那个拍出神作《牌子》的AI导演,带着他的巅峰之作回来了。这个正在威尼斯排队准备走红毯,同时斩获了两项AI影像大奖的小伙。
可能很多人都听过他的名字。
DiDi_OK。
前几天,DiDi_OK发了他用Seedance 2.5做的最新作品《Candy》,中文名叫《糖果》,我在看到之后,惊为天人。
直接转发,推荐所有人逐帧学习。
虽然在AI影视圈,DiDi_OK这个名字几乎已经家喻户晓了。
但是可能还是有很多朋友不知道这个名字,但没关系,你大概率也看过他之前的作品。
比如《箭头》、《网站》、《垃圾站》等等等等,而数据最好的,则是在今年2月,那个刷屏的《牌子》。
这个片子,光在B站上,就有2000万的播放,全网更是接近亿级。
我到现在还记得,我第一次看到牌子的那个晚上,在循环了6、7遍之后,我脑子里产生的那个念头:
“明明都是人类,为什么在DiDi_OK面前,我就宛如一个只会流口水的废物,这个人的脑子和审美,到底是怎么长的。”
不夸张的说,这是真实的感慨,DiDi_OK自那之后,也成为了我心中,没有争议的AI影像第一人。
而这次的《糖果》,更是DiDi_OK在这个主持人平行宇宙系列中,把技术和创意,拉到最高潮的巅峰之作。
如果没看过的,可以先看一遍,相信我,你一定会,惊为天人。
不像现在很多烂大街的油腻无比的AI作品,《糖果》依然有很强的Di味。
有一些高维规则的展开,有一些SCP的感觉,又有一些黑镜的意味。
甚至还有刘慈欣的影子。
当然,还有极强的叙事节奏、镜头语言还有他的审美。
所以这次《糖果》发布后,我觉得,是一个机会了。
我想找他聊聊,跟他做一个小小的专访,聊聊他的一切。
因为他人在国外,这几天又在威尼斯电影节领奖,所以我们还是有一些时差的,在碰了两天之后,我们终于约上了。
访谈那天,北京上午10点半。
他人在黑山,那边凌晨4点半,他起了个大早,因为6点多还要出发去山里。。。
我们痛快的聊了快2个小时,问了很多我想知道的问题,聊完之后,我觉得,我一定要把这些东西写出来,也给大家分享一下。
那接下来,我们,开始吧。
一. 他迎来了AI的时代
DiDi_OK,是一个非常有趣的人。
现在长期在伦敦,在WPP Production工作。
WPP是全球最大的广告与营销传播集团之一,大家耳熟能详的奥美,其实就是WPP的子公司...
而WPP Production是WPP旗下最核心的制作团队。
所以在AI出现以前,DiDi_OK就一直在做动画、3D和游戏相关的工作了。
他的本硕都是动画。
后来进入WPP,也先从动画做起。
他去英国的故事也特别有意思。
他那时候,还在国内跟朋友开工作室挣钱,反正就是拍些广告啥的。
他做着做着,然后就突然觉得,这事没意思。。。
有一天下午,他们甚至还在外面拍广告。
他突然问朋友:要不出国吧?
朋友问他:去哪?
他说:要不然英国吧?
去英国的原因也究极离谱,
因为他们以前拍完片,半夜会一起看影视飓风,Tim也是DiDi_OK的赛博偶像。
然后呢,Tim以前在英国。。。
那不如就英国吧= =
然后他真的回家学了半年英语,申请伦敦艺术大学。
他妈一开始甚至没帮他报,因为觉得这死孩子绝对考不上。
最后他自己还是偷偷报的,结果,还真考上了。。。
几年以后。
这个当年拍完广告半夜看影视飓风的小伙,受Tim邀请,坐到了影视飓风的AI课程里,给大家分享自己的创作心得。
你看,世界总是一个奇妙的圆,人生有时候也真的特别像一个写得有点俗的剧本。
在AI之前,他其实就已经开始在创作了。
2021年,他在伦敦艺术大学做过一部《Moth》。
而且那个时候,就很有Di味了。
一个被雾笼罩的封闭世界,中央有一座巨塔。
所有人都觉得那里绝不能碰,可主角却像飞蛾扑火一样,一定要上去。
哪怕真相让人失望,哪怕会死。
也想看一眼,世界真正的样子。
他脑子里,关于科技、关于未知世界、关于文明的东西,实在是太多了。
但是在过去,卡住他的,是那个时代的生产力。
传统动画的工作流程实在是太长了,几乎不可能有一个人独立制作一个影片的可能。
流程一多,人就多了一些,每多一个人,你脑子中的想法,变成语言传达出去,就会损耗一点。
而再经历建模、绑定、动画、后期等等等等的流程,那就是损耗损耗再损耗。
到最后,你脑海中的那个idea,那个会让自己兴奋会让自己起皮疙瘩的创意的东西,落在最终屏幕上的时候,可能连一半也不剩下了。
所以,他这些年,因为损耗,也一直在研究一个东西,用他的话说,那个东西叫:
力道。
怎么让自己脑海中的创意和感觉,尽可能最低损耗的传达给观众。
而终于,他等来了他的时代。
AI,来了。
二. 《糖果》:坏人会爆炸
如果让我介绍《糖果》。
我可能会认真解释半天:
这是一个关于一级文明、外星规则、暴力、秩序、人性和科技发展的科幻故事。
但是呢,我让DiDi_OK解释,他自己想了想,只用了十个字左右:
“坏人会爆炸,好人就没事。”
极其的朴素,但又精准。
这个故事一开始,人类能源使用能力抵达一级文明的门槛了。
然后土星的一颗卫星,叫“潘”。跑到了地球附近。
接着,全世界开始发生一件特别离谱的事。
只要一个人准备伤害别人。
砰,就炸了。
这个爆炸,不会变成血肉,会变成:
一大堆糖果。
一开始,大家都懵了。
外星人?新型武器?上帝?
后来慢慢发现,这个规则只专门针对:
暴力。
DiDi_OK给它设定的底层判断标准也非常的中国味。
就是四个字,起心动念。
这个片子上线之后,我看了4遍,我当时问了他一个我看的时候,感觉非常矛盾的一个话题,这好像,明明是一个反暴力的故事。
可大家看的最大的爽点,却是看坏人被另一个更强大的力量给干掉。
那这件事,本身就不暴力吗?
DiDi_OK当时就笑了,说你看到了精髓,而且,这其实就是他故意的。
片子后来把反复违反规则的人送去月球。
看起来仿佛太好了,文明和平了。
可这件事情背后,却一样带着群体暴力。
所以他甚至花了很长时间设计片子里代表大众意见的女性发言人。
他想让她拥有一种特别容易被大众接受、信任的气质。
有点像《三体》里的程心。
因为这件事情本身就带着一种“所有人都觉得这一定是对的。”的危险。
DiDi自己也没有站在绝对非暴力那一边。
他觉得现实里常有一个很残酷的问题:
善良的人,往往就是被欺负的人。
所以从中世纪的西方骑士到中国的侠客。
人类几千年一直在幻想一件事:
正义最好拥有力量。
于是这个时候,《糖果》的内核变得不一样了。
一颗外星卫星拥有判断什么是恶的最终解释权,全人类因为恐惧惩罚而文明,然后大家集体同意,把不符合规则的人送去月球。
这到底算文明?还是秩序?又或是暴政?还是一个比我们现在稍微好一点的世界?
DiDi_OK没有答案。
这个问题,属于每一个观众。
三. AI的真正进步
访谈之前,我把《箭头》《牌子》《网站》《垃圾站》等等DiDi_OK的片子又重新全部拉了一遍。
其实有一个最明显的变化,就是《糖果》这部片子,因为用的Seedance 2.5,所以终于敢变慢了。
比如这个教科书级别的长镜头。
讲道理,以前DiDi_OK的片子还是经常会快切的,比如《箭头》和《牌子》,经常5秒就会换一个场景。
理由特别简单,AI影像行业里的大家,可能都猜到这个现实原因。
因为你不敢慢,因为模型能力,完全达不到。
过去的模型能力,是无法支持长镜头的细节不变的这种镜头叙事的。
于是呢,就只能不停用新的视觉刺激,把模型来不及暴露的问题给掩盖过去。
但是《糖果》里,第一次出现了大量安静的叙事。
比如这个镜头。
实验室里,一个年龄稍大的官员往前走。
旁边年轻研究员一路跟着,态度非常谄媚,期待被注意。
但是官员一直很冷,直到突然搭理了他一句。
那个年轻人的身体立刻微微再弯了一点,眼神亮一下。
这时候,你能看出来:
“诶,他听到我说话了。”
但DiDi说,这才是他觉得模型真正突破的地方。
表演。
以前他一直觉得AI表演过不了,那些表演的细节度不够,所以,一直会少这些叙事。
现在Seedance 2.5在他眼里,这个鸿沟已经正式跨过去了。
开头那个女孩吃糖的镜头也是。
他特别在乎女孩脸上那个小痘痘。
我甚至第一次看的时候,都没有注意。
但是对DiDi_OK来说。
这是一个极其重要的信息锚点。
因为这个极小的信息点,会让观众第一眼看到的时候,会觉得,这是一个真实存在的人。
当演员的脸本身可以提供信息的时候,导演才敢把镜头停在那里。
还有这个手指甲超近特写下,皮肤和指甲的质感。
还有这个超近景特写中,角色呈现出来的高精度皮肤微观细节,包括毛孔、细纹、皮脂光泽及受光变化;同时细微表演如眼神、呼吸、肌肉牵动与微表情均具备可信度。
而这一点,DiDi_OK说,这种细节度和精细度,只有Seedance 2.5才能达到。
他觉得,这个模型,至少给他省掉了60%的叙事成本。
这个词我特别喜欢。
大家天天聊AI降低多少制作成本。
他聊的,是叙事成本。
我觉得,真正改变叙事的,从来都不只是所谓的分辨率更高或者价格更便宜。
是我们过去你只能绕着模型的缺陷去讲我们的故事。
但现在,模型开始允许我们,按我们脑海中的想法去讲故事。
这才是,真正的进步。
四. Seedance 2.5改变的一切
对于Seedance 2.5这个模型,我们聊了很多。
DiDi_OK说,假如现在有人告诉他。
以后这辈子都不会再有新的视频模型。
只能永远用Seedance 2.5。
他觉得,也够了。
因为坦率的讲,从我的视角看,Seedance 2.0发布的时候,全网的反响远比这一次2.5大。
但那时候,DiDi_OK觉得,2.0还可以,确实震撼,但是好像没有那么大的变革。
直到这次Seedance 2.5。
可能很多人第一眼觉得,啊?不还是AI视频吗?跟2.0区别也不是很大啊。
但是DiDi_OK觉得,这反而是一次真正意义上的跨时代升级。
我问他:到底跨在哪?
他说了两个词。
高度定制化。
高精度的运动规律。
这两个词听起来特别技术。
尤其“运动规律”,实在是没有所谓的“电影感”“1080P”“一镜到底”听起来性感。
但观众的眼睛特别诚实。
比如一辆车拐弯,车身应该有侧倾,悬挂应该有压缩,刹车和加速应该产生不同的俯仰。
一颗糖从人体里面炸出去,它应该有质量,有初速度,撞到东西以后会反弹,几百颗糖之间还会互相碰撞,跟镜头的距离不同,虚实也不一样。
所谓运动规律,其实就是:这个世界到底符不符合我们从世界认知到的物理规律。
所以《糖果》里面那个最核心的“糖果爆炸”,其实也是AI能力的一次极限测试。
DiDi_OK说,现在Seedance 2.5出来的视觉,已经可以经得起慢放和暂停了。
他甚至故意设计那种让大家来暂停看看的镜头。
就比如警察局的这场戏,画面里面同时有很多人,DiDi_OK给后面一个黑人角色单独设计了一条故事线。
先挣脱、然后推桌子、拿起电视,再准备攻击警察,随后灯光闪烁,所有人的动作短暂停顿,特定的人同时炸成糖果。
DiDi_OK借助模型的能力,同时指挥十几个人的动作,每个人都有自己的故事线。
这就是DiDi所谓的第二个特点,定制化。
因为过去,我们用AI做一个怪兽啥的,其实真的都不算难。
难的东西往往都很日常,比如“让左边第三个人先往后看。然后拿起电视。右边警察继续保持现在动作。灯闪以后第二个人爆炸。”
AI真正进入工业生产以后,最需要的能力,恰恰是这种定制化。
DiDi_OK说,从画面上,他感觉,几乎没有什么是他想实现,但是实现不了的了。
比如一堆糖果组成马蒂斯的《舞蹈》。
微缩景观下的移轴动画。
等等等等。
因为模型能力的增强,运动规律和可定制化都变得极强,所以也带来了另一个变化,过去的工作流很多就有点跟不上版本了。
比如过去,为了一个镜头,可能要垫好几张图,来让模型理解。
所以,他说那时候,他有一个很明确的优先级:
参考图,大于提示词,大于模型选择。
甚至为了让模型完成它能力本身完成不了的动画和运镜效果,他会大量使用Blender来建模进行参考。
比如角色和表面之间的运动追踪,就像手机屏幕上的字,以前AI生不准。那就一个字一个字追,全是后期进行人工修复的。
基本就是能工智人。
本质上很简单,都是因为模型能力达不到,而DiDi_OK又不想降低自己的作品效果,就会用很多其他手法来进行弥补。
然后,就来到了《糖果》。
他说,这套逻辑明显开始反过来了。
参考图的重要性明显下降。
Prompt的重要性开始疯狂上升。
因为模型理解能力变强了。
很多过去必须先做好的关键帧才能做的动画,现在可以直接用嘴说了。
所有的传统辅助是一个没用,很多过去要额外做两个星期的后期,也消失了。
DiDi_OK说,这是他第一个,几乎百分百纯度的AI片子。
甚至他用上Seedance 2.5之前,他已经用2.0做了3分钟的《糖果》了,做了将近40%,在他用上2.5之后,毅然决然,全部推翻重来。
这也是这个AI时代非常操蛋的一点。
你的苦心经营的半年的技巧,还有很多所谓保持一致性的工作流,可能就会被一次模型发布直接吞噬。
DiDi_OK说,那些都属于小数点后面的技术,他现在也越来越没有兴趣了,真正决定你上限的,还是你的个人能力,还有模型本身的理解力。
当模型开始吞掉工作流。
创作者剩下来的,才是真正属于创作者的东西。
五. 创作到底是什么?
