自AI技术进入影视领域以来，圈内可谓每天都迎来一次“震动”，而Seedance 2.0大模型的问世，再度掀起轩然大波。

新模型上线后，海量用户第一时间上手体验，有人称它为“视频界的Nano Banana Pro”，也有人认为它已超越Sora 2。网友纷纷将自己的创意“投喂”给AI，惊喜地发现生成效果远超预期。威尔·史密斯诡异吃面条的时代已成为过去，随之而来的，是人人可独立制作精品的极致生产力。

然而，技术革新带来的震动远不止“喜悦”。过去，许多人认为AI将最先冲击工业人工劳动力，没想到率先步入“蒸汽时代”的，反而是影视行业。

有人将Seedance 2.0的迭代视为机遇，也有不少人深陷恐慌与焦虑。技术更新催生出多元化声音，为此，骨朵分别与由传统影视美术转型为AI内容创作者的吴磊、从长剧编剧转型为AI动画导演的哈尼，以及一位传统影视行业的导演兼编剧小花（化名），聊了聊他们的看法。

史诗级更新来了？

几天前，吴磊正在制作一部国潮风格的春节祝福短片。Seedance 2.0上线后，他抱着试试看的心态，将已经完成的图片输入新模型，没有附加任何提示词。结果令他惊讶：模型仅通过图片中人物的服饰与姿势，便完美演绎出正确的舞蹈风格，传统乐器的指法手势分毫不差，还自动配上了合适的音效。

“另一个惊喜是人物对白”，吴磊回忆道，“模型能自动捕捉正确人选，配以适合其年龄、性别的音色，甚至自动给对方切换特写镜头，完成镜头组合。”更让他感到“可怕”的是，当画面中出现新春祝福文字时，模型竟自动配上了家喻户晓的春节背景音乐。

吴磊使用Seedance2.0大模型生成镜头

同一时间，哈尼第一次将原创小说直接喂给Seedance 2.0。一个完整的影视级分镜成片在极短时间里出现了：人物设计从头到尾保持统一，场景连贯，甚至剪辑节奏都有了呼吸感。

那一刻她意识到，过去繁琐的流程——从小说改剧本、做人设场设、生成资产、出分镜表、抽卡试错到剪辑合成——被彻底改写了。“以前大家会骂AI‘听不懂人话’，”哈尼说，“现在SeeDance模型2.0终于懂得了影视级别的‘视听语言’，它开始拥有‘戏感’了，看得出没少吞影视作品来训练。”

哈尼使用Seedance2.0大模型生成镜头

两位创作人一致认为，此前的Sora 2虽技术出色，但对中国创作者并不友好：国外模型难以理解中国文化符号，使用门槛高、费用贵。虽然他们都强调各类AI工具的各有所长，但新模型的上线显然带来了前所未有的变革。

它真正把视频生成从“盲盒抽卡式尝试”拉到了工业级批量生产的阶段。

哈尼给出了直观的量化对比：素材可用率从过去的40%跃升至80%，“直出内容如果参考红果漫剧收剧标准，基本能达到C和B级，路人能看下去”。Seedance2.0大模型下生成的影片，懂得智能调节机位，分镜设计具备了连贯的“戏感”，“看起来不突兀”。

吴磊则从题材边界的变化来印证这种完整感。过去的古装玄幻题材，只能尽量设计无肢体接触的“魔法攻击”来规避AI的短板。如今模型不仅能处理拳拳到肉的武打动作，还能基于近景、特写自动完成15秒内的镜头组接。更令他感到预示性的是四种模态的交叉补足能力：“模型接收到一部分信息，就能自动补足生成其他与之匹配的合理内容。”

他将这种能力归结为导演思维与分镜思维，并大胆设想：“AI从完成单一指令的简单思维，变成了全方位自主性理解和完成任务——这是否会是未来‘全能AI剧组模型’的雏形？”

不过，两人也都谨慎地给这种惊叹划定了边界。

哈尼坦率地划分了应用层级，“要求不高的话，可以省掉粗略分镜、抽卡试错和粗剪，直出影片确实能直接使用；但要求高时，精细资产设计与人工精修剪辑仍是必需。”她强调，最大的门槛不是软件操作难度，“是创作内容、写故事、写剧本，以及理解剧本的能力。技术制作人员必须懂内容，否则AI跑出来的东西，只是一堆精美的PPT。”

