中国大模型视频生成突破：豆包2.0商业化争夺战
作为国内互联网巨头，字节跳动在大模型领域的探索曾一度面临诸多挑战，直到Seedance2.0的推出，才彻底扭转了行业口碑，成为其大模型业务的关键转折点。
2025年底的一次团队聚餐上，Seedance模型的负责人曾妍提出了一个大胆的想法：训练参数量至少达到2000亿的大模型。当时团队内部对此存在不少分歧，部分成员认为直接将模型规模拉升到200B-300B级别过于冒进，且训练资源紧张，先尝试100B级别的模型会更稳妥。不过一位高管在了解到曾妍的技术判断后，协调了相关训练资源，随后在正式评审会上，字节相关业务负责人也支持了这一方案。事实证明，这一激进的选择最终带来了成功。
据行业观察，字节此前在大语言模型领域的表现并未达到第一梯队，豆包大模型直到2025年年中迭代到1.6版本才被行业认可进入国内第一梯队，其Coding能力在豆包2.1推出前也未能实现突破。而Seedance2.0几乎是字节首款在效果上形成绝对领先的模型，同时也是首个帮助字节实现稳定盈利的大模型。
自2026年以来，火山引擎不断提升MaaS业务的营收目标，相关负责人透露，当年火山MaaS收入的一半以上都来自Seedance系列模型。关于该模型的利润率存在多种说法，有报道称其毛利率达到70%，也有行业从业者预估超过90%，尽管相关负责人表示外界对利润的关注过高，但不可否认的是，相较于当前主流的大语言模型，视频类大模型在国内拥有更优的商业化空间：不仅能支撑更高的定价，行业竞争也相对更小。
AI短剧需求的爆发为行业带来了正向商业循环。在Seedance的带动下，字节、快手等平台加大了对AI短剧的资源扶持，大量内容制作公司为了产出高质量AI短剧，纷纷采购相关模型服务，而AI短剧数量的激增又为平台带来了更多广告和投流收入，形成了完整的商业闭环。
字节在AI领域的投入向来不计成本，GPU资源、数据储备和人才招聘都处于饱和状态。2024年年中，字节组建了专门服务于AI业务的招聘团队，该团队的HR大多具备深厚的业务背景，能够与高阶AI人才有效沟通，且薪酬待遇极具竞争力，部分岗位年薪动辄超过百万。同时，字节核心管理层也深入AI业务一线，甚至创始人亲自约见顶尖AI人才，吸引了大量国内外头部AI从业者加入。
随着周畅、吴永辉等核心技术负责人的加入，字节内部视频生成模型的团队和技术路线开始收敛，减少了内部赛马，技术判断更加精准。此前字节内部有两个独立团队分别开展视频生成模型训练，早期选择的技术路线上限有限，而在调整为基于DiT的原生视频架构后，模型性能得以按照Scaling Law实现提升。
除了人才和技术路线，数据是Seedance2.0成功的另一关键因素。大模型预训练需要大量的精细化数据工作，包括标准制定、合成、标注、清洗和评测等。字节内部为Seedance配备了上千人的数据评测团队，而多数同类创业公司的评测团队仅数十人。每个Seedance算法背后，都有十余名数据工作人员提供支持，同时团队还设置了专门的数据对接角色，能够精准匹配训练需求，甚至自主构造和清洗数据。
在数据选择上，Seedance并未使用抖音内部数据，而是采购了大量优质影视级素材，通过语言模型拆解为脚本和分镜，同时针对不同场景进行针对性训练，比如学习跑跳动作丰富的影视作品还原真实运动场景，通过游戏录屏和专业场景数据学习室内空间等，构建了庞大且多样化的训练数据集。字节在各模型的训练数据投入都十分巨大，2026年初仅世界模型和Coding模型的数据预算就超过千万美元，且可随时追加。
