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周鴻祎談Seedance走紅:中國AI定義世界標準

   時間:2026-02-15 10:11:45 來源:澎湃新聞編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

提到最近AI圈最火爆的熱詞,莫過于字節跳動旗下最新視頻大模型Seedance.

2月12日,字節跳動正式上線新一代AI視頻生成模型Seedance 2.0,并接入旗下生成式AI創作平臺“即夢”以及豆包App。通過幾句簡短的提示詞就能生成電影級的視頻,一經上線就引發全球熱議,甚至有一些美國導演在使用Seedance 2.0后感嘆:好萊塢可能要完了。

憑借多模態輸入、文本/圖片生成的出色能力,Seedance瞬間成為全球范圍內的AI頂流,2月14日,對于Seedance走紅全球這一現象,360創始人周鴻祎在接受澎湃新聞記者獨家采訪時表示,DeepSeek和Seedance的爆火,都意味著中國AI正從過去的“像素級模仿”變成“降維打擊”。

周鴻祎向記者表示,當硅谷還在實驗室里爭論AGI的哲學問題時,中國的Seedance、Vidu(生數科技旗下視頻大模型)已經殺進短劇、游戲、廣告這些上萬億的市場里搞基建,中國AI正在定義“應用即標準”,直接跳過實驗室,在實際戰場上把技術磨礪成“核武器”。

澎湃新聞:如何看待Seedance的火爆及其背后原因,您覺得背后有哪些顛覆性技術?

周鴻祎:Seedance2.0最近刷屏了。很多人第一反應是:AI做視頻更像了。但我看完只想說一句:這次不是“像不像”的問題,而是:AI開始按物理規律生成世界。

當你看到機甲高速摩擦地面時,火花往哪飛、亮度怎么衰減;看到重物倒地時,粉塵怎么翻滾、氣浪怎么擴散;甚至玻璃碎裂的瞬間,畫面和聲音是同步“長出來”的。這不是素材拼接,也不是模板特效,而是模型在底層推演:力怎么傳遞、能量怎么釋放。

視覺模型正在從:模仿世界,走向理解世界。這是一次代際變化。

澎湃新聞:去年春節,DeepSeek的走紅還歷歷在目,您覺得今年春節期間Seedance的爆火是否是復刻DeepSeek時刻?

周鴻祎:過去大家覺得不砸幾萬張顯卡就做不出頂級AI,但DeepSeek證明了算法和工程優化能彎道超車。這次Seedance做的也是這事。它不是靠堆算力去抽卡,而是真正理解了物理世界的規律和電影的分鏡邏輯。

DeepSeek和Seedance的爆火都意味著我們終于從過去的“像素級模仿”變成“降維打擊”。當硅谷還在實驗室里爭論AGI的哲學問題時,我們的Seedance、Vidu已經殺進短劇、游戲、廣告這些上萬億的市場里去搞基建了。中國AI正在定義“應用即標準”,我們直接跳過實驗室,在實際戰場上把技術磨礪成“核武器”。

澎湃新聞:Seedance的爆火,是否意味著中國AI大模型和海外的差距正在顯著縮小,乃至逐漸趕超?

周鴻祎:目前國產大模型與海外的技術差距依然客觀存在,但在底層參數層面的競合之外,真正決定勝負的關鍵點正在發生偏移。如果你只看到“模型更強”,那其實還只看到了上半場。因為當模型開始理解世界,真正決定行業高度的,反而不再只是模型本身。而是你有沒有能力,把模型的能力,變成穩定、優質、快速交付的工程系統。

為什么這么說?因為模型越強,對最終落地層面的要求就越高,尤其是一致性。比如:人物前后是不是同一個人?側面、正面、背面看是不是一張臉?場景換機位之后,柱子、窗戶、光線位置還對不對得上?人物走進場景,是不是還站在合理位置。如果這些問題解決不了,那即使模型再強,出來的也可能只是Demo(樣品),不是作品。

甚至連Seedance自己都講得很坦誠,它最近也專門發文說:目前Seedance在細節穩定性、多人口型匹配、復雜編輯上,還存在不足,需要持續優化。翻譯一下就是:短期內,很難出現“保證每一次生成都完美”的模型。

所以現在比拼的,已經不只是模型少幾個bug,而是誰能把不完美的模型,跑成穩定交付的流水線。

澎湃新聞:您如何預測和判斷今年AI行業的整體競爭趨勢,面對行業快速迭代,在2026年,什么才是AI行業最重要的“風向標”?

周鴻祎:當下AI已經開始進入“百億智能體協同”的階段。真正拉開差距的,正在從模型本身,轉向應用層和系統能力。AI拼的不只是模型參數,而是內容生產范式,和真正解決產業問題的能力。這就好比最近的Anthropic(知名AI獨角獸),模型未必碾壓OpenAI,但靠智能體形態,反而在很多場景里跑到了前面。

我有一個明確的判斷:行業真正的分水嶺,正在從“誰的模型更強“變成”誰能把模型跑成流水線“,也就是從AI視頻的抽卡式生成,走向工程化生產。這套邏輯,本質上跟電影工業一模一樣。

基于這個判斷,360最近也推出國內首個工業級AI漫劇智能體生產平臺——納米漫劇流水線。我們把行業內頂尖的模型集成在一起,通過智能調度機制,根據不同分鏡的需求,匹配性價比最高、表現力最強的模型能力。它從拆分鏡腳本到生成可復用的角色、場景資產并入庫管理,再到分鏡圖、分鏡視頻、最終完成剪輯成片。我們把電影工業的方法搬進了AI系統。

我認為,納米漫劇這類工業級的流水線再疊加Seedance這種能夠理解物理規律的視覺模型,才真正是內容生產力革命的開始,也是未來競爭的高地。

 
 
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