当一项技术让见惯大场面的创作者连呼 " 恐怖 "，当 " 人人可做 AI 导演 " 从畅想照进现实，视频生成的变革浪潮已呼啸而至。

字节跳动旗下视频生成模型 Seedance 2.0 自 2 月 7 日低调亮相，旋即在海内外创作圈与资本市场掀起双重海啸。2 月 10 日，A 股影视板块应声沸腾：其中，捷成股份 20CM 涨停，光线传媒（核心股）20CM 涨停，文投控股、欢瑞世纪、上海电影、横店影视、博纳影业 10CM 涨停。

行业顶端的创作者们感受最为直接与震撼。游戏科学创始人、《黑神话：悟空》制作人冯骥深度体验 Seedance 2.0 后，在微博上毫不吝啬地给出 " 地表最强，没有之一 " 的评价，并断言 "AIGC 的童年时代，结束了 "。

然而，在这场技术狂欢中，冯骥也发出了冷静的预警：" 逼真的假视频将变得毫无门槛，而现有的知识产权与审查体系会面临空前冲击。" 这种担忧并非孤例，知名科技博主 " 影视飓风 " 创始人 Tim（潘天鸿）在测评视频中，先后六次用 " 恐怖 " 来形容 Seedance 2.0 的能力与影响。

为亲身验证这股技术浪潮的边界与冲击，2 月 10 日，《每日经济新闻》记者分别拿到了 Seedance 2.0 和同样于近期（2 月 4 日）上线的快手可灵 AI 3.0 内测名额，一测究竟。

Seedance 2.0 PK 可灵 3.0：高阶视听语言需求全响应，AI 视频开始有 " 电影感 "

" 如果用一句话概括，Seedance 2.0 让 AI 影视创作进入了下一个时代。"aipai.ai 创始人陈坤在接受每经记者采访时表示，" 它不只是画面生成，而是开始理解影视镜头该怎么动、怎么剪 "。

一年前，伴随字节自研视频生成模型 Seaweed（基础模型）开放使用，国内视频生成模型竞赛里最具看点的一对：即梦与可灵正式交手。一年后的今天，可灵 3.0 率先启动内测，即梦 Seedance 2.0 紧随其后引爆 AI 视频赛道。

两个模型已经全面进化，成为具有 " 电影感 "" 分镜叙事 " 能力的视频生成 " 智能体 "。

2 月 10 日，《每日经济新闻》记者以两条 Seedance 2.0 的官方提示词，以及两条自定义提示词，分别对 Seedance 2.0 和可灵 3.0 进行输入测试，并进行多维度比较。

实测后整体感受到，两个模型在迭代后，生成效果都更加稳定，画质也更优，流畅度和细节处理相较此前版本都更经得起推敲。但在语义理解、关键词捕捉和放大，以及创意想象力和创意相关性的平衡上，两个模型还是有明显区别。

从记者感受来看，两个模型生成效果能体现出差别最大的，是这条由 DeepSeek 产出的提示词生成的视频。选择这条提示词（水墨风格山水间黑白剑客打斗）的原因，是其可以综合考量两个模型视觉风格、复杂动作及细节处理、多镜头叙事以及音画同步等效果。

从生成效果来看，Seedance 2.0 优于可灵 3.0。Seedance 2.0 具备更流畅的镜头表现，无论是远、中、近景的排序和切换，还是特写镜头细节的呈现，成品完成度已经非常高。可灵 3.0 在指令理解、风格保持等方面也有不错表现，但在动作连贯过程中人物细节的刻画，还需要反复抽卡，镜头组合也相对更单一。

图片来源：Seedance 2.0 实测截图

图片来源：可灵 AI 3.0 功能实测截图

《每日经济新闻》记者也选择了一条 Seedance 2.0 的官方提示词（黑衣男子逃跑被追打翻水果摊）输入可灵 3.0。从生成效果来看，可灵 3.0 对人物主体的描述、镜头切换的处理以及动作衔接、画面声音的呈现是可圈可点的。但 Seedance 2.0 的示例视频则明确呈现出了创作设计后的产生 " 电影感叙事 "。（不排除官方视频进行了抽卡和定向训练）

这条视频能够看出，两大模型在复杂度相对中等的提示词语境下，基本都具备后续生成电影效果的画面基础，对比两大模型的前一版本，达到理想效果的抽卡次数也明显下降。

图片来源：Seedance 2.0 官方案例截图

图片来源：可灵 AI 3.0 功能实测截图

对于图片、视频参考功能以及多模态交互能力，记者进一步测试了两个模型。此次选取的提示词来自 Seedance 2.0 官方提示词（男人下班回家女儿和宠物狗迎接拥抱），从生成效果来看，对于参考图片中主体的描述，两个模型都十分精准，视频呈现出较高的一致性。

