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      是“Seedance 時(shí)刻”,但字節(jié)的野心可以更大些

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      物理派終將降臨

      文/林書

      編輯/劉宇翔

      最近我影視圈的朋友們有點(diǎn)焦慮,雖然這個(gè)圈也不是焦慮一兩天了,這些年票房下滑、募資難,即使咖位不低的出品人的日子也不好過,但這次不一樣,他們擔(dān)心的是:會(huì)被AI 搶了飯碗嗎?

      2 月 7 日那天,字節(jié)跳動(dòng)旗下即夢平臺悄然上線了 Seedance 2.0。沒有發(fā)布會(huì),沒有鋪天蓋地的預(yù)熱,只是在飛書上放了一份產(chǎn)品文檔,標(biāo)題簡潔到近乎囂張——“Kill the game”。

      緊接著的幾天里,《黑神話:悟空》制作人馮驥發(fā)布數(shù)百字長評,稱其為“當(dāng)前地表最強(qiáng)的視頻生成模型”,斷言“AIGC的童年時(shí)代結(jié)束了”;科技博主影視颶風(fēng)Tim也連呼六次“恐怖”。

      這一切看起來都是一部“中國 AI 的勝利敘事”——六十秒多鏡頭、分鏡腳本控制、原生音畫同步、電影感拉滿,它給大家?guī)砹恕叭巳硕寄墚?dāng)導(dǎo)演的”想象。

      過去國內(nèi)影視行業(yè)苦心學(xué)習(xí)好萊塢的“電影工業(yè)”模式,還沒學(xué)會(huì),現(xiàn)在又要被“Seedance 時(shí)刻”重新解構(gòu)。

      然而,在這片歡呼聲中,卻很少有人追問一個(gè)更根本的問題——這種技術(shù)路線的天花板在哪里?它是真的代表了AI視頻的未來方向,還是僅僅是一次成功的工程化優(yōu)化?

      要回答這個(gè)問題,我們就不得不回到那場持續(xù)了兩年多的路線之爭。

      早在 2024 年,當(dāng) OpenAI 的 Sora 首次向世人展示其驚艷的能力時(shí),圖靈獎(jiǎng)得主、Meta 首席 AI 科學(xué)家楊立昆就潑下了一盆冷水。他直言不諱地表示,Sora 及其同類產(chǎn)品不過是 “像素幻覺”。

      楊立昆的核心論點(diǎn)是:如果一個(gè)模型不懂真正的物理規(guī)律,不理解物體之間的因果關(guān)系和空間關(guān)系,那么所有視頻生成模型都走不長遠(yuǎn),最終都會(huì)在更復(fù)雜的場景中“露餡”。

      這就是此刻橫亙在 AI 視頻賽道面前的根本分歧。

      一派我姑且稱之為”世俗派”,以字節(jié)、快手為代表,追求電影感與敘事流暢,技術(shù)路線是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)格模仿。

      另一派是“物理派”,以楊立昆的 AMI Labs、英偉達(dá)的 Cosmos 平臺、DeepMind 的 Genie 3 為代表,認(rèn)為視頻只是世界模型的副產(chǎn)品,真正的目標(biāo)是讓 AI 理解質(zhì)量、動(dòng)量、因果和空間。

      兩派的分歧不是技術(shù)細(xì)節(jié)之爭,而是對“視頻到底是什么”的根本性分歧——它是給人看的像素序列,還是物理世界運(yùn)行規(guī)律的一個(gè)投影?

      這個(gè)問題的答案,將決定Seedance 乃至字節(jié)在這場競賽中的終局位置。

      01

      兩派的天花板

      要理解這兩條路線之間的本質(zhì)差異,我們要跳出從技術(shù)細(xì)節(jié),從商業(yè)生態(tài)和長期天花板的角度來思考。

      從目前來看,Seedance 2.0 優(yōu)化的是“導(dǎo)演意圖→像素”的轉(zhuǎn)化率。它做得極好——你寫一段提示詞,它自動(dòng)規(guī)劃分鏡和運(yùn)鏡,同時(shí)吞吐文字、圖片、視頻、音頻四種模態(tài)的參考信息,一次性吐出帶完整音軌的多鏡頭視頻。

      這是一種極其聰明的工程優(yōu)化,一段原本需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)花費(fèi)數(shù)天時(shí)間拍攝和剪輯的視頻,現(xiàn)在只需要放素材、輸入幾個(gè)提示詞就能在幾分鐘內(nèi)生成。

