Чжоу Хуньчжэ обсуждает популярность Seedance: от «пиксельного копирования» до «удар по измерениям» — китайский ИИ определяет мировой стандарт

Говоря о самых горячих трендах в сфере искусственного интеллекта в последнее время, нельзя не упомянуть новейшую видеомодель Seedance от ByteDance.

12 февраля ByteDance официально запустила новую генеративную модель AI для видео Seedance 2.0, которая была интегрирована в платформу генеративного AI-контента «Jimeng» и приложение Doubao. Всего несколько коротких подсказок — и можно получить видео уровня кинофильма. После запуска это вызвало глобальный резонанс, и даже некоторые американские режиссёры, использовав Seedance 2.0, воскликнули: «Голливуд, возможно, скоро закончится».

Благодаря выдающимся возможностям мультимодального ввода и генерации текста/изображений, Seedance мгновенно стал мировым лидером в области AI. 14 февраля, по поводу популярности Seedance по всему миру, основатель 360 Ню Хонгчжи в эксклюзивном интервью «Пэнпай» заявил, что взрывной успех DeepSeek и Seedance означает, что китайский AI переходит от «пиксельного подражания» к «разрушительному снижению размерности».

Хонгчжи отметил, что пока в Кремниевой долине в лабораториях спорят о философских вопросах AGI, китайские Seedance и Vidu (видео-модель от компании Shengshu Technology) уже ворвались в рынки коротких сериалов, игр и рекламы, которые оцениваются в триллионы. Китайский AI определяет «применение как стандарт», минуя лаборатории, и превращает технологии в «ядерное оружие» на реальных фронтах.

【Ниже — текст диалога】

Пэнпай: Как вы оцениваете популярность Seedance и причины её успеха? Какие революционные технологии за этим стоят?

Хонгчжи: Seedance 2.0 недавно захватил все новости. Многие сразу подумали: «AI стал более похожим на видео». Но после просмотра я хочу сказать одно: проблема не в том, насколько оно похоже, а в том, что AI начал генерировать мир по законам физики.

Когда вы видите, как мехи быстро трутся о землю, искры летят и яркость затухает; когда тяжелый предмет падает, пыль взмывает и воздушные волны распространяются; даже при мгновенном разрушении стекла, изображение и звук синхронно «вырастают». Это не монтаж материалов или шаблонные эффекты, а моделирование на базовом уровне: как передается сила, как высвобождается энергия.

Визуальная модель движется от: имитации мира к пониманию мира. Это поколенческий сдвиг.

Пэнпай: В прошлом году, во время празднования Весны, успех DeepSeek всё ещё был свежим в памяти. Вы считаете, что нынешний взрыв популярности Seedance — это повторение этого момента?**

Хонгчжи: Раньше все думали, что без десятков тысяч видеокарт невозможно создать топовый AI, но DeepSeek доказал, что алгоритмы и инженерные оптимизации могут обогнать конкурентов. Сейчас Seedance делает то же самое. Она не полагается на мощность вычислений для «выбивания карт», а действительно понимает законы физического мира и логику монтажных сцен.

Успех DeepSeek и Seedance означает, что мы наконец-то перешли от «пиксельного подражания» к «разрушительному снижению размерности». Пока в Кремниевой долине спорят о философии AGI, наши Seedance и Vidu уже строят инфраструктуру в рынках коротких сериалов, игр и рекламы, оцениваемых в триллионы. Китайский AI определяет «применение как стандарт», минуя лаборатории, превращая технологии в «ядерное оружие» на практике.

Пэнпай: Успех Seedance свидетельствует о том, что разрыв между китайскими крупными моделями и зарубежными технологиями сокращается или даже начинает сокращаться?**

Хонгчжи: В настоящее время разрыв между отечественными крупными моделями и зарубежными технологиями всё ещё существует, но за пределами базовых параметров происходит смещение ключевых факторов успеха. Если вы смотрите только на «более мощную модель», то видите только первую половину. Потому что, когда модель начинает понимать мир, решающими становятся не только её технические характеристики, а способность превращать эти возможности в стабильные, качественные и быстрые инженерные системы.

Почему так? Чем мощнее модель, тем выше требования к её внедрению, особенно к стабильности. Например: один и тот же человек ли изображен на разных кадрах? Лицо с разных ракурсов — одно и то же? После смены сцены, колонны, окна и освещение совпадают? Человек входит в сцену в правильной позе? Если эти вопросы не решены, даже очень мощная модель может выдавать только демонстрационные образцы, а не полноценные работы.

Даже Seedance честно признает, что в области детализации, согласованности множества персонажей и сложных редакций ещё есть недостатки, и требует постоянной оптимизации. Проще говоря, в ближайшее время невозможно создать модель, которая гарантированно будет идеально генерировать каждый раз.

Поэтому сейчас соревнование — не только в том, сколько ошибок у модели, а в том, кто сможет превратить несовершенную модель в стабильную производственную линию.

Пэнпай: Как вы прогнозируете и оцениваете общие тенденции конкуренции в AI в этом году? В условиях быстрого развития отрасли, что станет «маяком» индустрии к 2026 году?**

Хонгчжи: Сейчас AI уже входит в этап «сотрудничества миллиардных интеллектуальных агентов». Основное отличие — не в моделях, а в приложениях и системных возможностях. AI — это не только параметры модели, а парадигма производства контента и способность реально решать промышленные задачи. Это похоже на недавно появившийся Anthropic: их модель не обязательно превосходит OpenAI, но благодаря форме интеллектуальных агентов они опережают конкурентов во многих сценариях.

У меня есть четкое мнение: ключевой перелом в отрасли происходит от вопроса «чья модель лучше» к «кто сможет превратить модель в производственную линию», то есть от генерации видео по принципу «выбора карт» к инженерному производству. Эта логика полностью совпадает с киноиндустрией.

Исходя из этого, 360 недавно запустила первый в стране промышленный платформенный продукт — линию производства AI-анимированных сериалов «Nano Manhua». Мы интегрировали лучшие модели отрасли, используя интеллектуальное управление, чтобы по требованию разных сцен подбирать наиболее эффективные модели. От разбиения сценария и генерации повторно используемых персонажей и сцен до управления файлами, создания раскадровок, видео и финального монтажа. Мы перенесли методы киноиндустрии в AI-систему.

Я считаю, что промышленная линия типа Nano Manhua, дополненная такими моделями, как Seedance, способными понимать физические законы, — это настоящее начало революции в производительности контента и будущих конкурентных преимуществ.