Seedance 2.0与可灵分拆：2026年AI视频重塑影视资本格局

2026年对影视行业而言，很难用某一件单独的事情说清楚。过去那种技术突然爆红、又很快冷下去的故事，这一年没有重演。视频生成能力从年初起就进了生产现场，到年底，影响已经不只是制作环节，还伸到了融资、渠道、组织方式和利益分配上。

年初Seedance 2.0发布，外界最看重的是可控性。角色、场景、镜头风格都能由创作者指定，以前要反复试错的生成过程，头一回有了把成本、周期和交付结果提前算出来的可能。

变化很快传到了资本端。7月，快手把可灵AI相关资产分拆出去融资，投后估值约180亿美元。生数科技、爱诗科技也在年内完成了融资。视频模型就这样从母公司内部的一块业务，变成了能单独拿出来估值的资产。

技术能力有了价格，内容端的供给随之放大。短剧制作周期短、商业模式成熟，对画面连续性要求也相对可控，成了最先起量的一类。今年上线的AI短剧超过50万部，《持械入宋》走红之后，行业又看到小团队做出爆款的可能。

供给多了，赚钱的创作者却没有变多。流量和分账规则捏在平台手里，上游IP拿授权收入，中游制作方扛算力和投流成本。制作门槛降下来以后，利润反倒更快地往少数握着渠道和版权的公司集中。

传统影视行业这一年也被卷了进来。贾樟柯、陆川等导演开始公开展示AI作品，芒果TV把AI长剧带上了电视屏幕，博纳影业把AI电影送进了院线。爱奇艺则让编剧、美术、剪辑等环节接入了智能体平台。

这些尝试的结果并不整齐。制作效率确实上去了，成本也确实下来了，可观众对人物情绪、故事节奏和审美完成度的要求一点没降。长剧和电影把这一点暴露得更直接：工具能让画面更快做完，故事还是得靠人来判断。

海外市场是另一种参照。OpenAI关停了Sora，Netflix收购InterPositive，好莱坞工会继续就AI使用和报酬重新谈判。中国市场看重规模和落地速度，美国影视行业更在意技术进入生产流程之后，人的贡献怎么被确认、怎么被补偿。

把这一年的事摆到一起看，影视行业经历的已经很难说成一次简单的工具替换。制作成本、资本定价、利益分配的规则都在动。过去由剧组、制片公司、平台和院线一起维持的秩序开始松动，一套围绕模型、算力和流量立起来的新秩序正在成形。

2026年就是这样，智能迁移留给影视行业的真实局面。

01、AI视频告别随机生成，资本开始明确定价

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。新模型用统一的多模态音视频联合生成架构，文字、图片、音频、视频四种输入都支持，参考生成和编辑能力也被放进了同一条链路。

行业更在意的是它的可控性。创作者拿参考素材就能指定角色外貌、场景氛围和运镜方式，生成一段可用画面所需的尝试次数跟着减少，制作成本也更好估算。

在这之前，AI视频生成更像一次结果没准的尝试。同样的提示词，出来的画面可能完全不同，创作者没法稳定控制质量，采购方也难以据此定预算和交付周期。

Seedance 2.0让生成过程变得可以管理。对影视行业来说，这意味着AI视频开始具备进入正式生产流程的条件，成本能提前算，排期和验收也有了基本依据。

资本之所以今年肯重新给估值，逻辑就在这。产出能预测了，视频模型才有资格被看作稳定的生产资料。影视制作的成本结构一旦被它牵动，商业价值也就有了更明确的算法。

迭代节奏没慢下来，Seedance 2.0和2.5依旧站在第一梯队。视频生成还是中国厂商不多见的、能长期压过硅谷公司的赛道，商业化走到哪一步自然更受盯着。11月有接近火山引擎的人士证实，Seedance海外收入占比已到50%，海外收入过去半年涨了近5倍。国内这边，掏钱采购的主要是互联网企业，腾讯在Seedance中国区客户里排进前三。

不过这一客户结构也值得留意。连同样具备模型能力的互联网公司都在采购Seedance，说明头部模型已经拉开明显的效率优势。对部分竞争者来说，接着独立研发同类能力，未必比直接买更划算。

