Tổng quan về ngành sản xuất video AI năm 2026: Xu hướng công nghệ, bối cảnh cạnh tranh và triển vọng tương lai

Tóm tắt

Ba từ khóa định nghĩa tình hình ngành công nghiệp tạo video AI vào năm 2026:

1. Chất lượng hình ảnh đã vượt qua ngưỡng chuyên nghiệp. Độ phân giải 2K gốc, tích hợp âm thanh và hình ảnh, đầu vào đa chế độ — video do AI tạo ra không còn là món đồ chơi mới lạ, mà là nội dung chuyên nghiệp được sản xuất và sử dụng hàng ngày trong quy trình làm việc thương mại.
2. **Cấu trúc cạnh tranh đang dần trưởng thành. ** Hơn mười nền tảng chính thức đang cạnh tranh ở các cấp độ khác nhau: từ các công cụ thương mại đầy đủ chức năng (Seedance, Sora, Veo) đến các công cụ chuyên dụng (Runway, Ke Ling, Pika), đến các giải pháp thay thế mã nguồn mở (Wan Tongyi Wanxiang, CogVideoX, HunyuanVideo). Chọn đúng công cụ quan trọng hơn bao giờ hết. Điều đáng chú ý là Trung Quốc không chỉ là thị trường tiêu thụ video AI khổng lồ, mà còn là một trong những lực lượng nghiên cứu và phát triển công nghệ quan trọng nhất trên thế giới — ByteDance, Kuaishou, Alibaba, Tencent và Zhipu AI đều đã ra mắt các sản phẩm tạo video của riêng mình.
3. **Vấn đề khó nhất vẫn chưa được giải quyết. ** Tính nhất quán của câu chuyện dài, tương tác phức tạp giữa nhiều người, kiểm soát thương hiệu chính xác - những thách thức cốt lõi này vẫn đang gây khó khăn cho mọi nền tảng. Hiểu những gì AI video "không thể làm" cũng quan trọng như hiểu những gì nó "có thể làm".

Tiếp tục đọc phân tích đầy đủ: dòng thời gian, xu hướng, cấu trúc cạnh tranh, đánh giá trung thực về khả năng và hạn chế, quy định đạo đức, và năm dự đoán chính cho tương lai.

---

Cách mạng video AI: Toàn cảnh năm 2026

Hai năm trước, việc tạo video bằng trí tuệ nhân tạo (AI) vẫn chỉ là một demo trong phòng thí nghiệm. Ngày nay, nó đã trở thành một thị trường có giá trị 18 tỷ USD, với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm vượt quá 45%. Tốc độ thay đổi này chưa từng có tiền lệ trong lịch sử công nghệ sáng tạo – ngay cả cuộc cách mạng nhiếp ảnh kỹ thuật số trong thập niên 2000 cũng không nhanh đến vậy.

Để hiểu được chúng ta đang ở đâu, trước tiên cần phải hiểu chúng ta đã đi đến ngày hôm nay như thế nào.

Dòng thời gian: Từ trình diễn nghiên cứu đến công cụ sản xuất

Đầu năm 2024: Tiếng súng khởi động vang lên. OpenAI ra mắt Sora vào tháng 2 năm 2024, và một số video demo ấn tượng đã ngay lập tức làm bùng nổ cả ngành công nghiệp sáng tạo. Tuy nhiên, Sora lúc đó chỉ là bản xem trước — không có quyền truy cập công khai, không có API, và không ai ngoài OpenAI có thể sử dụng. Bản demo đã chứng minh tính khả thi của ý tưởng, trong khi thời gian chờ đợi đã chứng minh tính xác thực của nhu cầu.

Giữa năm 2024: Sản phẩm đầu tiên ra mắt. Trong khi cả thế giới đang chờ đợi Sora, các nền tảng khác đã nhanh chóng tung ra sản phẩm của mình. Kuaishou ra mắt Kling vào tháng 6 năm 2024, trở thành trình tạo video AI công khai đầu tiên có chất lượng hình ảnh thực tế. Cùng tháng đó, Luma AI phát hành Dream Machine. Không lâu sau đó, Zhipu AI ra mắt CogVideo, cung cấp thêm một lựa chọn cho việc tạo video AI trong nước. Đột nhiên, bất kỳ ai cũng có thể tạo video AI. Chất lượng hình ảnh vẫn còn thô sơ — 720p, 4-6 giây, nhiễu thường xuyên — nhưng rào cản đã bị phá vỡ. Mọi người bắt đầu sáng tạo.

Cuối năm 2024: Sora ra mắt, cạnh tranh trở nên gay gắt. Sora cuối cùng cũng được phát hành cho công chúng vào tháng 12 năm 2024, đi kèm với gói đăng ký ChatGPT Plus. Pika ra mắt phiên bản 1.5, mang đến hiệu ứng đặc trưng Pikaffects. Runway tiếp tục cập nhật Gen-3 Alpha. Độ phân giải được chuẩn hóa thành 1080p trên các nền tảng hàng đầu, thời lượng được mở rộng lên 10-15 giây. Từ giữa đến cuối năm 2024, chất lượng hình ảnh có bước nhảy vọt đáng kể — những hình ảnh gần giống như trước đây trông mờ nhạt, giờ đây bắt đầu có chất lượng như hình ảnh thực tế.

Đầu năm 2025: Chuyển đổi đa phương thức. Seedance 1.0 ra mắt, giới thiệu video sinh ra từ hình ảnh và đầu vào đa phương thức như những khái niệm cốt lõi, thay vì là những tính năng bổ sung sau này. Runway phát hành Gen-3 Alpha Turbo, cải thiện đáng kể tốc độ tạo ra. Ngành công nghiệp bắt đầu phân chia thành hai phe: nền tảng văn bản thuần túy (Sora, Pika giai đoạn đầu) và nền tảng đa phương thức (Seedance, Ke Ling), trong đó nền tảng thứ hai chấp nhận cả hình ảnh, video tham khảo và nhập văn bản. Cùng thời gian đó, Alibaba Tongyi Wanxiang và Tencent Hun Yuan Video cũng lần lượt ra mắt chức năng tạo video.

Giữa năm 2025: Tăng cường và phân khúc. Keli 2.0 ra mắt, hỗ trợ tạo video dài tới 60 giây. Pika 2.0 tập trung mạnh vào tính dễ sử dụng và hiệu ứng đặc biệt độc đáo. Seedance 1.0 Pro đẩy mạnh giới hạn chất lượng hình ảnh. Các nền tảng bắt đầu phân biệt mình trong các lĩnh vực thế mạnh riêng, thay vì chỉ đơn thuần sao chép danh sách tính năng của nhau. Thị trường bắt đầu phân khúc.

**Cuối năm 2025: Đỉnh cao của sự tích hợp âm thanh và video. ** Google gia nhập thị trường với Veo 2, mang đến khả năng mô phỏng vật lý mạnh mẽ và tích hợp hệ sinh thái Google Cloud. Runway ra mắt Gen-4, được trang bị các công cụ chỉnh sửa chuyên nghiệp. Sự thay đổi lớn nhất nằm ở âm thanh: các nền tảng bắt đầu tạo ra không chỉ video, mà là trải nghiệm âm thanh và hình ảnh hoàn chỉnh — hiệu ứng âm thanh phù hợp với hành động, nhạc nền đồng bộ với cảm xúc, đồng bộ hóa khẩu hình đa ngôn ngữ. Video không còn là âm thanh câm.

Đầu năm 2026: Tình trạng hiện tại. Seedance 2.0 được phát hành, mang đến bốn chế độ nhập liệu (hình ảnh, video, âm thanh, văn bản), độ phân giải 2K gốc và tính năng tạo âm thanh tích hợp. Sora 2 cải thiện thời lượng và khả năng hiểu văn bản. Google phát hành Veo 3, thực hiện tích hợp âm thanh và video gốc. Keeling 3.0 đẩy thời lượng lên 2 phút. Alibaba mở mã nguồn Wan (Tongyi Wanshang), cung cấp mô hình cơ bản cấp nghiên cứu cho cộng đồng. Tencent mở mã nguồn HunyuanVideo (Hunyuan Video), cung cấp các lựa chọn kiến trúc khác nhau. Công nghệ chính thức chuyển từ "trình diễn ấn tượng" sang "công cụ sản xuất hàng ngày".

Trung Quốc: Vai trò kép của video AI trên toàn cầu

Trong bức tranh toàn cầu về sản xuất video bằng trí tuệ nhân tạo (AI), Trung Quốc đóng vai trò kép độc đáo: vừa là một trong những lực lượng nghiên cứu và phát triển công nghệ quan trọng nhất, vừa là thị trường ứng dụng lớn nhất.

Về năng lực nghiên cứu và phát triển:

• ByteDance (Seedance): Nhờ năng lực nghiên cứu của đội ngũ Seed, Seedance 2.0 đang dẫn đầu thế giới về nhập liệu đa phương thức và tích hợp âm thanh-hình ảnh.
• Kuaishou (Keling Kling): Keling là trình tạo video AI đầu tiên trên thế giới mở cửa cho công chúng, tiếp tục dẫn đầu trong việc tạo ra các video dài.
• Alibaba (Wan): Không chỉ ra mắt sản phẩm thương mại, Wan còn mở mã nguồn hoàn toàn, trở thành một trong những mô hình tạo video mã nguồn mở quan trọng nhất vào đầu năm 2026.
• Tencent (HunyuanVideo): Mở mã nguồn mô hình HunyuanVideo, cung cấp một lộ trình công nghệ khác cho cộng đồng.
• Zhipu AI (CogVideo): Ra mắt dòng sản phẩm CogVideoX, tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu học thuật về hiểu và tạo video.

Thị trường: Trung Quốc sở hữu lượng người dùng video ngắn lớn nhất thế giới — tổng số người dùng hoạt động hàng tháng của Douyin và Kuaishou vượt quá 1 tỷ. Điều này có nghĩa là công nghệ tạo video AI ngay từ đầu đã có quy mô ứng dụng rộng lớn và vòng phản hồi từ người dùng.

Về mặt quản lý: Trung Quốc đã ban hành "Quy định tạm thời về quản lý dịch vụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh" vào năm 2023, trở thành một trong những nền kinh tế lớn đầu tiên trên thế giới thiết lập khung pháp lý cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Quy định này yêu cầu các nhà cung cấp dịch vụ đảm bảo tính hợp pháp của dữ liệu đào tạo, gắn nhãn cho nội dung tạo sinh và thiết lập cơ chế xử lý khiếu nại của người dùng. Đối với các nhà sáng tạo, điều này có nghĩa là khi sử dụng công cụ tạo video bằng trí tuệ nhân tạo trên các nền tảng trong nước, họ có hướng dẫn tuân thủ tương đối rõ ràng.

Dữ liệu nói lên tất cả

Thị trường sản xuất video AI dự kiến sẽ đạt 18 tỷ USD vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) vượt quá 45%. Tuy nhiên, quy mô thị trường không thể phản ánh toàn bộ bức tranh. Dữ liệu về tỷ lệ áp dụng cho thấy mức độ thâm nhập của video AI vào quy trình làm việc thực tế:

• 65% đội ngũ tiếp thị đã sử dụng công cụ tạo video AI ít nhất một lần, trong khi tỷ lệ này chỉ khoảng 12% vào đầu năm 2024.
• 40% thương hiệu thương mại điện tử DTC sử dụng video do AI tạo ra trong việc trưng bày sản phẩm hoặc tài liệu quảng cáo.
• Hơn 80% các nhà sáng tạo nội dung trên mạng xã hội dưới 30 tuổi đã thử sử dụng công cụ video AI.
• 25% các nhà sáng tạo nội dung giáo dục sử dụng video AI cho tài liệu giảng dạy, video giải thích hoặc nội dung khóa học.

Trên thị trường Trung Quốc, những dữ liệu này cũng rất đáng chú ý. Theo ước tính của ngành, tỷ lệ nội dung được tạo ra với sự hỗ trợ của AI trên các nền tảng video ngắn trong nước đang tăng nhanh, đặc biệt là trong lĩnh vực video giới thiệu sản phẩm trên Douyin E-commerce, Kuaishou E-commerce và Xiaohongshu. Các tổ chức MCN trong nước đã bắt đầu sử dụng hàng loạt các công cụ video AI để nâng cao năng suất nội dung.

