馮驥直稱“地表最強”、Tim 連呼6次“恐怖”，字節跳動Seedance 2.0的AI狂歡與“信任”風暴

2026年開年，視頻生成模型持續掀起巨浪。

2月9日，游戲科學創始人、《黑神話：悟空》制作人馮驥在社交媒體微博發布長文，公開評價并分享了其體驗字節跳動最新視頻生成模型Seedance 2.0后的震撼感受，直呼“地表最強，沒有之一”，并感慨“AIGC的童年時代，結束了”。

在馮驥看來，目前Seedance 2.0是領先的、全能的、低門檻的，甚至可以帶來產能爆炸和視頻全民化。而這都源于Seedance 2.0“AI（人工智能）理解多模態信息（文、畫、影、音）并整合的能力完成了一次飛躍”。

馮驥微博發文截圖 圖片來源：新浪微博@Yocar-馮驥

但馮驥在稱贊之余，也直言這可能帶來“假視頻泛濫與信任危機”，并表示“這一點是真正促使我發這條微博的原因，因為逼真的假視頻將變得毫無門檻，而現有的知識產權與審查體系會面臨空前沖擊”。

據《每日經濟新聞》記者了解，Seedance 2.0 AI視頻生成模型于2月7日低調上架，但目前尚未全面開放，需開通“即夢”正式會員才能有限次使用。模型的相關內容隨即引起了海內外視頻創作者的高度關注。知名科技博主“影視颶風”創始人Tim（潘天鴻）2月9日在抖音發布的測評視頻中，先后6次使用了“恐怖”一詞，在讓Seedance 2.0技術“出圈”的同時，也引發了有關版權問題的輿論關注。

AI海嘯：Seedance 2.0“參考能力”正重構視頻生產流水線

“假如2026年年初視頻生成模型已經是這個水平了，那我感覺傳統影視流程距離被AI海嘯沖走已經徹底進入倒計時了。”Tim在Seedance 2.0的測評視頻中神情嚴肅地說道，“我沒有危言聳聽。”

在測評中Tim表示，視頻生成中大范圍攝像機的運動、分鏡的連續性以及音畫的匹配度三個痛點都得到了大幅度解決。

他認為，過去靠攝像機運動鑒別AI生成視頻的辦法基本失效。過去“為了切而切”的分鏡設計問題，即使在只有一句提示詞的情況下也有了大幅度的改善，且AI設計的分鏡有了明確的角度切換甚至帶有導演意圖，能對需要引起觀眾注意的內容重點體現，在聲音效果的呈現上也進化得更為自然。

據官方公布，Seedance 2.0支持圖像、視頻、音頻、文本四種模態輸入，可以通過輸入的內容確定視頻的畫面風格、動作、氛圍等，而模型的“參考能力”是其最大亮點。

Seedance 2.0支持四種模態輸入 圖片來源：即夢官網截圖

模型能力的全面躍升，使得其攻破了視頻生成模型經常遇到的幾類問題。Seedance 2.0的使用手冊中提到，生成視頻的“一致性”已經得到了提升，在人物、商品細節等方面更準確、更穩定。更關鍵的是，它在高難度創意表達與精準可控性上取得了突破。若想讓AI模仿一段電影級的復雜運鏡或特定動作，僅需“上傳參考視頻”，無需撰寫大段的提示詞，大幅降低了專業視頻制作的門檻。

此外，模型的實用性與創意輔助能力顯著增強。在音畫同步上，它能生成更貼合人物、更真實自然的音色；而在工作流中，則提供了高效的“定向編輯”功能。

雖然目前需開通即夢正式會員才能有限次使用，馮驥仍然公開呼吁有條件的朋友都去親自試試，因為“一旦試過，必會對何為‘領先’與‘全能’，有更直觀的感受”。

馮驥同時指出了這項技術可能引發的連鎖變革——“產能爆炸”。他表示，一般性視頻的制作成本將無法再沿用影視行業的傳統邏輯，開始逐漸趨近于算力的邊際成本。內容領域必將迎來史無前例的“通貨膨脹”，傳統組織結構與制作流程會被徹底重構。“相信只要用過的朋友，都能很快理解這個預測絕非杞人憂天。”