      但它有一個(gè)結(jié)構(gòu)性的局限:每一次生成都是一次性成果,即刻被消費(fèi)。

      你用 Seedance 2.0 做出了一段精美的賽博朋克追車戲,但這段視頻里的城市、飛行汽車、反派角色,全部無法被提取出來復(fù)用。它們不是“資產(chǎn)”,只是“像素”。你不能調(diào)整視頻中的某個(gè)物體的物理屬性,你不能與這段視頻進(jìn)行任何形式的交互。它就是一個(gè)一次性消費(fèi)品,用完即棄。

      這意味著世俗派的天花板被鎖死在“內(nèi)容消費(fèi)”這一層。電影、短劇、廣告、電商視頻是市場巨大,但底層邏輯是“生成一次,消費(fèi)一次”。

      而物理派打開的是另一扇門:可復(fù)用的三維世界。一旦 AI 真正理解了物理規(guī)律,它生成的不是像素序列,而是一個(gè)有質(zhì)量、有碰撞、有光照、有因果律的虛擬環(huán)境——這個(gè)環(huán)境可以被游戲引擎調(diào)用,可以被機(jī)器人在其中訓(xùn)練,也可以被自動(dòng)駕駛系統(tǒng)用來模擬邊緣案例。這些是萬億級的市場。

      最具說服力的案例是 Unreal Engine 5 向影視行業(yè)的滲透。

      迪士尼的《曼達(dá)洛人》是這場滲透的里程碑。該劇的視效團(tuán)隊(duì)工業(yè)光魔(ILM)為此專門研發(fā)了名為StageCraft的虛擬制片系統(tǒng)。其核心是一面270度環(huán)繞的巨型LED幕墻,高度超過六米,由上千塊LED面板拼接而成。幕墻背后運(yùn)行的正是虛幻引擎——四臺PC同步驅(qū)動(dòng)幕墻上的每一個(gè)像素,實(shí)時(shí)渲染出塔圖因的沙漠、涅瓦羅的熔巖平原、以及外太空的星際場景。



      更關(guān)鍵的是,StageCraft 中的虛擬場景資產(chǎn)——3D 建筑、地形、光照預(yù)設(shè)——全部可復(fù)用,可以在下一部劇集中被調(diào)用、修改、組合,甚至授權(quán)給游戲開發(fā)團(tuán)隊(duì)做成可交互的虛擬世界。一次建模,無限復(fù)用。這正是“資產(chǎn)思維”與“像素思維”的本質(zhì)差異。

      這項(xiàng)技術(shù)的意義遠(yuǎn)不止于提高效率。它標(biāo)志著游戲引擎這個(gè)原本屬于游戲產(chǎn)業(yè)的技術(shù),正在滲透進(jìn)影視制作的核心環(huán)節(jié)。Unreal Engine 不再只是一個(gè)游戲開發(fā)工具,它正在成為影視工業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施。

      02

      物理派的降維打擊

      更具跨界說服力的案例來自英偉達(dá)與工業(yè)光魔的合作探索。

      在《侏羅紀(jì)世界:統(tǒng)治》中,工業(yè)光魔(ILM)就使用了Omniverse連接Maya、Houdini、Unreal等工具,實(shí)現(xiàn)跨軟件的實(shí)時(shí)物理協(xié)作。恐龍皮膚的肌肉變形、植被的風(fēng)力擺動(dòng)、水花的流體模擬,在不同軟件間實(shí)時(shí)同步物理狀態(tài),Omniverse讓物理仿真成為實(shí)時(shí)共享的基礎(chǔ)設(shè)施。

      當(dāng)物理世界模型能夠理解重力、慣性、碰撞、材質(zhì)變化等底層規(guī)律時(shí),它生成的將不僅是“看起來像”的視頻,而是一個(gè)可以實(shí)時(shí)交互的虛擬片場。

      導(dǎo)演可以在這個(gè)數(shù)字孿生環(huán)境中預(yù)先演練鏡頭運(yùn)動(dòng)、光照變化、甚至演員走位——這意味著拍電影不再是“拍一次,看一次”的線性流程,而是可以反復(fù)推敲、動(dòng)態(tài)調(diào)整的沉浸式創(chuàng)作。

      更進(jìn)一步,這個(gè)虛擬片場的環(huán)境參數(shù)可以無縫對接工業(yè)機(jī)器人訓(xùn)練場景:同樣的光照模型可以用于訓(xùn)練機(jī)器人在真實(shí)工廠中的視覺識別系統(tǒng),同樣的空間邏輯可以用于自動(dòng)駕駛的仿真測試。物理派正在成為橫跨娛樂與工業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施,而不是某個(gè)垂直賽道的工具——這才是它最恐怖的地方。

