甚多者第一反应为：AI做视频更像之。
此就好比最近之Anthropic（知名AI独角兽），模型未必碾压OpenAI，但靠智能体形态，反而于甚多场景里跑到之前面。
侧面、正面、背面看为不为一张脸。
华夏AI正定义“应用即标准”，吾等直接跳过实验室，于实际战场上把技艺磨砺成“核兵刃”。
Omega。周鸿祎：当下AI已始进入“百亿智能体协同”之阶段。
澎湃新闻：如何看待Seedance之火爆及其背后缘由，您觉得背后有哪些颠覆性技艺。
澎湃新闻：去岁春节，DeepSeek之走红还历历于目，您觉得本年春节期间Seedance之爆火为否为复刻DeepSeek时刻。
它不为靠堆算力去抽卡，而为真正体谅之物理全球之法则与电影之分镜逻辑。
通过几句简短之提示词就能生成电影级之视频，一经上线就引发全球热议，甚至有一些美国导演于用Seedance 2.0后感叹：好莱坞或要完之。
吾等把电影工业之法门搬进之AI体系。
但我看完只想说一句：此次不为“像不像”之疑难，而为：AI始按物理法则生成全球。
若此些疑难处置不之，彼即使模型再强，出来之也或只为Demo（样品），不为作品。
状态从 s（t）到 s（t+1）之转换隐式包含之上下文切换之逻辑，将上下文随顺包含于之模型之操练宗旨中。
若你只看到“模型更强”，彼其实还只看到之上半场。
周鸿祎向记者表示，当硅谷还于实验室里争论AGI之玄思疑难时，华夏之Seedance、Vidu（生数科技旗下视频大模型）已杀进短剧、游戏、广告此些上万亿之商场里搞基建，华夏AI正定义“应用即标准”，直接跳过实验室，于实际战场上把技艺磨砺成“核兵刃”。
此为一次代际变化。
周鸿祎：Seedance2.0最近刷屏之。
此不为素材拼接，也不为模板特效，而为模型于底层推演：力怎么传递、气怎么释放。
因当模型始体谅全球，真正决定行业高度之，反而不再只为模型本身。
AI拼之不只为模型参数，而为实质制造范式，与真正处置产业疑难之本领。
DeepSeek与Seedance之爆火皆意味之吾等终于从过往之“像素级模仿”变成“降维打击”。
此次Seedance做之也为此事。
甚至连Seedance自己皆讲得甚坦诚，它最近也专门发文说：目前Seedance于细节稳固性、多者口型匹配、繁编辑上，还存不足，需延续改良。
我认为，纳米漫剧此类工业级之流水线再叠加Seedance此种能够体谅物理法则之视觉模型，才真正为实质制造力变革之始，也为前景角逐之高地。
当硅谷还于实验室里争论AGI之玄思疑难时，吾等之Seedance、Vidu已杀进短剧、游戏、广告此些上万亿之商场里去搞基建之。
它从拆分镜脚本到生成可复用之角色、场景资产并入库管，再到分镜图、分镜视频、最终成剪辑成片。
吾等把行业内顶尖之模型集结于一起，通过智能调度机制，根据不同分镜之需求，匹配性价比最高、表现力最强之模型本领。
澎湃新闻：Seedance之爆火，为否意味之华夏AI大模型与海外之差距正显著缩，乃至逐渐赶超。
基于此名裁决，360最近也推出国内首名工业级AI漫剧智能体制造平台——纳米漫剧流水线。
字节跳动上线新一代AI视频生成模型Seedance 2.0 提到最近AI圈最火爆之热词，莫过于字节跳动旗下最新视频大模型Seedance. 2月12日，字节跳动正式上线新一代AI视频生成模型Seedance 2.0，并接入旗下生成式AI创作平台“即梦”以及豆包App。
故今比拼之，已不只为模型少几名bug，而为谁能把不完美之模型，跑成稳固交付之流水线。
澎湃新闻：您如何预测与裁决本年AI行业之整体角逐趋势，面对行业快速迭代，于2026年，什么才为AI行业最重要之“风向标”。
我有一名明确之裁决：行业真正之分水岭，正从“谁之模型更强“变成”谁能把模型跑成流水线“，也就为从AI视频之抽卡式生成，走向营造化制造。
而为你有没有本领，把模型之本领，变成稳固、优质、快速交付之营造体系。
Seedance成为全球范围内之AI顶流 当你看到机甲高速摩擦地面时，火花往哪飞、亮度怎么衰减；看到重物倒地时，粉尘怎么翻滚、气浪怎么扩散；甚至玻璃碎裂之刹那，画面与声响为齐步“长出来”之。
此套逻辑，本原上跟电影工业一模一样。
cm 驱动之状态转换：吾等将 cm 建模为 agent action，而上下文变迁则蕴含于氛围之 dynamics 中。
凭借多模态输入、文本/图片生成之出色本领，Seedance刹那成为全球范围内之AI顶流，2月14日，对于Seedance走红全球此一表象，360创始者周鸿祎于接受澎湃新闻记者独家采访时表示，DeepSeek与Seedance之爆火，皆意味之华夏AI正从过往之“像素级模仿”变成“降维打击”。
因模型越强，对最终落地层面之要求就越高，尤其为一致性。
scalable agent rl 算法 周鸿祎：目前国产大模型与海外之技艺差距依然实情存，但于底层参数层面之竞合之外，真正决定胜负之枢纽点正生偏移。
真正拉开差距之，正从模型本身，转向应用层与体系本领。
视觉模型正从：模仿全球，走向体谅全球。
比如：者物前后为不为同一名者。
翻译一下就为：短期内，甚难现“保证每一次生成皆完美”之模型。
者物走进场景，为不为还站于合理位置。
周鸿祎：过往大家觉得不砸几万张显卡就做不出顶级AI，但DeepSeek证验之算法与营造改良能弯道超车。
场景换机位之后，柱子、窗户、光线位置还对不对得上。
为什么此么说。
诚实守信。