Den KI‑videoflyten i 2026: Slik lages video faktisk nå

I 2023 betydde en 60-sekunders merkevarevideo manus, stock-lisens, innspilt voiceover, en redigerings-tidslinje — og omtrent en uke med kvelder. I 2026 er den samme videoen en brief, noen få modellvalg og en ettermiddag. Flaskehalsen flyttet seg fra «kan jeg produsere dette opptaket?» til «hvilket opptak vil jeg faktisk ha?»

Dette er en praktisk gjennomgang av hvordan den faktiske arbeidsflyten for kunstig intelligens-video i 2026 ser ut — den reelle pipelinen en soloskapende eller et tomannsteam kjører, fra blinkende markør i briefen til en lokalisert klipp publisert på seks plattformer. Ikke markeds­tallene; dette er samlebåndet.

Hvis du vil ha de store linjene bak skiftet — adopsjon, modellandeler, formater — les the state of AI video in 2026 som kompanjong. Dette innlegget er delen du gjør med hendene.

Nøkkelpunkter

- Arbeidsflyten i 2026 er brief‑først og modellbevisst: du velger en annen modell per opptak, ikke ett verktøy per prosjekt.

- Agentisk planlegging slår sammen storyboard, modellvalg og generering i én passering — manuell kontroll brukes på opptakene du bryr deg mest om.

- Kontinuitet (ansikter, lyssetting, stemme) er nå det vanskelige, ikke genereringen; du løser det med referansebilder, låste seeds og konsistente avatarer/stemmer.

- Lokalisering er en siste pass, ikke en ny innspilling — én engelsk master blir til 20 språk med dubbing og oversettelse.

Trinn 1: Briefen er fortsatt det virkelige arbeidet

Det kunstig intelligens ikke erstattet, er å vite hva du vil ha. En vag prompt gir deg et vagt klipp, og du sløser rendere på å jage det inn. Så arbeidsflyten starter der den alltid gjorde — en stram brief.

Skriv ned fire ting før du rører en modell:

• Jobben. Hva er videoen til? En 6‑sekunders annonsekrok leser helt annerledes enn en 90‑sekunders forklarer.
• Opptakene. Grovlist beatene. «Produkt på et skrivebord, hender åpner det, nærbilde av logoen, person reagerer.» Selv tre beats er bedre enn en vegg av prosa.
• Uttrykket. Filmatisk og stemningsfullt? Lyst og flatt? Håndholdt eller låst? Dette styrer modellvalget senere.
• Formatet. Liggende for YouTube, stående for Reels og TikTok. Bestem det nå — det endrer innrammingen for hvert opptak.

Dette tar ti minutter og sparer deg for tretti rendere. I 2023 matet briefen en frilanser; i 2026 mater den en modell. Samme disiplin, raskere utbytte.

Trinn 2: Velg riktig modell per opptak, ikke per prosjekt

Her er det største tankeskiftet fra den gamle arbeidsflyten. Du forplikter deg ikke lenger til ett verktøy. Du forplikter deg til én brief og ruter deretter hvert opptak til modellen som spikrer det.

En enkelt 60‑sekunders video i 2026 kan bruke tre forskjellige modeller: én for det filmatiske etableringsopptaket, én for rask iterativ B‑roll, én for snakkende‑avatar‑segmentet. Hver modell har en personlighet — fysikk, bevegelsesrealisme, prompt‑etterlevelse og hvor lenge den lar deg vente.

• Filmatiske, høyfidelitets helteopptak går til flaggskipmodellene for realisme (Veo, Sora). De koster mer rendertid, men bærer de viktigste bildene dine.
• Rask iterasjon og B‑roll går til de kjappere modellene der du kan brenne fem takes billig og velge den beste.
• Snakkende hoder og forklaringssegmenter går til AI‑avatarer (kunstig intelligens) med klonet eller stock‑stemme, ikke tekst‑til‑video — langt mer pålitelig for lip‑sync og budskapslevering.

