融資數(shù)千萬美元！又一未來獨角獸殺出：多家知名 VC 聯(lián)投

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北京海淀跑出一個未來獨角獸：Sand AI（三呆 科技 ），今日獲得數(shù)千萬美元融資，由經(jīng)緯領投，跟投方包含華業(yè)天成、創(chuàng)新工場、IDG、襄禾、商湯國香。

值得注意的是，該公司的創(chuàng)始人來自美團前高管王慧文創(chuàng)立的光年之外（2023 年），但隨著光年之外的閃崩，他創(chuàng)立了 Sand AI。

那么，在巨頭圍剿、玩家眾多的視頻 AI 生成賽道，這家成立僅 1 年半的初創(chuàng)公司為何還能獲得資本青睞？

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Sand AI 的崛起與資本市場的熱捧密不可分。2024 年 5 月，今日資本領投其早期融資輪，這一動作被創(chuàng)始人徐新視為 " 對一級市場堅守的宣言 "。

資本押注的背后，是 Sand AI 選擇的差異化路徑：在 OpenAI 的 Sora 引爆 " 擴散模型（Diffusion）" 主流路線時，該公司卻押注 " 自回歸模型（Auto Regressive）"，試圖通過時序因果邏輯解決視頻生成中的物理規(guī)律模擬難題。

其核心產(chǎn)品 Magi-1 定位為 " 開源可測的研究與工業(yè)級工具 "，用戶可通過官網(wǎng)生成 1-10 秒視頻，或下載模型權重自行訓練。與 Sora 的封閉生態(tài)不同，Sand AI 將代碼、技術報告全數(shù)公開，吸引全球開發(fā)者共同優(yōu)化模型。

創(chuàng)始人曹越的履歷，為 Sand AI 注入技術的理想主義色彩。他是清華特獎與馬爾獎雙料得主，曾在微軟亞研院主導多項基礎模型研究。2023 年，他離開王慧文創(chuàng)立的光年之外，決意探索 " 更接近 AGI 本質的視頻生成范式 "。

曹越認為，傳統(tǒng)視頻生成技術存在兩大桎梏：一是擴散模型依賴概率采樣，難以保證時間軸上的因果連貫性；二是行業(yè)過度追求畫面精美度，忽視底層物理規(guī)律建模。他曾以 " 人物行走時左右腿交替 " 為例，指出多數(shù)模型只能學到動作相關性，卻無法理解 " 重力與肌肉協(xié)作 " 的因果鏈條。

Sand AI 的關鍵發(fā)展節(jié)點如下：

2023 年 10 月：公司成立，曹越組建首批團隊，成員多來自微軟亞研院、智源研究院，聚焦自回歸模型預研。

2024 年 7 月：今日資本領投 A 輪，隨著徐新的言論引發(fā)行業(yè)關注，Sand AI 從隱身模式走向臺前。

2025 年 4 月：發(fā)布 Magi-1，支持跨場景物理一致性、秒級時間軸控制等特性，單段視頻生成成本降至 0.1 美元，較行業(yè)平均水平降低 70%。

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值得關注的是，Magi-1 并非單純的技術 demo。其商用版本已接入多家短視頻平臺的創(chuàng)作者工具鏈，支持廣告、影視預告片等場景的快速出片。

Sand AI 所處的 AI 視頻生成行業(yè)（二級分類：多模態(tài)生成軟件），正經(jīng)歷從技術探索到 商業(yè) 落地的關鍵躍遷。據(jù) Fortune Business Insights 數(shù)據(jù)，2024 年全球市場規(guī)模達 6.1 億美元，預計 2032 年將突破 25 億美元，年復合增長率 19.5%。

然而，繁榮背后卻暗藏多元競爭。

- 技術路線之爭：OpenAI 的 Sora、快手的可靈、字節(jié)的即夢等頭部玩家選擇擴散模型路線，追求畫面質量與藝術表現(xiàn)力；而 Sand AI、谷歌 VideoPoet 則押注自回歸模型，強調(diào)物理規(guī)律與長視頻邏輯。

- 生態(tài)策略差異：大廠依托流量優(yōu)勢構建封閉生態(tài)（如快手可靈嵌入短視頻創(chuàng)作工具），而 Sand AI 通過開源吸引開發(fā)者，試圖建立底層技術標準。

當前市場仍屬藍海，但分化跡象已現(xiàn)：海外 Runway、Pika 占據(jù)創(chuàng)意設計細分市場，國內(nèi)快手可靈憑借 6.5 億月活用戶占據(jù)應用層高地，而 Sand AI 則與智譜清影、生數(shù)科技 Vidu 等爭奪開發(fā)者生態(tài)話語權。

曹越在近期訪談中坦言：" 未來 3 年，視頻生成將進入‘因果推理’時代，誰能教會 AI 理解重力、流體、碰撞，誰就能打開 AGI 的大門。"

目前，Sand AI 推出訂閱制與積分制兩種付費模型：訂閱制：提供 9.9 美元 / 月的基礎套餐，支持每秒 10 積分的視頻生成（初始注冊用戶獲贈 500 積分）；企業(yè)定制：針對影視級長視頻需求，提供按需計費的高階服務，支持秒級時間軸控制與跨場景物理一致性優(yōu)化。

總體而言，作為視頻生成領域的新銳企業(yè)，其商業(yè)化進程雖處于早期階段。

來源：鉛筆道