开云app在线 是“Seedance 时刻”，但字节的盘算不错更大些

文 | 最话 FunTalk，作家 | 林书，编著 | 刘宇翔

最近我影视圈的一又友们有点心焦，天然这个圈也不是心焦一两天了，这些年票房下滑、募资难，即使咖位不低的出品东谈主的日子也不好过，但此次不一样，他们惦记的是：会被 AI 抢了饭碗吗？

2 月 7 日那天，字节高出旗下即梦平台悄然上线了 Seedance 2.0。莫得发布会，莫得劈头盖脸的预热，只是在飞书上放了一份家具文档，标题精真金不怕火到近乎嚣张——" Kill the game "。

紧接着的几天里，《黑据说：悟空》制作主谈主冯骥发布数百字长评，称其为"现时地表最强的视频生成模子"，断言" AIGC 的童年期间拆伙了"；科技博主影视飓风 Tim 也连呼六次"恐怖"。

这一切看起来王人是一部"中国 AI 的生效叙事"——六十秒多镜头、分镜剧本限度、原生音画同步、电影感拉满，它给环球带来了"东谈主东谈主王人能当导演的"设想。

夙昔国内影视行业苦心学习好莱坞的"电影工业"模式，还没学会，面前又要被" Seedance 时刻"从头解构。

然则，在这片喜跃声中，却很少有东谈主追问一个更根柢的问题——这种技能门道的天花板在那里？它是真的代表了 AI 视频的将来场合，照旧只是是一次生效的工程化优化？

要回应这个问题，咱们就不得不回到那场不时了两年多的门道之争。

早在 2024 年，当 OpenAI 的 Sora 初度向众东谈主展示其惊艳的才略时，图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家杨立昆就泼下了一盆冷水。他口不择言地暗示，Sora 偏激同类家具不外是 "像素幻觉"。

杨立昆的中枢论点是：要是一个模子不懂信得过的物理法例，不睬解物体之间的因果相关和空间相关，那么通盘视频生成模子王人走不永恒，最终王人会在更复杂的场景中"露馅"。

这即是此刻横亘在 AI 视频赛谈面前的根柢不对。

一片我姑且称之为"平方派"，以字节、快手为代表，追求电影感与叙事畅达，技能门道是数据驱动的作风效法。

另一片是"物理派"，以杨立昆的 AMI Labs、英伟达的 Cosmos 平台、DeepMind 的 Genie 3 为代表，合计视频只是寰球模子的副家具，信得过的方针是让 AI 浮现质地、动量、因果和空间。

两派的不对不是技能细节之争，而是对"视频到底是什么"的根人道不对——它是给东谈主看的像素序列，照旧物理寰球初始法例的一个投影？

这个问题的谜底，将决定 Seedance 乃至字节在这场竞赛中的末端位置。

两派的天花板

要浮现这两条门道之间的本色相反，咱们要跳出从技能细节，从交易生态和耐久天花板的角度来想考。

从面前来看，Seedance 2.0 优化的是"导演意图→像素"的鼎新率。它作念得极好——你写一段教导词，它自动谈判分镜和运镜，同期混沌笔墨、图片、视频、音频四种模态的参考信息，一次性吐出带齐全音轨的多镜头视频。

这是一种极其智谋的工程优化，一段正本需要专科团队消耗数天时期拍摄和编著的视频，面前只需要放素材、输入几个教导词就能在几分钟内生成。

但它有一个结构性的局限：每一次生成王人是一次性后果，即刻被消费。

你用 Seedance 2.0 作念出了一段轮廓的赛博一又克追车戏，但这段视频里的城市、飘零汽车、邪派变装，一谈无法被提真金不怕火出来复用。它们不是"财富"，只是"像素"。你不行养息视频中的某个物体的物理属性，你不行与这段视频进行任何面貌的交互。它即是一个一次性消费品，用完即弃。

这意味着平方派的天花板被锁死在"内容消费"这一层。电影、短剧、告白、电商视频是市集浩大，但底层逻辑是"生成一次，消费一次"。

而物理派大开的是另一扇门：可复用的三维寰球。一朝 AI 信得过浮现了物理法例，它生成的不是像素序列，而是一个有质地、有碰撞、有光照、有因果律的凭空环境——这个环境不错被游戏引擎调用，不错被机器东谈主在其中测验，也不错被自动驾驶系统用来模拟边缘案例。这些是万亿级的市集。

