एआई वीडियो निर्माण की स्थिति 2026

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण प्रयोगात्मक जिज्ञासा से उत्पादन-ग्रेड रचनात्मक उपकरण में बदल गया है। यह रिपोर्ट 120,000+ कृत्रिम बुद्धिमत्ता-निर्मित वीडियो के वास्तविक प्लेटफ़ॉर्म डेटा पर आधारित है जो 205,000+ उपयोगकर्ताओं द्वारा 220 देशों में Vivideo पर 2025 के अंत और 2026 की शुरुआत के बीच बनाए गए थे। इसके बाद एक डेटा-आधारित स्नैपशॉट है कि दुनिया वर्तमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वीडियो कैसे बना रही है।

कार्यकारी सारांश

2026 की शुरुआत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण परिदृश्य तीन शक्तियों द्वारा परिभाषित है: विस्फोटक वृद्धि, वैश्विक लोकतंत्रीकरण, और तेज़ मॉडल समेकन। केवल तीन महीनों में, Vivideo के प्लेटफ़ॉर्म ने 220 देशों और 24 पहचाने गए प्रॉम्प्ट भाषाओं के उपयोगकर्ताओं से 120,000 से अधिक वीडियो निर्माण आदेशों को संसाधित किया।

डेटा एक ऐसे बाजार का खुलासा करता है जो तेजी से परिपक्व हो रहा है। टेक्स्ट-से-वीडियो वर्कफ़्लो 65.7% सभी आदेशों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि इमेज-से-वीडियो 32.6% बनाता है—यह एक आश्चर्यजनक रूप से मजबूत प्रदर्शन है जो सुझाव देता है कि निर्माता अपने प्रारंभिक दृश्य पर अधिक बारीक नियंत्रण चाहते हैं। मॉडल पक्ष पर, Google का Veo 3.1 96.4% बाजार हिस्सेदारी के साथ लगभग पूर्ण प्रभुत्व प्राप्त कर चुका है, जबकि OpenAI का Sora 2 केवल 2.0% पर कब्जा कर रहा है।

मासिक आदेश मात्रा दिसंबर 2025 में 12,000 से बढ़कर जनवरी 2026 में 62,000 हो गई—एक 5x वृद्धि एक ही महीने में। फरवरी 2026 में 46,000 आदेशों का ट्रैकिंग हो रहा है जबकि महीना अभी भी प्रगति में है।

फॉर्मेट प्राथमिकताएँ प्लेटफ़ॉर्म समेकन की कहानी बताती हैं: लैंडस्केप (16:9) वीडियो 52.8% के साथ आगे है, लेकिन वर्टिकल (9:16) वीडियो 43.7% के साथ ठीक पीछे है। स्क्वायर (1:1) वीडियो प्रभावी रूप से अस्तित्वहीन है, लगभग 0% के करीब। "एक फॉर्मेट सभी के लिए" का युग समाप्त हो गया है—निर्माता उत्पादन के क्षण से विशिष्ट वितरण चैनलों के लिए सामग्री तैयार कर रहे हैं।

विधि

यह रिपोर्ट Vivideo के कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो जनरेशन प्लेटफॉर्म से अनाम, समेकित प्लेटफॉर्म विश्लेषण पर आधारित है। डेटा सेट में शामिल हैं:

• 120,000+ वीडियो जनरेशन ऑर्डर
• 205,000+ पंजीकृत उपयोगकर्ता
• 220 देशों का प्रतिनिधित्व
• 24 भाषाएँ उपयोगकर्ता संकेतों में पहचान की गई
• समय अवधि: दिसंबर 2025 से 23 फरवरी, 2026

सभी डेटा वास्तविक प्लेटफॉर्म उपयोग को दर्शाता है। संकेत भाषा पहचान एल्गोरिदमिक रूप से की गई थी। उपयोग मामले की श्रेणीकरण (कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित वीडियो, अवतार-आधारित, छवि एनीमेशन) उस उत्पाद विशेषता से निकाली गई है जो ऑर्डर के समय चुनी गई थी। सामग्री मॉडरेशन सांख्यिकी ध्वजांकित सामग्री के एक अलग आंतरिक विश्लेषण से निकाली गई हैं। इस रिपोर्ट को तैयार करने में कोई व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी का उपयोग नहीं किया गया था।