2026年4月，火山引擎向客户全量开放Seedance2.0的API服务，要求客户一次性签订至少1000万元的年框才能获得满血版使用资格，这一销售策略在过往的MaaS业务中从未出现过。在此之前，大语言模型的价格已经被大幅压低，市场进入买方阶段，火山引擎此前的模型销售也面临诸多困难，而Seedance2.0的爆火让情况彻底反转。
模型的优秀表现首先在C端得到验证，2026年春节期间，豆包、剪映、即梦等字节C端AI产品全量接入Seedance2.0，流量暴增导致视频生成排队时长达到十小时，即梦推出的付费优先服务贡献了首批收入，据估算即梦3月收入约1.4亿元，4月达到2.1-2.2亿元，其中大部分来自Seedance2.0调用。随后B端客户也纷纷跟进，头部AI内容制作公司纷纷充值采购，部分公司单次充值高达5000万元。尽管Seedance2.0的定价是行业最高且从不打折，但对视频质量有高要求的规模化制作公司依然愿意接受，毕竟其在多镜头叙事、镜头一致性和音画同步等方面的优势，能够满足工业化内容生产的核心需求。
火山引擎的MaaS业务增速让同行感受到巨大压力，阿里云甚至专门组建多支MaaS销售团队，试图撬动存量云计算大客户，但行业普遍认为，MaaS业务的核心竞争力依然是模型本身的能力。目前Seedance2.0的全球市占率排名第二，仅次于谷歌Veo，而随着Seedance2.5即将发布，火山引擎的目标是拿下全球第一。
Seedance不仅为火山引擎带来了直接收入，还带动了字节其他业务板块的增长。红果短剧和抖音是这个闭环的核心节点，两者承接了大量由Seedance生成的AI短剧并转化为收入。2026年红果短剧重点扶持AI短剧，其分账系数相较于真人短剧更高，同时AI短剧的制作成本仅为真人实拍的十分之一左右，在成本和激励的双重推动下，大量短剧制作公司转向AI短剧，这不仅为火山引擎带来了客户，也为红果带来了更多内容供给，提升了平台的DAU、用户时长和整体收入。
此外，AI短剧的投放需求也为短视频平台带来了大量投流收入，部分头部短剧公司的单日投流金额从年初的几十万增长到数百万，行业整体的投流费用每月达到数十亿元，其中主要增量来自AI短剧。而在抖音平台，Seedance也被用于批量生产广告素材，帮助广告主提升广告消耗。
大模型的训练和推理成本都极其高昂，仅训练成本就高达数亿到数十亿美元，且随着模型规模扩大还在快速增长。相关行业负责人曾透露，其下一代模型的训练成本将达到10亿美元，再下一代可能高达100亿美元。而用户规模扩大后，单周的推理成本甚至会超过一次训练的总费用，此前头部企业的推理成本在2025年就达到数十亿美元，2026年预计还会进一步增长。
不过行业头部企业的快速增长证明大模型是可以实现盈利的，只要模型能够提供足够高的价值，且达到所在领域的SOTA水平。这一经验在中国同样适用，而率先跑通的正是视频类大模型。相较于大语言模型，视频生成模型属于计算密集型任务，对存储带宽的要求更低，能够使用更便宜的国产芯片进行推理，不受高端GPU供给限制，因此更容易实现高毛利和快速摊薄训练成本。
Seedance2.0发布后彻底改变了视频生成模型的市场格局，多数头部公司都将90%以上的生产业务转移到该模型上。而部分竞品此前由于早期将商业化作为核心目标，导致下一代模型的投入不足，最终被字节反超，如今相关团队独立拆分并推动IPO，以谋求更多资源投入模型研发。
字节想要让大模型的商业化飞轮持续运转，还需要补上Coding这块拼图，刚上线的相关版本被寄予厚望，相关负责人表示其在Coding和Agent领域已经“上牌桌”，而字节也希望未来LLM业务能够成为MaaS的主力。
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