Seedance 2.0与可灵分拆：2026年AI重写影视业成本与资本格局

本文作者为 LCC_Beta版，钛媒体经授权发布。

2026年的影视行业，很难拿单一事件说清楚。年初，视频生成能力开始进入生产现场；到年底，影响已经不止停留在制作环节，还伸向融资、渠道、组织方式和利益分配。过去那种突然爆火又迅速冷却的技术故事，这一年没有重演。

年初发布的Seedance 2.0，最受关注的是可控性。角色、场景和镜头风格都可以由创作者指定，过去靠反复试错的生成过程，第一次有了预估成本、周期和交付结果的可能。

这一变化很快传到资本端。7月，快手把可灵AI相关资产分拆融资，投后估值约180亿美元。生数科技和爱诗科技也在年内完成融资。视频模型由此从母公司内部的一项业务，变成可以单独估值的资产。

技术能力有了价格，内容端随之出现更大规模的供给。短剧制作周期短、商业模式成熟、对画面连续性的要求相对可控，成为最先放量的一类内容。今年上线的AI短剧超过50万部，《持械入宋》走红，让行业看到了小团队做出爆款的可能。

供给端放量了，真正挣到钱的创作者数量并未随之上涨。平台掌控着流量与分账规则，IP方在上游收取授权费，制作方在中游承担算力与投流开销。门槛降下来之后，利润反倒更快流向少数握有渠道和版权的企业。

同一年，传统影视圈也被裹了进来。贾樟柯、陆川等导演先后公开展示AI作品，芒果TV把AI长剧送上电视屏幕，博纳影业则把AI电影带进院线。爱奇艺的落点是智能体平台，编剧、美术、剪辑等环节都接了进来。

这些尝试的结果并不整齐。制作效率确实提高了，成本也确实下降了，但观众对人物情绪、故事节奏和审美完成度的要求没有降低。长剧和电影把这一点暴露得更直接。工具能让画面更快完成，故事仍然需要人来判断。

海外市场提供了另一种参照。OpenAI关停Sora，Netflix收购InterPositive，好莱坞工会继续围绕AI使用和报酬重新谈判。美国影视行业更关心技术进入生产流程以后，人的贡献如何被确认和补偿，这与中国市场追求规模和落地速度不太一样。

把这些事合到一块看，影视行业这一年发生的，已经很难用一次简单的工具替换来概括。制作成本、资本定价、利益分配这三套规则都在挪动。剧组、制片公司、平台和院线过去共同撑起来的秩序开始松动，另一边，围绕模型、算力和流量的一套新秩序正在成形。

这就是我们所处的2026年，智能迁移留给影视行业的真实局面。

01、AI视频从随机生成走向可控，资本开始给出明确价格

Seedance 2.0的发布，是今年视频模型行业最重要的节点之一。

2月12日，字节跳动Seed团队发布Seedance 2.0。新模型采用统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种输入方式，参考生成和编辑能力也被放进同一条链路。

行业看重的其实是它能不能控住。创作者拿参考素材去指定角色长相、场景气氛和运镜方式，一段能用的画面所需的试错次数因此减少，成本也更好估算。

在这之前，AI视频生成更像碰运气。提示词一字不改，出来的画面也可能完全不同，创作者没法稳定把控质量，采购方同样难以据此敲定预算和交付周期。

Seedance 2.0把生成过程变成了可管理的事。对影视行业而言，这表示AI视频已经摸到正式生产流程的门槛，成本能提前算，排期和验收也算有了基本依据。

资本今年愿意重新定价，道理也在这儿。产出变得可预测，视频模型才可能被当成稳定的生产资料。一旦它开始改变影视制作的成本构成，商业价值也就有了更清晰的衡量办法。

模型迭代越来越快，Seedance 2.0与2.5仍处在第一梯队。视频生成也是中国厂商少数能持续跑在硅谷公司前面的方向，商业化进展因此更受关注。11月，据接近火山引擎人士证实，Seedance的海外收入占比已经达到50%，过去半年海外收入增长近5倍。国内市场上，采购主力是互联网企业，腾讯排在Seedance中国区客户前三。

不过，这样的客户结构本身也说明问题。连同样有模型能力的互联网公司都在买Seedance，可见头部模型的效率优势已经相当明显。对部分竞争者而言，自己接着研发同类能力，未必就比直接采购划算。

上半年，Seedance 2.0把AI视频推入了能做预算的生产环节。到了下半年，可灵AI分拆融资，资本市场头一回给这类资产单独定价，交易规模也刷新了全球视频大模型公司最大单笔融资纪录。

