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中国 AI 视频模型领跑全球：亚太科技基金与跨境配置架构解析

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核心摘要

  • 中国 AI 视频模型在 2026 年完成对美国的反超：字节跳动 Seedance 与快手 Kling（可灵） 占据全球文生视频竞技场前列，OpenAI 的 Sora 已于 2026 年初停服。
  • 据招银国际测算，全球创意应用市场规模将于 2027 年达 546 亿美元，AI 创意工具渗透率约 11%，对应 58 亿美元细分市场，为 AI 主题基金 提供清晰的需求侧支撑。
  • 可灵（Kling）年化收入（ARR）接近 5 亿美元，全球用户超 6000 万，并完成近 30 亿美元独立融资、投后估值约 180 亿美元，已规划 2031 年前 IPO。
  • 该主题对 基金管理人 的核心意义在于配置通道：通过 港股通、QFLP 与离岸架构，可借道香港布局亚太科技股权，而非直接投资受境外上市备案约束的内地主体。
  • 风险提示：模型层集中度先升后降、开源生态分流、以及高端训练芯片逆差，仍是 科技股权 估值与退出节奏的不确定来源。
📑 文章目录
  1. 背景：中国 AI 视频模型为何突然领跑 — 技术、资本与市场三股力量汇聚
  2. 中美模型格局对比 — 性能、价格与市占率的量化对照
  3. 基金管理人如何借道配置亚太 AI 主题？ — 跨境架构与配置通道的实务拆解
  4. 合规路径与跨境架构选择 — QFLP、港股通与离岸基金的分工
  5. 常见问题（FAQ） — 读者最关心的四个配置疑问

本文由 Aiying 艾盈基金合规团队原创。艾盈持有香港信托或公司服务提供者牌照（TCSP），专注传统及加密基金架构与离岸合规。转载需授权。

导语：当 OpenAI 在 2026 年初正式关停 Sora、将资源转向代码模型，全球文生视频的重心已悄然东移。对基金管理人而言，这不仅是技术新闻，更是一则关于”亚太科技主题如何配置”的结构性信号——底层模型能力的迁移，往往先于资本与基金的布局。

背景：中国 AI 视频模型为何突然领跑

技术路线与数据禀赋的叠加效应

中国厂商的领先并非单点突破，而是底层能力与生态禀赋的合力。据招银国际（CMBI）研究，快手 Kling（可灵） 在 Artificial Analysis 视频竞技场中长期位居前列，字节跳动 Seedance 2.0 与阿里巴巴 HappyHorse（万相） 亦稳居第一梯队。这类模型的优势集中在物理规律理解、智能运镜与多镜头原生生成——恰恰是此前被美国模型视为护城河的能力。

资本与商业化先行者的飞轮

可灵（Kling）是这一轮飞轮的典型样本：截至 2026 年 3 月，其年化收入（ARR）接近 5 亿美元，较一年前增长约 4 倍；全球用户超过 6000 万，服务逾 3 万家企业客户；并完成近 30 亿美元首轮独立融资，投后估值约 180 亿美元，明确规划 2031 年前完成 IPO。相比之下，海外独立厂商 Runway 披露的 ARR 约 9000 万美元，商业化规模明显不及国内头部视频模型。资本、用户与迭代速度的正反馈，使中国厂商在模型层收入上已具备全球主导地位。

中美模型格局对比

性能、价格与市占率的量化对照

从第三方评测与平台数据看，中美视频模型已形成清晰的”双寡头 + 独立厂商”分层。以 API 调用价格与文生视频竞技场评分衡量，中国厂商在性价比与可用性上占据优势；美国厂商则在企业基础设施与生态整合上保有惯性。下表汇总了公开评测中代表性模型的几项关键指标。