Avveiingen er nesten alltid hastighet versus kvalitet. Før du forplikter et opptak til en dyr modell, er det verdt å vite hva du venter på — vår render-time benchmark måler faktiske genereringstider per modell, så du kan budsjettere ettermiddagen. Og du kan browse the AI models for å matche en modells styrker til hver beat i briefen din.

Trinn 3: Agentisk planlegging vs. manuell kontroll

Her skiller 2026 seg fra hvert tidligere år. Du har to måter å gjøre briefen om til opptak, og gode skapere bruker begge.

Den agentiske veien. Du overleverer hele briefen til en kunstig intelligens som planlegger videoen — den bryter ideen din ned i scener, skriver prompts på opptaksnivå, velger modeller, genererer klippene og setter sammen et førsteutkast. Du beskriver utfallet; den kjører pipelinen. Vivideos agentic chat gjør nettopp dette: si «en 45‑sekunders lanseringsvideo for et kaffeabonnement, upbeat, vertikal», og den returnerer et planlagt, generert, sammensatt utkast i stedet for et enkelt klipp. Dette er raskeste vei til en sebar førsteversjon.

Den manuelle veien. For opptakene som bærer hele videoen — helterammen, logorevealen, ansiktet publikum husker — går du over i manuell kontroll. Du skriver prompten selv, velger nøyaktig modell, setter seed, tuner parameterne og renderer take etter take til det sitter.

Arbeidsflyten i 2026 er ikke «agentisk eller manuell». Den er agentisk for de 80 % som bare må eksistere, manuell for de 20 % som må være perfekte. La agenten bygge skjelettet, og håndferdigstill deretter opptakene som betyr mest.

Trinn 4: Generer bitene — opptak, B‑roll, avatarer, stemme

Med planen satt genererer du i lag i stedet for alt på én gang. Tenk på det som fire spor.

• Primæropptak. Storyboard‑beatene dine. Generer to–tre takes av hvert så du har valg i klippen. Tekst‑til‑video for oppdiktede scener, bilde‑til‑video når du har et produktfoto eller referanseramme du vil animere.
• B‑roll og innklipp. Bindevevet — teksturer, overganger, omgivelsesbevegelse. Billig, raskt, generert i bulk fra den raske modellen din. Du bruker halvparten av det du lager.
• Avatarer. For alle segmenter der noen snakker til kamera, slår en konsistent AI‑avatar et ferskt generert ansikt hver gang. Den samme avataren på hvert kutt får videoen til å føles som ett stykke, ikke en collage.
• Voiceover. Generer stemmesporet fra manuset ditt med en kunstig intelligens‑stemme, eller klon din egen. Match stemmen til avatarens munn, ikke omvendt — render stemmen først, og tidsfest deretter det visuelle til den.

Generer stemme og avatar sammen når du kan, så lip‑sync er innebygd og ikke en etterfiks. Den gamle arbeidsflyten spilte inn VO i et klesskap og håpet den matchet klippen. Nå kommer lyden og ansiktet fra samme instruks.

Trinn 5: Sett sammen og kjemp for kontinuitet

Her er delen ingen advarer deg om: I 2026 er generering enkelt og kontinuitet det vanskelige problemet. Hvert opptak blir til uavhengig, så av seg selv endrer jakken til karakteren farge mellom klipp, lyset hopper, og stemmetimbre driver.

Kontinuitet er nå håndverket. Du løser det bevisst:

• Lås referansene dine. Mat det samme referansebildet eller karakterbeskrivelsen inn i hvert opptak som viser samme subjekt. Bilde‑til‑video fra én masterramme holder et produkt eller ansikt konsistent på tvers av klipp.
• Gjenbruk seeds og avatarer. En fast seed stabiliserer et uttrykk på tvers av takes; én avatar‑identitet stabiliserer en person i hele videoen.
• Hold én stemme. Ikke regenerer voiceover per scene — rendrer ett sammenhengende spor, og kutt deretter visuelt til det.
• Grader til slutt. En lett fargepass over den sammensatte klippen skjuler sømmene der modeller er uenige om lyssetting.

