最近很多人驚呼，這世界怎么了，一覺醒來，奶龍都開始大戰貝利亞了。

只見奶龍抖動著渾圓的肚子，甩開它短小可愛的雙拳，不費吹灰之力就打敗了貝利亞。

畫面的細節還很值得玩味。

你看，火光四射的現場，不斷躥升的煙塵，還有那些建筑和樹木，都顯得特別“真實”。

或者說像圓谷株式會社拍得特攝劇。

可惜不是。它是博主在Seedance2.0上，花了幾分鐘就制作出來的。

而現在每個人都能瞬間把奇思妙想變為電影。

在“再見繪梨”的作品里，遠處的夕陽、男主奔跑、男主身邊突然出現的女主，都在幾秒的運鏡順滑過渡。

這已經不是簡單的二創，這是電影的語言。

“哥斯達大戰EVA”的片段里更是場面宏大，只見隕石落下，汽車擦肩，這些深得好萊塢大片的精髓了。

而視線穿過CBD的樓層和的窗戶，更是讓人身臨其境，明白怯弱的碇真嗣爆發后是什么樣。

場面越來越宏大，氛圍也越來越緊張。

但光有炸裂的遠景還不夠，還需要近距離的微表情。

抖音上百萬轉發量的視頻，記錄了西北錘王大戰滅霸的現場。

動作戲之外，感情戲的繾綣纏綿，場景的快速切換，都在幾秒里完成。

也就是在那些主角眼神里，我們能讀懂英雄總有美人相伴的設定為啥如此合理。

這時，你已不是觀眾，你就是扎克·施耐德。

有表情還不夠，還要有真實的物理引擎。

中東沙漠村莊巷戰的視頻里，為了特別真實，還做出了攝影機的果凍效應。

光影變幻，是因為作者寫了很長很仔細的腳本，讓AI更能讀懂他的思路。

而這樣堪比動作大片的1分鐘場面，出視頻僅需要5分鐘。

如果是比較虛擬的場景，AI效果如何？

拍動漫時，能保持各種特寫的連貫。

拍3D動畫時，能注意到了人物的一致性。

各種視頻細膩又精致。

大導演們也該有壓力了，《流浪地球3》再不上映，網友們就自己拍了。

不只是電影大片視角，Seedance 2.0做的很多視頻也在流露生活氣息，就像發生在你我身邊。

一段足球集錦，看著像觀眾現場拍的，其實不是。

但這樣的視頻多了，半年后的美加墨世界杯，網友會不會對真實集錦大喊一句：“比賽早就能預制了，我就知道是假球！”