对比维度 中国代表模型（Kling / Seedance） 美国代表模型（Veo 3.1 / 已停服 Sora）
竞技场评分（Elo） Seedance 2.0、Kling 3.0 居前列（约 1219–1232） Veo 3.1 可用性领先；Sora 2 物理真实感仍具参考性
API 价格（美元/秒） Kling 约 0.04、Seedance 约 0.03，性价比突出 Veo 3 Lite 约 0.05；Sora 2 约 0.10
市占率（平台口径） 国内厂商合计约 53%；Seedance 按日消耗口径超 80% Veo 3 早前峰值接近 24%，后随迭代放缓回落
商业化状态 Kling ARR 近 5 亿美元、规划 IPO Sora 2026 年初停服，API 于 9 月 24 日终止
战略重心 应用层与生态扩张 OpenAI、Google 资源向代码模型倾斜

需要提醒的是，评测口径（竞技场评分 vs 平台实际调用份额）并不一致，上表仅作结构性对照，不构成对单一模型优劣的判断。对 基金管理人 而言，更值得关注的是”模型层收入向中国集中”这一趋势本身，而非单月排名的起伏。

基金管理人如何借道配置亚太 AI 主题？

从”投模型”到”投产业链”的配置逻辑

直接投资底层模型公司存在透明度与流动性约束，尤其内地主体受 境外上市备案制 与信息不对称影响，一级市场进入门槛较高。更可行的路径，是透过香港这一枢纽，配置亚太 AI 主题的”产业链两端”：一端是持有模型公司与应用层股权的 创投基金 与成长基金，另一端是受益于 AI 算力与创意工具需求的半导体、云与软件板块。

香港作为跨境配置枢纽的结构性价值

香港在其中的角色，是连接内地科技资产与全球资本的”转换层”。通过 港股通 与在港上市的科技平台，境外 离岸基金 可在不触碰内地直接持股限制的前提下，获取亚太 AI 主题敞口；而持有香港 TCSP 牌照的架构顾问，亦可协助家族办公室与机构 LP 设计符合 合格境外有限合伙人（QFLP） 方向的在岸—离岸双层结构。这一安排的核心，是把”主题判断”与”合规通道”分离处理，让配置决策回归基本面。

合规路径与跨境架构选择

QFLP、港股通与离岸基金的分工

对希望系统性布局亚太 AI 主题的 基金管理人，常见三类通道各有边界：QFLP 适合以在岸人民币或外币参与内地私募股权，但额度与行业清单需逐案确认；港股通 适合获取已上市科技平台流动性，合规成本较低；纯粹的 离岸基金（如开曼 ELP 或香港 OFC）则适合面向全球 LP 募集、统一投决。选择哪一类，取决于 LP 的税务居民身份、锁定期要求与信息披露偏好，而非模型热度本身。

监管框架层面的不确定性

监管视角同样关键。内地科创企业的境外发行受 中国证监会（CSRC） 备案节奏影响；而在美国，美国证券交易委员会（SEC） 对 AI 公司披露与投资者适当性的要求持续演进。双方法域的差异，意味着跨境科技基金须在设计阶段即嵌入信息披露与外汇管理合规，而非事后补丁。

常见问题（FAQ）

中国 AI 视频模型的领先，对基金配置意味着什么？

它标志着亚太科技主题从”跟随”转向”引领”，使通过香港与离岸架构配置相关 科技股权 具备更扎实的需求侧支撑。对 基金管理人 而言，重点不在追逐单只模型，而在布局覆盖模型、应用与算力的产业链组合。

个人与机构 LP 如何参与，而不直接持股内地模型公司？

可借道 港股通 投资在港上市的科技平台、认购聚焦亚太 AI 的 创投基金 或 公募基金，或由持牌顾问设计 QFLP 在岸—离岸双层结构，在合规边界内获取主题敞口。

这一主题的主要风险有哪些？

一是模型层集中度波动与开源生态分流；二是高端训练芯片的供给逆差可能压制估值；三是内地与美国的 监管框架 差异带来的跨境合规摩擦。配置时宜以分散化与通道合规为前提。

香港在 AI 主题配置中的独特作用是什么？

香港以 TCSP 与资产管理生态为基石，承接内地科技资产与全球资本的转换功能，使境外 离岸基金 能在合规、税务与流动性之间取得平衡，是亚太 AI 主题配置的现实枢纽。

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来源

初版日期：2026-10-26 | 最后更新：2026-10-26

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