Đây không phải là dự đoán, mà là tỷ lệ sử dụng thực tế. Công nghệ này đã chuyển từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu sang trở thành xu hướng chính trong ngành chuyên môn trong vòng chưa đầy hai năm.

---

Năm xu hướng cốt lõi của video AI vào năm 2026

Năm xu hướng chính định hình hiện trạng công nghệ video AI vào năm 2026. Mỗi xu hướng đều đại diện cho một bước nhảy vọt về khả năng mà 18 tháng trước chỉ tồn tại trên lý thuyết hoặc hoàn toàn không tồn tại. Chúng cùng nhau giải thích tại sao năm 2026 là năm chuyển đổi quan trọng, khi video AI chuyển từ "thí nghiệm thú vị" thành "công cụ cốt lõi".

Xu hướng 1: Độ phân giải và độ trung thực vượt trội

Quá trình phát triển độ phân giải của video AI có thể so sánh với giai đoạn đầu của điện ảnh kỹ thuật số — chỉ có điều, con đường vốn mất hơn mười năm để đi qua đã được rút ngắn xuống còn vài tháng.

Đầu năm 2024, chất lượng hình ảnh tốt nhất mà các trình tạo video AI công khai có thể sản xuất chỉ đạt 480p đến 720p. Hình ảnh mờ nhạt, chi tiết không rõ nét, và rõ ràng là được tổng hợp. Đến cuối năm 2024, 1080p trở thành tiêu chuẩn của các nền tảng hàng đầu, độ sắc nét của hình ảnh được cải thiện rõ rệt, kết cấu đồng nhất hơn, khả năng xử lý các yếu tố tinh tế như sợi tóc, vải, hạt môi trường, v.v. được tăng cường đáng kể. Đầu năm 2026, các nền tảng hàng đầu đã tiến tới độ phân giải 2K gốc (2048x1080), 4K đang được phát triển tích cực.

Tuy nhiên, độ phân giải chỉ là một phần của độ trung thực. Bước đột phá thực sự nằm ở tính nhất quán về mặt thị giác: khả năng của AI trong việc duy trì tính nhất quán về chi tiết giữa các khung hình.

Độ nhất quán về thời gian — khả năng duy trì sự ổn định về kết cấu, ánh sáng và chi tiết tinh tế trong quá trình di chuyển máy quay và biểu diễn của chủ thể — đã được cải thiện đáng kể. Năm 2024, video AI thường xuyên "nhấp nháy" hoặc "biến dạng" giữa các khung hình, kết cấu bề mặt thay đổi giữa các cảnh quay, các đặc điểm khuôn mặt bị lệch. Đến năm 2026, các nền tảng tốt nhất đã có thể duy trì độ ổn định hình ảnh gần với tiêu chuẩn quay phim truyền thống trong các đoạn video dài dưới 15 giây.

Dẫn đầu về độ phân giải và độ trung thực:

• Seedance 2.0 có độ phân giải gốc 2K (2048x1080), là độ phân giải gốc cao nhất hiện nay trong các nền tảng video AI thương mại. Đầu ra có màu sắc cấp rạp chiếu phim mạnh mẽ, ánh sáng và bóng tối nhất quán, cùng với chi tiết sắc nét và kết cấu tinh tế.
• Google Veo 3 đạt chất lượng hình ảnh gần hoặc tương đương 2K thông qua kiến trúc khuếch tán độc quyền, đặc biệt nổi bật trong lĩnh vực kết xuất dựa trên vật lý.
• Sora 2 có giới hạn tối đa là 1080p, nhưng đạt được tính nhất quán hình ảnh và khả năng hiểu cảnh tuyệt vời ở độ phân giải này.

Khoảng cách vẫn còn tồn tại:

Đầu ra 4K vẫn chưa trở thành tiêu chuẩn trên bất kỳ nền tảng chính thống nào. Các chuyển động cực nhanh (võ thuật, thể thao, chuyển động máy quay nhanh) vẫn thỉnh thoảng tạo ra hiện tượng giả trên tất cả các công cụ. Và "10% cuối cùng" của độ chân thực như ảnh thật — những thay đổi tinh tế trong sự tán xạ dưới bề mặt da, cách chính xác mà giọt nước phản xạ ánh sáng, những chuyển động nhỏ khi thở — vẫn nằm ngoài khả năng của hầu hết nội dung được tạo ra. Khoảng cách đang thu hẹp, nhưng những con mắt được đào tạo vẫn có thể nhận ra.

---

Xu hướng thứ hai: Đầu vào đa phương thức trở thành tiêu chuẩn

Trong hai năm qua, sự thay đổi khái niệm quan trọng nhất trong lĩnh vực tạo video bằng AI là sự chuyển đổi từ nhập liệu văn bản thuần túy sang nhập liệu đa phương thức. Đây không chỉ là một nâng cấp chức năng, mà còn đại diện cho một cách kiểm soát sáng tạo hoàn toàn khác biệt.

Trong mô hình văn bản thuần túy của video AI giai đoạn đầu, bạn mô tả bằng văn bản hình ảnh mong muốn, sau đó hy vọng mô hình hiểu đúng ý định của bạn. "Một phụ nữ mặc váy đỏ đi bộ trên đường phố Tokyo vào đêm mưa" có thể tạo ra hình ảnh đẹp, nhưng cụ thể là phụ nữ nào, váy đỏ nào, con đường nào, hoàn toàn phụ thuộc vào cách hiểu của AI. Bạn có ảnh hưởng, nhưng không có quyền kiểm soát.

Đầu vào đa phương thức đã thay đổi phương trình này. Khi bạn có thể tải lên hình ảnh tham khảo (để chỉ định ngoại hình nhân vật), video tham khảo (để chỉ định chuyển động máy quay), một đoạn âm thanh (để chỉ định không khí cảm xúc), cùng với văn bản mô tả chi tiết cảnh quay, bạn đã chuyển từ vai trò người đề xuất sang vai trò đạo diễn. AI trở thành một cộng sự hiểu rõ tầm nhìn sáng tạo cụ thể của bạn, thay vì một "hộp đen" đoán mò dựa trên mô tả mơ hồ.

Tại sao đầu vào đa phương thức lại quan trọng đối với quy trình làm việc chuyên nghiệp:

• Tính nhất quán của thương hiệu. Tải lên tài liệu thương hiệu, ảnh sản phẩm và tham chiếu phong cách của bạn. Nội dung do AI tạo ra trông giống như thương hiệu của bạn, chứ không phải là một sản phẩm tương tự chung chung.
• Tính liên tục của nhân vật. Tải lên nhiều ảnh từ các góc độ khác nhau của cùng một nhân vật. AI duy trì danh tính cụ thể này trong mỗi cảnh. Không còn vấn đề nhân vật chính "đổi mặt" giữa các cảnh quay khác nhau.
• Kiểm soát chuyển động. Tải lên một đoạn video tham khảo thể hiện chuyển động của máy quay mục tiêu. AI sẽ sao chép chính xác quỹ đạo chuyển động đó, cung cấp cho bạn khả năng kiểm soát ở cấp độ nhiếp ảnh gia mà không cần mô tả bằng văn bản các đường đi phức tạp của ống kính.
• Sáng tạo dựa trên âm thanh. Tải lên một bản nhạc để AI tạo ra hình ảnh phù hợp với nhịp điệu, tiết tấu và cảm xúc của bản nhạc.

Seedance 2.0 đã tiên phong trong việc áp dụng giải pháp bốn mô hình — chấp nhận đồng thời đầu vào hình ảnh, video, âm thanh và văn bản, hỗ trợ tối đa 12 tệp tham chiếu cho mỗi lần tạo. Các nền tảng khác đang bắt kịp: Runway đã thêm chức năng tham chiếu hình ảnh, Ke Ling hỗ trợ tham chiếu chuyển động, Google Veo tích hợp với hệ sinh thái truyền thông rộng lớn hơn của mình. Tuy nhiên, bốn chế độ hoàn chỉnh — kết hợp cả bốn chế độ trong một lần tạo — vẫn là một khả năng hiếm có.

Xu hướng rất rõ ràng: nhập liệu văn bản thuần túy đang trở thành trải nghiệm cơ bản, trong khi nhập liệu đa phương thức đang trở thành tiêu chuẩn chuyên nghiệp. Các nền tảng không cung cấp khả năng kiểm soát tham chiếu có ý nghĩa sẽ ngày càng bị coi là có chức năng hạn chế.

---

Xu hướng thứ ba: Sự kết hợp giữa âm thanh và hình ảnh

Trong 18 tháng đầu tiên của cuộc cách mạng video AI, video do AI tạo ra là một phương tiện không có âm thanh. Tất cả các nền tảng chỉ tạo ra hình ảnh không có âm thanh. Để tạo ra bất kỳ nội dung nào có thể đăng tải — một video ngắn trên mạng xã hội, một quảng cáo sản phẩm, một video tiếp thị — bạn phải nhập đầu ra không có âm thanh vào một công cụ chỉnh sửa khác, tìm kiếm tài liệu âm thanh phù hợp, sau đó thực hiện đồng bộ hóa âm thanh và hình ảnh một cách thủ công.

Điều này không chỉ gây bất tiện. Nó là một nút thắt trong quy trình làm việc, hạn chế phạm vi ứng dụng thực tế của video AI. Kỹ năng chỉnh sửa video, thư viện tài liệu âm thanh, công cụ đồng bộ hóa — những chi phí, thời gian và độ phức tạp bổ sung này khiến video AI chỉ nằm trong tay các chuyên gia, thay vì phục vụ cộng đồng sáng tạo rộng lớn hơn.

Từ cuối năm 2025 đến đầu năm 2026, sự kết hợp giữa âm thanh và hình ảnh đã thay đổi hoàn toàn tình hình này.

Khả năng tích hợp âm thanh và video vào năm 2026:

1. Tự động tạo hiệu ứng âm thanh. AI phân tích nội dung hình ảnh của video và tạo ra hiệu ứng âm thanh phù hợp — tiếng bước chân trên các bề mặt khác nhau, tiếng mưa, tiếng gió, tiếng máy móc, tiếng ồn nền môi trường. Khi nhân vật đi trên đường đá, sẽ có tiếng đá lạo xạo; khi xe ô tô chạy qua thành phố, sẽ có tiếng động cơ gầm rú và tiếng lốp xe. Đây không phải là các tài liệu âm thanh chung chung, mà là các hiệu ứng âm thanh văn hóa phù hợp chính xác với nội dung hình ảnh cụ thể.

2. Tạo nhạc nền. AI tạo ra nhạc nền phù hợp với tông màu cảm xúc, nhịp điệu hình ảnh và thể loại phong cách của video. Bạn có thể chỉ định cảm xúc (hứng khởi, kịch tính, trầm tư) và phong cách (điện tử, giao hưởng, acoustic), và nhạc được tạo ra sẽ tự nhiên đồng bộ với nhịp điệu hình ảnh.

3. Đồng bộ hóa khẩu hình đa ngôn ngữ. Đối với video có nhân vật nói chuyện, AI sẽ tạo ra các chuyển động môi đồng bộ bằng nhiều ngôn ngữ. Seedance hỗ trợ 8 ngôn ngữ. Điều này có nghĩa là cùng một mô hình nhân vật có thể nói tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp, tiếng Đức và tiếng Bồ Đào Nha một cách tự nhiên — khả năng này hai năm trước đây cần phải có studio bản địa hóa đắt tiền mới có thể thực hiện được.

4. Tích hợp âm thanh và hình ảnh. Phương pháp thực hiện tiên tiến nhất không chỉ đơn giản là "lồng tiếng" cho video, mà là tạo ra âm thanh và hình ảnh như một thể thống nhất - âm thanh định hình hình ảnh, và hình ảnh cũng định hình âm thanh. Khi một cánh cửa bị đóng sầm lại, cảm giác va chạm của hình ảnh và âm thanh tương ứng được hoàn thành trong cùng một bước tạo ra.

Ảnh hưởng đến quy trình sản xuất có thể đo lường được. Một quảng cáo trên mạng xã hội trước đây cần thời gian tạo ra (2 phút) cộng với chỉnh sửa và xử lý âm thanh (15-30 phút), nay chỉ cần thời gian tạo ra (2-3 phút). Đối với các đội ngũ cần sản xuất hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm video mỗi tuần, việc giảm thời gian xử lý mỗi video từ 20-30 phút xuống dưới 5 phút là một bước đột phá về hiệu quả.

