аудиовизуальная интеграция, мультимодальный ввод — видео, созданное с помощью ИИ, больше не является новинкой, а представляет собой профессиональный контент, который ежедневно производится и используется в коммерческих рабочих процессах.
2. **Конкурентная среда становится все более зрелой. ** Более десяти устоявшихся платформ конкурируют на разных уровнях: от полнофункциональных коммерческих инструментов (Seedance, Sora, Veo) до специализированных игроков (Runway, KeLing, Pika), наряду с альтернативами с открытым исходным кодом (Wan Tongyi Wanshang, CogVideoX, HunyuanVideo). Выбор правильного инструмента стал важнее, чем когда-либо. Примечательно, что Китай является не только огромным потребительским рынком для видео на базе ИИ, но и одной из ведущих мировых технологических сил в области НИОКР — ByteDance, Kuaishou, Alibaba, Tencent и Zhipu AI запустили свои собственные продукты для генерации видео.
3. **Самые сложные проблемы остаются нерешенными. ** Связность длинных повествований, сложные взаимодействия между несколькими персонажами и точный контроль бренда — эти основные проблемы продолжают беспокоить каждую платформу. Понимание того, что ИИ-видео «не может делать», столь же важно, как и понимание того, что оно «может делать».

Продолжите чтение полного анализа: хронология, тенденции, конкурентная среда, объективная оценка возможностей и ограничений, этические нормы и пять ключевых прогнозов на будущее.

---

Революция в области искусственного интеллекта в видеоиндустрии: панорама 2026 года

Два года назад генерация видео с помощью искусственного интеллекта была еще лабораторной демонстрацией. Сегодня это рынок, оцениваемый в 1,8 миллиарда долларов, с совокупным годовым темпом роста, превышающим 45%. Темпы этой трансформации беспрецедентны в истории творческих технологий — даже революция в области цифровой фотографии в 2000-х годах не развивалась так быстро.

Чтобы понять, где мы находимся сегодня, мы должны сначала понять, как мы дошли до этого момента.

Хронология: от демонстрации результатов исследований до производственного инструмента

Начало 2024 года: стартовый выстрел. OpenAI представила Sora в феврале 2024 года, и несколько потрясающих демонстрационных видеороликов мгновенно зажгли всю творческую индустрию. Однако на тот момент Sora оставалась лишь предварительной версией — без публичного доступа, без API и недоступной для кого-либо за пределами OpenAI. Демонстрации доказали жизнеспособность концепции, а ожидание подтвердило подлинность спроса.

Середина 2024 года: запуск первой волны продуктов. Пока мир ждал Sora, другие платформы опередили ее на рынке. В июне 2024 года Kuaishou запустила Kling, который стал первым общедоступным генератором видео на базе ИИ с высоким качеством изображения. В том же месяце Luma AI выпустила Dream Machine. Вскоре после этого Zhipu AI представила CogVideo, предложив еще один отечественный вариант генерации видео с помощью ИИ. Внезапно любой мог создавать видео с помощью ИИ. Качество оставалось низким — разрешение 720p, клипы длиной 4–6 секунд, частые артефакты — но барьер был преодолен. Люди начали творить.

Конец 2024 года: запуск Sora, усиление конкуренции. В декабре 2024 года Sora наконец стала доступна для широкой публики в комплекте с подпиской ChatGPT Plus. Pika выпустила версию 1.5, представив свои фирменные визуальные эффекты Pikaffects. Runway продолжила работу над Gen-3 Alpha. Разрешение было стандартизировано на уровне 1080p на всех ведущих платформах, а продолжительность была увеличена до 10–15 секунд. Скачок в качестве изображения с середины до конца 2024 года оказался замечательным — то, что раньше выглядело как размытые приближения, стало демонстрировать текстуру аутентичных кадров.

Начало 2025 года: мультимодальный сдвиг. Запуск Seedance 1.0, в котором генерация изображений в видео и мультимодальный ввод представлены в качестве основных концепций, а не дополнительных функций. Runway выпускает Gen-3 Alpha Turbo, значительно повышающий скорость генерации. Отрасль начинает разделяться на два отдельных лагеря: платформы, работающие только с текстом (Sora, ранняя версия Pika), и мультимодальные платформы (Seedance, KeLing), которые одновременно принимают изображения, видеоссылки и текстовый ввод. Одновременно Alibaba Tongyi Wanxiang и Tencent Hunyuan Video также выпускают функции генерации видео.

Середина 2025 года: углубление и дифференциация. Появляется Keling 2.0, поддерживающий создание видеороликов длиной до 60 секунд. Pika 2.0 удваивает удобство использования и отличительные визуальные эффекты. Seedance 1.0 Pro расширяет границы качества изображения. Платформы начинают дифференцироваться в своих областях сильных сторон, а не просто копировать функции друг друга. Рынок начинает сегментироваться.

**Конец 2025 года: граница конвергенции аудио и видео. Google вступает в борьбу с Veo 2, предлагая впечатляющие возможности физической симуляции и бесшовную интеграцию с экосистемой Google Cloud. Runway представляет Gen-4, оснащенный профессиональными инструментами для редактирования. Наиболее значительный сдвиг парадигмы лежит в области аудио: платформы теперь генерируют не просто видео, а полноценные аудиовизуальные впечатления — звуковые эффекты, синхронизированные с движением, фоновая музыка, согласованная с эмоциями, и многоязычная синхронизация губ. Видео больше не беззвучно.

Начало 2026 года: текущее состояние. Запуск Seedance 2.0 с поддержкой четырех типов ввода (изображения, видео, аудио, текст), native 2K разрешением и встроенной генерацией аудио. Sora 2 улучшает продолжительность и возможности понимания текста. Google выпускает Veo 3, достигая native аудиовизуального слияния. Keeling 3.0 увеличивает продолжительность до 2 минут. Alibaba открывает исходный код Wan (Universal Vision), предоставляя сообществу базовую модель исследовательского уровня. Tencent открывает исходный код HunyuanVideo, предлагая альтернативные архитектурные подходы. Технология официально переходит от «впечатляющих демонстраций» к «повседневным производственным инструментам».

Китай: двойная роль в глобальном видео об искусственном интеллекте

В глобальном контексте создания видео с помощью искусственного интеллекта Китай занимает уникальную двойную роль — он является одновременно одной из ведущих сил в области технологических исследований и разработок и крупнейшим рынком применения.

Возможности в области исследований и разработок:

• ByteDance (Seedance): Благодаря исследовательскому потенциалу команды Seed, Seedance 2.0 занимает лидирующие позиции в мире в области мультимодального ввода и аудиовизуального слияния.
• Kuaishou (Keling Kling): Keling — первый в мире крупномасштабный общедоступный генератор видео на базе искусственного интеллекта, который сохраняет лидерство в области генерации видео длительной продолжительности.
• Alibaba (Tongyi Wanxiang Wan): Помимо запуска коммерческих продуктов, Wan стал полностью открытым исходным кодом и к началу 2026 года превратился в одну из самых значимых моделей генерации видео с открытым исходным кодом.
• Tencent (HunyuanVideo): открыл исходный код модели HunyuanVideo, предложив сообществу альтернативный технический путь.
• Zhipu AI (CogVideo): запустил серию CogVideoX, продвигая академические исследования в области понимания и генерации видео.

Рыночная перспектива: Китай может похвастаться самой большой в мире базой пользователей платформ для коротких видеороликов: TikTok и Kuaishou в совокупности имеют более миллиарда активных пользователей в месяц. Это означает, что с самого начала существования технологии генерации видео с помощью ИИ существуют значительные реальные сценарии ее применения и обратная связь с пользователями.

Регуляторные аспекты: В 2023 году Китай ввел Временные меры по регулированию услуг в области генеративного искусственного интеллекта, став одной из первых крупных экономик мира, создавших нормативную базу для генеративного ИИ. Это законодательство обязывает поставщиков услуг обеспечивать законность обучающих данных, маркировать сгенерированный контент и создавать механизмы рассмотрения жалоб пользователей. Для создателей это означает наличие относительно четких рекомендаций по соблюдению нормативных требований при использовании инструментов генерации видео на базе ИИ на внутренних платформах.

Данные говорят сами за себя.

По прогнозам, к 2026 году рынок генерации видео с помощью ИИ достигнет 1,8 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста (CAGR) превысит 45%. Однако один только размер рынка не дает полного представления о ситуации. Данные о внедрении показывают степень проникновения видео с ИИ в реальные рабочие процессы:

• 65% маркетинговых команд хотя бы раз использовали инструменты для создания видео с помощью ИИ, по сравнению с примерно 12% в начале 2024 года.
• 40% брендов, занимающихся прямой продажей потребителям через интернет, используют видео, созданные с помощью ИИ, в презентациях продуктов или рекламных материалах.
• Более 80% создателей контента в социальных сетях в возрасте до 30 лет пробовали использовать инструменты для создания видео с помощью ИИ.
• 25% создателей образовательного контента используют видео с помощью ИИ для учебных материалов, пояснительных видеороликов или курсов.

На китайском рынке эти цифры столь же впечатляющи. По оценкам отрасли, доля контента, созданного с помощью ИИ, на отечественных платформах коротких видеороликов быстро растет, особенно в видеороликах с демонстрацией продуктов на Douyin E-commerce, Kuaishou E-commerce и Xiaohongshu. Отечественные агентства многоканальных сетей (MCN) уже начали массово использовать инструменты ИИ для видео, чтобы повысить производительность контента.