Deretter setter du sammen: legg take‑ene på en tidslinje, trim til voiceoveren, legg inn B‑roll over kuttene, og se gjennom som helhet. Dette er det ene steget som fortsatt føles som redigering anno 2023 — og det er helt greit, for det er her smaken din kommer frem.

Trinn 6: Lokaliser som en siste pass, ikke en ny innspilling

Den enkelt største gevinsten i arbeidsflyten 2026 er at én mastervideo blir til tjue. Du spiller ikke inn på nytt for hvert marked — du lokaliserer.

Når den engelske klippen er låst, kjører du den gjennom dubbing og oversettelse: voiceoveren blir gjenuttalt på målspråket med avatarens lepper re‑synket, og på‑skjerm‑tekster byttes. Det som før var en separat produksjon per region, er nå et siste eksportvalg.

Dette er hvorfor et lite team slår langt over vekten nå. Marginalkostnaden for en spansk, arabisk eller vietnamesisk versjon er minutter, ikke en ny shoot. Lokaliser til slutt, etter at masteren er perfekt, så du oversetter en ferdig video og ikke sprer en feil til tjue språk.

Trinn 7: Publiser til plattformer — og reformater uten å re‑rendere

Siste etappe er levering, og den er formatstyrt. Din liggende master trenger et stående søsken for TikTok og Reels, en kvadratisk klipp for noen feeds, og trimmede kroker for annonser.

Arbeidsflyten her er reformatere, ikke regenerere:

• Refram, ikke gjenskap. Beskjær og komponér eksisterende opptak til vertikalt i stedet for å brenne nye rendere. Du bestemte innramming i briefen nettopp for at dette skulle fungere.
• Kutt plattformspesifikke kroker. En 6‑sekunders åpner for annonser, en 15‑sekunders kutt for Shorts, full lengde for YouTube — alt fra samme sammensatte tidslinje.
• Eksporter per spes. Match hver plattforms oppløsning og sideforhold på vei ut.

Så publiser. Hele løkken — brief til publisert, lokalisert, flerformat — er nå ettermiddagsarbeid for én person, der det i 2023 var en uke for tre.

Hva som faktisk endret seg, og hva du gjør videre

Trekk deg tilbake og kontrasten er skarp. Arbeidsflyten i 2023 var anskaffelsesbunden: du brukte tiden på å finne opptak, lisensiere stock, booke stemmetalenter og bryte med tidslinjen. Generering fantes ikke, så produksjon var jobben.

Arbeidsflyten i 2026 er beslutningsbunden: opptak er uendelige og umiddelbare, så tiden din går til å velge — riktig brief, riktig modell per opptak, agentisk vs. manuell, og kontinuitet på tvers av klipp. Ferdigheten flyttet seg opp i stakken fra å operere verktøy til å regissere dem. Hvis du vil ha tallene under dette skiftet, legger AI video statistics ut hvor raskt markedet beveget seg.

Ditt neste steg er lite: ta én ekte brief — noe du ellers ville satt ut — og kjør den gjennom denne pipelinen én gang. Overlever idéutkastet til agentic chat for et første kutt, og gå deretter manuelt på det ene opptaket som betyr mest. Du vil kjenne nøyaktig hvor arbeidsflyten i 2026 sparer deg tid, og hvor smaken din fortsatt må skinne. Det er løkken. Kjør den til den sitter i fingrene.

Oppsummering

AI-videolandskapet tidlig i 2026 preges av tre krefter: eksplosiv vekst, global demokratisering og rask konsolidering av modeller. På bare tre måneder behandlet Vivideos plattform over 120,000 videogenereringsordre fra brukere i 220 land og 24 oppdagede promptspråk.

