文 | AIX 财经，作者 | 雷晶，编辑 | 金玙璠
2026 年春节前夕，AI 领域的战火从红包转向了视频生成赛道。
2 月 7 日，字节跳动旗下 AI 视频生成大模型 Seedance 2.0 开启内测后，迅速在全球科技圈和资本市场引发关注。
原因在于，与过往"让图片动起来"的初级生成模式不同，Seedance 2.0 的运镜规划、跨镜头的角色一致性以及原生的音画同步能力，一定程度上解决了 AI 视频长期存在的可用率低、成本高的核心痛点。
资本市场的反应很快。2 月 10 日，A 股传媒板块应声大涨，多达 25 只个股涨停。这背后是资本市场对 AI 视频赛道价值和潜力的重估。据行业分析预测，到 2026 年，全球 AI 生成视频市场规模有望突破 300 亿美元，年复合增长率保持在 40% 的高位。
大约四个月前，OpenAI 发布的 Sora 模型以其惊人的物理世界模拟能力震撼全球。如今，Seedance 2.0 的出现再次将 AI 视频生成推向了风口浪尖。技术的迭代速度令人目不暇接，但一个长期困扰行业的核心难题真的被解决了吗？Seedance 2.0 的火爆，究竟是营销造势，还是标志着 AI 视频生成技术真正迈上了一个新台阶？
Seedance 2.0 为什么火？
近期，由字节跳动旗下"即梦"平台推出的 Seedance 2.0 在国内外社交媒体上形成了刷屏之势，"震撼"成为创作者们评价它时最常使用的词汇。
AI 生成视频并非新鲜事物，为何 Seedance2.0 能引发这么大的反响？
AI 影视制作公司好耶科技创始人吴杰茜告诉「AIX 财经」，Seedance 2.0 的能力处于全球 AI 视频生成模型第一梯队。它之所以能快速出圈，虽有营销助推，但从行业内的实际反馈来看，它的核心竞争力在于明显提升了视频素材的可用率。
吴杰茜指出，决定可用率的是保持人物、画面的一致性和动态稳定性，这类核心能力仅有行业头部模型具备。
此前 AI 视频生成行业可用率的平均水平约为 20%，也就是说创作者需要反复"抽卡" 5 次才能获得可用素材。因为模型生成的内容随机性强，因此 AI 视频生成被从业者戏称为"抽卡游戏"。
这种低效的创作模式极大地限制了 AI 视频的商业化应用。从业者对此体会最深，AI 短剧制作者幻梦告诉「AIX 财经」，制作 AI 视频很难用单个工具完成，往往需要运用不同的大模型，并对比产出素材的适配性。
剪辑师小张也提到，她在制作 AI 视频时，通常会将相同指令分别输入可灵和即梦，再挑选更贴合需求的素材，且往往需要反复调整多次。
Seedance2.0 的升级，一定程度上解决了这一痛点。
幻梦认为，以前需要一个个镜头做，现在 Seedance2.0 能一次性生成很多画面，明显提升了效率。
这种技术突破主要体现在以下四个方面：
首先是从"听指令"到"懂创作"的自分镜与自运镜。Seedance 2.0 实现了基于情节的自动分镜规划，并自主调度推、拉、摇、移等多种运镜方式。简单来说，用户只需描述故事，模型可以自己推理要"怎么拍"。幻梦指出，这是二代模型与一代模型最核心的区别，一代模型只能让单张图片动起来，现在能基于单图生成连贯的分镜、完整的剧情短片。
其次是保持跨镜头身份一致性的多参能力。AI 视频在多镜头切换时常出现"换脸"或服饰细节错乱的问题。Seedance 2.0 通过增强的身份持久性机制，确保角色在不同镜头、不同机位下的面部特征、服装纹理等关键细节保持稳定。
第三是精细化的多模态控制能力。模型支持最多 9 张图片、3 段视频和 3 段音频的混合输入，创作者可通过" @"符号控制每个资源的作用。
第四是原生音画同步生成。传统的 AI 视频制作流程通常是先生成画面，再进行后期配音，容易导致口型错位、声画不同步等问题。Seedance 2.0 采用了双分支扩散变换器架构，在模型训练阶段就深度融合视觉与听觉信号，实现了音视频的联合生成，从根本上解决了声画同步的行业难题。
幻梦认为，在二代模型中最核心的三个功能是切镜、大动态稳定性、多参能力，即梦在切镜和大动态稳定上领先，多参能力行业持平，综合能力是目前最强。