一段教室上課vlog，點名的老師沒注意到博主帶了一只貓。

我們第一時間也完全看不出這個AI，但它確實是。

農村生活場景里，大媽把炭火用功夫踢到幾十米的河邊，大爺徒手接住。

（但這河水有點穿幫）

不僅僅動作出彩，老年人的表情也特別細致。

因為看得投入，網友第一時間關心大娘，她的膝蓋踢到了灶臺，怕是很疼吧。

不疼，因為這是AI作品。

越來越生活化，意味著越來越能為工作所用。

一個博主就表示，不用費心費力去解決生硬轉場問題，不用考慮繁瑣對齊問題，你只要全部拋給AI就行。

滿足甲方苛刻要求的廣告都不在話下，就怕甲方的要求還不夠多，不夠刁鉆。

還能要求什么呢？有了更好的角色一致性，有了更強的原生音頻，也更符合物理定律，Seedance 2.0 已經大放異彩。

更關鍵的是，它加速了圖生視頻的歷史。

以前的人，是電視有什么看什么；后來的人，是想看什么，去網上搜什么；

而現在的你，想看什么，就生成什么。

人類歷史上，恐怕沒有像這樣普通人能即時點石成夢的時刻了。

看到這里你可能會思考一個問題：

Seedance 2.0好像太炸裂了，那是不是意味著它要重塑很多行業呢？

以前，一組特效需要多人團隊幾個月做下來，最后費用達到上百萬。

現在這樣的AI一小時就能全部搞定，還只要幾百塊。

成本在千倍地下降，效率在萬倍地提升，但你想問的恐怕是：

工作人員是不是百倍地被裁？

同樣，以前拍短劇得找演員、化裝、搭景，一集折騰好幾天。

現在Seedance 2.0直接輸入劇本生成數字人，口型動作都對得上，一天能出幾百集迎合觀眾趣味的。

成本直線下降，播放量暴漲，但你想問的恐怕是：

相關市場是不是也縮水？

技術平權了，才華便變得一文不值，經驗更是在AI面前形同虛設。

甚至于之前199花錢報班學AI，也沒有意義了，因為已經是一鍵生成的階段。

在AI攻城拔寨的過程中，僅存的自留地是什么？

很多人第一時間會說創意。

理由是，如果說AI只是基于現有規則，那么它憑啥能帶來顛覆規則的革新創意呢。

反過來，也有人說，如果創意是一種知識儲備，那么AI憑啥不能比肩甚至超過呢？

知乎上這樣的爭論俯拾即是。

但在創意問題面前，創作者們先遇到的是版權問題。

因為之前網友瘋狂用Seedance 2.0，生成周星馳、成龍、李連杰等明星的AI視頻，比如讓年輕版成龍和李連杰對打，比如博主自己和周星馳、吳孟達來一場槍戰。

影視颶風的Tim發現它還能憑空復刻聲音和背景，那這也太恐怖了。

所以很快，引發肖像權與版權爭議。

現在Seedance2.0也干脆暫停了真人素材參考能力。

未來，也許創作者們會遇到其他難題。

只能說想用AI創作出好東西還是有難度。

其實GDP也好，經濟也好，都是人和人之間的交互關系帶來的。

現在人和人之間不交互了，變成人和AI之間交互了。所以整個經濟活動的鏈條就斷了。

樂觀的人永遠會告訴你，說ai在未來會創造新就業的。就像汽車發明以后，馬車夫也找到了新工作。

我只能說，這次真的不一樣。

可以斷言，下次經濟危機就是AI帶來的，而且帶來的影響會是永久的。

所以現在很多人患上了AI焦慮癥。

Claude Code都還沒裝明白，Skills就出來了。 Skills概念還沒搞清楚，Clawdbot就出來了。 Clawdbot還沒裝，Mac Mini開始漲價了。 Mac Mini還沒買，Kimi K2.5、Deepseek OCR、Qwen新模型又發布了。 …………

好像自己總是跟不上節奏，自己遲早要被替代。

著名人工智能公司Anthropic 的聯合創始人杰克·克拉克給出過一個比喻。

他說，大家小時候，當臥室的燈熄滅后，會在黑暗中看到各種模糊的形狀，然后感到害怕，怕這些年少時不理解的怪物會傷害自己。

這種害怕可能持續很多很多年，但不會帶來真實傷害。

而且你一點去開燈，那些怪物就露出原型，它們不過是衣服、書架或臺燈的影子。

沒什么好怕的，你只是沒長大。你也只是沒學會開燈。

當然會開燈本身就是一個技能。

也是Anthropic公司。

不久前，他們找來52名資深開發者學陌生工具，要求35分鐘內完成任務，一半人用AI輔助，一半人自學。

結果用AI的沒更快，還花大量時間調試提示詞，閉卷理解測驗分數要低17%。

另一邊，自學組犯錯更多，但這些錯誤也迫使他們正視錯誤，思考代碼，然后真正掌握技能。

所以，AI看似省力，實則剝奪了學習的過程。

也許這個對照試驗有些粗糙，也許這個結論無法放之四海皆準，但還是告訴我們，人工智能提升的生產力并非通往能力的捷徑。

你還得練你的一技之長，你還是得不斷學習。

傳統那種兩耳不聞窗外事，一心只看紙質書的學習過程一去不復返了，怎么后退都退不回去。

我們能做的就是適應，適應是與AI一起學習的過程。

畢竟AI的控制程序，比它的NPC，有意義多了。

只能說一切都在迅猛變化著。

這一切也不過是Sora發布僅僅兩三年之后，也不過是Sora 2禁用科比形象后僅僅一個月。

有生活經驗的網友都知道，快不代表好。

只代表我們注重效率，而不夠關注公平。

倒是最后可能會制造出一個瘋狂的“頭號玩家”世界。

線上線下貫通，生活與虛擬對接，現實就是游戲，人每一分每一秒都活在賽博空間中。

如果真有那時候，我肯定會回想起微博底下的兩句評論。

不同的觀點，同樣的主張。

因為重要的是，我們需要去獲得沉浸式交互的快樂，而不是沉浸于牢籠里。

搞了個知識星球，名字叫【雷叔講世界】。

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