Dataene viser et marked som modnes raskt. Tekst-til-video-arbeidsflyter står for 65.7% av alle ordre, mens bilde-til-video utgjør 32.6%—en overraskende sterk andel som tyder på at skapere i økende grad vil ha finstyrt kontroll over startgrafikken. På modellsiden har Googles Veo 3.1 oppnådd nær total dominans med 96.4% markedsandel, mens OpenAIs Sora 2 kun tar 2.0%.

Månedlig ordrevolum skjøt i været fra 12,000 i desember 2025 til 62,000 i januar 2026—en 5x økning på én måned. Februar 2026 ligger an til 46,000 ordre med måneden fortsatt pågående.

Formatpreferanser forteller om konvergens mellom plattformer: liggende (16:9) leder med 52.8%, men stående (9:16) ligger like bak med 43.7%. Kvadratisk (1:1) er i praksis fraværende og nærmer seg 0%. Tiden for «ett format passer alle» er over—skapere tilpasser innhold for spesifikke distribusjonskanaler allerede ved generering.

Metodikk

Denne rapporten er basert på anonymiserte, aggregerte plattformdata fra Vivideos plattform for videogenerering med kunstig intelligens. Datasettet omfatter:

• 120,000+ videogenereringsordre
• 205,000+ registrerte brukere
• 220 representerte land
• 24 språk oppdaget i brukerprompter
• Tidsperiode: desember 2025 til og med 23. februar 2026

Alle data reflekterer faktisk plattformbruk. Språkdeteksjon i prompter ble utført algoritmisk. Kategorisering av brukstilfeller (AI-generert video, avatar-basert, bildeanimasjon) er avledet fra produktfunksjonen valgt ved bestillingstidspunktet. Statistikk om innholdsmoderering er hentet fra en separat intern analyse av flagget innhold. Ingen personidentifiserbare opplysninger ble brukt i utarbeidelsen av denne rapporten.

Merk om fullstendighet: Data for februar 2026 er delvis, ettersom måneden fortsatt pågår ved publisering. Alle februartall bør leses som nedre anslag.

Hva folk skaper

Å forstå hva brukere skaper, avdekker kjerneverdien i AI-verktøy for video. Vi kategoriserte alle ordre i tre brukstilfeller basert på valgt genereringsflyt.

Dominansen til fullt AI-generert video (88.2%) bekrefter at den grunnleggende lovnaden til generativ kunstig intelligens—å skape noe fra ingenting (eller fra en enkel prompt)—er det som trekker brukere til plattformen. Dette samsvarer med bransjens bredere narrativ: Folk vil gå fra idé til video på sekunder, ikke timer.

Avatar-basert video på 7.1% utgjør en meningsfull nisje, særlig for forretningskommunikasjon, e‑læring og markedsføring. Bildeanimasjon på 4.7% betjener skapere som vil puste liv i eksisterende visuelle eiendeler—produktbilder, illustrasjoner eller AI-genererte bilder fra verktøy som Midjourney eller DALL·E.

For skapere som utforsker disse arbeidsflytene, tilbyr Vivideo dedikerte verktøy for tekst-til-video, bilde-til-video og en samlet AI‑videogenerator som støtter flere skapingsmoduser.

Hvordan folk skaper

Utover brukstilfeller avslører hvordan man skaper—inndatamoduser og modellvalg—dypere mønstre i atferden til skapere.

Inndatatype: tekst vs. bilde

Tekst-til-video er fortsatt den dominerende skapingsmodusen med 65.7%, noe som reflekterer tilgjengeligheten: Alle med en idé kan skrive en prompt og generere en video. Ingen designferdigheter, intet stockbibliotek, intet kamera nødvendig.

Bilde-til-video på 32.6% er imidlertid en bemerkelsesverdig observasjon. Nesten én av tre skapere velger å gi et referansebilde som utgangspunkt. Dette tyder på en modning i brukeradferd—skapere lærer at visuelle referanser gir mer forutsigbare resultater av høyere kvalitet. Det peker også mot en arbeidsflyt der AI-bildegeneratorer (Midjourney, Flux, DALL·E) fungerer som «første etappe» og AI‑videogeneratorer håndterer «siste etappe».

