Seedance2.0 ra mắt, cuộc cách mạng ngành công nghiệp phim ảnh sắp diễn ra, chuỗi ngành công nghiệp phim hoạt hình AI sẽ là người hưởng lợi đầu tiên?

1. Chuyện gì đã xảy ra? Seedance2.0 gây ra cơn sóng thần trong ngành điện ảnh và truyền hình

Vào ngày 7 tháng 2 năm 2026, Dream AI của ByteDance đã chính thức ra mắt mô hình thế hệ video mới Seedance2.0, gây chấn động thị trường. Cơn bão điện ảnh và truyền hình hàng đầu của Bilibili đã thẳng thừng nói trong “AI thay đổi ngành công nghiệp video, nó sẽ sớm ra mắt (nhưng hơi đáng sợ)” rằng “đây không phải là một đổi mới công nghệ nhỏ, mà là một cơn sóng thần sẽ đẩy tất cả các quy trình trong quá khứ trong ngành.”

1. Seedance 2.0: Tái tạo cơ bản từ “bản vẽ thẻ” sang “dây chuyền sản xuất”

Lĩnh vực tạo video AI toàn cầu có thể đã mở ra một điểm kỳ dị từ một “công cụ một điểm” thành một “cơ sở công nghiệp hóa”.

Từ lâu, lĩnh vực tạo video AI đã được các nhà phát triển và người dùng đặt biệt danh là “trò chơi vẽ bài”. Cho dù đó là Sora đầu tiên hay các mô hình lớn khác nhau đã phát triển sau đó, điểm khó khăn cốt lõi của nó là tỷ lệ năng suất cực thấp. Người sáng tạo thường cần nhập hàng trăm hoặc hàng nghìn lời nhắc và trải qua vô số lần lặp lại để lọc ra một video clip phối hợp hợp lý, ánh sáng và bóng tối mà không có sự sụp đổ của nhân vật từ số lượng lớn phim phế liệu. Mô hình thử và sai không hiệu quả này khiến video AI nán lại trên rìa của các hiệu ứng đặc biệt video ngắn hoặc “thử nghiệm nghệ thuật tiên phong” trong một thời gian dài, gây khó khăn cho việc tham gia vào các quy trình sản xuất phim, truyền hình và hoạt hình chuyên nghiệp đòi hỏi mức độ chắc chắn cao.

Bước đột phá cốt lõi của Seedance 2.0 là nó đạt được khả năng kiểm soát tối đa các đầu vào đa phương thức. Mô hình hỗ trợ nhập đồng thời tối đa 12 tệp tham chiếu như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản, v.v., điều chưa từng có trong ngành. Ý nghĩa sâu sắc của kiến trúc kỹ thuật này là nó mang lại cho người sáng tạo khả năng kiểm soát gần như thần thánh đối với các yếu tố của bức tranh: thiết lập phong cách thông qua hình ảnh, xác định hành động thông qua video và thiết lập nhịp điệu bằng âm thanh. Độ chính xác này đã làm tăng tỷ lệ năng suất của việc tạo video AI từ xác suất thấp trong quá khứ lên hơn 90%. Theo logic của ByteDance, nó không theo đuổi các chi tiết nghệ thuật đơn giản, mà buộc phải thay đổi các quy tắc của bản nhạc thông qua tỷ lệ sẵn sàng cao và đưa video AI từ “xưởng thủ công mỹ nghệ” đến “dây chuyền lắp ráp công nghiệp”.

……