最具劝服力的案例是 Unreal Engine 5 向影视行业的渗入。

迪士尼的《曼达洛东谈主》是这场渗入的里程碑。该剧的视效团队工业光魔（ILM）为此特意研发了名为 StageCraft 的凭空制片系统。其中枢是一面 270 度环绕的巨型 LED 幕墙，高度超越六米，由上千块 LED 面板拼接而成。幕墙背后初始的正是虚伪引擎——四台 PC 同步驱动幕墙上的每一个像素，及时渲染出塔图因的沙漠、涅瓦罗的熔岩平原、以及外天外的星际场景。

更重要的是，StageCraft 中的凭空场景财富—— 3D 建筑、地形、光照预设——一谈可复用，不错不才一部剧聚合被调用、修改、组合，以至授权给游戏缔造团队作念成可交互的凭空寰球。一次建模，无穷复用。这正是"财富想维"与"像素想维"的本色相反。

这项技能的真义真义远不啻于擢升服从。它记号着游戏引擎这个正本属于游戏产业的技能，正在渗入进影视制作的中枢要领。Unreal Engine 不再只是一个游戏缔造器具，它正在成为影视工业的基础设施。

物理派的降维打击

更具跨界劝服力的案例来自英伟达与工业光魔的合作探索。

在《侏罗纪寰球：总揽》中，工业光魔（ILM）就使用了 Omniverse 连气儿 Maya、Houdini、Unreal 等器具，已毕跨软件的及时物理和谐。恐龙皮肤的肌肉变形、植被的风力舞动、水花的流体模拟，在不同软件间及时同步物理气象，Omniverse 让物理仿真成为及时分享的基础设施。

当物理寰球模子能够浮现重力、惯性、碰撞、材质变化等底层法例时，它生成的将不仅是"看起来像"的视频，而是一个不错及时交互的凭空片场。

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导演不错在这个数字孪生环境中事前演练镜头领略、光照变化、以至演员走位——这意味着拍电影不再是"拍一次，看一次"的线性经由，而是不错仔细琢磨、动态养息的千里浸式创作。

更进一步，这个凭空片场的环境参数不错无缝对接工业机器东谈主测验场景：相通的光照模子不错用于测验机器东谈主在真实工场中的视觉识别系统，相通的空间逻辑不错用于自动驾驶的仿真测试。物理派正在成为横跨文娱与工业的基础设施，而不是某个垂直赛谈的器具——这才是它最恐怖的地方。

由此便能看清两派的生态位相反：物理派一朝练习，不错向下兼容平方派的一谈需求——你想要电影级视频？从物理寰球模子中提真金不怕火一个凭空照相机的视角输出即可。

但平方派始终无法进取兼容物理派——你不行把 Seedance 2.0 生成的像素序列塞进机器东谈主测验框架，因为内部莫得碰撞体积、莫得质地参数、莫得可交互的物理实体。这是单向度的降维打击。

从本钱上来看，短期内平方派更低廉，但这只是相对而言的"低廉"。

按照字节极即梦的订价规范，69 元 / 月的会员，每月可获取 1080 积分，用 Seedance 2.0 生成一段 15 秒的视频，则需要消耗 90 积分，换算下来，开云app在线体育官网每秒生成用度约为 0.77 元，一分钟梗概需要 46 元——关于专科创作家来说，这仍是比传统拍摄制作本钱低了几个数目级，但仍不及以让普通消费者无穷定地"生成着玩"。

更重要的是，2026 年的视频生成战场仍是尖锐化。

快手可灵 AI 到 2025 年底已在全球领有 6000 万创作家，累计生成超 6 亿个视频，累计合作超 3 万家企业用户，2026 年 1 月 MAU 已冲突 1200 万。字节 Seedance 2.0 上线即遇到可灵 3.0 的正面狙击，两家在电影感生成、多镜头叙事、2K 及时生成等才略上贴身肉搏，价钱战与品性战同步打响。

与此同期，Runway、Veo 3.1 等外洋玩家在限度力与物理模拟上也不时迭代。

当平方派还在与同业卷生卷死时，物理派财富复用性的上风，却会在永恒时期逐渐露馅——一个凭空城市环境建模一次，可供影视、游戏、仿真、测验四个行业反复调用，不仅市集愈加宽绰，且边缘本钱会愈发趋近于零。