7月，快手把可灵AI相关资产以150亿美元投前估值引入最高30亿美元外部投资，投后估值约180亿美元。11月，公告确认增资交割完成。

促成这笔交易的一个关键因素，可能是可灵与母公司之间的估值落差。可灵投后估值已明显高过快手市值。原有主业的估值体系装不下增长更快的AI资产，分拆便成了释放价值最直接的路子。

这几件事放在一起，指向的是技术资产的成长速度已经开始牵动公司的组织方式。AI业务与母公司的估值逻辑对不上时，公司就得动股权和资产结构。视频模型的商业化进度，也因此有了更清楚的时间表。

这场视频模型的较量，并非只由巨头主导，二线玩家在资本市场的动作同样说明了这一点。

MiniMax今年1月登陆港交所，5月启动A股IPO辅导，目标是拿下“A+H”双平台。海螺AI在视频生成上确有技术分量，可MiniMax对外讲资本故事时，重心已挪到B端Token收入和全模态平台上。

一级市场也不缺热度。生数科技今年多轮融资接连落地，同时推进股份制改造，募集资金重点砸向实时生成与世界模型方向；爱诗科技C轮累计融资近30亿元，全球用户已超1.5亿，年度经常性收入迈过4000万美元；演语科技6月拿下近3亿美元B+轮，投后估值逾20亿美元；走自回归路线的Sand.ai也在近期完成约5000万美元新融资，年度经常性收入超过千万美元。

这些公司没再跟巨头在通用生成能力上死磕，而是转向实时交互、世界模型等细分切口，拿具体收入来支撑独立估值。它们的融资进展和上市传闻，也给一级市场添了参照，视频模型公司因此更早被推到看收入、看利润的阶段。

可融资和IPO完成之后，更严的检验马上就到。资本开出的价格，终究要由未来的收入和现金流来兑现。眼下的AI视频收入还集中在短剧、广告素材等少数场景，客户集中度也偏高。

今年资本市场给的，更多是一张入场券。明年的考题是：这些公司能不能在窗口期里攒下稳定客户和持续收入，把早期的技术优势留住。一旦模型差距缩小，商业化又没跟上，高估值就撑不住。

02、AI短剧供给爆发，但已经触及利益分配

模型能力开始够得上工业交付要求后，AI视频的竞争就转入交付环节。能不能按需求、按质量、按时间交出内容，比画面本身更关键。采购方式逐步明确，AI视频也正变成可以计价的基础服务。

2026年，短剧被普遍视为最适合AI视频落地的内容形态。制作周期短，成本结构清楚，商业回收路径相对成熟，对人物情绪连续性和艺术精度的要求又低于长剧和电影。这些条件凑在一起，让它成了各方快速验证收入的首选。

AI短剧沿用真人短剧已经搭好的基础设施，广告变现、用户付费、平台分账和IP衍生都在其中。红果短剧借抖音流量入口迅速起量，今年7月日活用户已超过头部长视频平台。

下半年，一部小团队作品让行业看到了另一种可能。

《持械入宋》没靠高额投流，前期热度也不突出。第一季8月21日上线红果后反响平平，到第四季才凭口碑回升，冲上红果AI新剧榜榜首。第十季上线后，这部剧成了真正的爆款，截至11月6日播放量突破40亿。

这个IP出自番茄小说免费版权库，原本并不热门。核心主创只有6人，其中有宝妈、网约车司机、送货个体户、批发商和普通公司职员。他们分散在不同城市，没人出自影视科班，全程线上协作，按有效成片时长分成。

团队的钱主要花在算力上，全系列成本超过100万元。在靠投流获客的短剧行业里，这种投入方式并不常见。《持械入宋》也说明，观众并不天然排斥AI技术，他们受不了的是粗糙生产和低质内容。只要故事立得住，AI制作的标签不会天然劝退用户。

《持械入宋》只是今年超过50万部AI短剧里少数跑出来的案例。技术门槛降下来后，供给快速膨胀，价值却没跟着扩散。AI短剧的繁荣源自模型能力释放，但它带来的产业影响，集中在渠道和分配方式的变化上。

供给增长接近爆发，利润却没流向多数创作者。AI把综合制作成本压到传统真人实拍的十分之一左右，漫剧单分钟制作成本从2000元以上降到150元至800元。成本下降带来的收益也没有平均分配。2026年上半年，抖音端新上线AI短剧中，播放量破亿的作品约占0.48%，达到盈亏平衡的约占1.3%，大约每77部才有1部回本，行业平均毛利测算为负。

这组数字说明，收益正向IP和平台两端集中。上游IP拿走授权与改编收入，下游平台握着流量分配和分账规则，中游制作方承担算力和投流成本，渐渐成了投入最多、回报最不稳定的一环。