基于上述觀點，馮驥進一步認為“視頻全民化”將更加普及。一切之前需要考慮制作成本的展示方式都會輕易視頻化，典型如電商廣告與預拍攝。雖然目前游戲研發的核心環節尚未被AI直接侵蝕，但視頻本身會逐漸向定制化、實時化、游戲化演進，也許會成為未來某種全新的娛樂方式。

仍需直面“信任危機”

技術普惠的背后，爭議也隨之而來。馮驥特別強調，真正促使自己發聲的，是對于“假視頻泛濫與信任危機”的擔憂。而這樣的擔憂在Tim的最新測試視頻中也被明確提及。

Tim在2月9日發布的測評視頻中表示，當把自己的“臉”（注：指代照片）上傳到Seedance 2.0之后，在沒有給出任何提示、詞語、信息以及聲音文件的情況下，AI會自動用自己的聲音說話。

Tim在2月9日發布的測評視頻截圖 圖片來源：抖音（@影視颶風）

“這個你不覺得恐怖嗎？而且最恐怖的是，不只是我的聲音，而是我們上傳的照片只有樓的正面，但是它的運鏡可以轉到樓的另一面。”Tim在測試視頻中展示，AI運鏡出現的樓體另一面與現實幾乎一致。“它知道我背后的東西是什么，即便我們沒有告訴它。”

每經記者注意到，在介紹這段測試結果的過程中，Tim先后6次使用了“恐怖”一詞。

“這基本上可以確定一件事情，就是Seedance 2.0很大量的訓練了我們公司的視頻。”Tim推測道。而對于Seedance 2.0團隊是否有向影視颶風方面要版權的問題，Tim明確表示，平臺的用戶協議里可能隱藏了類似授權的條款，但其個人沒有收過費，也沒有被聯系過授權。“也許他們（Seedance 2.0）在法理上是合規的。但是，這有點恐怖，對吧？”

對于相關爭議，截至記者發稿，字節跳動方面尚未給出官方回復。

每經記者注意到，即夢在其平臺的“即夢AI”隱私政策中提到：“為了向您提供服務，我們會收集您主動選擇或輸入的文字、圖片、音視頻等內容及指令。我們會對上述信息進行分析，以便于更好地為您生成符合您指令和要求的內容。同時，在經過安全加密技術處理、嚴格去標識化且無法重新識別特定個人的前提下，我們可能會將所收集的數據以及模型生成的對應內容用于模型優化，并不斷調整優化模型的效果。”

對于素材的使用，即夢官方也在上述隱私政策中表示：“為了實現相關功能，我們基于技術原因需要將您主動選擇或上傳的原始素材內容上傳服務端處理。其中，部分功能需要對包含人臉、聲音的素材內容進行分析處理，請放心，前述素材內容僅用于實現‘數字人’‘人像寫真’等功能與服務的生成效果，不會用于辨識特定個人、驗證個人身份等其他目的。”

值得關注的是，基于公開數據進行大模型的訓練與調優，是當前全球AI行業普遍采用的技術路徑之一。相關業內人士表示，谷歌的Gemini多模態模型和Veo 3視頻生成模型，也一度使用了超過200億個YouTube視頻片段。而技術發展往往領先于行業規則的建立，訓練過程中可能涉及的內容借鑒、版權關聯等議題，成為技術突破和行業發展必須面對的共性挑戰。

正如馮驥使用Seedance 2.0后的表態——逼真的虛假視頻生成將變得毫無門檻，現有知識產權與內容審查體系面臨空前沖擊。他鄭重建議道，“盡快提醒父母與不熟悉AI的親友，未來一切缺乏官方權威渠道背書的視頻內容，尤其是包含個人形象與聲音的，都應當保持警惕，務必通過多渠道交叉核實”。

在文末，馮驥流露出技術浪潮前的深思與迷茫。“打個不恰當的比喻：如果AI將把內容生產的卡爾達肖夫指數（注：指通過能源利用能力劃分的技術評估體系）從I型提升到了II型文明，不是強100倍，而是強100億倍，那會是個怎樣的世界？”

馮驥自問自答：“我不知道。但我很慶幸，至少今天的Seedance 2.0，來自中國。”