上半年，Seedance 2.0把AI视频推进了可以预算的生产环节。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，交易规模也创下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相关资产装进外部融资，投前估值150亿美元，最多引入30亿美元，投后约180亿美元。到11月，公告确认这笔增资已完成交割。

推动这笔交易的一个重要因素，或许是可灵与母公司之间的估值差距。可灵投后估值已经明显高过快手市值。原有主业的估值体系装不下增长更快的AI资产，分拆就成了释放价值的直接办法。

这些事件放在一起说明，技术资产的成长速度已经开始影响公司的组织方式。AI业务与母公司的估值逻辑对不上，公司就得调整股权和资产结构。视频模型的商业化进程，也因此有了更明确的时间表。

二线玩家在资本市场上的进展，说明这场竞争并不只属于巨头。

Minimax今年1月已经在港交所挂牌，5月又启动了A股IPO辅导，瞄着“A+H”双平台去。海螺AI在视频生成这块有技术存在感，不过MiniMax在资本市场的故事重心，已经挪到了B端Token收入和全模态平台上。

一级市场上，生数科技年内接连完成多轮融资，还在推进股份制改造，钱主要投向实时生成和世界模型；爱诗科技C轮累计融资近30亿元，全球用户超过1.5亿，年度经常性收入突破4000万美元；演语科技6月完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超20亿美元；走自回归路线的Sand.ai近期也拿到约5000万美元新融资，年度经常性收入已超千万美元。

这几家没有继续在通用生成能力上和巨头硬碰硬，而是转向实时交互、世界模型这类细分入口，拿具体收入来支撑独立估值的合理性。它们的融资进展和上市传闻，也给一级市场添了更多参照，视频模型公司因此更早被推到看收入和利润的阶段。

问题是，融资和IPO完成之后，更严格的检验很快就来。资本给的价格，最后得对应未来的收入和现金流。眼下AI视频的收入仍集中在短剧、广告素材等少数场景，客户集中度也不低。

今年资本市场给的，更多是进入行业的资格。明年的考验在于，这些公司能不能在窗口期里把稳定客户和持续收入建起来，把早期的技术优势留住。模型差距一旦缩小，商业化又没跟上，高估值就很难撑住。

02、AI短剧供给爆发，但已经触及利益分配

模型能力开始满足工业交付要求之后，AI视频的竞争就进入了交付阶段。能不能按需求、按质量、按时间把内容做出来，比单纯的画面表现更要紧。采购方式逐渐明确，AI视频也正在变成可以计价的基础服务。

2026年，短剧被普遍看作最适合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短剧复用了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。红果短剧靠着抖音的流量入口快速起量，今年7月，日活用户已经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，前期热度也并不突出。第一季8月21日上线红果后表现平淡，到第四季开始靠口碑回升，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出自番茄小说的免费版权库，此前并不起眼。主创团队只有6人，其中有宝妈、网约车司机、送货个体户、批发商，也有普通公司职员。大家分散在不同城市，没人读过影视科班，全程靠线上协作，收入按有效成片时长分成。

团队的投入主要集中在算力，全系列成本超过100万元。这样的投入方式，在靠投流获客的短剧行业里并不常见。《持械入宋》的表现也说明，观众并不天然排斥AI技术，不能接受的是粗糙生产和低质内容。只要故事成立，AI制作的标签不会天然劝退用户。

今年AI短剧超过50万部，《持械入宋》只是其中少数跑出来的案例。技术门槛一降，供给迅速膨胀，价值却没有跟着铺开。说到底，AI短剧的繁荣靠的是模型能力释放，可它带来的产业影响，主要落在渠道和分配方式的变化上。

供给增长近乎爆发，利润却没流到多数创作者手里。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。省下来的钱也没有平均分配。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，收益正在向IP和平台两端集中。上游IP拿到授权与改编收入，下游平台掌握流量分配和分账规则，中游制作方承担算力与投流成本，逐渐成为投入最多、回报最不稳定的一环。

