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AI視頻混戰(zhàn)升級,字節(jié)在模型之外加了道防線

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文 | AI價(jià)值官,作者 | 星野,編輯丨美圻

繼4月2日面向企業(yè)用戶開啟公測之后,4月14日火山引擎全面開放Seedance 2.0 API,企業(yè)和個(gè)人用戶可以直接調(diào)用其視頻生成能力。這一次,凌晨三點(diǎn)排隊(duì)搶算力的時(shí)代,或許將真正迎來終結(jié)。

Seedance 2.0的開放步伐之所以提速,除了人臉驗(yàn)證與肖像授權(quán)的"安全配套"已經(jīng)就位,也是因?yàn)镠appyHorse等競爭模型正在逼近,窗口期可能比預(yù)想的更短。Seedance 2.0需要在技術(shù)優(yōu)勢尚存時(shí)盡快提高行業(yè)滲透率,把自己釘進(jìn)更多平臺的底層。事實(shí)上,在全面開放之前,它已經(jīng)陸續(xù)接入了市面上的主流AI視頻創(chuàng)作平臺。

面對視頻生成模型的新一輪"群雄逐鹿",面對未來可能的模型能力均等化趨勢,目前暫時(shí)領(lǐng)先一步的字節(jié)遠(yuǎn)非高枕無憂。這也是為何在3月19日小云雀AI推出短劇Agent智能體之后,近日即夢AI又上線了協(xié)作型AI敘事創(chuàng)作工具“小章魚”O(jiān)cto。


字節(jié)的動(dòng)作背后,是整個(gè)行業(yè)正在形成的一個(gè)共同判斷:模型參數(shù)的比拼已經(jīng)進(jìn)入邊際收益遞減,深耕創(chuàng)作者生產(chǎn)鏈路,已是當(dāng)前AI視頻模型行業(yè)的普遍共識與核心方向。

一個(gè)月前,生數(shù)科技發(fā)布了Vidu Q3模型的AI漫劇解決方案,將模型能力直接嵌入行業(yè)生產(chǎn)流程。今年以來,快手正在通過《太平年》《紙手機(jī)》等標(biāo)桿案例,向行業(yè)示范如何將可靈深度融入影視創(chuàng)作實(shí)踐。而即將上線的HappyHorse一出世就有可能繼承阿里在電商行業(yè)的深厚積累,收割電商場景的海量化需求。

單純的模型能力已越來越難以構(gòu)成持久壁壘,下一階段的角逐將圍繞誰能率先在創(chuàng)作者的日常生產(chǎn)中站穩(wěn)腳跟,誰就掌握了這場競爭真正的籌碼。

不止全面開放Seedance 2.0,字節(jié)還在深入行業(yè)上游

Seedance 2.0刷屏式走紅后,即夢成為AI短劇行業(yè)最擁擠的入口。為了搶到低峰時(shí)段的生成資源,凌晨三點(diǎn)上班成了不少短劇公司的常態(tài);會員賬號在二手平臺被高價(jià)倒賣,算力掮客也應(yīng)運(yùn)而生。

這種供需嚴(yán)重失衡,既讓即夢深度嵌入了整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)節(jié)奏,也讓它的每一次價(jià)格調(diào)整都能引發(fā)連鎖反應(yīng)。

從業(yè)者的種種抱怨,說明即夢在這段時(shí)間里承擔(dān)了過載的重?fù)?dān)。隨著Seedance 2.0的一系列開放動(dòng)作——從允許第三方平臺接入、面向企業(yè)客戶開放公測,到今天全面開放API——這個(gè)重?fù)?dān)正在一點(diǎn)點(diǎn)分散出去。

但Seedance 2.0的全面開放,也給即夢來了新的競爭壓力:LibTV等以免排隊(duì)、優(yōu)惠活動(dòng)作為差異化賣點(diǎn),瞄準(zhǔn)了對成本敏感的用戶;Seko、Vidu Q3等則深度嵌入制作公司的生產(chǎn)流程,試圖形成更難替換的使用習(xí)慣。競爭對手的一系列動(dòng)作,成為即夢加速轉(zhuǎn)型的直接推力。

實(shí)際上,小云雀AI已經(jīng)在一個(gè)月前開始了工業(yè)化量產(chǎn)方向的布局,通過上線短劇Agent,幫助從業(yè)者實(shí)現(xiàn)“劇本一鍵出片”,原本耗時(shí)費(fèi)力的拆本、分鏡、抽卡環(huán)節(jié),被整合進(jìn)進(jìn)一套自動(dòng)化流水線。


當(dāng)小云雀已經(jīng)深度切入批量生產(chǎn)這一側(cè),即夢的重心則向產(chǎn)業(yè)上游前移,去探索此前無暇顧及的創(chuàng)意孵化地帶——Octo正是這一人機(jī)協(xié)作新模式的探索產(chǎn)物。對于字節(jié)而言,Octo上線之后,將會與小云雀短劇Agent形成互補(bǔ),協(xié)同覆蓋AI短劇從創(chuàng)意孵化到規(guī)?;a(chǎn)的完整鏈路。