我问DiDi_OK:“你觉得AI真的能算创作吗?很多人说,不就是抽卡吗?创作在哪里呢?”
他给我讲了一个特别好的例子。
2023年,他参与过一个F1赛车宣传片,实拍加虚拟制作。
那时候,很多镜头可能要NG500多次。
一天光场地费,就是10万英镑。
赛车漂移过去,轮胎擦地,然后烟冒出来了,导演觉得,那个烟不好看,再来。
所有调度一切归位,然后再来一遍。
就这样,不断的Roll,不断的挑选。
直到导演觉得,这个第397次的烟最好,就用这个第397次的镜头。
所以,DiDi_OK说,创作,从来都不是生成多少次的事,也不是AI不AI的事,因为本质上,传统影视,也是抽来抽去的逻辑。
真正的创作,是那个“不要”。
为什么这个导演,要第397次呢?前面那396次,为什么都不要呢?
这个“不要”,才是审美,才是判断,才是经验,才是那个真正的。
创作。
只不过,在AI加持之下,抽卡的速度变得越来越快,质量越来越高,是以前的传统影视,远远不可企及的。
但是反常识的是,模型越来越强以后。
DiDi一点都没有更轻松,反而更痛苦了。
过去一颗8秒镜头,磨两三天就差不多了,因为你知道,模型就那样了,上限就在那,可以安慰自己,这不是自己的问题。
但现在,有了Seedance 2.5这种级别的模型,第三次就能给你一个特别牛逼的结果。
那说明,它能做。
这时候,压力就全部给到DiDi_OK的身上了。
为什么我调度不出来?
为什么没想到那个机位?
为什么还不够好?
以前两三天一个镜头,现在他甚至可能磨一个星期。
他说:
“模型是明显能做到的,但是我却做不出,那明显就是我自己的问题,我还是太菜了。”
AI时代,也是一个残酷的时代。
当表达成本越来越低的时候。
平庸也会越来越没有借口。
聊到最后。
我问了他一个特别大的问题:“你拍了这么多文明、规则、社会、人性的东西,那你自己心里最底层,还相信人类吗?”
他说:“如果聊人类本身,那我一定是一个极度的悲观主义者。”
他说自己有时候,会陷入很严重的存在主义危机。
当AI真的能帮你完成越来越多事情的时候。
你自己到底还剩什么?
他公司里的新人也经常问:
老师,以后应该学什么?
他也不知道。
然后,他说出了我觉得整个访谈里,我最动容的一句话:
“当AI能帮我做所有事情的时候,我到底,是否真的是一个有意思的人呢?”
没有答案,就像他的作品一样。
写在最后
访谈结束以后,我又把《糖果》看了一遍。
我突然觉得,这部片子更好懂了。
DiDi_OK明明说自己对人类这么悲观,可他的作品里,总是有一种特别奇怪的底色:
希望。
突然感觉,在他的身上,我看了三体里面一个角色,就是维德的影子。
他可能平时不是特别愿意跟人互动,甚至对人这个物种有时候有一些悲观判断,可到了最后,他跟维德一样。
不希望人类输。
我特别喜欢这个矛盾,因为很多伟大的创作者,很多时候就是这样。
他们创作。
很少因为觉得这个世界已经很好了,恰恰是觉得它还不够好。
所以才会创造另外一个世界。
那个让很多人,能跟他一起感受美好的。
美妙世界。
那个拍出神作《牌子》的AI导演,带着他的巅峰之作回来了。这个正在威尼斯排队准备走红毯,同时斩获了两项AI影像大奖的小伙。
可能很多人都听过他的名字。
DiDi_OK。
前几天,DiDi_OK发了他用Seedance 2.5做的最新作品《Candy》,中文名叫《糖果》,我在看到之后,惊为天人。
直接转发,推荐所有人逐帧学习。
虽然在AI影视圈,DiDi_OK这个名字几乎已经家喻户晓了。
但是可能还是有很多朋友不知道这个名字,但没关系,你大概率也看过他之前的作品。
比如《箭头》、《网站》、《垃圾站》等等等等,而数据最好的,则是在今年2月,那个刷屏的《牌子》。
这个片子,光在B站上,就有2000万的播放,全网更是接近亿级。
我到现在还记得,我第一次看到牌子的那个晚上,在循环了6、7遍之后,我脑子里产生的那个念头:
“明明都是人类,为什么在DiDi_OK面前,我就宛如一个只会流口水的废物,这个人的脑子和审美,到底是怎么长的。”
不夸张的说,这是真实的感慨,DiDi_OK自那之后,也成为了我心中,没有争议的AI影像第一人。
而这次的《糖果》,更是DiDi_OK在这个主持人平行宇宙系列中,把技术和创意,拉到最高潮的巅峰之作。
如果没看过的,可以先看一遍,相信我,你一定会,惊为天人。
不像现在很多烂大街的油腻无比的AI作品,《糖果》依然有很强的Di味。
有一些高维规则的展开,有一些SCP的感觉,又有一些黑镜的意味。
甚至还有刘慈欣的影子。
当然,还有极强的叙事节奏、镜头语言还有他的审美。
所以这次《糖果》发布后,我觉得,是一个机会了。
我想找他聊聊,跟他做一个小小的专访,聊聊他的一切。
因为他人在国外,这几天又在威尼斯电影节领奖,所以我们还是有一些时差的,在碰了两天之后,我们终于约上了。
访谈那天,北京上午10点半。
他人在黑山,那边凌晨4点半,他起了个大早,因为6点多还要出发去山里。。。
我们痛快的聊了快2个小时,问了很多我想知道的问题,聊完之后,我觉得,我一定要把这些东西写出来,也给大家分享一下。
那接下来,我们,开始吧。
一. 他迎来了AI的时代
DiDi_OK,是一个非常有趣的人。
现在长期在伦敦,在WPP Production工作。
WPP是全球最大的广告与营销传播集团之一,大家耳熟能详的奥美,其实就是WPP的子公司...
而WPP Production是WPP旗下最核心的制作团队。
所以在AI出现以前,DiDi_OK就一直在做动画、3D和游戏相关的工作了。
他的本硕都是动画。
后来进入WPP,也先从动画做起。
他去英国的故事也特别有意思。
他那时候,还在国内跟朋友开工作室挣钱,反正就是拍些广告啥的。
他做着做着,然后就突然觉得,这事没意思。。。
有一天下午,他们甚至还在外面拍广告。
他突然问朋友:要不出国吧?
朋友问他:去哪?
他说:要不然英国吧?
去英国的原因也究极离谱,
因为他们以前拍完片,半夜会一起看影视飓风,Tim也是DiDi_OK的赛博偶像。
然后呢,Tim以前在英国。。。
那不如就英国吧= =
然后他真的回家学了半年英语,申请伦敦艺术大学。
他妈一开始甚至没帮他报,因为觉得这死孩子绝对考不上。
最后他自己还是偷偷报的,结果,还真考上了。。。
几年以后。
这个当年拍完广告半夜看影视飓风的小伙,受Tim邀请,坐到了影视飓风的AI课程里,给大家分享自己的创作心得。
你看,世界总是一个奇妙的圆,人生有时候也真的特别像一个写得有点俗的剧本。
在AI之前,他其实就已经开始在创作了。
2021年,他在伦敦艺术大学做过一部《Moth》。
而且那个时候,就很有Di味了。
一个被雾笼罩的封闭世界,中央有一座巨塔。
所有人都觉得那里绝不能碰,可主角却像飞蛾扑火一样,一定要上去。
哪怕真相让人失望,哪怕会死。
也想看一眼,世界真正的样子。
他脑子里,关于科技、关于未知世界、关于文明的东西,实在是太多了。
但是在过去,卡住他的,是那个时代的生产力。
传统动画的工作流程实在是太长了,几乎不可能有一个人独立制作一个影片的可能。
流程一多,人就多了一些,每多一个人,你脑子中的想法,变成语言传达出去,就会损耗一点。
而再经历建模、绑定、动画、后期等等等等的流程,那就是损耗损耗再损耗。
到最后,你脑海中的那个idea,那个会让自己兴奋会让自己起皮疙瘩的创意的东西,落在最终屏幕上的时候,可能连一半也不剩下了。
所以,他这些年,因为损耗,也一直在研究一个东西,用他的话说,那个东西叫:
力道。
怎么让自己脑海中的创意和感觉,尽可能最低损耗的传达给观众。
而终于,他等来了他的时代。
AI,来了。
二. 《糖果》:坏人会爆炸
如果让我介绍《糖果》。
我可能会认真解释半天:
这是一个关于一级文明、外星规则、暴力、秩序、人性和科技发展的科幻故事。
但是呢,我让DiDi_OK解释,他自己想了想,只用了十个字左右:
“坏人会爆炸,好人就没事。”
极其的朴素,但又精准。
这个故事一开始,人类能源使用能力抵达一级文明的门槛了。
然后土星的一颗卫星,叫“潘”。跑到了地球附近。
接着,全世界开始发生一件特别离谱的事。
只要一个人准备伤害别人。
砰,就炸了。
这个爆炸,不会变成血肉,会变成:
一大堆糖果。
一开始,大家都懵了。
外星人?新型武器?上帝?
后来慢慢发现,这个规则只专门针对:
暴力。
DiDi_OK给它设定的底层判断标准也非常的中国味。
就是四个字,起心动念。
这个片子上线之后,我看了4遍,我当时问了他一个我看的时候,感觉非常矛盾的一个话题,这好像,明明是一个反暴力的故事。
可大家看的最大的爽点,却是看坏人被另一个更强大的力量给干掉。
那这件事,本身就不暴力吗?
DiDi_OK当时就笑了,说你看到了精髓,而且,这其实就是他故意的。
片子后来把反复违反规则的人送去月球。
看起来仿佛太好了,文明和平了。
可这件事情背后,却一样带着群体暴力。
所以他甚至花了很长时间设计片子里代表大众意见的女性发言人。
他想让她拥有一种特别容易被大众接受、信任的气质。
有点像《三体》里的程心。
因为这件事情本身就带着一种“所有人都觉得这一定是对的。”的危险。
DiDi自己也没有站在绝对非暴力那一边。
他觉得现实里常有一个很残酷的问题:
善良的人,往往就是被欺负的人。
所以从中世纪的西方骑士到中国的侠客。
人类几千年一直在幻想一件事:
正义最好拥有力量。
于是这个时候,《糖果》的内核变得不一样了。
一颗外星卫星拥有判断什么是恶的最终解释权,全人类因为恐惧惩罚而文明,然后大家集体同意,把不符合规则的人送去月球。
这到底算文明?还是秩序?又或是暴政?还是一个比我们现在稍微好一点的世界?