年底那场围绕“字节时间”的争论，让这种变化更显眼。财经评论人秦朔引用野村证券关于用户时长的数据，判断中国互联网正从腾讯时间转入字节时间。抖音集团副总裁李亮不认同数据口径和潜在的垄断认定，连续发文反驳，措辞从极不严谨升级为非蠢即坏，双方最终进入法律程序。

争论本身之外，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，用户注意力与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开始，就一直面对同一个问题：平台既制定规则，也获得最大收益，内容生态的持续性该由谁保障。

这个问题不解决，AI短剧带来的繁荣就只能停留在供给数量上，整个内容生态也很难因此受益。技术带来的收益如果没法在产业链里合理分配，最后受影响的，是平台赖以生存的内容供给。

今年，AI短剧在生产端的可行性已经得到行业验证。接下来更难的一步，是在分发端建立更合理的回报方式，让技术效率真正变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

影视行业沿用多年的成本结构和组织方式，同样在承受AI的冲击，受影响的并不只是制作流程。2026年，传统影视人陆续开始试探转型，动作有大有小，但已经很难再站在旁边看。

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。

贾樟柯是一线电影导演里较早行动的人。春节期间，他发布了与Seedance 2.0合作的AI贺岁短片《贾科长Dance》。片中两个贾樟柯形象都由模型生成，一个保留明显的AI特征，另一个接近真人效果。

短片一出来，行业里绕不开的那个问题就被摆到了明面上：影像既然能由AI不断生成，导演这个岗位还剩下什么。贾樟柯这次参与，让视频模型被拉进影视产业最核心的讨论圈子里。以往只盯着档期、演员、票房聊的人，如今也得正视这项正在改写制作方式的技术。

体量更大的动作，出自平台和制片方的规模化试水。9月，芒果TV出品的《后西游记》全片画面与人物演绎都由AIGC完成，成为中国首部上星播出的AI长剧。到了10月，博纳影业出品的《三星堆未来往事》拿到龙标、进入全国院线，AI影视由此从流媒体走到了售票窗口前。

制作成本被AI大幅压低，过去靠大资本、重资产垒起来的门槛跟着往下走。可内容上的短板，也暴露得更清楚了。

《后西游记》播完后，观众一面认可国风画面，一面点出AI痕迹明显、有些剧情偏平淡，导演自己也承认，最难对付的是情绪的连续性。《三星堆未来往事》那边的市场反馈更冷，片方分账收入不到成本的十分之一。

短剧屏幕上还能接受的粗糙感，一旦搬进大银幕就会被放大。讲故事的本事，不是生成一次就能拿到手的，这恰恰是影视行业最难被技术顶替的部分。

这些尝试还牵出另一个疑问：AI能把画面生产的效率一路推高，但它能不能帮创作者更新叙事方式、刷新审美经验，眼下还没有确定的答案。

放在过去，一部S级剧从立项走到播出，常常要花好几年。周期长，既能保住制作质量，也给判断失误留出回旋余地。创作灵感本来就不按计划来，预算和时间充足，创作者才能一遍遍改。

快速生产讲的是另一套规矩。它鼓励创作者先小规模试，拿反馈，再根据数据定下一轮投多少。问题是，叙事、审美、情感共鸣都靠长期积累，很难切成一块块能持续迭代的模块。

行业就这样走进一个有点尴尬的阶段：制作速度越来越快，内容内核却跟不上同样的节奏。真正可能被淘汰的，未必是那些不肯用AI的人，反倒可能是一批只会拿AI压成本、新故事拿不出、旧故事也讲不好的人。

一线导演里，继续试的人不少。陆川带着AIGC短片《历史·现场》预告片出现在2026云栖大会，用1626年明代王恭厂之变重现四百多年前那场灾难现场。在他看来，AI能造出过去因预算受限而拍不出来的景观。对创作者而言，这项技术的价值在于把视觉想象撑大，而不只是省下人力与场地开支。

创作者、制作方、院线都在摸AI的边界，可这条链路能走多远，说到底还得看平台端怎么动。

今年，爱奇艺创始人、CEO龚宇宣布公司转型为非中心化社交媒体平台，一并发布覆盖编剧、导演、美术、剪辑等流程的专业制作平台和近70个智能体，同时开放IP库、数字资产库，以及已有超过100位艺人入驻的AI艺人库。平台这是把个别项目的经验，做成能反复用的生产设施。