兩款產(chǎn)品的分工,折射出字節(jié)試圖覆蓋AI短劇生產(chǎn)鏈路兩端的布局意圖:一個(gè)解決有內(nèi)容如何快速量產(chǎn),另一個(gè)探索想法如何落地成片。這套布局背后有一個(gè)更深的判斷:當(dāng)模型能力在多方競爭下趨于均質(zhì),真正難以被復(fù)制的,是與創(chuàng)作者之間的深度協(xié)作關(guān)系。

內(nèi)容工業(yè)化帶來同質(zhì)化,卷產(chǎn)能之后將是卷創(chuàng)意?

當(dāng)Seedance 2.0引爆AI短劇行業(yè)之后,市場上的AI視頻工具正在集體進(jìn)行加速迭代,不再將模型能力、生成速度等作為核心賣點(diǎn),而是圍繞內(nèi)容創(chuàng)作流程中的核心瓶頸進(jìn)行新一輪比拼。

首先,從單一生成工具轉(zhuǎn)向全流程集成平臺,整合腳本、素材、分鏡、生成、后期等環(huán)節(jié),減少工具切換成本——LibTV以節(jié)點(diǎn)式畫布為核心,將圖片增強(qiáng)、視頻后期、燈光控制、多機(jī)位切分整合在同一創(chuàng)作環(huán)境;Seko則打通了從多集劇情規(guī)劃、分鏡生成到配音配樂的完整鏈路,最多支持100集的連續(xù)直出。


其次,強(qiáng)化內(nèi)容生產(chǎn)的穩(wěn)定性與可控性,重點(diǎn)解決角色一致性、場景連貫等核心痛點(diǎn)——Vidu Q3的“參考生視頻”將人物、場景、服裝固化為可復(fù)用資產(chǎn),實(shí)現(xiàn)跨鏡頭的穩(wěn)定復(fù)現(xiàn);Seko的多集生成同樣以主角形象不漂移、劇情保持連貫作為基礎(chǔ)指標(biāo)。


這兩大進(jìn)化方向共同推動(dòng)了AI內(nèi)容產(chǎn)能的指數(shù)級釋放:制作成本持續(xù)下探,內(nèi)容更新周期從月更壓縮到日更,AI內(nèi)容工業(yè)化的輪廓已經(jīng)清晰可見。

但另一組數(shù)字同樣值得注意:據(jù)小五兄弟CEO黃家俊在2026年AI漫劇產(chǎn)業(yè)峰會上的分享,2025年全年上線AI漫劇超6萬部,播放量破億的僅96部,爆款率0.16%。供給量在擴(kuò)張,能跑出來的內(nèi)容占比卻沒有跟上——出片效率的提升,并沒有同步抬高內(nèi)容質(zhì)量的上限。

現(xiàn)有工具的能力邊界,基本都建立在內(nèi)容方向已經(jīng)明確的前提上。先有清晰的敘事脈絡(luò)和內(nèi)容定位,再拆分鏡、定角色、批量產(chǎn)出。這套路徑在量產(chǎn)效率上已經(jīng)跑通。

問題恰恰出在這條流水線的最前端。那些還沒有成型、只是一個(gè)模糊情緒或零散念頭的創(chuàng)意,如何變成工業(yè)化生產(chǎn)能夠承接的明確方向?Octo希望用Vibe Create(氛圍創(chuàng)作)模式幫助創(chuàng)作者完成從創(chuàng)意孵化到落地成片。


Octo內(nèi)置的智能Agent具備極強(qiáng)的上下文理解能力——它不僅能聽懂自然語言描述,還能“看懂”創(chuàng)作者當(dāng)前的操作狀態(tài),真正實(shí)現(xiàn)同屏共創(chuàng)。在Octo里,創(chuàng)作者不需要帶著成型的方案進(jìn)場,拋出一個(gè)粗糙的念頭就夠了:AI會主動(dòng)追問、補(bǔ)充細(xì)節(jié),在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)給出判斷,對話推進(jìn)到一定階段,它會及時(shí)生成參考畫面,讓創(chuàng)作者在故事還沒定稿時(shí)就能確認(rèn)視覺風(fēng)格是否對路。

故事是在來回碰撞中逐漸成型的,而不是由創(chuàng)作者單方面想好再交給AI執(zhí)行。這是Octo與其他量產(chǎn)工具最根本的差異——它介入的不是有劇本之后的生產(chǎn)環(huán)節(jié),而是故事本身的誕生過程。

即夢之所以推出Octo,是為了讓用戶在工具里沉淀創(chuàng)意、角色和上下文記憶,從而建立難以遷移的使用慣性——這是“用完即走的生成器”和“長期依賴的創(chuàng)作環(huán)境”之間真正的分野。