DiDi_OK没有答案。
这个问题,属于每一个观众。
三. AI的真正进步
访谈之前,我把《箭头》《牌子》《网站》《垃圾站》等等DiDi_OK的片子又重新全部拉了一遍。
其实有一个最明显的变化,就是《糖果》这部片子,因为用的Seedance 2.5,所以终于敢变慢了。
比如这个教科书级别的长镜头。
讲道理,以前DiDi_OK的片子还是经常会快切的,比如《箭头》和《牌子》,经常5秒就会换一个场景。
理由特别简单,AI影像行业里的大家,可能都猜到这个现实原因。
因为你不敢慢,因为模型能力,完全达不到。
过去的模型能力,是无法支持长镜头的细节不变的这种镜头叙事的。
于是呢,就只能不停用新的视觉刺激,把模型来不及暴露的问题给掩盖过去。
但是《糖果》里,第一次出现了大量安静的叙事。
比如这个镜头。
实验室里,一个年龄稍大的官员往前走。
旁边年轻研究员一路跟着,态度非常谄媚,期待被注意。
但是官员一直很冷,直到突然搭理了他一句。
那个年轻人的身体立刻微微再弯了一点,眼神亮一下。
这时候,你能看出来:
“诶,他听到我说话了。”
但DiDi说,这才是他觉得模型真正突破的地方。
表演。
以前他一直觉得AI表演过不了,那些表演的细节度不够,所以,一直会少这些叙事。
现在Seedance 2.5在他眼里,这个鸿沟已经正式跨过去了。
开头那个女孩吃糖的镜头也是。
他特别在乎女孩脸上那个小痘痘。
我甚至第一次看的时候,都没有注意。
但是对DiDi_OK来说。
这是一个极其重要的信息锚点。
因为这个极小的信息点,会让观众第一眼看到的时候,会觉得,这是一个真实存在的人。
当演员的脸本身可以提供信息的时候,导演才敢把镜头停在那里。
还有这个手指甲超近特写下,皮肤和指甲的质感。
还有这个超近景特写中,角色呈现出来的高精度皮肤微观细节,包括毛孔、细纹、皮脂光泽及受光变化;同时细微表演如眼神、呼吸、肌肉牵动与微表情均具备可信度。
而这一点,DiDi_OK说,这种细节度和精细度,只有Seedance 2.5才能达到。
他觉得,这个模型,至少给他省掉了60%的叙事成本。
这个词我特别喜欢。
大家天天聊AI降低多少制作成本。
他聊的,是叙事成本。
我觉得,真正改变叙事的,从来都不只是所谓的分辨率更高或者价格更便宜。
是我们过去你只能绕着模型的缺陷去讲我们的故事。
但现在,模型开始允许我们,按我们脑海中的想法去讲故事。
这才是,真正的进步。
四. Seedance 2.5改变的一切
对于Seedance 2.5这个模型,我们聊了很多。
DiDi_OK说,假如现在有人告诉他。
以后这辈子都不会再有新的视频模型。
只能永远用Seedance 2.5。
他觉得,也够了。
因为坦率的讲,从我的视角看,Seedance 2.0发布的时候,全网的反响远比这一次2.5大。
但那时候,DiDi_OK觉得,2.0还可以,确实震撼,但是好像没有那么大的变革。
直到这次Seedance 2.5。
可能很多人第一眼觉得,啊?不还是AI视频吗?跟2.0区别也不是很大啊。
但是DiDi_OK觉得,这反而是一次真正意义上的跨时代升级。
我问他:到底跨在哪?
他说了两个词。
高度定制化。
高精度的运动规律。
这两个词听起来特别技术。
尤其“运动规律”,实在是没有所谓的“电影感”“1080P”“一镜到底”听起来性感。
但观众的眼睛特别诚实。
比如一辆车拐弯,车身应该有侧倾,悬挂应该有压缩,刹车和加速应该产生不同的俯仰。
一颗糖从人体里面炸出去,它应该有质量,有初速度,撞到东西以后会反弹,几百颗糖之间还会互相碰撞,跟镜头的距离不同,虚实也不一样。
所谓运动规律,其实就是:这个世界到底符不符合我们从世界认知到的物理规律。
所以《糖果》里面那个最核心的“糖果爆炸”,其实也是AI能力的一次极限测试。
DiDi_OK说,现在Seedance 2.5出来的视觉,已经可以经得起慢放和暂停了。
他甚至故意设计那种让大家来暂停看看的镜头。
就比如警察局的这场戏,画面里面同时有很多人,DiDi_OK给后面一个黑人角色单独设计了一条故事线。
先挣脱、然后推桌子、拿起电视,再准备攻击警察,随后灯光闪烁,所有人的动作短暂停顿,特定的人同时炸成糖果。
DiDi_OK借助模型的能力,同时指挥十几个人的动作,每个人都有自己的故事线。
这就是DiDi所谓的第二个特点,定制化。
因为过去,我们用AI做一个怪兽啥的,其实真的都不算难。
难的东西往往都很日常,比如“让左边第三个人先往后看。然后拿起电视。右边警察继续保持现在动作。灯闪以后第二个人爆炸。”
AI真正进入工业生产以后,最需要的能力,恰恰是这种定制化。
DiDi_OK说,从画面上,他感觉,几乎没有什么是他想实现,但是实现不了的了。
比如一堆糖果组成马蒂斯的《舞蹈》。
微缩景观下的移轴动画。
等等等等。
因为模型能力的增强,运动规律和可定制化都变得极强,所以也带来了另一个变化,过去的工作流很多就有点跟不上版本了。
比如过去,为了一个镜头,可能要垫好几张图,来让模型理解。
所以,他说那时候,他有一个很明确的优先级:
参考图,大于提示词,大于模型选择。
甚至为了让模型完成它能力本身完成不了的动画和运镜效果,他会大量使用Blender来建模进行参考。
比如角色和表面之间的运动追踪,就像手机屏幕上的字,以前AI生不准。那就一个字一个字追,全是后期进行人工修复的。
基本就是能工智人。
本质上很简单,都是因为模型能力达不到,而DiDi_OK又不想降低自己的作品效果,就会用很多其他手法来进行弥补。
然后,就来到了《糖果》。
他说,这套逻辑明显开始反过来了。
参考图的重要性明显下降。
Prompt的重要性开始疯狂上升。
因为模型理解能力变强了。
很多过去必须先做好的关键帧才能做的动画,现在可以直接用嘴说了。
所有的传统辅助是一个没用,很多过去要额外做两个星期的后期,也消失了。
DiDi_OK说,这是他第一个,几乎百分百纯度的AI片子。
甚至他用上Seedance 2.5之前,他已经用2.0做了3分钟的《糖果》了,做了将近40%,在他用上2.5之后,毅然决然,全部推翻重来。
这也是这个AI时代非常操蛋的一点。
你的苦心经营的半年的技巧,还有很多所谓保持一致性的工作流,可能就会被一次模型发布直接吞噬。
DiDi_OK说,那些都属于小数点后面的技术,他现在也越来越没有兴趣了,真正决定你上限的,还是你的个人能力,还有模型本身的理解力。
当模型开始吞掉工作流。
创作者剩下来的,才是真正属于创作者的东西。
五. 创作到底是什么?
我问DiDi_OK:“你觉得AI真的能算创作吗?很多人说,不就是抽卡吗?创作在哪里呢?”
他给我讲了一个特别好的例子。
2023年,他参与过一个F1赛车宣传片,实拍加虚拟制作。
那时候,很多镜头可能要NG500多次。
一天光场地费,就是10万英镑。
赛车漂移过去,轮胎擦地,然后烟冒出来了,导演觉得,那个烟不好看,再来。
所有调度一切归位,然后再来一遍。
就这样,不断的Roll,不断的挑选。
直到导演觉得,这个第397次的烟最好,就用这个第397次的镜头。
所以,DiDi_OK说,创作,从来都不是生成多少次的事,也不是AI不AI的事,因为本质上,传统影视,也是抽来抽去的逻辑。
真正的创作,是那个“不要”。
为什么这个导演,要第397次呢?前面那396次,为什么都不要呢?
这个“不要”,才是审美,才是判断,才是经验,才是那个真正的。
创作。
只不过,在AI加持之下,抽卡的速度变得越来越快,质量越来越高,是以前的传统影视,远远不可企及的。
但是反常识的是,模型越来越强以后。
DiDi一点都没有更轻松,反而更痛苦了。
过去一颗8秒镜头,磨两三天就差不多了,因为你知道,模型就那样了,上限就在那,可以安慰自己,这不是自己的问题。
但现在,有了Seedance 2.5这种级别的模型,第三次就能给你一个特别牛逼的结果。
那说明,它能做。
这时候,压力就全部给到DiDi_OK的身上了。
为什么我调度不出来?
为什么没想到那个机位?
为什么还不够好?
以前两三天一个镜头,现在他甚至可能磨一个星期。
他说:
“模型是明显能做到的,但是我却做不出,那明显就是我自己的问题,我还是太菜了。”
AI时代,也是一个残酷的时代。
当表达成本越来越低的时候。
平庸也会越来越没有借口。
聊到最后。
我问了他一个特别大的问题:“你拍了这么多文明、规则、社会、人性的东西,那你自己心里最底层,还相信人类吗?”
他说:“如果聊人类本身,那我一定是一个极度的悲观主义者。”
他说自己有时候,会陷入很严重的存在主义危机。
当AI真的能帮你完成越来越多事情的时候。
你自己到底还剩什么?
他公司里的新人也经常问:
老师,以后应该学什么?
他也不知道。
然后,他说出了我觉得整个访谈里,我最动容的一句话:
“当AI能帮我做所有事情的时候,我到底,是否真的是一个有意思的人呢?”
