文章核心观点 - 中国视频生成模型Seedance2.0的爆火引发了全球影视行业对AI颠覆性影响的担忧，但分析认为AI主要替代的是内容生产中的基础技能性工作，而非人类创意本身，其本质是视听行业生产力提升和生产函数调整的机会 [1][2][3] AI技术发展现状与行业反应 - 中国视频生成模型Seedance2.0全球爆火，相关视频在短视频平台刷屏，引发美国导演及影视从业者对“好莱坞要完蛋了”的恐慌 [1] - AI恐慌定期在不同领域发作，此次轮到了影视剧等内容行业，电影作为内容行业最复杂、最具门槛的领域被“入侵”引发恐慌可以理解 [1] AI对内容创作环节的影响分析 - AI真正取代的是“从想法到实现”过程中的基础技能性工作，而非人类的创意和灵感 [2] - 即使AI能根据简单提示词生成完整叙事作品，其背后的世界观构建、审美选择、叙事节奏与价值表达仍需人类创作者参与设计与校准 [2] - AI替代的是实物布景、基础摄像、粗剪等工作，任何需要创意、设计的环节仍需人的深度参与，只是参与方式改变 [3] - AI的生产逻辑是基于既有数据与提示词进行概率生成，真正的原创方向选择、价值表达与文化判断仍来自人类 [3] - 剪辑师工作转变为与AI交互进行“参数校准”，摄影师需拍摄关键素材并学会指挥AI生产视频 [3] - 演员的日常AI替身与关键场景亲自出演结合的模式仍不可替代，但“工具人”群演可能面临淘汰风险 [3] AI对行业成本结构与生产效率的影响 - 传统视听行业成本结构中，演员薪酬占30%—40%，制作成本（布景、设备、摄影等）约占30%，后期制作占15%—25% [4] - AI率先能够替代或缩减成本的是制作与后期环节，而非创意环节 [4] - AI是视听行业生产力的提升机会，能将过去分散、浪费的人力成本转化为可量化、相对低廉的算力成本，有望提升创作规模、数量和效率 [3] 行业面临的更广泛挑战与技术演进 - 高度依赖创意和复杂生产流程的影视剧，其AI化远未想象中容易和迫近 [5] - 在此之前，短视频和算法推荐是对传统视听行业影响更大的颠覆性力量，并催生了微短剧等产品 [5] - 回顾历史，有声电影、数字摄影、特效技术等都曾引发技术恐慌，但核心创作者始终存在，产业规模持续提升 [6] - AI效应进一步放大了“创意”本身的价值，有故事创意的编剧未来或能更容易地将想法变成作品，哪怕只是短时长的作品 [6] - 标准化程度高、情节模版化严重、依赖算法流量的快餐式文化消费品（如短剧、网文）更容易被AI率先替代 [6] - 在“人力取代”之前，行业更需应对短视频爆炸式增长带来的隐私法律边界、内容真实性判断、生产门槛降低及“劣币淹没良币”等问题 [7]