导演、制片公司、院线、平台都进场之后，2026年的这些尝试更像一场集体测试。效率能提到哪儿，行业看见了；叙事能力会在哪儿露怯，也看见了。

效率上的优势，同行追起来并不难，工具带来的红利也会在普及之后慢慢摊薄。反过来，难以标准化的创意、审美和判断力，会变成更长期的门槛。影视行业的竞争，最后还是要回到那个最朴素的问题：到底要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加速往前跑的时候，海外影视行业走的是另一种节奏。有的公司退出消费级视频产品，有的平台重新给AI能力定价，也有工会继续为人的劳动划边界。

3月，OpenAI宣布关停Sora，与迪士尼的合作同时终止。公开说法是资源分配，更直接的原因则是视频模型跑起来太贵，消费级产品挣的钱难以覆盖持续投入。

不过，Sora退场并不等于视频模型这条路走不通。它更像是OpenAI把商业优先级重新排了一遍，把GPU资源投向收入更明确的业务。

大模型行业早先比拼的是能不能做到，现在越来越多公司得先算一笔账：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，路线才活得下去。

之后，Sora团队部分核心成员与梦工厂联合创始人等人一起组建了新公司，试着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了影视生产环节。

这个变化说明，在视频领域，专业制作方更愿意为效率提升掏钱。对不少AI应用公司来说，通用能力很难直接换来收入，只有扎进具体行业、解决明确的成本问题，商业价值才会变得清楚。

海外资本也在重新打量AI视频。今年，Netflix以一笔远超其历史惯例的收购拿下AI视频公司InterPositive。这家公司基于已授权素材库优化片库生产效率。交易释放的信号很清楚：好莱坞流媒体平台更愿意把AI当成生产基础设施，用来提升内容管理效率。

这与可灵获得180亿美元投后估值，恰好是两种不同的选择。中国资本市场倾向于把增长更快的AI资产拆出来，好莱坞公司则更愿意把AI能力放在辅助位置，纳入原有的生产体系。

好莱坞调整的不只是工具的使用范围，还有对人的认定。三年前，编剧和演员工会通过长期罢工争取到AI保护条款，如今这些条款正被逐案重新解释。工会的诉求已经从限制使用，转向要求为使用支付相应报酬。编剧工会要求补偿被用于训练模型的编剧作品，演员工会要求使用合成演员时证明其能够带来显著的额外价值。

这一变化说明，好莱坞对AI进入生产流程已经不再排斥。剩下要解决的问题是：用了AI之后，人的贡献该怎么衡量，报酬又该怎么分。

智能迁移绕不开的也正是这件事。算力接手的执行工作越来越多，人的创意判断、审美选择和情感表达就得重新定价。这些能力的价值由谁说了算，又怎么落到合同和补偿标准里，会直接左右内容产业今后的利益分配。工会谈判眼下做的，就是把抽象的“人的贡献”变成能执行的条款。

规则变动之中，新公司也在冒头。硅谷AI影视公司Utopai Studios完成大额融资后，外界把它列为全球最大的独立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，等于拿到了进入好莱坞生产体系的资格。Utopai不肯把自己叫作模型公司，其生成模型基于中国的MiniMax H3定制，在视频盲评榜上排进前列。

这家公司的走法颇具代表性：模型能力可以跨国供应，资本、人才和行业规则却得在当地一点点争取。技术底座来自中国，商业身份靠好莱坞工会体系获得认可。智能迁移的全球化和本地化在同时发生，谁能在两者之间找到接口，谁就握有下一阶段的主动权。

好莱坞和中国AI视频行业，正好是两条不同的路。中国在模型能力上领先，内容产业落地很快；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。中国公司更愿意用低成本换渠道，美国公司则依托成熟班底去争取规则层面的承认。

还有一点更值得看：两条路径都在处理对方尚未解决的问题。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样给创新留出空间。2026年已经出现的变化表明，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，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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