没有答案,就像他的作品一样。
写在最后
访谈结束以后,我又把《糖果》看了一遍。
我突然觉得,这部片子更好懂了。
DiDi_OK明明说自己对人类这么悲观,可他的作品里,总是有一种特别奇怪的底色:
希望。
突然感觉,在他的身上,我看了三体里面一个角色,就是维德的影子。
他可能平时不是特别愿意跟人互动,甚至对人这个物种有时候有一些悲观判断,可到了最后,他跟维德一样。
不希望人类输。
我特别喜欢这个矛盾,因为很多伟大的创作者,很多时候就是这样。
他们创作。
很少因为觉得这个世界已经很好了,恰恰是觉得它还不够好。
所以才会创造另外一个世界。
那个让很多人,能跟他一起感受美好的。
美妙世界。
我,30岁“包工头”,1分钟1000元不敢挣真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”了。
作者丨《中国企业家》记者 陈浩
编辑丨张昊 马吉英
来源丨中国企业家杂志
8月24日下午,《中国企业家》在郑州一处老办公楼见到石艺源的时候,他刚挂断一个电话。
屋里那台五级能耗的旧空调正在费力地转着,墙上、柜子里摆满了剧组开机纪念照和奖杯,桌上摊着一本没拍的男频短剧剧本。这是一位老朋友给他的——前两年常合作的一些平台短剧业务暂停了,老朋友自己拍了4部,据说都爆了,现在想再拉一支队伍,喊石艺源一起投资制作。
老朋友出30多万元,要他再投10万元。
“所以我刚才一直打电话问行情。”他说,“过了年我没开机,一直在做AI。现在AI什么行情我都知道,但如果让我去拍短剧,我肯定也要各方面去打听。”
打听回来的数字是这样的:去年日薪8000元到10000元的主演,现在有的三五千元也拍;他常合作的一个中年演员,去年对外报1500元,现在最低500元也接,即便如此,一个月最多也就干十几天;场务之前正常是400元一天,现在听说200元一天也有人干。大部分工种,价格降幅几乎都是“腰斩”起步。
“没办法。”他说,“大环境不好,大家都没活。你不降,没人找你,但你就是再降,就算不要钱,有时候没人找你也是白费心思。”
他掰着手指数了一些熟人的去向:一个年初还在当主演的演员,去卖房子了;一个中年演员4月找他想做AI,现在在当保安;还有朋友去开服装店、直播间、做风水命理师……
过去3年,郑州被业内称作“竖店”。据行业数据,这里聚集了上千家微短剧企业和近4万名从业人员,市场规模近百亿元,日均开机近百部。其中占多数的,正是中小型公司。
2026年春节前的一周,两件事接踵而至:红果短剧(以下简称“红果”)收缩保底政策,全国握有大额保底额度的制作公司几乎在同一天接到通知——没有开机的项目,一律停掉;紧接着,字节跳动正式发布视频生成模型Seedance 2.0,AI短剧的制作门槛被再度击穿。春节过后,真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”。
按往年的节奏,3月中旬本该是复工旺季。可石艺源直到现在,今年只做了4部真人剧,其中2部还没上线。公司十来号人,放了一个多月的长假。“我就相当于一个包工头。”他这么给自己定位,“上游没活干,下游只能歇业。”
暗涌
这个“包工头”30岁,河南尉氏人,2019年从大连艺术学院影视表演专业毕业。他出生在农村,从小由爷爷奶奶带大,父母很早就去了外省打工。毕业前,他在北京找到一份短视频导演的工作,合同都谈妥了,但女朋友在郑州,家里催着安定,他放弃了。
回郑州后,一度没活干。他去女朋友上班的商超应聘储备干部,面试过了,要签合同的那天,一家广告公司打来电话,让他去试镜演员。这边合同没签,他就去了那家广告公司面试,终于可以干回本行,他兴奋极了。
郑州是国内信息流广告的高地。他当时并不了解,还以为进了“传销组织”。后来干起来发现挺简单,主要就是给教辅App和各类消费贷产品拍引流广告,“一天最多能拍几十条”。台词最后一句话永远是:点击视频下方链接就可以下载了。
石艺源现在回想起来,那时他还拍过一种内容,几乎就是短剧的雏形——把网络小说的高潮片段拍成视频投出去,把用户导到小说阅读平台。但那些视频算不上剧,只是一段“钩子”——一个从广告基因里长出来的产品,从第一天起就是为转化付费,不为手艺付费。这件事,他几年后才真正体会到。
信息流广告演员的生活很“安逸”:底薪4000元,朝九晚五,双休,没活干时就歇着。他心里那点躁动压不下去,在公司要给他转正交五险一金的时候,辞职了。期间,他去考了一次北京电影学院导演系的研究生——一个字没复习,交卷时开玩笑地对监考老师说:老师,你等着我,明年我肯定考上。
考完从北京回来,2019年11月12日,他在郑州注册了河南艺影源影视传媒有限公司,干到年底一共挣了1万多元,“还不如上班,但那时候就是有一股闯劲”。
这股闯劲撑着他熬过了新冠疫情。他不只拍中视频赚播放量补贴,还天天跑黄金批发市场拍“金价探店”,靠给粉丝代购黄金一单挣一二百元。2022年信息流广告大爆发,他一天能赶几个组,“屌丝男”“霸总”无缝衔接,那时日薪能到800元,甚至1000元。
那时,一种叫“直播剧”的直播形式也在快手等平台上兴起:豪门恩怨演到情绪顶点,主播就开始卖货。他一般演“反派”:“第一次去演的时候,记忆深刻,主播就在一个臭烘烘的猪圈里,我的戏份是一脚踹开门喊‘还钱’,那天直播间人气高得吓人。”这配角的戏份,一场也能挣五六百元。
2022年年中,朋友叫他去演短剧。30集一天拍完,他惊了。现场两台机器对着两拨演员:一拨对着镜头演,另一拨在旁边背词,画外还有一个人拿着本子替他们搭话。谁忘词谁下去背,刚背好的顶上,基本一条过。
那天下午5点,他还要赶去演直播剧,担心拍不完,结果不到点导演就放他走了。他很开心,一天挣两份钱,像捡了便宜,但并不知道自己正在走进一个此后几年疯狂扩张的新业态。
最后一环
入行后,石艺源只用了几个月就干上了导演。
2022年12月,有人找他导一部100集的剧,五天拍完,导演费1500元一天。第一天拍到凌晨三四点,第二天一早六七点又出工了,他咬了一口包子,结果上面沾着血——熬了一夜,嘴唇干裂出了血。他听说那部剧投了几万块钱,但具体投资额和收益跟他无关。
这是短剧产业链最典型的生存形态。郑州大部分公司做的是短剧承制,接平台或大公司派下来的单子,赚一道差价。整个行业公认的纯承制利润率在5%到8%,而剧组是以天为单位烧钱的组织——他算过,一开机,一秒至少是一元硬成本,而一场雨、一次场地超时、一次男女主的超时,就能把这点利润吃掉。所谓承制费,本质上不是利润,而是团队出租时间的基础价格。
石艺源后来想明白了,一级供应商真正卖的并不是制作能力,而是从平台手里拿到订单的资格。垫资压力、用工风险和不确定性被一层层向下推,最终落在最没有议价能力的产业链末端——只有那里,才需要用真实的人、真实的天数、真实的现金,去兑现合同上的利润。
入行头两年,他还赶上了一轮商业模式的换轨。刚开始,短剧是小程序付费的天下,一部剧八九成的流水要拿去投流,充值款从微信提现还要被抽成。他听说投流的ROI在1.2上下就基本可以挣钱,而提现抽成点数还在一路上涨,吃掉所剩无几的利润。
后来抖音切断了向微信小程序跳转的通道,把这部分流量收进了自家生态。2023年8月,红果上线,用免费模式跑了一年,到2024年下半年,免费剧与付费剧已在市场上各占一半,转过年的春节,免费就成了主流。石艺源对红果的体量没有概念,他只知道,自己上线的剧,最终多半都进了这类免费平台的作品库。
2023年,他去一家新成立的公司当执行导演,约定的薪资结构是1万多元底薪加几个点的分成,他看重的是分成。入职后,他只要开机在组里,每天基本要工作16个小时,平均只能睡三五个小时,出现过三次心悸和呼吸困难。巨大的压力实在难以支撑,3个月后他便离职了。
后来,正赶上咪咕想拍短剧,第一批就找到他。第一部是古装剧,采用的模式是共担成本共享收益,咪咕出大头。但横店剧组有个规矩是先充值再拍摄,由于时间问题,拍摄从7天砍到6天,在保证质量的情况下,他硬挤着拍完了。第二部《君临天下》拍满了7天,结果上线后数据没跑起来,也没挣到分成,“就只挣了个导演费”。
第三部是《盖世医尊》,也是他离“钱”最近的一次。该剧的二轮播放上了红果平台,跑出了成绩,他估摸着平台结给版权方的分账可能有上百万元。但那笔钱与他无关——他只约定了首轮分成权益,而且由于和合伙公司的纠纷,导演费也没拿到,唯一落袋的是一座咪咕的年度导演奖的奖杯。
在中小承制方的视野里,平台大概分成两类:咪咕属于一类,每个项目需要走投标中标流程,比较规范,一碗水要分给很多人,管控严格到一个月最多给一部戏。
红果则是把额度集中给少数头部公司,它们手里的活干不完,从平台接下的单子一个月能到上百部。而一个剧组满负荷运转,一个月最多拍3部——产能撑不起订单,干不完的单子,只能往下转。每转包一层,价格就被“剥掉”一层,直到落进没有转包余地的人手里。
2025年,石艺源开始接一家大型承制公司的活。那家公司一个月能做100多部红果的剧,他一个月能分到一到两部,他很清楚自己在链条中的位置。
他把红果的补贴比作当年“打车大战”:烧钱抢市场,退潮是必然的。对腰部以下的公司,账期永远是悬在头顶的剑。2025年底,和一家头部制作公司再谈合作时,账期已经在拉长,年底结清时他听说对方甚至是借钱贷款结的尾款。情分他记着,但不敢再干了——价格本来就低,账期再拉长,风险高到不值得冒险。
斟酌
春节过后,石艺源开始干AI。原因有两个——真人剧没有开机;两个做AI的朋友拉他合伙。“本身对AI不是很感兴趣,也不是我主动愿意做的,但是真人实拍短剧没活,也算是被逼到这条路上了。”他说。
他先去几家好朋友的公司考察,又花钱买了教程——3月组团队,4月磨流程,五一也没有放假,因为正经接到了第一单活。他并不算早,楼下一家更早转型的兄弟公司年前就去广州学习了一轮,“去年是学习,今年正儿八经干,但听说也没赚到什么钱”。
这单活是一部2D漫剧,出品方是一家网文平台,一共180分钟,合同上每分钟按约400元结算。实操下来,前六集大约12分钟,算力就花掉1万元,折合每分钟接近800元,是合同价的近两倍。
钱烧在抽卡上。AI生成的画面要保持一致——比如这个镜头戴着眼镜,下个镜头眼镜就没了,手表会消失,衣服的拉链会自己解开,穿帮一次就得重新生成一次。全片做完,算力花了6万多元,还不包含音乐、音效和配音,而总预算只有7万多元。
“真人剧要改片子,成本是人力和时间。AI改片子,每次重新生成都要花钱,改一遍就要付费,就怕客户无限制地改。”石艺源认为,这是AI剧与真人剧最本质的差别,AI剧的边际成本是刚性的。但甲方并不理解这个区别,他们只知道AI快,于是提出比过去更多的修改要求,AI确实提高了出片速度,也降低了甲方“推翻上一版”的决策难度。
第二单是一部横屏的仿真人剧,要求直出1080P——分辨率每高一级,单价和废片率一起涨。对方开价每分钟超过1000元,他没敢接:有了上一单的教训,他怕算力超预算,提出算力由对方另算,自己只按四五百元一分钟收制作费。
5个人做了一周,烧掉近30000元算力,产出了二十多分钟的片子,交上去被甲方全部打翻,最后只留下三分钟。后来,他索性改成完全按人/天计价,每人每天400元,不管这一分钟能不能用。最后干了半个多月,挣了1万多元。事后看,这是他今年做过最正确的判断。
更让他不安的,不是钱。真人时代,他至少知道自己是“三包”还是“四包”,到了AI时代,他连这个也不知道了,“我们在给谁干活?我们在挣谁的钱?”
真人剧的分包是“笨拙”的,需要场地、剧组和一群互相认识的人,链条因此是看得见的。AI的分包完全不需要这些,一条群发,一个网上的视频,不管认识不认识,就能完成一次转手——链条变得高效,也变得不可见。他从被层层抽成,变成了被无声地“稀释”。
与此同时,行业门槛也塌了。他见过从广州花万把元学了几天AI,回来就想要开公司的三门峡夫妻;做汽车美容的师兄也来问他这行能不能干;婚庆公司、工程公司和做新能源的老板一窝蜂进场……用他的话说,但凡跟视频沾点边的人都想入行,“而这个阶段真正稳定赚钱的,是卖教程和办培训的人”。
“没入局的人看不到坑,入局的人都已经踩到了。”
上半年的行业数据他也刷到过:仅抖音端,新增AI短剧22.19万部,播放量破亿的只有1055部,破亿率不足0.5%。在这样一个分母面前,他积攒了7年的经验开始失效。
平台对AI内容的态度也在收紧。7月22日,红果就“高频AI脸”泛滥、形象同质化和版权侵权发布公告,启动专项整治。半年里,AI剧从被热捧走到被规范。
也有同行劝他做自制剧和海外剧,搏一把爆款,他摇头,“自制剧搞不好,亏得更多,海外剧一旦大家都做,也不挣钱了。”能稳稳活下来的,要么手里有平台的稳定额度,要么有自己的发行投流路子,这两样他都没有。
那天的采访结束是傍晚,一行人去吃饭。饭桌上,石艺源的微信响了。有人辗转找到他的联系方式,问他能不能带着做AI短剧,他直接劝退了。不是保守,也不是不愿意带人,是他自己也不知道钱在哪里。7年前,他到处见组、求人给活干,如今有人来求他带路,他反而觉得自己能拿出来的最有价值的东西,是一句规劝。
他30岁,两个孩子,大的快上小学了,母亲在郑州帮他带孩子,父亲还在外省打工。他没当年那么“勇”了。
问他接下来怎么办,那本真人实拍剧还入不入局?他想了很久,先是描述了下他所观察到的现状:真人短剧其实已经在慢慢回暖,有人在开机了,只是不多。
“这个行业淘汰了很多人。”他语气平淡,“我不知道能不能等到回暖。有活的话,我会接,但得先斟酌好。”
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AI天才的价格表,中国模型大厂的山头战|深氪文|王毓婵 温丽虹
编辑|张雨忻 杨轩
热钱
得知那位98年的同事,一位一线算法研究员跳槽去腾讯后的年薪时,朱可欣觉得眩晕。
涨幅高达3倍——朱可欣和这家大厂的同事们在聚餐上猜测对方拿了多少时,“大胆猜测涨50%”。但答案揭晓,是从100万涨到300万,这远超他们预料。一顿饭的时间,饭桌上所有人对自我定价都重估了一遍。
旧有的薪资坐标被迅速改写,“眩晕”不断发生。距离那次跳槽仅一年过去,朱可欣说,现在已经没人会对一线研究员拿300万年薪感到惊讶了。
高昂年薪的年龄层还在下探。
在腾讯混元,一名00后研究生还没走出校园,就以实习生的身份领着5000元的日薪,月收入比这座大城市的大部分白领都高出许多。他的上级跟他交过底,“毕业转正可以给到年薪300万。”这位年轻人很直白地告诉36氪,他今年就想马上毕业。
从硅谷到中国,当顶尖AI人才在以亿级年薪和“一号位送温暖”被争抢时——字节AI一号位吴永辉是张一鸣花了8个月才促成的;腾讯AI一号位姚顺雨是总裁刘炽平亲自去硅谷谈下来的;而Meta不仅能开天价,扎克伯格会给他想挖的OpenAI研究员“送亲手做的汤”——整个AI人才金字塔中,从塔尖到塔基,每一层人才的价格都在被不断推高。
塔尖上的人,能拿到上亿年包——姚顺雨入职腾讯,DeepSeek郭达雅转投字节,都被传年薪上亿。但这个人群非常小,每家的模型团队只有几个人。
往下一层,是在大厂里拿超千万年包的人。一位猎头告诉36氪,每家大体量的公司里有差不多有10-20个这样的人,每位都是职位变动会牵动行业关注的业界明星。
再下一层,是“500万及以上”年包量级的TopSeed、阿里星、腾讯“大咖”等顶尖应届生,每家几十人。一位今年入职字节的博士候选人对36氪解释了600万年薪的构成:“不全是现金,还包含字节期权,豆包股、还有奖金。”他还提到,有的应届生能拿到比600万更多的数字,“但那是极个别”。
再往下,是200万-300万的一线AI算法,被称为“打工仔”,人数最多,定价依据是学术代表作和核心项目经验。“今年,年薪200万+是一个普通算法研究员能接受的基准线,去年还是100万+。”一位大厂算法说,“我有个朋友之前拿到了Seed 200万+的年包,最后没选,因为另一家AI公司给了他300万+,以及更高的职级。”
金字塔的最底层,是AI算法实习生。字节、腾讯、阿里核心方向的博士实习生日薪可达5000-6000元,而两年前,博士实习生的平均薪资还是1万元/月,相当于现在两天的薪水。
当实习生的月薪都来到了十万元以上,对AI人才的争夺,尤其是对大模型研究员的争夺,可以说是从塔尖到塔底全方位地进入了白热化。
这背后,是中国模型厂之间的竞争演化:字节原本是市场上最慷慨的AI人才买家,但最近一年,腾讯也突击抢人,成为顶级人才大金主。同时,DeepSeek、月之暗面在一级市场大额融资,智谱、MiniMax上市,大模型创业公司也筹集了加码的钱。
一直以来,“人才”在各个行业的竞争中都是一个重要的变量。但当下AI行业人才争夺的烈度,明显高于上一个热钱涌入的行业——互联网。可以与之匹敌的,恐怕只有1950-1970年之间的半导体行业刚兴起时对核心人才的抢夺。
这两个行业的共同特点都是:公司看起来拥有技术,但真正拥有技术的,是那几十个核心的技术人员。所以,人才成了公司竞争中“卡脖子”的关键变量。
就这样,AI公司之间的竞争,演变成了人才间的竞争。而人才的流动,剧烈地改变着每一家置身其中的公司,也深切地影响着整个AI行业的格局变化。
买配方
大厂和大模型公司所争夺的,其实是核心人才手中的技术“配方”。
在训模型时,研究员用“配方”这个词来描述模型训练中的方方面面:模型多大尺寸、数据怎么配比、训练路线怎么选,有哪些关键tricks......