Không phải tất cả các nền tảng đều đã tích hợp âm thanh và video. Tính đến đầu năm 2026, Seedance 2.0 và Google Veo 3 dẫn đầu trong lĩnh vực này, với khả năng tích hợp âm thanh hoàn chỉnh nhất. Sora 2 vẫn tạo ra video không có âm thanh. Runway Gen-4 cung cấp các công cụ âm thanh hạn chế thông qua quy trình làm việc độc lập. Keeling 3.0 có hỗ trợ âm thanh cơ bản. Khoảng cách giữa các nền tảng có âm thanh gốc và các nền tảng không có âm thanh gốc đang trở thành chỉ số khác biệt quan trọng nhất trên thị trường.

---

Xu hướng thứ tư: Dân chủ hóa sáng tạo video

Trước khi công nghệ tạo video bằng AI ra đời, việc sản xuất một video chất lượng chuyên nghiệp đòi hỏi một số hoặc tất cả các yếu tố sau: thiết bị quay phim (500-5000+ USD), thiết bị chiếu sáng (200-2000+ USD), thiết bị ghi âm (100-1000+ USD), phần mềm chỉnh sửa (miễn phí đến 600 USD/năm), kỹ năng chỉnh sửa (từ vài tháng đến vài năm học tập), và thời gian sản xuất (mỗi phút thành phẩm cần vài giờ đến vài ngày). Tổng chi phí cho một video ngắn được sản xuất chuyên nghiệp dao động từ 500 USD đến hơn 5000 USD.

Năm 2026, bất kỳ ai có kết nối internet đều có thể tạo ra một video ngắn chất lượng chuyên nghiệp trong vòng năm phút với chi phí dưới 1 đô la. Không cần máy quay, không cần đèn chiếu sáng, không cần phần mềm chỉnh sửa, kỹ năng sản xuất chỉ giới hạn ở việc mô tả những gì bạn muốn hoặc tải lên một hình ảnh tham khảo.

Đây không phải là giảm chi phí biên. Đây là sự đảo ngược cấu trúc trong kinh tế sản xuất video.

Dữ liệu về tỷ lệ áp dụng kể câu chuyện về quá trình dân chủ hóa:

Trên thị trường Trung Quốc, quá trình dân chủ hóa đang thể hiện những đặc điểm rõ nét hơn. Douyin, Kuaishou, Bilibili, Xiaohongshu — hàng trăm triệu nhà sáng tạo và doanh nghiệp trên các nền tảng này đang nhanh chóng áp dụng các công cụ video AI. Hệ sinh thái MCN (Mạng đa kênh) và người ảnh hưởng khổng lồ của Trung Quốc đã bắt đầu tích hợp việc tạo video AI vào quy trình sản xuất nội dung. Trước đây, một người nổi tiếng trên Douyin cần một đội quay phim gồm 3-5 người để sản xuất video quảng cáo hàng ngày, nhưng giờ đây, họ có thể sử dụng công cụ AI để hoàn thành phần lớn nội dung giới thiệu sản phẩm một cách độc lập. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên Kuaishou là những người sử dụng video AI nhiều nhất — tính năng chi phí thấp, năng suất cao hoàn toàn phù hợp với nhu cầu của họ.

Sự phát triển đáng chú ý nhất là sự xuất hiện của loại tác giả hoàn toàn mới — những nhân vật này hoàn toàn không tồn tại trước khi video AI ra đời:

• Prompt Director —— Chuyên gia trong việc tạo ra các văn bản và prompt đa phương tiện có ý tưởng chính xác và giàu tính hình ảnh. Họ hiểu ngôn ngữ ánh sáng và bóng tối, thuật ngữ máy quay và kỹ thuật đạo diễn cảm xúc, nhưng "máy quay" của họ là một hộp văn bản và một bộ tài liệu tham khảo.
• Nhiếp ảnh gia AI —— Chuyên gia kết hợp tạo video AI với kỹ năng chỉnh sửa truyền thống, sử dụng AI làm công cụ tạo nội dung, sau đó áp dụng thẩm mỹ điện ảnh để chọn phim, sắp xếp, điều chỉnh màu sắc và xây dựng cốt truyện.
• Studio một người — Các nhà sáng tạo độc lập sản xuất nội dung video cấp thương mại với sản lượng mà trước đây cần một đội ngũ 5-10 người để hoàn thành. AI chịu trách nhiệm tạo ra tài liệu, còn nhà sáng tạo chịu trách nhiệm về hướng sáng tạo và kiểm soát chất lượng.

Ảnh hưởng đối với sản xuất video truyền thống là tái cấu trúc, chứ không phải thay thế. Các công ty sản xuất video sản phẩm 30 giây với chi phí 2.000 USD trước đây không biến mất. Họ đang tái định vị. Sản xuất cao cấp — nội dung cấp độ điện ảnh, câu chuyện phức tạp với nhiều nhân vật, phim tài liệu về thương hiệu, quay phim với bối cảnh thực tế và diễn viên thực — vẫn nằm trong tay con người. Thay đổi là 70% thị trường sản xuất video ở cấp độ trung bình và thấp: trình diễn sản phẩm đơn giản, nội dung mạng xã hội, biến thể quảng cáo, video giải thích và tài liệu chung. AI đã gần như hoàn toàn chiếm lĩnh cấp độ này nhờ lợi thế về chi phí và tốc độ.

---

Xu hướng thứ năm: Tính nhất quán của nhân vật và kiểm soát cốt truyện

Chén thánh của việc tạo video bằng AI luôn là khả năng kể chuyện: kể một câu chuyện liên tục qua nhiều cảnh và góc quay, đồng thời duy trì tính nhất quán của nhân vật. Đến năm 2024, điều này gần như là không thể. Mỗi lần tạo ra là một sự kiện độc lập. Nhân vật được tạo ra trong một đoạn video không có mối liên hệ nào với nhân vật được tạo ra trong đoạn video tiếp theo với cùng mô tả.

Năm 2026, tính nhất quán của nhân vật và kiểm soát cốt truyện đã tiến bộ từ "không thể" sang "có thể sử dụng cơ bản, nhưng có giới hạn".

Hiện tại đã có thể thực hiện được:

• Sự liên tục của nhân vật trong một phiên làm việc. Trong một phiên tạo nội dung, hầu hết các nền tảng có thể duy trì danh tính nhân vật một cách đáng tin cậy. Khuôn mặt, trang phục và tỷ lệ cơ thể của nhân vật luôn nhất quán trong các đoạn video dài 10-15 giây.
• **Khóa nhân vật dựa trên hình ảnh tham chiếu. ** Các nền tảng chấp nhận hình ảnh tham chiếu như Seedance có thể duy trì danh tính nhân vật trong các phiên tạo độc lập. Tải lên 5-9 bức ảnh của một nhân vật, AI sẽ duy trì danh tính cụ thể này trong các đoạn phim mới được tạo sau vài giờ hoặc thậm chí vài ngày.
• **Tính liên tục về mặt thị giác giữa các cảnh. ** Thông qua quy trình làm việc dựa trên tham chiếu, có thể duy trì sự nhất quán về tông màu, điều kiện ánh sáng và chi tiết môi trường trong các đoạn phim liên tiếp.
• **Lập kế hoạch phân cảnh cơ bản. ** Tính năng Storyboard (bảng phân cảnh) của Sora và các công cụ lập kế hoạch đa cảnh tương tự trên các nền tảng khác cho phép người sáng tạo định nghĩa trước các khung hình quan trọng và chuyển cảnh trước khi bắt đầu tạo.

Vẫn chưa làm tốt:

• Câu chuyện dài hơn 1-2 phút. Tạo ra một câu chuyện liên tục kéo dài 5 phút — duy trì tính nhất quán của nhân vật, tiến triển cốt truyện và tính liên tục về mặt hình ảnh qua hơn 20 phân đoạn độc lập — vẫn là một thách thức cực kỳ khó khăn. Sự tích lũy của sự lệch lạc hình ảnh trong quá trình tạo ra nhiều lần có thể dẫn đến những bất nhất rõ rệt.
• Tương tác phức tạp giữa nhiều người. Việc hai người xuất hiện trong cùng một cảnh không có vấn đề gì. Hai người tương tác với nhau — bắt tay, nhảy múa, truyền đồ vật — thành công trong khoảng 70% trường hợp. Tương tác động giữa ba nhân vật trở lên — trò chuyện nhóm, vũ đạo, vận động nhóm — độ tin cậy của quá trình tạo ra sẽ giảm mạnh. AI gặp khó khăn trong việc xử lý mối quan hệ không gian giữa nhiều nhân vật, đôi khi dẫn đến sự hợp nhất cơ thể, nhầm lẫn danh tính hoặc tư thế không thể thực hiện về mặt vật lý.
• **Các cung bậc cảm xúc tinh tế. ** Video AI có thể truyền đạt cảm xúc chung (vui, buồn, giận) qua nét mặt và ngôn ngữ cơ thể. Tuy nhiên, những thay đổi cảm xúc tinh tế — khoảnh khắc nhân vật mất tự tin, sự căng thẳng giữa hai người khi giả vờ mọi thứ vẫn bình thường — vẫn nằm ngoài khả năng của công nghệ hiện tại.
• **Tính liên tục sau khi thay đổi trang phục và đạo cụ. ** Nếu nhân vật thay đổi trang phục giữa các cảnh, việc duy trì sự nhất quán trong trang phục trong khi giữ nguyên diện mạo khuôn mặt là không ổn định. AI đôi khi khiến khuôn mặt bị lệch khi thay đổi trang phục.

Quá trình phát triển rất đáng khích lệ. Sự nhất quán của nhân vật, điều không thể thực hiện được 18 tháng trước, hiện đã có thể áp dụng cho nội dung thương mại trong video ngắn. Đối với video tiếp thị, nội dung chuỗi trên mạng xã hội, trình diễn sản phẩm và nội dung giáo dục có nhân vật cố định, tình trạng hiện tại đã đạt tiêu chuẩn sản xuất. Tuy nhiên, đối với phim ngắn, nội dung kể chuyện dài và nội dung kịch tính phức tạp, vẫn còn những hạn chế đáng kể.

---

Cấu trúc cạnh tranh: Ai sẽ dẫn đầu vào năm 2026?

Thị trường tạo video bằng AI đã được phân tầng thành ba nhóm rõ rệt. Hiểu rõ cấu trúc này là điều quan trọng để lựa chọn công cụ phù hợp và nắm bắt xu hướng phát triển của công nghệ.

Đội ngũ hàng đầu: Nền tảng đa chức năng

Các nền tảng này cạnh tranh về phạm vi khả năng, với mục tiêu trở thành công cụ video AI được ưa chuộng nhất trong hầu hết các tình huống sử dụng.

Seedance 2.0 (ByteDance, Nhóm nghiên cứu Seed) — Nền tảng hoàn chỉnh nhất vào đầu năm 2026. Nhập liệu bốn chế độ (hình ảnh, video, âm thanh, văn bản, hỗ trợ tối đa 12 tệp tham chiếu), độ phân giải 2K gốc, tạo âm thanh tích hợp (hiệu ứng âm thanh, nhạc, đồng bộ hóa khẩu hình 8 ngôn ngữ), tính nhất quán nhân vật mạnh mẽ thông qua hình ảnh tham chiếu, giá cả cạnh tranh (bao gồm hạn mức miễn phí). Lợi thế cốt lõi của Seedance là — nó tạo ra nội dung hoàn chỉnh, có thể xuất bản trực tiếp trong một bước tạo duy nhất (video + âm thanh). Nền tảng này chuyên về sản xuất nội dung thương mại, công việc sáng tạo nhất quán về thương hiệu và bất kỳ quy trình làm việc nào liên quan đến tài liệu hình ảnh hiện có. Lợi thế đặc biệt cho người dùng Trung Quốc: Seedance được phát triển bởi ByteDance, người dùng trong nước có thể sử dụng trực tiếp mà không cần VPN hoặc môi trường mạng đặc biệt. Hạn chế chính: thời lượng tối đa 15 giây.

