AI视频赛道变局：Seedance降价 短剧市场见顶

当下视频生成模型赛道中，曾经一家独大的Seedance已经结束了半年的强势定价周期，行业格局正在发生悄然变化。

在今年上半年，销售Seedance几乎不需要太多技巧，这款模型在用户端拥有极强的议价权，哪怕是年框千万的大客户，也很难拿到直接的折扣。这种强势让Seedance长期维持了技术溢价的商业逻辑。

但到了8、9月份，Seedance的销售策略开始转向主动洽谈折扣。据第三方服务商透露，Seedance 2.0版本最低可给到5.5折，8月推出的满血版2.5也能优惠到8.8折。

这意味着Seedance长期积累的技术溢价正在被打破，视频生成赛道正式进入以价换量的商业化竞争阶段。当被问及降价原因时，这位服务商毫不避讳：“今年7月31日发布的MiniMax H3带来的冲击确实很大。”

7月底MiniMax推出视频模型H3并开源后，市场上一度传出它会直接冲击Seedance的声音。H3凭借不错的生成效果和高性价比，在AI视频创作者中收获了不错的口碑，尤其是8月临时决定开源并支持本地部署后，甚至可以用消费级显卡带动运行。

本地部署的最大优势在于后续单次调用的边际成本几乎可以忽略不计，对于需要持续大规模生产、能够承担设备成本的影视公司来说，这种模式越来越划算。尽管MiniMax开源初期并没有赚太多钱，但他们认为如果能撬动原有市场、拿到用户口碑，依然非常有价值。

这个策略确实取得了一定成效。据接近字节的人士透露，原本预计Seedance API的销售能继续保持增长态势，但受H3的影响，近期Seedance的营收开始下滑。近两个月，Seedance失去的主要是大量AI短剧之外的客户，包括广告、2D等内容创作领域的用户——对于这类用户来说，只要不需要高精度的真人动态还原，就完全可以不再使用Seedance。

这部分客户对价格高度敏感，对画面质量要求不高。一位创业公司的市场人员用H3制作了公司的宣传视频，表示“只要写好prompt，把生成时长控制在7-8秒，生成效果就完全可以商用”。尽管H3的生成稳定性和可控性较差，尤其是真人镜头部分，但对于当前的工作来说已经足够。

另一位AI视频导演则用H3制作2D、3D动画和游戏项目，生成效果“能和Seedance 2.0持平，但单次生成时长最高只有15秒，而Seedance已经能做到30秒，不过单次成本至少减少了一半”。过去因为Seedance价格昂贵，哪怕有时生成效果不如预期，考虑到再次生成的抽卡概率和按秒计算的token消耗，用户还是会选择妥协；而现在，已经可以用H3来练手了。

上述接近字节的人士估计，“H3抢走了市场上约20%左右的客户，这部分用户虽然不是大客户，但也能提供稳定的现金流”。

不过，Seedance依然是目前最优秀的模型，也是AI视频创作者眼中高质量生成的代名词。MiniMax依然有自己的短板，比如在复杂的叙事镜头上，它的能力仅相当于Seedance的70%，一位导演告诉我们。

上述服务商表示，他最近接触了一家AI短剧公司，这家公司花了15万本地部署了H3，但由于对方需要制作质量更精良的横版短剧，生成一条视频需要反复打磨，有时要等近两个小时。实际测试下来，他们还是需要继续采购支持高并发和快速生成的Seedance。

不过对于字节来说，一家公司不需要完全替换Seedance，只需要把其中20%、30%甚至一半的镜头替换掉，Seedance的调用量就已经会发生变化。不是所有镜头都需要调用Seedance，这成为了一些AI创作者的共识：与其从头到尾只用一款最好的模型，不如选择不同的模型来实现经济实惠。也就是说，关键的真人表演镜头依然是Seedance的主战场，但除此之外的任务，都可以找到Seedance的替代方案。

Seedance真正的冲击，或许还来自AI短剧市场不再是增量市场。

一家传统影视公司从去年开始转型为AI影视公司，他们目前同时生产三类短剧项目：第一类是面向下沉用户的AI短剧，主要发布在国内短视频平台；第二类是海外剧集；第三类是长视频平台需要的横版中长剧，甚至AI网剧。