但对物理规律和真实逻辑的表现，两个模型都出现了小插曲。其中，可灵 3.0 生成视频中人物的钥匙整齐挂在了门外，开门后，人物与家中的女儿、宠物狗处于同一方向。而 Seedance 2.0 在人物开门动作上出现了明显的崩坏，开门后下一个镜头，人物直接出现在客厅。

图片来源：Seedance 2.0 实测截图

图片来源：可灵 AI 3.0 功能实测截图

需要注意的是，用户实际测试效果与官方发布示例视频有差异，提示词的略微偏差也可能造成视频最终呈现效果不一，所有测试结果仅供参考。

整体实测后，我们依然感受到了国内新一代视频生成模型的超强迭代以及一线水平。其的确不再局限于生成画面，而是开始理解视频创作本身，这一点已经十分明显。这一能力主要体现在镜头关系、叙事节奏、角色逻辑与视听语言、多模态思考、音画同步生成等全方位的突破，对各类高阶视听语言需求，新一代视频生成模型也均能作出响应。

从测评上看，SuperCLUE 团队于 2 月 10 日发布的专项测评显示，Seedance 2.0 不仅在通用能力上迭代升级，还突破了国内模型在场景应用上的长期短板，综合表现超越谷歌 Veo 3.1，强势登顶文生视频模型榜首。

传媒影视股爆发 从业者："15 秒以内 " 内容已超短剧行业中位值导演水平

在游戏与影视创作圈，Seedance 2.0 被视为一次明显的技术跃迁。

资本市场率先给出了反馈。2 月 10 日，Seedance 概念板块延续强势，带动传媒板块盘中涨势扩大，捷成股份、光线传媒、文投控股等多股涨停。

作为从传统影视行业转型 AI 生成式视频赛道的从业者，aipai.ai 创始人陈坤在 Seedance 2.0 发布后第一时间展开实测：他仅用不到 100 字的提示词，一次性生成了一条 15 秒的西游元素相关视频，且未进行任何后期剪辑处理。在他看来，该视频在镜头逻辑、音乐、音效及运镜合理性上，已达到可商业交付的水准，这也让他在朋友圈感慨 " 是时候做点正经片子了 "。

陈坤进一步解释，Seedance 2.0 借助大语言模型的能力，已经理解影视化镜头语言，其生成的内容早已超出单纯的 " 技术演示 " 范畴，具备了实际应用价值。

陈坤表示，在短内容领域，Seedance 2.0 的优势已十分突出。" 如果是 15 秒以内的内容，它基本已经超过了短剧行业中位值导演的水平。" 不过陈坤坦言，当前该技术的商业化应用场景，更多集中在广告、短内容、短视频等领域，而非完整的影视作品。

在业内看来，Seedance 2.0 更深层的影响，或许并不体现在单条视频质量上，而是对创作门槛的重塑。陈坤将这一变化形容为 " 能力抹平 "。过去，AI 影视创作高度依赖个体经验：有人擅长提示词，有人擅长运镜，有人擅长剪辑，这些能力往往需要长期训练。" 现在模型把很多能力直接抹平了。" 在使用 Seedance 2.0 时，不同创作者之间的技术差距，已经不像过去那样显著。

游戏行业同样也对 Seedance 2.0 实际落地效果进行了测试。港股上市公司中手游相关人士在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，公司部分部门已开始内部测试并使用 Seedance 2.0，反馈称其画面质量实现 " 质的飞跃 "，视频参考功能也显著优于其他 AI 工具，同时价格更具优势。

AI 视频 " 信任 " 危机爆发，影视、游戏行业尚持审慎态度

一项新技术在快速普及时，往往争议与担忧亦相伴而生。冯骥特别强调，真正促使自己发声的，是对于 " 假视频泛滥与信任危机 " 的担忧。

Tim 在测试视频中，将自己的照片上传至 Seedance 2.0 后，在未输入任何提示词、文本或声音文件的情况下，AI 生成了以他本人声音说话的视频。" 这个你不觉得恐怖吗？"

测试视频发布当日，据媒体报道，在即梦创作者社群中，平台运营人员发布消息称：" 为了保障创作环境的健康可持续，我们正在针对反馈进行紧急优化，目前暂不支持输入真人图片或视频作为主体参考。"

2 月 10 日，记者就上述情况向字节跳动方面进行求证，截至发稿未获回应。

不过，同日，记者在即梦平台实测时发现，当要求 Seedance 2.0 根据一张人物图片生成视频时，界面随即弹出安全确认弹窗：" 请您使用本人照片 / 视频或取得其充分授权，确保不存在违反法律法规、侵犯他人权益或违反公序良俗的内容。若因您不当使用本功能导致任何第三方权益受损，您将依法承担相应法律责任。"