Sora 2 (OpenAI) — Nền tảng tạo video từ văn bản thuần túy mạnh mẽ nhất. Kinh nghiệm sâu rộng của OpenAI trong lĩnh vực hiểu ngôn ngữ đã được chuyển hóa thành khả năng giải thích prompt xuất sắc. Sora hiểu và trình bày các mô tả văn bản phức tạp, tinh tế một cách trung thực hơn bất kỳ sản phẩm cạnh tranh nào. Sora 2 hỗ trợ thời lượng tối đa 20 giây, cung cấp trình chỉnh sửa phân cảnh để lập kế hoạch kể chuyện nhiều cảnh, tích hợp liền mạch với hệ sinh thái ChatGPT. Thương hiệu nổi tiếng không ai sánh kịp — "Sora" là cái tên đầu tiên mà hầu hết mọi người nghĩ đến khi nhắc đến video AI. Hạn chế chính: chỉ nhập văn bản thuần túy (không có hình ảnh hoặc âm thanh tham khảo), không tạo âm thanh gốc, giá khởi điểm tối thiểu 20 USD/tháng. Lưu ý cho người dùng Trung Quốc: Sora không thể truy cập trực tiếp ở Trung Quốc đại lục, cần có môi trường mạng nước ngoài và đăng ký trả phí ChatGPT.

Google Veo 3 (Google DeepMind) — tân binh phát triển nhanh nhất trên thị trường. Veo 3 tận dụng tài nguyên tính toán và nghiên cứu sâu rộng của Google để tạo ra video. Nổi bật với mô phỏng vật lý mạnh mẽ, tích hợp âm thanh và video gốc (âm thanh và video được tạo ra đồng thời như một đầu ra tích hợp), cùng với tích hợp sâu rộng với Google Cloud, YouTube và hệ sinh thái Google rộng lớn. Veo đặc biệt xuất sắc trong các cảnh cần tương tác vật lý chân thực — động lực học chất lỏng, hiệu ứng hạt, vật lý cứng. Hạn chế chính: bị khóa trong hệ sinh thái dịch vụ của Google, là một nền tảng tương đối mới nên có ít phản hồi từ cộng đồng và ít trường hợp sản xuất. Người dùng ở Trung Quốc đại lục cũng cần có môi trường mạng đặc biệt để truy cập.

Đội hình thứ hai: Các vận động viên chuyên môn

Các nền tảng này không theo đuổi mục tiêu bao phủ toàn diện ở cấp độ cao nhất, mà tập trung cạnh tranh dựa trên những lợi thế cụ thể.

Keling 3.0 (Kuaishou) — Vua về thời lượng. Khả năng đặc trưng của Keling là độ dài video: có thể tạo liên tục video dài tối đa 2 phút, vượt xa bất kỳ sản phẩm cạnh tranh nào. Đối với những người sáng tạo cần chuỗi video dài — trình diễn du lịch, giới thiệu sản phẩm, nội dung kể chuyện, đoạn MV — Keling là lựa chọn duy nhất không cần ghép nối nhiều. Chất lượng hình ảnh trong thời gian ngắn có thể cạnh tranh với các nền tảng hàng đầu. Chiến lược giá cả tích cực, giá trị vượt trội. Đặc biệt phổ biến ở thị trường Trung Quốc và châu Á. Người dùng trong nước có thể sử dụng trực tiếp.

Runway Gen-4 (Runway) — Lựa chọn hàng đầu của các biên tập viên chuyên nghiệp. Runway luôn tập trung vào quy trình làm việc hậu kỳ chuyên nghiệp. Gen-4 bao gồm Motion Brush (kiểm soát chuyển động dựa trên vẽ), Director Mode (điều phối cảnh quay và cảnh phim), cũng như tích hợp sâu với các công cụ chỉnh sửa chuyên nghiệp. Đối với những người sáng tạo đã làm việc với Premiere Pro, After Effects hoặc DaVinci Resolve, Runway hòa nhập vào quy trình làm việc hiện tại một cách tự nhiên hơn bất kỳ sản phẩm cạnh tranh nào. Runway tập trung hơn vào việc trở thành một thành phần mạnh mẽ trong quy trình làm việc chuyên nghiệp, thay vì một công cụ tạo độc lập.

Pika 2.0 (Pika Labs) — Lựa chọn khởi đầu với rào cản thấp nhất. Được thành lập bởi các nhà nghiên cứu của Stanford, Pika luôn đặt tính dễ sử dụng lên trên độ sâu chức năng. Pika 2.0 cung cấp ngưỡng cửa thấp nhất trên thị trường, giao diện trực quan, hiệu ứng đặc trưng Pikaffects độc đáo, giá cả phù hợp với các nhà sáng tạo cá nhân. Nếu bạn chưa từng sử dụng công cụ video AI, Pika là nền tảng khởi đầu dễ tiếp cận nhất. Không phù hợp cho sản xuất chuyên nghiệp quy mô lớn.

Đội thứ ba: mã nguồn mở và tự triển khai

Các tùy chọn này dành cho các nhóm kỹ thuật, nhà nghiên cứu và các tổ chức có nhu cầu tuân thủ hoặc chi phí cụ thể. Đáng chú ý là Trung Quốc đóng góp quan trọng nhất trong lĩnh vực mã nguồn mở video AI.

Wan Tongyi Wanshang (Alibaba) — Mô hình tạo video nguồn mở hàng đầu vào đầu năm 2026. Wan hoàn toàn có thể tự triển khai, có nghĩa là các tổ chức có thể chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng mình, không có chi phí tạo ra mỗi lần, không có giới hạn sử dụng, hoàn toàn bảo mật dữ liệu. Chất lượng hình ảnh gần đạt nhưng chưa đạt đến mức của các nền tảng thương mại hàng đầu. Việc triển khai cần có chuyên môn kỹ thuật và tài nguyên GPU đáng kể. Phù hợp với các doanh nghiệp, nhóm nghiên cứu và nhà phát triển xây dựng dây chuyền tạo video tùy chỉnh có yêu cầu lưu trữ dữ liệu nghiêm ngặt. Là đóng góp mã nguồn mở của Alibaba, Wan có lợi thế tự nhiên về hiểu biết và hỗ trợ các tình huống tiếng Trung.

CogVideoX Qingying (Đại học Thanh Hoa / Zhipu AI) — Mô hình nghiên cứu tiên tiến thúc đẩy ranh giới hiểu và tạo video. Phù hợp hơn như nền tảng cho nghiên cứu và phát triển tùy chỉnh, thay vì công cụ sản xuất sẵn có. Rất quan trọng đối với cộng đồng học thuật và các nhóm xây dựng hệ thống AI video thế hệ tiếp theo.

HunyuanVideo (Tencent) — Một sản phẩm cạnh tranh mã nguồn mở được hỗ trợ bởi Tencent, với hỗ trợ ngôn ngữ tiếng Trung xuất sắc. So với Wan, nó cung cấp các hướng kiến trúc và phân phối dữ liệu đào tạo khác nhau. Đối với các nhóm đang tìm kiếm giải pháp tạo video mã nguồn mở, đây là một lựa chọn có giá trị khác.

Những công cụ nào có thể sử dụng trực tiếp tại Trung Quốc đại lục?

Đối với người dùng ở Trung Quốc đại lục, đây là một vấn đề rất thực tế. Dưới đây là tổng quan về tính khả dụng của các nền tảng:

| Nền tảng | Có thể sử dụng trực tiếp tại Trung Quốc đại lục | Ghi chú | |------|--------------- -|------| | Seedance 2.0 | Có | Phát triển bởi ByteDance, có thể sử dụng trên toàn cầu | | Keling 3.0 | Có | Phát triển bởi Kuaishou, nền tảng bản địa trong nước | | Tongyi Wanshang | Có | Phát triển bởi Alibaba, nền tảng bản địa Trung Quốc | | Hunyuan Video | Có | Phát triển bởi Tencent, nền tảng bản địa Trung Quốc | | Qingying CogVideo | Có | Phát triển bởi Zhipu AI, nền tảng bản địa Trung Quốc | | Sora 2 | Không | Cần mạng nước ngoài + đăng ký ChatGPT | | Google Veo 3 | Không | Cần mạng nước ngoài + tài khoản Google | | Runway Gen-4 | Không | Cần mạng nước ngoài | | Pika 2.0 | Không | Cần mạng nước ngoài |

Thực tế này đã tạo ra một mô hình lựa chọn công cụ độc đáo cho người dùng tại Trung Quốc đại lục: các sản phẩm hàng đầu trong nước (Seedance, Ke Ling, Tongyi Wanshang) hoàn toàn có thể cạnh tranh trực tiếp với các sản phẩm cùng cấp độ ở nước ngoài về chức năng và chất lượng, đồng thời không gặp bất kỳ rào cản truy cập nào.

Bảng tổng hợp so sánh các nền tảng

| Nền tảng | Độ phân giải tối đa | Thời lượng tối đa | Chế độ nhập liệu | Âm thanh gốc | Sử dụng miễn phí | Trường hợp sử dụng phù hợp nhất | |------|----------|---------|---------|---------|-------- -|-----------| | Seedance 2.0 | 2K (2048x1080) | 15 giây | Hình ảnh + Video + Âm thanh + Văn bản | Có (Hiệu ứng âm thanh, nhạc, đồng bộ hóa khẩu hình) | Có | Sáng tạo đa phương thức | | Sora 2 | 1080p | 20 giây | Chỉ văn bản | Không | Không (từ 20 USD/tháng) | Sáng tạo trí tưởng tượng dựa trên văn bản | | Google Veo 3 | Khoảng 2K | 15 giây | Văn bản + hình ảnh | Có (Hợp nhất gốc) | Có giới hạn | Mô phỏng vật lý, hệ sinh thái Google | | Keling 3.0 | 1080p | 120 giây | Hình ảnh + video + văn bản | Hiệu ứng âm thanh cơ bản | Có | Nội dung dài | | Runway Gen-4 | 1080p | 15 giây | Hình ảnh + văn bản + Motion Brush | Hạn chế | Chỉ dùng thử | Chuyên nghiệp hậu kỳ | | Pika 2.0 | 1080p | 10 giây | Văn bản + Hình ảnh | Không | Có | Người mới bắt đầu, hiệu ứng nhanh | | Wan (mã nguồn mở) | 1080p | 15 giây | Văn bản + Hình ảnh | Không | Miễn phí (Tự triển khai) | Tự triển khai, không có giới hạn sử dụng | | Hải Ốc AI (MiniMax) | 1080p | 10 giây | Văn bản + Hình ảnh | Không | Có (giới hạn cao) | Tạo hàng loạt miễn phí |

Để biết thêm thông tin chi tiết về so sánh giữa các nền tảng và ví dụ về kết quả đầu ra song song, vui lòng đọc bài viết So sánh đầy đủ các trình tạo video AI tốt nhất năm 2026 của chúng tôi.

---

Những điều AI video có thể làm và không thể làm: Một đánh giá trung thực

Cuộc tranh luận xung quanh việc tạo video bằng AI dao động giữa việc ca ngợi mù quáng và phủ nhận vội vàng. Cả hai thái độ này đều không có lợi cho các nhà sáng tạo. Dưới đây là đánh giá trung thực và toàn diện về những gì công nghệ này thực sự giỏi, những khía cạnh mà nó vẫn còn hạn chế, và những hạn chế này có ý nghĩa gì đối với việc sử dụng thực tế.

Năm 2026, video AI được thực hiện tốt

Nội dung ngắn dưới 30 giây: Chất lượng hình ảnh xuất sắc. Đối với video ngắn trên mạng xã hội, ý tưởng quảng cáo, giới thiệu sản phẩm và nội dung quảng bá trong khoảng 5-15 giây, công nghệ tạo video bằng AI đã đạt đến mức sẵn sàng sản xuất. Chất lượng hình ảnh cao đến mức hầu hết khán giả không thể phân biệt được sự khác biệt giữa nội dung do AI tạo ra và cảnh quay truyền thống trong khoảng thời gian này. Đây là khoảng thời gian lý tưởng nhất để AI video mang lại giá trị cao nhất hiện nay.

