AI视频生成赛道近期风云变幻，海外OpenAI宣布关停Sora独立应用及相关API，国内字节跳动Seedance 2.0因版权争议暂停全球发布，行业格局面临重塑。就在此时，阿里巴巴推出的HappyHorse-1.0模型突然登顶Artificial Analysis榜单，在文生视频和图生视频（无音频）两个赛道同时超越字节、快手等竞争对手，引发市场高度关注。
这款模型的突破性进展与张迪的回归密切相关。这位上海交通大学计算机专业硕士毕业后，曾在阿里巴巴工作十年，主导过阿里妈妈大数据和机器学习工程架构建设。2020年转战快手后，他带领团队研发的可灵大模型成功推动快手从内容分发平台升级为内容生产基础设施提供商。2025年11月，张迪重返阿里，出任淘天集团未来生活实验室负责人，仅用五个月便带领团队推出HappyHorse模型。
技术层面，HappyHorse采用150亿参数、40层统一自注意力Transformer架构，将文本、视频、音频三种模态的token纳入同一序列联合建模。这种原生多模态设计有效解决了传统模型中人物嘴型与语音不同步、表情与语气不匹配等问题，支持英语、普通话、粤语等七种语言的唇形同步。在生成效率上，该模型可在单张H100 GPU上用38秒生成5秒1080p视频，并通过DMD-2蒸馏技术将去噪步骤压缩至8步，显著降低推理成本。
开源策略成为HappyHorse脱颖而出的关键。与闭源模型不同，阿里选择开放可商用版本，允许开发者自托管、微调并接入自有产品。这种开放模式不仅加速了技术迭代，还通过社区反馈持续优化模型性能。Artificial Analysis榜单显示，其文本转视频Elo分数达1333，图像转视频Elo分数达1392，在用户偏好测试中超越多个知名闭源模型。
电商场景成为HappyHorse的核心落地领域。淘宝、天猫平台汇聚了海量商家和商品数据，为模型训练提供了独特优势。传统商品视频制作需场景搭建、模特拍摄、后期剪辑等复杂流程，中小商家往往难以承担。而AI视频生成可批量创建不同版本内容，通过点击率、加购率等交易数据反向优化模型，形成"生成-投放-反馈-优化"的闭环。例如，某太阳能喷泉泵通过AI视频展示鸟浴盆、鱼池等使用场景后，海外销量激增，印证了场景化营销的商业价值。
行业观察人士指出，阿里在视频生成领域的布局与竞争对手形成差异化竞争。OpenAI因成本压力退出市场，字节跳动受困于版权纠纷，而阿里凭借电商生态积累的商品图、实拍素材和交易数据，为模型提供了更可控的训练环境。HappyHorse若能深度融入淘天业务体系，不仅可提升平台内容供给质量，还将降低中小商家内容生产门槛，重塑电商内容生态格局。