这三类剧集的预算差异很大。一部普通的AI短剧，如果把人工、模型和其他制作成本全部算进去，成本大约在5-8万元，制作更精良的会到10万元。横版中长剧和AI网剧的成本则在20、30万元以上。

在成本控制上，该公司创始人设定了一条红线：三类项目的算力成本（模型生产成本）不能超过总成本的三分之一。对于制作方来说，如果算力成本超过三分之一，再考虑到项目组人员薪资和预期回报，这个项目就没有盈利空间了。

其实在半年前，几乎没人在意这条成本红线。

当时AI短剧最吸引人的点是生产效率。真人短剧需要演员、场地、摄影和大量工作人员，而Seedance 2.0的出现直接改变了短剧、广告片的制作流程，一个人就能承担过去几个人甚至十几个人的工作。

Seedance的生成质量非常稳定，减少了反复抽卡试错的次数，团队就能更快交付成片。比起一部真人短剧项目——找场地、雇演员，不仅周期长，制作成本动辄40-50万元——使用Seedance制作AI真人短剧，成本能减少四分之三。

于是所有视频内容生产公司都在扩大产能。一位AI短剧制作者李晴说，过去一个小组大约一个月做一部，现在生产周期压缩到了三周左右。老板的逻辑非常直接：尽管国内短剧的爆款率只有约2%，但有了AI，完全可以通过增加数量来提升爆款的总数。多做一部，哪怕只赚一点钱，也可以同时做更多。

但问题也由此出现。一家公司拥有更高的产能是竞争优势，但所有公司同时拥有更高的产能，得到的就是更多同质化的内容。从用户角度来看，视频行业的价值曲线很快就会见顶。这个逻辑不难理解：视频赛道因为AI效率提升了数倍，但用户观看视频的时长并没有同比增加，广告预算也没有因为AI提升数倍，平台能够分配的流量也不会按照模型的生成速度增长。

Seedance只是快速解决了短剧行业的产能不足问题，并没有解决一个核心问题：什么是爆款。

李晴所在的公司已经开始裁员，她认识的其他AI短剧团队也都在收缩。上半年，从业者还能通过跳槽涨薪，现在已经有人降薪跳槽，被裁后甚至找不到下一份工作。

出海也面临类似的内卷。国内对真人短剧加强监管后，出海成为了AI短剧公司的出路，但这个红利也在快速消失。

该创始人的感受最明显。4、5月份时，海外AI剧还是一个供给相对稀缺的市场。国内库存剧、质量一般的转制剧，甚至把中国人脸换成外国人脸的内容，都能找到接收空间。到了7月，越来越多的中国团队进入海外市场，内容量增加，平台审核开始严格起来，低质量内容被直接过滤。部分内容的结算已经低到万播一美元，甚至几分钱的级别，大家只能继续卷本地人物、本地故事和本地事件。

国内发生的事情，很快在海外重演了。供给变多之后，供给本身就不再值钱了。另一位做出海AI短剧的创作者，拥有自己独立的海外短剧平台，但海外收益微薄。近期她所在的小组做过5部海外剧，其中多部在两周内做到了两三千完播，还有一部达到了四五千万的播放量，但这些内容最终带来的收益依然只有十几万人民币。

模型每秒贵几毛钱，过去不是问题。但当一万播的播放量只能赚几千元时，它突然就成了问题。如果一部剧的总预算只有七八万元，模型消耗就占了三万元，那么模型的性能就不再是最重要的考虑因素了。模型价格对创作者来说开始变得越来越重要。

一位接近字节的人士解释说：“短剧已经见顶了，支撑AI视频生成市场的大客户从扩张期进入利润期，便宜一点就成了采购理由。”这也意味着，Seedance不再拥有溢价权，一旦有其他模型厂商提供的模型能力不错、价格更便宜，原有的市场份额就会被蚕食。

