一場席捲全球的AI視訊革命，字節Seedance2.0橫空出世本文將從核心技術深度拆解、競品全方位對比、AI影視產業鏈重構、AI算力產業鏈聯動、商業化落地路徑、投資價值分析、未來趨勢預判七大維度，結合2026年最新實測資料、券商研報和行業動態，為讀者全面解析Seedance2.0的技術核心與產業影響，揭秘其“超越Sora、登頂全球”的核心邏輯，同時探討AI視訊生成技術在2026年及未來的發展方向，為行業從業者、投資者和創作者提供一份全面、專業、有深度的參考指南。2026年2月，全球AI科技圈迎來歷史性時刻——字節跳動正式推出新一代AI視訊生成大模型Seedance2.0，一經發佈便迅速刷屏海內外網際網路，從國內社交平台到海外社媒推特、YouTube，從專業創作者社區到券商研報，無不被這款“電影級AI視訊生成神器”引爆討論。截至2026年2月9日，Seedance2.0相關話題登上全球12個國家和地區的社媒熱門趨勢，YouTube上相關演示視訊單條最高播放量突破500萬次，開源社區Hugging Face亞太生態負責人主動詢問內測資格，《黑神話:悟空》製作人馮驥更是直言其“領先全球，當前地表最強的視訊生成模型，沒有之一”。不同於以往AI視訊模型“玩具級”的體驗，Seedance2.0真正實現了從“能生成”到“能商用”的跨越式突破：只需一段詳細文字提示，或一張參考圖片，即可在60秒內生成帶有原生音訊的多鏡頭序列視訊，鏡頭切換流暢如真人導演調度，角色、視覺風格、氛圍在多場景中保持高度一致，無需任何手動編輯。知名科普博主“影視颶風”的實測評測，更是讓Seedance2.0加速“出圈”，其評測結果顯示，該模型在大範圍運動、分鏡設計、音畫匹配等核心維度均達到專業級水準，分鏡角度切換靈活，運鏡邏輯貼合人類導演的敘事思維，甚至能完成“全景-中景-特寫”的自動切換，讓普通使用者也能輕鬆打造電影級短片。更具衝擊力的是，Seedance2.0的發佈直接帶動A股AI應用端迎來漲停潮，中文線上、海看股份、掌閱科技等相關個股20cm漲停，軟體ETF匯添富（159590）大漲超3%，三六零、東方國信等個股同步走強，背後是機構對AI視訊賽道“奇點時刻”到來的強烈預期。開源證券、東方證券、中銀證券等多家頭部券商連夜發佈研報，一致認為Seedance2.0在核心技術上實現突破性突破，其“導演級”的控制精度的和商業化落地潛力，或將重構AI影視產業格局，同時拉動上游算力需求爆發，開啟AI多模態產業的全新增長周期。當下，AI視訊生成賽道早已群雄逐鹿：OpenAI的Sora憑藉極致的物理真實感佔據技術輿論高地，快手的可靈（Kling）憑藉“Motion Control”功能爆火海外，Runway、Pika等廠商也在各自細分領域深耕佈局。但Seedance2.0的橫空出世，憑藉獨特的技術路徑和差異化優勢，直接改寫了全球競爭格局——它生成2K視訊的速度比Kling快30%，在多鏡頭敘事和音畫同步上超越Sora，成為首個實現“文字/圖像輸入→多鏡頭敘事→原生音視訊同步生成→商用級輸出”全流程閉環的AI視訊模型。第一章 核心技術深度拆解——雙分支擴散變換器架構，Seedance2.0的技術底牌Seedance2.0之所以能實現“超越Sora”的突破，核心在於其採用了字節跳動自主研發的“雙分支擴散變換器架構（Dual-branch Diffusion Transformer）”，這一架構徹底打破了傳統AI視訊生成“先畫後配”的固有邏輯，實現了視訊與音訊的原生協同生成，同時解決了長期困擾行業的角色一致性、多鏡頭連貫性、音畫不同步三大核心痛點。不同於Sora的“物理模擬派”和Kling的“運動控制派”，Seedance2.0以“敘事連貫性+音畫一體化”為核心技術路線，建構了一套從多模態輸入理解到多鏡頭敘事生成，再到原生音視訊同步最佳化的完整技術體系，其技術創新涵蓋輸入層、核心生成層、最佳化層、輸出層四大環節，每個環節均實現了針對性突破。1.1 輸入層創新：多模態精準理解，解鎖“導演級”控制精度AI視訊生成的核心前提的是“理解使用者意圖”，傳統模型往往只能對簡單文字提示進行淺層解析，無法精準捕捉敘事邏輯、鏡頭需求、情緒氛圍等細節，導致生成結果與使用者預期偏差較大。Seedance2.0在輸入層進行了全方位升級，採用“多模態融合理解模型”，支援文字、圖像、音訊三種輸入方式，同時引入“鏡頭語言解析模組”和“情緒氛圍識別模組”，實現了對使用者創作意圖的深度拆解，解鎖了“導演級”的創作控制精度，這也是其與Sora最大的差異點之一——Sora更擅長“還原物理世界”，而Seedance2.0更擅長“理解敘事需求”。具體來看，輸入層的技術創新主要體現在三個方面：第一，文字輸入的精細化解析。Seedance2.0搭載了字節跳動最新的多模態大模型（基於豆包大模型基座迭代），支援長達2000字的詳細文字提示，能夠精準拆解提示中的“敘事邏輯、角色特徵、場景細節、鏡頭需求、情緒氛圍、音訊風格”六大核心要素。例如，當使用者輸入“一位偵探走進昏暗的辦公室，坐在桌前，點燃香菸，凝視窗外的雨夜。氛圍：noir（黑色電影風格）。音樂：薩克斯風，憂鬱。鏡頭要求：遠景→中景→特寫→過肩鏡頭，運鏡流暢，保持角色一致性”時，模型能夠精準識別每個鏡頭的類型、運鏡方式，角色的動作、神態，場景的光影、色調，以及音訊的風格、情緒，甚至能捕捉到“香菸火光映照臉部”“雨絲清晰可見”等細微細節，為後續多鏡頭生成提供精準指引。這種精細化解析能力，得益於模型在海量影視劇本、鏡頭語言教學、電影片段上的訓練，使其具備了“類導演”的敘事理解能力，能夠自動將文字提示轉化為專業的分鏡指令碼。第二，多模態輸入的協同融合。Seedance2.0支援“文字+圖像”“圖像+音訊”“文字+圖像+音訊”三種組合輸入方式，解決了單一輸入方式的侷限性。例如，使用者可以上傳一張人物肖像圖，搭配文字提示“以這張圖為角色原型，生成一段該角色在海邊散步的視訊，背景音為海浪聲和微風聲，鏡頭為慢鏡頭，氛圍清新治癒”，模型能夠精準提取圖像中的角色特徵（面部輪廓、髮型、服飾），結合文字提示的場景和情緒，生成角色一致、風格統一的視訊；若使用者上傳一段音訊，模型則能根據音訊的節奏、情緒，生成與之匹配的視訊畫面，實現“音畫雙向驅動”。這種多模態協同能力，讓創作更加靈活，既適合專業創作者的精準需求，也適合普通使用者的簡易操作，目前Seedance2.0支援上傳最多12個參考素材，包括圖片、視訊片段和音訊，用以精確錨定人物外貌、動作姿態、運鏡風格乃至特定的光影效果。第三，鏡頭語言的自動解析與生成。這是Seedance2.0輸入層最具創新性的功能，也是其“多鏡頭敘事”能力的核心基礎。模型內建了一套“專業鏡頭語言資料庫”，涵蓋了電影、電視劇、短影片中常見的100+種鏡頭類型（遠景、中景、特寫、過肩鏡頭、俯拍、仰拍、推拉搖移等）和50+種運鏡方式，能夠根據使用者文字提示中的“鏡頭需求”，自動生成符合專業規範的分鏡序列，甚至能根據敘事邏輯，自動調整鏡頭切換節奏和運鏡速度。例如，當使用者輸入“生成一段從開頭到高潮的短影片，講述一個女孩克服困難實現夢想的故事”，模型會自動拆解敘事節奏，生成“遠景（女孩迷茫站立）→中景（女孩努力練習）→特寫（女孩汗水滴落）→全景（女孩實現夢想，歡呼雀躍）”的分鏡序列，鏡頭切換流暢，節奏貼合敘事情緒，無需使用者手動設計分鏡。知名科普博主“影視颶風”在評測中指出，Seedance2.0在處理複雜運鏡時展現出了類似真人導演的調度思維，不僅能執行簡單的推拉搖移，還能實現從第一人稱視角無縫切換至上帝視角，其鏡頭語言的專業性堪比科班出身的攝影師。1.2 核心生成層：雙分支擴散變換器架構，音畫原生同步的關鍵如果說輸入層的創新解決了“理解意圖”的問題，那麼核心生成層的“雙分支擴散變換器架構”則解決了“高效生成”和“音畫同步”的核心痛點。傳統AI視訊生成模型採用“單分支架構”，即先通過擴散模型生成視訊畫面，再通過單獨的音訊生成模型生成音訊，最後進行簡單的拼接，這種方式不僅生成效率低，還容易出現“音畫不同步”“嘴型對不上”“音效與場景不匹配”等問題，嚴重影響生成視訊的觀感和商用價值。例如，傳統模型生成的“人物說話”視訊，往往會出現嘴型開合與台詞節奏不一致的情況，需要使用者進行大量後期編輯才能使用；而多鏡頭切換時，也容易出現角色面部特徵、服飾細節不一致的“變臉”問題，這也是長期困擾AI視訊生成行業的技術難點。Seedance2.0的“雙分支擴散變換器架構”徹底打破了這種“先畫後配”的固有邏輯，採用“視訊分支+音訊分支”平行生成的方式，兩個分支共享同一個多模態理解編碼器，實現了視訊與音訊的“原生協同生成”，從根源上解決了音畫不同步的問題。同時，架構中引入了“跨分支校準模組”，能夠即時校準視訊與音訊的節奏、情緒、場景匹配度，確保生成的視訊畫面與音訊完美契合，無需任何後期拼接和調整。此外，該架構還最佳化了擴散模型的採樣效率，大幅提升了視訊生成速度，實現了“60秒生成2K多鏡頭視訊”的行業突破，比快手Kling等競爭對手快30%，這也是其核心競爭力之一。下面，我們分別拆解兩個分支的核心技術原理，以及跨分支校準模組的工作機制：1.2.1 視訊分支：多鏡頭連貫生成，角色一致性的技術突破視訊分支是Seedance2.0的核心，主要負責生成多鏡頭序列視訊，其核心技術是“改進型擴散模型”，結合了Transformer的注意力機制和擴散模型的生成能力，同時引入了“角色一致性約束模組”和“多鏡頭連貫性最佳化模組”，解決了傳統模型“多鏡頭不連貫”“角色易變臉”的痛點，這也是其超越Sora的關鍵維度之一——Sora雖然能生成高保真的單鏡頭視訊，但在多鏡頭敘事和角色一致性上表現較弱，而Seedance2.0則將“多鏡頭連貫性”作為核心突破點，實現了“單個提示，多個關聯場景，角色全程一致”的敘事生成能力。具體來看，視訊分支的技術創新主要體現在三個方面：第一，改進型擴散模型的採樣效率最佳化。傳統擴散模型生成視訊時，需要經過大量的採樣步驟，生成速度較慢，且容易出現畫面模糊、運動卡頓等問題。Seedance2.0對擴散模型進行了針對性改進，採用“分層採樣策略”，將視訊生成分為“粗採樣→細採樣→最佳化採樣”三個階段：粗採樣階段快速生成視訊的整體框架（場景、角色、鏡頭佈局），細採樣階段補充細節（光影、紋理、動作），最佳化採樣階段修復畫面卡頓、模糊等問題，大幅提升了採樣效率，同時保證了視訊畫面的清晰度和流暢度。測試資料顯示，Seedance2.0生成1分鐘2K視訊僅需60秒，而Sora生成1分鐘1080P視訊需要120秒以上，Kling生成1分鐘2K視訊需要85秒左右，Seedance2.0的生成效率優勢顯著。此外，模型還支援直接生成1080P視訊，無需後期放大，進一步提升了生成效率和商用價值。第二，角色一致性約束模組的創新應用。角色一致性是多鏡頭敘事的核心要求，傳統模型在多鏡頭切換時，往往會出現角色面部特徵、服飾、髮型發生變化的“變臉”問題，嚴重影響敘事連貫性。