实测也印证了这一观点，「AIX 财经」将"用这只小猫的形象，生成迪士尼人物风格的角色，来一段小猫和朋友们在海边沙滩上打球的视频。视频风格要青春热血，体现出战况胶着"的指令，投给 Seedance 2.0，它会理解指令再进行创作，用小猫接球的特写镜头和队友一起庆祝的情节设计体现出战况胶着。同一指令投喂给其他模型，生成的视频则缺乏情节设计，且会出现球穿过球网的漏洞，物理理解上略有不足。
「AIX 财经」实测 Seedance 2.0 视频
目前，Seedance 2.0 已集成于即梦平台，采用会员制付费（79 元 / 月起），应用场景覆盖电商广告、短剧制作、漫剧生成等领域。
但 Seedance 2.0 也面临新的挑战，其最初展示的真人肖像生成能力，因高度逼真的效果，引发了市场对"深度伪造"风险的担忧。对此，字节跳动于 2 月 9 日紧急下线了上传真人照片生成视频的相关功能。
吴杰茜认为，叫停上传真人照片制作视频是为了保障用户肖像权、符合法律法规的硬性要求，目前写实类的 AI 真人短剧已经大量存在，且未来这类内容的数量还会持续增加，行业的发展方向并非禁止相关创作，而是用 AI 合成真人风格的人物替代真实人物照片的上传。
Seedance 2.0 的热度尚未消退，2 月 10 日，字节跳动又推出了文生图片的新模型，持续加码 AIGC 视觉领域。
四位玩家，哪家更强？
在 Seedance 2.0 引发关注的同时，国内 AI 视频生成赛道早已是群雄逐鹿。
目前，字节的即梦 Seedance 2.0、快手的可灵 3.0、MiniMax 的海螺 2.3，以及生数科技的 Vidu Q3，是当前国内 AI 视频生成模型的第一梯队。尽管同处领先地位，但这四家在技术路径、产品定位和商业策略上存在明显差异。
背靠短视频巨头的可灵 3.0 和 Seedance 2.0，都更追求全面能力，试图覆盖从内容输入到视频输出的全流程。
两者几乎同期更新，但前者的市场声量相对较弱。吴杰茜表示，一款 AI 视频生成模型能否火爆，首要取决于产品自身的硬实力，其次则是背后公司的综合实力、渠道覆盖面以及营销能力和资金投入。加上可灵 3.0 的更新功能，初期仅面向高等级会员开放，也限制了人群覆盖面。
AIGC 创作者小何告诉「AIX 财经」，在 Seedance 2.0 更新之前，即梦 AI 的各项功能均达较高水平，但没有突出的优势，属于"全而不精"，更新之后，在切镜效果和动态稳定上表现最佳。可灵 3.0 则在画面质感、音画同步表现最好，但复杂打斗画面容易出现崩坏。
两者的定价策略也存在差异。可灵会员费用跨度极大，这种"金字塔"定价明显指向专业创作者和 B 端客户，与快手一贯的下沉市场打法形成反差。相比之下，即梦 Seedance 2.0 的会员价跨度覆盖想尝试的创作新手和专业创作者。
而 MiniMax 和生数科技，则选择了更为聚焦的打法，定价也更为亲民。
海螺 AI 凭借其在 3D 和舞蹈场景的优势，深耕个人创作者市场。小何告诉「AIX 财经」，海螺的 3D 风格及 3D 打斗场景是强项，但问题在于，海螺的能力仍处于向多镜头语言过渡的阶段。也就是说它擅长让单一场景"活"起来，却不擅长让多个场景"连"起来。这意味着其应用场景被限定在单一风格的短视频创作，难以承接短剧、广告等需要复杂叙事的商业需求。
海螺基础会员价格较低，明显瞄准个人创作者和兴趣用户，而非专业制作团队。
生数科技则强调其模型的"物理世界理解"，试图通过仿真逻辑提升画面的真实感。
功能参数上，Vidu Q3 支持 16 秒声画同出、1080P 画质输出，能基于对物理世界的理解自动适配背景音乐。小何告诉「AIX 财经」，Vidu Q3 大动态效果、画面整体质感较好、但切镜一致性差，大动态场景易画面模糊、物理逻辑崩坏。
值得一提的是，今年 2 月，生数科技完成超 6 亿元 A+ 轮融资，创下国内视频生成领域单笔融资纪录。
