起源：国台办回应《给阿嬷的情书》引两岸共识作者： 吴介芷：

Seedance可灵反超美国敌手，创作者用脚投票：中国模型更懂真实出产

5月18日新闻，英国《金融时报》 近日报路称，多位开发者以为，中国人为智能尝试室在视频天生领域已经当先部门美国竞争敌手。

报路重点提到字节跳动的Seedance和快手的Kling：这两家公司正本就在经营短视频平台，抖音、TikTok、快手每天城市沉淀拍摄、剪辑、转场、特效和旁观反馈。它们更容易从真实创作者场景里看到用户到底卡在什么处所，从人物作为是否不变、镜头衔接是否天然、到统一角色会不会一秒变脸、一次天生要重试几多遍。

视频天生从前持久被视为OpenAI、谷歌、Runway等美国公司的主场。OpenAI的Sora、谷歌的Veo都曾代表西方尝试室在视频模型上的最高预期。但在现实创作者和开发者的使用场景里，模型不只看一次演示成效，还要看可用性、价值、接口不变性、迭代频率，以及能不能急剧天生可交付的视频素材。

运营人为智能视频天生平台Apatero的开发者凯文·加贝奇（Kevin Gabeci）在Medium文章中写路，他的平台整合了多家中美尝试室的视频模型，服务超过1800名用户。依照他的观察，从前几个月里，Kling、Seedance和MiniMax的海螺AI（Hailuo）在质量、速度和成本之间获得了更实用的平衡。他正本以为Sora、Veo和Runway会维持显著优势，但现实使用后扭转了见解。

快手的Kling是最容易观察到迭代节拍的例子。Kling 1.0于2024年中颁布后，后续版本持续改进活动一致性、人物作为和画面连贯性。对创作者来说，这类改进比单次样片更关键：若是一个模型能不变天生可控镜头、削减重试次数，就会直接降低造作成本。

成本也在影响用户选择。加贝奇在Apatero的文章中以平台积分价值举例称，中国模型在单次天生成本上通常低于部门西方模型。这个价值差会影响中幼创作者、营销团队和幼型工作室的选择，由于他们更在意批量试错的成本，而不是单条演示视频的上限成效。

字节跳动和快手的特殊之处在于，它们自身就是短视频平台公司。抖音、TikTok、快手等产品堆集了大量用户天生视频、剪辑方式、特效模板和旁观反馈。这些资源不定都能直接无争议地进入训练集，但它们至少让公司更懂视频内容若何被造作、消费和分发。视频天生模型最终要服务内容出产，平台经验自身就是一种产品优势。

美国公司并非没有视频数据。谷歌占有YouTube，Meta占有Instagram和Reels，OpenAI也曾推动Sora的产品化。但美国尝试室面对更复杂的版权、授权和平台治理压力，模型训练数据起源、用户退出机造和贸易颁布节拍都更容易被监管、媒体和版权方审视。中国公司的推动方式相对更快，也因而更容易在早期产品可用性上形成速杜着势。

不外，把“中国模型已经全面超过美国模型”写成定论依然过早。分歧评测口径会得到分歧答案：有人更看重真实活动和物理一致性，有人更看重人物不变性，有人更看重价值和接口可用性。更稳妥的说法是：在不少开发者和创作者的现实工作流里，中国视频天生模型已经不再只是追赶者，而是成为能够优先选择的出产工具。

接下来的视频天生竞争，很可能不会由某一次颁布会决定。谁能拿到更合规、更高质量的视频数据，谁能把模型能力做成不变产品，谁能让创作者用更低成本反复试错，谁就更有机遇占住市场。字节跳动和快手的优势，不只是模型参数或演示成效，而是它们离视频内容出产现场更近。（易句）

（本文由AI翻译，网易编纂掌管校对）