模型的成功,是趟过大量的试错经验而实现的。而经历这一切的人,掌握着这些认知。就好像半导体行业早期也是如此:工艺参数、良率、材料、制造诀窍很难完全写进专利。所以,挖到一个对的人,可以拿到这些“隐形认知”,迅速缩抹平模型代差,缩小跟竞争对手的差距。
配方贵有贵的道理。模型训练的重置成本极高:训练一个基座模型,或微调千亿参数模型,一次完整的实验所花费的算力成本可能高达几千万甚至上亿。若训练方向、方法错误,其损失远远超过几个研究员的年薪。
更关键的是,能拿到核心配方的人实际非常少。
与互联网时代大部分所谓的创业经验不同,模型圈讲求的“万卡训练经验”,只有少数头部大厂和顶级实验室才有足够的算力和数据支持;而在这少量公司里能获得“训练指挥官”资格的人,也是凤毛麟角。
“全中国能牵头搞大规模预训练的,就那200个人。”猎头York说。一位字节HR也告诉36氪,当他们在2024年开始集中挖猎核心研究员时拉了一张名单,名单上也就小几百人。
当掌握核心配方的人流动起来,这些原本掌握在少数公司手里的模训练识就会随之被“开源”,完成跨公司的迁移,最后抬高整个行业的天花板。这就好比:一道菜的配方一开始只由几个厨师掌握,那这几个厨师供职的饭店暂时就会看起来很强;可一旦一个王牌厨师跳槽,配方立刻就会流传开来,没有哪家饭店能持续领先,但越来越多好吃的饭店会抬高整个行业的天花板。
2024年下半年原本在阿里负责过多模态预训练的周畅加盟字节,虽然字节为此付出了千万级年薪,但周畅的到来迅速帮字节在多模态能力上取得突破,这是如今大爆的Seedance模型的基础。
另有业内人士告诉36氪,原智谱研究员、GLM-4.5及GLM-4.5V核心贡献者程晔安在今年加入了月之暗面,并位列K3技术报告作者名单。他的主要贡献就在Agentic Coding后训练上,而这正是智谱的强项。
对一家公司来说,当核心人才离开,损失的不只是一份劳动力,而是团队共同积累的知识——实验路径、失败记录、调试经验——被完整地交付给了竞争对手。而这种交付甚至不需要等到入职。有人从面试起就开始把团队内部是怎么做的,悄悄讲给了对家听。面试本身,成了技术细节最高频的外泄渠道。
如果掌握配方的人选择创业,也一定会成为资本的宠儿。
前商汤研究总监刘宇在多模态刚刚起步的2024年,就经历过从数据处理、训练基础设施、模型研发到产品落地的完整闭环,并且调度了超过4000张GPU来训模型。而当时,拥有千卡训练的人才都已经很稀缺。所以,当他离职创业后,投资人立刻蜂拥而上。由于找来的投资人太多,刘宇甚至大部分都只能闭门不见,以至于行业内称他为“投资圈轻易见不到的人”。
人才的流动,本身就是这一轮国内大模型公司能力竞赛中重要的一部分。“模型竞争的核心,主要是算力、数据和人。”猎头Sam告诉36氪,“能找到合适的人,算力和数据才不会白费。否则花了再多的钱也无济于事。”
这就是为什么“人”会成为AI行业竞争中的重要争夺资产。
当然,除了要找到那一小撮掌握配方的人,大模型公司还需要找大量聪明靠谱的年轻人来“剥葱扒蒜”。人才争夺战就这样全面打响了。
怪招
早两年,AI人才的高地和流失源头,原本是技术上先行一步的百度和阿里,但最近,AI人才极其充沛的字节也成为了新的“山头”和被挖对象。一位模型大厂内部人士对36氪透露,他们正在对标字节的数据体系,岗对岗地挖人,“只要挖过去,薪酬就能double”。
字节很快做出反应。2025年底,字节跳动发出全员邮件,宣布奖金和调薪投入分别提升35%和1.5倍,并启用新的职级体系,抬高了每一个职级的薪资上限。这其中职级相关的调整被认为是重点针对AI人才的举措:高薪的研究员没法塞进原有的职级框架内。
留人举措今年还在继续加码:字节只对AI相关业务员工发放的“豆包股”有了明确的标价和回购机会,并且,有豆包股的人还可以选择把自己年终奖或者总包里更多的现金换成豆包股。这就好比字节创立之初时的期权一样值钱。而这些举措或许都有一个共同的触发原因——去年一整年,Seed走掉了近70名技术骨干。
腾讯则不止舍得给钱,还舍得给职位。如姚顺雨、田永龙等硅谷的明星研究员,来到腾讯就可以直接带一个团队,甚至成为整个模型团队的负责人。有了这样的例子后,猎头在挖人的时候也有了话术:“你留在OpenAI可能就是几百个顶级研究员中的一个,你来中国大厂的话,就能做业务一号位。”
不过,钱和职位也不是一切。不少创业公司有自己的招聘“怪招”。
上海两家AI创业公司常常同时盯上同一个人。今年,这两家都看上了一位博士生,他原本已经准备接受其中一家的offer,最后却被背靠高校的另一家挖走。原因不是钱,而是对方称能给他提供“上海某大学的教职”。
智谱可能是这个“高校赛道”上的鼻祖。公司创始人兼首席科学家唐杰,以及公司的核心管理层几乎都来自清华,在这种浓厚的“学院氛围”下,不少清华学生为了读唐杰的硕士或博士,都会选择以加入智谱为敲门砖。
如果拿不出太强势的资源,HR或猎头则会采取“攻心术”。
李清供职的公司位列“大模型六小虎”之一。近段时间,他每周都会接到数通猎头电话,电话往往挑上班时间打来,对方会采用“攻心”打法——他们不着急谈岗位和薪资,而是绕着李清任职公司的股价、工作强度、他本人的健康状况这些负面话题做文章,从侧面动摇李清对当下公司的信心。
李清记得有一位猎头,每次通话都热衷于聊李清所在公司的股票。“你们公司股价跌了,要不要考虑外面的机会?xx上市以后潜力肯定更大。”
大厂有一套更为体系化的打法,我们称其为“饱和式用人”。
一位字节员工告诉36氪,Seed在一些比较核心的研究领域,一定会超出资源配置地保留两个能力相近的团队。“所以就算一个团队被竞争对手整锅端走了,另一个团队也绝对可以填上。你就算在再核心的岗位离职了,在字节也不会溅起水花。”
在猎头侧,也能感受到这种“饱和式用人”。一名猎头告诉36氪,在他承接的各家公司中,腾讯会在组建团队期间集中挖掘人才,但字节的挖人节奏几乎没有什么波动,“不管当下缺不缺人,字节都会持续性地去挖人。”
还有“釜底抽薪式挖角”。
某大厂人士告诉36氪,他们正在“定向孵化其公司的模型人才”。“我们定位了竞争对手最重要的10个人,把他们全部撬一遍。如果他们愿意跳槽过来就最好;如果不愿意过来、就鼓动他们自己创业,我们可以帮他们找投资。”
在他的描述里,这套动作是有名单、有配额的:比如,字节定位Seed最重要的10个人,逐一mapping,然后想办法接触上。跳槽是A方案,投资创业是B方案,两个方案都能达到削弱对手的目的。
VC称这种做法为“投负一轮”:在创业者还没开始创业的时候就投。一些投资人会在字节员工还在职时,就撺掇他们出来,并且帮他们搭好班子、找好第一笔钱;或者扎堆在清华、北大校门口,抓教授、聊学生,甚至投学生创业。
相比被竞对挖走,HR对于人被投资人拐跑的情况态度相对中立,“期权能绑住那些‘可能会被竞对挖走的人’,但绑不住真想创业的人。想创业的人,早晚都会出来。至少不是去给竞对添砖加瓦了。”一位投资人说。
挖角与反挖角,如今是每家AI公司HR的必修课。
一位大厂研究员告诉36氪,某些公司的HR面对想要锁定的候选人,会逐字逐句地教对方一套话术,让他用来应付别家HR。但这很多时候只是一厢情愿——因为一些新人拿到offer后,会直接用offer作为“跟下一家HR谈薪资的资本”。在两家竞争严重的公司之间,新人甚至可以直接跳过面试环节,空手套到一个涨幅。
有的AI公司把招聘搞出了“拍卖会”的感觉:新人拿到offer后,一周内入职给3个月签约奖金,两周内入职则减少到2个月签约奖金,三周以上没有奖金,这就是为了缩短新人的犹豫时间。
猎头找人的办法也在不断变化。
AI人才最大的特点之一是“隐形”,真正符合企业需求的人,往往不会把自己挂在招聘软件上。“一个普通程序员在招聘平台能搜出成千上万,但大模型的人,你找不到10个,有时候5个都找不到”。猎头裴小科说。
但这些人才也不是无迹可寻。他们的名字往往在顶会论文的作者栏里,位列GitHub的贡献者名单中,在X上的技术帖子中,许多人在个人主页上直接留了邮箱。
这代表猎头的工作方式要改变:不再筛简历、打电话,而是要读论文、发邮件。
但是要读完、读懂这些论文实在太难了,有猎头开始用AI来干这个活——用AI读论文、发邮件,对方收到的邮件都是一对一定制的:“张教授,我读了你的论文,你对多模态的理解我觉得特别有道理。”随后,这一套办法快速普及开来,所有猎头都开始这么干,研究员们的邮箱里瞬间充满了大量AI味很重的猎头邮件,小聪明迅速被识破。
“他们根本就不读我写的论文!”小红书上有很多这样的吐槽帖。
渠道被公开后立即失效,研究员们不再搭理这些邮件,猎头们不得不返璞归真,回到原始时代,靠熟人关系和线下蹲人来建联。他们蹲在清华北大门口、混迹教授与学生的圈子、跑大会、定向邀请会、闭门会、after party……凡是有人才扎堆的地方,必有猎头的身影。
选择和山头
纵然HR和猎头使出千百种招数和诱惑,但AI人才们有自己的想法。
“我不会去的,”一位字节研究员经常接到竞争对手大厂打来的电话。他会直接告诉对方:“你们的组织架构设计不合理,等你们搞好了再跟我说吧。”
比如某次他拒绝,是因为对方开的是一个资深岗,但岗位描述像“算法零工”——同时做图像理解和视觉模型的某个部分。“视觉模型光应用在游戏上,就够一个人研究五年。你现在让一个人这样打零工,他在数据的理解上都不完整,那怎么能做起来呢?”他的结论很直接:“只有不懂的人,才会这么设计组织。”
大厂和钱,在很多AI人才那,并不是最重要的衡量指标。
移动互联网后期,大部分人选择在大厂里拼职级、拼薪水,“说白了,就是没有红利了,大家得想办法拿到一个好的位置,然后苟住。” 猎头Henry说,“但现在的AI行业还在绝对的红利期,有能力的人更愿意去能让自己快速出成绩的地方。”
“追求杠杆,而不是眼下的现金”,成了AI人才,尤其是年轻的“小天才们”一个比较主流的想法。“如果我今年能参与一个SOTA模型的核心训练环节,这就是我最大的杠杆,未来的机会只会更多。”而正是这样的想法,让不少年轻人的天平开始向创业型公司倾斜,如月之暗面、DeepSeek、智谱等。而这些公司里关键岗位上的人,也确实更趋于年轻、趋于“原生的AI人”。
在这些人眼里,大厂和创业公司最大区别在哪?答案可能是“组织”。
组织怎么设计,把哪些人放在核心位置,往往是一家公司想怎么做业务的直接体现。通常来说,创业公司的组织往往更精简、更扁平、更灵活、更“AI Native”。又或者说,如果一家大厂能让自己的大模型部门具备这些特点,它也会更容易受到人才的青睐。
“AI Native”这个热词放在大模型训练组织的语境下,说的其实就是:这个组织里有没有真正自己下场做过大模型的人,有没有在一个真正的大模型组织待过的人,知不知道一个能适应AI时代的组织应该是怎样的。