在资本狂欢与技术热议之外，影视与游戏行业内部对 Seedance 2.0 的技术边界保持着更为冷静的审视。

国内一游戏上市公司内部人士在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，每个新产品的迭代，都有很大的进步，尤其是在当下行业积极拥抱 AI 的时候，初期都会积极尝试从而引发一阵热潮，目前因为 Seedance 2.0 刚发布，暂时还没看到有对行业产生颠覆性的影响。

关于最受关注的版权与 IP 合作问题，中手游相关人士坦言，这是当前必须重视的合规重点。他透露：" 据我了解，知名 IP 一向不喜欢被正经合作方用 AI 来制作内容，这样可能会降低 IP 内容的品质，甚至给 IP 带来廉价感。" 因此，目前 AI 生成 IP 内容仍限于非商业层面，商业应用尚需观察。在实际生产端，他同时告诉记者，AI 助力最大的场景集中于非 IP 的素材生成。

陈坤则明确表示，这一模型的出现并不意味着 " 电影已死 "。

在陈坤看来，当前 AI 视频在清晰度、色域、稳定性等关键技术指标上，仍难以满足大银幕放映要求，无法替代传统长片制作。" 它解决的是 15 秒的问题，没有解决 120 分钟的问题。" 陈坤指出，百分钟级别的长片涉及复杂叙事与节奏控制，远非当前技术可及。

而这种技术特性与传统影视工业逻辑上存在的差异，也是传统影视公司在 AI 应用上保持谨慎的重要原因。传统影视制作强调 " 所想即所得 " 的确定性。在高昂制作成本下，导演和制片方需要对每一个镜头有绝对控制，而 AI 更强调人机共创，存在一定不确定性。

" 传统影视要的是准确性，而不是探索性。" 陈坤说，这种差异，使得 AI 更容易率先在短内容、广告、动画、概念验证等场景落地。

一位短剧制作从业者也向记者证实了行业的审慎态度：" 我们还没有开始尝试，目前真人短剧只有在特效层面会使用 AI，至于 Seedance 2.0 的算力需求、应用成本，以及是否能达到实用阶段，都还在研究中。"

从 Sora 2 到 Seedance 2.0：AI 视频生成如何突破 " 技术炫技 " 困局？

视频生成模型的浪潮汹涌不息，每一次重大突破，都不可避免地引发行业颠覆性的讨论。此前，Sora 2 的发布曾在全球掀起巨浪，然而仅时隔两月，其用户留存率便出现大幅下滑。当文字成为每个人手中的 " 摄像机 "，当生成的边际成本趋近于零，这类模型真正能为用户提供的核心价值究竟是什么？

面对 AI 视频技术趋同与内容同质化的现状，快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰在接受每经记者采访时指出，破局关键在于超越 " 技术炫技 "，建立能引发 " 人心共鸣 " 的情感内核与叙事价值。

为此，他提出三条构建路径：一是升级情感计算引擎，实现从基础的音画同步提升至 " 颤抖声线 + 瞳孔收缩 " 的生理级情绪还原。二是打造叙事工业化工具链，通过 " 情感锚点 " 等功能，由用户标记关键情绪节点，AI 自动优化前后镜头情绪连贯性，使 AI 从 " 镜头执行者 " 进阶为 " 叙事协作者 "。三是在合规前提下允许有表演天赋的用户上传个人表演视频作为情感参考，使生成内容承载独特人格温度，让情感密度成为核心竞争力。

当创作门槛因 AI 而趋近于零时，田丰认为，工具的长期核心价值应是效率、创意实现与身份认同的 " 三位一体 "。

他建议，Seedance 2.0 可将公众担忧的 " 数字分身 " 问题，转化为经授权的个人风格资产，并与顶尖创作者合作开发签名模板，使工具成为创作者精神的延伸载体，最终让用户从使用功能升维至建立独特的创作身份。并构建 " 创作共同体 " 生态，搭建用户共创的叙事模板市场，优质模板创作者获得分成，形成 " 工具—内容—社区 " 飞轮。

田丰指出，Seedance 2.0 要走向更广泛应用，还需在三大关键领域实现突破。技术上，必须解决长视频一致性、物理交互失真、口型同步及东方美学素材库薄弱等问题。并建议开发时空一致性约束能力的模型，强化长序列逻辑校验，接入影视历史等专业领域知识库，减少事实性幻觉。

伦理上，训练数据授权缺失与内容滥用风险引发信任危机，字节应率先建立行业标准与创作者授权计划，并通过 " 内容溯源水印 " 和自动标识来管理风险。

产业协同上，需明确 " 增强智能 " 定位以化解就业焦虑，通过 "AI 预处理 + 人工精修 " 工作流、与高校共建实验室、为游戏等垂直领域定制工具，将技术势能真正转化为产业动能。

每日经济新闻