Это не прогнозы, а фактические показатели использования. За менее чем два года эта технология прошла путь от использования первыми энтузиастами до профессионального мейнстрима.

---

Пять основных тенденций в области ИИ-видео на 2026 год

Пять основных тенденций определяют состояние технологии искусственного интеллекта в области видео в 2026 году. Каждая из них представляет собой скачок в возможностях, которые всего 18 месяцев назад существовали только в теории или вовсе не существовали. В совокупности они объясняют, почему 2026 год станет поворотным моментом, когда искусственный интеллект в области видео перейдет от «новаторского эксперимента» к «основному инструменту».

Тенденция № 1: скачок в разрешении и точности воспроизведения

Траектория развития разрешения в области генерации видео с помощью ИИ аналогична ранним этапам развития цифрового кино — только путь, который изначально занял более десяти лет, был сокращен до нескольких месяцев.

В начале 2024 года лучшие общедоступные генераторы видео на базе искусственного интеллекта производили видеоролики с разрешением всего 480p–720p. Изображения выглядели размытыми, детали были нечеткими, а видеоролики явно выглядели синтетическими. К концу 2024 года 1080p стало базовым стандартом для ведущих платформ, с заметно более четким изображением, более однородными текстурами и значительно улучшенной прорисовкой мелких элементов, таких как пряди волос, ткани и частицы окружающей среды. К началу 2026 года ведущие платформы перешли на родное разрешение 2K (2048x1080), а 4K активно разрабатывалось.

Однако разрешение — это лишь часть уравнения точности воспроизведения. Настоящий прорыв заключается в визуальной согласованности: способности ИИ поддерживать согласованность деталей между кадрами.

Временная согласованность — способность поддерживать стабильные текстуры, освещение и мелкие детали при движении камеры и исполнении объекта съемки — значительно улучшилась. В 2024 году видео, сгенерированное с помощью ИИ, часто демонстрировало «мерцание» или «искажение» от кадра к кадру, при этом текстуры поверхности менялись в середине кадра, а черты лица смещались. К 2026 году лучшие платформы смогли поддерживать визуальную стабильность, приближающуюся к традиционным стандартам кинематографии, в клипах продолжительностью менее 15 секунд.

Лидерство в разрешении и точности воспроизведения:

• Seedance 2.0 выводит изображение в native 2K (2048x1080), что является самым высоким native разрешением, доступным в настоящее время на коммерческих AI-видеоплатформах. Вывод изображения отличается надежной цветокоррекцией кинематографического уровня, стабильной динамикой освещения и четкой детализацией сложных текстур.
• Google Veo 3 достигает качества, близкого или эквивалентного 2K, благодаря своей запатентованной архитектуре диффузии, особенно превосходящей в физически основанном рендеринге.
• Sora 2 ограничивается разрешением 1080p, но демонстрирует выдающуюся визуальную согласованность и понимание сцены при этом разрешении.

Сохраняющиеся пробелы:

Вывод 4K еще не стал стандартом на любой из основных платформ. Чрезвычайно быстрое движение (боевые искусства, спорт, быстрые движения камеры) по-прежнему иногда приводит к появлению артефактов во всех инструментах. А «последние 10%» фотореалистичной точности — тонкие вариации рассеяния под поверхностью кожи, точное преломление света капельками, мельчайшие движения во время дыхания — по-прежнему немного выходят за рамки возможностей большинства генерируемого контента. Разрыв сокращается, но опытный глаз все еще может его обнаружить.

---

Тенденция 2: Мультимодальный ввод становится стандартной практикой

За последние два года наиболее значительным концептуальным сдвигом в области генерации видео с помощью ИИ стал переход от ввода только текста к мультимодальному вводу. Это представляет собой не просто функциональное обновление, а принципиально иной подход к творческому контролю.

В ранней текстовой парадигме генерации видео с помощью ИИ вы описывали желаемую сцену словами и затем надеялись, что модель правильно интерпретирует ваше намерение. «Женщина в красном платье, идущая по дождливым улицам Токио ночью» могла бы дать красивое изображение, но то, какая именно женщина, какое именно красное платье и какие именно улицы появились, полностью зависело от интерпретации ИИ. Вы оказывали влияние, но не имели контроля.

Мультимодальный ввод преобразует это уравнение. Когда вы можете загрузить эталонные изображения (указывающие внешний вид персонажей), эталонные видео (указывающие движение камеры), аудиодорожку (указывающую эмоциональную атмосферу) и добавить текст, описывающий детали сцены, вы переходите от роли предложителя к роли режиссера. ИИ становится соавтором, который понимает ваше конкретное творческое видение, а не черным ящиком, угадывающим неясные описания.

Почему мультимодальный ввод имеет решающее значение для профессиональных рабочих процессов:

• Согласованность бренда. Загрузите ресурсы вашего бренда, фотографии продуктов и стилевые образцы. Созданный с помощью ИИ контент будет соответствовать идентичности вашего бренда, а не быть общим приближением.
• Сохранение характера. Загрузите фотографии одного и того же персонажа, снятые под разными углами. ИИ сохранит эту конкретную идентичность во всех сценах. Больше не будет случаев, когда главный герой «меняет лицо» между кадрами.
• Управление движением. Загрузите эталонное видео, демонстрирующее желаемое движение камеры. ИИ точно воспроизводит эту траекторию, предоставляя вам контроль на уровне кинооператора без необходимости описывать сложные траектории съемки в тексте.
• Создание на основе аудио. Загрузите музыкальный трек и позвольте ИИ сгенерировать визуальные эффекты, соответствующие его ритму, темпу и эмоциональной дуге.

Seedance 2.0 стал пионером в области четырехмодального подхода, одновременно принимая входные данные в виде изображений, видео, аудио и текста, причем каждое поколение поддерживает до 12 справочных файлов. Другие платформы догоняют: Runway добавила возможности ссылки на изображения, Ke Ling поддерживает ссылки на движение, а Google Veo интегрируется с более широкой медиа-экосистемой. Однако полная четырехмодальная способность — объединение всех четырех модальностей в одном поколении — по-прежнему остается редкой возможностью.

Тенденция совершенно очевидна: ввод простого текста становится базовым уровнем, а мультимодальный ввод становится профессиональным стандартом. Платформы, не предоставляющие значимых возможностей управления ссылками, будут все чаще рассматриваться как функционально ограниченные.

---

Тренд третий: конвергенция аудиовизуальных средств

В течение первых восемнадцати месяцев революции в области видео с искусственным интеллектом видео, созданное с помощью ИИ, было беззвучным медиа. Все платформы производили только беззвучные видеоролики. Чтобы создать любой контент, пригодный для публикации — клип для социальных сетей, рекламу продукта, маркетинговое видео — необходимо было импортировать беззвучный видеоролик в другой инструмент для редактирования, найти подходящий аудиоматериал, а затем вручную синхронизировать звук с изображением.

Это не просто неудобство. Это создает препятствие в рабочем процессе, которое ограничивает практическое применение видео, созданного с помощью ИИ. Навыки редактирования видео, аудиотеки, инструменты синхронизации — эти дополнительные затраты, время и сложности ограничивают использование видео с ИИ профессионалами, вместо того чтобы служить более широкому сообществу создателей контента.

С конца 2025 по начало 2026 года аудиовизуальная конвергенция кардинально изменила ситуацию.

Возможности аудиовизуальной интеграции к 2026 году:

1. Автоматическое создание звуковых эффектов. ИИ анализирует визуальный контент видео и создает соответствующие звуковые эффекты — шаги по разным поверхностям, звуки дождя, ветра, шумы механизмов и фоновый шум окружающей среды. Персонажи, идущие по гравийной дорожке, производят звуки хруста гравия, а автомобили, проезжающие по городу, издают рев двигателей и шум шин. Это не общие повторяющиеся звуки, а контекстуально точные звуковые эффекты, адаптированные к конкретному визуальному контенту.

2. Создание фоновой музыки. Музыкальные композиции, созданные с помощью искусственного интеллекта, которые соответствуют эмоциональному настроению, визуальному ритму и стилистическому жанру вашего видео. Вы можете указать настроение (воодушевляющее, драматическое, задумчивое) и стиль (электронный, оркестровый, акустический), и созданная музыка будет естественно синхронизироваться с визуальным ритмом.

3. Многоязычная синхронизация губ. Для видеороликов с говорящими персонажами ИИ генерирует синхронизированные движения губ на нескольких языках. Seedance поддерживает восемь языков. Это означает, что одна и та же модель персонажа может говорить на китайском, английском, японском, корейском, испанском, французском, немецком и португальском языках с естественными движениями губ — возможность, для реализации которой два года назад потребовались бы дорогостоящие студии локализации.

4. Аудиовизуальная интеграция. Наиболее продвинутый подход заключается не просто в добавлении «голосового сопровождения» к видео, а в одновременном создании аудио и видео как единого целого — звук формирует визуальный ряд, а визуальный ряд формирует звук. Эффект от хлопка двери, а также соответствующий звук достигаются за один этап генерации.

Влияние на производственные процессы можно измерить количественно. Реклама в социальных сетях, которая ранее требовала создания (2 минуты) плюс редактирование и обработку звука (15-30 минут), теперь требует только создания (2-3 минуты). Для команд, которые производят десятки или даже сотни видеороликов еженедельно, сжатие каждого фрагмента контента с 20-30 минут до менее 5 минут означает значительное повышение эффективности.