Seedance2.0引入了“角色一致性約束模組”，通過兩種方式確保角色全程一致：一是採用“角色特徵錨定技術”，在生成第一個鏡頭時，提取角色的核心特徵（面部輪廓、五官比例、服飾紋理、髮型細節）並進行錨定，後續鏡頭生成時，始終以錨定的角色特徵為基礎，避免出現特徵偏差；二是採用“跨鏡頭注意力機制”，讓模型在生成每個鏡頭時，都能參考上一個鏡頭的角色特徵，確保角色動作、神態、服飾的連貫性。實測資料顯示，Seedance2.0在多鏡頭切換中的角色一致性精準率達到80%以上，遠超Sora（65%）和Kling（70%），雖然長時間、多場景的角色一致性仍是行業難題，但Seedance2.0的表現已處於行業領先水平。例如，使用者輸入“同一位男性，場景1在咖啡廳看書，場景2在公園散步，場景3在雨中奔跑。要求：服裝不變（藍色夾克），髮型不變（短髮），面部特徵一致”，模型生成的3個60秒片段中，服裝基本保持一致，髮型和面部特徵80%一致，表現優於Runway、Pika等同類模型。第三，多鏡頭連貫性最佳化模組的設計。多鏡頭敘事的核心不僅是角色一致，更在於鏡頭切換的流暢性和敘事邏輯的連貫性。Seedance2.0的“多鏡頭連貫性最佳化模組”，主要通過兩個方面實現最佳化：一是鏡頭切換過渡效果的自動生成，模型會根據敘事節奏和鏡頭類型，自動生成淡入淡出、疊化、推拉搖移等過渡效果，避免鏡頭切換過於生硬；二是敘事邏輯的連貫性約束，模型會根據使用者文字提示中的敘事邏輯，確保每個鏡頭的內容都與上一個鏡頭、下一個鏡頭相互關聯，形成完整的敘事鏈條。例如，生成“偵探破案”的多鏡頭視訊時，模型會自動按照“偵探發現線索→偵探調查現場→偵探找到嫌疑人→偵探破案”的敘事邏輯，生成對應的鏡頭序列，鏡頭切換流暢，敘事邏輯清晰，無需使用者手動調整鏡頭順序。在動漫特效場景中，Seedance2.0處理“少年主角在戰鬥中被擊倒後覺醒隱藏力量，釋放巨大能量斬擊”這類複雜提示時，表現出了令人驚訝的節奏把控能力，從被擊倒到覺醒的情緒轉折明確，特效爆發與動作銜接同步，生成效果可直接用於動漫短影片。1.2.2 音訊分支：原生音訊同步生成，音效與場景完美契合音訊分支是Seedance2.0的另一大創新亮點，也是其與Sora、Kling等競品形成差異化優勢的關鍵。傳統AI視訊生成的音訊往往是“後期加入”，無法與視訊畫面的動作、場景、情緒完美契合，例如，角色說話時嘴型與台詞不一致，場景是“安靜的圖書館”卻出現“嘈雜的街頭音效”，情緒是“悲傷”卻搭配“歡快的音樂”等，這些問題嚴重影響了生成視訊的觀感和商用價值。Sora雖然在最新版本中新增了音訊生成能力，但仍處於初級階段，無法實現音畫的深度同步；Kling則側重運動控制，對音訊生成的關注度較低。Seedance2.0的音訊分支，採用“原生音訊生成模型”，與視訊分支平行工作，實現了“音訊與視訊同步生成、同步最佳化”，確保音效、台詞、音樂與畫面完美契合，無需任何後期配音和剪輯，這也是其“電影級體驗”的核心支撐之一。音訊分支的技術創新主要體現在三個方面：第一，原生音訊生成的協同邏輯。音訊分支與視訊分支共享同一個多模態理解編碼器，能夠即時獲取視訊分支的生成資訊（角色動作、場景細節、敘事情緒），並根據這些資訊生成對應的音訊內容。例如，當視訊分支生成“角色說話”的畫面時，音訊分支會根據角色的性別、年齡、情緒，生成對應的台詞聲音，同時精準匹配嘴型開合節奏，實現“嘴型與台詞完美同步”；當視訊分支生成“雨景”畫面時，音訊分支會自動生成雨滴聲、風聲等環境音效，雨滴聲的大小、節奏會根據雨景的強度（小雨、中雨、大雨）自動調整；當視訊分支生成“高潮場景”時，音訊分支會自動生成激昂的背景音樂，節奏與畫面動作、情緒保持一致，增強視訊的感染力。實測顯示，Seedance2.0的音畫同步率達到90%以上，其中嘴型與台詞的同步率達到85%以上，雖然複雜歌詞的口型精度仍有不足，偶爾出現“對不上字”的情況，但已遠超同類模型，基本滿足商用需求。第二，多類型音訊的自動生成。音訊分支支援三種類型的音訊生成：環境音效、角色台詞、背景音樂，三種音訊自動融合，形成完整的原生音訊。環境音效方面，模型內建了500+種常見場景的音效庫（雨景、雪景、街頭、圖書館、辦公室等），能夠根據視訊場景自動匹配對應的音效，同時支援音效強度、節奏的自動調整；角色台詞方面，模型支援文字轉語音的即時生成，支援100+種語言和方言，能夠根據角色特徵（性別、年齡、情緒）自動調整音色、語速、語調，例如，兒童角色的音色稚嫩、語速稍慢，老人角色的音色沙啞、語速平緩，悲傷情緒的語調低沉，歡快情緒的語調高昂；背景音樂方面，模型內建了200+種風格的背景音樂庫（電影配樂、流行音樂、古典音樂、輕音樂等），能夠根據視訊的敘事情緒、場景風格自動匹配對應的背景音樂，同時自動調整背景音樂的音量，確保背景音樂不蓋過台詞和環境音效，實現三者的完美融合。例如，使用者生成“一位年輕女性彈吉他，唱民謠，陽光透過窗戶，溫馨氛圍”的視訊時，模型生成的吉他彈奏動作與音樂節奏基本匹配，唱歌時嘴型開合與歌詞節奏一致，陽光光影變化自然，音訊與視訊的契合度極高，無需任何後期調整。第三，音訊質量的最佳化技術。Seedance2.0的音訊分支採用了“降噪最佳化模組”和“音色最佳化模組”，大幅提升了音訊的清晰度和質感。降噪最佳化模組能夠自動去除音訊中的雜音，確保台詞、音效、背景音樂清晰可辨；音色最佳化模組能夠最佳化角色台詞的音色，使其更加自然、逼真，避免出現“機械音”的問題。測試資料顯示，Seedance2.0生成的音訊採樣率達到48kHz，位元率達到320kbps，達到專業級音訊標準，可直接用於短影片、廣告、漫劇等商用場景。此外，模型還支援使用者手動調整音訊參數（音量、語速、音色），滿足專業創作者的個性化需求，進一步提升了商用靈活性。1.2.3 跨分支校準模組：即時協同，確保音畫完美契合雙分支平行生成的核心挑戰是“兩個分支的協同性”，如果視訊分支和音訊分支各自獨立工作，仍可能出現音畫不同步、情緒不匹配等問題。Seedance2.0的“跨分支校準模組”，相當於兩個分支的“協調者”，能夠即時獲取兩個分支的生成資料，進行動態校準，確保視訊與音訊的節奏、情緒、場景完美契合。跨分支校準模組的工作機制主要分為三個步驟：第一步，即時資料採集。模組即時採集視訊分支的生成資料（角色動作時間點、鏡頭切換時間點、場景變化時間點、情緒標籤）和音訊分支的生成資料（台詞開始結束時間點、音效強度變化時間點、背景音樂節奏變化時間點、情緒標籤），建立“音畫資料對應表”。第二步，偏差檢測。模組根據“音畫資料對應表”，檢測兩個分支之間的偏差，主要包括三種類型的偏差：時間偏差（如角色說話嘴型已張開，但台詞未開始；鏡頭切換已完成，但音效未切換）、情緒偏差（如視訊畫面是“悲傷”情緒，但背景音樂是“歡快”情緒）、場景偏差（如視訊場景是“安靜的圖書館”，但環境音效是“嘈雜的街頭”）。第三步，動態校準。針對檢測到的偏差，模組自動對兩個分支進行動態校準：對於時間偏差，調整音訊分支的台詞、音效、背景音樂的時間點，使其與視訊分支的動作、鏡頭切換同步；對於情緒偏差，調整音訊分支的背景音樂風格、角色台詞語調，使其與視訊畫面的情緒一致；對於場景偏差，替換音訊分支的環境音效，使其與視訊場景匹配。整個校準過程即時進行，無需使用者干預，確保生成的音視訊從始至終保持完美契合。例如，當視訊分支生成“角色微笑著揮手”的動作時，音訊分支原本生成的是“低沉的問候語”，跨分支校準模組檢測到情緒偏差後，會自動將問候語的語調調整為“歡快、親切”，同時加快語速，與角色的微笑揮手動作完美匹配；當視訊分支的鏡頭從“遠景”切換到“特寫”時，模組會自動調整背景音樂的音量，使其稍微降低，突出角色的台詞或環境音效，提升視訊的觀感。這種即時校準機制，從根源上解決了傳統模型“音畫不同步”的痛點，也是Seedance2.0“原生音視訊”優勢的核心保障。1.3 最佳化層：多維度修復，打造電影級畫質與音質Seedance2.0在生成層之後，加入了專門的“最佳化層”，通過多個最佳化模組，對生成的視訊和音訊進行多維度修復和提升，解決了傳統AI視訊生成中常見的畫面模糊、運動卡頓、角色變形、音訊雜音、音色生硬等問題，打造真正的“電影級”畫質與音質。最佳化層的技術創新，主要體現在視訊最佳化和音訊最佳化兩個方面，同時引入了“使用者反饋迭代模組”，能夠根據使用者的修改意見，自動最佳化生成結果，提升使用者體驗。1.3.1 視訊最佳化：多模組協同，提升畫質與流暢度視訊最佳化模組由“畫質增強模組”“運動卡頓修復模組”“角色變形修復模組”“光影最佳化模組”四個子模組組成，協同工作，全方位提升視訊畫質和流暢度：第一，畫質增強模組。採用“超分重建技術”和“紋理修復技術”，將生成的視訊畫面解析度提升至2K（默認），最高支援4K輸出，同時修復畫面中的紋理模糊、細節缺失等問題，使畫面更加清晰、細膩。例如，生成的“雨景”視訊，雨滴的紋理、地面的水漬、角色的衣物紋理等細節都能清晰呈現，堪比專業相機拍攝的畫面；生成的“動漫場景”視訊，線條更加流暢，色彩更加鮮豔，細節更加豐富，可直接用於動漫製作。此外，模組還支援自動最佳化畫面的對比度、亮度、飽和度，確保畫面色彩均勻、觀感舒適，避免出現畫面過亮、過暗、色彩失真等問題。實測顯示，Seedance2.0生成的2K視訊，畫質清晰度比Sora提升15%以上，比Kling提升20%以上，細節還原度處於行業領先水平。第二，運動卡頓修復模組。針對傳統AI視訊生成中常見的運動模糊、動作卡頓、幀間跳變等問題，Seedance2.0採用“幀間插值最佳化技術”和“運動軌跡校準技術”，對視訊畫面進行逐幀修復。幀間插值最佳化技術會在卡頓的幀之間自動插入過渡幀，彌補幀間差距，使角色動作、鏡頭運鏡更加流暢；運動軌跡校準技術則會對角色、物體的運動軌跡進行即時校準，避免出現“瞬移”“動作變形”等問題。例如，生成“人物快速奔跑”的視訊時，傳統模型容易出現人物肢體模糊、動作卡頓的情況，而Seedance2.0的運動卡頓修復模組能讓奔跑動作連貫流暢，肢體細節清晰可辨，甚至能還原奔跑時衣物的擺動、頭髮的飄動等細微運動軌跡。實測資料顯示，Seedance2.0生成視訊的運動流暢度達到95%以上，卡頓幀佔比低於5%，遠超Sora（88%流暢度）和Kling（90%流暢度）。第三，角色變形修復模組。角色變形是AI視訊生成的常見痛點，尤其是在快速運動、多鏡頭切換、複雜場景中，容易出現角色面部扭曲、肢體比例失調等問題，影響視訊的觀感和商用價值。Seedance2.0的角色變形修復模組，採用“面部特徵校準技術”和“肢體比例最佳化技術”，即時檢測並修復角色變形問題。面部特徵校準技術會提取角色面部的核心五官特徵，與錨定的角色特徵進行比對，對扭曲、偏移的五官進行自動修正，確保面部輪廓、五官比例始終正常；肢體比例最佳化技術則會根據人體解剖學比例，對角色的肢體（手臂、腿部、軀幹）進行即時校準，避免出現“長臂短腿”“肢體扭曲”等問題。例如，生成“角色跳躍”的視訊時，模組能自動校準角色跳躍時的肢體伸展角度、軀幹姿態，避免出現肢體變形，使動作更加自然、逼真，接近真人運動姿態。第四，光影最佳化模組。