視頻行業供需分析報告的主要分析要點是:
1)視頻行業產能/產量分析。是指統計分析生產者在某一特定時期內,可生產出的商品總量以及已生產出的商品總量;同時分析這一時期內視頻行業產能/產量結構(區域結構、企業結構等)。
2)視頻行業進出口分析。是指統計分析同上時期內視頻行業進出口量、進出口結構、以及進出口價格走勢分析。
3)視頻行業庫存及自用量等分析。
4)視頻行業供給分析。市場供給量不等於生產量,因為生產量中有一部分用於生產者自己消費,作為貯備或出口,而供給量中的一部分可以是進口商品或動用貯備商品。
5)視頻行業需求分析。是指統計分析上述時期內下游市場對視頻行業商品的需求總量分析;同時分析這一時期內下遊行業需求規模、需求結構以及需求總量的區域結構等。
6)視頻行業供給影響因素分析。包括價格因素、替代品因素、生產技術、政府政策以及下遊行業發展等。
7)視頻行業需求影響因素分析。包括可支配收入改變、個人喜好的改變、借貸及其成本、替代品和互補品的價格轉變、人口數量和結構、對將來的預期、教育程度的改變等。
視頻行業供需分析報告是基於經濟學中有關供需關係理論為基礎的分析成果。視頻行業市場供給是指生產者在某一特定時期內,在每一價格水平上願意並且能夠提供的一定數量的商品或勞務;視頻行業市場需求指的是下游有能力購買,並願意購買某個具體商品的欲望,顯示的是其它因素不變的情況下,隨著價格升降,某個體在每段時間內所願意買的某商品的數量。
「我判斷,視頻生成領域大機率不會出現像DeepSeek這種靠效率實現遙遙領先的模型」。在近日召開的2025中關村論壇年會期間,清華大學人工智慧研究院副院長、生數科技創始人兼首席科學家朱軍向記者表示。他這樣判斷的依據是,在視頻生成領域,大家已經將DeepSeek主打的效率進行實踐,並且在很多產品中都有體現。「因此我不認為會在某一個時刻,突然出現一個換代式的或比別人都強很多倍的產品出現」。朱軍說道。當下,朱軍還在等待視頻模型的「ChatGPT時刻」。在他看來,這需要視頻模型真正實現更好用和更可控,「只有這樣,視頻模型才能真正達到人人可用的狀態。」(21財經)