吴磊的判断更为审慎。他认为现阶段Seedance 2.0还无法无缝融入传统院线电影和电视剧的制作流程，核心障碍有两个：一是输出视频精度尚未达标，二是目前限制了真人素材的使用功能。但与此同时，他对AI漫剧、短剧、广告领域的应用前景非常乐观。

Seedance 2.0带来的是影视工业底层逻辑的迁移，AI学会了视听语言，接下来要看创作者能否用好这门新语言，而不是被它淹没。

谁被洗牌，谁在逆袭

“很多人说AI现在是‘都说有金子，都在做铲子’，好精准。”小花这句略带戏谑的感慨，恰好点出了Seedance 2.0问世后影视行业的焦虑与亢奋。

当模型真正具备了导演思维与分镜意识，从业者们发现，AI浪潮下的所有传统影视行业岗位都会被整合和重组，都存在被替代的风险。这不是危言耸听，它最先发生在从业者自己的工种上。小花用“非遗手工作坊”来比喻未来的职业形态：当AI接管了大部分执行工序，“未来的创作者会是编导一体，有美术思维和独特的美学风格就够了。”

吴磊的体会更为具象。作为影视美术从业者，他目睹了传统工作流程的断裂。“整个美术部门人员大幅缩减，概念图、施工图、场景搭建、道具制作、环境布置——这套延续几十年的线性工序，在AI时代已不再适用。”美术的核心任务依然是完成剧本的视觉化呈现，但完成的方式，不再需要一钉一木。

吴磊使用Seedance2.0大模型生成镜头

淘汰的潮水紧随其后，最先漫过的是那些依赖信息差与人情链的岗位。

哈尼试用完2.0版本后，第一时间给做剪辑的朋友发了条消息：“你不能再只当剪辑了，立刻朝AI导演方向发展。”她并非预言剪辑师的工种会消失，而是强调单一技能正在贬值——传统剪辑人员懂影视、懂节奏，恰恰具备转型的最佳底子。

而真正面临灭顶之灾的，是那些不懂剧本、不会写和讲故事的导演。小花没有留丝毫情面，“AI只是加速了他们的退位而已。”她甚至从题材维度给出了一个干脆的判断：“男频将被AI直接取缔。男频观众只想看强剧情、大特效，无所谓人物魅力，AI将数亿的特效费全省了。”而女频因涉及情感投射与追星心理，AI能否真正取代仍有悬念，但也存在一个略显讽刺的事实，“现在很多流量明星的演技还不如AI。”

“替代”的另一面，那些能够驾驭AI工具、理解AI生产模式的影视从业者，正在成为新规则的定义者。

吴磊的乐观建立在“艺术平权”的判断上。他相信技术必然会降低准入门槛，有想法、有能力的创作者能借此快速将构思落地，圈子和资历不再能成为行业壁垒。“‘线上剧组’‘一个人的剧组’已经出现，人员更加精简，派系斗争、关系网复杂、人际内耗等长期困扰创作的附加成本也将随之消解。”小花则强调相似的“showrunner模式”，即编导一体的超级个人IP，“以后肯定是厉害的产品经理的天下。”

哈尼则把未来稀缺的人才分为两类：懂故事创作的小说作者、编剧，以及拥有绝佳视听审美的导演、画手。“技术平权，拼的就是谁的故事更动人，谁的脑洞更大，卷内容、卷审美。”她勾勒出一支“特种部队”的雏形：拥有创作能力的编剧+具备审美和优化文本能力的AI导演+负责SOP工作流的执行技术人员+AI算力。这套精悍的编制将颠覆传统影视动辄上百人的庞杂体系。

更颠覆的是成本结构：“以前拍一部45分钟×40集的电视剧可能要耗费数亿，AI电视剧纯制作成本可能只要几万块。”她甚至设想了一种预演：AI也可以先跑一遍剧本，将准备真人实拍的项目可视化，内容好坏一目了然。“有些编剧只是名气比较大，其实写的剧本真的不合格，但平台就是会盲目买单。”