2024年急于在大模型上破局的字节,转年就找来了吴永辉担任Seed负责人。前负责人朱文佳虽然也是资深的算法和架构师,但他大量的技术经验都集中在“搜推广”业务形态中,接手Seed时并未真正做过大模型。后来的事情也证明,做大模型训练还是需要直接做过的人,前Google DeepMind研究副总裁、曾深度参与Gemini研发的吴永辉,被认为才是对的人。
腾讯则在2025年做出了更大胆的选择。这家以“成熟稳重”著称的公司,在大模型持续落后的2025年末,找来了年仅28岁的前OpenAI研究员姚顺雨担任混元大模型负责人。“总办就是希望他来打破秩序的。”一位腾讯人士说。
他的到来,就像在平静的池水中放入了一条鲶鱼。腾讯的大模型组织开始剧烈翻腾。
首先是大批原生AI人才的加入。据36氪梳理,姚顺雨加入后的近一年,混元体系引入了至少8名关键外部人才,直接向他汇报。梳理这份新人名单,无论是来自字节Seed的张弛、黄启,又或是此前已被业内普遍关注的海外明星研究员庞天宇、田永龙与蔺旭东,无一不是在大模型的一线真正训练过大模型的研究型人才。
“姚顺雨有一种明星效应,他吸引了更多掌握配方的人愿意来到腾讯。”一位混元研究员说。他仍然用厨房做比喻:“如果掌握配方的人觉得,你厨房里的锅铲不是我要的锅铲,锅具也不是我要的锅具,我怎么炒出一盘好菜来?现在,他们相信姚顺雨至少是个合格的厨师长。”
旧人也在陆续离开。大模型原先各岗位的关键负责人,包括原腾讯AI Lab副主任俞栋、上一任混元掌舵者蒋杰、原多模态理解负责人胡瀚、原后训练主力徐灿等,都在姚顺雨履职后相继发生变动,或离职、或转岗。
混元的组织在快速地年轻化。“那些所谓的老资历,其实并不比我们懂得多,甚至我们在模型训练各方面的认知上甚至都碾压他们。”一位混元研究员对36氪说,“不是所有资历都能带来增益,很多人没有真正在大模型上打过胜仗。”
一位头部大模型公司员工也感慨,团队里几乎都是95后,05年的都有。对创业公司而言,最不需要的就是一个专门发号施令的人,他不向往大厂,因为“组织庞杂,架构层级多,管理者只是在‘管理团队’”,“在创业公司,因为目标与做事风格高度一致,反而更容易出成绩”。
可见,大模型行业也正在构建一种扁平、一线、按训练战绩而非资历来评判人的工作方式。在上一个时代做过虚拟人,做过推荐系统、广告系统、搜索,做过云的人,不再能直接用资历和年龄来兑换一个领导大模型团队的资格。
组织变化带来的效果很快在业务端显现出来。
2026年之前,谈到混元大模型,行业内的评价几乎是清一色的“拉完了”。而姚顺雨和他的新核心班底陆续到位后交出的Hy3则被认为“上牌桌了”,一个相对公允的评价是:从“模型榜单产品”变成了一个能真正塞进WorkBuddy等生产力产品里的底座。而2个月后发布的Hy4 preview,则被业内评价为:把腾讯推到了国内开源模型第一梯队。
这正是一个“关键人物的到来改变了组织,新的组织改变了业务状态,最后改变了公司在行业中的座次”的故事。“不是说姚顺雨一个人改变了混元,但如果在2025年那个时间点,没有这样一个被赋予重要职权、能越过内部山头的角色承担这些责任,混元绝对不是现在这样,只会更落后。”一位接近腾讯的人士评价。
阿里则陷入了与腾讯不同方向的叙事。
阿里过去因为大模型做得早、人才有积淀,并没太吃过挖人的苦:通义实验室的源头可以追溯到达摩院,周畅、林俊旸、罗福莉等最早一批国内大模型人才都出自于此,且都是阿里一手培养的原生人才。而且,开源文化也吸引了大量有技术情怀的人,这让阿里在2024年一度成为其它大厂挖角的人才高地。
可是近两年来,阿里对人才的吸引力正在松动。
随着字节、腾讯纷纷改革职级体系,打破论资排辈的桎梏,以及创业公司在2026年轮番推出SOTA模型、上市,阿里长期以来严格的职级体系和薪资体系,都成为了招揽人才的障碍。
据了解,原Qwen负责人林俊旸的职级为P10,除去他的直接汇报对象,大部分一线研究员只能给到P7左右。而这些人如果去往字节和腾讯,职级至少高出一到两级。“阿里很难让外部年轻人直接担任核心职位。”一位阿里人说。
自2026年3月林俊旸离职以来,阿里一直在重新搭建大模型相关的组织:3月成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群;4月成立集团技术委员会,升级通义大模型事业部;6月又将通义大模型事业部和未来生活实验室两个最重要的模型团队合并,成立Token Foundry事业部。以上皆由集团CEO吴泳铭直接负责。
“管理层确实焦虑了。”一位阿里高管对36氪说,这些调整都是在将阿里的AI主导权不断集中到CEO手上,但这是最好的解法吗?“吴妈(吴泳铭)作为集团CEO要管的事情太多了,精力很容易被分散,很难高度沉浸地盯AI这一件事。”不少行业人士都认为,阿里依然需要寻找一位更原生、能更专注的大模型一号位。
潮涨潮落
AI圈人才的流动如同潮汐,时刻伴随着潮涨潮落。
根据猎头的回忆,国内模型圈的人才迁移经历了四个阶段,这背后也是公司间的起落:
2023年,GPT-3.5成为标杆,OpenAI、Google、Meta等海外大厂的员工成为了国内公司都想挖的热门标的。而国内的大模型人才和公司一样,都刚刚起步,其中阿里和智谱由于入局AI较早,人才更为成熟。
2024年,阿里之外,“AI六小虎”(智谱、月之暗面、MiniMax、百川智能、阶跃星辰、零一万物)从“百模大战”中脱颖而出,也成了第二阶段的黄埔军校。
2025年,DeepSeek、字节、阿里的人几乎和硅谷研究员一样受欢迎。想找能做预训练的人,基本就看这几家。猎头York用一句话来总结:“现在国内人才池里,模型层就看Seed,应用层就看剪映。”
2026年,DeepSeek、字节、阿里的人依然抢手,不过从“六小虎”中成功跑到头部的智谱、月之暗面也再次成为了人才市场的焦点。比如,月之暗面是率先拿出超大参数原生多模态模型的公司,而就在这个模型发布后,猎头们立刻前往月之暗面的办公室楼下蹲守准备挖角多模态研究员。
同时,AI市场对人才的需求结构也在发生一些微妙的变化——有的工种逐渐稳定、落潮,有的则在起势。
Cursor首席人才官Adam Ward在近期的一次访谈中提到,在AI研究员之外,硅谷现在需求更大的一类人是“前沿部署工程师(FDE)”,也就是模型公司或云厂商里派驻到客户一线去,把自家模型或应用部署到客户实际工作环境里的一群人。
“AI研究员是一个非常明确的群体,他们的定义、数量和分布都很清晰。现在比他们更难招的是那些模糊不清或全新的工种。”Adam在访谈里说。
这背后也是硅谷AI圈在发生的变化:在不断投入人、卡、钱做出最好模型的同时,模型的应用和商业化——也就是让模型赚钱——正变得比以往更重要。
在国内,类似的变化也在发生。
清华经管学院与猎聘在6月联合发布的《AI时代技能趋势报告》显示:2022年,AI基础算法与模型岗位占据了AI劳动力需求约一半;到2026年第一季度,这一比例降至20%;第二季度,AI Agent产品开发工程师的需求量首次超过算法工程师,成为AI领域最大的单一岗位类别。在这4年间,Agent产品相关人才需求环比增速达到40%。
行业的重心正在从“训模型的人”分化到“能把模型用起来的人”。
这从近期几家大厂频繁的组织架构和业务调整也能看出端倪:阿里将QoderWork、悟空、MuleRun整合为千问办公,并将“AI办公”提升为公司在AI领域的战略方向;字节则将飞书产品团队与豆包产品团队将整合,并把TRAE和扣子整合进豆包,完成五年来对To B业务最大的一次调整。
两家大厂的调整都被外部解读为对腾讯AI办公助手WorkBuddy的阻击。当三家大厂都势必要拿下这座城池,那么相应人才的需求也会被快速放大——不是产品经理,而是做Harness(驾驭模型,把任务执行落地)的产品工程师。
但大厂对于AI算法的需求跟前两年比确实在退潮。不是不招了,仅仅是因为经历了过去两三年的急招,大厂和头部公司的人才已经趋于饱和——字节Seed的算法人数甚至已经上千。
“各家公司都已经形成了比较有梯队的训练队伍,坑自然就少了。”一位业内人士说,“大厂现在主要的任务是只盯最头部的算法人才,并且留住自己已有的人,而不是继续大规模招聘。”
今年第二季度,腾讯与阿里的单季资本开支合计超过1000亿元,且两巨头自由现金流罕见同步转负。据行业估算,字节单季投入规模至少和腾讯处于同一量级。据此推算,三家巨头单季的资本开支合计超过1500亿元,其中大部分将流向AI业务所需的算力。
1500亿,能造1.25座港珠澳大桥,或60%个三峡大坝,或3艘福建舰。这也是为什么,针对大模型研究员不计成本地疯狂挖猎不会持续太多个年头的原因——地主家也没有余粮了。
猎头裴小科对此有直接的感受:大厂招人的眼光更挑剔了。他打了个比方:2023年那会国内团队招人,只要“见过猪跑”就行;认知成型后,用人标准变成了“吃过猪肉”;随着吃过猪肉的人越来越多,如今只有“吃过好的”那一档,才能接到橄榄枝。
于是,“缩圈”的现象出现了。比如针对一线研究员这个人群,“C9院校(9所顶尖大学)的计算机专业是现在的第一梯队”,裴小科介绍,“C9之后是985院校,而211及其他院校基本不再纳入人才池。”原因很简单:C9院校的学生往往在更前沿、资源更充足的课题组里实践,他们的经验也更被看重。
一位大厂实习算法还观察到一个现象:AI部门转正的HC在减少,但是拿到offer的人薪资包涨了一倍。这不是矛盾,而是同一件事的两面:一些基础的工作会逐渐被模型吃掉,于是预算集中到了少数头部的人。
“今年以来一些场景,比如后训练,正在逐渐自动化,HC的需求也在下降。”上述大厂实习研究员说,他已经见怪不怪,“现在部分组的HC已经锁死了,即使是一些同龄人中的‘大佬’,去投这些组也会被挂简历。”
大厂招聘步伐放缓,创业公司仍在热火朝天。正是观察到字节的人才溢出,他们牟足了劲准备挖人。
一位猎头认同“字节大范围扩招时代基本结束”的判断,他所在的猎头公司正在认真考虑明年是否要解约字节。“签约了字节,就不能挖字节的人,因为被逮到要罚钱、取消合作。比起服务字节,把字节的人才挖到创业公司,收益看起来更大。”
AI人才抢夺远没有结束,但最高潮的阶段已经告一段落。
1983年,物理学家伊曼纽尔·德曼接到华尔街的猎头公司打来的电话,问他想不想要一份15万美元薪资的工作,而当时他在贝尔实验室的工资是5万美元。后来,他在高盛一直待到2002年才离开。他和那一代的物理学家、数学家们在华尔街获得的,不只是三倍、五倍的薪水,还有一个可以待上二三十年的职业身份——他们中的许多人后来成了亿万富翁、终身教授,或对冲基金创始人。
但如今的AI天才们,还会有这么长的时间窗口吗?
