文︱陆弃

当一个从业七年的数字电影创作者，在屏幕前发出“90%都白学了”的感叹时，这并不是情绪化的夸张，而是一种来自专业直觉的警觉。它意味着某条长期被视为安全的技术边界，被毫无预警地越过了。Seedance 2.0上线后的反应正是如此：不是渐进式的好评，而是一种夹杂着兴奋、困惑与恐惧的集体失语。人们突然意识到，AI生成视频不再只是“能用”，而是已经逼近甚至侵入了人类长期用来判断真实与虚构的认知核心。

这一震撼并非来自分辨率的提升，也不是画面更炫目，而是叙事能力的跃迁。Seedance最具颠覆性的地方，在于它第一次在工业意义上解决了跨镜头一致性的问题。人物不再在不同场景中“换脸”，光影不再前后矛盾，动作与情绪能够沿着叙事逻辑自然展开。这意味着什么？意味着AI不再只是特效生成器，而开始承担导演、摄影、剪辑与声音设计之间的协调角色。过去由多人团队完成的工作，被压缩进一次指令和一段等待时间之中。

从技术层面看，这是一场深度学习架构的胜利；但从产业层面看，它更像一次生产关系的突变。影视工业的核心从来不只是“画面”，而是围绕画面形成的分工体系——导演、摄影指导、灯光、美术、剪辑、音效，每一个岗位都对应着时间、预算与经验壁垒。Seedance的出现，直接击穿了这些壁垒的存在理由。当“零后期”不再是营销话术，而成为可重复、可规模化的现实，整个行业赖以运转的成本结构便开始失效。

海外舆论的激烈反应，恰恰证明了这一点。那些最挑剔、最了解技术短板的创作者，反而是最先沉默的人。因为他们比普通观众更清楚，这样的逼真并不是偶然运气，而是系统性能力的外溢。当连掉落在地的水果、奔跑时的身体重心、慢镜头中的物理反馈都高度可信时，人类大脑用于“识别破绽”的那套机制，开始变得不再可靠。影像第一次在大规模意义上，失去了“必须由人类制造”的标识。

更值得注意的是，这一次冲击来自中国。长期以来，AI领域的主流叙事是“模型在美国，应用在全球”，而Seedance的出现，打破了这种隐含分工。它不是追赶式的对标，而是在一个关键赛道上实现了代际领先。海外开发者口中“领先两代”的评价，背后并非情绪宣泄，而是对训练范式、数据规模和工程整合能力的综合判断。这种领先不再是参数表上的胜负，而是直接体现在创作结果的可用性上。

这也解释了冯骥那句看似玩笑、实则严肃的感慨。当AI已经可以稳定产出接近工业水准的视听作品时，人类创作者的角色不可避免地被重新定义。那些依赖技术门槛、资源垄断或流程复杂度建立起来的优势，正在迅速蒸发。未来仍然需要人，但需要的是提出问题的人、构建世界观的人、对叙事负责的人，而不是单纯执行既定流程的人。所谓“非遗手工作坊”的比喻，恰恰点出了这一趋势的残酷性。

当然，这并不意味着电影或游戏会消失。历史反复证明，每一次技术飞跃都会淘汰一部分岗位，同时催生新的表达形式。真正值得警惕的，是创作者是否仍然沉浸在旧秩序的安全感中。Seedance带来的不是“好莱坞完蛋了”，而是一个更不留情面的时代：当特效不再稀缺，当制作成本趋近于零，内容本身将接受前所未有的审视。没有故事、没有思想、没有情感密度的作品，将再也无法靠包装存活。

从这个意义上说，Seedance并没有杀死创作，反而剥离了创作长期以来的伪装。它逼迫人们重新回答一个被技术进步暂时掩盖的问题：为什么要讲这个故事？为什么非你不可？当任何人都能生成“看起来很厉害”的画面时，真正稀缺的，将只剩下判断力、想象力和价值取向。这些东西，恰恰无法被简单提示词替代。

或许多年之后回看，人们会发现所谓的“Seedance时刻”，并不只是一次模型突破，而是一次创作伦理与创作门槛的重置。影像不再是权力与资本的专属工具，而是一种更接近语言本身的媒介。它让创作更自由，也更残酷。真正的问题，不是AI能做到什么，而是人类是否已经准备好，直面一个无法再靠技术遮羞的创作时代。