年底围绕“字节时间”的那场交锋，让这类变化更扎眼。财经评论人秦朔搬出野村证券的用户时长数据，判断中国互联网已从腾讯时间切换到字节时间。抖音集团副总裁李亮不认同这一数据口径，也不接受其中暗含的垄断认定，接连发文回击，说法从“极不严谨”一路变成“非蠢即坏”，两边最后对簿公堂。

争论之外，更值得看的是背后的行业处境。平台同时掌握流量入口、分账规则和算力供给，用户注意力和创作者收入就会进一步向平台集中。短剧行业从真人剧阶段起就一直面对同一个问题：平台既制定规则，也拿走最大收益，内容生态的持续性该由谁来保障。

这个问题不解决，AI短剧的繁荣就只能停留在供给数量上，整个内容生态也很难从中受益。技术带来的收益若无法在产业链中合理分配，最终受影响的，是平台赖以生存的内容供给。

今年，行业已经验证了AI短剧在生产端的可行性。接下来更难的是，在分发端建立更合理的回报方式，让技术效率真正转成可持续的内容供给。

03、传统影视的长周期高投入模式开始松动

受AI冲击的除了制作流程，还有影视业多年沿用的成本账和做事方式。2026年，传统影视人开始陆续试水转型，步子有大有小，但想继续站在边上看已经不容易了。

AI工具同时压低制作周期和资金门槛，过去靠长周期、高投入和重资产维持的运转方式开始松动。一些项目开始接近互联网产品的节奏，先做小规模验证，再根据市场反馈调整内容。影视行业过去习惯的大投入押注，正在失去原有的确定性。

在一线电影导演里，贾樟柯动手算早的。春节档期他拿出与Seedance 2.0合作的AI贺岁短片《贾科长Dance》，两个贾樟柯形象均由模型生成，其中一个AI痕迹明显，另一个则接近真人效果。

短片把一个尖锐问题摆到行业面前：影像既然能被AI持续生成，导演这份工作还剩下什么。贾樟柯下场，让视频模型被拉进影视产业最核心的讨论圈；过去只谈档期、演员和票房的人，也不得不正视这项正在改写制作方式的技术。

规模化的动作出现在平台和制片方一侧，力度更大。9月，芒果TV出品的《后西游记》用AIGC完成全部画面与人物演绎，成为中国首部上星播出的AI长剧；10月，博纳影业出品的《三星堆未来往事》拿到龙标并进入全国院线，AI影视由此从流媒体走到售票窗口。

制作成本被AI大幅压低，过去靠大资本和重资产垒起来的门槛也跟着降低。问题是，内容上的短板反而暴露得更清楚。

《后西游记》播出后，观众肯定国风画面的同时，也指出AI痕迹明显、部分剧情平淡，导演本人坦言最难处理的是情绪连续性。《三星堆未来往事》的市场反馈更冷，片方分账收入不到成本的十分之一。

短剧屏幕上能容忍的粗糙感，搬到大银幕上会被进一步放大。讲故事的能力没法靠一次生成拿到手，这恰恰是影视行业最难被技术替掉的部分。

这些尝试还牵出另一个问题：AI能持续拉高画面生产效率，但它能不能帮创作者更新叙事方式和审美经验，眼下没有确定答案。

过去一部S级剧从立项到播出往往要数年。长周期既保障制作质量，也给判断失误留出调整余地；创作灵感难以按计划出现，充足预算和时间能让创作者反复修改。

快速生产遵循的是另一套要求，它鼓励创作者用小规模尝试换取反馈，再依据数据决定下一轮投入。可是叙事、审美和情感共鸣靠长期积累，很难拆成可以持续迭代的模块。

行业眼下卡在一个挺别扭的位置上：做东西越来越快，可内容本身的底子跟不上这个速度。被淘汰的未必是不肯碰AI的那批人，反倒是那些只拿AI压成本、新故事拿不出来、老故事也讲不利索的人。

更多一线导演仍在继续试。陆川携AIGC短片《历史·现场》预告片亮相2026云栖大会，用1626年明代王恭厂之变重现四百多年前的灾难现场。他表示，AI能够创造过去受预算限制而无法呈现的景观；对创作者来说，这项技术的价值在于扩大视觉想象，而不只是减少人力和场地开支。

创作者、制作方和院线都在试探AI的边界，但这条链路能走多远，真正的决定权仍在平台端。

爱奇艺创始人、CEO龚宇今年对外公布，公司要转向非中心化社交媒体平台，同时推出专业制作平台，覆盖编剧、导演、美术、剪辑等环节，还上线了近70个智能体；IP库、数字资产库一并开放，AI艺人库里已有超过100位艺人入驻。个别项目攒下的经验，平台正设法把它变成能反复使用的生产设施。