耐久来看，分层架构势必成为主流：底层是物理寰球模子，表层疏导不同业业的阐扬力需求。

换言之，当物理派完成了对真什物理寰球的数字化建模后，平方派多年蕴蓄的"教导词工程教训"将被透顶降维打击：你引以为傲的专科手段，不外是调用几个 API 参数的责任，这使得平方派最终很可能会成为"打工仔"：它们不是被技能淘汰，而是被技能架构钉死在了价值链的最低端，只可作念物理寰球模子的"渲染层"，而非"界说层"。

奈何跳出内容红海

话又说回归，我写这篇著作的见解不是为了狡赖 Seedance 2.0 的价值，刚巧相背，我是真心合计这是一项了不得的技能冲突。

但正因如斯，我更留情的问题是：这种开始能够不时多久？字节高出应该奈何定位我方，智力赓续有更大冲突？

Seedance 2.0 技能开始是事实，但技能开始不等于交易闭环。它面前的中枢价值停留在"内容消费层"。全球短视频市集 2026 年鸿沟预测达 593 亿好意思元，到 2035 年将冲突 6400 亿好意思元，复合年增长率高达 30.3%；其中字节高出凭借抖音和 TikTok 系数占据全球短视频市集约 40% 的份额，在国内市集更是占据完全总揽地位。

然则问题在于，这个市集的增长逻辑本色上是流量变现——所谓的"天花板"并非来自竞争，用户鸿沟见顶、时长增速放缓，这些窘境践诺上是来自通盘交易模式的内在局限。

因为视频行业本色上是一个贵重力经济"的赛谈，而东谈主类时期、元气心灵的有限性，决定了这必将是一个"零和博弈"，且越来越卷的红海。

冯骥在长评中担忧"内容鸿沟必将迎来史无先例的通货扩张"，但短期来看，这种通胀短期内不太可能信得过发生。原因很朴素：当下 Seedance 2.0 的生成本钱并未低廉。据即梦平台订价，每天救济的免费积分仅够生成十五秒内容；据极客公园估算，制作一部九颠倒钟片子的总本钱也在两千多元。

面对此等形势，字节的可能的姿势是什么？谜底八成是：先在 B 端找准"甘好意思点"，对物理派门道汲取"占坑"而不 All in 的立场。

字节此次出牌，本色上是在说：AI 视频不行只靠"抽卡"，专科创作家需要信服性。这个定位抓得很准—— Sora 2 天然物理模拟强，但输入受限；Veo 3.1 天然质感好，但太贵；Seedance 2.0 在限度力和本钱之间找到了一个专科市集的甘好意思点。

说白了，Seedance 2.0 最具交易价值的才略不是"生成好意思瞻念的视频"，而是多模态精确限度——同期输入九张图片、三段视频、三段音频共十二个参考文献，精确复现导演意图。这种信服性输出恰正是告白和电商行业最刚性的需求。

在用 B 端利润服待我方的同期，字节可能会在物理派场合保持存在，保持发声，保持与学术界（斯坦福、清华）的有关。但不会大鸿沟扩张——要是 2027 年寰球模子还没冲突（比如 Google Genie-3 照旧 Demo），按字节的求实节律，很可能坐窝转作念"具身智能 for 工场"，而不啻在消费级。

然则，从更宏不雅的视角看，字节面对的信得过练习不是"能不行作念出好意思瞻念的视频"，这一关仍是过了，而是"能不行掌捏分发权"。

在 AI 视频期间，分发权的底层救援不再是推选算法，而是寰球模子的才略。

因为将来 10 年，盘算的进口从 "屏幕" 转向 "空间"（寰球模子 /VR/ 机器东谈主），而空间交互的底层是 "物理果然的凭空寰球"——莫得这些，就只可始终是内容分发商，不是平台端正制定者。

但此刻，字节的技能门道仍然是"数据驱动的作风效法"，距离信得过的物理浮现还有本色性距离。

举例在我测试的一个案例中，一个烧红的铁球砸到冰块上，冰块本应熔解、凹下，但视频中的冰块，却像硬邦邦的固体那样，莫得涓滴变化，这阐明面前的 Seedance 2.0，在物理浮现方面，仍然有进步的空间。

科技行业有一个法例：信得过转换游戏端正的技能，从来不是阿谁当下最文雅的，而是阿谁界说了下一层基础设施的。

字节今天需要的，不是纠结于 Seedance 3.0 能否在"电影感"的战场上多赢几分，而是在这场花样已定的生效之后，能否有续登攀峰的勇气，向物理派的深水区进发。

这，才是信得过跳出内容红海的正谈——不是换个姿势赓续卷，而是换一个维度去界说将来。