Video đơn chủ thể, đơn cảnh: Đáng tin cậy. Một người đi qua một cảnh. Một sản phẩm xoay trên bàn trưng bày. Một khung cảnh có hiệu ứng không khí. Các cảnh liên quan đến một chủ thể chính trong một môi trường liên tục có thể được tạo ra với độ nhất quán và chất lượng cao. Cảnh càng đơn giản, kết quả đầu ra càng đáng tin cậy.

Nội dung phong cách hóa và nghệ thuật hóa: Thường gây ấn tượng mạnh. Khi chuyển từ phong cách thực tế như ảnh sang diễn giải nghệ thuật, khả năng tạo video của AI thể hiện đặc biệt xuất sắc. Phong cách tranh sơn dầu, thẩm mỹ anime, phong cách phim noir, bố cục siêu thực và xử lý hình ảnh trừu tượng — trong những thể loại này, sự diễn giải sáng tạo của AI không chỉ không cạnh tranh với thực tế mà còn tăng thêm giá trị.

**Trình bày sản phẩm và ý tưởng quảng cáo: Đạt tiêu chuẩn thương mại. ** Video sản phẩm thương mại điện tử, các biến thể quảng cáo dùng cho thử nghiệm A/B, nội dung quảng bá được tạo ra dựa trên ảnh sản phẩm đã có tính khả thi về mặt thương mại. Nhiều nghiên cứu và thử nghiệm A/B cho thấy, video sản phẩm do AI tạo ra có chỉ số chuyển đổi chênh lệch không quá 5% so với phiên bản được sản xuất theo phương pháp truyền thống. Đối với nhiều thương hiệu, việc giảm 100 lần chi phí là đủ để chứng minh sự hợp lý của bất kỳ sự khác biệt nhỏ nào về chất lượng.

Thiết kế nhanh và khám phá ý tưởng: Đột phá. Ngay cả khi bạn cuối cùng quyết định quay các cảnh truyền thống, video AI vẫn rất hữu ích trong việc xem trước. Tạo ra 10 biến thể ý tưởng trong vòng 20 phút, thay vì mất cả ngày để vẽ kịch bản và cả tuần để sản xuất chỉ để thử nghiệm một ý tưởng. Đạo diễn, giám đốc sáng tạo và quản lý thương hiệu sử dụng video AI để trình bày ý tưởng và thuyết trình cho khách hàng trước khi chính thức bước vào giai đoạn sản xuất toàn diện.

Nội dung truyền thông xã hội quy mô lớn: Hiệu quả cao. Đối với các nhà sáng tạo và thương hiệu cần đăng tải nhiều video trên nhiều nền tảng mỗi ngày, công nghệ tạo video bằng AI đã biến sản lượng mà phương pháp sản xuất truyền thống không thể đạt được thành hiện thực. Một nhà sáng tạo có thể sản xuất 50-100 video ngắn hoàn chỉnh mỗi ngày — sản lượng này đòi hỏi một đội ngũ chuyên trách gồm 5-10 người theo phương pháp truyền thống.

Năm 2026, video AI vẫn còn khó khăn

Câu chuyện dài hơn 1 phút: tính nhất quán bắt đầu sụp đổ. Càng mong đợi đầu ra dài, sự suy giảm chất lượng hình ảnh và sự không nhất quán trong câu chuyện càng rõ rệt. Đoạn phim 10 giây hầu như luôn xuất sắc. Đoạn phim 30 giây thường khá tốt. Câu chuyện liên tục dài 60 giây bắt đầu xuất hiện những điểm không liên tục - sự không nhất quán nhẹ về mặt hình ảnh, nhân vật hơi lệch hướng, thỉnh thoảng có vi phạm về mặt vật lý. Khi dài hơn 2 phút, để duy trì chất lượng liên tục, cần phải có nhiều công sức sắp xếp thủ công, nhiều lần thử tạo ra và ghép các đoạn phim một cách tinh tế.

Tương tác phức tạp giữa nhiều người: Không thể dự đoán. Hai người trong một cảnh không có vấn đề gì. Tương tác giữa hai người — bắt tay, nhảy múa, truyền vật phẩm — thành công khoảng 70% thời gian. Tương tác động giữa ba người trở lên là điểm chuyển đổi khiến quá trình tạo ra trở nên không đáng tin cậy. AI gặp nhiều khó khăn trong việc xử lý mối quan hệ không gian giữa nhiều nhân vật, đôi khi dẫn đến việc kết hợp sai các bộ phận cơ thể, nhầm lẫn danh tính, hoặc tạo ra các tư thế vật lý không thể xảy ra khi các nhân vật tương tác ở khoảng cách gần.

Tay và ngón tay: Đã được cải thiện nhưng vẫn chưa ổn định. "Vấn đề tay AI" đã được cải thiện đáng kể so với năm 2024, nhưng vẫn là hiện tượng giả lập được chỉ ra nhiều nhất. Tay ở trạng thái tĩnh hoặc tư thế đơn giản thường không có vấn đề. Tuy nhiên, khi thực hiện các động tác cụ thể như gõ bàn phím, chơi nhạc cụ, cầm nắm vật nhỏ hoặc ra hiệu bằng tay, vẫn thỉnh thoảng xuất hiện các ngón tay thừa, ngón tay dính liền hoặc khớp xương không chính xác về mặt giải phẫu. Tỷ lệ lỗi ở tay đã giảm từ khoảng 40% xuống còn khoảng 10-15%, nhưng vẫn đáng chú ý.

**Render chữ trong video: Không đáng tin cậy. ** Nếu kết quả mong muốn bao gồm văn bản có thể đọc được — biển báo trong nền, nhãn sản phẩm, văn bản trên màn hình — hãy chuẩn bị tinh thần cho sự không nhất quán. Trình tạo video AI gặp khó khăn trong việc hiển thị văn bản một cách nhất quán. Các chữ cái bị méo mó, văn bản trở nên khó đọc, văn bản trông đúng trong một khung hình có thể bị biến dạng trong khung hình tiếp theo. Đối với bất kỳ nội dung nào cần văn bản rõ ràng và dễ đọc trong hình ảnh, hãy thêm lớp văn bản trong giai đoạn hậu kỳ.

Tính nhất quán vật lý: Vi phạm thỉnh thoảng. Mặc dù mô phỏng vật lý đã được cải thiện đáng kể, mỗi nền tảng vẫn thỉnh thoảng tạo ra nội dung vi phạm các nguyên tắc vật lý cơ bản. Các vật thể đáng lẽ phải rơi đôi khi lại lơ lửng. Sự phản chiếu của nguồn sáng đáng lẽ phải khớp đôi khi lại không khớp. Hành vi của chất lỏng mặc dù đã được cải thiện nhiều, nhưng thỉnh thoảng vẫn vi phạm các nguyên tắc động lực học chất lỏng. Các vi phạm này hiếm khi xảy ra trong các cảnh đơn giản, nhưng sẽ trở nên thường xuyên hơn khi độ phức tạp của cảnh tăng lên.

Tuân thủ chính xác các tiêu chuẩn thương hiệu: gần đúng, không phải chính xác. Video AI có thể nắm bắt được cảm nhận trực quan tổng thể của thương hiệu. Nó không thể khớp chính xác với mã màu Pantone, kiểu chữ chính xác, quy tắc đặt logo cụ thể hoặc các yêu cầu chi tiết trong sổ tay tiêu chuẩn thương hiệu, độ tin cậy vẫn chưa đủ. Hình ảnh tham khảo có thể giúp bạn đạt được mục tiêu. "Gần đúng" thường là đủ đối với nội dung trên mạng xã hội, nhưng không đủ đối với việc kiểm tra tuân thủ thương hiệu của các công ty trong danh sách Fortune 500.

Vấn đề Thung lũng kinh hoàng

Con người có thể phân biệt được video do AI tạo ra và cảnh quay thực tế không?

Câu trả lời trung thực: Đối với các đoạn video ngắn, phần lớn khán giả không thể phân biệt được. Trong các thử nghiệm mù, các đoạn video AI dài dưới 10 giây do các nền tảng hàng đầu tạo ra chỉ được 30-40% khán giả nhận ra là do AI tạo ra — gần như chỉ tốt hơn một chút so với đoán mò. Đối với nội dung mang tính phong cách hoặc nghệ thuật, tỷ lệ nhận diện còn thấp hơn, vì khán giả vốn không mong đợi độ chân thực như ảnh thật.

Đối với các đoạn video dài hơn (trên 30 giây), tỷ lệ nhận diện tăng lên 50-60% do hiệu ứng tích lũy của các nhiễu nhỏ trở nên rõ rệt hơn. Đối với các đoạn video chứa tương tác lâu dài giữa các nhân vật, cảnh quay cận cảnh tay hoặc văn bản có thể đọc được, tỷ lệ nhận diện tiếp tục tăng cao.

Công nghệ phát hiện video AI cũng đang phát triển song song. Các giải pháp watermark (có thể nhìn thấy và không thể nhìn thấy) đang được tiêu chuẩn hóa. Các hệ thống như SynthID của Google nhúng các chữ ký có thể phát hiện vào nội dung do AI tạo ra. Các nghiên cứu học thuật tiếp tục phát triển các mô hình phân loại có thể phân biệt video AI và cảnh quay truyền thống với độ chính xác ngày càng cao.

Đối với các nhà sáng tạo, lời khuyên là thực tế: Sử dụng AI trong những lĩnh vực mà nó giỏi, và duy trì tính minh bạch ở những nơi cần thiết. Nội dung truyền thông xã hội, ý tưởng quảng cáo, video sản phẩm và tài liệu thương mại đều là những trường hợp sử dụng hợp lý, trong đó nguồn gốc AI hoặc không quan trọng, hoặc dễ dàng công bố. Nội dung được trình bày dưới dạng phim tài liệu, tin tức hoặc lời chứng cá nhân có những nghĩa vụ đạo đức khác nhau. Chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết hơn trong phần đạo đức dưới đây.

---

AI sẽ thay thế biên tập viên video?

Đây là câu hỏi mà mọi người trong ngành video đều đặt ra, và câu trả lời là rõ ràng: Không. Công nghệ tạo video bằng AI sẽ không thay thế các biên tập viên video, đạo diễn hay nhiếp ảnh gia. Thay vào đó, nó định nghĩa lại nội dung công việc của họ.

AI làm tốt hơn con người:

• Tạo nội dung gốc. Chỉ mất 2 phút để tạo ra một đoạn video 10 giây từ mô tả văn bản hoặc hình ảnh tham khảo, thay vì mất cả ngày để quay và chỉnh sửa.
• Tạo nội dung quy mô lớn. Tạo ra 100 biến thể quảng cáo trong một buổi chiều, thay vì mất cả tuần để sản xuất.
• **Lặp lại nhanh chóng. ** Thử nghiệm 20 hướng sáng tạo với chi phí biên gần như bằng không.
• Lấp đầy khoảng trống nội dung. Tạo ra những tài liệu, cảnh chuyển cảnh và cảnh quay không khí mà chi phí quay phim cao hoặc không thể thực hiện được về mặt hậu cần.

Con người làm tốt hơn AI:

• Phán đoán câu chuyện. Quyết định kể câu chuyện gì, xây dựng cung bậc cảm xúc như thế nào, và tham chiếu bối cảnh văn hóa nào. AI tạo ra nội dung, con người gán cho nó ý nghĩa.
• Trí tuệ cảm xúc. Hiểu cảm xúc của khán giả khi xem một đoạn video. Chuẩn bị cho sự tiết lộ có tác động mạnh mẽ nhất. Biết khi nào im lặng mạnh mẽ hơn âm thanh. Đây là những khả năng của con người mà không bất kỳ prompt nào có thể sao chép.
• Trực giác thương hiệu. Hiểu không chỉ "thương hiệu trông như thế nào" mà còn "thương hiệu cảm nhận như thế nào". Sự khác biệt giữa "phù hợp với tính cách thương hiệu" và "chính xác về mặt kỹ thuật nhưng thiếu hồn" đòi hỏi sự hiểu biết về lịch sử thương hiệu, tâm lý khán giả và định vị văn hóa - những điều chỉ có trong khả năng phán đoán của con người.
• **Chất lượng tuyển chọn. ** AI tạo ra, con người tuyển chọn. Trong 10 lần tạo ra, một biên tập viên lành nghề biết được cái nào có năng lượng phù hợp, cái nào cần điều chỉnh, cái nào nên loại bỏ - và tại sao. Con mắt tuyển chọn này là chìa khóa để phân biệt nội dung và tác phẩm.