底層模型能力趨于同質(zhì)之后,這種協(xié)作深度,是產(chǎn)品層面少數(shù)還能拉開差距的地方。

從行業(yè)趨勢看,當(dāng)爆款率只有0.16%,繼續(xù)壓低出片成本已非破局關(guān)鍵,創(chuàng)意層面的工具化探索或許比提升生產(chǎn)效率更值得下注。

不過,需要指出的是,Vibe Create模式也面臨挑戰(zhàn)。創(chuàng)意協(xié)作的質(zhì)量,主要取決于創(chuàng)作者與AI之間的對齊程度,也對于創(chuàng)作者的審美提出了較高要求。對于意圖模糊的用戶,可能消耗大量時(shí)間與token后仍難收斂到滿意方向。

目前Octo仍處內(nèi)測,這種強(qiáng)依賴長上下文的交互模式能否大規(guī)模跑通,仍需市場驗(yàn)證。

模型能力已難構(gòu)成壁壘,行業(yè)深度將成新“賽點(diǎn)”

就在即夢內(nèi)測Octo的同一周,一個(gè)名為HappyHorse-1.0的匿名模型登頂了權(quán)威評測平臺Artificial Analysis的生成榜單。消息在業(yè)界傳開后引發(fā)震動(dòng),掀起的討論熱潮遠(yuǎn)不止于一次榜單更迭。

HappyHorse的出現(xiàn),只是這場混戰(zhàn)的一個(gè)切面。二季度之內(nèi),谷歌Veo4、MiniMax海螺3系列將密集落地,行業(yè)技術(shù)天花板正在被多方同步推高,這意味著Seedance 2.0的技術(shù)領(lǐng)先窗口,可能比外界預(yù)期的要短得多。

面對這一局面,字節(jié)的第一步是開放和模型迭代同步推進(jìn)。讓Seedance 2.0盡量沉淀為行業(yè)的底座模型,同時(shí)加速模型迭代,計(jì)劃于6月原動(dòng)力大會推出新一代視頻生成模型,試圖重新拉開技術(shù)差距。

第二步是在生態(tài)層面構(gòu)建更難被替代的壁壘。字節(jié)正在將即夢、小云雀、剪映、紅果、番茄小說拼成一條內(nèi)容生產(chǎn)鏈——番茄小說提供IP儲備,Octo負(fù)責(zé)創(chuàng)意孵化,小云雀承接量產(chǎn)制作,抖音與紅果負(fù)責(zé)分發(fā)變現(xiàn),Seedance 2.0的能力貫穿全程。

這條鏈條的邏輯在于:創(chuàng)作者一旦在這個(gè)生態(tài)里沉淀了角色資產(chǎn)、敘事數(shù)據(jù)和分賬收益,遷移成本將遠(yuǎn)高于切換一個(gè)視頻生成平臺。

字節(jié)在短視頻內(nèi)容積累和用戶行為數(shù)據(jù)上的體量,為這條鏈條提供了其他廠商難以平移的基礎(chǔ)。當(dāng)然,鏈條能否形成真正的黏性,取決于每個(gè)環(huán)節(jié)的產(chǎn)品競爭力。

競爭壓力當(dāng)然不只來自模型層面。生數(shù)科技的Vidu Q3已針對非人形角色控制、多鏡頭連貫生成、配音口型同步等漫劇制作的核心痛點(diǎn)提供垂直優(yōu)化,并聯(lián)合萬興科技落地了“萬興劇廠”這一一站式創(chuàng)作平臺。

快手則選擇先用標(biāo)桿項(xiàng)目建立行業(yè)認(rèn)知。《太平年》《紙手機(jī)》等項(xiàng)目的核心價(jià)值,不在于證明可靈能生成多高質(zhì)量的畫面,而在于向制作公司示范:AI介入影視創(chuàng)作,具體是在哪個(gè)環(huán)節(jié)、以什么方式嵌入的。這種“以案例代替產(chǎn)品說明書”的策略,針對的是決策鏈更長、對技術(shù)穩(wěn)定性要求更高的專業(yè)影視客戶。

HappyHorse背后的團(tuán)隊(duì)深諳電商場景邏輯,品牌內(nèi)容、商品展示、營銷素材的應(yīng)用空間潛力巨大,變現(xiàn)方式遠(yuǎn)不止于短劇,其在B端商業(yè)化場景上的落地路徑,將會成為字節(jié)、快手最為強(qiáng)勁的競爭對手。

各家切入的角度不同,但共同指向同一個(gè)判斷:單純的生成能力已經(jīng)不夠,真正的比拼發(fā)生在與行業(yè)需求深度咬合的地方。

至于Vibe Create這種模式能走多遠(yuǎn),答案不在字節(jié)手里,而在創(chuàng)作者手里。

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