随着Sora的退场，全球多模态大模型竞争格局正在发生深刻变化。从“技术标杆”到“商业现实”的转折，不仅意味着AI视频赛道进入理性发展阶段，也对中国厂商提出更高要求。在多模态能力加速突破与产业应用持续深化的背景下，中国大模型正从追赶走向引领，但在算力成本、商业化闭环与合规安全等方面仍面临关键考验。IDC基于最新实测结果，对中国多模态大模型的发展现状、竞争格局与未来趋势进行了系统解析。
Sora落幕并非可以放慢脚步的信号，中国多模态大模型更需加速前行
近日，OpenAI宣布关停旗下视频生成模型Sora，曾被视为AI视频标杆的产品正式退出市场。这一事件引发全球AI行业震动，也让国内多模态大模型领域迎来新的思考：外部标杆退场，并非可以 “躺平” 的理由，反而意味着中国多模态大模型技术必须持续坚持自主创新，在技术、生态与商业化上走出自己的道路。
Sora的关停，源于高昂算力成本、版权合规压力与商业化困境，这也为全球多模态赛道敲响警钟：炫技时代结束，实用、可控、可落地才是核心竞争力。依赖外部模型、简单对标模仿的路径已不可持续，自主创新的技术架构、合规安全的数据体系、高效普惠的产业价值，将成为下一阶段竞争的关键。
面对行业变局，中国多模态大模型已展现强劲势头，从文本、图像到视频、3D、语音的全域融合，正在重构内容生产与产业效率。Sora的离场，清空了浮躁的对标焦虑，却也让全球赛道进入更残酷的“自研淘汰赛”。对中国而言，这既是窗口期，更是压力测试：算力底座、算法创新、数据安全、伦理合规、商业闭环，缺一不可。
2026年3月，国际数据公司（IDC）发布《中国多模态大模型市场主流产品评估》报告，全面评估了国内主流厂商在图像生成、图像理解、视频生成等三大多模态大模型核心领域的技术实力与产品表现。报告显示，中国多模态 AI 产业正迎来高质量发展新阶段，使用多模态大模型构建的应用可以处理和整合多种类型的数据，这些数据更丰富、更能感知上下文，从而大大提高准确性、效率和用户体验。随着技术不断成熟，多模态 AI 也将进一步渗透到个人生活、办公场景，企业级应用场景，推动人机交互方式的革命性变革。
中国多模态大模型迈入加速迭代期：IDC 2026年3月实测结果揭晓
2025年至2026年初，中国多模态大模型领域迎来前所未有的迭代浪潮，新一代模型在文本、图像、音频及视频的理解与生成上实现了质的飞跃。技术供应商竞相发布具备更强逻辑推理与长上下文能力的旗舰产品，使得AI不仅能 “看” 懂复杂图表，也能实时创作高清视频。如字节跳动、阿里、快手、腾讯等旗下产品，在多模态大模型关键指标上持续突破，逐步形成 “技术突破—产业应用—生态反哺”的正向循环。
IDC在2026年1-2月对市面上主流的多模态大模型产品进行了实测，本次实测覆盖了国内多家头部技术供应商的代表性产品，测试时间截至 2 月 28 日，对象为公开的网页版产品，实测问题涉及图像生成类、理解类、视频生成类。打分标准主要考察生成/理解内容的质量，从指令遵循与幻觉、逻辑性、鲁棒性、质感及细节、生成时间与稳定性、可用/创新性、 内容安全性/公平与隐私保护等方面综合展开。主要研究结论如下：
图像生成类：字节跳动豆包 Seedream 5.0、腾讯元宝 Hunyuan Image 3.0、阿里万相 2.6 凭借出色的生成质量位居前列。这些产品在语义理解、细节还原、风格多样性等方面表现突出，能够精准匹配用户创作需求，同时在生成效率与画质稳定性、内容安全性上实现平衡。
图像理解类：字节跳动豆包大模型 2.0、阿里千问 3.5、阶跃星辰 Step3 表现最为亮眼。这类产品在复杂场景识别、跨模态推理、细粒度语义解析等核心能力上优势明显，能够高效处理图文混合输入，为多场景应用提供有力支撑。
视频生成类：字节跳动即梦 AI Seedance 2.0、快手可灵2.6、生数科技 Vidu Q3等产品视频生成表现极佳，凭借优质的生成质量与高效的生产效率成为行业标杆，推动国产视频生成技术在短视频创作、影视特效、虚拟数字人等领域的落地应用。
把握多模态技术发展趋势，中国多模态大模型未来仍需审慎推进
IDC 报告指出，未来，随着多模态技术与各行业深度融合，中国厂商有望在全球市场占据更重要的地位，为数字经济发展注入新动能。未来在图像和视频模态，IDC认为重要的技术趋势有：
图像模态：从生成到理解，走向统一与可控——未来更注重生成质量与可控性跃升、理解与推理深度化、架构统一化、轻量化与端侧部署、3D模型生成等方向发展。
视频模态：时序建模突破，走向长视频与实时交互——未来将更注重长上下文与时空一致性、生成质量/成本与效率、视频深度理解与多模态交互、3D 与世界模型融合等方向发展，更好地服务于个人生活以及影视娱乐、游戏、媒体、教育等行业应用。
中国多模态大模型市场头部厂商当前商业化路线以 B端+C端全面展开，一方面通过借助C端流量与生态基础，另一方面聚焦于将多模态AI能力深度嵌入企业工作流，打造“模型即服务”（MaaS）与针对在媒体、短视频创作、影视特效、虚拟数字人、电商、文旅等行业定制化解决方案。有一部分具有生态优势的国内头部厂商已形成内容-流量-变现的商业闭环，用户使用量与付费转化率均领先海外同行。但多模态大模型技术供应商仍需持续监控未来转化与留存指标，部分中国市场C端产品定价并不普惠。
另外，B端场景的全面渗透也仍需时间。Sora近期关停也给中国多模态大模型技术供应商带来启示，仍需警惕以下风险：
内容安全与深度伪造风险：超逼真图像、视频易被用于虚假信息传播、金融诈骗、人格侵权，对社会信任与公共安全构成威胁。
监管政策、版权与法律合规风险：训练数据多来自未授权的图片、影视、短视频素材，生成内容版权归属模糊，易引发诉讼与监管处罚。全球各国对AI生成内容的监管趋严，可能限制真人素材生成、内容传播等核心功能，影响产业扩张。
技术与算力成本风险：多模态大模型的算力成本，是文本大模型的数十倍甚至上百倍，以致训练与推理算力成本高昂，中小厂商难以负担；同时存在算法偏见、模型幻觉等技术缺陷。
商业化可持续性风险：C端用户付费意愿、转化与留存需要密切监测，B端场景渗透仍需时间，警惕内容同质化与可持续性发展风险。
IDC中国研究经理程荫表示，本次实测结果反映出中国多模态 AI 产业已从技术追赶转向创新引领阶段。头部厂商在技术迭代与产品落地方面持续发力，不仅在基础能力上实现突破，更在商业化场景探索中取得进展。技术竞争没有终点，标杆退出不代表终点线前移。中国多模态大模型仍需深耕技术底座、贴近产业需求、筑牢安全底线，才能在全球AI格局中占据主动，真正实现从跟跑到并跑、再到领跑的跨越。
IDC长期深耕人工智能与生成式AI领域，围绕技术演进、竞争格局与商业落地构建了系统化研究体系。基于持续的一手实测与行业跟踪，IDC不仅提供权威数据与趋势判断，更可为技术供应商、行业用户及投资机构输出面向实际决策的策略建议，助力识别关键技术路径与商业化机会。
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