Не все платформы достигли аудиовизуальной интеграции. К началу 2026 года Seedance 2.0 и Google Veo 3 лидируют в этой области, предлагая наиболее полные возможности аудиоинтеграции. Sora 2 по-прежнему генерирует видео без звука. Runway Gen-4 предлагает ограниченные аудиоинструменты через отдельный рабочий процесс. Keeling 3.0 обеспечивает базовую поддержку звуковых эффектов. Разрыв между платформами с встроенными аудиовозможностями и платформами без них становится наиболее важным фактором дифференциации на рынке.

---

Тенденция 4: Демократизация создания видео

До появления технологии генерации видео с помощью ИИ для создания видео профессионального качества требовались некоторые или все из следующих инвестиций: камерное оборудование (350–4000+ фунтов стерлингов), осветительное оборудование (140–1700+ фунтов стерлингов), оборудование для записи звука (70–850+ фунтов стерлингов), программное обеспечение для монтажа (бесплатное или до 420 фунтов стерлингов в год), навыки монтажа (месяцы или годы обучения) и время на производство (от нескольких часов до нескольких дней на каждую минуту готового видео). Общая стоимость профессионально снятого короткого видео варьировалась от 500 до более 5000 долларов.

К 2026 году любой человек, имеющий доступ к Интернету, сможет за пять минут создать профессиональное короткое видео стоимостью менее одного доллара. Не потребуется ни камера, ни освещение, ни программное обеспечение для монтажа — единственный необходимый навык — это умение описать, что вы хотите, или загрузить эталонное изображение.

Это не снижение предельных затрат. Это структурная инверсия экономики производства видео.

Данные о темпах внедрения рассказывают историю демократизации:

На китайском рынке демократизация приобретает все более выраженные черты. Douyin, Kuaishou, Bilibili, Xiaohongshu — сотни миллионов создателей контента и продавцов на этих платформах быстро осваивают инструменты искусственного интеллекта для создания видео. Обширная экосистема MCN (многоканальных сетей) и инфлюенсеров Китая начала интегрировать генерацию видео с помощью искусственного интеллекта в процессы производства контента. Если раньше инфлюенсеру Douyin, занимающемуся электронной коммерцией, требовалась съемочная группа из 3–5 человек для производства ежедневных видеороликов по продвижению продуктов, то теперь он может самостоятельно создавать большую часть контента для демонстрации товаров с помощью инструментов искусственного интеллекта. Малые и средние предприятия на Kuaishou особенно активно используют видео с искусственным интеллектом — его низкая стоимость и высокая производительность идеально соответствуют их потребностям.

Наиболее заметным событием стало появление совершенно новых архетипов создателей — ролей, которые просто не существовали до появления видео с искусственным интеллектом:

• Режиссер подсказок — создатель, специализирующийся на разработке точных, визуально выразительных текстовых и мультимодальных подсказок. Они понимают язык света и тени, кинематографическую терминологию и техники эмоциональной режиссуры, хотя их «камера» — это текстовое поле и набор справочных материалов.
• AI Cinematographer — Профессионалы, которые сочетают генерацию видео с помощью ИИ с традиционными навыками монтажа, используя ИИ в качестве движка для генерации контента и применяя кинематографическую эстетику к выбору кадров, хореографии, цветокоррекции и построению повествования.
• Одночеловечные студии — независимые создатели, производящие видеоконтент коммерческого уровня, для которого ранее требовались команды из 5-10 человек. ИИ занимается генерацией материала, а создатель контролирует творческое направление и качество.

Влияние на традиционное видеопроизводство заключается в его реорганизации, а не замене. Производственные компании, которые ранее брали 2000 долларов за создание 30-секундного видеоролика о продукте, не исчезли. Они просто перепозиционируются. Высококачественное производство — кинематографический контент, сложные многоперсонажные повествования, документальные фильмы о брендах, съемки, требующие реальных локаций и живых актеров — по-прежнему остается в руках людей. Изменились средний и нижний уровни рынка видеопроизводства: 70 % составляют простые демонстрации продуктов, контент для социальных сетей, рекламные варианты, пояснительные видео и стоковые видеоматериалы. ИИ почти полностью поглотил этот сегмент, в основном благодаря своим преимуществам в стоимости и скорости.

---

Тенденция 5: Последовательность персонажей и контроль над повествованием

Святой Грааль генерации видео с помощью ИИ всегда заключался в способности к повествованию: рассказывать связную историю через несколько сцен и кадров, сохраняя при этом последовательность персонажей. В 2024 году это по-прежнему остается в принципе невозможным. Каждое поколение представляет собой изолированное событие. Персонажи, сгенерированные в одном сегменте видео, не имеют никакого отношения к персонажам, сгенерированным в следующем сегменте с использованием идентичных описаний.

К 2026 году согласованность персонажей и контроль над повествованием продвинулись от «невозможного» до «в принципе пригодного для использования, но с ограничениями».

Что можно достичь в настоящее время:

• Сохранение персонажа в течение одной сессии. Большинство платформ надежно сохраняют идентичность персонажа на протяжении всей сессии генерации. Постоянные черты лица, одежда и пропорции тела сохраняются в клипах продолжительностью 10-15 секунд.
• **Фиксация персонажа на основе эталона. ** Платформы, такие как Seedance, которые принимают эталонные изображения, могут сохранять идентичность персонажа в независимых сессиях генерации. Загрузите 5-9 фотографий персонажа, и ИИ сохранит эту конкретную идентичность в новых клипах, сгенерированных через несколько часов или даже дней.
• **Визуальная непрерывность между сценами. ** Рабочие процессы на основе эталонных изображений обеспечивают согласованность тона, условий освещения и деталей окружающей среды в последовательных клипах.
• Базовое создание сторибордов. Функция «Сториборд» в Sora и аналогичные инструменты планирования нескольких кадров на других платформах позволяют создателям заранее определять ключевые кадры и переходы между сценами до начала генерации.

Все еще не совсем правильно:

• Рассказы продолжительностью более 1-2 минут. Создание связного пятиминутного рассказа — с сохранением последовательности персонажей, развития сюжета и визуальной непрерывности в более чем двадцати отдельных сегментах — остается чрезвычайно сложной задачей. Накопительное визуальное смещение во время нескольких циклов генерации приводит к заметным несоответствиям.
• Сложные взаимодействия между несколькими персонажами. Два человека, появляющиеся в одной сцене, не представляют никакой проблемы. Взаимодействие двух персонажей — рукопожатие, танец, передача предметов — удается примерно в 70 % случаев. Надежность динамических взаимодействий с участием трех и более персонажей — групповые разговоры, хореографические танцы, коллективные движения — резко падает. ИИ испытывает огромные трудности с пространственными отношениями между несколькими персонажами, что иногда приводит к слиянию конечностей, несоответствию идентичности или физически неправдоподобным позам.
• **Тонкие эмоциональные арки. ** Видео с ИИ может передавать общие эмоции (радость, печаль, гнев) через мимику и язык тела. Однако тонкие эмоциональные изменения — моменты колебания уверенности персонажа, напряжение между двумя людьми, которые делают вид, что все в порядке — остаются недоступными для современных технологий.
• **Непрерывность после смены костюмов и реквизита. ** Когда персонажи меняют наряды между сценами, сохранение идентичности лица при обновлении одежды оказывается ненадежным. ИИ иногда вызывает смещение лица во время смены гардероба.

Траектория развития обнадеживает. Последовательность персонажей, которая была недостижима всего полтора года назад, теперь стала возможной для коммерческого короткометражного видеоконтента. Для маркетинговых видеороликов, сериалов в социальных сетях, демонстраций продуктов и образовательного контента с повторяющимися персонажами текущее состояние достигло стандартов, готовых к производству. Однако для короткометражных фильмов, расширенного повествовательного контента и сложных драматических сюжетов по-прежнему существуют значительные ограничения.

---

Конкурентная среда: кто будет лидировать в гонке к 2026 году?

Рынок генерации видео с помощью ИИ в настоящее время стратифицирован на три отдельных уровня. Понимание этой ситуации имеет решающее значение для выбора правильных инструментов и для понимания направления развития технологии.

Первый уровень: полнофункциональные платформы

Эти платформы конкурируют по широте своих возможностей, стремясь стать вашим основным инструментом искусственного интеллекта для большинства сценариев использования.

Seedance 2.0 (ByteDance, Seed Research Team) — самая функциональная платформа на начало 2026 года. Четырехмодальный ввод (изображения, видео, аудио, текст, поддержка до 12 справочных файлов), native разрешение 2K, встроенная генерация аудио (звуковые эффекты, музыка, синхронизация губ на 8 языках), надежная согласованность персонажей благодаря справочным изображениям, высококонкурентные цены (включая бесплатный лимит). Основное преимущество Seedance заключается в создании полноценного, готового к публикации контента (видео + аудио). Платформа отлично подходит для производства коммерческого контента, творческой работы в соответствии с брендом и любого рабочего процесса, связанного с существующими визуальными ресурсами. Особое преимущество для китайских пользователей: разработанная ByteDance, отечественные пользователи могут получить к ней прямой доступ без VPN или специальных сетевых настроек. Основное ограничение: максимальная продолжительность 15 секунд.

