Die Wahrheit über Veo 2: So teuer ist Googles KI-Videogenerator

0,50 $ pro Sekunde klingt nicht viel, aber die Kosten summieren sich rasant. Was steckt hinter dem neuen Preismodell?

Flux Schnell | All-AI.de

Google DeepMind hat kürzlich das Preismodell für seinen KI-Videogenerator Veo 2 vorgestellt. Die Generierung eines Videos mit Veo 2 kostet 0,50 US-Dollar pro Sekunde über die Vertex-Cloud, was einem Stundenpreis von 1.800 US-Dollar entspricht. Zum Vergleich: Die Produktionskosten des Blockbusters "Avengers: Endgame" lagen bei etwa 32.000 US-Dollar pro Sekunde.

Teurer, aber auch besser?

Obwohl die Videogenerierung mit Veo 2 teurer ist als bei anderen KI-Modellen wie OpenAIs Sora, bleibt sie im Vergleich zur traditionellen Filmproduktion kostengünstig. Allerdings ist auch bei der KI-gestützten Filmproduktion ein erheblicher Anteil menschlicher Arbeit erforderlich, der im reinen Generierungspreis nicht enthalten ist. Zudem sind anfangs wahrscheinlich mehrere Generierungsläufe notwendig, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen.

Veo 2 zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, sowohl einfache als auch komplexe Anweisungen präzise umzusetzen und realistische physikalische Effekte sowie eine Vielzahl visueller Stile zu simulieren. Im Vergleich zu seinem Vorgänger bietet Veo 2 eine verbesserte Detailgenauigkeit, realistischere Bewegungsdarstellungen und eine höhere Auflösung von bis zu 4K.

Im Vergleich zu anderen KI-Videogeneratoren wie OpenAIs Sora, das für 200 US-Dollar pro Monat ohne Nutzungslimit angeboten wird, ist Veo 2 zwar teurer, bietet jedoch eine höhere Videoqualität und Auflösung. Es ist jedoch zu beachten, dass der Preis von Veo 2 ausschließlich die KI-Generierung abdeckt; zusätzliche Kosten für menschliche Arbeitskraft und mögliche Mehrfachdurchläufe zur Optimierung des Ergebnisses kommen hinzu.

Insgesamt stellt Veo 2 einen bedeutenden Fortschritt in der KI-gestützten Videoproduktion dar, indem es hochwertige Videos zu vergleichsweise niedrigen Kosten ermöglicht. Dennoch sollten Anwender die zusätzlichen Aufwände für menschliche Nachbearbeitung und mögliche Iterationen berücksichtigen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.