正好刚读完『智能涌现』写的有关 Seedance 2.5 的文章，有些很有趣的新发现：

此前已经有不少业内人说过，Seedance 2.0 的逆袭属于是数据维度的成功，大家会想当然认为抖音对此功不可没。

但字节内部人士说，Seedance 几乎没有使用抖音的数据来训练，而是采买了大量影视资源，再用语言模型把它们拆解成脚本和分镜。

最初这也是无奈之举。毕竟从算力的角度，字节很难和大洋彼岸的谷歌、OpenAI 等抗衡，就算在内部，语言模型的重要性也比视频模型要高。

既然算力捉襟见肘，便只能在结构和数据上下功夫。

据『智能涌现』这篇报道说，在字节内部，为 Seedance 做模型数据评测的团队就有上千人（之前我了解到的数字是 2000 多人，不知道对不对）。而且他们坚持不做蒸馏，所有的数据都要靠自己合成、采买、清洗。

这就又带来个问题：投入。

视频模型的投入如此巨大，以至于财大气粗的 OpenAI 也不得不放弃了 Sora 2，但字节却成功扛住了成本，甚至大赚特赚：不说即梦这些 To C 的产品，Seedance 2.0 单个模型就可以为火山带来单月超过 10 亿元的收入，毛利率高达 70% 以上。

这背后最重要的就是字节的生态。

在短视频端，字节拥有抖音，在短剧端，他们拥有红果。只要他们稍微修改下分账规则，就能吸引创作者们放弃真人短剧，转投 AI 漫剧。

由此，字节可以吃掉整个产业所有环节的多数利润：

制作端（Seedance的 API 以及各类 C 端会员）、宣发端（投流）、用户端（抖和红果充值）、广告端。

而 SOTA 视频模型，则是维系这个生态运转的基石。

所以 Seedance 2.5 对字节而言是只能赢，不能输的战役。据说在时长、清晰度等基础能力之外，字节会更加押注模型的动态生成能力 —— 指的是用户可以输入指令，随时调整视频生成的内容和剧情。

如果这项能力真的可以实现，用户就可以自己制作互动剧集和互动游戏。

而这，是在短剧之外又一片充满想象力的变现空间。