這次的Seedance 2.0，到底有多震撼？

最近很多人驚呼，這世界怎么了，一覺醒來，奶龍都開始大戰貝利亞了。

只見奶龍抖動著渾圓的肚子，甩開它短小可愛的雙拳，不費吹灰之力就打敗了貝利亞。

畫面的細節還很值得玩味。

你看，火光四射的現場，不斷躥升的煙塵，還有那些建筑和樹木，都顯得特別“真實”。

或者說像圓谷株式會社拍得特攝劇。

可惜不是。它是博主在Seedance2.0上，花了幾分鐘就制作出來的。

而現在每個人都能瞬間把奇思妙想變為電影。

在“再見繪梨”的作品里，遠處的夕陽、男主奔跑、男主身邊突然出現的女主，都在幾秒的運鏡順滑過渡。

這已經不是簡單的二創，這是電影的語言。

“哥斯達大戰EVA”的片段里更是場面宏大，只見隕石落下，汽車擦肩，這些深得好萊塢大片的精髓了。

而視線穿過CBD的樓層和的窗戶，更是讓人身臨其境，明白怯弱的碇真嗣爆發后是什么樣。

場面越來越宏大，氛圍也越來越緊張。

但光有炸裂的遠景還不夠，還需要近距離的微表情。

抖音上百萬轉發量的視頻，記錄了西北錘王大戰滅霸的現場。

動作戲之外，感情戲的繾綣纏綿，場景的快速切換，都在幾秒里完成。

也就是在那些主角眼神里，我們能讀懂英雄總有美人相伴的設定為啥如此合理。

這時，你已不是觀眾，你就是扎克·施耐德。

有表情還不夠，還要有真實的物理引擎。

中東沙漠村莊巷戰的視頻里，為了特別真實，還做出了攝影機的果凍效應。

光影變幻，是因為作者寫了很長很仔細的腳本，讓AI更能讀懂他的思路。

而這樣堪比動作大片的1分鐘場面，出視頻僅需要5分鐘。

如果是比較虛擬的場景，AI效果如何？

拍動漫時，能保持各種特寫的連貫。

拍3D動畫時，能注意到了人物的一致性。

各種視頻細膩又精致。

大導演們也該有壓力了，《流浪地球3》再不上映，網友們就自己拍了。

不只是電影大片視角，Seedance 2.0做的很多視頻也在流露生活氣息，就像發生在你我身邊。

一段足球集錦，看著像觀眾現場拍的，其實不是。

但這樣的視頻多了，半年后的美加墨世界杯，網友會不會對真實集錦大喊一句：“比賽早就能預制了，我就知道是假球！”

