过去半年，AI视频生成已成为国内互联网巨头竞相布局的最热赛道。从阿里领投生数科技近20亿元B轮融资，到三个月后其再次领投生数科技5亿美元B+轮；从爱诗科技C+轮由阿里巴巴领投，到快手将可灵AI独立融资尘埃落定，腾讯、阿里、百度等巨头悉数入局；再到Liblib母公司演语科技完成近3亿美元B+轮融资……几乎每一家头部AI视频公司背后，都站着一家大型互联网企业。
如果说腾讯的“四处下注”不难理解，是因为它至今缺乏能与可灵、即梦等直接竞争的头部视频产品，投资本质上是生态缺口的弥补，那么最令人不解的便是阿里。相比之下，阿里并不缺身处第一梯队的模型。从通义体系到HappyHorse，阿里已经证明自己拥有自研世界级视频模型的能力；同时，它还是国内少数同时拥有基础模型、云计算和完整商业化体系的大厂。按照过去互联网行业的逻辑，一家公司既然已经拥有自己的明星产品，下一步理应集中资源，将它推向更多应用场景，而不是继续拿出数十亿元投资那些未来可能与自己竞争的AI视频公司。
但HappyHorse没有让阿里停下投资，反而成为另一个开始。生数、爱诗、可灵……过去几个月，阿里几乎没有缺席任何一笔重量级AI视频融资。看上去，阿里一边打造自己的模型，一边又不断把筹码押向别人的模型。虽然壹娱观察曾分析过HappyHorse当下所面临的困境以及突围之道，但放在阿里撒网行为之下，如果只是因为对HappyHorse没有信心，这个解释显然过于简单。真正值得讨论的问题是：既然已经有了HappyHorse，阿里究竟还想从这些AI视频公司身上得到什么？
很多人看到阿里不断投资AI视频公司，第一反应都是：HappyHorse还不够强，所以阿里需要继续下注。这种解释当然有一定道理，但如果把它作为全部答案，就很难解释一个细节：为什么最近几笔最重要的投资，站在前台的往往不是通义，而是阿里云？这个变化，恰恰说明阿里的视角已经发生了变化。
过去一年，整个AI行业的竞争重心正在从模型能力逐渐转向基础设施。今天讨论一家AI视频公司，已经很难脱离GPU、训练成本、推理成本以及云计算平台。因为AI视频与大语言模型最大的不同，在于它天然就是一个“烧算力”的行业。一段几秒钟的视频生成，看起来只是一次简单的用户操作，但背后需要完成复杂的时空建模、连续帧推理和大量计算。随着分辨率提升、视频时长增加，以及角色一致性、镜头运动、音画同步等能力不断增强，模型对于GPU资源的需求也呈指数级增长。
对于AI视频公司而言，模型越成功，用户越多，它所需要消耗的训练和推理资源也就越庞大。于是，一个过去互联网时代并不存在的商业逻辑开始出现。十年前，互联网公司投资一家创业公司，希望的是未来上市后的资本收益；今天，云厂商投资一家AI模型公司，除了股权回报之外，更重要的是提前锁定未来几年持续增长的算力需求。如果一家视频模型未来拥有几千万用户，每天生成数百万条视频，那么它未来几年最稳定、也是最大的支出，很可能不是市场营销，不是研发团队，而是GPU和云计算资源。这也是为什么越来越多AI模型融资完成之后，紧接着宣布的往往不是市场合作，而是算力合作、云平台合作和企业部署合作。
站在这个角度再看阿里的连续投资，很多看似矛盾的地方便能够解释。与其说阿里看中的是几家公司的股权，其更像是为了锁定未来几年不断增长的算力订单。HappyHorse负责证明阿里拥有世界级视频模型研发能力，而爱诗、生数、可灵等公司，则不断为阿里云带来新的计算需求。对于一家云厂商来说，最好的结果从来不是只有自己的模型成功，而是越来越多成功的模型，都运行在自己的基础设施之上。
如果把时间拉长，会发现阿里的做法并不是特例。过去几年，微软、亚马逊、Google几乎都走上了同一条路。很多人认为微软投资OpenAI，是为了拥有ChatGPT。事实上，更重要的是其云计算业务——Azure。OpenAI需要训练越来越大的模型，需要支撑全球数亿用户的推理请求，也需要向企业提供API服务。这意味着它几乎每一次能力升级，背后都伴随着巨大的云计算需求。微软获得的不只是OpenAI的股权，更重要的是Azure长期稳定的业务增长。
亚马逊投资Anthropic也是同样的逻辑。很多人关注的是Claude能否挑战GPT，却忽略了另一件事：Anthropic长期使用AWS训练和部署模型，同时大量采用亚马逊自研AI芯片。随着Claude不断扩张，AWS获得的并不仅仅是一家明星AI公司的客户，而是一整套持续增长的AI基础设施需求。Google的思路也越来越接近。Gemini当然是Google自己的核心产品，但Google并没有因此放弃扶持更多AI生态。对于拥有庞大数据中心和TPU体系的Google而言，仅靠Gemini消耗算力远远不够。吸引更多优秀模型和AI应用使用Google Cloud，同样能够提高整个云平台的利用率。
如果说移动互联网时代，大厂争夺的是用户入口，那么AI时代，大厂争夺的则越来越像是“模型入口”。准确地说，是模型背后的基础设施入口。模型当然可以不断更替。今天领先的是HappyHorse，明天可能是Vidu、PixVerse，后天又可能出现新的技术路线。但只要这些模型最终都运行在自己的云平台上，云厂商便始终能够分享整个产业成长带来的收益。这一点，恰恰也是阿里越来越像微软、AWS和Google的地方。
HappyHorse当然重要，它代表着阿里的技术实力，也承担着展示通义体系能力的任务。但对于阿里云来说，HappyHorse更像是一家旗舰店。真正的商业目标，并不是所有用户都只能进入这家旗舰店，而是整个商业街越繁荣越好。无论消费者最终走进哪一家店，只要这些店都开在自己的商业街里，平台就是最大的赢家。因此，爱诗、生数、可灵与HappyHorse之间，并不是传统意义上的零和竞争。它们共同推动的是AI视频市场的扩大，而市场越大，训练需求越高，推理需求越多，阿里云获得的机会也就越多。
当然，仅仅用“绑定算力”也不能解释阿里的全部动作。AI视频仍然是变化最快的赛道之一。过去两年，从Runway到Pika，从可灵到Vidu，再到Happy Horse，行业领先者几乎每隔几个月都会发生变化。没有任何一家模型公司能够保证自己始终站在第一梯队。对于阿里来说，HappyHorse当然是一张底牌，但没有任何一家科技公司会把全部未来压在一张牌上。持续投资不同技术路线，不只是为了获得更多算力订单，也是在给未来购买更多选择权。如果HappyHorse持续领先，阿里拥有自己的旗舰模型；如果未来新的技术路线跑出来，阿里也已经提前坐在牌桌上。
所以，有了HappyHorse之后，阿里依然在“骑马找驴”，并不意味着它不相信自己手里的“欢乐马”。更准确地说，相比于亲自下场赛马，单纯提供赛道反而是稳赚不赔的好生意。过去十年，互联网公司的竞争围绕流量展开；未来十年，AI公司的竞争很可能围绕算力展开。HappyHorse代表的是阿里今天的模型能力，而不断投资整个AI视频产业，争夺的则是未来所有模型共同依赖的基础设施。这或许才是刺激阿里不断烧钱也要“骑马找驴”的真实野望。