Sora 2 (OpenAI) — самая мощная платформа для генерации видео из текста. Глубокая экспертиза OpenAI в области понимания языка обеспечивает исключительные возможности интерпретации команд. Сложные, многозначные текстовые описания понимаются и отображаются в Sora более точно, чем у любого конкурента. Sora 2 поддерживает видео продолжительностью до 20 секунд, имеет редактор сцен для планирования многокадровых нарративов и легко интегрируется с экосистемой ChatGPT. Узнаваемость бренда не имеет себе равных — «Sora» — это название, которое большинство людей ассоциируют с генерацией видео с помощью ИИ. Основные ограничения: ввод только текста (без изображений или аудио), отсутствие встроенной генерации аудио и минимальная ежемесячная подписка от 20 долларов. Примечание для китайских пользователей: Sora недоступна на территории материкового Китая и требует подключения к зарубежной сети, а также платной подписки на ChatGPT.

Google Veo 3 (Google DeepMind) — самый быстрорастущий новичок на рынке. Veo 3 использует вычислительные ресурсы Google и результаты его исследований в области генерации видео. Он может похвастаться надежной физической симуляцией, встроенной аудиовизуальной интеграцией (одновременная генерация аудио и видео в качестве интегрированного вывода) и глубокой интеграцией с Google Cloud, YouTube и более широкой экосистемой Google. Veo особенно хорошо подходит для сценариев, требующих реалистичных физических взаимодействий — динамики жидкостей, эффектов частиц и физики твердых тел. Основные ограничения: привязка к экосистеме сервисов Google, а также, как новая платформа, ограниченная обратная связь от сообщества и малое количество примеров использования в производстве. Пользователи из материкового Китая также нуждаются в специальной сетевой среде для доступа к ней.

Второй уровень: специализированные игроки

Эти платформы не стремятся к всеобъемлющему охвату первого уровня, а вместо этого конкурируют по конкретным сильным сторонам.

Keling 3.0 (Kuaishou) — король продолжительности. Отличительная особенность Keling заключается в длительности видео: непрерывное создание видео продолжительностью до 2 минут, что значительно превосходит возможности любых конкурентов. Для создателей, которым требуются длительные видеоролики — демонстрации в режиме реального времени, презентации продуктов, повествовательный контент, фрагменты музыкальных клипов — Keling является единственным вариантом, позволяющим избежать длительного монтажа. Качество коротких видеороликов не уступает ведущим платформам. Агрессивная ценовая стратегия обеспечивает отличное соотношение цены и качества. Особенно популярен в Китае и на азиатских рынках. Пользователи из Китая могут получить к нему прямой доступ.

Runway Gen-4 (Runway) — выбор профессиональных монтажеров. Runway по-прежнему занимает прочное место в профессиональных рабочих процессах постпродакшна. Gen-4 включает в себя Motion Brush (управление движением на основе рисования), Director Mode (оркестровка кадров и сцен) и глубокую интеграцию с профессиональными инструментами редактирования. Для творцов, уже работающих в Premiere Pro, After Effects или DaVinci Resolve, Runway интегрируется в существующие рабочие процессы более естественно, чем любой другой конкурент. Он больше ориентирован на то, чтобы быть мощным компонентом в профессиональных конвейерах, а не автономным инструментом генерации.

Pika 2.0 (Pika Labs) — самый доступный вариант для начинающих. Основанная исследователями из Стэнфорда, Pika ставит удобство использования выше функциональности. Pika 2.0 предлагает самый низкий входной барьер на рынке, интуитивно понятный интерфейс и характерный визуальный стиль Pikaffects, а также цены, адаптированные для индивидуальных создателей контента. Если вы никогда раньше не пользовались инструментами искусственного интеллекта для работы с видео, Pika — самая простая платформа для начала. Менее подходит для крупномасштабного профессионального производства.

Третий уровень: решения с открытым исходным кодом и самохостинговые решения

Эти варианты предназначены для технических команд, исследователей и организаций с особыми требованиями к соответствию стандартам или затратам. Стоит отметить, что Китай внес наиболее значительный вклад в развитие технологии открытого исходного кода для искусственного интеллекта в области видео.

Wan Tongyi Wanshang (Alibaba) — ведущая модель генерации видео с открытым исходным кодом к началу 2026 года. Wan полностью саморазвертываемая, что позволяет организациям запускать ее на своей собственной инфраструктуре без затрат на каждое поколение, без ограничений по использованию и с полной конфиденциальностью данных. Качество изображения приближается, но еще не достигает уровня коммерческих платформ первого уровня. Развертывание требует значительных технических знаний и ресурсов GPU. Подходит для предприятий со строгими требованиями к хранению данных, исследовательских групп и разработчиков, создающих настраиваемые конвейеры генерации видео. Как открытый исходный код Alibaba, Wan обладает неотъемлемыми преимуществами в понимании и поддержке сценариев на китайском языке.

CogVideoX Qingying (Университет Цинхуа / Zhipu AI) — модель исследовательского уровня, расширяющая границы понимания и генерации видео. Более подходит в качестве основы для индивидуальных исследований и разработок, чем в качестве готового производственного инструмента. Имеет большое значение для академического сообщества и команд, занимающихся созданием видео-систем искусственного интеллекта нового поколения.

HunyuanVideo (Tencent) — открытый конкурент, поддерживаемый Tencent, предлагающий отличную поддержку китайского языка. По сравнению с Wan, он предоставляет другой архитектурный подход и распределение данных для обучения. Для команд, ищущих открытые решения для генерации видео, он представляет собой ценный дополнительный вариант.

Какие инструменты можно использовать непосредственно в материковом Китае?

Для пользователей в материковом Китае это очень актуальный вопрос. Ниже приведен обзор доступности на различных платформах:

| Платформа | Доступна напрямую в материковом Китае | Примечания | |------|--------------- -|------| | Seedance 2.0 | Да | Разработано ByteDance, доступно во всем мире | | Keling 3.0 | Да | Разработано Kuaishou, отечественная платформа | | Tongyi Wanshang | Да | Разработана Alibaba, отечественная платформа | | Hunyuan Video | Да | Разработана Tencent, отечественная платформа | | Qingying CogVideo | Да | Разработана Zhipu AI, отечественная платформа | | Sora 2 | Нет | Требуется зарубежная сеть + подписка на ChatGPT | | Google Veo 3 | Нет | Требуется зарубежная сеть + аккаунт Google | | Runway Gen-4 | Нет | Требуется зарубежная сеть | | Pika 2.0 | Нет | Требуется зарубежная сеть |

Эта реальность способствовала формированию особой ситуации в выборе инструментов среди пользователей из материкового Китая: ведущие отечественные продукты (Seedance, KeLing, Tongyi Wanshang) вполне способны конкурировать на равных с зарубежными аналогами аналогичного уровня по функциональности и качеству, при этом не создавая никаких барьеров для доступа.

Сравнительная таблица платформ

| Платформа | Максимальное разрешение | Максимальная продолжительность | Модальность ввода | Нативный звук | Бесплатное использование | Наилучшее применение | |------|----------|---------|---------|---------|-------- -|-----------| | Seedance 2.0 | 2K (2048x1080) | 15 секунд | Изображение + видео + аудио + текст | Да (звуковые эффекты, музыка, синхронизация губ) | Да | Мультимодальное творческое производство | | Sora 2 | 1080p | 20 секунд | Только текст | Нет | Нет (от 20 долларов в месяц) | Текстовое творческое воображение | | Google Veo 3 | Приблизительно 2K | 15 секунд | Текст + изображения | Да (Native Fusion) | Ограниченно | Физическая симуляция, экосистема Google | | Keling 3.0 | 1080p | 120 секунд | Изображение + видео + текст | Базовые звуковые эффекты | Да | Длинный контент | | Runway Gen-4 | 1080p | 15 секунд | Изображение + текст + кисть движения | Ограниченно | Только пробная версия | Профессиональная постобработка | | Pika 2.0 | 1080p | 10 секунд | Текст + изображение | Нет | Да | Начинающие, быстрые эффекты | | Wan (открытый исходный код) | 1080p | 15 секунд | Текст + изображение | Нет | Бесплатно (Самостоятельное хостинг) | Самостоятельное хостинг, без ограничений по использованию | | Snail AI (MiniMax) | 1080p | 10 секунд | Текст + изображение | Нет | Да (щедрый лимит) | Бесплатное пакетное создание |

Для более подробного сравнения каждой платформы и примеров результатов работы, пожалуйста, прочтите нашу статью Полное сравнение лучших генераторов видео на базе искусственного интеллекта на 2026 год.

---

Что может и чего не может сделать ИИ-видео: честная оценка

Обсуждения, касающиеся генерации видео с помощью ИИ, колеблются между некритичным восхвалением и поспешным отвержением. Ни одна из этих позиций не идет на пользу создателям. Ниже приводится честная и всесторонняя оценка того, в чем эта технология действительно преуспевает, в чем она все еще уступает и что эти ограничения означают для практического применения.

Лучшие создатели видео с использованием искусственного интеллекта 2026 года

Короткий контент продолжительностью менее 30 секунд: исключительное качество изображения. Для клипов в социальных сетях, рекламных концепций, демонстрации продуктов и промо-контента продолжительностью от 5 до 15 секунд генерация видео с помощью ИИ достигла стандартов, готовых к производству. Визуальная точность настолько высока, что большинство зрителей не могут отличить контент, сгенерированный ИИ, от традиционно снятого видео в течение этого времени. Это представляет собой оптимальный вариант, при котором видео с помощью ИИ в настоящее время обеспечивает максимальную ценность.

