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这场“突进”在全球舆论场中引发了两种截然不同的反应。一方面，许多创作者早已期盼着一款更稳健好用的视频模型；而在另一边，也引起了一场关于“原创”与“真实”的恐慌。面对争议，Seedance团队紧急回应，其正对部分问题进行进一步优化，并暂时叫停了线年对抗神经网络踏入视频领域算起，视频生成模型已迎来了属于自己的第十个年头，并终于行至更大规模商业化的前夜。倘若向前再踏一步，又将发生什么？我们将迎来的到底是创作能力的平等赋权，亦或是人类灵性的损毁？而当全流程实拍已有可能变为一种小众消费品时，我们应当感到轻盈，还是会陷入无可避免的失落？
我们究竟因何契机踏上了这条由扬布拉德所指明的路？毕竟，回望过去，视频生成技术的发展历程本非一片坦途。仅仅三年前，AI生产的内容大多依旧怪诞且“抽象”。彼时，一位Reddit用户使用一款名为ModelScope Text-to-Video的扩散模型，在输入提示词“威尔·史密斯吃意大利面”后，生成了这样一段视频——画面中，难以辨识的“威尔·史密斯”面对着蠕动的意大利面，其面部不断变形，手指和叉子反复融合、面条则时不时像触手一样钻进耳朵。这部充满“克苏鲁风格”的怪诞影像成为当时的人们质疑AI影像潜能的有力佐证。
把时间回拨到2016年，计算机领域的前沿学者们正兴致勃勃地尝试着一种名为对抗神经网络的先进新算法，并将其用于图片与视频生成。那时，Carl Vondrick等人发表的论文《Generating Videos with Scene Dynamics》成为该领域的早期代表性工作之一。通过让机器观看大量无标注的视频，他们试图教会算法理解海浪如何翻滚、火车如何行进。刚开始，人们仅仅做到了“让静止的图像动起来”。而后，新的范式不断涌现，为AI视频生成提供着更可控、更可用的新思路，但其仿佛离真正的“商业化可用”永远间隔着一段难以逾越的距离。
。另一方面，当今时代内容生产过剩，观众的注意力成了稀缺资源，对于早已陷入零和博弈的内容市场而言，AI入局也可能会引发更惨烈的挤出效应。1月，瞭望财经与快思慢想研究院就国内AI视频生成产品现状及发展趋势，发布了《2026年国产AI视频生成领军产品竞争力报告》。该报告显示，当前AI视频营销项目平均投资回报率达到1:5.7，AI视频广告、AI漫剧、AI网剧已成为爱优腾等传统视频平台、红果等网剧平台的热门生产模式。在运用形式上，高端制作团队多采用“虚拟拍摄+AIGV”模式，小型制作团队主要采用纯AIGV方式生产短视频商业作品。2026年，AIGV网剧单集视频制作成本将只有人工拍摄的约1/10。
就在不久前，头部AIGC创作平台“巨日禄”的CEO斯宇也曾对媒体抛出一份数据：通过他们的一站式AI创作平台，一部精品真人AI剧的制作成本已被压缩至约1000元/分钟。而这是在Seedance 2.0发布之前的数字。随着Seedance 2.0带来的“原生多镜头叙事”与“零后期”能力的普及，AI生成的成本优势或将被进一步拉大。或许在未来，全流程的“真实”将变为一种昂贵的奢侈品。那些纯粹的实拍、精湛的人工制作，则如同手工机械表一样，退守为一种极少数人从事的小众艺术。
勒·派瑞（Tyler Perry）在目睹了Sora的演示后，无限期搁置了他位于亚特兰大、总投资高达8亿美元的摄影棚扩建计划。他在接受《好莱坞报道》采访时，直言不讳地将许多影视相关岗位列入了高危名单：“很多人或将失去工作……这让我非常震惊。”2024年6月，北美影视工会（IATSE）经过与好莱坞制片厂的艰难谈判终于争取到了所谓的“AI保护条款”。但在技术迭代的巨轮面前，纸面上的协议往往更加滞后，显得苍白无力。
当Seedance 2.0这版强悍且触手可及的视频生成模型问世，社会上涌出这样一种论调：技术正在为那些原本缺少资源的“普通创作者”们赋权。这或许正是本雅明所呼吁、却在此前从未真正降临的那道“救赎之光”。尽管在算法的侵蚀下，某种独属于人类情感的、难以名状的“灵光”似乎正加速消散，但创作的权利却在骤然间被前所未有地平等化了。那些曾被表达门槛、资金匮乏或技术壁垒劝退的“普通人”，仿佛第一次握住了打开创作之门的钥匙。
的全面铺开真的帮助着一部分个体实现了由消费者转向创作者的身份跃迁。在这一过程里，技术所扮演的角色则宛如赛博朋克设定集里的“义肢”，它们原不是身体的一部分，却又在很大程度上构成了自我行动能力的外延。譬如，社恐的创作者可以通过AI声线规避声音羞涩，而缺乏预算的想象力天才则无需实拍，仅凭提示词即可构建宏大的史诗画面。然而，当生产力的闸门被暴力推开，随之而来的并非全然是创作的乐土。对于影像产业之中的人们而言，生产流程的嬗变、分工模式的瓦解以及版权归属的乱局已是肉眼可观的挑战。但在这之外，我们是否低估了其他一些更为隐秘且沉重的代价？
的“推理”与“补全”。肖像权的概念在算法的凝视下正变得支离破碎，在未来的数字世界当中，挪用一个人的身份信息或许不再需要复杂的黑客技术，只需要一张照片，AI便可完成。而在个体信息的挪用外，对于造假的讨论也再度回温。当下，造假的门槛与代价不断被拉低，辨别真伪的能力却成为了罕见的特权。在这一过程当中，AI技术的进步所扮演的角色则颇为暧昧：一方面，更好的技术有能力成为人类辨别谎言的“照妖镜”。许多科技企业在自己的算法深处埋下了难以去除的签名系统，从而可为其所生成的内容加注
正变得越来越令普通人感到力不从心。技术的发展不可避免地催生出人眼甚至专业软件都难以辨别的AI生成品。随着视频生成技术越来越擅长还原物理世界的光影折射与肌肉颤动，对“真实”的确认正变成需要经由昂贵技术认证才能获得的“特权”。如今，对于绝大多数个体而言，我们或许已一步步失去那种“亲眼所见即为真”的安全感。最后，在这些显性社会风险之外，当我们重新回望创作本身，一处潜藏在创作基座下的危机也正悄然浮现：AI视频的底层原理，本质上是对人类既有素材的暴力式拆解、学习，以及对现成风格碎片的挪用与缝合。如果一种“创新”的底层原理依旧是极其高明的“重复”，那么，人类创作的未来究竟在哪？“原创性”又将何去何从呢？
