直到這次字節的 Seedance2.0 出圈，很多人才第一次真正意識到，中國模型在 AI 視頻這條賽道上，似乎已不只是追趕，而是開始跑在前面了。 Seedance2.0 不是靠某一幀畫面驚豔出圈，而是帶來了一種更隱蔽、卻更深刻的變化，即 AI 視頻第一次像一件可以被穩定交付的工業品。 多模態輸入、自動運鏡、長時一致性，這些能力疊加在一起，意味着創作者可以避免反覆抽卡的痛苦，而去推進一條可複用的生產流程。 但如果把時間線往前撥，會發現中國公司在 AI 視頻的領先並不是突然發生的。 其實更早之前，中國模型在 AI 視頻領域已獲得了清晰的領先窗口。 例如去年 4 月的快手可靈 2.0，文生視頻對比 Sora 勝負比達 367%，在人物一致性、生成穩定性與復現率上全面領先，率先實現可商用的 AI 視頻生產能力。 AI 視頻的穩定性非常重要，人物能不能保持一致，畫面會不會中途崩壞，生成結果能不能被反覆復現。 這些指標恰恰決定了視頻能否進入真實生產。 後來我們能看到，一批中國公司沿着同一條路徑繼續推進。 字節在 Seedance 體系裏不斷強化敍事和鏡頭邏輯，而一些更小創業團隊甚至會把視頻生成直接嵌進電商、廣告、遊戲買量的工作流中。 這些現象拼在一起，會指向一個容易被忽略的結論： 中國模型在 AI 視頻上的階段性領先，並不是在追求模型更聰明，而是更早把視頻當成了一項工程問題去解決。 理解這一點，必須回到 AI 視頻生成方法論的起點去溯源。 早在 2015 年，人工智能的研究者們就提出過一種看似繞遠路的思路： 直接生成複雜數據是很困難的，那能不能先把真實數據一步步 “破壞” 成噪聲，再反過來通過訓練與學習，一步步把噪聲還原回真實世界？ 這套思路源出於概率建模和統計物理，直到被引入深度學習，成為後來在圖像視頻生成領域逐漸拿下統治級地位的 Diffusion（擴散模型）的由來。 Diffusion 真正走向主流，已是 2020 年後的事了。 隨着計算資源提升、訓練方法成熟，這條路線在圖像生成上展現出極強的穩定性和細節表現力。 可以説直到今天，無論是圖像還是視頻，那些高級質感、細節穩定的生成效果，底層幾乎都繞不開 Diffusion。 Diffusion 天生擅長一件事：把東西畫得像，但也僅此而已。 哪怕對光影、紋理、風格都極其敏感了，它卻並不真正理解事物重組前後的順序與因果。 這就是為什麼早期 AI 視頻常常呈現出一種奇怪的割裂感：單幀精緻，但連起來卻像夢境，人物前後不完全是同一個人，動作缺乏連續性，因為它的底層邏輯就是一個熵增再熵減的拼接怪。 但與此同時，另一條技術路線在快速成熟，這就是後來伴隨 GPT 出圈且大名鼎鼎的 Transformer 架構，它解決的不是生成，而是關係。 例如信息如何對齊，時間順序如何被整體理解，長距離依賴如何被捕捉。能力上看，Transformer 更多體現在對結構的理解，而不像 Diffusion 那樣產出畫面。 於是一個關鍵分工逐漸明確了。 Transformer 擅長規劃結構和順序，Diffusion 擅長把畫面真正生成出來。 問題在於，這種分工長期並沒有被系統性地利用。 在相當長一段時間裏，海外團隊在做 AI 視頻時，更傾向於不斷挑戰 Diffusion 的上限。 例如追求更長的時間、更復雜的世界、更逼真的物理效果。 成果固然相當震撼，比如 Sora 展示了模型在理解現實世界上的巨大潛力。 但這條路線的代價非常清晰，生成成本高、失敗率高、復現性差。它更適合展示未來，而不足以支撐今天的生產。 與之相比，中國模型團隊走的是另一條不太顯眼、卻更務實的路徑。 他們或許更早意識到，視頻的核心難點並不在於能否生成，而在於能否完成。 誰先出場，鏡頭如何推進，什麼時候切換視角，哪些細節必須保持一致——這些在傳統影視裏高度依賴經驗的隱性流程，被提前拆解成模型的約束條件。 這個體系裏，Transformer 不再承擔 “理解世界” 的宏大使命，而是負責規劃視頻的結構和節奏； Diffusion 也不再被要求自由發揮，而是在明確指令下完成具體畫面。 這個方法論下，視頻不再被當作一次藝術奇蹟，而是一條需要控制成功率的生產線。 這種致力於解決問題而非一味刷上限的目標，更近似於一種工程邏輯。 事實上，中國互聯網過去十多年的核心能力，本就集中在內容流水線的極致優化上。 短視頻、電商直播、信息流廣告、遊戲買量，這些行業長期做的也是類似邏輯，就是把大量數據解碼計算出後驗概率，再按創作需求拆解成標準件來複刻。 當同樣的思路被帶進 AI 視頻，Diffusion 不再是生成模型中的主導，而是工業流中的一個關鍵零件。 Seedance 2.0 們的意義，正在於把這條路線推到了一個新的階段。 當它們能夠讓 “提示詞—生成—成片” 這條路徑足夠穩定，穩定到可以被當作日常工具，對於用户來説也仍然構成了一種使用價值維度的湧現時刻。 必須承認的是，在大語言模型這種認知密集型領域，中國模型整體仍在追趕； 但在工程化思路的牽引下， AI 視頻這種 “流程密集型” 領域，卻反而更容易階段性領先。 因為前者拼的是知識邊界和推理上限，後者拼的是工程判斷、效率控制和規模化落地能力。 當 Diffusion 和 Transformer 被正確分工、被組織進一條可複用的生產線，AI 視頻就不再是一場技術奇觀，而是一項真正的工業能力。 正是在這一點上，中國模型完成了屬於自己的領跑。