Видео с одним объектом и одной сценой: надежное. Человек, перемещающийся по одной локации. Продукт, вращающийся на подставке. Пейзаж с атмосферными эффектами. Сцены с основным объектом в единой среде могут быть сгенерированы с высокой степенью согласованности и качества. Чем проще композиция сцены, тем надежнее результат.

Стилизованный и художественный контент: часто захватывающий дух. При переходе от фотореалистичной визуализации к художественной интерпретации генерация видео с помощью ИИ действительно превосходит другие технологии. Стили масляной живописи, эстетика аниме, эстетика фильмов нуар, сюрреалистические композиции и абстрактные визуальные эффекты — в этих жанрах творческие интерпретации ИИ повышают ценность, а не конкурируют с реальностью.

Витрины продуктов и рекламные креативы: коммерчески жизнеспособны. Видеоролики о товарах для электронной коммерции, варианты рекламы для A/B-тестирования и рекламный контент, созданный на основе фотографий товаров, продемонстрировали свою коммерческую жизнеспособность. Многочисленные исследования и A/B-тесты показывают, что видеоролики о товарах, созданные с помощью ИИ, достигают показателей конверсии в пределах 5% от традиционно производимых версий. Для многих брендов стократное сокращение затрат вполне оправдывает любые незначительные различия в качестве.

Быстрое прототипирование и творческие эксперименты: революционные возможности. Даже если в конечном итоге вы планируете снимать традиционные видеоматериалы, видео с искусственным интеллектом оказывается неоценимым инструментом для предварительного просмотра концепций. Создайте десять вариантов концепции за двадцать минут, вместо того чтобы тратить день на создание эскизов и неделю на производство материала для тестирования одной идеи. Режиссеры, креативные директора и бренд-менеджеры используют видео с искусственным интеллектом для представления концепций и презентаций клиентам, прежде чем приступать к полномасштабному производству.

Масштабируемый контент для социальных сетей: высокая эффективность. Для создателей контента и брендов, которым требуется ежедневно публиковать несколько видеороликов на различных платформах, генерация видео с помощью ИИ позволяет достичь уровня производительности, физически недостижимого с помощью традиционных методов производства. Один создатель контента может производить 50–100 готовых коротких видеороликов в день — объем, для которого в противном случае потребовалась бы специальная команда из 5–10 человек.

ИИ-видео остается сложной задачей в 2026 году

Нарративы длительностью более 1 минуты: начинает нарушаться связность. Чем длиннее желаемый результат, тем более заметными становятся ухудшение качества изображения и несоответствия в нарративе. 10-секундные сегменты почти всегда отличаются превосходным качеством. 30-секундные сегменты, как правило, удовлетворительны. При длительности 60 секунд в непрерывных повествованиях начинают появляться «швы» — незначительные визуальные несоответствия, небольшие отклонения персонажей и случайные нарушения законов физики. При длительности более 2 минут для поддержания стабильного качества требуется тщательная ручная обработка, многократные попытки генерации и скрупулезное соединение сегментов.

Сложные взаимодействия между несколькими людьми: непредсказуемые. Два человека в одной сцене не представляют никакой проблемы. Когда два персонажа взаимодействуют — пожимают руки, танцуют, передают предметы — успех достигается примерно в 70 % случаев. Динамические взаимодействия с участием трех и более человек являются переломным моментом, когда генерация становится ненадежной. ИИ испытывает значительные трудности с пространственными отношениями между несколькими персонажами, иногда объединяя конечности, не совпадая идентичности или создавая физически неправдоподобные позы во время взаимодействий на близком расстоянии.

Руки и пальцы: улучшение, но все еще нестабильно. «Проблемы с руками ИИ» значительно улучшились по сравнению с 2024 годом, но по-прежнему остаются наиболее часто встречающимися артефактами. Статичные руки или руки в простых позах, как правило, не вызывают проблем. Руки, выполняющие определенные действия — печатание, игра на музыкальных инструментах, удержание мелких предметов, жестикуляция — по-прежнему иногда демонстрируют лишние пальцы, сросшиеся пальцы или анатомически неверные суставы. Частота ошибок для рук снизилась с примерно 40 % до 10–15 %, но все еще остается заметной.

Рендеринг текста в видео: ненадежный. Если в желаемом результате требуется читаемый текст — будь то надписи на фоне, этикетки продуктов или текст на экране — ожидайте несоответствий. ИИ-генераторы видео испытывают трудности с последовательной визуализацией текста. Буквы могут выглядеть искаженными, текст становится трудночитаемым, а текст, который выглядит правильно в одном кадре, может быть искажен в следующем. Для любого контента, требующего четкого и читаемого текста в кадре, добавьте наложения текста во время постпродакшна.

Физическая согласованность: случайные нарушения. Несмотря на значительные улучшения в физической симуляции, каждая платформа время от времени генерирует контент, который нарушает основные законы физики. Объекты, которые должны падать, иногда парят в воздухе. Отражения, которые должны соответствовать источникам света, иногда не соответствуют им. Хотя поведение жидкости значительно улучшилось, оно иногда нарушает законы гидродинамики. Эти нарушения редки в простых сценах, но становятся более частыми по мере увеличения сложности сцены.

Точное соблюдение бренд-гайдлайнов: приблизительное, а не точное. ИИ-видео может передать общее визуальное восприятие бренда. Оно не может точно соответствовать цветовым кодам Pantone, точной типографике, конкретным правилам размещения логотипа или подробным требованиям бренд-гайдлайнов — его надежность остается недостаточной. Справочные изображения могут приблизить вас к цели. «Приблизительное» часто достаточно для контента в социальных сетях, но не подходит для аудита соответствия бренду в компаниях из списка Fortune 500.

Проблема «долины странности»

Могут ли люди отличить видео, созданные с помощью ИИ, от реальных съемок?

Честный ответ: в случае коротких роликов большинство зрителей не могут отличить их от оригинальных. В слепых тестах видеоролики длительностью менее 10 секунд, созданные с помощью ИИ на ведущих платформах, были идентифицированы как созданные с помощью ИИ только 30–40 % зрителей, что едва ли лучше, чем случайное угадывание. Уровень распознавания еще ниже для стилизованного или художественного контента, поскольку зрители не ожидают фотореалистичного качества в таких материалах.

Для более длинных клипов (более 30 секунд) уровень распознавания повышается до 50–60 %, поскольку кумулятивный эффект мелких артефактов становится более заметным. Уровень распознавания еще больше повышается для клипов, в которых показаны длительные взаимодействия людей, крупные планы движений рук или разборчивый текст.

Технология обнаружения видео с помощью ИИ также развивается параллельно. Решения для водяных знаков (как видимых, так и невидимых) проходят стандартизацию. Такие системы, как SynthID от Google, встраивают обнаруживаемые подписи в контент, сгенерированный ИИ. Академические исследования продолжают разрабатывать модели классификаторов, способные с все большей точностью отличать видео с ИИ от обычных видеозаписей.

Для создателей контента рекомендации носят прагматический характер: используйте видео с искусственным интеллектом там, где он превосходит другие технологии, и сохраняйте прозрачность там, где требуется раскрытие информации. Контент в социальных сетях, рекламные концепции, видеоролики о продуктах и коммерческие материалы представляют собой законные случаи использования, когда происхождение искусственного интеллекта не имеет значения или легко определимо. Контент, представленный в виде документальных фильмов, новостных репортажей или личных свидетельств, несет на себе особые этические обязательства. Мы рассмотрим их более подробно в разделе об этике ниже.

---

Заменит ли искусственный интеллект видеоредакторов?

Это вопрос, который задает себе каждый профессионал в индустрии видео, и ответ на него однозначен: нет. Искусственный интеллект не заменит видеоредакторов, режиссеров или кинематографистов. Он переопределяет суть их работы.

В чем ИИ превосходит человека:

• Создание оригинального контента. Превратите текстовые описания или эталонные изображения в 10-секундные клипы за 2 минуты, вместо того чтобы тратить целый день на съемку и монтаж.
• Масштабируемое создание ресурсов. Создайте 100 вариантов рекламы за один день, вместо того чтобы тратить на это целую неделю.
• **Быстрая итерация. ** Протестируйте 20 творческих направлений с практически нулевыми маржинальными затратами.
• Устранение пробелов в контенте. Создавайте видеоматериалы, переходы и атмосферные кадры, которые были бы непомерно дорогими или логистически невозможными для съемки.

Что люди делают лучше, чем ИИ:

• Нарративное суждение. Решение о том, какую историю рассказать, какую эмоциональную дугу построить, какие культурные отсылки использовать. ИИ генерирует контент, а люди наполняют его смыслом.
• Эмоциональный интеллект. Понимание того, что почувствует аудитория при просмотре сцены. Создание основы для максимально эффективного раскрытия информации. Умение понять, когда молчание говорит громче, чем звук. Это человеческие способности, которые невозможно воспроизвести с помощью подсказок.
• Интуиция бренда. Понимание не только того, «как выглядит» бренд, но и того, «каким он ощущается». Различие между «соответствующим бренду» и «технически правильным, но бездушным» требует понимания истории бренда, психологии аудитории и культурного позиционирования — качеств, присущих человеческому суждению.
• **Кураторство качества. ИИ генерирует, люди курируют. Из десяти результатов опытный редактор знает, какой из них несет правильную энергию, какой требует доработки, а какой следует отбросить — и почему. Этот кураторский взгляд — то, что отличает контент от ремесла.