一段教室上課vlog，點名的老師沒注意到博主帶了一只貓。

我們第一時間也完全看不出這個AI，但它確實是。

農村生活場景里，大媽把炭火用功夫踢到幾十米的河邊，大爺徒手接住。

（但這河水有點穿幫）

不僅僅動作出彩，老年人的表情也特別細致。

因為看得投入，網友第一時間關心大娘，她的膝蓋踢到了灶臺，怕是很疼吧。

不疼，因為這是AI作品。

越來越生活化，意味著越來越能為工作所用。

一個博主就表示，不用費心費力去解決生硬轉場問題，不用考慮繁瑣對齊問題，你只要全部拋給AI就行。

滿足甲方苛刻要求的廣告都不在話下，就怕甲方的要求還不夠多，不夠刁鉆。

還能要求什么呢？有了更好的角色一致性，有了更強的原生音頻，也更符合物理定律，Seedance 2.0 已經大放異彩。

更關鍵的是，它加速了圖生視頻的歷史。

以前的人，是電視有什么看什么；后來的人，是想看什么，去網上搜什么；

而現在的你，想看什么，就生成什么。

人類歷史上，恐怕沒有像這樣普通人能即時點石成夢的時刻了。

看到這里你可能會思考一個問題：

Seedance 2.0好像太炸裂了，那是不是意味著它要重塑很多行業呢？

以前，一組特效需要多人團隊幾個月做下來，最后費用達到上百萬。

現在這樣的AI一小時就能全部搞定，還只要幾百塊。

成本在千倍地下降，效率在萬倍地提升，但你想問的恐怕是：

工作人員是不是百倍地被裁？

同樣，以前拍短劇得找演員、化裝、搭景，一集折騰好幾天。

現在Seedance 2.0直接輸入劇本生成數字人，口型動作都對得上，一天能出幾百集迎合觀眾趣味的。

成本直線下降，播放量暴漲，但你想問的恐怕是：

相關市場是不是也縮水？

技術平權了，才華便變得一文不值，經驗更是在AI面前形同虛設。

甚至于之前199花錢報班學AI，也沒有意義了，因為已經是一鍵生成的階段。

在AI攻城拔寨的過程中，僅存的自留地是什么？

很多人第一時間會說創意。

理由是，如果說AI只是基于現有規則，那么它憑啥能帶來顛覆規則的革新創意呢。

反過來，也有人說，如果創意是一種知識儲備，那么AI憑啥不能比肩甚至超過呢？

知乎上這樣的爭論俯拾即是。

但在創意問題面前，創作者們先遇到的是版權問題。

因為之前網友瘋狂用Seedance 2.0，生成周星馳、成龍、李連杰等明星的AI視頻，比如讓年輕版成龍和李連杰對打，比如博主自己和周星馳、吳孟達來一場槍戰。

影視颶風的Tim發現它還能憑空復刻聲音和背景，那這也太恐怖了。

所以很快，引發肖像權與版權爭議。

現在Seedance2.0也干脆暫停了真人素材參考能力。

未來，也許創作者們會遇到其他難題。

只能說想用AI創作出好東西還是有難度。

其實GDP也好，經濟也好，都是人和人之間的交互關系帶來的。

現在人和人之間不交互了，變成人和AI之間交互了。所以整個經濟活動的鏈條就斷了。

樂觀的人永遠會告訴你，說ai在未來會創造新就業的。就像汽車發明以后，馬車夫也找到了新工作。

我只能說，這次真的不一樣。

可以斷言，下次經濟危機就是AI帶來的，而且帶來的影響會是永久的。

所以現在很多人患上了AI焦慮癥。

Claude Code都還沒裝明白，Skills就出來了。 Skills概念還沒搞清楚，Clawdbot就出來了。 Clawdbot還沒裝，Mac Mini開始漲價了。 Mac Mini還沒買，Kimi K2.5、Deepseek OCR、Qwen新模型又發布了。 …………

好像自己總是跟不上節奏，自己遲早要被替代。

著名人工智能公司Anthropic 的聯合創始人杰克·克拉克給出過一個比喻。

他說，大家小時候，當臥室的燈熄滅后，會在黑暗中看到各種模糊的形狀，然后感到害怕，怕這些年少時不理解的怪物會傷害自己。

這種害怕可能持續很多很多年，但不會帶來真實傷害。

而且你一點去開燈，那些怪物就露出原型，它們不過是衣服、書架或臺燈的影子。

沒什么好怕的，你只是沒長大。你也只是沒學會開燈。

當然會開燈本身就是一個技能。

也是Anthropic公司。

不久前，他們找來52名資深開發者學陌生工具，要求35分鐘內完成任務，一半人用AI輔助，一半人自學。

結果用AI的沒更快，還花大量時間調試提示詞，閉卷理解測驗分數要低17%。

另一邊，自學組犯錯更多，但這些錯誤也迫使他們正視錯誤，思考代碼，然后真正掌握技能。

所以，AI看似省力，實則剝奪了學習的過程。

也許這個對照試驗有些粗糙，也許這個結論無法放之四海皆準，但還是告訴我們，人工智能提升的生產力并非通往能力的捷徑。

你還得練你的一技之長，你還是得不斷學習。

傳統那種兩耳不聞窗外事，一心只看紙質書的學習過程一去不復返了，怎么后退都退不回去。

我們能做的就是適應，適應是與AI一起學習的過程。

畢竟AI的控制程序，比它的NPC，有意義多了。

只能說一切都在迅猛變化著。

這一切也不過是Sora發布僅僅兩三年之后，也不過是Sora 2禁用科比形象后僅僅一個月。

有生活經驗的網友都知道，快不代表好。

只代表我們注重效率，而不夠關注公平。

倒是最后可能會制造出一個瘋狂的“頭號玩家”世界。

線上線下貫通，生活與虛擬對接，現實就是游戲，人每一分每一秒都活在賽博空間中。

如果真有那時候，我肯定會回想起微博底下的兩句評論。

不同的觀點，同樣的主張。

因為重要的是，我們需要去獲得沉浸式交互的快樂，而不是沉浸于牢籠里。

搞了個知識星球，名字叫【雷叔講世界】。

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