पूर्णता पर एक नोट: फरवरी 2026 का डेटा आंशिक है, क्योंकि प्रकाशन के समय महीना अभी भी प्रगति में है। सभी फरवरी आंकड़ों को निम्न-सीमा के अनुमान के रूप में पढ़ा जाना चाहिए।

लोग क्या बनाते हैं

उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाए गए क्या को समझना कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो उपकरणों का प्राथमिक मूल्य प्रस्ताव प्रकट करता है। हमने सभी आदेशों को चयनित उत्पादन कार्यप्रवाह के आधार पर तीन उपयोग मामलों में वर्गीकृत किया।

पूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित वीडियो की प्रमुखता (88.2%) पुष्टि करती है कि जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मूल वादा—कुछ से कुछ बनाना (या एक साधारण संकेत से)—ही उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म की ओर आकर्षित करता है। यह व्यापक उद्योग कथा के साथ मेल खाता है: लोग विचार से वीडियो में सेकंड में जाना चाहते हैं, घंटों में नहीं।

अवतार-आधारित वीडियो 7.1% एक महत्वपूर्ण निचे का प्रतिनिधित्व करता है, विशेष रूप से व्यावसायिक संचार, ई-लर्निंग, और मार्केटिंग उपयोग मामलों के लिए। छवि एनीमेशन 4.7% उन निर्माताओं की सेवा करता है जो मौजूदा दृश्य संपत्तियों—उत्पाद फोटो, चित्रण, या Midjourney या DALL·E जैसे उपकरणों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित छवियों—में जीवन डालना चाहते हैं।

इन कार्यप्रवाहों का अन्वेषण करने वाले निर्माताओं के लिए, Vivideo पाठ-से-वीडियो, छवि-से-वीडियो, और एक एकीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो जनरेटर के लिए समर्पित उपकरण प्रदान करता है जो कई निर्माण मोड का समर्थन करता है।

लोग कैसे बनाते हैं

उपयोग के मामलों से परे, निर्माण का कैसे—इनपुट मोडालिटीज़ और मॉडल चयन—निर्माता व्यवहार में गहरे पैटर्न को प्रकट करता है।

इनपुट मोडालिटी: टेक्स्ट बनाम इमेज

टेक्स्ट-से-वीडियो 65.7% पर प्रमुख निर्माण मोड बना हुआ है, जो इसकी पहुंच को दर्शाता है: कोई भी जो एक विचार के साथ है, वह एक प्रॉम्प्ट टाइप कर सकता है और एक वीडियो उत्पन्न कर सकता है। कोई डिज़ाइन कौशल, कोई स्टॉक फुटेज लाइब्रेरी, कोई कैमरा आवश्यक नहीं है।

हालांकि, इमेज-से-वीडियो 32.6% पर एक महत्वपूर्ण खोज है। लगभग तीन में से एक निर्माता एक संदर्भ छवि को प्रारंभिक बिंदु के रूप में प्रदान करने का चयन करता है। यह उपयोगकर्ता व्यवहार में परिपक्वता का सुझाव देता है—निर्माता सीख रहे हैं कि दृश्य संदर्भ प्रदान करने से अधिक पूर्वानुमानित, उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम मिलते हैं। यह एक कार्यप्रवाह की ओर भी इशारा करता है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता इमेज जनरेटर (Midjourney, Flux, DALL·E) “पहला मील” के रूप में कार्य करते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो जनरेटर “अंतिम मील” को संभालते हैं।

मॉडल प्राथमिकताएँ

मॉडल परिदृश्य एक स्पष्ट कहानी बताता है। Google का Veo 3.1 सभी जनरेशन ऑर्डर का 96.4% कैप्चर करता है। यह लगभग एकाधिकार गुणवत्ता, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण और पुनः जनरेशन की आवश्यकता को कम करने वाले मजबूत प्रॉम्प्ट पालन के संयोजन को दर्शाता है।