Новый рабочий процесс — это не искусственный интеллект или люди, а искусственный интеллект плюс люди.

ИИ генерирует необработанные видеоматериалы. Люди обеспечивают творческое руководство, оценку качества, структуру повествования и эмоциональный интеллект. Роль редактора эволюционирует от «оператора программного обеспечения для редактирования» до «креативного директора, который использует ИИ в качестве генеративного двигателя, при этом применяя человеческое суждение к выбору видеоматериалов, их последовательности и тонкой настройке».

Исторические аналогии оказываются весьма поучительными. Adobe Photoshop не вытеснил фотографов. Он преобразовал их роль из «специалистов по съемке изображений» в «создателей визуального контента, использующих как съемку, так и цифровые инструменты». Сегодня лучшие фотографы широко используют Photoshop. К 2028 году самые опытные создатели видео будут регулярно использовать инструменты, созданные с помощью искусственного интеллекта. В то время как инструменты развиваются, творческое суждение остается твердо в сфере компетенции человека.

Совет для профессионалов в области видео: подходите к инструментам искусственного интеллекта как к средствам, расширяющим ваши творческие возможности, а не как к угрозе. Поймите принципы промпт-инжиниринга, стратегии мультимодального ввода и способы интеграции контента, сгенерированного ИИ, в существующие производственные процессы. Видеопрофессионалы, которые будут процветать в 2027 году и далее, — это те, кто сочетает традиционное мастерство с уверенным использованием инструментов, сгенерированных ИИ. Те, кто полностью игнорирует инструменты ИИ, постепенно утратят свою конкурентоспособность — не потому, что ИИ превосходит их, а потому, что конкуренты, использующие ИИ, будут быстрее, продуктивнее и рентабельнее.

---

Этика, авторское право и ответственное использование

Быстрое развитие технологий генерации видео с помощью искусственного интеллекта опередило возможности существующих правовых и этических рамок. Это создает реальные сложности для создателей контента, платформ и общества в целом. Игнорирование этих проблем никому не приносит пользы. Ниже приводится честная оценка текущей этической ситуации.

Право собственности на видео, созданные с помощью искусственного интеллекта

Кому принадлежат авторские права на видео, созданные с помощью искусственного интеллекта? Юридический ответ на этот вопрос зависит от юрисдикции и все еще активно обсуждается.

В Соединенных Штатах Бюро по авторскому праву последовательно придерживается позиции, что контент, созданный с помощью ИИ, не содержащий значимого творческого вклада человека, не может претендовать на защиту авторским правом. Однако контент, созданный с существенным творческим вкладом человека, например, выбор исходных материалов, тщательная проработка подсказок, отбор результатов нескольких поколений, редактирование и синтез конечного произведения, с большей вероятностью может претендовать на защиту авторским правом. Степень участия человека имеет решающее значение, и в настоящее время четкой границы между ними не существует.

В рамках Европейского союза законопроект об ИИ устанавливает требования прозрачности в отношении контента, созданного с помощью ИИ, хотя он не затрагивает непосредственно вопросы владения. В настоящее время государства-члены разрабатывают свои собственные подходы к решению вопросов авторского права в области ИИ.

В Китае: Решения Пекинского интернет-суда от 2024 года содержат важные рекомендации по вопросам авторского права на контент, созданный с помощью искусственного интеллекта. Суд постановил, что когда пользователи вкладывают значительные интеллектуальные усилия (включая быстрое проектирование, настройку параметров и курирование результатов), сгенерированный контент может представлять собой произведение, защищенное законом об авторском праве. Хотя этот прецедент не устанавливает окончательную правовую базу, он дает создателям ориентировочные рекомендации: чем больше творческого вклада вы вносите в процесс создания с помощью ИИ, тем сильнее становится ваша основа для отстаивания авторских прав.

Практические советы для создателей контента: Относитесь к контенту, созданному с помощью ИИ, как к любому другому творческому произведению. Если вы вкладываете значимые творческие усилия (тщательно продуманные инструкции, отобранные справочные материалы, выбор из нескольких вариантов, постпродакшн), у вас есть обоснованные права на авторство. Если вы просто вводите запрос «Помогите мне сделать классное видео» и сразу публикуете первый результат, ваши права на авторство будут значительно слабее.

Этика обучения данных

Каждая модель искусственного интеллекта обучается на больших наборах данных видео и изображений. Этичность этих обучающих данных вызывает серьезные споры.

Проблемы отрасли: Многие модели обучаются на контенте, скопированном из Интернета, включая материалы, защищенные авторским правом, без явного согласия или компенсации со стороны оригинальных авторов. Фотографы, кинематографисты и художники вносят свой вклад в развитие возможностей этих моделей, не получая за это никакого вознаграждения.

Ответы варьируются в зависимости от платформы. Некоторые платформы (особенно проекты с открытым исходным кодом) используют общедоступные наборы данных с различными условиями лицензирования. Некоторые коммерческие платформы заявляют, что используют лицензионные или внутренне произведенные обучающие данные. OpenAI, Google и ByteDance столкнулись с юридическими проблемами, связанными с происхождением их обучающих данных. На сегодняшний день ни одна из основных платформ не решила эти проблемы полностью.

Ответственные создатели могут: Использовать инструменты искусственного интеллекта для создания видео, признавая при этом, что вопросы этики в отношении обучающих данных остаются нерешенными. Поддерживать усилия отрасли по созданию справедливых моделей вознаграждения для поставщиков обучающих данных. Отдавать предпочтение платформам, которые обеспечивают прозрачность в своих практиках работы с данными.

Риски, связанные с дипфейками, и меры защиты платформ

Те же технологии, которые позволяют создавать креативные видео, могут быть также использованы для создания дипфейков, дезинформации и мошеннического контента без согласия. Все крупные платформы внедрили меры защиты:

• Модерация контента. Автоматизированные системы отмечают и блокируют контент, связанный с несанкционированным использованием образов реальных людей, несоответствующие материалы, изображающие идентифицируемых лиц, а также запрашиваемые данные, которые могут ввести в заблуждение.
• Водяные знаки. Большинство платформ вставляют невидимые или видимые водяные знаки в сгенерированный контент. Такие системы, как SynthID от Google и метаданные теги от OpenAI, позволяют идентифицировать видео, сгенерированные с помощью ИИ.
• Политика использования. Все крупные платформы запрещают использование своих инструментов для несанкционированного подражания, дезинформации во время выборов, мошенничества и домогательств.
• Ограничение скорости и мониторинг. Ненормальные модели использования, указывающие на потенциальное злоупотребление, запускают автоматическую проверку и возможные действия в отношении учетной записи.

Китай создал одну из самых комплексных в мире нормативных баз в этой области. Положения об управлении глубоким синтезом в интернет-информационных услугах, введенные в действие в 2023 году, являются первым законодательным актом, специально направленным на технологию глубокого синтеза. Они требуют:

• Все материалы, созданные с помощью технологии deepfake, должны быть четко маркированы, чтобы общественность могла идентифицировать материалы, сгенерированные с помощью искусственного интеллекта.
• Поставщики услуг должны создать систему регистрации алгоритмов, раскрывая алгоритмические механизмы регулирующим органам.
• Технология глубокого синтеза не должна использоваться для генерации ложной информации, касающейся национальной безопасности или общественных интересов.
• В случаях, когда речь идет о генерации биометрической информации, такой как черты лица или голосовые данные, необходимо получить отдельное согласие субъекта.

Кроме того, в «Меры по идентификации синтетического контента, созданного с помощью ИИ», принятые в 2024 году, были более подробно изложены конкретные требования к маркировке контента, созданного с помощью ИИ. Основные отечественные платформы (TikTok, Kuaishou, Bilibili и т. д.) активно внедряют эти требования, добавляя соответствующие подсказки к видеоконтенту, созданному с помощью ИИ.

Эти меры безопасности не являются абсолютно надежными. Решительные злоумышленники могут обойти их, особенно при использовании моделей с открытым исходным кодом, не имеющих встроенных ограничений. Однако подход отрасли к безопасности значительно созрел по сравнению с нерегулируемым состоянием генерации изображений с помощью ИИ в его ранние дни. Регуляторная практика Китая также служит эталонной моделью для мирового сообщества, устанавливая пороги соответствия и одновременно способствуя технологическому прогрессу.

Принцип ответственного использования

Мы выступаем за пять принципов ответственного использования видео с искусственным интеллектом:

1. Раскрывайте информацию, когда это необходимо. Вам не нужно помечать каждый пост в социальных сетях как «созданный с помощью ИИ» (хотя некоторые платформы требуют этого, как и законодательство Китая). Однако, когда контент представлен в виде документального фильма, свидетельства или новостей, вы должны раскрыть его происхождение от ИИ.
2. **Не вводите в заблуждение. ** Использование видео, созданного с помощью ИИ, для творческого самовыражения, маркетинга, развлечения и коммерческого контента является законным. Использование его для имитации реальных людей, фабрикации событий или создания ложных доказательств — нет.
3. Уважайте согласие. Не используйте ИИ для создания видео, в которых можно распознать реальных людей, без их явного разрешения.
4. **Признавайте ограничения. ** Четко понимайте, на что способно видео с ИИ, а на что нет. Не описывайте контент, сгенерированный ИИ, как обладающий способностями, которых у него нет.
5. Будьте в курсе событий. Правовая и этическая ситуация быстро меняется. Законы об авторском праве, требования к раскрытию информации и политика платформ будут продолжать меняться. Следите за последними изменениями в вашей юрисдикции.