Quy trình làm việc mới không phải là AI hay con người, mà là sự kết hợp giữa AI và con người.

AI tạo ra tài liệu gốc. Con người cung cấp hướng sáng tạo, đánh giá chất lượng, cấu trúc câu chuyện và trí tuệ cảm xúc. Vai trò của biên tập viên đã chuyển từ "người vận hành phần mềm biên tập" sang "giám đốc sáng tạo sử dụng AI như một công cụ tạo ra nội dung và áp dụng phán đoán của con người để lựa chọn, sắp xếp và chỉnh sửa".

So sánh lịch sử rất có ý nghĩa. Adobe Photoshop không thay thế nhiếp ảnh gia. Nó đã chuyển đổi vai trò của nhiếp ảnh gia từ "người chụp ảnh" thành "người sáng tạo nội dung hình ảnh bằng cách sử dụng các công cụ chụp và kỹ thuật số". Ngày nay, những nhiếp ảnh gia giỏi nhất đều sử dụng Photoshop một cách rộng rãi. Đến năm 2028, những nhà sáng tạo video giỏi nhất sẽ sử dụng rộng rãi các công cụ tạo nội dung bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Công cụ có thể thay đổi, nhưng khả năng phán đoán sáng tạo vẫn thuộc về con người.

Lời khuyên cho những người làm việc trong lĩnh vực video: Hãy học cách sử dụng các công cụ AI như một công cụ khuếch đại sự sáng tạo, chứ không phải là một mối đe dọa. Hiểu về kỹ thuật prompt, chiến lược đầu vào đa phương thức và cách tích hợp AI vào quy trình sản xuất hiện tại. Những người làm việc trong lĩnh vực video sẽ phát triển mạnh mẽ vào năm 2027 và sau đó là những người kết hợp kỹ năng thủ công truyền thống với việc sử dụng thành thạo các công cụ AI. Những người hoàn toàn bỏ qua các công cụ AI sẽ thấy khả năng cạnh tranh của mình bị suy giảm dần — không phải vì AI tốt hơn, mà vì các đối thủ sử dụng AI sẽ nhanh hơn, năng suất cao hơn và có lợi thế về chi phí hơn.

---

Đạo đức, bản quyền và sử dụng có trách nhiệm

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tạo video AI đã vượt qua tốc độ phản ứng của khung pháp lý và đạo đức hiện hành. Điều này mang lại những phức tạp thực sự cho các nhà sáng tạo, nền tảng và xã hội. Việc giả vờ rằng những vấn đề này không tồn tại không mang lại lợi ích cho ai cả. Dưới đây là đánh giá trung thực về tình hình đạo đức hiện tại.

Quyền sở hữu trí tuệ của video do AI tạo ra

Ai sở hữu bản quyền của video do AI tạo ra? Câu trả lời pháp lý khác nhau tùy theo khu vực pháp lý và vẫn đang được xác định tích cực.

Tại Hoa Kỳ, Cục Bản quyền luôn duy trì quan điểm rằng: nội dung do AI tạo ra mà không có sự đóng góp sáng tạo có ý nghĩa của con người sẽ không được bảo hộ bản quyền. Tuy nhiên, đối với nội dung có sự hướng dẫn sáng tạo đáng kể của con người - bao gồm việc lựa chọn tài liệu đầu vào, thiết kế kỹ lưỡng các lệnh đầu vào, lựa chọn và trưng bày kết quả từ nhiều lần tạo ra, chỉnh sửa và tổng hợp tác phẩm cuối cùng - thì khả năng được bảo hộ bản quyền sẽ cao hơn. Mức độ tham gia của con người là yếu tố quan trọng, và hiện tại vẫn chưa có ranh giới rõ ràng.

Trong Liên minh Châu Âu, dự luật về trí tuệ nhân tạo (AI) đặt ra yêu cầu về tính minh bạch đối với nội dung do AI tạo ra, nhưng không trực tiếp giải quyết vấn đề quyền sở hữu. Các quốc gia thành viên đang xây dựng các giải pháp riêng về quyền tác giả liên quan đến AI.

Tại Trung Quốc: Các phán quyết liên quan của Tòa án Internet Bắc Kinh năm 2024 đã cung cấp một tham chiếu quan trọng về quyền tác giả của nội dung do AI tạo ra. Tòa án xác định rằng khi người dùng đầu tư công sức trí tuệ đáng kể (bao gồm thiết kế prompt, điều chỉnh tham số, lọc kết quả, v.v.), nội dung được tạo ra có thể cấu thành tác phẩm được bảo vệ bởi luật bản quyền. Mặc dù tiền lệ này không phải là khung pháp lý cuối cùng, nhưng nó cung cấp hướng dẫn định hướng cho người sáng tạo: bạn càng đầu tư nhiều nỗ lực sáng tạo vào quá trình sáng tạo AI, cơ sở để khẳng định bản quyền càng đầy đủ.

Lời khuyên thực tế cho người sáng tạo: Hãy đối xử với nội dung do AI tạo ra giống như cách bạn đối xử với các tác phẩm sáng tạo khác của mình. Nếu bạn đầu tư vào hướng dẫn sáng tạo có ý nghĩa (prompt được thiết kế cẩn thận, tài liệu tham khảo được tuyển chọn, lựa chọn từ nhiều lần tạo ra, chỉnh sửa sau đó), bạn có quyền sở hữu sáng tạo hợp lý. Nếu bạn chỉ nhập "Giúp tôi tạo một video thật cool" rồi đăng ngay kết quả đầu tiên, quyền sở hữu của bạn sẽ yếu hơn nhiều.

Đạo đức dữ liệu huấn luyện

Mỗi mô hình video AI đều được đào tạo trên các tập dữ liệu video và hình ảnh quy mô lớn. Tính đạo đức của các dữ liệu đào tạo này thực sự gây tranh cãi.

Lo ngại của ngành: Nhiều mô hình được đào tạo dựa trên nội dung thu thập từ internet, bao gồm cả tài liệu có bản quyền, mà không có sự đồng ý rõ ràng hoặc bồi thường từ tác giả gốc. Các tác phẩm của nhiếp ảnh gia, nhà làm phim và nghệ sĩ đã góp phần vào khả năng của các mô hình này, nhưng không nhận được bất kỳ khoản bồi thường nào.

Các nền tảng có phản ứng khác nhau. Một số nền tảng (đặc biệt là các dự án mã nguồn mở) sử dụng các bộ dữ liệu công khai có các điều khoản cấp phép khác nhau. Một số nền tảng thương mại tuyên bố sử dụng dữ liệu đào tạo được cấp phép hoặc tự sản xuất. OpenAI, Google và ByteDance đều đã phải đối mặt với các thách thức pháp lý liên quan đến nguồn gốc dữ liệu đào tạo. Hiện tại, không có nền tảng chính thống nào giải quyết hoàn toàn các vấn đề này.

Những điều mà các nhà sáng tạo có trách nhiệm có thể làm: Sử dụng công cụ video AI trong khi thừa nhận rằng các vấn đề đạo đức liên quan đến dữ liệu đào tạo vẫn chưa được giải quyết. Hỗ trợ các nỗ lực của ngành trong việc thiết lập mô hình bồi thường công bằng cho những người đóng góp dữ liệu đào tạo. Ưu tiên lựa chọn các nền tảng duy trì tính minh bạch trong thực hành dữ liệu.

Rủi ro giả mạo sâu và bảo vệ nền tảng

Cùng một công nghệ có thể tạo ra video sáng tạo, nhưng cũng có thể bị lạm dụng để sản xuất nội dung giả mạo sâu, thông tin sai lệch và nội dung lừa đảo mà không có sự đồng ý. Các nền tảng chính đã triển khai các biện pháp bảo vệ:

• Kiểm duyệt nội dung. Hệ thống tự động đánh dấu và chặn các nội dung liên quan đến việc sử dụng hình ảnh người thật mà không có sự đồng ý, nội dung không phù hợp liên quan đến cá nhân có thể nhận diện được, và các yêu cầu tạo nội dung nhằm mục đích lừa đảo.
• Nhãn nước. Hầu hết các nền tảng đều nhúng nhãn nước không nhìn thấy hoặc nhìn thấy được vào nội dung được tạo ra. Các hệ thống như SynthID của Google, nhãn metadata của OpenAI, v.v. cho phép nhận diện video được tạo ra bởi AI ở giai đoạn sau.
• Chính sách sử dụng. Tất cả các nền tảng chính thống đều cấm sử dụng công cụ của họ cho các mục đích giả mạo danh tính, thông tin sai lệch trong bầu cử, gian lận và quấy rối.
• Giới hạn tốc độ và giám sát. Các mẫu sử dụng bất thường có thể cho thấy khả năng lạm dụng sẽ kích hoạt kiểm duyệt tự động và có thể dẫn đến xử lý tài khoản.

Trung Quốc đã thiết lập một trong những khung pháp lý chi tiết nhất thế giới trong lĩnh vực này. Quy định về Quản lý Dịch vụ Thông tin Internet Sâu (Internet Information Service Deep Synthesis Management Regulations) có hiệu lực từ năm 2023 là quy định pháp lý chuyên biệt về công nghệ tổng hợp sâu, yêu cầu:

• Đánh dấu rõ ràng tất cả nội dung tổng hợp sâu, giúp công chúng nhận diện nội dung do AI tạo ra.
• Nhà cung cấp dịch vụ phải thiết lập hệ thống lưu trữ thuật toán và công bố cơ chế thuật toán cho cơ quan quản lý.
• Không được sử dụng công nghệ tổng hợp sâu để tạo ra thông tin sai lệch liên quan đến an ninh quốc gia, lợi ích công cộng.
• Đối với các trường hợp sử dụng thông tin sinh trắc học như khuôn mặt, giọng nói để tạo ra nội dung, cần phải có sự đồng ý riêng của người được chỉnh sửa.

Ngoài ra, "Phương pháp nhận dạng nội dung tổng hợp do trí tuệ nhân tạo tạo ra" được ban hành vào năm 2024 đã cụ thể hóa hơn nữa các yêu cầu cụ thể về nhận dạng nội dung do AI tạo ra. Các nền tảng chính thống trong nước (TikTok, Kuaishou, Bilibili, v.v.) đã tích cực thực hiện các yêu cầu này, gắn nhãn cảnh báo tương ứng trên nội dung video do AI tạo ra.

Các biện pháp bảo vệ này không hoàn hảo. Những kẻ có ý đồ xấu có thể vượt qua chúng, đặc biệt là khi sử dụng các mô hình nguồn mở không có giới hạn tích hợp sẵn. Tuy nhiên, cách tiếp cận của ngành công nghiệp đối với vấn đề an ninh đã trưởng thành hơn nhiều so với giai đoạn ban đầu không có quy định của việc tạo hình ảnh bằng AI. Thực tiễn quản lý của Trung Quốc cũng cung cấp một mẫu tham khảo cho toàn cầu - thiết lập các tiêu chuẩn tuân thủ tối thiểu đồng thời thúc đẩy sự phát triển công nghệ.

Nguyên tắc sử dụng có trách nhiệm

Chúng tôi đề xuất năm nguyên tắc sử dụng video AI có trách nhiệm:

1. Tiết lộ khi cần thiết. Bạn không cần phải gắn nhãn "do AI tạo ra" cho mỗi bài đăng trên mạng xã hội (mặc dù một số nền tảng yêu cầu điều này, và quy định của Trung Quốc cũng có yêu cầu tương tự). Tuy nhiên, khi nội dung được trình bày dưới dạng phim tài liệu, lời chứng hoặc tin tức, bạn phải tiết lộ nguồn gốc AI của nó.
2. **Không gian lận. ** Sử dụng video AI cho mục đích sáng tạo, tiếp thị, giải trí và nội dung thương mại là hợp pháp. Sử dụng nó để giả mạo con người, bịa đặt sự kiện hoặc tạo ra bằng chứng giả là bất hợp pháp.
3. Tôn trọng sự đồng ý. Không sử dụng video AI để tạo ra hình ảnh nhận diện được của một cá nhân thực tế, trừ khi có sự cho phép rõ ràng của họ.
4. **Nhận thức về giới hạn. ** Hiểu rõ những gì video AI có thể và không thể làm. Không mô tả nội dung do AI tạo ra có những khả năng mà nó không có.
5. ** Tiếp tục học hỏi. ** Bối cảnh pháp lý và đạo đức đang thay đổi nhanh chóng. Luật bản quyền, yêu cầu công bố thông tin và chính sách nền tảng sẽ tiếp tục thay đổi. Theo dõi những tiến triển mới nhất trong khu vực pháp lý của bạn.

