从 ChatGPT 到 Claude，从 Gemini 到 OpenAI，过去三年，美国硅谷创造了几乎所有最重要的大模型。而中国企业更多扮演的是跟随者角色：模型落后一代，芯片受制裁，资本市场也远不如美国活跃。

但这种情况似乎开始出现变化。最近几个月，当美国 AI 巨头频频传出产品延期、监管收紧以及基础设施争议的时候，中国企业却在视频生成领域连续推出新产品。

本周，字节跳动的火山引擎在 Force 原动力大会上正式公布了 Seedance 2.5 的内测版，这是一个支持单次生成最长30秒视频、4K 分辨率，以及最多调用50份参考素材的新版本。

用户不仅能上传角色图片，还能上传服装、场景、道具乃至剧情发展的关键节点，然后让模型在长达30秒的视频中保持一致性。

目前的 Seedance 2.0 仅能生成15秒视频，而如果30秒输出成为现实，那么一次生成就可能覆盖15到20个镜头。换句话说，从“AI 做短片”到“AI做电影”，中间的距离正在快速缩短。

如果说2023年的竞争是大模型之战，那么2026年的竞争正在变成另一种形式，既看谁能在最短的时间内把AI变成工业化生产工具并普及全年龄段市场。

三年前，ChatGPT 横空出世，引发全球 AI 浪潮。而今日的大模型能力相比2023年当然更强，但对于普通消费者来说，真正关心的其实并不是模型变聪明了多少，而是是否能开始创造内容。而这些创造出来的视频、图片、广告、游戏素材、虚拟主播。是否可以直接变现。

而这也是为什么过去半年全球AI行业最火爆的赛道已经从语言大模型转向物理 AI 和 AI 视频生成。因为语言模型生产答案。而视频模型生产商品。两者的商业价值完全不同。

一个企业或许不会为了更聪明的聊天机器人付费，但一定愿意为能够节省90%视频制作成本的工具付费。广告行业就是最典型的例子。而德勤（Deloitte）此前发布的研报，全球广告视频制作市场规模已超过3000亿美元。

过去制作一条高质量商业广告，需要导演、摄影、灯光、美术、后期团队共同完成。而AI视频正在试图把这一切压缩成一个输入框。

如果这种趋势持续下去，受到冲击的不仅是广告行业。影视、游戏、电商、教育培训、自媒体内容制作，都会被重新定义。

从这个角度看，中国公司最近在视频领域的突破，意义远大于一次产品升级。当下，中国短视频用户规模已经超过10亿人。每天产生的视频内容数量远超传统影视行业几十年的产量。

过去这些内容只是娱乐消费品。而在 AI 时代，它们变成了训练数据。这构成了中国企业与美国企业之间最大的差异之一。

美国拥有世界最好的 AI 实验室。中国拥有世界最大的数字内容工厂。很多人喜欢把 AI 竞争理解为算法竞争。实际上，算法的重要性正在下降。

当 AI 的 Transformer 架构已经成为行业共识之后，决定竞争力的越来越是另外三个因素：数据中心、算力和应用场景。而这三个领域，中国恰恰都很强。

更有意思的是，美国正在遭遇一个过去从未出现过的问题。AI 越成功，阻力越大，最近一年，美国围绕数据中心的争议明显升级。

包括环保组织、社区居民纷纷表示反对，而地方政府则担心水资源消耗、工会担心就业流失、版权机构担心内容侵权、大学担心学术诚信——几乎每一个群体都拥有合理理由去质疑AI的高速发展。

而今天，美国政府正在试图先解决这些所有问题，才可能去推动 AI 发展。但历史上几乎所有技术革命都证明了一件事：问题通常是在发展过程中解决的，而不是在发展之前解决的。

与此同时，中国正在采取另一种路径：先发展。再治理，这有点像过去很经典的经济学理论：黑猫白猫，逮住老鼠就是好猫。尽管这种模式存在风险，但优势也很明显。

事实上，从新能源汽车到移动支付、直播电商，再到现在的 Seedance2.0、Seedance2.5，中国过去二十年的很多产业突破都遵循类似逻辑。

当欧美国家还在讨论监管框架的时候，中国企业已经开始大规模商业化。AI 不过是继续重演这一幕:当美国争夺全球最强最顶端的AI模型的时候，中国企业正在争夺下游市场。

而 AI 的竞争也越来越不像过去三年那样单纯拼技术、拼参数，而更多的是拼能源、数据、成本、监管体系、产业协同能力，甚至社会对于技术进步的容忍度。

所以，回过头来，过去几十年，好莱坞定义了全球影视工业的标准。今天，Seedance2.5 可能在定义 AI 视频模型的内容生产方式。而在这方面，美国似乎已经开始落后了。

而如果未来电影制作成本被压缩到原来的十分之一，甚至百分之一，那么最大的变化未必是谁拥有最好的导演，而是谁拥有最好的视频模型和最多的训练数据和最低的成本。