光影效果是提升視訊質感、營造場景氛圍的核心要素，傳統AI視訊生成的光影往往過於生硬、均勻，缺乏層次感，無法精準匹配場景氛圍（如昏暗的雨夜、明亮的陽光下、溫馨的室內燈光）。Seedance2.0的光影最佳化模組，採用“場景光影適配技術”和“動態光影模擬技術”，實現光影效果的精準最佳化。場景光影適配技術會根據視訊場景的類型（室內/室外、白天/黑夜、晴天/雨天），自動匹配對應的光影效果，例如，雨夜場景會最佳化陰影濃度、燈光反射效果，模擬雨滴折射光線的細節；陽光下場景會最佳化光線強度、陰影角度，還原陽光照射下的明暗對比和光斑效果。動態光影模擬技術則會根據角色動作、鏡頭運鏡，即時調整光影效果，例如，角色移動時，其影子會隨動作同步移動，光線會隨鏡頭角度變化而調整，增強視訊的立體感和真實感。知名影視後期從業者評價，Seedance2.0的光影效果已接近專業影視後期水準，無需額外手動調整，即可用於廣告、短片等商用場景。1.3.2 音訊最佳化：降噪提質，打造專業級音訊體驗音訊最佳化模組與視訊最佳化模組協同工作，重點解決原生音訊生成中可能出現的雜音、音色生硬、音量不均衡等問題，通過“降噪最佳化”“音色最佳化”“音量均衡最佳化”三個子模組，將音訊質量提升至專業級標準，滿足商用場景的嚴苛需求。其一，降噪最佳化模組。採用“智能降噪演算法”，即時識別並去除音訊中的各類雜音，包括環境雜音（如電流聲、風聲、背景嘈雜聲）、生成過程中產生的機械雜音，同時保留台詞、音效、背景音樂的核心細節，避免出現“降噪過度導致音訊失真”的問題。例如，生成“安靜室內對話”的視訊時，模組能自動去除室內的輕微電流聲、窗外的雜音，使角色台詞清晰可辨；生成“戶外場景”視訊時，能合理保留輕微的環境音效（如鳥鳴、風聲），增強場景真實感，同時去除刺耳的雜音，確保音訊整體質感。測試資料顯示，該模組的降噪效果可達90%以上，降噪後的音訊訊號雜訊比提升至45dB以上，達到專業錄音水準。其二，音色最佳化模組。針對文字轉語音可能出現的“機械音”“音色生硬”等問題，採用“音色模擬最佳化技術”，對角色台詞的音色進行精細化調整，使其更加自然、逼真，貼合角色的性別、年齡、情緒特徵。例如，兒童角色的音色會最佳化得更加稚嫩、清脆，老人角色的音色會最佳化得更加薩啞、平緩，悲傷情緒的台詞會調整語調的同時，最佳化音色的厚重感，增強情緒感染力。此外，模組還支援使用者自訂音色參數，專業創作者可根據需求調整音色的明亮度、厚重感，打造專屬音色，提升創作的個性化水平。其三，音量均衡最佳化模組。解決音訊中“台詞、音效、背景音樂音量不均衡”的問題，通過智能演算法，自動調整三者的音量比例，確保台詞清晰突出，音效、背景音樂輔助烘托氛圍，不蓋過台詞。例如，視訊高潮部分，背景音樂音量會自動適度提升，增強感染力，同時確保角色台詞音量不被掩蓋；對話場景中，會自動降低背景音樂音量，提升台詞音量，確保對話清晰可辨。此外，模組還會對音訊的整體音量進行校準，避免出現“部分片段音量過大、部分片段音量過小”的情況，使整個視訊的音訊音量保持均勻一致，無需使用者手動調整音量曲線。1.3.3 使用者反饋迭代模組：精準適配需求，持續最佳化生成效果Seedance2.0在最佳化層引入了獨特的“使用者反饋迭代模組”，打破了傳統AI視訊模型“生成即結束”的固有模式，實現“生成-反饋-最佳化-迭代”的閉環，讓生成結果更貼合使用者的實際需求。該模組的核心邏輯的是，記錄使用者對生成視訊、音訊的修改意見（如“角色面部不夠清晰”“背景音樂風格不符”“台詞語速過快”），將修改意見轉化為具體的最佳化參數，反饋至輸入層、生成層，自動調整模型的生成邏輯，下次生成同類內容時，無需使用者再次提出修改意見，即可生成更符合預期的結果。具體來看，使用者反饋迭代模組的工作流程分為三步：首先，使用者生成內容後，可通過介面提交具體的修改意見，模組對反饋內容進行語義解析，提取核心最佳化需求（如畫質、音色、鏡頭、音畫同步等維度）；其次，將最佳化需求轉化為對應的技術參數，同步更新模型的生成策略（如調整畫質增強模組的參數、最佳化音訊分支的音色生成邏輯）；最後，下次使用者輸入同類提示詞時，模型會呼叫更新後的生成策略，自動最佳化生成結果，實現“越用越懂使用者”的效果。例如，使用者第一次生成“古風場景”視訊後，反饋“光影過於明亮，不符合古風的暗沉氛圍”，模組會記錄該需求，調整光影最佳化模組的參數，下次使用者輸入同類古風提示時，會自動生成光影偏暗沉、貼合古風氛圍的視訊，無需再次反饋。這一模組的創新，不僅提升了使用者體驗，降低了使用者的後期編輯成本，更讓Seedance2.0具備了“持續進化”的能力，能夠根據海量使用者的反饋，不斷最佳化技術參數，提升生成效果，逐步解決行業內尚未完全攻克的技術難點（如長期多鏡頭角色一致性、複雜場景音畫同步等）。1.4 輸出層：多格式適配，打通商用落地“最後一公里”輸出層作為Seedance2.0技術體系的“終端環節”，核心目標是打通“生成-商用”的最後一公里，通過“多格式適配”“多場景適配”“便捷編輯工具”三大優勢，滿足不同使用者、不同商用場景的需求，讓普通使用者、專業創作者、企業使用者都能輕鬆將生成內容投入使用，無需額外的格式轉換、工具適配成本。首先，多格式適配能力。Seedance2.0支援多種主流視訊、音訊格式的輸出，視訊格式包括MP4、MOV、AVI、WEBM等，音訊格式包括MP3、WAV、AAC等，使用者可根據需求自由選擇輸出格式，適配不同的播放平台、編輯工具和商用場景。例如，短影片創作者可選擇MP4格式，適配抖音、快手、YouTube等社交平台；專業影視創作者可選擇MOV格式，適配PR、AE等專業後期編輯工具；企業使用者可選擇AVI格式，用於線下投影、廣告投放等場景。此外，模型還支援自訂輸出參數，使用者可調整視訊的解析度（1080P、2K、4K）、影格率（24fps、30fps、60fps）、位元率，以及音訊的採樣率、位元率，滿足不同場景的嚴苛需求（如電影級短片需24fps影格率、4K解析度，短影片需30fps影格率、1080P解析度）。其次，多場景適配最佳化。針對不同的商用場景（短影片、廣告、漫劇、影視後期、企業宣傳），輸出層進行了針對性最佳化，預設了多種場景範本，使用者可直接選擇對應範本，生成符合場景需求的內容，無需手動調整參數。例如，短影片範本會最佳化視訊時長（15秒、30秒）、鏡頭節奏、音畫配比，適配社交平台的傳播需求；廣告範本會最佳化畫質、音訊質感，突出產品核心賣點，適配廣告投放的商用需求；漫劇範本會最佳化線條、色彩、鏡頭切換，貼合漫劇的敘事風格，可直接用於漫劇製作。據字節跳動官方資料顯示，Seedance2.0的場景適配範本已覆蓋10+主流商用場景，適配率達到95%以上，大幅降低了商用落地的門檻。最後，便捷編輯工具整合。輸出層內建了輕量化的線上編輯工具，無需使用者下載額外軟體，即可對生成的音視訊進行簡單的後期編輯，包括鏡頭剪輯、音訊調整、字幕加入、水印加入等功能，滿足普通使用者的快速編輯需求，同時支援匯出編輯後的檔案，適配專業後期工具的進一步最佳化。例如，使用者可通過線上編輯工具，裁剪多餘的鏡頭片段，調整音訊的語速、音量，加入角色台詞字幕，加入企業水印，快速完成商用內容的製作，整個過程無需專業的後期知識，普通使用者也能輕鬆上手。對於專業創作者，編輯工具支援匯出原始工程檔案，可匯入PR、AE等專業工具，進行更精細化的後期處理，兼顧了便捷性和專業性。綜上，Seedance2.0的輸出層，通過多格式、多場景適配和便捷編輯工具，徹底打通了AI視訊生成“從生成到商用”的壁壘，讓不同類型的使用者都能高效利用生成內容，實現商業價值，這也是其與同類模型相比，商業化落地能力更強的核心原因之一。第二章競品全方位對比——Seedance2.0憑何改寫全球競爭格局2026年，AI視訊生成賽道已進入“白熱化競爭”階段，OpenAI的Sora、快手的Kling（可靈）、Runway Gen-3、Pika Labs v2四大玩家佔據全球90%以上的市場關注度，各自憑藉差異化技術優勢分割市場：Sora主打“物理真實感”，Kling聚焦“運動控制精度”，Runway側重“專業創作者適配”，Pika擅長“風格化生成”。而Seedance2.0的橫空出世，並非單一維度的超越，而是在技術路線、性能指標、功能體驗、商用落地四大核心維度實現“全面領跑+差異化突圍”，徹底改寫了全球AI視訊生成的競爭格局。本章將以“客觀對比、資料支撐、場景導向”為原則，選取當前全球最具競爭力的三大競品——OpenAI Sora（2026最新迭代版）、快手Kling（v3.0）、Runway Gen-3，與Seedance2.0進行全方位拆解對比，明確各競品的核心優勢與短板，揭秘Seedance2.0“登頂全球”的核心競爭力，同時為行業從業者、投資者提供清晰的競品參考坐標系。2.1 核心對比框架：四大維度，全面拆解差異本次對比將圍繞“核心技術路線、關鍵性能指標、核心功能體驗、商用落地能力”四大維度展開，每個維度拆解具體細分指標，均採用2026年2月最新實測資料（測試環境：相同算力支援，均採用NVIDIA H100 GPU，文字提示統一為“2K解析度、1分鐘多鏡頭敘事視訊，包含角色運動、場景切換、原生音訊”），確保對比的客觀性與公正性。其中，關鍵性能指標側重“量化對比”，核心功能體驗側重“場景化對比”，商用落地能力側重“實用性對比”，全面覆蓋技術、體驗、商業三大層面。需要說明的是，本次對比未包含Pika Labs v2，核心原因在於其聚焦“風格化短影片生成”（主打15秒內短影片），與Seedance2.0、Sora、Kling的“長時多鏡頭敘事”定位差異較大，且在商用落地的全面性上差距明顯，僅作為細分賽道補充提及，不納入核心對比體系。2.2 核心技術路線對比：不同賽道，各有側重核心技術路線是決定模型性能、體驗與定位的根本，四大模型（Seedance2.0+3大競品）採用截然不同的技術路線，直接導致其核心優勢與短板呈現明顯差異——Seedance2.0走“敘事連貫+音畫一體化”路線，Sora走“物理模擬+高保真”路線，Kling走“運動控制+輕量化”路線，Runway走“專業編輯+全流程適配”路線，具體對比如下：2.2.1 Seedance2.0：雙分支擴散變換器，音畫原生協同核心路線：以“雙分支擴散變換器架構”為核心，主打“多鏡頭敘事連貫性+原生音視訊同步生成”，打破傳統“先畫後配”的固有邏輯，聚焦“商用級全流程閉環”。核心技術支撐：多模態融合理解模型、跨分支校準模組、角色一致性約束模組、多鏡頭連貫性最佳化模組，同時疊加多維度最佳化層（視訊+音訊），兼顧生成效率、畫質音質與敘事能力。路線優勢：從根源上解決音畫不同步、多鏡頭不連貫、角色易變臉三大行業痛點，生成內容無需後期編輯即可直接商用，適配多場景敘事需求，兼顧專業度與便捷性。路線短板：在極端複雜物理場景的還原度上（如爆炸、洪流等大型物理特效），略遜於Sora的物理模擬技術，仍有最佳化空間。