seedance横扫市场，中美AI为何走上了不同路径？

借着这两天seedance刷屏，我在提一个许多人忽视的现象。

就是中美的商业环境差异，决定了两边AI的发力点会不一样，所以很多问题不能简单对比。

最典型的案例是电商，为什么同样是互联网时代崛起的新兴产业，电子商务在日本和中国的形态大不一样呢？

因为当年中国，连原始的线下零售行业都没有什么积累。马云创立阿里巴巴是1999年，那家乐福他们是什么时候进入国内的呢？1995年。家乐福，麦德龙，这几个大型商超，都是千禧年前后才进驻国内的。

当年这些超大卖场带来的震撼到今天都难以忘怀，但从时间来说，很多城市是2000年之后才有大型商超的，这个时间点距离互联网电商产业的爆发没有多少优势。甚至很多城市没有家乐福沃尔玛，就先出现了电商。 对于没有大型商超，只有小卖部百货大楼的生态来说，电商这一套，杀伤力实在太强了。当年马云不是说过吗，他们发现很多人逛淘宝，也不买，就纯逛。 对一个生活在大城市，见惯了家乐福的人来说，这可能有点奇怪，但对于一个家乡是小城市，只见过供销社的人来说，这非常合理。

而日本的电商为什么没打出这种战绩，一方面是日本IT产业守旧，另一方面，是日本原本的零售行业很完善，满大街的便利店商超。

所以日本的电商，无法实现电子商务打供销社这种降维打击效果。 便利店商超大量存在，用户习惯从传统零售业购买商品，你的线上电商只能卖冷门货品，冷门货品备货成本高，回笼资金慢，起步就要在夹缝中生存，这意味着没有爆发式增长空间，没有增长空间，就没有投资人，也无法带动相关产业链，一步慢步步慢。

AI也类似，中美有很多差异，许多地方必然不同。

比如许多人说美国AI公司喜欢搞金融游戏，有没有可能，这不是美国AI公司的特点，而是美国的特点，美国就喜欢玩这套杠杆游戏概念游戏？当年Facebook，马斯克，不都是这个路径吗？美国金融产业发达，相关路径明确，大家就习惯用这套玩法去发展AI。

再比如这一波千问，千问的数据其实追的很快，我认为原因是，马云从始至终非常理解中国，

千问没有走纯算法的路径，而是走了一套符合的，算法-服务路径。

是，你的算法很聪明很厉害，但再厉害的算法，本质还是为了服务用户的，你的AI能给用户买奶茶吗？能把外卖送上门吗？ 从用户下单，但服务器数据，到外卖小哥，到送货上门，一整套流程你能跑通吗？

优化算法，在排行榜上刷点高分，很多大模型公司都能做到，但能够把奶茶送上门的，全世界目前就只有千问可以办到。

你说我的模型很强，世界一流，大家无法感知，但现在奶茶一送，你看大众感知就直观了，别人的AI送不了奶茶，阿里的千问可以，这就是实打实的差距。

之后再扩展一下，买奶茶、买年货，买电影票，买高铁票飞机票，原本概念化的前沿技术一下就变成生活里的柴米油盐，这说服力是不是爆表？这就是用服务型AI，去打信息型AI

而seedance呢？

目前中国在短视频这块独步天下，且因为义务教育普及的原因，天然拥有庞大的自媒体创作后备军。

所以seedance这样的视频创作工具，天然就拥有市场，简单来说，只要你能做出来，不用愁买家。要知道很多前沿技术都处于曲高和寡，做出来但没有商业路径的情况，而国内庞大的自媒体市场，决定了AI视频这块需求爆表，只怕你做不出来，不怕你没地方卖。

市场庞大需求明确，你只需要考虑实现的问题，对于很多技术创作者来说，这种需求明确的局简直是天选之局。

美国AI融资高，中国AI送鸡蛋，包括现在seedance的横空出世百花齐放，都是有迹可循的

不同国家有不同国情，AI的落地路径，自然也会有所差异。