导演、制片公司、院线和平台全部进场之后，2026年的这些尝试更像一场集体测试。行业既看到了效率能提升到哪里，也看到了叙事能力会在哪里露出短板。

效率上的领先，同行追上来并不难；工具的红利一旦普及，也会一点点被摊薄。倒是创意、审美和判断力这些不容易标准化的东西，能撑起更久的门槛。影视行业争到最后，还是要回到那个最实在的问题：到底讲一个什么样的故事。

04、好莱坞也在重写AI边界，海外路径与国内并不相同

中国公司在模型能力和产业落地上往前赶，海外影视行业却是另一番节奏：有公司撤出了消费级视频产品，有平台给AI能力重新定了价，还有工会接着为人的劳动划边界。

OpenAI在3月宣布关停Sora，和迪士尼的合作也一并终止。对外的说法是资源分配，更直接的原因还是视频模型跑起来太贵，消费级产品挣的钱填不上持续投入。

Sora退场不代表视频模型这条路走不通。它更多反映出OpenAI在重新排列商业优先级，把GPU资源投向收入更明确的业务。

大模型行业此前的竞争重点是能不能做到，现在越来越多公司得先判断值不值得做。技术可行已经撑不起长期投入，能形成稳定收入，路线才有继续存在的可能。

随后，Sora团队部分核心成员与梦工厂联合创始人等人组建新公司，尝试把相关能力做成面向电影制作人的专业工具。视频模型的落点，也从大众消费产品转向影视生产环节。

这个变化说明，视频这块，专业制作方更愿意为效率买单。不少AI应用公司发现，通用能力很难直接换来收入；扎进具体行业、把明确的成本问题解决掉，商业价值才看得清楚。

海外资本对AI视频也在重新盘算。Netflix今年出手收购AI视频公司InterPositive，价格远超它以往收购的惯例，这家公司做的是基于已授权素材库提升片库生产效率。交易的意思不难读：好莱坞流媒体平台更想把AI当成生产基础设施，拿来提高内容管理的效率。

可灵拿到180亿美元投后估值，和上面这笔交易正好是两条路：中国资本市场更愿意把增长快的AI资产单独拆出来，好莱坞公司则更愿意让AI待在辅助的位置上，塞进原有的生产体系里。

好莱坞这轮调整，动的不只是工具用在哪儿，还包括怎么认定人。三年前，编剧和演员工会靠一场长时间的罢工拿到了AI保护条款，眼下这些条款正被一桩一桩重新解释。工会的诉求也变了，从限制使用转到要求为使用付钱。编剧工会提出，被拿去训练模型的编剧作品应当得到补偿；演员工会则要求，使用合成演员时必须证明它能带来明显的额外价值。

说白了，这意味着好莱坞已经认可AI进入生产流程。剩下的问题是，用过AI之后，人的贡献怎么算，报酬怎么分。

智能迁移也绕不开这道坎。算力接手了越来越多的执行环节，人的创意判断、审美取舍和情感表达就得重新定价。这些能力的价值由谁说了算，又怎么落进合同和补偿标准里，直接关系到内容产业今后的利益分配。工会谈判在做的事，就是把抽象的“人的贡献”变成能执行的条款。

规则变动之中也冒出了新公司。硅谷AI影视公司Utopai Studios完成大额融资后，外界把它看作全球最大的独立AI原生影视公司之一。更关键的是，它成了首家同时加入美国编剧工会与演员工会的AI影视公司，由此拿到进入好莱坞生产体系的资格。Utopai不愿把自己定义成模型公司，其生成模型基于中国的MiniMax H3定制，在视频盲评榜上排在前列。

这家公司的走法挺有代表性。模型能力可以跨国供给，资本、人才和行业规则却得在当地争取。技术底座来自中国，商业身份靠好莱坞工会体系获得承认。智能迁移的全球化和本地化在同时发生，谁能在这两者之间找到接口，谁就握有下一阶段的主动权。

好莱坞和中国AI视频行业，是两条不同的路。中国在模型能力上领先，内容产业落地快。美国收缩了部分消费级模型业务，资本和人才转向AI原生制片厂。中国公司更愿意用更低的成本换渠道，美国公司则靠成熟班底去争取规则承认。

还有一点更值得看：两条路径都在处理对方还没解决的问题。中国要回答规模化增长之后怎么盈利、怎么分配，美国要回答规则保护怎么给创新留出空间。2026年已经发生的变化说明，竞争不只来自技术能力，也来自制度设计和产业组织能力。能走远的公司，既得有好故事，也得把每一分算力变成观众真正感受到的情感共鸣。

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