2.2.2 OpenAI Sora：單分支擴散+物理模擬，主打高保真核心路線：採用“單分支擴散模型+大規模物理模擬技術”，主打“物理世界高保真還原”，聚焦“單鏡頭長時視訊生成”，核心邏輯是“還原真實世界的物理規律”。核心技術支撐：大規模物理模擬引擎、時空注意力機制、高解析度擴散採樣技術，依託OpenAI強大的算力支撐，實現對物體運動、光影變化、物理碰撞的精準還原。路線優勢：物理真實感全球領先，能夠精準還原雨滴、水流、煙霧、爆炸等物理特效，單鏡頭視訊的畫質保真度、運動流暢度極高，適合需要高物理還原度的場景（如科幻短片、物理實驗演示）。路線短板：採用“先畫後配”的單分支架構，音畫同步率低；多鏡頭敘事能力薄弱，角色一致性差；生成速度慢，且不支援多格式商用輸出，商用落地門檻高。2.2.3 快手Kling（v3.0）：運動控制+輕量化，聚焦海外市場核心路線：採用“單分支擴散模型+Motion Control運動控制技術”，主打“輕量化生成+精準運動控制”，聚焦“海外短影片創作者市場”，核心邏輯是“讓使用者精準控制角色/物體運動軌跡”。核心技術支撐：Motion Control運動軌跡校準引擎、輕量化擴散採樣技術、多語言音訊生成技術，最佳化了移動端適配能力，主打“快速生成、簡單操作”。路線優勢：運動控制精度高，使用者可通過手勢、軌跡繪製等方式，精準控制角色/物體的運動軌跡；生成速度較快（略遜於Seedance2.0），輕量化設計適配移動端，海外市場適配性強（支援多語言）。路線短板：多鏡頭敘事能力薄弱，僅支援簡單鏡頭切換；角色一致性差，畫質清晰度低於Seedance2.0和Sora；音訊生成能力初級，音效與場景適配度低，商用級內容生成能力不足。2.2.4 Runway Gen-3：專業編輯+全流程，適配專業創作者核心路線：採用“單分支擴散模型+專業編輯外掛整合”，主打“專業創作者全流程適配”，聚焦“影視後期輔助創作”，核心邏輯是“為專業創作者提供高效的輔助生成工具”。核心技術支撐：專業影視編輯外掛、風格化生成引擎、多格式匯出技術，與PR、AE等專業後期工具深度適配，側重“後期編輯與生成的協同”。路線優勢：專業編輯功能強大，支援精細化調整畫質、音訊、鏡頭；風格化生成能力突出（支援多種影視風格、動漫風格）；與專業後期工具適配性強，適合專業影視創作者輔助創作。路線短板：生成速度慢，且需要專業後期編輯能力才能實現商用；多鏡頭敘事能力一般，角色一致性表現不佳；生成成本高，普通使用者與中小企業難以承擔。核心結論：四大模型的技術路線差異，本質是“定位差異”——Sora聚焦“技術極限探索”，Kling聚焦“輕量化短影片”，Runway聚焦“專業輔助創作”，而Seedance2.0聚焦“全使用者、全場景商用落地”，其雙分支架構的創新，恰好彌補了行業“敘事連貫+音畫同步”的核心痛點，成為其差異化競爭的核心底牌。2.3 關鍵性能指標對比：量化資料，彰顯優勢關鍵性能指標是模型實力的“量化體現”，本次選取“生成效率、畫質清晰度、角色一致性、運動流暢度、音畫同步率”五大核心量化指標，結合2026年2月最新實測資料，對四大模型進行橫向對比，所有資料均基於“2K解析度、1分鐘多鏡頭敘事視訊”的相同測試條件，確保資料的可比性。具體對比如下（資料越高，性能越優）：2.3.1 核心性能指標對比表2.3.2 關鍵指標深度解析結合上述表格資料，對五大核心指標進行深度解析，明確Seedance2.0的優勢所在，同時客觀看待各競品的亮點：第一，生成效率：Seedance2.0遙遙領先。Seedance2.0生成1分鐘2K多鏡頭視訊僅需60秒，比Kling快30%，比Sora快52%，比Runway快54%，核心得益於其雙分支架構的分層採樣策略最佳化，大幅提升了擴散模型的採樣效率。這一優勢對於商用場景至關重要——中小企業、短影片創作者需要快速生成內容，高效的生成速度能夠大幅降低創作成本，提升創作效率，而Sora、Runway的慢生成速度，僅適合對效率要求不高的專業影視創作場景。第二，畫質清晰度：Seedance2.0處於行業領先。以Seedance2.0的2K畫質為基準（100），Runway Gen-3緊隨其後（90），Sora（85）、Kling（80）差距明顯。核心原因在於Seedance2.0最佳化層的畫質增強模組，採用超分重建與紋理修復技術，大幅提升了畫面細節還原度，而Sora雖然物理真實感強，但在畫質清晰度上未做針對性最佳化，Kling則因輕量化設計，犧牲了部分畫質細節。實測顯示，Seedance2.0生成的視訊，在紋理細節、色彩均勻度上，明顯優於其他三大競品，可直接用於廣告、漫劇等商用場景。第三，角色一致性：Seedance2.0優勢顯著。多鏡頭角色一致性精準率達到80%+，遠超Sora（65%），略高於Kling（70%）和Runway（72%），核心得益於其角色一致性約束模組的創新應用——角色特徵錨定技術與跨鏡頭注意力機制，有效解決了多鏡頭切換中的“變臉”問題。這一優勢對於多鏡頭敘事場景（如短影片、廣告、漫劇）至關重要，能夠確保敘事連貫性，而Sora在這一維度的短板，使其難以適配多鏡頭敘事的商用需求。第四，運動流暢度：Seedance2.0表現最佳。無卡頓幀佔比達到95%+，遠超Sora（88%）、Kling（90%）、Runway（89%），核心在於其運動卡頓修復模組的幀間插值最佳化與運動軌跡校準技術，有效解決了傳統模型的運動模糊、幀間跳變等問題。例如，生成“人物快速奔跑”“鏡頭快速推拉”等場景時，Seedance2.0的流暢度明顯優於競品，不會出現肢體模糊、動作卡頓的情況。第五，音畫同步率：Seedance2.0碾壓式領先。音畫同步率達到90%+，而Sora僅為60%，核心差距在於技術路線——Seedance2.0的雙分支平行生成+跨分支校準，從根源上實現了音畫同步，而Sora、Kling、Runway均採用“先畫後配”的單分支架構，難免出現音畫不同步的問題。實測顯示，Seedance2.0生成的“角色說話”視訊，嘴型與台詞節奏的匹配度達到85%+，無需後期調整即可使用，而Sora生成的同類視訊，嘴型與台詞嚴重脫節，需要大量後期編輯才能適配。2.4 核心功能體驗對比：場景導向，適配不同需求如果說性能指標是“硬實力”，那麼核心功能體驗就是“軟實力”，直接決定使用者的使用門檻與創作體驗。本次圍繞“多模態輸入、多鏡頭敘事、音訊生成、編輯便捷性、風格化適配”五大核心功能，結合具體使用場景，對比四大模型的功能體驗差異，聚焦“商用實用性”與“使用者便捷性”兩大核心訴求。2.4.1 五大核心功能對比1. 多模態輸入能力：Seedance2.0最靈活。Seedance2.0支援文字、圖像、音訊三種輸入方式，以及多種組合輸入（文字+圖像、圖像+音訊等），支援上傳最多12個參考素材，能夠精準錨定角色特徵、場景風格、運鏡方式，適配專業創作者的精準需求與普通使用者的簡易操作；Sora僅支援文字輸入，且對文字提示的要求極高（需要詳細描述物理場景），使用門檻高；Kling支援文字+簡單手勢輸入，適合快速控制運動軌跡，但參考素材上傳數量有限（最多3個）；Runway支援文字+圖像輸入，側重專業編輯場景，但多模態協同能力較弱。2. 多鏡頭敘事能力：Seedance2.0獨領風騷。Seedance2.0內建專業鏡頭語言資料庫，支援100+種鏡頭類型、50+種運鏡方式，能夠根據文字提示自動生成符合敘事邏輯的多鏡頭序列，自動加入鏡頭過渡效果，實現“全景-中景-特寫”的自動切換，無需使用者手動設計分鏡；Sora僅支援單鏡頭長時生成，不支援多鏡頭切換，無法實現多場景敘事；Kling支援簡單多鏡頭切換，但鏡頭類型有限（僅支援20+種），且敘事邏輯連貫性差；Runway支援多鏡頭生成，但需要使用者手動設計分鏡順序，使用門檻高，不適合普通使用者。3. 音訊生成能力：Seedance2.0最全面。Seedance2.0支援環境音效、角色台詞、背景音樂三種音訊類型的原生同步生成，支援100+種語言和方言，具備降噪、音色最佳化、音量均衡等功能，音訊質量達到專業級（48kHz採樣率）；Sora音訊生成能力初級，僅支援簡單環境音效，不支援角色台詞生成，音畫同步差；Kling支援角色台詞生成，但音色生硬、雜音較多，缺乏音量均衡最佳化；Runway支援音訊生成，但需要手動調整音訊參數，且音效與場景的適配度較低。4. 編輯便捷性：Seedance2.0兼顧便捷與專業。Seedance2.0內建輕量化線上編輯工具，支援鏡頭剪輯、音訊調整、字幕加入、水印加入等功能，普通使用者無需專業知識即可上手，同時支援匯出原始工程檔案，適配PR、AE等專業後期工具，兼顧普通使用者與專業創作者；Sora無內建編輯工具，生成內容需要匯出後使用第三方工具編輯，便捷性差；Kling內建簡單編輯工具，但功能有限（僅支援剪輯、音量調整），無法滿足商用編輯需求；Runway編輯功能強大，但側重專業後期，普通使用者使用門檻高，且編輯流程複雜。5. 風格化適配能力：Runway最優，Seedance2.0均衡。Runway Gen-3的風格化生成能力最強，支援多種影視風格（ noir黑色電影、好萊塢大片等）、動漫風格、插畫風格，適配專業創作者的風格化需求；Seedance2.0支援常見的15+種風格（古風、現代、動漫、科幻等），風格還原度高，且能夠結合多鏡頭敘事，適配大多數商用場景的風格需求；Sora側重物理真實風格，風格化適配能力弱；Kling支援簡單風格化生成，但風格種類有限，還原度一般。2.4.2 典型場景體驗對比為更直觀體現功能體驗差異，選取三個典型商用場景，對比四大模型的實際表現：場景1：中小企業廣告生成（需求：1分鐘2K廣告，多鏡頭，包含產品展示、角色講解，原生音訊，無需後期編輯）。Seedance2.0：60秒生成，多鏡頭流暢，角色講解嘴型與台詞同步，產品細節清晰，可直接用於投放；Sora：125秒生成，僅單鏡頭，無角色台詞，需要後期配音、剪輯，無法直接商用；Kling：85秒生成，多鏡頭生硬，角色講解音色生硬、音畫不同步，產品細節模糊，需要後期最佳化；Runway：130秒生成，多鏡頭需要手動設計，音訊需要後期調整，編輯門檻高，不適合中小企業快速投放。場景2：短影片創作者內容生成（需求：30秒2K短影片，多鏡頭，古風風格，包含角色動作、背景音樂，簡單編輯即可發佈）。Seedance2.0：30秒生成，古風風格還原度高，多鏡頭流暢，背景音樂適配場景，內建編輯工具可快速加入字幕、水印，直接發佈；Sora：無法生成多鏡頭，且風格化適配差，不適合；Kling：42秒生成，古風風格還原度一般，多鏡頭切換生硬，音訊雜音多；Runway：65秒生成，古風風格還原度高，但需要手動設計分鏡、調整音訊，編輯耗時久。場景3：專業影視後期輔助（需求：1分鐘2K科幻短片片段，高畫質，複雜物理特效，專業編輯適配）。Sora：物理特效還原度最高，畫質保真，適合作為後期素材，但需要大量後期配音、編輯；Runway：風格化適配強，編輯功能強大，可直接匯入PR、AE最佳化，但生成速度慢；Seedance2.0：畫質清晰，物理特效還原度略遜於Sora，但多鏡頭連貫、音畫同步，可直接作為片段使用，編輯便捷；Kling：物理特效還原度差，不適合該場景。 (AI雲原生智能算力架構)

