<div id="readability-page-1">直到这次字节的 Seedance2.0 出圈，很多人才第一次真正意识到，中国模型在 AI 视频这条赛道上，似乎已不只是追赶，而是开始跑在前面了。 Seedance2.0 不是靠某一帧画面惊艳出圈，而是带来了一种更隐蔽、却更深刻的变化，即 AI 视频第一次像一件可以被稳定交付的工业品。 多模态输入、自动运镜、长时一致性，这些能力叠加在一起，意味着创作者可以避免反复抽卡的痛苦，而去推进一条可复用的生产流程。 但如果把时间线往前拨，会发现中国公司在 AI 视频的领先并不是突然发生的。 其实更早之前，中国模型在 AI 视频领域已获得了清晰的领先窗口。 例如去年 4 月的快手可灵 2.0，文生视频对比 Sora 胜负比达 367%，在人物一致性、生成稳定性与复现率上全面领先，率先实现可商用的 AI 视频生产能力。 AI 视频的稳定性非常重要，人物能不能保持一致，画面会不会中途崩坏，生成结果能不能被反复复现。 这些指标恰恰决定了视频能否进入真实生产。 后来我们能看到，一批中国公司沿着同一条路径继续推进。 字节在 Seedance 体系里不断强化叙事和镜头逻辑，而一些更小创业团队甚至会把视频生成直接嵌进电商、广告、游戏买量的工作流中。 这些现象拼在一起，会指向一个容易被忽略的结论： 中国模型在 AI 视频上的阶段性领先，并不是在追求模型更聪明，而是更早把视频当成了一项工程问题去解决。 理解这一点，必须回到 AI 视频生成方法论的起点去溯源。 早在 2015 年，人工智能的研究者们就提出过一种看似绕远路的思路： 直接生成复杂数据是很困难的，那能不能先把真实数据一步步 “破坏” 成噪声，再反过来通过训练与学习，一步步把噪声还原回真实世界？ 这套思路源出于概率建模和统计物理，直到被引入深度学习，成为后来在图像视频生成领域逐渐拿下统治级地位的 Diffusion（扩散模型）的由来。 Diffusion 真正走向主流，已是 2020 年后的事了。 随着计算资源提升、训练方法成熟，这条路线在图像生成上展现出极强的稳定性和细节表现力。 可以说直到今天，无论是图像还是视频，那些高级质感、细节稳定的生成效果，底层几乎都绕不开 Diffusion。 Diffusion 天生擅长一件事：把东西画得像，但也仅此而已。 哪怕对光影、纹理、风格都极其敏感了，它却并不真正理解事物重组前后的顺序与因果。 这就是为什么早期 AI 视频常常呈现出一种奇怪的割裂感：单帧精致，但连起来却像梦境，人物前后不完全是同一个人，动作缺乏连续性，因为它的底层逻辑就是一个熵增再熵减的拼接怪。 但与此同时，另一条技术路线在快速成熟，这就是后来伴随 GPT 出圈且大名鼎鼎的 Transformer 架构，它解决的不是生成，而是关系。 例如信息如何对齐，时间顺序如何被整体理解，长距离依赖如何被捕捉。能力上看，Transformer 更多体现在对结构的理解，而不像 Diffusion 那样产出画面。 于是一个关键分工逐渐明确了。 Transformer 擅长规划结构和顺序，Diffusion 擅长把画面真正生成出来。 问题在于，这种分工长期并没有被系统性地利用。 在相当长一段时间里，海外团队在做 AI 视频时，更倾向于不断挑战 Diffusion 的上限。 例如追求更长的时间、更复杂的世界、更逼真的物理效果。 成果固然相当震撼，比如 Sora 展示了模型在理解现实世界上的巨大潜力。 但这条路线的代价非常清晰，生成成本高、失败率高、复现性差。它更适合展示未来，而不足以支撑今天的生产。 与之相比，中国模型团队走的是另一条不太显眼、却更务实的路径。 他们或许更早意识到，视频的核心难点并不在于能否生成，而在于能否完成。 谁先出场，镜头如何推进，什么时候切换视角，哪些细节必须保持一致——这些在传统影视里高度依赖经验的隐性流程，被提前拆解成模型的约束条件。 这个体系里，Transformer 不再承担 “理解世界” 的宏大使命，而是负责规划视频的结构和节奏； Diffusion 也不再被要求自由发挥，而是在明确指令下完成具体画面。 这个方法论下，视频不再被当作一次艺术奇迹，而是一条需要控制成功率的生产线。 这种致力于解决问题而非一味刷上限的目标，更近似于一种工程逻辑。 事实上，中国互联网过去十多年的核心能力，本就集中在内容流水线的极致优化上。 短视频、电商直播、信息流广告、游戏买量，这些行业长期做的也是类似逻辑，就是把大量数据解码计算出后验概率，再按创作需求拆解成标准件来复刻。 当同样的思路被带进 AI 视频，Diffusion 不再是生成模型中的主导，而是工业流中的一个关键零件。 Seedance 2.0 们的意义，正在于把这条路线推到了一个新的阶段。 当它们能够让 “提示词—生成—成片” 这条路径足够稳定，稳定到可以被当作日常工具，对于用户来说也仍然构成了一种使用价值维度的涌现时刻。 必须承认的是，在大语言模型这种认知密集型领域，中国模型整体仍在追赶； 但在工程化思路的牵引下， AI 视频这种 “流程密集型” 领域，却反而更容易阶段性领先。 因为前者拼的是知识边界和推理上限，后者拼的是工程判断、效率控制和规模化落地能力。 当 Diffusion 和 Transformer 被正确分工、被组织进一条可复用的生产线，AI 视频就不再是一场技术奇观，而是一项真正的工业能力。 正是在这一点上，中国模型完成了属于自己的领跑。风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</div>

快手-W

中国在 AI 视频领域的领先地位逐渐显现，尤其是字节的 Seedance2.0 标志着 AI 视频的工业化交付。通过多模态输入和自动运镜等技术，创作者能够实现可复用的生产流程。早在去年，快手的可灵 2.0 就已在生成稳定性和人物一致性上超越竞争对手。中国公司将视频视为工程问题，推动了 AI 视频的商用能力发展。

- 字节的 Seedance2.0 显示中国在 AI 视频领域的领先地位。  
- 中国团队将视频生成视为工程问题，注重可复用性和稳定性。  
- 这种务实的工业思路促进了 AI 视频的阶段性进展。

中国模型为何会在 AI 视频上领跑