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凌晨三點，徹底失眠：Seedance2.0告訴我們，AI正在瘋狂“壓縮”現實世界工作流
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)