独家｜周鸿祎谈Seedance走红：从“像素级模仿”到“降维打击”，中国AI定义世界标准

提到最近AI圈最火爆的热词，莫过于字节跳动旗下最新视频大模型Seedance.

2月12日，字节跳动正式上线新一代AI视频生成模型Seedance 2.0，并接入旗下生成式AI创作平台“即梦”以及豆包App。通过几句简短的提示词就能生成电影级的视频，一经上线就引发全球热议，甚至有一些美国导演在使用Seedance 2.0后感叹：好莱坞可能要完了。

凭借多模态输入、文本/图片生成的出色能力，Seedance瞬间成为全球范围内的AI顶流，2月14日，对于Seedance走红全球这一现象，360创始人周鸿祎在接受澎湃新闻记者独家采访时表示，DeepSeek和Seedance的爆火，都意味着中国AI正从过去的“像素级模仿”变成“降维打击”。

周鸿祎向记者表示，当硅谷还在实验室里争论AGI的哲学问题时，中国的Seedance、Vidu（生数科技旗下视频大模型）已经杀进短剧、游戏、广告这些上万亿的市场里搞基建，中国AI正在定义“应用即标准”，直接跳过实验室，在实际战场上把技术磨砺成“核武器”。

360创始人周鸿祎

【以下为对话实录】

澎湃新闻：如何看待Seedance的火爆及其背后原因，您觉得背后有哪些颠覆性技术？

周鸿祎：Seedance2.0最近刷屏了。很多人第一反应是：AI做视频更像了。但我看完只想说一句：这次不是“像不像”的问题，而是：AI开始按物理规律生成世界。

当你看到机甲高速摩擦地面时，火花往哪飞、亮度怎么衰减；看到重物倒地时，粉尘怎么翻滚、气浪怎么扩散；甚至玻璃碎裂的瞬间，画面和声音是同步“长出来”的。这不是素材拼接，也不是模板特效，而是模型在底层推演：力怎么传递、能量怎么释放。

视觉模型正在从：模仿世界，走向理解世界。这是一次代际变化。

澎湃新闻：去年春节，DeepSeek的走红还历历在目，您觉得今年春节期间Seedance的爆火是否是复刻DeepSeek时刻？

周鸿祎：过去大家觉得不砸几万张显卡就做不出顶级AI，但DeepSeek证明了算法和工程优化能弯道超车。这次Seedance做的也是这事。它不是靠堆算力去抽卡，而是真正理解了物理世界的规律和电影的分镜逻辑。

DeepSeek和Seedance的爆火都意味着我们终于从过去的“像素级模仿”变成“降维打击”。当硅谷还在实验室里争论AGI的哲学问题时，我们的Seedance、Vidu已经杀进短剧、游戏、广告这些上万亿的市场里去搞基建了。中国AI正在定义“应用即标准”，我们直接跳过实验室，在实际战场上把技术磨砺成“核武器”。

字节跳动上线新一代AI视频生成模型Seedance 2.0

澎湃新闻：Seedance的爆火，是否意味着中国AI大模型和海外的差距正在显著缩小，乃至逐渐赶超？

周鸿祎：目前国产大模型与海外的技术差距依然客观存在，但在底层参数层面的竞合之外，真正决定胜负的关键点正在发生偏移。如果你只看到“模型更强”，那其实还只看到了上半场。因为当模型开始理解世界，真正决定行业高度的，反而不再只是模型本身。而是你有没有能力，把模型的能力，变成稳定、优质、快速交付的工程系统。

为什么这么说？因为模型越强，对最终落地层面的要求就越高，尤其是一致性。比如：人物前后是不是同一个人？侧面、正面、背面看是不是一张脸？场景换机位之后，柱子、窗户、光线位置还对不对得上？人物走进场景，是不是还站在合理位置。如果这些问题解决不了，那即使模型再强，出来的也可能只是Demo（样品），不是作品。

甚至连Seedance自己都讲得很坦诚，它最近也专门发文说：目前Seedance在细节稳定性、多人口型匹配、复杂编辑上，还存在不足，需要持续优化。翻译一下就是：短期内，很难出现“保证每一次生成都完美”的模型。

所以现在比拼的，已经不只是模型少几个bug，而是谁能把不完美的模型，跑成稳定交付的流水线。

Seedance成为全球范围内的AI顶流

澎湃新闻：您如何预测和判断今年AI行业的整体竞争趋势，面对行业快速迭代，在2026年，什么才是AI行业最重要的“风向标”？

周鸿祎：当下AI已经开始进入“百亿智能体协同”的阶段。真正拉开差距的，正在从模型本身，转向应用层和系统能力。AI拼的不只是模型参数，而是内容生产范式，和真正解决产业问题的能力。这就好比最近的Anthropic（知名AI独角兽），模型未必碾压OpenAI，但靠智能体形态，反而在很多场景里跑到了前面。

我有一个明确的判断：行业真正的分水岭，正在从“谁的模型更强“变成”谁能把模型跑成流水线“，也就是从AI视频的抽卡式生成，走向工程化生产。这套逻辑，本质上跟电影工业一模一样。

基于这个判断，360最近也推出国内首个工业级AI漫剧智能体生产平台——纳米漫剧流水线。我们把行业内顶尖的模型集成在一起，通过智能调度机制，根据不同分镜的需求，匹配性价比最高、表现力最强的模型能力。它从拆分镜脚本到生成可复用的角色、场景资产并入库管理，再到分镜图、分镜视频、最终完成剪辑成片。我们把电影工业的方法搬进了AI系统。

我认为，纳米漫剧这类工业级的流水线再叠加Seedance这种能够理解物理规律的视觉模型，才真正是内容生产力革命的开始，也是未来竞争的高地。