“現在做AI視頻，不是在生成內容，就是在排隊生成。”這句調侃在創作者圈子里廣為流傳。抖音、小紅書等社交平臺上，“Seedance排隊”的話題下，滿是創作者的無奈吐槽。有人早上提交的1分鐘生成任務，到晚上下班還在排隊；更有甚者，輸入提示詞后，前面竟有8萬人排隊。

字節跳動旗下的Seedance 2.0視頻生成大模型自發布以來，憑借強大的生成和適配能力，迅速成為AI短劇、短片團隊的標配。然而，隨著用戶量爆發式增長，龐大的算力缺口讓Seedance“堵”得厲害。國內資深編劇彭雨虹在Seedance 2.0上線后便帶領團隊入局，但很快就被漫長的排隊時間卡住了效率。

“白天服務器特別擁擠，只有晚上8點之后，尤其是凌晨時段，才會順暢一些。”彭雨虹無奈地表示。為了應對這一情況，行業里絕大多數團隊都選擇了“錯峰生產”，甚至直接把工作時間調整成了夜班。北京迅致中和科技CEO劉帥也深有體會，他帶領團隊在過年期間制作了7分多鐘的熱播AI短片《困境》，全程只有他和導演兩人，Token算力消耗僅幾千元。而傳統影視模式拍攝，僅劇組拍攝、場地、設備等基礎成本，至少就要20萬元。即便AI生成視頻廢片率高，需要反復生成迭代，但成本相比傳統拍攝，仍低得多。

制作者們趨之若鶩，算力缺口卻難以填補。有接近火山引擎的人士透露，Seedance正在重新分配算力權重，有針對性地“降智”。通過降低單條任務的算力分配和模型運行精度，來換取更多用戶同時在線，以支撐更高的并發量，但代價是單條任務的生成精度下降。與此同時，字節也在悄悄抬高使用門檻。火山引擎公布的Seedance 2.0 API價格約為28元/百萬Tokens（以視頻為素材輸入）和46元/百萬Tokens（不含視頻輸入），生成一條15秒視頻的成本約為15元，折合1元/秒。這一價格雖大幅高于C端“高級會員”約0.2元/秒的生成成本，但API接口可享受不排隊、審核寬松的“不降智滿血版”Seedance。不過，目前API只提供給部分商業伙伴，暫不全線開放。

據悉，火山的API接口白名單主要開放給大型影視公司、內容制作公司、特定機構等。不同機構的優惠力度不同，有些機構的打包價“最低消費”高達1000萬元/年。大部分AI短劇公司規模達不到這一消費層級，只能通過“拼盤”的方式接入，這也催生了一門新的“掮客”生意。即夢即將推出AI漫劇制作工具，該工具也將接入Seedance模型，搶占AI漫劇市場。

如今在Seedance上，白天與夜間的生成效率天壤之別。彭雨虹介紹，白天生成一條15秒的視頻，排隊數小時是常態，極端情況下甚至要等大半天；而在凌晨時段，同樣一條內容，兩三個小時就能出結果，甚至更快。為了應對排隊難題，劉帥對生產流程做了徹底重構。團隊“兩班倒”：晚上12點到上午10點利用服務器負載最低的窗口期，集中做視頻內容生產、生成；上午9點多，后期同事到崗，基于前一晚生成的內容做剪輯處理；下午，團隊再用自研工具補充鏡頭、生成圖片，供夜間視頻生成素材所用。行業里不少公司會注冊多個賬號，同時提交生成任務，也有團隊24小時輪班，全天候搶占算力窗口。

AI視頻是算力消耗大戶，模型完成畫面生成、動作連貫、光影匹配、場景一致性等多重復雜運算，對算力的攝取遠高于AI生圖。一條15秒、1080P的視頻，大約需要30多萬Token，這直接限制了服務器的處理能力。Seedance爆火后，不僅有專業玩家批量涌入，還有海量C端用戶、自媒體創作者入局，并發請求激增，對服務器造成巨大壓力。不過，最近情況有所好轉，生成15秒視頻的等待時間不再“至少需要8小時”，但生成成功率也隨之波動。一位從業者表示：“以前生成兩三條視頻，就能選出一條可用的素材，現在往往要生成七八條，才能挑出一條。審核也越來越嚴格，在不用真人素材，沒有色情、血腥、暴力內容的情況下，同一套提示詞，前一天連‘抽’4次卡都沒事，第二天就說違規了。”