OpenAI का Sora 2 केवल 2.0% ऑर्डर रखता है—OpenAI की ब्रांड पहचान को देखते हुए यह एक उल्लेखनीय कम प्रदर्शन है। यह मूल्य निर्धारण दबाव, उपलब्धता की सीमाएँ, या वास्तविक दुनिया के उपयोग में Veo 3.1 की तुलना में गुणवत्ता में अंतर को दर्शा सकता है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर पक्ष पर, प्रदाता विभाजन मॉडल प्राथमिकताओं को दर्शाता है: fal.ai 89.5% जनरेशन अनुरोधों को संभालता है (Veo 3.1 इन्फरेंस को शक्ति प्रदान करता है), जबकि HeyGen 10.5% का हिस्सा है (मुख्य रूप से अवतार-आधारित वीडियो)। यह दो प्रदाता आर्किटेक्चर वर्तमान वास्तविकता को दर्शाता है कि विभिन्न मोडालिटीज़ को विभिन्न विशेषीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है।

फॉर्मेट ट्रेंड्स: आस्पेक्ट रेशियो और अवधि

फॉर्मेट विकल्प यह दर्शाते हैं कि निर्माता अपने कंटेंट को वितरित करने का इरादा रखते हैं। डेटा एक ऐसे बाजार का चित्रण करता है जो पारंपरिक और सामाजिक-प्रथम फॉर्मेट के बीच विभाजित है।

आस्पेक्ट रेशियो वितरण

लैंडस्केप और वर्टिकल फॉर्मेट के बीच लगभग समानता इस रिपोर्ट में सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक है। वर्टिकल वीडियो (9:16) 43.7% लैंडस्केप के निकट है, एक अनुपात जो सिर्फ दो साल पहले असंभव लगता था। स्क्वायर वीडियो की मृत्यु भी समान रूप से बताती है—यहां तक कि Instagram, जिसने 1:1 को लोकप्रिय बनाया, ने Reels के साथ वर्टिकल की ओर रुख किया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माताओं के लिए, यह विभाजन एक द्विभाजित वितरण रणनीति का सुझाव देता है: पेशेवर और लंबे फॉर्मेट कंटेंट लैंडस्केप में रहता है, जबकि सामाजिक और खोज-प्रेरित कंटेंट वर्टिकल जाता है।

अवधि प्राथमिकताएँ

अवधि डेटा एक द्वि-मोडल वितरण को दर्शाता है। सबसे लोकप्रिय विकल्प है 12 सेकंड (30.1%)—अधिकांश मॉडलों पर उपलब्ध अधिकतम अवधि—जो सुझाव देता है कि उपयोगकर्ता प्रत्येक पीढ़ी से अधिकतम कंटेंट चाहते हैं। दूसरा सबसे लोकप्रिय है 4 सेकंड (29.2%), जो त्वरित प्रयोगों, सामाजिक मीडिया क्लिप, और आवर्ती प्रॉम्प्ट परीक्षण के लिए पसंद किया जाता है।

8-सेकंड का मीठा स्थान (23.3%) बीच में है: एक सूक्ष्म-कहानी बताने के लिए पर्याप्त लंबा, लागत को प्रबंधनीय रखने के लिए पर्याप्त छोटा। 6-सेकंड वीडियो (6.6%) की अपेक्षाकृत कम स्वीकृति सुझाव देती है कि उपयोगकर्ता चरम सीमाओं की ओर झुकते हैं—या तो अधिकतम लंबाई या न्यूनतम लागत।

शॉर्ट-फॉर्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो का उदय

जब हम अवधि और अनुपात डेटा को मिलाते हैं, तो एक स्पष्ट कथा उभरती है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण शॉर्ट-फॉर्म सामग्री क्रांति द्वारा आकारित हो रहा है।

संख्याओं पर विचार करें: 43.7% सभी वीडियो वर्टिकल हैं, और 59.2% 8 सेकंड या उससे छोटे हैं. यह इंटरसेक्शन—शॉर्ट, वर्टिकल वीडियो—सीधे उस सामग्री प्रारूप पर मानचित्रित होता है जो TikTok, Instagram Reels, और YouTube Shorts पर हावी है।

लगभग 6 में से 10 कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित वीडियो 8 सेकंड या उससे छोटे हैं, जो एक रचनात्मक पारिस्थितिकी तंत्र को दर्शाते हैं जो सोशल मीडिया ध्यान अवधि के लिए अनुकूलित है।