Modellpreferanser

Modellandskapet forteller en tydelig historie om konsolidering. Googles Veo 3.1 fanger 96.4% av alle genereringsordre. Dette nærmonopolet reflekterer en kombinasjon av faktorer: overlegen outputkvalitet, konkurransedyktige priser via fal.ai sin inferensinfrastruktur og sterk promptetterlevelse som reduserer behovet for regenerering.

OpenAIs Sora 2 har bare 2.0% av ordrene—en merkbar underprestasjon gitt OpenAIs merkenavn. Dette kan gjenspeile prispress, tilgjengelighetsbegrensninger eller kvalitetsgap relativt til Veo 3.1 i praktisk bruk.

På infrastruktursiden speiler leverandørfordelingen modellpreferansene: fal.ai håndterer 89.5% av genereringsforespørsler (driver Veo 3.1‑inferens), mens HeyGen står for 10.5% (primært avatar-basert video). Denne to-leverandør-arkitekturen reflekterer dagens realitet: ulike modaliteter krever ulik, spesialisert infrastruktur.

Formattrender: sideforhold og lengder

Valg av format avslører hvordan skapere planlegger å distribuere innholdet sitt. Dataene tegner et bilde av et marked delt mellom tradisjonelle og sosial‑først‑formater.

Fordeling av sideforhold

Den nesten like fordelingen mellom liggende og stående er en av de mest betydningsfulle funnene i denne rapporten. Vertikal video (9:16) på 43.7% er i ferd med å ta igjen liggende, en ratio som ville virket utenkelig for bare to år siden. Døden til kvadratisk video er like talende—selv Instagram, som populariserte 1:1, har pivotert til vertikalt med Reels.

For skapere av AI‑video antyder dette en todelt distribusjonsstrategi: profesjonelt og lengre innhold forblir liggende, mens sosialt og oppdagelsesdrevet innhold går vertikalt.

Varighetspreferanser

Varighetsdata avslører en todelt fordeling. Det mest populære valget er 12 sekunder (30.1%)—maksimal tilgjengelig varighet på de fleste modeller—noe som antyder at brukere vil ha mest mulig innhold ut av hver generering. Det nest mest populære er 4 sekunder (29.2%), favorisert for raske eksperimenter, klipp til sosiale medier og iterativ prompttesting.

8‑sekunders «sweet spot» (23.3%) ligger imellom: langt nok til å fortelle en mikrohistorie, kort nok til å holde kostnadene nede. Den relativt lave bruken av 6 sekunder (6.6%) tyder på at brukere trekkes mot ytterpunktene—enten maksimal lengde eller minimal kostnad.

Fremveksten av kortformat AI‑video

Når vi kombinerer data om varighet og sideforhold, trer en klar historie fram: AI‑videoproduksjon formes av kortformatrevolusjonen.

Se på tallene: 43.7% av alle videoer er vertikale, og 59.2% er 8 sekunder eller kortere. Dette krysset—korte, vertikale videoer—samsvarer direkte med formatet som dominerer TikTok, Instagram Reels og YouTube Shorts.

Nesten 6 av 10 AI‑genererte videoer er 8 sekunder eller kortere, noe som reflekterer et kreativt økosystem optimalisert for oppmerksomhetsspennet i sosiale medier.

Dette har dype implikasjoner for bransjen. AI‑videogeneratorer erstatter ikke tradisjonell videoproduksjon—de skaper en helt ny kategori av forbruksvennlig, høyvolum visuelt innhold. En sosiale‑medier‑ansvarlig som tidligere postet 3 videoer per uke kan nå produsere 3 per dag. En TikTok‑skaper som brukte timer på én video kan nå iterere gjennom dusinvis av konsepter på en ettermiddag.