*应受访人要求,朱可欣、李清为化名
(36氪作者邓咏仪、李炤锋对本文亦有贡献)
图片来源|AI制图
豆包工作今日上线:字节AI办公的"独立军团",到底能不能打?昨天刚写完TRAE和扣子并入豆包的消息,今天"豆包工作"就正式落地了。官网已经开放下载,电脑版可直接安装,也能在最新版豆包电脑版里切换使用。新用户登录就送30天订阅权益。
一天都没多等,字节这波是组织调整和产品发布踩着同个鼓点往前推。问题是——这个被字节寄予"AI主干业务"厚望的产品,到底是个什么东西?能不能跟腾讯WorkBuddy掰手腕?
不是聊天框,是"数字打工人"
先说清楚豆包工作跟普通AI助手的本质区别。你给它一个目标,它自己拆任务、调工具、操作电脑,最后把成品文件扔到你桌上。不是给你一段文字让你自己复制粘贴,而是指令进、成果出。
能力分三层:
第一层是生成和编辑。写方案、整理纪要、做调研报告、处理表格数据算基本功,PPT、文档、表格都能直接产出。亮点是"指哪改哪"——生成的文档里哪块不满意,直接框选那一段改,不用整篇重来。还能生成图片、视频、网页甚至简易应用,背后接的是Seedream 5.0 Pro和Seedance 2.5。
第二层是电脑操作。授权之后它能直接开浏览器搜资料、填表单、跨软件搬数据、用专业软件处理文件。长时间跑的任务可以丢给云电脑,你本地关机它照样跑。出门在外用手机就能远程给电脑派活。这部分能力主要来自TRAE团队在桌面端Agent摸爬滚打一年多的积累。
第三层是多智能体协作。平台上已经有100多个"工作伙伴"——UI设计师、HR招聘助手、数据分析师、短剧策划师等等。你可以拉几个AI组个"工作小队",比如做调研报告时让数据、研究、设计三个Agent分工并行,最后汇总成稿。这套技能+连接器+工作伙伴的生态框架,底子是扣子(Coze)的Agent开发平台。
200多个技能、10多个连接器(飞书、钉钉、企业微信、腾讯会议、邮箱等),覆盖面已经相当广。
真正的杀手锏:飞书十年数据喂出来的"企业大脑"
但以上这些,WorkBuddy也能做,阿里千问办公也能做。豆包工作真正的差异化在一个地方:飞书。
用飞书账号登录后,豆包工作能在你权限范围内读取飞书里的聊天记录、文档、会议纪要、日程——这些不是你手动喂给它的,而是企业天然沉淀的工作上下文。它知道你们项目讨论到哪了、上次会议定了什么、文档里谁提了什么意见,基于这些真实信息来干活,而不是靠你一句话重新描述背景。
干完的活还会回写飞书,沉淀成可复用的企业知识。用得越多,它越懂你的业务。飞书里原来的"豆包企业版"入口也已经升级成了豆包工作。
说白了,飞书十年攒下的企业协作数据——组织架构、文档知识库、会议决策链——正在被拆成豆包可以调用的一个个能力模块。飞书从一个独立产品变成了豆包的"企业大脑"。这是腾讯用腾讯文档+企业微信也在做的事,但飞书在产品深度和知识沉淀密度上有自己的优势。
安全方面也下了功夫:全链路Agent安全防护,继承飞书权限体系,个人数据和企业数据隔离,是国内首批通过办公智能体能力与云端基准测试双项认证的产品。
68块钱一个月,贵不贵?
定价直接亮牌:
68块的标准版对标WorkBuddy的付费档,价格不算离谱。但有个现实问题:Agent跑复杂任务的Token消耗是普通问答的10到90倍,一次网页抓取加表格生成可能就干掉平时一周的问答量。重度用户额度够不够用,得实际跑起来才知道。
从媒体实测反馈看,轻量任务——周报、纪要、单表分析、图文排版——一次过的概率不错;但多表公式、精细排版、复杂GUI操作还是会翻车,需要人工兜底。财务建模、法律合同这类零容错场景,现阶段只能当辅助不能当主力。
结语:四张牌桌,谁的咬合更紧?
豆包工作上线,AI办公正式进入四强对线:腾讯WorkBuddy、字节豆包工作、阿里千问办公、百度(文库+网盘)。
四家牌面都不弱。腾讯有社交关系链和企业微信生态,阿里有钉钉的组织架构和云算力,百度有搜索入口和文档资产,字节有豆包3.82亿月活的C端流量池+飞书企业数据+扣子生态框架+火山引擎云基础设施。
QuestMobile数据显示,今年6月豆包以3.82亿月活位居AI原生App第一,是第二名千问1.67亿的两倍多。这意味着豆包工作不需要冷启动——豆包里已经习惯用AI处理文档、查资料的用户,就是现成的转化池。
但入场券只是入场券。执行能力打平之后,下一轮拼的是谁的AI能嵌进用户的数据、业务流程和工作习惯里,让用户换不掉你。字节用两个月走完了组织整合、能力收拢、品牌独立三步,速度确实快,可流量和整合速度能抢到身位,不能替它跑完后半程。
品牌认知要靠时间沉淀,付费意愿要靠真实交付换,复杂任务的稳定性还要一个版本一个版本磨。对字节来说,豆包工作上线不是终点,是真正考试的开始。
NeuronX Raises $1M in Pre-Seed Round to Develop AI-Driven Lending ProtocolNeuronX, a pioneering decentralized lending protocol on Dfinity, has successfully raised $1 million in a pre-seed funding round led by Obelisk Capital, with participation from Ecco Capital, AU21 Capital, Eureka Partners, and some angel investors. The funds will be used to advance NeuronX’s mission of revolutionizing decentralized finance (DeFi) through AI-driven automation and enhanced user experiences, making advanced financial strategies accessible to a broader audience.
At the heart of NeuronX is its groundbreaking innovation: AI-Powered Smart Liquidity Platforms (AILPs). These advanced vault strategies, powered by intelligent AI algorithms, allow users to effortlessly gain leverage by depositing a base asset. AILPs automate complex transactions and continuously rebalance positions to ensure optimal leverage without the risk of liquidation, streamlining the process and eliminating traditional DeFi complexities.
NeuronX aims to set the stage for smart DeFi, leveraging AI to create a seamless and efficient lending ecosystem. With this pre-seed funding, the company is well-positioned to drive innovation and expand its reach in the rapidly evolving DeFi landscape.
For more information:
Website: neuronx.xyz
Twitter: @NeuronX_ICP
Contact: info@neuronx.xyz
About Obelisk Capital
Obelisk Capital is a premier venture capital fund specializing in Web3 investments and market value management.
Website: obeliskcapital.xyz
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去中心化人工智能L2区块链网络AgentLayer完成150万美元Seed Round融资新加坡,2024年6月18日 - AgentLayer,作为以太坊二层区块链与AI融合技术的领军者,今日正式宣布已完成一轮150万美元的Seed Round融资。本轮融资由Angel Investors、Web3.com Ventures、MH Ventures以及Zephyrus Capital等知名投资机构共同参与,这标志着市场对AgentLayer技术实力与未来发展潜力的高度认可。所筹集的资金将专项用于AgentLayer去中心化AI生态系统的深度研发与广泛推广,进一步提升其行业影响力。此外,在未来几周,AgentLayer还将宣布有关Seed Round Extension的更多消息,这预示着AgentLayer即将进入更为激动人心的全新发展阶段。
领先的AI与区块链融合创新平台AgentLayer此前曾宣布,其母公司MetaTrust Labs的股权投资人Redpoint Ventures、Granite Asia (i.e GGV Capital)、NGC Ventures、ByteTrade Lab、Hash Global Venture Capital、LongHash Ventures、Fellows Fund、SNZ Holding、Bing Ventures、ABCDE Capital、M23、UVM Signum Blockchain Fund、MEXC、Summer Ventures以及Woori Ventures,还有aelf公链等专注去中心化AI的战略投资者已全面参与AgentLayer的生态建设,并将持有该平台数字代币$AGENT,共同推动人工智能领域的创新与发展,特别是推动亚洲AI开发者生态的繁荣增长,以及去中心化Multi-Agent协调网络的规模部署。这一重要合作标志着MetaTrust Labs及其投资人对AgentLayer战略前景的高度认可和支持。
近期,AgentLayer宣布启动高级治理节点AgentLayer Premium Governance Node(APGN)的售卖,这是其生态系统中的重要一环,旨在加强网络的安全与治理。APGN持有者将享有丰厚的挖矿奖励、高级治理权等特权,初始售价为800美元,并设定了特定的代币释放策略。持有APGN节点的用户将享有一系列特权,包括丰厚的$AGENT代币挖矿奖励、高级治理权、收益分享等。从第3001个节点开始,每售出100个APGN,价格会上调5美元,以此来反映APGN日益增长的价值和稀缺性。整个APGN节点的发行总量被限定在20000个,确保了独特性和持有者的利益最大化,目前上线一周已售出超5000个节点,显示出社区对这一治理模式的强烈兴趣和信任。
另外,AgentLayer即将推出面向开发者的服务包括AgentLayer Hub 和AgentLayer Studio。AgentLayer Hub为开发者提供了Agent的全方位维护和管理功能,支持从AgentLayer Studio或独立环境中导入Agent,发布上链,并允许对Agent属性进行修改、订阅管理,以及查询链上链下的数据。同时,AgentLayer Studio支持开发者可视化地创建对话式Agent,或通过Workflow构建复杂的Agent和多Agent工作流,并具备连接多个LLM、支持RAG和调用三方API的能力,为开发者在AI Agent的创建和管理上提供了强大的支持。
AgentLayer是一个创新的去中心化人工智能L2区块链网络,专为自主AI Agent的协作和协调而设计。其通过先进的技术栈AgentChain、AgentOS、AgentLink及AgentFi构建了一个完整的去中心化AI生态系统,为AI开发者和用户提供了强大的技术支持及丰富的金融产品和服务选择。本轮融资和APGN的推出,将共同推动AgentLayer在AI与区块链融合领域的创新与发展。
关于AgentLayer
AgentLayer是一个创新的去中心化人工智能L2区块链网络,专为自主AI Agent的协作和协调而设计。它利用大型语言模型(LLMs)驱动的生成式AI技术,使得AI Agent能够自主进行决策和完成任务,减少了对人类干预的依赖。AgentLayer通过其先进的技术栈,包括AgentChain(一个去中心化、安全高效的区块链网络)、AgentOS(一个专为AI应用开发设计的操作系统)、AgentLink(Multi-Agent底层通讯协议)和AgentFi(去中心化金融服务),构建了一个完整的去中心化AI生态系统。这个生态系统不仅为AI开发者提供了强大的技术支持和开发环境,还为用户提供了丰富多样的金融产品和服务选择。AgentLayer的愿景是通过Multi-Agent的协作,推动各个行业和职业的创新和发展。
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据悉,Initia是在Cosmos上的L1,尽管 Initia 是使用 Cosmos 软件开发套件 (SDK) 开发的,但它将利用基于 Move 智能合约语言的名为 MoveVM 的计算框架。利用 optimistic Rollup的应用特定的L2。通过Initia的架构,包括L1、L2和通信层,开发人员可以轻松地启动以Initia L2为基础的应用特定区块链,而无需了解复杂的链级基础设施或运行验证器集。