इसका उद्योग पर गहरा प्रभाव है. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो जनरेटर पारंपरिक वीडियो उत्पादन को प्रतिस्थापित नहीं कर रहे हैं—वे पूरी तरह से नए प्रकार की नष्ट होने योग्य, उच्च मात्रा वाली दृश्य सामग्री बना रहे हैं। एक सोशल मीडिया प्रबंधक जो पहले सप्ताह में 3 वीडियो पोस्ट करता था, अब 3 वीडियो प्रति दिन बना सकता है। एक TikTok निर्माता जो एकल क्लिप पर घंटों बिताता था, अब एक दोपहर में दर्जनों अवधारणाओं पर काम कर सकता है।

आर्थिक दृष्टि से यह परिवर्तनकारी है। वर्तमान मूल्य निर्धारण पर, 4-सेकंड का कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो उत्पन्न करने की लागत एक डॉलर का एक अंश है। इसे स्टॉक फुटेज लाइसेंसिंग ($50–$200 प्रति क्लिप), फ्रीलांस वीडियो संपादन ($50–$150 प्रति घंटे), या पेशेवर उत्पादन ($1,000+ प्रति मिनट) से तुलना करें। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो को हॉलीवुड गुणवत्ता से मेल खाने की आवश्यकता नहीं है—इसकी आवश्यकता है कि यह सोशल मीडिया फीड की गुणवत्ता बार से मेल खाता है, और यह पहले से ही वहां है।

वैश्विक पहुंच और भाषा वितरण

डेटा के सबसे आकर्षक पहलुओं में से एक इसकी वैश्विक विविधता है। 220 देशों के उपयोगकर्ताओं ने प्लेटफॉर्म पर वीडियो बनाए हैं, जिनमें 24 विभिन्न भाषाओं में संकेत पाए गए हैं।

अंग्रेजी 47.3% पर अग्रणी है लेकिन यह हावी नहीं है। यह उल्लेखनीय है—कई पश्चिमी निर्मित SaaS प्लेटफार्मों पर, अंग्रेजी उपयोग का 70–80% हिस्सा बनाती है। Vivideo का अधिक वितरित पैटर्न सुझाव देता है कि प्लेटफॉर्म ने गैर-अंग्रेजी बोलने वाले बाजारों में वास्तविक खींचाव हासिल किया है।

वियतनामी 23.1% पर एक प्रमुख खोज है। लगभग चार में से एक संकेत वियतनामी में लिखा गया है, जिससे यह प्लेटफॉर्म की दूसरी सबसे बड़ी भाषा बन जाती है। यह दक्षिण पूर्व एशिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामग्री निर्माण की विस्फोटक वृद्धि को दर्शाता है, जहां एक युवा, डिजिटल रूप से स्वदेशी जनसंख्या जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों को कई पश्चिमी बाजारों की तुलना में तेजी से अपना रही है।

अरबी 11.4% एक और महत्वपूर्ण खोज का प्रतिनिधित्व करता है। MENA क्षेत्र का कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो उपकरणों को अपनाना अरबी में दृश्य सामग्री निर्माण के लिए unmet मांग का सुझाव देता है—एक बाजार जो पारंपरिक रूप से पश्चिमी रचनात्मक उपकरणों द्वारा कम सेवा प्राप्त करता है।

18 अतिरिक्त भाषाओं (रूसी, तुर्की, जर्मन, और अधिक) की लंबी पूंछ एक प्रमुख अंतर्दृष्टि को मजबूत करती है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण एक वैश्विक घटना है, न कि एक सिलिकॉन वैली प्रवृत्ति।

प्लेटफार्मों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो

प्लेटफार्म पहुंच पैटर्न यह दर्शाते हैं कि उपयोगकर्ता अपने दैनिक कार्यप्रवाह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो उपकरणों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।

वेब-आधारित पहुंच की अत्यधिक प्रमुखता (96.6%) पुष्टि करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण मुख्य रूप से एक डेस्कटॉप गतिविधि है। यह समझ में आता है: प्रॉम्प्ट तैयार करना, उत्पन्न वीडियो की समीक्षा करना, परिणामों पर पुनरावृत्ति करना, और आउटपुट डाउनलोड करना सभी बड़े स्क्रीन और डेस्कटॉप-क्लास इनपुट विधियों से लाभान्वित होते हैं।