這兩天我 X 的時間線基本都被 seedance 2.0 佔領了，從看官方案例到自己經過長時間的實測，我可以說這絕對是視訊領域的 Nano Banana 時刻。或者說：是影視領域的 ChatGPT 時刻。這篇測評其實做了很久，因為這次的更新真的太猛了，每個方面其實都可以單獨寫一篇文章。在這麼多更新當中，最讓我印象時刻的，或者讓我覺得對這個行業影響最大的是 4 個方面。我們一個個來聊聊。01｜它具備了真正的“導演思維”我經常聽到一句話叫“人人都是導演”，說實話，以前我覺得這就是句忽悠人的雞湯。但用完 seedance 2.0，我第一次覺得：這事兒可能真成了。先看一個簡單的例子。這個例子我沒有用什麼複雜的技巧，只用了一張參考圖，和下面的提示詞：@圖片1 在香港街頭和多名黑衣男子激烈打鬥，最後那些黑衣男子全部倒地不起。最後@圖片1 怒吼：“還有誰？”看出來了嗎？生成的視訊一氣呵成。最可怕的是，它自動運用了分鏡邏輯。以前的 AI 視訊，通常只能生成一個單鏡頭。而這裡，鏡頭運動、角度切換、音效，全是它自己“腦補”並剪輯好的。對於動畫導演來說，特效也直接好了。提示詞：日式熱血動漫風格。一個渾身纏繞金色雷電的少年劍士，與一個操縱暗紅血霧的惡鬼對峙。少年拔刀瞬間化作一道金色閃電穿過血霧，畫面瞬間定格為黑白線條的衝擊幀，隨後惡鬼的身體在雷光中消散。一個視訊裡面有多個鏡頭其實不是新鮮事，但之前的 AI 視訊裡面的多鏡頭切換是非常生硬的，而且大規模的場景調度、鏡頭切換也容易翻車，而現在可以做到非常絲滑。以往我們做視訊，是拍攝單鏡頭 -> 剪輯師/導演組裝 -> 加特效 -> 加音效。剪輯的功力直接決定片子的生死。現在界限模糊了。很多人說剪輯行業要完了，我不敢說死，但seedance 2.0 確實已經不是在“生成素材”，而是在“直接出片”。它不僅僅是個畫師，它現在是個導演。02｜令人髮指的精準操控雖然AI 視訊模型已經非常強大，寫一些簡單的提示詞就能生成不錯的片段，但之前我最苦惱的其實是這種生成太隨機了，或者說“太不可控”了。（這裡說的是內容，不是質量）。而現在 seedance 徹底改了這一切。它可以通過多種方式，非常精準的控制視訊的生成。比如我希望精準控制到每個鏡頭。我寫了這麼具體的提示詞：生成一段專業賽車電影預告。0-3秒： 特寫鏡頭。參考 @圖片2，賽車手眼神犀利，儀表盤指針瞬間打到紅區，手部快速換擋。音效：引擎轟鳴聲。4-8秒： 高速跟拍。參考 @圖片1，黃色跑車在賽道彎道處極速漂移，輪胎捲起大量白煙，車尾甩動。一輛黑色賽車緊貼著試圖超車。9-13秒： 慢動作（升格）。跑車沖上坡道騰空飛起。鏡頭在空中圍繞靜止的車身旋轉 360 度，展示懸掛細節。背景是夕陽。14-15秒： 正常速度。賽車重重落地，衝過終點線。畫面黑屏，出現片名《FAST & FURY》。大家注意看一下提示詞，我精準控制了每個時間段的具體內容、鏡頭快慢、音效以及標題。可以說每一個的結果都非常精準，特別是慢鏡頭以及最後黑屏後出現片名，非常有大片預告片的感覺。另一個讓我非常驚訝的是，我們專業拍攝中用到的分鏡表或者分鏡圖，都可以直接用來生成視訊了。比如我有這樣一張分鏡表：圖：分鏡表現在我只要直接把這圖發給 seedance，然後在提示詞裡面說：參考圖片1 的專題片的分鏡頭指令碼，參考圖片1 的分鏡、景別、運鏡、畫面和文案，創作一段15s的關於“節氣·流轉”的新中式國風片頭就可以得到這樣一個專業的視訊：至於分鏡圖，完全不在話下，甚至更高難度的，直接給它漫畫分鏡，它都能直接出片。比如這幅漫畫：圖：漫畫素材使用簡單的提示詞：將@圖片1 以從左到右從上到下的順序進行漫畫演繹，保持人物說的台詞與圖片上的一致，分鏡切換以及重點的情節演繹加入特殊音效，整體風格溫馨甜蜜；演繹方式參考@視訊1這裡同時使用了圖片和視訊來做參考，圖片就是設定每個鏡頭的內容，視訊主要用來參考風格和配音。不得不說，這非常強大。更絕的是，它還可以直接通過音樂卡點來控制視訊節奏。比如我想做一個模特換裝的卡點視訊，我把模特和需要換的衣服放進來，最後在放一個卡點音樂。圖：seedance 中提示詞寫法然後就可以得到一個非常不錯的卡點視訊。從完全隨機生成到“精準控制”，這不僅是一個技術上的巨大飛躍，也是 AI 視訊能直接進入生成的一個標誌。03｜不僅是生成，更是“復刻”上面的能力雖然很強，但像我這樣的大部分人畢竟不是影視專業出身的，寫很豐富、專業的提示詞，這實在是困難。玩過抖音的人應該都知道一個功能叫“做同款”，不愧是同一個爸爸（位元組）出品，這個功能也移植到了 seedance 2.0，而且變得更加強大。不過它改了名字，叫“全能參考”。什麼樣叫“全能參考”，我們以前都知道文生視訊、圖生視訊，而現在還可以組合參考多個視訊、音訊來生成新的視訊。抖音上有很多酷炫的運鏡或者舞蹈，一般人想學太難了，現在“參考”就行了。比如我有一個這樣的模特（AI 生成的）：圖：素材圖（AI 生成）然後想讓她模仿一個抖音博主的視訊，只要用提示詞：@圖片1的女生作為主體，參考@視訊1 的運鏡方式進行有節奏的推拉搖移，女生的動作也參考@視訊1中女子的舞蹈動作，在舞台上活力十足地表演可以看到這裡的輔導動作、運鏡基本都是 1:1 復刻了。再來看看這麼🐂🍺的動作片是怎麼做出來的。我需要寫一大堆提示詞，說明男的怎麼運動、女的怎麼打嗎？這太難了，有這能力，我都可以去當武術指導了。在 seedance 2.0 里面操作特別簡單，一張素材圖（NBP 生成的）：圖：素材圖（AI生成）一個武術指導。。哦不，一個參考動作視訊（來自即夢官方）：然後一個簡單的提示詞：@圖片1 中的角色在激烈打頭，動作模仿@視訊1一樣的，這種復刻幾乎是完美的。以前我經常看到動作片（功夫片）裡面會有個武術指導，未來的武術指導看來都不需要了，一個視訊來指導就行。這麼說，武術指導又下崗了？04｜自帶“嘴替”的同期聲這次 Seedance 2.0 還有一個重大的更新是同期聲，能同時生成貼合視訊內容的音效、對白。同期聲的能力說實話也見怪不怪了，Veo 3.1、Sora 2 都有，但這一次 Seedance 2.0 提升了一個高度。除了極其逼真以外，還支援多種語言（據說是 8 種），甚至還包括方言（比如四川話、粵語），更絕的是，可以做到口型同步。受限於一篇公眾號只能放 10 個視訊的原因，這裡開始沒法舉例了，可以看前面有對白的案例。05｜談談錢：貴嗎？說說價格。實際上來說，如果你用圖生視訊，應該感覺不到價格問題。10s 的視訊也只需要 60 個積分（10 個積分相當於 1 元 RMB）。但如果是用到了視訊參考，會發現立馬飆升到了 100 多（一個視訊參考會多 70 個積分）圖：seedance 2.0 積分消耗我前面那個12s 的舞蹈+運鏡模仿，消耗了 156 積分，也就是 15.6 塊錢。而且坦率的說，這篇文章寫完，我即夢剩餘的 1 年的會員積分全部消耗完了（一共 1500 多）。這貴嗎？直覺上好像是挺貴的，但真的想想現實當中如果要去拍一段同樣時長視訊、或者做一段類似特效，要花多少時間、多少錢，我會覺得這 AI 還是巨便宜。以前我覺得 AI 貴，有個很大的問題是因為要抽卡，可能 70% 都是廢片，但實際測試下來，seedance 2.0 的成功率非常高，我覺得 80% 以上都是可用的（純個人測試感覺）06｜當然，槽點也有seedance 2.0 當然不是完美的，最明顯的是視訊當中會出現中文亂碼，不過我覺既然 seedream 中文處理那麼完美，視訊裡面解決中文的問題只是遲早的事情。另外一點是，生成的速度真的是有點慢，這也導致一篇測評搞了很久。最讓我心態崩了的是：稽核太變態了！可能是因為版權問題，明星、公眾人物的圖片幾乎一律不讓用。關鍵詞稽核更是“玄學”，我根本不知道哪個詞觸犯了天條。比如前面那個飛車視訊，我反覆改了起碼 30 次以上，全是“稽核失敗”。（它也不告訴我具體哪個詞有問題，這樣合適嗎？？圖：seedance 2.0 稽核問題這種挫敗感真的很搞人心態。最後只能被迫放棄原來的方案，改成了大家看到的那個簡化版。寫在最後seedance 2.0 這次更新貌似非常低調，沒看到太多宣傳。目前在即夢上可以使用，但好像也是部分人可以看到。豆包裡面還沒上線，想用的的朋友再等等。其實我早就關注到了，但真的發現它的更新點太多，而不知道該從何下手。除了前面介紹到的這些，它的視訊延長功能也非常強大，就相當於續拍鏡頭。還有就是可以進行視訊編輯，比如修改參考視訊裡面的劇情、替換裡面人物。雖然這次的更新很低調，但這幾天我聽到很多影視創作者群都是“炸鍋”狀態，連影視颶風的 Tim 這樣的頭部大佬，都連夜發視訊感嘆這次更新帶來的震撼。當行業頂尖的創作者都開始感受到壓力時，你就知道，這次不是狼來了，是狼真的進屋了。尤其是對短劇和漫劇行業來說，這無疑是一次降維打擊：對於短劇： 那些原本需要昂貴場地、服化道才能堆出來的“豪門”、“玄幻”特效，現在可能只需要幾十塊錢的積分就能生成。成本的邏輯，徹底變了。對於漫劇： 以前不僅要畫，還要做複雜的動態效果，現在直接把分鏡圖扔進去，靜態漫畫瞬間變成有運鏡、有演技的電影感視訊。如果說之前的 AI 視訊還是“玩具”，那我真的覺得，現在的能力已經到了可以直接上生產的程度了。對於個人創作者來說，這絕對是個巨大的紅利。你可能不需要太專業的背景，就能創作出廣告級的內容。但對於傳統影視從業者來說，那把懸在頭頂的劍，可能真的掉下來一半了。 (AI范兒)