技术让旧边界——譬如资本、设备、人脉、资历——日渐模糊，也同时竖起了一道更高的门槛：审美、判断力、叙事能力。哈尼坚信：“天才绝对不会再被埋没。”当AI飞速发展倒逼传统产业成长，技术正在做一件老派的事情：把创作还给创作者。

迷雾中找未来

当然，Seedance 2.0的“言出法随”，也带来了一系列尚无法可依的伦理难题。

吴磊用一个朴素的比喻回应了这一困境：“AI视频生成目前还处在孩童阶段。”在他看来，海量素材是AI成长的必经之途，但“要像教育孩子一样教育AI，有选择地让它接触复杂的真实世界，为其设立边界”。哈尼则坦言，AI模型“学习参考”与“掠夺个人资产”的界限十分微妙，“就像影视作品里的致敬和抄袭有区别，但目前仍是一片灰色地带。”她强调，“版权界定和数据使用的确权必须跟上”，这是技术狂奔时绝不能省略的刹车系统。

两人都承认“参考”的必要性，却也都清醒地注视着那条正在模糊的界线。而小花则直接点出“AI侵权”的风险，认为如果缺乏规制，中国恐将滑向一个“山寨大国”。在她看来，未经确权的数据喂养并非“学习”，而是“满足没有才华的小偷的虚荣心”。

争议不止于版权，更触及一个根本问题：当AI能够高速生成影像，它究竟是在“创造”，还是在“杂糅”？

吴磊将当前AI工具定位在“杂糅”阶段，“其技术底层逻辑是海量数据的积累和根据提示词的排列拼接组合”，但他补充说，这样的生成内容“并不能说没有艺术价值”。哈尼的回答斩钉截铁：“AI的底层逻辑永远是模仿，很难创新和创造。”她指出，无论剧本还是分镜，AI输出的都是“大概率”内容，而“艺术的底层逻辑是“意外”，“是人性的不讲道理，讲究意料之外、情理之中”。

工具越强大，“人的独特创意”会成为唯一的护城河，作者性或许不会被削弱，只会被无限放大。

而小花的忧虑恰在于此，当创意可以被高速复制，稀缺性便不复存在。“作者想出一个创意，需要大量的阅读、积累、思考、体验、观察，还要有天赋、敏感度，”她说，“AI直接抄走、批量生产，创意就会变得很廉价。”她以竖屏短剧为例，“短短两年间，这个赛道榨干了网文二十年来所有的精华梗，导致长剧和电影拍什么都不新鲜。”

众多顾虑下，影视行业究竟会走向何方？

吴磊预测，“AI视频生成技术对影视行业的影响，会如同网上经济对实体经济的冲击一般。影视城、器材租赁、群演配套等传统产业链要素将变得不再重要，用工需求大幅减少，资金与人才将向新领域流动。”

哈尼的估计更为量化：传统影视如果不向“极致的情感体验和顶级实境美学”转型，市场份额“估计会被挤压到只剩三成”。但她同时也看到了另一条路径。作为科班出身、在剧组摸爬滚打近十年的从业者，哈尼坦言自己曾深陷“行业螺丝钉”的无力感。“可能你早已懂视听语言，却很难证明自己，需要慢慢熬资历才有话语权。”而AI将技术门槛降至“小白”级别之后，她惊讶地发现，自己过去十年积累的那些技能，在AI的辅助下完成了一个完美的闭环。她称之为“一飞冲天”。

技术的进步未必能够马上让思想文化艺术得到立刻的提升，更重要的是能用这个新的技术究竟能做什么。小花将AI比作“西贝的预制菜——花大价钱吃料理包加热的2岁西兰花，还说这是科技进步、与时俱进？”也警惕“注意力经济全面崩塌”的可能，认为资本与技术合谋的结果，并非普惠。

哈尼或许最能理解这种警惕，但她选择了一条不同的路：不否认风险，也期待确权与规制，更在意那个等了近十年才等到的机会。“我之前时常沮丧，因为有心无力，因为我知道我的故事想法，无法直面大众，”她说，“现在，我可以了。”

“AI巨浪袭来，不必惧怕惊涛骇浪，请尽情顺势而为。”既是AI创作者对时代的回应，也是对自己的交代。