हालांकि, 3.4% मोबाइल उपयोग को नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए। यह प्रारंभिक-अपनाने वाले व्यवहार का प्रतिनिधित्व करता है जो मोबाइल इंटरफेस में सुधार और उत्पादन समय में कमी के साथ महत्वपूर्ण रूप से बढ़ सकता है। स्मार्टफोन वह जगह है जहाँ अधिकांश वीडियो उपभोग किया जाता है; यह केवल समय की बात है जब यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण के लिए भी एक व्यवहार्य प्लेटफार्म बन जाएगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो में सामग्री सुरक्षा

जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जिम्मेदार तैनाती के लिए मजबूत सामग्री मॉडरेशन की आवश्यकता होती है। उत्पन्न सामग्री का हमारा विश्लेषण कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो उद्योग के सामने आने वाली सुरक्षा चुनौतियों की एक झलक प्रदान करता है।

लगभग 9% उत्पन्न सामग्री को हमारे मॉडरेशन सिस्टम द्वारा संभावित रूप से अनुपयुक्त के रूप में चिह्नित किया गया—यह दर अन्य जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफार्मों के साथ सुसंगत है लेकिन यह सुरक्षा निवेश की निरंतर आवश्यकता को उजागर करती है।

यह ~9% चिह्नित दर विभिन्न मुद्दों को शामिल करती है, हल्के सुझावात्मक सामग्री से लेकर अधिक स्पष्ट नीति-उल्लंघन सामग्री तक। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि "चिह्नित" का अर्थ हमेशा "उपयोगकर्ता को वितरित" नहीं होता—कई चिह्नित उत्पन्नियाँ पूर्व-डिलीवरी फ़िल्टर द्वारा पकड़ी जाती हैं और कभी भी अंतिम उपयोगकर्ता तक नहीं पहुँचतीं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो में सामग्री सुरक्षा स्वाभाविक रूप से पाठ या छवि उत्पन्न करने की तुलना में अधिक जटिल है। एक वीडियो निर्दोष रूप से शुरू हो सकता है और फ्रेम दर फ्रेम समस्याग्रस्त क्षेत्र में विकसित हो सकता है। अस्थायी मॉडरेशन—एक क्लिप की पूरी अवधि में सामग्री का विश्लेषण—एकल-फ्रेम विश्लेषण की तुलना में अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

उद्योग इस क्षेत्र में सक्रिय रूप से निवेश कर रहा है। Vivideo में, हम मॉडल-स्तरीय सुरक्षा फ़िल्टर, पोस्ट-जनरेशन सामग्री विश्लेषण, और उपयोगकर्ता रिपोर्टिंग तंत्र को मिलाकर बहु-स्तरीय मॉडरेशन का उपयोग करते हैं। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो की गुणवत्ता में सुधार होता है और उत्पन्न लंबाई बढ़ती है, मॉडरेशन प्रौद्योगिकी को भी साथ-साथ उन्नत होना चाहिए।

विकास की दिशा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो की विकास कहानी 2025 के अंत और 2026 की शुरुआत में असाधारण है।

*फरवरी 2026 का डेटा आंशिक है (फरवरी 23, 2026 के अनुसार महीना प्रगति पर है)

संख्याएँ अपने आप में बोलती हैं। दिसंबर से जनवरी तक 5x वृद्धि उस प्रकार की गुणात्मक वृद्धि को दर्शाती है जो प्लेटफॉर्म के मोड़ के बिंदुओं को परिभाषित करती है। यह एकल वायरल क्षण द्वारा संचालित नहीं था—यह भौगोलिक क्षेत्रों, उपयोग के मामलों और उपयोगकर्ता खंडों में व्यापक रूप से अपनाने में वृद्धि को दर्शाता है।

दिसंबर 2025 में 12,000 ऑर्डर से जनवरी 2026 में 62,000 तक—एक 417% महीने-दर-महीने वृद्धि जो संकेत देती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो ने एक महत्वपूर्ण अपनाने की सीमा को पार कर लिया है।