---

Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo: Nửa cuối năm 2026 và sau đó

Dự đoán hướng phát triển của công nghệ AI trong 12 tháng tới đã là một thách thức khiến tất cả các nhà phân tích và bình luận viên phải khiêm tốn kể từ năm 2023. Tuy nhiên, năm xu hướng phát triển đã đủ rõ ràng để có thể đưa ra những dự đoán đầy tự tin. Những dự đoán này không phải là những suy đoán vô căn cứ - chúng là sự mở rộng của các công việc đang được tiến hành tại các phòng thí nghiệm lớn, với các nguyên mẫu ban đầu hoặc bài báo nghiên cứu đã được công bố.

Dự đoán 1: Tạo video AI thời gian thực

Hiện tại, việc tạo video bằng AI là một quá trình xử lý hàng loạt. Bạn gửi yêu cầu, chờ 1-3 phút, và nhận được video hoàn chỉnh. Bước tiến tiếp theo là tạo video thời gian thực — sáng tạo video tương tác, đối thoại, cho phép bạn xem kết quả hình thành trong khi mô tả và hướng dẫn quá trình tạo video theo thời gian thực.

Các nguyên mẫu ban đầu đã tồn tại. Nhiều nghiên cứu đã trình diễn khả năng tạo ra video với tốc độ khung hình gần như tương tác, mặc dù chất lượng hình ảnh có giảm sút. Yêu cầu tính toán cho việc tạo ra video chất lượng cao theo thời gian thực là rất lớn, nhưng sự tiến bộ của phần cứng (đặc biệt là GPU tối ưu hóa suy luận và bộ tăng tốc AI chuyên dụng) đang thu hẹp khoảng cách.

Trên thị trường Trung Quốc, sự phát triển của GPU nội địa đã mở ra những khả năng mới cho việc suy luận thời gian thực. Sức mạnh tính toán của các chip AI nội địa như Huawei Ascend và Cambricon liên tục được nâng cao, mở đường cho việc triển khai thời gian thực trên các nền tảng video AI nội địa. Điều này có nghĩa là các nền tảng video AI của Trung Quốc có thể đi theo một con đường công nghệ độc đáo trong lĩnh vực tạo ra nội dung thời gian thực — dựa trên cơ sở hạ tầng tính toán nội địa.

Dự kiến thời gian: Phiên bản thương mại đầu tiên với khả năng tạo hình ảnh thời gian thực (chất lượng hình ảnh 720p, độ phức tạp cảnh giới hạn) dự kiến sẽ ra mắt vào cuối năm 2026. Phiên bản 1080p thời gian thực dự kiến sẽ ra mắt vào giữa năm 2027. Điều này sẽ chuyển đổi quy trình làm việc của video AI từ "tạo và chờ" sang trải nghiệm sáng tạo tương tác gần như thời gian thực, tương tự như động cơ 3D.

Dự đoán thứ hai: Bứt phá về tính liên tục của câu chuyện dài

Hiện tại, giới hạn 15 giây cho hầu hết các video AI sẽ bị phá vỡ. Khả năng 2 phút của Keeling 3.0 là một tín hiệu ban đầu. Dự kiến đến cuối năm 2026, nhiều nền tảng sẽ cung cấp video dài hơn 5 phút, liên tục và có cốt truyện mạch lạc.

Thách thức kỹ thuật không chỉ nằm ở thời lượng, mà còn ở việc duy trì tính nhất quán về mặt hình ảnh, danh tính nhân vật, logic câu chuyện và tính liên tục vật lý trong hàng trăm khung hình được tạo ra. Các kiến trúc hồi quy và lan truyền hiện tại sẽ tích lũy sai số theo thời gian. Các phương pháp kiến trúc mới — tạo ra theo cấp độ, sơ đồ cảnh rõ ràng, mô hình nhận thức câu chuyện — đang được phát triển chuyên biệt để giải quyết vấn đề tính liên tục trong thời gian dài.

Dự kiến thời gian: Ít nhất một nền tảng chính sẽ cung cấp nội dung được tạo ra liên tục trong 5 phút vào đầu năm 2027. Nội dung được tạo ra trong hơn 10 phút sẽ có vào cuối năm 2027. Nội dung AI được tạo ra cho phim dài cấp rạp chiếu phim vẫn cần thêm thời gian — dự kiến sẽ đạt chất lượng gần với tiêu chuẩn chuyên nghiệp vào năm 2029 hoặc sau đó.

Dự đoán thứ ba: Tạo cảnh 3D gốc

Hiện tại, các trình tạo video AI tạo ra video 2D. Máy quay có thể di chuyển, nhưng biểu diễn cơ bản là một loạt các khung hình phẳng. Bước nhảy vọt tiếp theo là tạo hình 3D — mô hình tạo ra cảnh có thể hiển thị, bạn có thể hiển thị hình ảnh từ bất kỳ góc độ nào, thay đổi ánh sáng tùy ý và trích xuất tài sản 3D.

Nghiên cứu về Neural Radiance Fields (NeRF), Gaussian Splatting và các kỹ thuật biểu diễn 3D liên quan đang được tích hợp với các mô hình tạo video. Nhiều phòng thí nghiệm đã trình diễn việc tạo ra các cảnh 3D từ văn bản, cho ra đời các môi trường có thể khám phá và tái tạo, thay vì video phẳng.

Dự kiến thời gian: Các sản phẩm đầu tiên chuyển đổi văn bản thành cảnh 3D dự kiến sẽ xuất hiện vào cuối năm 2026 (chất lượng hạn chế). Việc tích hợp công nghệ tạo cảnh 3D với các nền tảng video chính thống dự kiến sẽ hoàn thành vào giữa năm 2027. Điều này sẽ mang tính cách mạng đối với các lĩnh vực game, sản xuất ảo, trực quan hóa kiến trúc và nội dung thực tế hỗn hợp.

Dự đoán thứ tư: Mô hình thương hiệu cá nhân hóa

Hiện nay, người dùng của mỗi nền tảng video AI đều chia sẻ cùng một mô hình cơ sở. Kết quả đầu ra của bạn có cùng xu hướng phong cách và khả năng với tất cả mọi người khác. Bước phát triển tiếp theo là mô hình cá nhân hóa được tinh chỉnh — mô hình tùy chỉnh học hỏi ngôn ngữ hình ảnh đặc trưng của thương hiệu bạn.

Hãy tưởng tượng: Tải lên 100 video hiện có của thương hiệu bạn, và nhận được một mô hình tùy chỉnh tự động hiểu được tông màu thương hiệu, phong cách bố cục, chuyển động máy quay ưa thích và cá tính hình ảnh thương hiệu của bạn. Mỗi lần tạo ra từ mô hình cá nhân hóa này đều tự nhiên "phù hợp với tông màu thương hiệu", không cần các lệnh phức tạp hay lượng lớn tài liệu tham khảo.

Dự kiến thời gian: Các nền tảng chính sẽ cung cấp dịch vụ tinh chỉnh thương hiệu thương mại hóa đầu tiên vào cuối năm 2026. Dịch vụ này dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi vào giữa năm 2027. Giá có thể sẽ ở mức cao — đây là một tính năng có thể chứng minh chi phí mô hình đơn lẻ đáng kể cho khách hàng cấp doanh nghiệp.

Dự đoán thứ năm: Bản địa hóa toàn bộ chuỗi liên kết

Sự kết hợp giữa tạo video bằng AI, tổng hợp giọng nói bằng AI, dịch thuật bằng AI và đồng bộ hóa khẩu hình bằng AI đã tạo ra khả năng xây dựng một dây chuyền sản xuất nội địa hóa hoàn chỉnh: tạo video bằng một ngôn ngữ, tự động sản xuất các phiên bản nội địa hóa bằng hơn 20 ngôn ngữ, kèm theo lồng tiếng đã dịch, đồng bộ hóa khẩu hình phù hợp và các yếu tố hình ảnh phù hợp với văn hóa.

Các thành phần của dây chuyền sản xuất này đã tồn tại độc lập. Seedance 2.0 cung cấp đồng bộ hóa khẩu hình cho 8 ngôn ngữ. Công cụ tổng hợp giọng nói AI có thể tạo ra giọng nói tự nhiên cho hàng chục ngôn ngữ. Chất lượng dịch máy liên tục được cải thiện. Việc tích hợp các khả năng này vào một quy trình làm việc liền mạch là thách thức còn lại.

Ý nghĩa đặc biệt đối với thị trường Trung Quốc: Các doanh nghiệp Trung Quốc có nhu cầu rất lớn trong việc mở rộng ra thị trường quốc tế. Từ thương mại điện tử xuyên biên giới đến trò chơi, từ video ngắn đến tiếp thị thương hiệu, một dây chuyền sản xuất nội dung AI địa phương hóa hoàn chỉnh sẽ giảm đáng kể rào cản cho việc đưa nội dung Trung Quốc ra thị trường quốc tế. Ngược lại, việc đưa nội dung nước ngoài vào thị trường Trung Quốc cũng sẽ trở nên thuận tiện hơn. Xét đến sự mở rộng toàn cầu của các siêu ứng dụng Trung Quốc (Douyin/TikTok, WeChat, Alipay), việc tích hợp khả năng địa phương hóa video AI sẽ là bước tiếp theo tự nhiên.

Dự kiến thời gian: Dòng sản phẩm đầu tiên của quy trình bản địa hóa từ đầu đến cuối (tạo ra một lần, tự động bản địa hóa sang hơn 10 ngôn ngữ) dự kiến sẽ ra mắt vào giữa năm 2026. Đây sẽ là một trong những ứng dụng video AI có ROI cao nhất cho các thương hiệu toàn cầu và các nhà sáng tạo nội dung có đối tượng khán giả quốc tế.

---

Câu hỏi thường gặp

Máy tạo video AI tốt nhất năm 2026 là gì?

Không có nền tảng duy nhất nào là "tốt nhất" cho tất cả các tình huống sử dụng. Seedance 2.0 là lựa chọn toàn diện nhất, cung cấp bốn chế độ nhập liệu, độ phân giải 2K gốc, âm thanh tích hợp và giá cả cạnh tranh - khiến nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ và toàn diện nhất cho hầu hết các nhà sáng tạo, và người dùng trong nước có thể sử dụng trực tiếp. Sora 2 dẫn đầu trong việc tạo video từ văn bản thuần túy, phù hợp với những người dùng đã có trong hệ sinh thái ChatGPT (nhưng cần môi trường mạng đặc biệt ở Trung Quốc). Google Veo 3 xuất sắc trong mô phỏng vật lý và tích hợp âm thanh và video. Keling 3.0 phù hợp nhất với nội dung dài, có thể sử dụng trực tiếp ở Trung Quốc. Runway Gen-4 phù hợp nhất cho quy trình làm việc hậu kỳ chuyên nghiệp. Hãy lựa chọn dựa trên tình huống sử dụng chính, ngân sách và quy trình làm việc hiện tại của bạn. Để có phân tích chi tiết, vui lòng tham khảo So sánh đầy đủ các trình tạo video AI tốt nhất năm 2026 của chúng tôi.

Chất lượng hình ảnh video AI đã cải thiện bao nhiêu từ năm 2024 đến nay?

Sự cải tiến là liên thế hệ. Vào đầu năm 2024, đầu ra video AI là 480p-720p, với hiện tượng giả rõ rệt, kết cấu không đồng nhất và cảm giác tổng hợp rõ rệt. Vào đầu năm 2026, nền tảng hàng đầu tạo ra video 2K gốc, với ánh sáng và bóng tối cấp rạp chiếu phim, tính nhất quán về thời gian và vật lý chuyển động chân thực. Độ phân giải được cải thiện gấp khoảng ba lần. Tính nhất quán về mặt thị giác — khả năng duy trì chi tiết nhất quán giữa các khung hình — đã được cải thiện nhiều hơn. Những đoạn phim ngắn dưới 15 giây từ các nền tảng tốt nhất năm 2026 thường không thể phân biệt được với các cảnh quay truyền thống đối với những khán giả chưa được đào tạo.