      由此便能看清兩派的生態(tài)位差異:物理派一旦成熟,可以向下兼容世俗派的全部需求——你想要電影級視頻?從物理世界模型中提取一個(gè)虛擬攝影機(jī)的視角輸出即可。

      但世俗派永遠(yuǎn)無法向上兼容物理派——你不能把 Seedance 2.0 生成的像素序列塞進(jìn)機(jī)器人訓(xùn)練框架,因?yàn)槔锩鏇]有碰撞體積、沒有質(zhì)量參數(shù)、沒有可交互的物理實(shí)體。這是單向度的降維打擊。

      從成本上來看,短期內(nèi)世俗派更便宜,但這只是相對而言的“便宜”。

      按照字節(jié)極即夢的定價(jià)標(biāo)準(zhǔn),69元/月的會(huì)員,每月可獲得1080積分,用Seedance 2.0生成一段15秒的視頻,則需要消耗90積分,換算下來,每秒生成費(fèi)用約為0.77元,一分鐘大約需要46元——對于專業(yè)創(chuàng)作者來說,這已經(jīng)比傳統(tǒng)拍攝制作成本低了幾個(gè)數(shù)量級,但仍不足以讓普通消費(fèi)者無限制地“生成著玩”。



      更關(guān)鍵的是,2026年的視頻生成戰(zhàn)場已經(jīng)白熱化。

      快手可靈AI到2025年底已在全球擁有6000萬創(chuàng)作者,累計(jì)生成超6億個(gè)視頻,累計(jì)合作超3萬家企業(yè)用戶,2026年1月MAU已突破1200萬。字節(jié)Seedance 2.0上線即遭遇可靈3.0的正面狙擊,兩家在電影感生成、多鏡頭敘事、2K實(shí)時(shí)生成等能力上貼身肉搏,價(jià)格戰(zhàn)與品質(zhì)戰(zhàn)同步打響。

      與此同時(shí),Runway、Veo 3.1等海外玩家在控制力與物理模擬上也持續(xù)迭代。

      當(dāng)世俗派還在與同行卷生卷死時(shí),物理派資產(chǎn)復(fù)用性的優(yōu)勢,卻會(huì)在長遠(yuǎn)時(shí)期逐步顯現(xiàn)——一個(gè)虛擬城市環(huán)境建模一次,可供影視、游戲、仿真、訓(xùn)練四個(gè)行業(yè)反復(fù)調(diào)用,不僅市場更加廣闊,且邊際成本會(huì)愈發(fā)趨近于零。

      長期來看,分層架構(gòu)必然成為主流:底層是物理世界模型,上層疊加不同行業(yè)的表現(xiàn)力需求。

      換言之,當(dāng)物理派完成了對真實(shí)物理世界的數(shù)字化建模后,世俗派多年積累的“提示詞工程經(jīng)驗(yàn)”將被徹底降維打擊:你引以為傲的專業(yè)技能,不過是調(diào)用幾個(gè)API參數(shù)的工作,這使得世俗派最終很可能會(huì)成為“打工仔”:它們不是被技術(shù)淘汰,而是被技術(shù)架構(gòu)釘死在了價(jià)值鏈的最低端,只能做物理世界模型的“渲染層”,而非“定義層”。

      03

      如何跳出內(nèi)容紅海

      話又說回來,我寫這篇文章的目的不是為了否定 Seedance 2.0 的價(jià)值,恰恰相反,我是真心認(rèn)為這是一項(xiàng)了不起的技術(shù)突破。

      但正因如此,我更關(guān)切的問題是:這種領(lǐng)先能夠持續(xù)多久?字節(jié)跳動(dòng)應(yīng)該如何定位自己,才能繼續(xù)有更大突破?

      Seedance 2.0 技術(shù)領(lǐng)先是事實(shí),但技術(shù)領(lǐng)先不等于商業(yè)閉環(huán)。它目前的核心價(jià)值停留在“內(nèi)容消費(fèi)層”。全球短視頻市場2026年規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)593億美元,到2035年將突破6400億美元,復(fù)合年增長率高達(dá)30.3%;其中字節(jié)跳動(dòng)憑借抖音和TikTok合計(jì)占據(jù)全球短視頻市場約40%的份額,在國內(nèi)市場更是占據(jù)絕對統(tǒng)治地位。

      然而問題在于,這個(gè)市場的增長邏輯本質(zhì)上是流量變現(xiàn)——所謂的“天花板”并非來自競爭,用戶規(guī)模見頂、時(shí)長增速放緩,這些困境實(shí)際上是來自整個(gè)商業(yè)模式的內(nèi)在局限。

