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      凌晨三點,徹底失眠:Seedance 2.0告訴我們,AI對現實世界工作流“壓縮”正在加速

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      本文作者:申思琦

      來源:硬AI

      凌晨三點,看到影視颶風Tim更新的字節即夢Seedance 2.0視頻,我徹底睡不著了。

      這是過去一年多來,AI的進步第一次讓我感到如此興奮。或者說,戰栗。


      很多人都在等視頻領域的GPT-3.5時刻,大家覺得那還要兩三年。Seedance 2.0告訴我們,它已經近在眼前了。

      它的強悍之處,在于它把運鏡、分鏡、音畫匹配,全部AI化了,并且做到很棒。它理解了光影、透視、鏡頭語言。

      Tim在視頻里展示的,是控制,是AI對物理世界的完美復刻。

      AI的邏輯正在變得清晰而簡單,AI正在瘋狂壓縮我們的工作流:從導演、拍攝到剪輯、配樂;從產品經理、開發到測試、交付。

      所有的中間環節都在逐步壓縮。

      這篇文章,我想聊聊AI正在如何改變工作流、如何重構我們的工作。

      01視頻工業的GPT3.5時刻

      Tim在視頻里那種抑制不住的興奮,我感同身受。

      以前我們認為運鏡是物理世界的特權,滑軌、搖臂、無人機、斯坦尼康。這些設備很貴,操作這些設備的人更貴。

      Seedance 2.0把這些都變成了參數,視頻里演示的圖生視頻,一張主角的照片+一張場景的照片。

      它能讓這個主角,在這個場景里,按照你指定的運鏡方式動起來,多主體一致性得到了驚人的保持。

      推拉搖移,以前需要鋪設軌道,需要燈光師配合調整每一秒的光位。

      現在這只是Prompt里的一行字,物理世界的物理限制,被數學世界的參數限制取代了。

      Seedance 2.0似乎理解了三維空間的一致性。

      它知道當鏡頭左移時,背景物體應該如何產生視差。它知道當光線從右邊打來時,影子的長度應該如何變化。

      Seedance 2.0開始涉足剪輯,AI能夠理解視頻的節奏,能識別畫面中的情緒高點,能自動匹配音樂的鼓點。

      對于剪輯師來說,以前需要耗費幾個小時的“粗剪”工作,現在可能只需要幾秒鐘。

      聲音也是一樣,畫面里籃球場,賽場復雜的聲音同步出現。

      這種感知上的一致性,是人類大腦判斷“真實”的重要依據,AI做到了。

      影視后期原本是一個極度復雜的系統工程。導演負責構思,攝影師負責將構思轉化為光影,剪輯師負責將光影重新組合成敘事,配樂師負責用聲音調動情緒。

      這是一個極其昂貴、低效、且充滿摩擦的線性工作流。Seedance 2.0把這個鏈條打碎了,它把這些工種全部壓縮進了一個模型里。

      本質上,AI現在在做的內容就是不斷壓縮我們的各種工作流。

      從Seedance 2.0看到了AI在壓縮導演、拍攝、剪輯、配樂這些人員的工作流雛形。

      視頻領域的GPT-3.5時刻已經到來。

      接下來的兩三年,將是行業洗牌的時刻,舊的秩序正在崩塌。

      02 AI正在極致壓縮我們的工作流

      視頻領域的變革只是AI重塑工作流的一個切面,更深刻的變革,發生在軟件領域,發生在我們的手機屏幕上。

      最近用阿里千問點了一次奶茶,這個體驗讓我思考了很多。

      它可能預示了App時代的終結,或者說,它預示了“即時軟件”時代的到來。

      我們現在的互聯網體驗,是被“App”這個形態鎖死的。

      你想點一杯奶茶,你需要解鎖手機,找到外賣App,點擊進入,等待開屏廣告,點擊搜索框,輸入“奶茶”,在幾十個商家列表中篩選,點擊進入商家頁面,在幾十種商品中選擇,選擇甜度,冰度,點擊下單,支付。

      這是一個極其冗長的鏈路。

      為什么我們要經歷這個過程?因為App在試圖滿足所有人的需求,它在找最大公約數,它不得不把低頻需求塞進二級頁面,它不得不為了商業化加入各種推薦。

      對于我來說,我不需要這些,我常點的就是那3家店,我知道哪家的檸檬茶最好吃,知道哪家的后廚最干凈。

      我只需要:“幫我點一杯我常喝的那家,無糖。”

      千問現在的能力,正在接近這個理想狀態。

      你給它一個指令,它在后臺通過代碼,通過Agent,直接調用接口,完成交付。

      這就是“意圖界面”,你輸出意圖,AI交付結果。中間的UI、交互、跳轉,全部被壓縮了。

      當AI的能力從Andrej Karpathy提出的“Vibe Coding”進化到足夠強大的Agent,我們的每一個需求都將通過即時生成的“一次性App”來交付。

      傳統的“產品經理需求文檔-開發編寫代碼-測試找Bug-最終交付”這一長達數周甚至數月的鏈路,將被AI瞬間壓縮至1分鐘以內。

      這引發了一個根本性的商業追問:既然我可以用1分鐘生成一個“App”來滿足我當下的需求,那我為什么還要下載一個幾百兆的App?

      現有的App生態存在著無法克服的結構性矛盾,每個人的需求都是獨特的,AI可以通過即時代碼將用戶的自然語言需求直接轉化為交付結果。

      這實際上是AI為用戶量身定制了一個“專屬App”,用完即走,無需留存。

      這對于現在的互聯網巨頭是巨大的挑戰。他們的護城河建立在App的裝機量上,建立在用戶的使用時長上。

      如果App消失了,如果入口變成了AI Agent,那他們的流量從哪里來?廣告往哪里投?

      下一個時代的入口可能逐漸清晰。

      為什么所有大廠都在瘋狂做大模型,爭奪那個唯一的“超級Agent”的答案呼之欲出。

      對于很多App這種集合需求形態的產品,是不是在AI時代會轉向個性化需求的AI內產品呢?

      現在的App開發商,可能會變成“數據API服務商”,隨著交付鏈路的大幅壓縮和成本降低,App需求實際變成了API需求。

      每一次產品對話,都是自己作為產品經理的一次結果交付。

      最終,傳統工作流的消失,意味著公司組織的解體

      公司這種組織形式,本質上是為了降低交易成本而存在的。因為溝通很貴,信任很貴。所以我們要把人聚在一起,簽合同,發工資。

      當一個人+AI就能完成以前需要一個團隊做的事情,龐大的組織就變得沒有必要了,我們會看到越來越多的“一人公司”……

      這樣看,

      我相信,AI對世界的改變,正在加速

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