漫長的排隊只是AI視頻生成的冰山一角。國內AI生成視頻賽道已形成多工具分庭抗禮的格局，不同工具的優劣勢差異明顯。劉帥認為，從綜合能力來看，Seedance依然是國內第一，快手的可靈能在部分場景下與其形成競爭。海外模型方面，Seedance 2.0正式面世前，Google Veo 3是劉帥團隊經常使用的模型，其基礎質量表現突出，對動漫類內容的適配性遠超同期其他工具，只是在內容指令的可控性上表現不足。在細分場景的工具選型上，Nano Banana的生圖和圖片編輯能力突出，適合分鏡畫面的微調優化。彭雨虹的團隊則同時在使用即夢與小云雀，二者屬于同一套技術體系，底層模型都是Seedance。即夢視頻生成單秒價格約1元；小云雀的排隊時間更短，價格也更高，單秒生成成本約2元。劉帥和彭雨虹都認為，對于專業制作團隊而言，不存在完美的工具，只能根據不同制作環節，搭配多款工具組合使用。

比“排隊”更難突破的，是AI視頻的微調與一致性難題。劉帥舉例，團隊需要一個“演員低頭沉思，然后緩緩抬頭”的鏡頭。第一次生成，演員確實低頭了，但抬起頭來，臉變成了一只貓；第二次生成，動作對了，但演員的衣服顏色、款式完全變了，鏡頭連貫性斷裂；第三次生成，人物、動作、衣服都符合要求了，但正面拍攝的背景是室內房間，反打鏡頭的背景直接變成了公園，場景對不上。“為了這一個幾秒鐘的鏡頭，我們反復調整、生成了幾十次，才最終拿到可用的素材。”彭雨虹的團隊則面臨著“抽卡”的煎熬。“抽卡師”是AI視頻行業的核心崗位，其工作就是反復生成畫面，從幾十次、上百次的生成結果里，篩選出符合要求的可用素材。“常常抽到崩潰。”彭雨虹介紹，即便是同一個人物、同一個場景，只是把鏡頭從近景換成遠景，AI生成的背景、人物服裝甚至臉型都可能發生變化。正反打對話鏡頭里，人物的表情、口型無法銜接，穿模、道具錯位更是家常便飯。“很多鏡頭，我們要反復抽十幾次、二十幾次，才能拿到能用的素材。甚至有時候抽了幾十次，還是達不到要求，只能從劇本上做減法，放棄復雜的鏡頭調度，只用中近景來規避穿幫問題。”

雖然大眾認為AI視頻成本極低，但行業現狀是，成本完全取決于團隊的專業度與熟練度。相關人士表示，行業內有成熟經驗的團隊，生成一分鐘可用視頻的算力成本在200元左右；而處于摸索期、熟練度不足的團隊，一分鐘視頻的成本很容易突破500元，甚至更高。彭雨虹表示，其團隊還在摸索期，制作30秒的視頻素材，大約要花800元的算力成本，且這30秒還不是全部可用的。劉帥團隊制作《困境》時，成片最終只有100多個鏡頭，但它們是從3000多張生成圖片里精選、打磨出來的。即便如此，AI視頻的成本依然有極大吸引力。目前Seedance高級會員定價499元/月，包含15000積分，折扣情況下，生成一條15秒的視頻僅需45 - 75積分之間，換算下來單條15秒視頻的基礎成本只要1塊多錢，這在傳統影視制作中是無法想象的。