Økonomien er transformativ. Med dagens priser koster det en brøkdel av en dollar å generere en 4‑sekunders AI‑video. Sammenlign det med lisensiering av stockopptak ($50–$200 per klipp), frilans videoredigering ($50–$150 per time) eller profesjonell produksjon ($1,000+ per minutt). AI‑video trenger ikke å matche Hollywood‑kvalitet—det må matche kvalitetsnivået i strømmer på sosiale medier, og det er allerede der.

Global rekkevidde og språkfordeling

En av de mest slående sidene ved dataene er den globale bredden. Brukere fra 220 land har generert videoer på plattformen, med prompter oppdaget på 24 distinkte språk.

Engelsk leder med 47.3% men dominerer ikke. Dette er bemerkelsesverdig—på mange vestlig-bygde SaaS‑plattformer står engelsk for 70–80% av bruken. Vivideos mer distribuerte mønster antyder at plattformen har oppnådd reell fotfeste i ikke‑engelskspråklige markeder.

Vietnamesisk på 23.1% er det mest iøynefallende funnet. Nær én av fire prompter skrives på vietnamesisk, noe som gjør det til plattformens nest største språk med god margin. Dette reflekterer eksplosiv vekst i innholdsskaping med kunstig intelligens i Sørøst‑Asia, der en ung, digitalt innfødt befolkning tar i bruk generative AI‑verktøy raskere enn mange vestlige markeder.

Arabisk på 11.4% er et annet viktig funn. MENA‑regionens omfavnelse av AI‑videoverktøy antyder udekket etterspørsel etter visuell innholdsskaping på arabisk—et marked som tradisjonelt har vært underbetjent av vestlige kreative verktøy.

Den lange halen av 18 tilleggsspråk (russisk, tyrkisk, tysk og flere) forsterker en nøkkelinnsikt: AI‑videoproduksjon er et globalt fenomen, ikke en trend fra Silicon Valley.

AI‑video på tvers av plattformer

Tilgangsmønstre på plattformer avslører hvordan brukere samhandler med AI‑verktøy for video i hverdagsflyten.

Den overveldende dominansen til nettbasert tilgang (96.6%) bekrefter at AI‑videoproduksjon primært er en desktop‑aktivitet. Det gir mening: å utforme prompter, vurdere genererte videoer, iterere på resultater og laste ned utdataer, gagner av større skjermer og skrivebordsklasse inndata.

Likevel bør 3.4% mobilbruk ikke avfeies. Det representerer tidlig‑brukeradferd som kan vokse betydelig etter hvert som mobilgrensesnitt forbedres og genereringstider faller. Smarttelefonen er der mest video konsumeres; det er bare et tidsspørsmål før den også blir en levedyktig plattform for skaping av video med kunstig intelligens.

Innholdssikkerhet i AI‑video

Ansvarlig utrulling av generativ kunstig intelligens krever robust innholdsmoderering. Analysen vår av generert innhold gir et innblikk i sikkerhetsutfordringene bransjen for AI‑video står overfor.

Omtrent 9% av generert innhold ble flagget som potensielt upassende av våre modereringssystemer—en rate på linje med andre generative AI‑plattformer, men som understreker det vedvarende behovet for investering i sikkerhet.

Denne ~9% flageraten omfatter et spekter av problemstillinger, fra mildt antydende innhold til mer klart policy‑brytende materiale. Det er viktig å merke at «flagget» ikke alltid betyr «levert til bruker»—mange flaggede genereringer fanges av forhåndsfiltre og når aldri sluttbrukeren.

Innholdssikkerhet i AI‑video er iboende mer kompleks enn i tekst- eller bildegenerering. En video kan starte uskyldig og utvikle seg til problematisk territorium bilde for bilde. Tidsmessig moderering—analyse av innhold gjennom hele klippets varighet—krever mer sofistikerte tilnærminger enn enkeltrammeanalyse.

Bransjen investerer aktivt i dette området. Hos Vivideo benytter vi flerlags moderering som kombinerer sikkerhetsfiltre på modellnivå, etter‑genereringsanalyse av innhold og brukerrapporteringsmekanismer. Etter hvert som kvaliteten på AI‑video forbedres og lengdene øker, må modereringsteknologi utvikle seg i takt.