Có thể phát hiện video do AI tạo ra không?

Tùy thuộc vào nội dung và phương pháp kiểm tra. Đối với các đoạn video ngắn dưới 10 giây, hầu hết người xem không thể phân biệt được video do AI tạo ra và cảnh quay thực tế — tỷ lệ nhận diện trong thử nghiệm mù khoảng 30-40%, chỉ cao hơn một chút so với đoán ngẫu nhiên. Tỷ lệ nhận diện của các đoạn video dài hơn tăng lên khi các hiệu ứng giả mạo tích lũy trở nên rõ ràng hơn. Phương pháp kiểm tra kỹ thuật (đọc hình mờ, phân tích giả, mô hình phân loại) đáng tin cậy hơn. Hầu hết các nền tảng chính thống đều nhúng hình mờ vô hình (như SynthID của Google), cho phép kiểm tra theo chương trình. Ở Trung Quốc, "Quy định quản lý tổng hợp sâu" yêu cầu phải gắn nhãn nội dung do AI tạo ra, có nghĩa là nội dung được tạo ra trên nền tảng tuân thủ quy định về lý thuyết phải có nhãn tương ứng.

AI video generator sẽ thay thế biên tập viên video?

Không. AI đã thay đổi vai trò của biên tập viên video, nhưng không loại bỏ vai trò này. AI giỏi trong việc tạo nội dung, tạo tài liệu, lặp lại nhanh chóng và mở rộng quy mô. Con người vẫn không thể thay thế trong việc đánh giá câu chuyện, trí tuệ cảm xúc, trực giác thương hiệu và quản lý chất lượng. Quy trình làm việc hiệu quả nhất vào năm 2026 là kết hợp giữa tạo ra bởi AI và giám sát sáng tạo của con người. Những người làm video học cách tích hợp các công cụ AI vào thực tiễn của mình sẽ hiệu quả và cạnh tranh hơn. Những người hoàn toàn bỏ qua AI sẽ thấy khả năng cạnh tranh trên thị trường của họ bị xói mòn dần — không phải vì AI giỏi hơn trong việc chỉnh sửa, mà vì các đối thủ sử dụng AI sẽ nhanh hơn, sản xuất nhiều hơn và chi phí thấp hơn. Một ví dụ tương tự trong lịch sử là Photoshop: nó không thay thế nhiếp ảnh gia, mà định nghĩa lại công việc của nhiếp ảnh gia.

Sử dụng video do AI tạo ra cho mục đích thương mại có hợp pháp không?

Ở hầu hết các khu vực pháp lý, câu trả lời là có, nhưng có một số lưu ý. Video do AI tạo ra có thể được sử dụng trong các tình huống thương mại — quảng cáo, nội dung sản phẩm, mạng xã hội, tiếp thị — miễn là tuân thủ các điều khoản sử dụng của nền tảng tạo ra. Tất cả các nền tảng thương mại chính (Seedance, Sora, Runway, Pika, Keeling) đều cấp cho người dùng quyền sử dụng thương mại đối với nội dung được tạo ra. Quyền sở hữu nội dung do AI tạo ra vẫn đang được các tòa án và cơ quan lập pháp của các quốc gia xác định. Nội dung liên quan đến sáng tạo quan trọng của con người có quyền sở hữu mạnh mẽ hơn. Tại Trung Quốc, thực tiễn pháp lý liên quan đang nhanh chóng hình thành — các án lệ của Tòa án Internet Bắc Kinh cung cấp hướng tham chiếu tích cực cho việc bảo vệ bản quyền tác phẩm do AI tạo ra. Hãy đảm bảo xem xét các điều khoản sử dụng cụ thể của nền tảng bạn chọn và tìm kiếm tư vấn pháp lý trong các ứng dụng thương mại có rủi ro cao.

Công cụ video AI nào có chất lượng hình ảnh tốt nhất?

Seedance 2.0 hiện đang tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao nhất - 2K gốc (2048x1080), với khả năng phân cấp màu sắc mạnh mẽ ở cấp độ rạp chiếu phim và kết cấu tinh xảo. Google Veo 3 đạt được độ trung thực hình ảnh tương đương, đặc biệt nổi bật trong việc hiển thị vật lý. Sora 2 tạo ra chất lượng hình ảnh tuyệt vời ở độ phân giải 1080p, với khả năng hiểu văn bản tốt hơn. Chất lượng hình ảnh là đa chiều - độ phân giải, tính nhất quán, độ chân thực của chuyển động, ánh sáng và bóng, độ chính xác màu sắc và tần suất hiện tượng giả đều rất quan trọng. Không có nền tảng nào dẫn đầu ở mọi khía cạnh. Nếu bạn muốn có độ phân giải cao nhất và đầu ra hoàn chỉnh (video + âm thanh), Seedance 2.0 là lựa chọn hàng đầu hiện nay. Đối với các tình huống cụ thể như tương tác vật lý phức tạp hoặc thời lượng siêu dài, các nền tảng khác có thể hoạt động tốt hơn.

Năm 2026 có phần mềm tạo video AI miễn phí không?

Có. Seedance 2.0 cung cấp gói miễn phí cho người dùng mới, không yêu cầu liên kết thẻ tín dụng, cho phép trải nghiệm chất lượng đầy đủ, bao gồm độ phân giải 2K và âm thanh. Pika 2.0 có gói miễn phí với số lượng tạo ra hàng ngày giới hạn. Hải Lô AI (MiniMax) cung cấp gói miễn phí khá hào phóng. Keyling 3.0 cung cấp hạn mức miễn phí có giới hạn. Wan (Tongyi Wanshang) là phần mềm mã nguồn mở hoàn toàn, tự cài đặt và sử dụng miễn phí (cần tài nguyên GPU mạnh). Sora không có cấp độ miễn phí — cần đăng ký ChatGPT Plus (tối thiểu 20 USD/tháng). Đối với người dùng trong nước, trải nghiệm miễn phí tốt nhất là Seedance (chất lượng cao nhất và có thể sử dụng trực tiếp), tiếp theo là Ke Ling và Tong Yi Wan Xiang. Đối với người dùng có khả năng kỹ thuật và muốn tạo ra nội dung miễn phí không giới hạn, tự cài đặt Wan là lựa chọn mã nguồn mở tốt nhất.

Những hạn chế lớn nhất của việc tạo video bằng AI vào năm 2026 là gì?

Năm yếu tố chính đã xác định giới hạn của công nghệ video AI hiện tại. Thứ nhất, tính liên tục trong thời gian dài: việc duy trì tính nhất quán trong cốt truyện, danh tính nhân vật và chất lượng hình ảnh sau hơn 1-2 phút vẫn cực kỳ khó khăn. Thứ hai, tương tác phức tạp giữa nhiều nhân vật: các cảnh có ba nhân vật trở lên tương tác động thường xuyên tạo ra hiện tượng giả và lỗi không gian. Thứ ba, kết xuất bàn tay và ngón tay: đã được cải thiện đáng kể kể từ năm 2024, nhưng vẫn là hiện tượng giả mạo phổ biến nhất, xuất hiện trong khoảng 10-15% các sản phẩm được tạo ra. Thứ tư, chữ trong video: chữ có thể đọc được trong hình ảnh (biển báo, nhãn, màn hình) được kết xuất không nhất quán và thường khó nhận biết. Thứ năm, kiểm soát thương hiệu chính xác: Video AI có thể nắm bắt được phong cách thẩm mỹ tổng thể của thương hiệu, nhưng không thể khớp chính xác một cách đáng tin cậy các tiêu chuẩn màu sắc, kiểu chữ và các chi tiết tiêu chuẩn thương hiệu. Những hạn chế này là có thật và sẽ ảnh hưởng đến cách bạn sử dụng công nghệ này, nhưng chúng không làm giảm giá trị to lớn mà video AI mang lại trong phạm vi khả năng đã được chứng minh của nó.

---

Kết luận: Năm mà video AI trở thành xu hướng chủ đạo

Hai năm trước, việc tạo video bằng AI vẫn còn là một điều mới mẻ mang tính nghiên cứu. Một năm trước, nó là một thí nghiệm thú vị. Ngày nay, nó đã trở thành một công cụ sản xuất chính thống được hàng triệu nhà sáng tạo, nhà tiếp thị, nhà giáo dục và doanh nghiệp sử dụng hàng ngày.

Công nghệ đã vượt qua ngưỡng thực tiễn mà chúng ta thường nói đến — video AI không còn chỉ là những bản trình diễn ấn tượng, mà đã trở thành công cụ thực sự hữu ích. Nó giúp tiết kiệm thời gian thực tế. Nó giảm chi phí thực tế. Nó biến những quy trình làm việc trước đây không thể thực hiện thành có thể. Khi 65% đội ngũ tiếp thị và 40% thương hiệu thương mại điện tử đã áp dụng công nghệ này, nó đã chuyển từ "công nghệ tiên tiến" thành "năng lực cơ bản".

Năm xu hướng chính mà chúng tôi phân tích - sự bứt phá về độ phân giải và độ trung thực, tiêu chuẩn hóa đầu vào đa phương thức, tích hợp âm thanh và video, dân chủ hóa sáng tạo và tiến bộ trong kiểm soát câu chuyện - không phải là điểm kết thúc. Chúng là nền tảng cho làn sóng khả năng tiếp theo: tạo ra nội dung thời gian thực, thời lượng siêu dài, cảnh 3D có khả năng nhận thức, mô hình thương hiệu cá nhân hóa và bản địa hóa tự động.

Cấu trúc cạnh tranh hiện nay là lành mạnh nhất từ trước đến nay. Các nền tảng toàn diện như Seedance, Sora và Veo đang dẫn đầu về chất lượng. Các đối thủ chuyên biệt như Runway, Keeling và Pika phục vụ các quy trình làm việc cụ thể. Các giải pháp thay thế mã nguồn mở như Wan (Tongyi Wanshang) và HunyuanVideo (Hunyuan Video) đảm bảo tính khả dụng của công nghệ không bị hạn chế bởi các rào cản thương mại. Sức mạnh của Trung Quốc đóng vai trò quan trọng trong bối cảnh này — cho dù là sản phẩm thương mại hay mô hình mã nguồn mở, các đội ngũ Trung Quốc đều đứng ở vị trí hàng đầu trên thế giới. Sự đa dạng này có lợi cho các nhà sáng tạo — họ có thể chọn công cụ phù hợp nhất cho từng nhiệm vụ cụ thể, thay vì bị giới hạn trong một hệ sinh thái duy nhất.

Điều này có ý nghĩa gì đối với bạn: Nếu bạn tham gia vào bất kỳ hình thức sáng tạo nội dung video nào — tiếp thị, mạng xã hội, thương mại điện tử, giáo dục, giải trí, thể hiện cá nhân — thì việc tạo video bằng AI không còn là công nghệ "tùy chọn" nữa. Bạn không cần phải sử dụng nó trong mọi trường hợp. Nhưng bạn cần biết nó có thể làm gì, nó hoạt động tốt ở đâu và cách tích hợp nó vào quy trình làm việc của bạn. Những nhà sáng tạo và tổ chức nắm vững công nghệ này sẽ có lợi thế cấu trúc về tốc độ, chi phí và năng suất sáng tạo.

Tình hình của video AI vào năm 2026 có thể được tóm tắt như sau: Chất lượng đủ tốt để đưa vào sử dụng, khuyết điểm đủ để tiếp tục cải tiến, và tầm quan trọng đủ để bạn không thể phớt lờ.

Trải nghiệm công nghệ tiên tiến -- Dùng thử miễn phí Seedance 2.0 -->

Xem so sánh đầy đủ tất cả các công cụ -->

---

Đọc thêm: Các trình tạo video AI tốt nhất năm 2026 | Seedance là gì | So sánh Seedance và Sora | So sánh Seedance và Kling | So sánh Seedance và Pika | Hướng dẫn AI tạo video từ hình ảnh | Ứng dụng video AI trong thương mại điện tử