極致的低成本造就了AI短劇、AI漫劇市場內容的良莠不齊。行業整體處于技術摸索期，市場分化明顯。一邊是劉帥、彭雨虹這類深耕影視行業的創作者，希望用AI工具打磨具備長劇鏡頭和電影質感的精品內容；另一邊則是大量團隊瞄準了AI帶來的低門檻，開啟了“批量填內容”的粗暴玩法。據劉帥透露，目前市場上AI短劇的外包制作報價已經低至400元一分鐘，甚至有團隊用自動化工具實現了一天800 - 1000分鐘的漫劇內容產出。這些內容大多只追求畫面和臺詞的基礎銜接，完全不在乎鏡頭語言、敘事節奏和內容質感的打磨，卻依然能被各大短劇平臺收錄。

AI對傳統影視制作成本提出了挑戰，“幾個人、幾萬塊錢，就能做出一部爆劇”似乎不再是夢想。在劉帥看來，AI確實降低了成本，分為顯性的金錢成本和隱性的風險成本兩個維度。顯性成本下降肉眼可見：AI省去了實景搭建、設備租賃、龐大劇組的人員費用，把實景拍攝的重資產投入，壓縮為可量化的算力成本。更深層的降本，是對隱性風險成本的控制。傳統影視拍攝靠天吃飯，劇組一進場，天氣變化、演員身體出問題、檔期沖突、現場安全事故，甚至后期演員“塌房”，任何一個不可控因素，都可能讓整個項目停擺。而AIGC把整個制作過程數字化了，將不可控的物理拍攝，轉化為可控的數字生成，這是AI給行業帶來的最核心的成本優化。

然而，AI也帶來了新的成本賬。從業者表示，AI省了拍攝的錢，但一部劇的核心成本從來都不在機器上，而在人身上。彭雨虹算了一筆賬：當下公司制作一部60集的常規AI真人短劇，單是制作環節的成本，至少要30萬元，這還不包括劇本改編、IP費用。“說AI做短劇成本低，都是不追求質量的內容。你要想做優質的、能在市場上對標經典的內容，成本根本降不下來。”彭雨虹說。她的團隊僅第一集內容的打磨，就花了一周多的時間，背后是團隊反復的試錯、調整，以及看不見的時間與人力成本。這些投入，很可能無法通過發行收入覆蓋。業內人士表示，目前紅果短劇收劇的最高價格約2000元/分鐘，一部常規短劇的時長約120分鐘，滿打滿算也只有24萬元。

劉帥表示，AI降低的是制作門檻，而非創作門檻。“很多人以為，AI做視頻就是輸幾個字，點一下確認就完事了，但事實完全不是這樣。”專業的劇本架構、鏡頭語言設計、光影審美、情緒傳達，這些核心的創意環節，依然需要專業的人來完成。“AI就像一輛性能極強的跑車，普通人只能在城市道路上緩慢行駛。只有專業的賽車手，才能把它的性能發揮到極致。”當下AI視頻行業的人力成本不僅沒有下降，反而在上升。傳統劇組里的場務、攝影助理、燈光助理等執行型崗位，開始讓位于AI；但懂內容、懂審美、懂鏡頭語言，同時又能熟練運用AI工具的復合型人才，身價正在水漲船高。“最貴的從來不是Token，不是會員費，而是人類的情感和想法。”劉帥反復強調，技術是可以量化的，但創作者對情感的細膩捕捉，對故事的打磨沉淀，這些才是真正無價的。

彭雨虹也有著同樣的感受。作為資深編劇，她原本以為入局AI短劇，自身最大的優勢是劇本創作能力，但真正實操后才發現，她需要同時兼顧產品經理的角色，把控項目全流程，還要和團隊一起反復調整提示詞，應對AI生成的各種突發問題。“團隊的小伙伴經常會自我懷疑，到底是自己的能力不行，還是技術本身不成熟，這個過程是非常崩潰的。”在她看來，AI看似讓幾個人就能完成一部劇，但其實對人的要求更高了。從業者不僅要會寫劇本，還要懂分鏡、懂鏡頭語言、懂AI工具的底層邏輯，甚至要懂算力調度，這些都對創作者提出了遠超傳統模式的要求。不過，AI已經打開了一扇新的大門，它讓小團隊甚至個人，有了實現影視夢想的可能，也讓內容創作真正回歸到了創意本身。