为了应对新变化，Seedance也开始降价。据火山引擎的渠道透露，价格已经可以做到一定程度的折扣。Seedance 2.5的满血版本，对于月度消耗近百万元的企业客户，可以进一步谈到八八折左右。根据上述接近人士的统计，Seedance 2.0或2.5版本，哪怕降价后依然在每四毛钱每秒以上。另一位服务商给出的零售价是，Seedance 2.0满血版约0.44元/秒；2.5版本的480P、720P分别约为0.6元和1.36元/秒。

但即便Seedance降价，依然高于H3的生成成本，后者已经可以做到约一毛钱每秒。还有一个现实是，当前的市场格局下，用户不会局限于单一模型，更倾向于混合使用不同模型。

该创始人的影视公司并没有把全部业务转移到其他模型，价格更贵的Seedance依然是主力模型。不过，为了控制成本不超过三分之一，保证制作质量，他们会在不同环节使用不同的工作流工具：比如用Libtv做视频生成整体成本更低，生图选用ChatGPT，调用inage模型，剪辑部分，横版短剧用达文奇，竖版短剧再用剪映。

他们的AI内容制作并没有跟着模型走，而是跟着工作流平台走。“成熟的工作流平台能很大程度上提升制作效率，控制成本。”多位AI内容创作者告诉我们，成熟的内容团队大多已经搭建了自己的团队工作流，这种成熟的工作流能进一步降低模型对视频生成结果的影响。最经济的办法就是，质量、复杂度最高的镜头继续使用Seedance，质量要求相对低一点的任务替换成其他模型，不急的任务甚至可以用本地部署，再慢慢调整。

对于AI内容创作者来说，工作平台的重要性开始超过以往。当越来越多创作者选择加入一个AI视频创作工作平台，提升自己的创作效率，由工作平台来把不同镜头分配给Seedance、H3、Wan等模型，那么模型就从入口变成了供应商。

视频模型的权力中心也可能开始往上移动。过去，Seedance模型效果最好，吸引用户，用户来了就产生调用，调用量最终变成火山引擎的收入。如今，效果最好的模型依然可以占据最显眼的位置，但它不再拥有绝对的议价权。

这也解释了一个看起来有些奇怪的现象：为什么整个AI视频生产都在通过这个工作平台往完整成片推进。一位接近Seedance的人士表示，从2.0到2.5，Seedance也围绕模型外的harness工程做了迭代，易用性也会影响模型性能的展现。

在模型厂商中，字节也在同时推进多套类似系统。豆包已经可以支持解析长剧本，再处理人物和场景资产，最后进行分镜和视频生成。字节内部还在测试一款更重磅的短剧工具，可以上传长剧本，由系统完成项目规划、资产设计、分镜生产和视频合成，并把多人协作和配音短剧发行入口整合在一起。

火山引擎的Seedance Studio也从“创建项目”开始，继续往需求理解、创作规划、项目组织、生成、修改和成片推进。

MiniMax在发布H3后，顺势推出了MiniMax Design，强调集成H3之外所有常见模型，包括Seedance，可以在一个画布上完成所有的视频生产和编辑流程。

腾讯有WorkRally，把短剧制作拆解成一系列可以被Agent调用的工具。除此之外，AI视频生成公司，包括LibTV Agent、Oiioii都有类似的产品。

一方面，所有人都想用一站式服务把用户留在自己的平台上；另一方面，当下一部片子不再只使用单一模型，工作平台就能决定每个镜头该用哪个模型、花多少钱、失败后要不要重拍。

MiniMax接下来会更新H3.1，据了解要进一步提升模型智能表现，比如当前H3生成时长依然为15秒，MiniMax需要追上Seedance 30秒的生成时长。

阿里的逻辑则是，Wan不一定非要靠单一模型本身赚最多的钱，它可以只成为阿里云模型服务、开发工具和企业生产体系中的一个能力节点。不过随着腾讯混元多模态理解预训练负责人彭堃文加入阿里云ATH-Token Foundery-未来生活实验室，阿里显然也准备好了多模态模型背后的AI视频生成市场。

可以看到，视频模型玩家们，通过抢占入口试图拥有更大的议价权和利润空间。一旦入口形成，模型Benchmark第一和调用量第一，以及真正赚到最多的钱，可能会成为三件不同的事情。