文︱陸棄
當一個從業七年的數字電影創作者，在螢幕前發出“90%都白學了”的感嘆時，這並不是情緒化的誇張，而是一種來自專業直覺的警覺影視。它意味著某條長期被視為安全的技術邊界，被毫無預警地越過了。Seedance 2.0上線後的反應正是如此：不是漸進式的好評，而是一種夾雜著興奮、困惑與恐懼的集體失語。人們突然意識到，AI生成影片不再只是“能用”，而是已經逼近甚至侵入了人類長期用來判斷真實與虛構的認知核心。
這一震撼並非來自解析度的提升，也不是畫面更炫目，而是敘事能力的躍遷影視。Seedance最具顛覆性的地方，在於它第一次在工業意義上解決了跨鏡頭一致性的問題。人物不再在不同場景中“換臉”，光影不再前後矛盾，動作與情緒能夠沿著敘事邏輯自然展開。這意味著什麼？意味著AI不再只是特效生成器，而開始承擔導演、攝影、剪輯與聲音設計之間的協調角色。過去由多人團隊完成的工作，被壓縮排一次指令和一段等待時間之中。
從技術層面看，這是一場深度學習架構的勝利；但從產業層面看，它更像一次生產關係的突變影視。影視工業的核心從來不只是“畫面”，而是圍繞畫面形成的分工體系——導演、攝影指導、燈光、美術、剪輯、音效，每一個崗位都對應著時間、預算與經驗壁壘。Seedance的出現，直接擊穿了這些壁壘的存在理由。當“零後期”不再是營銷話術，而成為可重複、可規模化的現實，整個行業賴以運轉的成本結構便開始失效。
海外輿論的激烈反應，恰恰證明了這一點影視。那些最挑剔、最瞭解技術短板的創作者，反而是最先沉默的人。因為他們比普通觀眾更清楚，這樣的逼真並不是偶然運氣，而是系統效能力的外溢。當連掉落在地的水果、奔跑時的身體重心、慢鏡頭中的物理反饋都高度可信時，人類大腦用於“識別破綻”的那套機制，開始變得不再可靠。影像第一次在大規模意義上，失去了“必須由人類製造”的標識。
展開全文
更值得注意的是，這一次衝擊來自中國影視。長期以來，AI領域的主流敘事是“模型在美國，應用在全球”，而Seedance的出現，打破了這種隱含分工。它不是追趕式的對標，而是在一個關鍵賽道上實現了代際領先。海外開發者口中“領先兩代”的評價，背後並非情緒宣洩，而是對訓練正規化、資料規模和工程整合能力的綜合判斷。這種領先不再是參數列上的勝負，而是直接體現在創作結果的可用性上。
這也解釋了馮驥那句看似玩笑、實則嚴肅的感慨影視。當AI已經可以穩定產出接近工業水準的視聽作品時，人類創作者的角色不可避免地被重新定義。那些依賴技術門檻、資源壟斷或流程複雜度建立起來的優勢，正在迅速蒸發。未來仍然需要人，但需要的是提出問題的人、構建世界觀的人、對敘事負責的人，而不是單純執行既定流程的人。所謂“非遺手工作坊”的比喻，恰恰點出了這一趨勢的殘酷性。
當然，這並不意味著電影或遊戲會消失影視。歷史反覆證明，每一次技術飛躍都會淘汰一部分崗位，同時催生新的表達形式。真正值得警惕的，是創作者是否仍然沉浸在舊秩序的安全感中。Seedance帶來的不是“好萊塢完蛋了”，而是一個更不留情面的時代：當特效不再稀缺，當製作成本趨近於零，內容本身將接受前所未有的審視。沒有故事、沒有思想、沒有情感密度的作品，將再也無法靠包裝存活。
從這個意義上說，Seedance並沒有殺死創作，反而剝離了創作長期以來的偽裝影視。它逼迫人們重新回答一個被技術進步暫時掩蓋的問題：為什麼要講這個故事？為什麼非你不可？當任何人都能生成“看起來很厲害”的畫面時，真正稀缺的，將只剩下判斷力、想象力和價值取向。這些東西，恰恰無法被簡單提示詞替代。
或許多年之後回看，人們會發現所謂的“Seedance時刻”，並不只是一次模型突破，而是一次創作倫理與創作門檻的重置影視。影像不再是權力與資本的專屬工具，而是一種更接近語言本身的媒介。它讓創作更自由，也更殘酷。真正的問題，不是AI能做到什麼，而是人類是否已經準備好，直面一個無法再靠技術遮羞的創作時代。