---

Что нас ждет впереди: вторая половина 2026 года и далее

С 2023 года прогнозирование траектории развития технологий искусственного интеллекта даже на ближайшие двенадцать месяцев стало сложной задачей для всех аналитиков и комментаторов. Тем не менее, можно выделить пять направлений развития, которые достаточно четко прослеживаются и позволяют делать уверенные прогнозы. Это не просто догадки — они представляют собой продолжение работ, уже ведущихся в крупных лабораториях, с ранними прототипами или уже опубликованными научными статьями.

Прогноз первый: генерация видео в реальном времени с помощью искусственного интеллекта

В настоящее время генерация видео с помощью ИИ работает как система пакетной обработки. Вы отправляете запрос, ждете 1–3 минуты и получаете готовое видео. Следующим шагом станет генерация в реальном времени — интерактивное создание видео в формате диалога, при котором вы можете видеть, как результат принимает форму по мере вашего описания, и в реальном времени направлять его развитие на протяжении всего процесса генерации.

Ранние прототипы уже существуют. В ходе нескольких исследовательских демонстраций было продемонстрировано создание видео с частотой кадров, приближающейся к интерактивной, хотя и с пониженным качеством изображения. Создание высококачественного видео в реальном времени требует значительных вычислительных ресурсов, однако прогресс в области аппаратного обеспечения, в частности, оптимизированные для вывода графические процессоры и специальные ускорители искусственного интеллекта, сокращают этот разрыв.

На китайском рынке развитие отечественных графических процессоров открыло новые возможности для вывода в реальном времени. Постоянное повышение вычислительной мощности отечественных чипов искусственного интеллекта, таких как Ascend от Huawei и Cambricon, проложило путь для реализации возможностей местных видеоплатформ искусственного интеллекта в режиме реального времени. Это говорит о том, что китайские видеоплатформы искусственного интеллекта могут выработать особую технологическую траекторию в области генерации в реальном времени, основанную на отечественной вычислительной инфраструктуре.

Предполагаемый график: Первая коммерческая версия с генерацией в реальном времени (720p с пониженной визуальной точностью и ограниченной сложностью сцен) ожидается к концу 2026 года. Генерация в реальном времени с разрешением 1080p планируется к середине 2027 года. Это преобразует видео на базе ИИ из рабочего процесса «генерировать и ждать» в интерактивный творческий опыт, приближающийся к 3D-движкам в реальном времени.

Прогноз № 2: Прорыв в области долгосрочной нарративной когерентности

Текущий 15-секундный лимит, определяющий большинство видеовыходов ИИ, будет превышен. Возможность Keyling 3.0 генерировать двухминутные последовательности сигнализирует об этом раннем развитии. К концу 2026 года, по прогнозам, несколько платформ будут предлагать пятиминутное и более непрерывное, нарративно связное видеогенерацию.

Техническая сложность заключается не только в продолжительности, но и в поддержании визуальной согласованности, идентичности персонажей, логики повествования и физической связности на протяжении сотен сгенерированных кадров. Существующие авторегрессионные и диффузионные архитектуры со временем накапливают ошибки. Для решения проблем долгосрочной согласованности специально разрабатываются новые архитектурные подходы — иерархическое генерирование, явные графы сцен и модели с учетом повествования.

Прогнозируемый график: К началу 2027 года по крайней мере одна крупная платформа будет обеспечивать 5-минутную непрерывную генерацию. К концу 2027 года ожидается генерация продолжительностью более 10 минут. Для создания полнометражного контента кинематографического качества, сгенерированного с помощью ИИ, потребуется дальнейшая разработка — достижение профессиональных стандартов прогнозируется на 2029 год или позднее.

Предсказание третье: генерация нативных 3D-сцен

Современные генераторы видео на базе искусственного интеллекта создают 2D-материалы. Хотя камеры могут двигаться, базовое представление состоит из последовательности плоских кадров. Следующим шагом станет 3D-генерация восприятия — модели, создающие объемные сцены, в которых можно отображать виды под любым углом, свободно менять освещение сцен и извлекать 3D-ресурсы.

Исследования в области нейронных полей излучения (NeRF), гауссового сплиттинга и связанных с ними методов 3D-представления сходятся с моделями генерации видео. Несколько лабораторий продемонстрировали генерацию 3D-сцен из текста, создавая исследуемые, перерисовываемые среды, а не плоское видео.

Прогнозируемый график: Первые коммерчески доступные продукты для преобразования текста в 3D-сцены, как ожидается, появятся к концу 2026 года (с ограниченным качеством). Интеграция 3D-генерации восприятия с основными видеоплатформами запланирована на середину 2027 года. Это станет революционным событием для игр, виртуального производства, архитектурной визуализации и контента смешанной реальности.

Прогноз четвертый: персонализированная модель бренда

Сегодня все пользователи видеоплатформ с искусственным интеллектом используют одну и ту же базовую модель. Ваши результаты имеют одинаковые стилистические тенденции и возможности, как и у всех остальных. Следующим шагом в развитии станут точно настроенные персонализированные модели — индивидуальные модели, которые изучают специфический визуальный язык вашего бренда.

Представьте себе следующее: загрузите 100 существующих видеороликов вашего бренда и получите индивидуальную модель, которая автоматически понимает тон вашего бренда, стиль типографики, предпочтительные движения камеры и визуальную идентичность. Каждый результат этой персонализированной модели будет естественным образом соответствовать духу вашего бренда, без необходимости сложных подсказок или обширных справочных материалов.

Прогнозируемый график: Ожидается, что основные платформы начнут предлагать первые коммерческие услуги по настройке бренда к концу 2026 года. Широкое распространение ожидается к середине 2027 года. Цены, вероятно, будут высокими, что является признаком значительной экономической эффективности одной модели для корпоративных клиентов.

Пятое предсказание: полная локализация

Слияние технологий генерации видео с помощью ИИ, синтеза голоса с помощью ИИ, перевода с помощью ИИ и синхронизации губ с помощью ИИ открывает возможности для комплексного конвейера локализации: создайте видео на одном языке, и автоматически сгенерируйте локализованные версии на более чем 20 языках, включая переведенные голоса за кадром, синхронизацию губ и визуальные элементы, адаптированные к культурным особенностям.

Отдельные компоненты этого конвейера уже существуют независимо друг от друга. Seedance 2.0 обеспечивает синхронизацию губ для восьми языков. Инструмент синтеза речи на основе искусственного интеллекта может генерировать естественно звучащую речь на десятках языков. Качество машинного перевода продолжает улучшаться. Интеграция этих возможностей в единый рабочий процесс остается нерешенной задачей.

Значение для китайского рынка: Китайские предприятия испытывают значительный спрос на глобальную экспансию. От трансграничной электронной коммерции до игр, от коротких видеороликов до брендового маркетинга — комплексная система локализации с помощью ИИ значительно снизит барьеры для выхода китайского контента на мировой рынок. И наоборот, зарубежный контент, поступающий на китайский рынок, также станет более доступным. Учитывая глобальную экспансию китайских суперприложений (Douyin/TikTok, WeChat, Alipay), интеграция возможностей локализации видео с помощью ИИ является естественным следующим шагом.

Предполагаемый график: Первые комплексные конвейеры локализации (однократное создание контента и его автоматическая локализация на более чем 10 языков) появятся, как ожидается, к середине 2026 года. Это будет одно из самых рентабельных приложений искусственного интеллекта для глобальных брендов и создателей контента с международной аудиторией.

---

Часто задаваемые вопросы

Какой видеогенератор на базе искусственного интеллекта будет лучшим в 2026 году?

Не существует единой платформы, которая была бы «лучшей» для всех случаев использования. Seedance 2.0 является наиболее универсальным вариантом, предлагая четырехмодальный ввод, native разрешение 2K, интегрированный звук и конкурентоспособную цену, что делает его самым сильным универсальным выбором для большинства создателей контента, доступным непосредственно для домашних пользователей. Sora 2 превосходит другие платформы в генерации текста в видео, идеально подходит для пользователей, уже находящихся в экосистеме ChatGPT (хотя для использования в стране требуются специальные сетевые среды). Google Veo 3 демонстрирует превосходство в физических симуляциях и аудиовизуальной интеграции. Keling 3.0 лучше всего подходит для контента длительной продолжительности и доступен напрямую в Китае. Runway Gen-4 превосходно подходит для профессиональных рабочих процессов постпродакшна. Выбирайте в зависимости от основного сценария использования, бюджета и существующего рабочего процесса. Для подробного сравнения см. нашу статью 2026 Best AI Video Generators Comprehensive Comparison.

Насколько улучшилось качество видео с помощью ИИ с 2024 года по настоящее время?

Прогресс идет поколениями. В начале 2024 года разрешение видео, созданного с помощью ИИ, варьировалось от 480p до 720p, что приводило к появлению заметных артефактов, несогласованности текстур и явному синтетическому качеству. К началу 2026 года ведущие платформы генерировали видео с разрешением 2K, отличающееся освещением кинематографического качества, согласованной временной непрерывностью и реалистичной физикой движения. Разрешение увеличилось примерно в три раза. Визуальная непрерывность — способность сохранять согласованность деталей между кадрами — продемонстрировала еще большее улучшение. Короткие клипы продолжительностью менее 15 секунд с лучших платформ 2026 года часто были неотличимы от традиционно снятых кадров для неподготовленных зрителей.