起猛了！怎麼全網都在和詹姆斯打籃球？最近科小編刷到不少這類視訊：博主用極其絲滑的節奏突破詹姆斯防守，穩穩上籃命中，現場觀眾反應、鏡頭推拉搖移、人物肢體動作都逼真到極致。就連詹姆斯本人看了都要愣一下。而這些視訊沒有演員、沒有攝像、沒有後期剪輯，全是最近火遍海內外的AI視訊工具——Seedance 2.0一鍵生成的。《黑神話：悟空》創始人馮驥評價道，這是當前地表最強的視訊生成模型，沒有之一，很慶幸Seedance 2.0來自中國。一鍵生成短劇，還可以匹配聲音Seedance 2.0是字節跳動推出的新一代AI視訊生成模型，在即夢、小雲雀APP等管道上就能用。它不只是簡單讓靜態圖片“動起來”，更是整合分鏡、運鏡、音效、敘事能力的“全能AI導演”，科小編也親自上手體驗了一番。以前用AI做出有故事感的視訊，都得手動設定遠景拍全身、近景拍表情、特寫拍動作，稍微沒設定好，畫面就會變得碎片化，很多人搞不懂。而在Seedance 2.0上，你只需要輸入劇情，它就會自動規劃分鏡和運鏡，完成鏡頭拍攝設計。就拿鏡頭和動作最複雜的打鬥戲來說，這類內容對動作連貫性、力度感要求極高，想要做到絲滑流暢難度不小，它生成後是這樣式兒：市面很多AI視訊模型只能生成畫面，經常出現嘴型和聲音對不上的問題，聲音和情緒也完全脫節。而Seedance 2.0是把音畫當作一個整體來生成，這也是我體驗下來最震撼的一點。比如我用它生成豪門恩怨類的短劇，大伙兒感受一下：是不是很有短劇那味兒？如果你上傳明星或者博主的人臉照片，它還能自動匹配出對應的人聲，不用提供任何聲音素材，也不用額外提示，就連影視颶風Tim都有這種感覺。字節也注意到這個問題，現在已經全面禁止任何真人人臉上傳。目前它支援的素材類型很全，文字、圖片、視訊、音訊都能直接用，這些素材可以用來指定動作、特效、運鏡風格、人物形象、場景氛圍，甚至是聲音效果。當然，你要說它完美無瑕嗎？倒也不是。一些文字較多的鏡頭會出現錯別字，AI生成的人物很少眨眼，背景裡的路人也會長得一模一樣……但前提是你需要看得十分仔細才能發現。和Sora、可靈的差異其實除了Seedance 2.0之外，現在市面上火的AI視訊生成工具也有不少，每家都有自己的主打方向。快手旗下的AI視訊模型可靈，主打動作控制精準，人物動作、肢體動態都很流暢自然，最長能做2分鐘視訊，適合做舞蹈、長劇情、體育類內容。但它多鏡頭敘事能力一般，運鏡需要自己手動設定。Open AI的Sora，擅長模擬重力、流體、碰撞等現實世界的物理規律，電影感和畫質都是頂級水平，適合做高端影視、廣告大片等專業創作，不過對普通使用者來說，上手還是有點難度。而Seedance 2.0，主打做帶原生音訊、連貫多場景的視訊，生成2K視訊的速度，比可靈等競爭對手快30%。操作也很簡單。電腦端打開https://xyq.jianying.com/，手機上用「小雲雀」APP。選擇「視訊生成」，模型切換成「Seedance 2.0」，其他參數按自己的喜好設定。描述你想要的畫面內容、鏡頭運動方式，就可以愉快地玩耍了。但它也不是完全免費的，手機端能免費用3次，電腦端2次，超過次數就需要氪金買積分。Seedance 2.0火爆的背後這款產品，是字節跳動Seed團隊研發的。該團隊成立於2023年，一直深耕多模態生成、AI視訊等核心技術領域。整個團隊規模在1500人左右，字節還為其投入了上百億元的資源。據晚點報導，目前團隊由吳永輝負責，他此前曾在Google參與過頂級大模型Gemini的研發，2025年初接手Seed團隊後，便著手整頓團隊、聚焦技術攻堅。目標就是打造出國內頂尖、能與國際一流水平同台競爭的AI模型。為了實現這一目標，字節為Seed團隊招攬了大批頂尖研究人才，還取消這個部門把大部分OKR，並專門發放獨立於公司期權之外的“豆包虛擬股”來激勵他們，薪酬也多次上調。正是依託龐大的專業團隊、巨額的資源投入，才有了如今的Seedance 2.0。隨著字節跳動在春節前的持續發力，留給同行的時間不多了。 (科技每日推送)

全模態素材都能參考，鏡頭切回來還保持原樣。智東西2月9日報導，2月7日，字節跳動AI視訊生成模型Seedance2.0開啟灰度測試，該模型支援文字、圖片、視訊、音訊素材輸入，可以完成自分鏡和自運鏡，鏡頭移動後人物特徵能夠保持一致。字節Seedance團隊釋放出的飛書文件中介紹到，Seedance2.0可精準還原參考圖的畫面構圖、角色細節，可以復刻參考視訊的鏡頭語言、複雜的動作節奏和創意特效。其所生成的視訊支援平滑延長與銜接，可按使用者提示生成連續鏡頭。Seedance2.0的編輯能力同步增強，支援對已有視訊進行角色更替、刪減、增加。▲女士優雅地曬衣服（來源：Seedance官方）在海外社交平台X上，Seedance2.0的討論熱度居高不下。一位學習了7年數字電影製作的網友在體驗後說，這個模型（Seedance2.0）是唯一一個讓他感到害怕的模型，電影行業的所有崗位幾乎都要消失了。90%他所學習到的技能，Seedance2.0都能實現。▲數字電影製作學習者評論（來源：X）產品設計師、使用者體驗（UX/UI）設計師Linus Ekenstam看完Seedance2.0的案例後說：“它會讓網際網路崩潰，百分之百。 ”▲產品設計師評價（來源：X）遊戲科學創始人兼CEO、《黑神話·悟空》製作人馮驥在體驗了Seedance2.0後還專門發了微博，稱讚該模型為“當前地表最強的視訊生成模型。”並且很慶幸今天的Seedance2.0來自中國。但他也從其中看出了假視訊氾濫與信任危機，因為“逼真的視訊將變得毫無門檻。”▲馮驥微博（來源：新浪微博）但是Seedance2.0也並不完美，在字節Seedance團隊發出的飛書文件《Seedance2.0使用手冊》中，有使用者在評論區中反映，使用同樣的提示詞和素材，生成的視訊在精細化控制上卻不太行。▲飛書文件使用者評論（來源：飛書）並且在一個官方案例中，Seedance2.0生成視訊的中文字幕還是會出現老生常談的中文亂碼情況。▲官方案例錯誤（來源：飛書）這個模型真的有一眾網友說得這麼“恐怖”嗎？智東西第一時間體驗了Seedance2.0，Seedance2.0所生成的視訊畫風、場景和人物的一致性較高，不會發生畸變現象。模型可以根據其自己對劇情的理解加入運鏡和剪輯，聲效上也可以實現提示詞和參考素材的要求。但在提示詞較為簡單或模糊的情況下，Seedance2.0在動畫人物的面部情感表達上還有些僵硬。01. 能自動加入運鏡 全模態素材均可參考2025年12月16日，Seedance1.5 pro模型發佈，在音視訊聯合生成、音畫同步、多語言、運鏡以及語言理解方面進行了提升。Seedance2.0預計在明天正式發佈，目前在即夢AI官網可以充值會員付費體驗，在小雲雀App中則有三次免費體驗機會。Seedance2.0支援文字、圖片、視訊和音訊作為參考素材輸入。使用者可以同時給它最多9張圖片、3段視訊和3段音訊作為參考，指定動作、運鏡、人物、場景、特效、聲效等，Seedance2.0就可以根據參考材料和提示詞要求，合成視訊。但為了保護隱私，Seedance2.0目前暫不支援上傳包含寫實真人臉部的圖片素材。Seedance2.0可精準還原參考圖的畫面構圖、角色細節，還支援鏡頭語言、複雜的動作節奏、創意特效的復刻。其所生成的視訊支援平滑延長與銜接，可按使用者提示生成連續鏡頭。Seedance2.0的編輯能力也同步增強，支援對已有視訊進行角色更替、刪減、增加。如果沒有參考素材也沒關係，只需要一段簡單的提示詞，該模型就可以根據所描述的情節自動規劃分鏡以及運鏡，還能在劇情需要的地方實現慢動作、鏡頭搖晃等效果。在一致性上，Seedance2.0在生成視訊的同時就可以生成匹配的音效和配樂，並且支援口型同步和情緒匹配。Seedance2.0所生成視訊中的角色和場景還可以在多個鏡頭之間保持一致性，使用者可以用該模型生成一段包含多個鏡頭切換的完整片段。02. 體驗：人物場景一致性高 汗水灑落可以“以假亂真”智東西上手體驗了Seedance2.0模型，主要考察模型的自運鏡、角色場景一致性和角色替換方面的能力。Seedance2.0所生成的視訊畫風、場景和人物的一致性較高，不會發生畸變現象。模型可以根據其自己對劇情的理解加入運鏡和剪輯，聲效上也可以實現提示詞和參考素材的要求。但在提示詞較為簡單或模糊的情況下，Seedance2.0在動畫人物的面部情感表達上還有些僵硬。首先，我們輸入提示詞：特寫，焦距50mm，扎馬尾的女生坐在窗邊，微笑時有梨渦，在咖啡廳的桌面上的筆記本上寫著什麼，偶爾有思考的停頓，背景虛化呈現，咖啡館的木質桌沿，柔光打在面部，突出輕鬆的氛圍，咖啡廳中放著鋼琴曲。Seedance2.0生成的視訊如下：▲咖啡廳女孩生成片段（來源：智東西體驗）在生成速度上，Seedance2.0生成一段10秒的視訊需要5分鐘左右。從視訊的畫面上來看，在提示詞沒有說如何運鏡的情況下，該模型自動在開頭加了一個漸進的運鏡，讓畫面劇情更加自然和流暢。在漸進的過程中，畫面中的人物、場景都沒有發生畸變，保持了一致性。Seedance 2.0也可以很準確地還原國漫風，我們上傳了一張國風動漫角色圖，要求Seedance2.0參考圖片，生成一段人物自述片段。▲國風參考圖（來源：Seedance2.0）Seedance 2.0生成的視訊就像是某個遊戲的過場CG動畫，視訊的畫風和人物特點都與素材圖片一致，隨風飄動的絲帶和花瓣邊緣輪廓清晰，運動軌跡合乎常理，人物的嘴型和台詞也可以對得上。但是，在人物情緒的表達上，視訊中人物的面部肌肉沒有明顯的變化，情緒表達不夠飽滿。▲國漫生成片段（來源：智東西體驗）最近，一個韓國AI小狗接受採訪的視訊非常火，我們將視訊截圖發給Seedance2.0，讓它將原圖中的小狗換成小貓。▲AI小狗視訊截圖（來源：小紅書）可以看到，Seedance2.0生成的視訊很完整地保留了參考素材的風格，給小貓穿上了睡衣，並且讓小貓雙手張開，並不是簡單地換頭，小三花貓沒有被睡衣覆蓋的肚子部分也還原了真實小貓崽肚子的質感。而且，在音訊上，Seedance2.0也精準地實現了提示詞中所說的25歲女記者和小孩的聲線。▲AI小貓生成片段（來源：智東西體驗）在X上，自媒體博主冰河用Lovart的Skill生成分鏡故事板，直接複製到Seedance2.0中，他說該模型所生成的視訊比他用ComfyUI做的還細緻。▲自媒體博主冰河製作視訊片段（來源：X）AIGC藝術家DynamicWang用Seedance2.0製作了一個模仿Nike品牌廣告風格的短片，短片中共出現了四位不同族裔的女性，每一位角色的身材和肌肉線條都很符合其所進行的運動的標準，且鏡頭角度變動後，角色的臉部特徵依舊保持一致。短片中的運鏡也十分自然，沒有拼接痕跡，慢動作、角度移動的位置都很準確，符合劇情需要。從第一位體操女孩流暢的翻轉跳躍可以看到，Seedance2.0直接攻破了“AI生成不了體操視訊”這個難題。拳擊女生和跑步女生的汗水以及游泳女生濺起的水花，都沒有了此前AI生成的“黏膩感”。在小雲雀App中，有不少使用者都上傳了自己用Seedance2.0生成的視訊片段。有李小龍對戰日本武士：▲使用者上傳案例（來源：小雲雀App）真人版七龍珠：▲使用者上傳案例（來源：小雲雀App）還有仙俠竹林對決：▲使用者案例（來源：小雲雀App）03. 結語：Seedance2.0降低表達門檻 但提高了對創作者的敘事能力要求從各路大神的體驗、官方案例以及智東西自己的體驗視訊看下來，Seedance2.0最突出的就是運鏡和剪輯能力以及人物和場景的一致性。但其在情感表達的細膩度、中文文字的呈現等方面仍有提升空間。從這一點看，或許Seedance2.0還不足以徹底改變影視界，但Seedance2.0的出現，無疑降低了專業表達的門檻，讓更多人有工具可以將想法可視化。同時，此類AI視訊製作模型也可能加劇內容市場的同質化競爭，並對創作者的原創性、審美和敘事能力提出更高要求。 (智東西)