Vekstkurve

Veksthistorien for AI‑video i slutten av 2025 og begynnelsen av 2026 er intet mindre enn ekstraordinær.

*Data for februar 2026 er delvis (måned pågår per 23. feb 2026)

Tallene taler for seg selv. En 5x økning fra desember til januar representerer den typen eksponentiell vekstkurve som definerer plattformsprang. Dette ble ikke drevet av ett enkelt viralt øyeblikk—det reflekterer en bredt basert økning i adopsjon på tvers av geografi, brukstilfeller og brukersegmenter.

Fra 12,000 ordre i desember 2025 til 62,000 i januar 2026—en 417% måned‑over‑måned‑økning som signaliserer at AI‑video har passert en kritisk adopsjonsterskel.

Februars 46,000+ ordre (med dager igjen) antyder at plattformen opprettholder forhøyet etterspørsel snarere enn å oppleve en engangstopp. Hvis februar ender nær januarnivåene, vil det bekrefte at veksten er strukturell, ikke sesongbetont.

Flere faktorer har sannsynligvis bidratt til akselerasjonen: forbedringer i modellkvalitet (lanseringen av Veo 3.1), økt bevissthet om hva AI‑video kan, fallende kostnader per generering og den generelle akselerasjonen i adopsjon av kunstig intelligens i kreative bransjer.

Viktige funn og prognoser

Hva dataene forteller oss

1. AI‑video har blitt mainstream. 205,000+ brukere på tvers av 220 land er ikke et tidlig‑adopter‑marked. Det er et globalt kreativt verktøy.
2. Tekst‑til‑video er inngangsporten, bilde‑til‑video er oppgraderingen. Nye brukere starter med tekstprompter; erfarne skapere går over til bildeguidet generering for bedre kontroll.
3. Vertikal video er fremtidens format. Med 43.7% og stigende vil 9:16 sannsynligvis passere 16:9 i løpet av 2026 etter hvert som kortformat i sosiale medier fortsetter å vokse.
4. Konsolidering av modeller er reell. Veo 3.1 sin andel på 96.4% viser at kvalitetsforskjeller mellom modeller skaper «vinner‑tar‑mest»-dynamikk i AI‑video.
5. Det globale sør leder an i adopsjon. Vietnamesiske, arabiske, tyrkiske og russiske prompter overgår samlet ikke‑engelske vestlige språk og utfordrer antakelsen om at AI‑verktøy primært er et vestlig fenomen.

Prognoser for resten av 2026

1. AI‑videogenerering vil passere 1 million månedlige ordre på Vivideo innen Q4 2026, drevet av lengre genereringer, bedre kvalitet og fortsatt kostnadsreduksjon.
2. Vertikal video vil passere liggende som standard sideforhold for AI‑generert innhold innen midt‑2026.
3. Bilde‑til‑video vil vokse til 40%+ av ordrene etter hvert som flerstegs AI‑arbeidsflyter (bildegenerering → videogenerering) blir mer sømløse.
4. Mobil skaping vil nå 10–15% av trafikken etter hvert som plattformer investerer i mobiloptimaliserte genereringsgrensesnitt.
5. Innholdsmoderering blir en nøkkeldifferensiator når myndigheter globalt øker granskingen av AI‑genererte medier.
6. Nye modellaktører (fra Meta, Stability AI og kinesiske laboratorier) vil utfordre Veos dominans og potensielt fragmentere markedet.

Bransjen for videoproduksjon med kunstig intelligens er ved et vippepunkt. Verktøyene er gode nok, kostnadene lave nok og etterspørselen global nok til å bære eksponentiell vekst. Spørsmålet er ikke lenger om AI vil transformere videoproduksjon—det er hvor raskt.

Klar for å lage din første AI‑video? Prøv Vivideo gratis →