फरवरी के 46,000+ ऑर्डर (अभी भी दिन शेष हैं) सुझाव देते हैं कि प्लेटफॉर्म उच्च मांग को बनाए रख रहा है न कि एक बार की वृद्धि का अनुभव कर रहा है। यदि फरवरी जनवरी के स्तर के करीब बंद होता है, तो यह पुष्टि करेगा कि विकास संरचनात्मक है, मौसमी नहीं।

कई कारक इस तेजी में योगदान कर सकते हैं: मॉडल गुणवत्ता में सुधार (Veo 3.1 का विमोचन), कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो क्षमताओं के बारे में व्यापक जागरूकता, प्रति पीढ़ी लागत में कमी, और रचनात्मक उद्योगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने की सामान्य तेजी।

मुख्य निष्कर्ष और भविष्यवाणियाँ

डेटा हमें क्या बताता है

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो मुख्यधारा में आ गया है। 220 देशों में 205,000+ उपयोगकर्ता प्रारंभिक अपनाने वाले बाजार नहीं हैं। यह एक वैश्विक रचनात्मक उपकरण है।
2. टेक्स्ट-से-वीडियो प्रवेश द्वार है, इमेज-से-वीडियो उन्नयन है। नए उपयोगकर्ता टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से शुरू करते हैं; अनुभवी निर्माता बेहतर नियंत्रण के लिए इमेज-गाइडेड जनरेशन में जाते हैं।
3. वर्टिकल वीडियो भविष्य का प्रारूप है। 43.7% और बढ़ते हुए, 9:16 संभवतः 2026 के भीतर 16:9 को पार कर जाएगा क्योंकि शॉर्ट-फॉर्म सोशल बढ़ता रहेगा।
4. मॉडल समेकन वास्तविक है। Veo 3.1 का 96.4% शेयर दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो में, मॉडलों के बीच गुणवत्ता के अंतर विजेता-लेने वाले अधिकतर गतिशीलता उत्पन्न करते हैं।
5. ग्लोबल साउथ अपनाने में आगे है। वियतनामी, अरबी, तुर्की, और रूसी प्रॉम्प्ट सामूहिक रूप से गैर-अंग्रेजी पश्चिमी भाषाओं को पीछे छोड़ते हैं, यह चुनौती देते हुए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण मुख्य रूप से एक पश्चिमी घटना हैं।

2026 के बाकी समय के लिए भविष्यवाणियाँ

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो जनरेशन 2026 की चौथी तिमाही तक Vivideo पर 1 मिलियन मासिक ऑर्डर को पार कर जाएगा, जो लंबे-फॉर्म जनरेशन क्षमताओं, बेहतर गुणवत्ता, और निरंतर लागत में कमी द्वारा संचालित होगा।
2. वर्टिकल वीडियो लैंडस्केप को पार करेगा कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित सामग्री के लिए डिफ़ॉल्ट पहलू अनुपात के रूप में 2026 के मध्य तक।
3. इमेज-से-वीडियो ऑर्डर का 40%+ तक बढ़ेगा क्योंकि मल्टी-स्टेप कृत्रिम बुद्धिमत्ता वर्कफ़्लो (इमेज जनरेशन → वीडियो जनरेशन) अधिक सहज हो जाते हैं।
4. मोबाइल निर्माण ट्रैफ़िक का 10–15% तक पहुँच जाएगा क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म मोबाइल-ऑप्टिमाइज्ड जनरेशन इंटरफेस में निवेश करते हैं।
5. सामग्री मॉडरेशन एक प्रमुख विभेदक बन जाएगा क्योंकि वैश्विक स्तर पर नियामक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-जनित मीडिया की जांच बढ़ाते हैं।
6. नए मॉडल प्रवेशकर्ता (Meta, Stability AI, और चीनी प्रयोगशालाओं से) Veo की प्रभुत्व को चुनौती देंगे, संभावित रूप से बाजार को विभाजित करेंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण उद्योग एक मोड़ पर है। उपकरण पर्याप्त अच्छे हैं, लागत पर्याप्त कम है, और मांग वैश्विक स्तर पर इतनी है कि यह गुणात्मक वृद्धि को बनाए रख सके। सवाल अब यह नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो निर्माण को बदल देगा—यह कितनी तेजी से है।

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