四款产品均采用订阅制付费，但即便是表现最强的 Seedance 2.0，也无法保证每次生成都能完全满足专业需求，"抽卡"的问题依然存在。如何进一步提升可用率和可控性，仍是所有玩家在下一阶段竞争中必须回答的问题。
冲击之下，谁将被替代？
从"让图动起来"到"让 AI 会拍片"，二代 AI 视频模型的进化，不仅是创作者的效率革命，更预示着对内容创作行业的冲击真的来了。
幻梦认为，受影响的顺序传导是视频自媒体、真人短剧、影视行业。吴杰茜也表示，AI 视频生成模型从诞生之初，就对视频自媒体、动画媒体、影视行业的创作者产生了实质性影响，Seedance 2.0 这类二代模型的升级，进一步扩大了影响的覆盖范围。
分行业来看，首当其冲的是自媒体和营销内容领域。传统的内容生成高度依赖剪辑技巧、拍摄设备和团队协作，随着 AI 工具的使用门槛不断降低，个人创作者也能快速生成画面精美、富有创意的视频内容。幻梦认为，供给过剩正在发生，短视频平台上的 AI 生成内容将迎来爆发式增长。可以预见，那些依赖信息搬运和简单剪辑的账号将面临生存危机。
其次，真人实拍短剧行业将感受到最直接的压力。成本的对比是惊人的。据幻梦估算，一部精品真人短剧的制作成本可能高达每分钟数万元，而使用 Seedance 2.0 生成视频的算力成本则可能低至每分钟数百元。尽管目前 AI 在表现真人演员细腻、夸张的情绪方面仍有欠缺，但其在特效、场景、服化道等方面的"降维打击"能力，已经能达到真人实拍 80% 的效果。
幻梦提到，未来，"真人 +AI "的混合生产模式，可能会成为过渡阶段的主流，但成本压力会迫使制作方不断试探 AI 的边界，逐步侵蚀纯真人短剧的市场份额。
图源 / Seedance 官网截图
最后，是传统影视行业的重构，当然，过程也最为漫长。影视制作是一个精细分工的"流水线"体系，编剧、导演、摄影、美术各司其职。AI 的介入将打破这种固化的分工逻辑，对从业者的综合能力提出更高要求。
幻梦认为，传统影视里的编剧和导演转型做 AI 视频具备优势，因为他们具备目前 AI 难以替代的叙事结构、情绪节奏和审美判断等核心能力。而仅掌握单一技能、缺乏核心创意能力的从业者，可能最先被行业淘汰。没有粉丝黏性和风格辨识度的演员也将失去议价能力。
除了行业从业者，各类 AI 视频工具也将面临洗牌。一位投资人告诉「AIX 财经」，Seedance 2.0 代表的二代模型，将率先冲击体验差、效率低的 UGC 类动画工具，同时挤压 B 端 AI 视频工具的生存空间。
UGG 类动画工具虽主打零门槛创作，但工作流衔接混乱，局部修改易导致角色一致性丢失，且效率低、成本高。与基模类工具差距显著，将成为最先被淘汰的对象。
而 B 端 AI 视频工具，仅对刚进入漫剧、短剧领域的早期小团队有一定帮助，能为其搭建基础工作流、梳理团队分工，实现初步降本增效，但对于追求精品内容的专业团队或大型制作公司而言，无法满足需求。
这一现状也导致，现阶段漫剧制作公司依靠" Agent 使用能力 + 工作流搭建"形成的效率优势，将随着 Seedance 2.0 这类二代模型的普及、技术门槛的降低而逐渐弱化。
Seedance 2.0 的出现，正在让 AI 视频生成从一个充满不确定性的"玩具"，进化为一个真正可用的"生产力工具"。
展望未来，AI 视频赛道的竞争将围绕以下几个关键点展开：
从"生成"到"可控"：单纯追求画面的逼真已不再是唯一目标，如何让生成过程更可控、结果更稳定，将成为技术竞争的核心。
从"工具"到"智能体"：未来的 AI 视频模型将不仅仅是被动执行指令的工具，更可能成为能够理解创作意图、主动提供建议、甚至独立完成部分创作流程的" AI 智能体"（Agent）。
生态与商业化的成熟：随着技术的普及，围绕 AI 视频生成的工具链、素材库、交易平台等将逐步完善，形成新的商业生态。而如何平衡算力成本与用户付费意愿，找到可持续的商业模式，将是所有玩家的终极考验。
2026 年，或许将成为 AI 视频内容爆发的"临界点"。
* 应受访者要求，文中小张、小何为化名。
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