Luma AI 发布视频模型 Ray 2：最长生成 1 分钟，全系入驻 AWS Bedrock

AI 视频生成最让创作者头疼的两件事，一是时长太短，几秒钟的片段很难讲完一个镜头；二是算力太贵，出片慢还经常排队。

在 AWS re:Invent 大会上，Luma AI 正式拿出了新一代视频生成模型 Ray 2，同时宣布把全系模型搬上亚马逊云科技的 Amazon Bedrock。

这家靠 Dream Machine 积累了 2500 万注册用户的初创团队，这次不仅拉长了视频长度，还直接找来亚马逊当靠山，试图把生成速度和成本一并解决。

从 5 秒拉长到 1 分钟，最快 10 秒出片

Ray 2 最直观的变化是时长。上一代模型生成的片段只有 5 秒，而 Ray 2 可以一口气生成 5 到 10 秒的高动态片段，并支持扩展到最长 1 分钟。

生成速度也进一步加快，部分文本或图片提示词最快 10 秒就能出片。对于需要反复抽卡、调试提示词的创作者来说，等待时间大幅缩短。

在底层架构上，Ray 2 基于多模态 Transformer 架构，并且直接在大量视频数据上训练。官方称它能更好理解人、动物与环境之间的物理交互，保持角色在不同动作下的一致性。

镜头的调度也更加电影化。无论是宏大的全景扫摄，还是细腻的面部特写，运镜动作都更加平滑，减少了过去 AI 视频常见的画面畸变和掉帧抽搐。

抱上亚马逊大腿，借助自研芯片压低成本

除了向普通用户开放 Dream Machine，Luma AI 这次把重心放在了开发者和企业级市场上。

通过与 AWS 的战略合作，Ray 2 以及 Luma 现有的视觉模型将全系入驻 Amazon Bedrock。企业开发者不需要自己搭建复杂的多模态管线，通过单一 API 就能直接调用这些视频能力。

作为交换，AWS 成为了 Luma AI 的首选算力合作伙伴。Luma 的基础模型正在使用 Amazon SageMaker HyperPod 的集群基础设施进行训练。

更关键的一步是芯片。Luma 宣布将把模型迁移到 AWS 的自研 AI 芯片 Trainium 和 Inferentia 上，通过定制硬件来降低模型训练与日常推理的账单开销。

Luma 联合创始人兼 CEO Amit Jain 表示，视频已经成为最重要的表达形式，他们希望通过 Bedrock 让没有深厚艺术背景的人也能顺畅运用视觉 AI 工具。

为什么重要

我们认为，Ray 2 最大的看点不在于多生成了几秒钟，而在于视频生成正在从「玩具」走向可用的工作流。

1 分钟的时长配合角色一致性和电影级运镜，意味着个人创作者和小型团队终于能用它来拼接完整的分镜故事，而不是只能生成几秒钟的动图或空镜头。10 秒级的出片速度也大幅降低了试错门槛。

从商业角度看，Luma AI 走了一步非常务实的棋。这家融了 8000 万美元、团队极度精简的公司，面对 Runway、Pika 以及各大科技巨头的夹击，算力开销是最致命的瓶颈。

绑定 AWS 既让它获得了企业级客户的分发渠道，又通过 Trainium 和 Inferentia 芯片避开了对英伟达昂贵 GPU 的绝对依赖。对于 AWS 来说，Bedrock 也借此补齐了在高质量视频生成领域的拼图，可以直接正面抗衡其他云厂商的多模态生态。