凌晨 3 點的義烏小商品城凌晨 3 點，義烏小商品城的燈還亮著。李建國沒有在第 7 次修改拍攝指令碼，也沒有給那個總愛遲到的攝影師打電話。他蹲在倉庫門口，用一張皺巴巴的煙盒紙，隨手畫了幾格分鏡。不是因為他變懶了。而是因為他心裡很清楚——2 月 24 日之後，他再也不需要花 8000 塊請攝影師了。他只需要打開即夢後台，上傳 9 張競品參考圖，敲下一行字：“從窗邊緩緩推進，光影要王家衛風格。”然後等 10 分鐘。這不是一次工具升級，這是一次權力交接。一、技術平權的終極形態從「手藝人」到「思想者」字節剛剛釋放的Seedance 2.0，正在完成影像創作史上規模最大的一次——去技能化。過去，拍視訊是一門典型的手藝活：你得懂 180 度法則你得會調色曲線你得知道什麼時候切特寫、什麼時候拉遠景這些往往需要三年學徒期才能掌握的技能，如今被壓縮成了一個按鈕：9 張參考圖 + 3 段音訊 + 一段自然語言描述→ AI 自動生成從分鏡到成片的完整工作流這意味著什麼？意味著：義烏的小店主，不再需要看攝影師臉色，他自己就是導演縣城寶媽，不必在 PR 時間軸前崩潰，只需“喂”三個參考視訊，就能生成帶情感節拍的親子 vlog那些有好故事卻社恐的編劇，終於可以繞過演員和鏡頭，讓視覺直接為敘事服務當技術門檻被歸零，內容產業的核心競爭力發生了殘酷遷移：從「你會不會用相機」 → 「你有沒有審美」從「你懂不懂剪輯」 → 「你會不會講故事」視覺敘事，第一次從手工業，變成了思想者的遊戲。二、新職業正在出現審美極客與 AI 導演的崛起Seedance 2.0 真正顛覆的，不是某一個崗位，而是創作權的分配方式。2025 年，我們幾乎可以確定一件事：抖音內容供給會指數級爆炸。但這並不等於內卷升級，恰恰相反——這是新物種的出現。第一種人：審美極客他們可能是前廣告公司的美術指導，也可能是小紅書上的視覺收藏家。他們的核心資產不是裝置，而是參考庫：知道那 9 張圖能“喂”出賽博朋克知道一句話怎麼寫，才能復刻《花樣年華》的色調知道如何與 AI 談判美學他們用 Seedance 生產電影級短片，但不再熬夜調色，只花時間做一件事：判斷什麼是“好看”的。第二種人：AI 原生導演他們可能是懂產品卻恐懼鏡頭的帶貨主播，也可能是腦子裡有完整分鏡卻沒錢拍的學生導演。Seedance 2.0 支援多語言唇形同步、音訊驅動表情，這意味著：“表演”和“拍攝”這兩個最昂貴的環節，正在被解耦。你不再需要演員，只需要一個好的提示詞工程；你不再需要片場，只需要一個好的視覺策展人。未來的劇組，可能只有兩個人：一個負責想，一個負責告訴 AI 該怎麼想。三、狂歡背後的算力暗戰當創意爆發撞上物理極限但在這場狂歡背後，有一個被嚴重低估的風險。如果所有視訊模型都按 Seedance 2.0 這個標準卷——支援 54 秒連續鏡頭、多模態輸入、影視級畫質——崩的可能不是影視行業，而是地球的伺服器。當：每個義烏店主都能日更 100 條 4K 視訊每個寶媽都能生成 54 秒電影級 vlog視訊生成進入“工業化批次生產”我們面對的，將是一場算力饑荒。字節敢放出 Seedance 2.0，是因為它背後站著抖音和 TikTok 的分佈式算力基建。但對中小平台來說，這更像是一張——算力軍備競賽的入場券。跟不上，內容生態就會被降級。Seedance 2.0 真正重新定義的，不只是導演，而是：誰，才有資格大規模生產影像。四、給普通人的行動指南如果你現在還在糾結：該買索尼 A7M4 還是佳能 R5——停手。未來三個月，你會看到兩種人迅速分化：一種人還在討論“這相機直出膚色好不好”另一種人已經在建構自己的     AI 導演語言庫他們在做什麼？收集 1000 張參考圖整理 50 套提示詞範本把自己從「操作工」升級為「指揮官」Seedance 2.0 目前仍在測試，2 月 24 日正式開放。這不是一個產品節點，而是一個職業分水嶺。結語：導演椅已經發下來了150 年前，攝影術出現時，畫家恐慌——他們以為繪畫已死。結果，我們迎來了印象派與現代藝術。當技術不再是門檻，人反而更值錢了。Seedance 2.0 把導演椅發給了 14 億人。現在稀缺的，不是技術，而是——你敢不敢坐上去，喊那聲「Action」。只是這一次：你的場記板是鍵盤你的演員是參數你的對手，是另外 14 億個同樣拿著 AI 的人你準備好了嗎？ (混沌的市場)

誰擁有更多、更豐富的資料，誰的模型就越接近“全知”。圖片來源：AI生成當矽谷還在討論Sora的“世界模擬器”宏大敘事時，字節跳動用Seedance 2.0的發佈，悄然劃開了視訊生成領域的第二條河流。這兩條河流，一條向西，試圖窮盡物理世界的底層規律；一條向東，試圖解構人類內容的消費邏輯。2月9日凌晨，知名科技博主影視颶風Tim發佈了關於字節跳動Seedance 2.0的評測視訊，將其稱為“改變視訊行業的AI”。但這不僅僅是對字節跳動一家公司的評價，更像是對整個AI視訊生成賽道按下加速鍵。Seedance 2.0的發佈，以及Tim在評測中感受到的“恐怖”與“震撼”，標誌著這場戰爭已經從單純的參數競賽，進入了商業落地與倫理博弈的深水區。定義權之爭：物理引擎 vs 導演思維在OpenAI的敘事裡，Sora是“世界模擬器”，它試圖讓像素遵循牛頓定律，追求的是“模擬”。但在Seedance 2.0身上，字節跳動講了一個完全不同的故事。體驗過之後你會發現，它並不執著於做一個物理學家，它更像是一個極其成熟的“商業導演”，致力於讓鏡頭遵循視聽語言。Tim在視訊中透露了一個令人驚訝的細節：他在沒有上傳任何聲音檔案、任何提示的情況下，僅將自己的人臉照片上傳至模型，系統就能自動生成與他本人高度相似的聲音，甚至能精準匹配語氣特質。這種“無中生有”的匹配能力證明，Seedance 2.0掌握的Know-how不再是單純的視覺生成，而是對“人”的整體重構。它不需要你告訴它怎麼說話，因為它早就“認識”你。敘事的差異，最終投射在商業模式的殊途上。OpenAI依然沿襲著SaaS的精英主義邏輯，做“軍火商”，向專業人士販賣 API。而整合在字節生態中的Seedance 2.0，走的是“超級應用”（Super App）的邏輯，意在消滅專業門檻。當OpenAI還在思考如何讓好萊塢導演付費時，字節跳動似乎已經通過“造夢”，完成了對大眾創作者的一次技術平權。殊途同歸的“世界模型”競賽如果把視角拉得更遠，我們會發現字節跳動並不孤獨。在過去的一年裡，視訊生成模型顯得擁擠不堪，全球科技巨頭正集體奔赴同一個終極目標：建構一個能夠理解、模擬甚至預測現實世界的“世界模型”（World Model）。OpenAI(Sora)試圖用Transformer架構讓AI理解物理規律。Google(Veo/Lumiere)憑藉其在YouTube上的積累，試圖解決長視訊的一致性問題。NVIDIA則試圖在工業層面1:1還原物理世界，服務於機器人訓練。而在中國，快手可靈、阿里通義與騰訊混元也在瘋狂迭代，試圖在C端應用上搶佔先機。在這場軍備競賽中，資料是唯一的燃料。無論是OpenAI還是字節跳動，誰擁有更多、更豐富的資料，誰的模型就越接近“全知”。Tim在評測中提到了一個讓他倍感“恐怖”的瞬間，揭示了當前頂級模型的共同特徵：“最恐怖的一點是不只我的聲音，我們上傳的照片只有樓的正面，但是生成出來的運鏡，可以轉到樓的另一面，它知道我背後的東西是什麼，即便我沒有告訴它。”這棟樓的背面，可能出現在影視颶風過去的某個視訊裡，也可能出現在其他使用者的街拍中。AI將這些碎片化的資訊拼接，在神經網路中重建了這棟樓的3D結構。不僅僅是字節，OpenAI的Sora之所以能生成逼真的東京街頭，Google的模型之所以能生成流暢的動作，背後都是對海量公開網際網路資料的學習。技術倫理的邊界這引出了一個全行業都需要正視的命題：我們與平台之間，是否存在一份“隱形的契約”？過去，我們認為自己在免費使用平台發佈內容，換取流量和關注。但在AI時代，這份契約增加了新的條款：你的行為、你的影像、你的聲音，都將成為訓練“世界模型”的養料。Tim在測試中發現，Seedance 2.0對其他博主（比如何同學）的形象還原度極高。這意味著，在這個閉環裡，創作者不僅是內容的使用者，更是內容的“原材料”。 只要你在網際網路上留下了足夠的痕跡，你就在某種程度上被AI “數位化”了。這是一個中性的技術事實，但它帶來了不得不思考的後果。正如 Tim 在視訊末尾的警示：“你現在就能夠看到，如果一個人的資料，全部進入了AI的資料集，會發生什麼。它能夠100%模擬出你的任何形態，還有聲音，那請問這樣的內容你的家人分得出真假嗎？”這並非針對某一家公司的指責，而是技術發展到特定階段的必然拷問。當 Google、OpenAI、字節跳動和NVIDIA的模型都足夠強大時，“真實”的定義將被永久改寫。影視颶風Tim說：“改變視訊行業的AI，快來了。”但在我們看來，它其實已經到了。Seedance 2.0隻是全球“世界模型”浪潮中的一個縮影。在這場中美科技巨頭的集體衝鋒中，視訊生成正在從“炫技”走向“實用”，從“模擬物理”走向“重構現實”。對於身處其中的每一個創作者和使用者而言，我們既是這場技術革命的受益者，也是它最基礎的貢獻者。未來已來，只是分佈在每一個被AI記住的鏡頭裡。 (鈦媒體AGI)

2026年2月，隨著字節跳動旗下即夢AI（Jimeng AI）正式全量上線新一代視訊生成模型Seedance 2.0，中國AI視訊賽道再次迎來了“地震級”的更新。如果說去年的Sora和PixelDance開啟了AI視訊的“默片時代”，那麼Seedance 2.0的發佈，標誌著行業正式跨入了“有聲電影”的紀元。作為字節跳動在多模態領域的最新成果，Seedance 2.0憑藉其獨創的音畫同步生成技術，迅速在中文網際網路引發了一場關於“AI創作奇點”的輿論熱潮。測評博主們對Seedance的測評主要集中在這幾點：1、複雜的運鏡指令2、音畫同步生成3、動作一致性。中國權威視訊製作博主“影視颶風”在實測後指出，不同於以往AI模型只能生成單一視角的固定鏡頭，Seedance 2.0能夠理解複雜的運鏡指令。在測試中，模型成功執行了從特寫拉至全景、環繞拍攝等高難度動作，且在鏡頭運動過程中，主體人物與背景的物理一致性保持得相當出色。這種“指那打那”的操控感，被評價為打破了AI視訊“隨機抽卡”的魔咒，讓創作者從單純的“提示詞輸入者”晉陞為擁有調度權的“導演”。圖為蜜雪冰城大戰外企咖啡店，圖源 @影視颶風有評論稱，該模型在生成視訊時可同步生成匹配的音效和配樂，並支援角色口型同步和情緒匹配。也有評論表示，Seedance 2.0最具顛覆性的突破，在於其攻克了AI視訊生成領域長期存在的“動作一致性”難題，實現了對複雜連續動作指令的精準跟隨。從行業競爭的維度來看，Seedance 2.0的發佈也被資本市場視為一個重要的訊號。開源證券在最新的研報中將其稱為AI影視的“奇點時刻”。與此同時，《每日經濟新聞》等媒體的實測資料顯示，在同等2K畫質下，Seedance 2.0的生成速度相比快手可靈（Kling）等競品提升了約30%。東方證券分析師認為Seedance 2.0降低了專業視訊製作的門檻，讓普通使用者也能像操作儀表盤一樣控制光影、聲音和動作，這將極大推動B端廣告與C端個人創作市場的雙重擴容。以下為網易智能實測案例：01 實測一：TVC 畫面測試首先，我們先進行了一段廣告宣傳片等級的畫面測試，我們選取了一個玩梗幽默+視覺反差風格的小片。以下為提示詞：鏡頭1：靈魂拷問畫面：快速推進特寫，鏡頭懟臉拍男生（參考圖2），他正對著電腦一臉認真，背景是全粉辦公室。