      因?yàn)橐曨l行業(yè)本質(zhì)上是一個(gè)注意力經(jīng)濟(jì)”的賽道,而人類時(shí)間、精力的有限性,決定了這必將是一個(gè)“零和博弈”,且越來越卷的紅海。

      馮驥在長評中擔(dān)憂“內(nèi)容領(lǐng)域必將迎來史無前例的通貨膨脹”,但短期來看,這種通脹短期內(nèi)不太可能真正發(fā)生。原因很樸素:當(dāng)下Seedance 2.0 的生成成本并不便宜。據(jù)即夢平臺定價(jià),每天贈(zèng)送的免費(fèi)積分僅夠生成十五秒內(nèi)容;據(jù)極客公園估算,制作一部九十分鐘片子的總成本也在兩千多元。

      面對此等局面,字節(jié)的可能的姿勢是什么?答案或許是:先在B端找準(zhǔn)“甜蜜點(diǎn)”,對物理派路線采取“占坑”而不All in的態(tài)度。

      字節(jié)這次出牌,本質(zhì)上是在說:AI視頻不能只靠“抽卡”,專業(yè)創(chuàng)作者需要確定性。這個(gè)定位抓得很準(zhǔn)——Sora 2雖然物理模擬強(qiáng),但輸入受限;Veo 3.1雖然質(zhì)感好,但太貴;Seedance 2.0在控制力和成本之間找到了一個(gè)專業(yè)市場的甜蜜點(diǎn)。

      說白了,Seedance 2.0 最具商業(yè)價(jià)值的能力不是“生成好看的視頻”,而是多模態(tài)精準(zhǔn)控制——同時(shí)輸入九張圖片、三段視頻、三段音頻共十二個(gè)參考文件,精確復(fù)現(xiàn)導(dǎo)演意圖。這種確定性輸出恰恰是廣告和電商行業(yè)最剛性的需求。

      在用 B 端利潤養(yǎng)活自己的同時(shí),字節(jié)可能會(huì)在物理派方向保持存在,保持發(fā)聲,保持與學(xué)術(shù)界(斯坦福、清華)的聯(lián)系。但不會(huì)大規(guī)模擴(kuò)張——如果2027年世界模型還沒突破(比如Google Genie-3還是Demo),按字節(jié)的務(wù)實(shí)節(jié)奏,很可能立刻轉(zhuǎn)做“具身智能for 工廠”,而不止在消費(fèi)級。



      然而,從更宏觀的視角看,字節(jié)面臨的真正考驗(yàn)不是“能不能做出好看的視頻”,這一關(guān)已經(jīng)過了,而是“能不能掌握分發(fā)權(quán)”。

      在 AI 視頻時(shí)代,分發(fā)權(quán)的底層支撐不再是推薦算法,而是世界模型的能力。

      因?yàn)槲磥?10 年,計(jì)算的入口從 “屏幕” 轉(zhuǎn)向 “空間”(世界模型/VR/機(jī)器人),而空間交互的底層是 “物理可信的虛擬世界”——沒有這些,就只能永遠(yuǎn)是內(nèi)容分發(fā)商,不是平臺規(guī)則制定者。

      但此刻,字節(jié)的技術(shù)路線仍然是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)格模仿”,距離真正的物理理解還有本質(zhì)性距離。

      例如在我測試的一個(gè)案例中,一個(gè)燒紅的鐵球砸到冰塊上,冰塊本應(yīng)熔化、凹陷,但視頻中的冰塊,卻像硬邦邦的固體那樣,沒有絲毫變化,這說明現(xiàn)在的 Seedance 2.0,在物理理解方面,仍然有進(jìn)步的空間。



      科技行業(yè)有一個(gè)規(guī)律:真正改變游戲規(guī)則的技術(shù),從來不是那個(gè)當(dāng)下最時(shí)髦的,而是那個(gè)定義了下一層基礎(chǔ)設(shè)施的。

      字節(jié)今天需要的,不是糾結(jié)于 Seedance 3.0 能否在“電影感”的戰(zhàn)場上多贏幾分,而是在這場格局已定的勝利之后,能否有續(xù)攀高峰的勇氣,向物理派的深水區(qū)進(jìn)發(fā)。

      這,才是真正跳出內(nèi)容紅海的正道——不是換個(gè)姿勢繼續(xù)卷,而是換一個(gè)維度去定義未來。

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      2026-04-19 17:43:12
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      2026-04-20 01:31:20
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      2026-04-18 21:29:14
      2026-04-20 04:15:00
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