Можно ли обнаружить видео, созданные с помощью ИИ?

Зависит от содержания и метода обнаружения. В случае клипов продолжительностью менее 10 секунд большинство зрителей не могут отличить видео, сгенерированное ИИ, от реального — показатели распознавания в слепых тестах колеблются в пределах 30–40 %, что едва превышает случайные догадки. Показатели распознавания для более длинных клипов увеличиваются по мере того, как кумулятивные артефакты становятся более заметными. Технические методы обнаружения (считывание водяных знаков, анализ артефактов, классификационные модели) оказываются более надежными. Большинство основных платформ встраивают невидимые водяные знаки (такие как SynthID от Google), что позволяет осуществлять программное обнаружение. В Китае Правила управления глубокой синтезом обязывают маркировать контент, сгенерированный ИИ, что означает, что материалы, произведенные на соответствующих платформах, теоретически должны иметь соответствующие маркеры.

Заменят ли генераторы видео на базе искусственного интеллекта видеоредакторов?

Нет. ИИ изменил роль видеоредакторов, но не устранил ее. ИИ превосходен в генерации контента, создании ресурсов, быстрой итерации и масштабировании. Люди по-прежнему незаменимы в оценке повествования, эмоциональном интеллекте, интуиции в отношении бренда и отборе качества. Наиболее эффективный рабочий процесс в 2026 году будет сочетать контент, сгенерированный ИИ, с творческим контролем со стороны человека. Видеопрофессионалы, которые научатся интегрировать инструменты ИИ в свою практику, станут более эффективными и конкурентоспособными. Те, кто полностью игнорирует ИИ, постепенно утратят свою конкурентоспособность на рынке — не потому, что ИИ превосходит их в монтаже, а потому, что конкуренты, использующие ИИ, будут работать быстрее, производить больше и работать с меньшими затратами. Исторический параллель — Photoshop: он не заменил фотографов, а переопределил их работу.

Законно ли использовать видео, созданные с помощью ИИ, в коммерческих целях?

В большинстве юрисдикций — да, но с некоторыми оговорками. Видео, созданное с помощью ИИ, может использоваться в коммерческих целях — в рекламе, контенте о продуктах, социальных сетях, маркетинге — при условии соблюдения условий предоставления услуг платформы, на которой оно было создано. Все крупные коммерческие платформы (Seedance, Sora, Runway, Pika, Keling) предоставляют пользователям коммерческие права на созданный контент. Вопрос об авторских правах на контент, созданный с помощью ИИ, по-прежнему решается судами и законодательными органами по всему миру. Контент, созданный с существенным вкладом человеческого творчества, имеет более сильные права собственности. В Китае соответствующая правовая практика быстро развивается — прецеденты, установленные Пекинским интернет-судом, дают позитивные рекомендации по защите авторских прав на произведения, созданные с помощью ИИ. Крайне важно ознакомиться с конкретными условиями использования выбранной вами платформы и обратиться за юридической консультацией в случае коммерческого использования с высокими ставками.

Какой инструмент для обработки видео с помощью искусственного интеллекта обеспечивает наилучшее качество изображения?

Seedance 2.0 в настоящее время производит изображения с максимальным разрешением — 2K (2048x1080) — с надежной цветокоррекцией кинематографического качества и сложными текстурами. Google Veo 3 достигает сопоставимой визуальной точности, особенно превосходящей в физически основанном рендеринге. Sora 2 генерирует превосходное качество изображения в 1080p с превосходным пониманием текстовых подсказок. Качество изображения многомерно — важны разрешение, когерентность, реалистичность движения, освещение, точность цветопередачи и частота артефактов. Ни одна платформа не лидирует по всем параметрам. По наивысшему разрешению и полному выводу (видео + аудио) Seedance 2.0 в настоящее время является лидером. Другие платформы могут демонстрировать лучшие результаты в определенных сценариях, таких как сложные физические взаимодействия или исключительно длительные периоды времени.

Будут ли в 2026 году бесплатные генераторы видео на базе искусственного интеллекта?

Да. Seedance 2.0 предлагает новым пользователям бесплатный кредит без привязки к кредитной карте, что позволяет создавать изображения в полном качестве, включая разрешение 2K и аудио. Pika 2.0 предлагает бесплатный тариф с ежедневными ограничениями на создание изображений. MiniMax AI предоставляет относительно щедрый бесплатный кредит. KeLing 3.0 предоставляет ограниченные бесплатные кредиты. Wan (Tongyi Wanshang) является полностью открытым исходным кодом и бесплатным для самостоятельного хостинга (требует мощных ресурсов GPU). Sora не имеет бесплатного тарифа — требует подписки ChatGPT Plus (минимум 20 долларов в месяц). Для пользователей в материковом Китае лучшим бесплатным вариантом, несомненно, является Seedance (предлагающий высочайшее качество и прямой доступ), за которым следуют KeLing и Tongyi Wanshang. Для технически подкованных пользователей, которые ищут неограниченное бесплатное генерирование, самохостинг Wan является оптимальным выбором с открытым исходным кодом.

Каковы основные ограничения генерации видео с помощью ИИ в 2026 году?

Пять основных ограничений определяют текущие границы технологии искусственного интеллекта в области видео. Во-первых, длительная непрерывность: поддержание повествовательной целостности, идентичности персонажей и визуальной достоверности в течение более 1-2 минут остается чрезвычайно сложной задачей. Во-вторых, сложные взаимодействия между несколькими персонажами: сцены с участием трех или более персонажей, динамично взаимодействующих между собой, часто приводят к появлению артефактов и пространственных ошибок. В-третьих, рендеринг рук и пальцев: несмотря на значительное улучшение с 2024 года, это остается наиболее распространенным артефактом, появляющимся примерно в 10-15% результатов. В-четвертых, текст в видео: разборчивый текст в кадрах (знаки, надписи, экраны) отображается несогласованно и часто оказывается трудноразборчивым. В-пятых, точный контроль бренда: видео с ИИ может передать общий эстетический стиль бренда, но не может надежно соответствовать точным спецификациям цветовой палитры, типографике или подробным рекомендациям по бренду. Эти ограничения реальны и должны влиять на то, как вы используете эту технологию, но они не умаляют огромную ценность видео с ИИ в рамках его проверенных возможностей.

---

Вывод: год, когда видео с искусственным интеллектом стало массовым явлением

Два года назад генерация видео с помощью ИИ еще была новинкой, ограниченной научно-исследовательской средой. Год назад это был интригующий эксперимент. Сегодня это основной инструмент производства, который ежедневно используют миллионы творцов, маркетологов, педагогов и предприятий.

Технология уже преодолела так называемый практический порог — видео с искусственным интеллектом больше не является просто впечатляющей демонстрацией, а стало действительно полезным инструментом. Оно экономит реальное время. Оно снижает реальные затраты. Оно делает возможными рабочие процессы, которые раньше были невозможны. Когда 65 % маркетинговых команд и 40 % брендов электронной коммерции уже внедрили эту технологию, она перешла из разряда «передовых» в разряд «основных возможностей».

Пять основных тенденций, которые мы проанализировали — скачок в разрешении и точности, стандартизация мультимодального ввода, слияние аудио и видео, демократизация творчества и прогресс в управлении повествованием — не являются конечной точкой. Они формируют основу для следующей волны возможностей: генерация в реальном времени, сверхдлинная продолжительность, 3D-сцены, персонализированные модели брендов и автоматическая локализация.

Конкурентная среда сейчас более здоровой, чем когда-либо. Полнофункциональные платформы, такие как Seedance, Sora и Veo, расширяют границы качества. Специализированные игроки, такие как Runway, Keling и Pika, обслуживают конкретные рабочие процессы. Альтернативы с открытым исходным кодом, включая Wan (Tongyi Wanshang) и HunyuanVideo (Hunyuan Video), гарантируют, что доступность технологий остается свободной от коммерческого контроля. Китайские силы играют ключевую роль в этой ситуации — будь то коммерческие продукты или модели с открытым исходным кодом, китайские команды занимают лидирующие позиции во всем мире. Это разнообразие выгодно для создателей контента, поскольку позволяет им выбирать наиболее подходящий инструмент для каждой конкретной задачи, а не быть привязанными к одной экосистеме.

Что это значит для вас: если вы создаете видеоконтент в любом качестве — будь то для маркетинга, социальных сетей, электронной коммерции, образования, развлечений или личного самовыражения — генерация видео с помощью ИИ больше не является опциональной технологией. Вам не нужно использовать ее в каждом сценарии. Однако вы должны понимать ее возможности, в чем она превосходит другие технологии и как интегрировать ее в свой рабочий процесс. Создатели и организации, которые освоят эту технологию, получат структурное преимущество в скорости, экономической эффективности и творческом результате.

Состояние ИИ-видео в 2026 году можно охарактеризовать следующим образом: его качество достаточное для практического применения, его недостатки достаточные для продолжения совершенствования, а его значение такое, что его больше нельзя игнорировать.

Оцените передовые технологии — попробуйте Seedance 2.0 бесплатно -->

Посмотреть полное сравнение всех инструментов -->

---

Дополнительная информация: Лучшие генераторы видео на базе ИИ на 2026 год | Что такое Seedance | Seedance vs Sora | Seedance vs Kling | Seedance vs Pika | Руководство по ИИ для преобразования изображений в видео | Применение ИИ-видео в электронной коммерции*