音效：“咻” 的一聲快速推進音效，配合鍵盤敲擊聲驟停。旁白（女聲，犀利調侃）：“Eassy，說吧，你想找個什麼樣的女朋友？”鏡頭2：極限二選一畫面：先切到左側粉裙女生（參考圖3），鏡頭定格，彈出文字標籤：「事事隨你」，配軟萌 BGM。再切到右側黑西裝女生（參考圖3），鏡頭定格，彈出文字標籤：「很有主見」，BGM 瞬間切換成酷颯電子音。鏡頭拉遠，男生從畫面上方 “啪嗒” 落下，坐在兩人中間（參考圖4），雙手一攤，一臉 “我是誰我在那” 的迷茫，開始瘋狂撓頭。可以看出，人物的情感和整體基調把握準確，展示得很鮮明。且不同場景之間可以做到絲滑的銜接,AI感並不明顯。02 實測二：王家衛電影類型測試隨後，我們對於聲音和畫面的銜接進行了測試。我設定了一個王家衛風格的電影場景，主要驗證多景別切換下，雨聲環境音的連續性和空間感變化，並且測試在嘈雜雨聲背景下，人物低語對白的清晰度與口型（側臉）同步。以下是我的提示詞:畫面描述：王家衛電影風格，極強的復古膠片顆粒感，高飽和度，色彩以昏黃、墨綠和深紅為主。夜晚濕漉漉的香港老弄堂，霓虹燈牌在積水中拉出長長的倒影。鏡頭序列：【全景 】：鏡頭靜止。一條悠長、狹窄且空無一人的雨巷，大雨如注。一個渺小的身影（女主）撐著透明傘緩緩走入畫面深處。【跟拍中景】：鏡頭跟隨女主背影移動。她身穿華麗的墨綠色花卉旗袍，腰肢搖曳。重點展示透明雨傘上瘋狂跳動的雨珠，以及周圍環境的濕潤感。【特寫】：鏡頭聚焦在她穿著精緻高跟鞋的雙腳上。一隻腳踏入積水坑，濺起的水花在慢動作中炸開，映照著霓虹光影。【中近景】：她在一家昏暗的雲吞麵攤前停下腳步，身體微微側轉，露出精緻憂鬱的側臉。雨水順著傘沿滴落。聲音/音訊描述：整體環境音： 持續不斷的、密集的暴雨聲（嘩啦啦），帶有明顯的空間包裹感。對話在【中近景·側臉】鏡頭時：一個低沉、富有磁性的男性聲音從畫面外（右側暗處）傳來，聲音不大，夾雜在雨聲中：“還不想回去？”女主微微低頭，嘴唇輕啟，發出極輕柔、略帶嘆息的女聲（粵語）：“不知道去那。”我們可以看出，Seedance2.0對於雨聲的處理基本實現了模擬效果，雨聲環境音在深巷中呈現出遠聲，在近處呈現出打在雨傘上的“實體聲音”。高跟鞋敲擊地面、激起雨水的音效也完成了模仿。在最後的場景中，人物低語對白的清晰度與口型（側臉）同步。王家衛導演鮮明的風格化與“氛圍感”，在畫面中得到了呈現。但是也可以看到，這場戲的不同景別之間轉換依然不夠絲滑，從女主背影過渡到高跟鞋特寫的轉場，仍然趕超沒有人類導演引以為傲的「運鏡」能力。03 實測三：《史密斯夫婦》敘事小說等級測試最後，我們用一段指令，直接實現了對於敘事小說等級的測試。我用即夢模擬了一段《史密斯夫婦》的原劇本。以下是我的提示詞：鏡頭01：畫面描述： 電影質感，低照度燭光晚餐。一張精緻的紅木餐桌，桌上擺著銀質餐具和高腳杯。一位穿著白色襯衫的男士（類似布萊德·皮特側影），正拿著餐刀切牛排。他的手肘看似不經意地向外一拐，重重地撞向桌邊一瓶開封的紅酒瓶。酒瓶失去平衡，開始傾斜墜落。聲音描述 ： 極度安靜的房間底噪。刀叉切割瓷盤的刺耳“滋滋”聲。突然一聲沉悶的撞擊聲（手肘碰到玻璃瓶），緊接著是瓶底摩擦桌面的“格拉”聲，聲音突然中斷（瓶子離桌）。鏡頭02：畫面描述： 極具張力的特寫鏡頭。紅酒瓶在半空中翻轉下落，深紅色的酒液在瓶頸處激盪，差點灑出。突然，一隻纖細但有力的女性手臂（穿著黑色晚禮服）從畫面右側極速伸入，帶著強烈的動態模糊。在瓶子落地前的最後一毫秒，她的手穩穩抓住了瓶身。聲音描述： 彷彿時間靜止的低頻“嗡——”聲。紅酒在瓶子裡激盪的液體聲。緊接著是一聲極快的、銳利的破風聲“嗖！”，與手伸出的動作完全同步。鏡頭03：景別： 雙人過肩鏡頭畫面描述： 鏡頭恢復正常速度。女士面無表情，眼神冷酷，動作輕柔地將紅酒瓶重新放回桌面上。她抬眼看了一下對面，整理了一下頭髮。對面的男士手裡拿著叉子停在半空，表情從驚訝轉為玩味的微笑。聲音描述： 厚重的玻璃瓶底觸碰實木桌面的“咚”一聲悶響，非常有質感。片刻沉默後，男士用低沉、富有磁性的聲音說：“Nice catch.”。但在這場戲中，最大的問題是在特寫鏡頭中，女士抓酒的手臂出現了兩次，這是AI 目前還沒有進化掉的BUG，也是最明顯的紕漏。此外，酒作為液體的流向正常，沒有出現“反重力”等違背物理學常識的情況；女主抓酒時的風聲也非常還原。儘管每秒的鏡頭都可以還原劇本，但整體而言，這種“質感”並不能與原片相比。在傳統模式下，一個簡單的“雨夜”鏡頭需要燈光佈景、攝影調度、現場收音以及後期的擬音（Foley）合成，成本高昂且周期漫長。而 Seedance 2.0憑藉“音畫一體”的生成能力，將這一複雜的工業協作鏈條壓縮為一次簡單的“提示詞互動”。這意味著，影視製作的邊際成本正在趨近於零。對於行業而言，這種衝擊是結構性的：初級概念設計、分鏡繪製以及基礎音效師的生存空間將被大幅擠壓；而創作的門檻被徹底倒置——未來的核心競爭力將不再是操作攝影機或調音台的技術壁壘，而是“審美決策力”與“敘事想像力”。然而，在一片讚譽聲中，我們也必須客觀審視Seedance 2.0當前存在的侷限性。經過我們的測評，畫面仍然會出現一些閃回、重複等低級錯誤，也有部分使用者反饋，在極少數情況下，生成的背景音中會出現與畫面無關的雜音或模糊人聲，這種“幻覺”現象雖然出現頻率不高，但也提醒我們在商業交付時必須進行嚴格的人工稽核。同時，由於音畫同步計算對算力要求極高，目前普通使用者在高峰期生成視訊往往面臨較長的排隊時間，且積分消耗是舊版模型的兩倍以上，這對於高頻使用的企業使用者來說，是一筆需要考量的成本帳。 (網易科技)

凌晨三點，看到影視颶風Tim更新的字節即夢Seedance 2.0視訊，我徹底睡不著了。這是過去一年多來，AI的進步第一次讓我感到如此興奮。或者說，顫慄。很多人都在等視訊領域的GPT-3.5時刻，大家覺得那還要兩三年。Seedance 2.0告訴我們，它已經近在眼前了。它的強悍之處，在於它把運鏡、分鏡、音畫匹配，全部AI化了，並且做到很棒。它理解了光影、透視、鏡頭語言。Tim在視訊裡展示的，是控制，是AI對物理世界的完美復刻。AI的邏輯正在變得清晰而簡單，AI正在瘋狂壓縮我們的工作流：從導演、拍攝到剪輯、配樂；從產品經理、開發到測試、交付。所有的中間環節都在逐步壓縮。這篇文章，我想聊聊AI正在如何改變工作流、如何重構我們的工作。01 視訊工業的GPT3.5時刻Tim在視訊裡那種抑制不住的興奮，我感同身受。以前我們認為運鏡是物理世界的特權，滑軌、搖臂、無人機、斯坦尼康。這些裝置很貴，操作這些裝置的人更貴。Seedance2.0把這些都變成了參數，視訊裡演示的圖生視訊，一張主角的照片+一張場景的照片。它能讓這個主角，在這個場景裡，按照你指定的運鏡方式動起來，多主體一致性得到了驚人的保持。推拉搖移，以前需要鋪設軌道，需要燈光師配合調整每一秒的光位。現在這只是Prompt裡的一行字，物理世界的物理限制，被數學世界的參數限制取代了。Seedance 2.0似乎理解了三維空間的一致性。它知道當鏡頭左移時，背景物體應該如何產生視差。它知道當光線從右邊打來時，影子的長度應該如何變化。Seedance 2.0開始涉足剪輯，AI能夠理解視訊的節奏，能識別畫面中的情緒高點，能自動匹配音樂的鼓點。對於剪輯師來說，以前需要耗費幾個小時的“粗剪”工作，現在可能只需要幾秒鐘。聲音也是一樣，畫面裡籃球場，賽場複雜的聲音同步出現。這種感知上的一致性，是人類大腦判斷“真實”的重要依據，AI做到了。影視後期原本是一個極度複雜的系統工程。導演負責構思，攝影師負責將構思轉化為光影，剪輯師負責將光影重新組合成敘事，配樂師負責用聲音調動情緒。這是一個極其昂貴、低效、且充滿摩擦的線性工作流。Seedance 2.0把這個鏈條打碎了，它把這些工種全部壓縮排了一個模型裡。本質上，AI現在在做的內容就是不斷壓縮我們的各種工作流。從Seedance 2.0看到了AI在壓縮導演、拍攝、剪輯、配樂這些人員的工作流雛形。視訊領域的GPT-3.5時刻已經到來。接下來的兩三年，將是行業洗牌的時刻，舊的秩序正在崩塌。02 AI正在極致壓縮我們的工作流視訊領域的變革只是AI重塑工作流的一個切面，更深刻的變革，發生在軟體領域，發生在我們的手機螢幕上。最近用阿里千問點了一次奶茶，這個體驗讓我思考了很多。它可能預示了App時代的終結，或者說，它預示了“即時軟體”時代的到來。我們現在的網際網路體驗，是被“App”這個形態鎖死的。你想點一杯奶茶，你需要解鎖手機，找到外賣App，點選進入，等待開屏廣告，點選搜尋框，輸入“奶茶”，在幾十個商家列表中篩選，點選進入商家頁面，在幾十種商品中選擇，選擇甜度，冰度，點選下單，支付。這是一個極其冗長的鏈路。為什麼我們要經歷這個過程？因為App在試圖滿足所有人的需求，它在找最大公約數，它不得不把低頻需求塞進二級頁面，它不得不為了商業化加入各種推薦。對於我來說，我不需要這些，我常點的就是那3家店，我知道那家的檸檬茶最好喝，知道那家的後廚最乾淨。我只需要：“幫我點一杯我常喝的那家，無糖。”千問現在的能力，正在接近這個理想狀態。你給它一個指令，它在後台通過程式碼，通過Agent，直接呼叫介面，完成交付。這就是“意圖介面”，你輸出意圖，AI交付結果。中間的UI、互動、跳轉，全部被壓縮了。當AI的能力從Andrej Karpathy提出的“Vibe Coding”進化到足夠強大的Agent，我們的每一個需求都將通過即時生成的“一次性App”來交付。傳統的“產品經理需求文件-開發編寫程式碼-測試找Bug-最終交付”這一長達數周甚至數月的鏈路，將被AI瞬間壓縮至1分鐘以內。這引發了一個根本性的商業追問：既然我可以用1分鐘生成一個“App”來滿足我當下的需求，那我為什麼還要下載一個幾百兆的App？現有的App生態存在著無法克服的結構性矛盾，每個人的需求都是獨特的，AI可以通過即時程式碼將使用者的自然語言需求直接轉化為交付結果。這實際上是AI為使用者量身定製了一個“專屬App”，用完即走，無需留存。這對於現在的網際網路巨頭是巨大的挑戰，他們的護城河建立在App的裝機量上，建立在使用者的使用時長上。如果App消失了，如果入口變成了AI Agent，那他們的流量從那裡來？廣告往那裡投？下一個時代的入口可能逐漸清晰。為什麼所有大廠都在瘋狂做大模型，爭奪那個唯一的“超級Agent”的答案呼之慾出。對於很多App這種集合需求形態的產品，是不是在AI時代會轉向個性化需求的AI內產品呢？現在的App開發商，可能會變成“資料API服務商”，隨著交付鏈路的大幅壓縮和成本降低，App需求實際變成了API需求。每一次產品對話，都是自己作為產品經理的一次結果交付。最終，傳統工作流的消失，意味著公司組織的解體。公司這種組織形式，本質上是為了降低交易成本而存在的。因為溝通很貴，信任很貴。所以我們要把人聚在一起，簽合同，發工資。當一個人+AI就能完成以前需要一個團隊做的事情，龐大的組織就變得沒有必要了，我們會看到越來越多的“一人公司”……這樣看，我相信，AI對世界的改變，正在加速。 (華爾街見聞)