该项目仍处于测试网上的开发阶段。区块链项目Pimlico完成160万美元Pre-Seed轮融资,1confirmation领投PANews 9月25日消息,据Alexa Blockchain报道,区块链项目Pimlico完成160万美元Pre-Seed轮融资,1confirmation领投,Safe和ConsenSys等机构、以及十几名天使投资人参投。
据悉,Pimlico致力于提供基础设施层,以推动以太坊向ERC-4337智能账户的过渡。提供包括ERC-20代币Gas支付、多重签名方案、社交恢复和支出限制等功能。这些智能账户提供可定制的逻辑,引入了 Gas赞助、ERC-20代币Gas支付、多重签名方案、社交恢复和支出限制等功能。Web3社交应用Orb完成230万美元pre-seed轮融资PANews 9月21日消息,据The Block报道,基于 Lens Protocol 的 web3 社交应用 Orb 完成 230 万美元的pre-seed轮融资。本轮投资者包括 Superscrypt、Founders, Inc.、Foresight Ventures、Aave Companies、Aave Companies 和Lens Protocol创始人 Stani Kulechov以及 Polygon 联合创始人 Sandeep Nailwal。这是一轮于 3 月份开始并于 5 月份结束的股权融资轮。Orb 基于 Lens 协议,允许用户聊天和加入社区。英国AI初创公司Emulate寻求7亿美元种子轮融资,估值30亿美元Techub News 消息,英国人工智能初创公司 Emulate 正寻求以 30 亿美元估值筹集 7 亿美元种子轮融资。本轮融资规模巨大,突显了投资者对 AI 创新与商业化的信心与竞争加剧。
(Crypto Briefing)币安将上线 Meme 币 牛来 并应用种子标签Techub News 消息,币安宣布将上线 Meme 币 牛来,并为其应用种子标签。种子标签代表币安认为具有创新性但风险较高的项目。
币安表示,种子标签旨在帮助用户识别此类项目,并提醒用户进行自己的研究。该代币的具体交易对和上线时间将在后续公告中公布。(@binance)字节跳动发布 Seedance 2.5 多输入 AI 视频模型,支持实时空间计算Techub News 消息,字节跳动发布了多输入 AI 视频模型 Seedance 2.5。据悉,该系统能以每秒 20 帧的速度运行,延迟仅为 0.05 秒,旨在实现实时空间计算。该模型预计将于下月正式推出。(Tech in Asia)币安将上线 MarsCoin 并为其添加种子标签Techub News 消息,币安宣布将上线 MarsCoin(MARSCOIN),并为其添加种子标签。种子标签旨在提醒用户该代币属于高波动性创新项目,交易前需完成相关测试并了解风险。具体上线时间及交易对详情将另行公告。
(币安公告)芒果超媒股价周涨 64%,因首播全 AI 生成电视剧《后西游记》Techub News 消息,中国视频平台芒果超媒本周股价最高上涨 64%,创 2015 年 1 月以来最大单周涨幅,并成为 MSCI 亚太指数表现最佳成分股。此次上涨源于其旗下芒果 TV 于 8 月 31 日首播中国首部全 AI 生成长篇电视剧《后西游记》。
该剧采用“边播边审”新模式播出。首播效应也带动昆仑万维、阅文集团等相关 AI 内容概念股上涨。分析师认为,AI 生成内容可能成为行业新增长引擎,政策转变对芒果、爱奇艺等平台构成利好。(BeInCrypto)Blue Voice 完成 600 万美元种子轮融资,为警员提供实时法律咨询Techub News 消息,为警员提供实时法律与政策指导的应用 Blue Voice 已完成 600 万美元种子轮融资,此轮融资由 SignalFire 和 Las Olas VC 领投。该公司旨在打造一个面向执法人员的“Harvey”(AI法律助手)。(TechCrunch)韩国植物园研究所联合企业推进森林修复项目Techub News 消息,韩国植物园与花园研究所(KoAGI)正与私营企业合作,将企业环境、社会及治理(ESG)承诺转化为可量化的生物多样性和森林修复项目。该机构与 Hyundai Motor Group、首尔大学研究人员合作开发了「K-Seed Ball」种子球,并于 6 月在庆尚北道蔚珍 20 公顷野火受损林区进行无人机播撒测试。
该研究所还与 Dunamu 等加密货币交易所运营商合作开发生态项目,并与 Hope Bridge 韩国灾害救助协会开展为期三年的清松地区修复计划。KoAGI 院长 Shim Sang-taek 称,企业需参与修复全过程并能看到实际成果,而非仅提供资金赞助。(Korea Herald)企业AI代理训练平台Arga完成1000万美元种子轮融资Techub News 消息,企业AI代理训练平台Arga宣布完成1000万美元种子轮融资。本轮融资由General Catalyst领投,Box Group、Emergence、Gradient和SV Angel参投。Arga致力于为企业构建更优的AI代理训练方法。(TechCrunch)Accel 投资的 Keenable 完成 2600 万美元种子轮融资,为 AI 代理构建网络搜索索引Techub News 消息,由 Accel 投资的初创公司 Keenable 在退出隐身模式的同时,宣布完成 2600 万美元种子轮融资。该公司正在构建一个庞大的网络搜索索引,专门服务于 AI 代理。
(TechCrunch)Coinkite 发布新版 Coldcard 固件,要求新种子生成需 65 次按键或随机动作Techub News 消息,硬件钱包制造商 Coinkite 在遭遇 1.14 亿美元黑客攻击后,发布了新版 Coldcard 固件。新固件显著增强了种子生成的安全性,要求用户在创建新种子时,必须通过 65 次物理按键、50 次骰子投掷或 128 次硬币抛掷来生成随机熵。此举旨在通过物理交互确保种子生成的随机性与安全性,防止远程攻击。
(@laurashin)这个正在威尼斯排队准备走红毯,同时斩获了两项AI影像大奖的小伙。 可能很多人都听过他的名字。 DiDi_OK。 前几天,DiDi_OK发了他用Seedance 2.5做的最新作品《Candy》,中文名叫《糖果》,我在看到之后,惊为天人。 直接转发,推荐所有人逐帧学习。 虽然在AI影视圈,DiDi_OK这个名字几乎已经家喻户晓了。 但是可能还是有很多朋友不知道这个名字,但没关系,你大概率也看过他之前的作品。 比如《箭头》、《网站》、《垃圾站》等等等等,而数据最好的,则是在今年2月,那个刷屏的《牌子》。 这个片子,光在B站上,就有2000万的播放,全网更是接近亿级。 我到现在还记得,我第一次看到牌子的那个晚上,在循环了6、7遍之后,我脑子里产生的那个念头: “明明都是人类,为什么在DiDi_OK面前,我就宛如一个只会流口水的废物,这个人的脑子和审美,到底是怎么长的。” 不夸张的说,这是真实的感慨,DiDi_OK自那之后,也成为了我心中,没有争议的AI影像第一人。 而这次的《糖果》,更是DiDi_OK在这个主持人平行宇宙系列中,把技术和创意,拉到最高潮的巅峰之作。 如果没看过的,可以先看一遍,相信我,你一定会,惊为天人。 不像现在很多烂大街的油腻无比的AI作品,《糖果》依然有很强的Di味。 有一些高维规则的展开,有一些SCP的感觉,又有一些黑镜的意味。 甚至还有刘慈欣的影子。 当然,还有极强的叙事节奏、镜头语言还有他的审美。 所以这次《糖果》发布后,我觉得,是一个机会了。 我想找他聊聊,跟他做一个小小的专访,聊聊他的一切。 因为他人在国外,这几天又在威尼斯电影节领奖,所以我们还是有一些时差的,在碰了两天之后,我们终于约上了。 访谈那天,北京上午10点半。 他人在黑山,那边凌晨4点半,他起了个大早,因为6点多还要出发去山里。。。 我们痛快的聊了快2个小时,问了很多我想知道的问题,聊完之后,我觉得,我一定要把这些东西写出来,也给大家分享一下。 那接下来,我们,开始吧。 一. 他迎来了AI的时代 DiDi_OK,是一个非常有趣的人。 现在长期在伦敦,在WPP Production工作。 WPP是全球最大的广告与营销传播集团之一,大家耳熟能详的奥美,其实就是WPP的子公司... 而WPP Production是WPP旗下最核心的制作团队。 所以在AI出现以前,DiDi_OK就一直在做动画、3D和游戏相关的工作了。 他的本硕都是动画。 后来进入WPP,也先从动画做起。 他去英国的故事也特别有意思。 他那时候,还在国内跟朋友开工作室挣钱,反正就是拍些广告啥的。 他做着做着,然后就突然觉得,这事没意思。。。 有一天下午,他们甚至还在外面拍广告。 他突然问朋友:要不出国吧? 朋友问他:去哪? 他说:要不然英国吧? 去英国的原因也究极离谱, 因为他们以前拍完片,半夜会一起看影视飓风,Tim也是DiDi_OK的赛博偶像。 然后呢,Tim以前在英国。。。 那不如就英国吧= = 然后他真的回家学了半年英语,申请伦敦艺术大学。 他妈一开始甚至没帮他报,因为觉得这死孩子绝对考不上。 最后他自己还是偷偷报的,结果,还真考上了。。。 几年以后。 这个当年拍完广告半夜看影视飓风的小伙,受Tim邀请,坐到了影视飓风的AI课程里,给大家分享自己的创作心得。 你看,世界总是一个奇妙的圆,人生有时候也真的特别像一个写得有点俗的剧本。 在AI之前,他其实就已经开始在创作了。 2021年,他在伦敦艺术大学做过一部《Moth》。 而且那个时候,就很有Di味了。 一个被雾笼罩的封闭世界,中央有一座巨塔。 所有人都觉得那里绝不能碰,可主角却像飞蛾扑火一样,一定要上去。 哪怕真相让人失望,哪怕会死。 也想看一眼,世界真正的样子。 他脑子里,关于科技、关于未知世界、关于文明的东西,实在是太多了。 但是在过去,卡住他的,是那个时代的生产力。 传统动画的工作流程实在是太长了,几乎不可能有一个人独立制作一个影片的可能。 流程一多,人就多了一些,每多一个人,你脑子中的想法,变成语言传达出去,就会损耗一点。 而再经历建模、绑定、动画、后期等等等等的流程,那就是损耗损耗再损耗。 到最后,你脑海中的那个idea,那个会让自己兴奋会让自己起皮疙瘩的创意的东西,落在最终屏幕上的时候,可能连一半也不剩下了。 所以,他这些年,因为损耗,也一直在研究一个东西,用他的话说,那个东西叫: 力道。 怎么让自己脑海中的创意和感觉,尽可能最低损耗的传达给观众。 而终于,他等来了他的时代。 AI,来了。 二. 《糖果》:坏人会爆炸 如果让我介绍《糖果》。 我可能会认真解释半天: 这是一个关于一级文明、外星规则、暴力、秩序、人性和科技发展的科幻故事。 但是呢,我让DiDi_OK解释,他自己想了想,只用了十个字左右: “坏人会爆炸,好人就没事。” 极其的朴素,但又精准。 这个故事一开始,人类能源使用能力抵达一级文明的门槛了。 然后土星的一颗卫星,叫“潘”。跑到了地球附近。 接着,全世界开始发生一件特别离谱的事。 只要一个人准备伤害别人。 砰,就炸了。 这个爆炸,不会变成血肉,会变成: 一大堆糖果。 一开始,大家都懵了。 外星人?新型武器?上帝? 后来慢慢发现,这个规则只专门针对: 暴力。 DiDi_OK给它设定的底层判断标准也非常的中国味。 就是四个字,起心动念。 这个片子上线之后,我看了4遍,我当时问了他一个我看的时候,感觉非常矛盾的一个话题,这好像,明明是一个反暴力的故事。 可大家看的最大的爽点,却是看坏人被另一个更强大的力量给干掉。 那这件事,本身就不暴力吗? DiDi_OK当时就笑了,说你看到了精髓,而且,这其实就是他故意的。 片子后来把反复违反规则的人送去月球。 看起来仿佛太好了,文明和平了。 可这件事情背后,却一样带着群体暴力。 所以他甚至花了很长时间设计片子里代表大众意见的女性发言人。 他想让她拥有一种特别容易被大众接受、信任的气质。 有点像《三体》里的程心。 因为这件事情本身就带着一种“所有人都觉得这一定是对的。”的危险。 DiDi自己也没有站在绝对非暴力那一边。 他觉得现实里常有一个很残酷的问题: 善良的人,往往就是被欺负的人。 所以从中世纪的西方骑士到中国的侠客。 人类几千年一直在幻想一件事: 正义最好拥有力量。 于是这个时候,《糖果》的内核变得不一样了。 一颗外星卫星拥有判断什么是恶的最终解释权,全人类因为恐惧惩罚而文明,然后大家集体同意,把不符合规则的人送去月球。 这到底算文明?还是秩序?又或是暴政?还是一个比我们现在稍微好一点的世界? DiDi_OK没有答案。 这个问题,属于每一个观众。 三. AI的真正进步 访谈之前,我把《箭头》《牌子》《网站》《垃圾站》等等DiDi_OK的片子又重新全部拉了一遍。 其实有一个最明显的变化,就是《糖果》这部片子,因为用的Seedance 2.5,所以终于敢变慢了。 比如这个教科书级别的长镜头。 讲道理,以前DiDi_OK的片子还是经常会快切的,比如《箭头》和《牌子》,经常5秒就会换一个场景。 理由特别简单,AI影像行业里的大家,可能都猜到这个现实原因。 因为你不敢慢,因为模型能力,完全达不到。 过去的模型能力,是无法支持长镜头的细节不变的这种镜头叙事的。 于是呢,就只能不停用新的视觉刺激,把模型来不及暴露的问题给掩盖过去。 但是《糖果》里,第一次出现了大量安静的叙事。 比如这个镜头。 实验室里,一个年龄稍大的官员往前走。 旁边年轻研究员一路跟着,态度非常谄媚,期待被注意。 但是官员一直很冷,直到突然搭理了他一句。 那个年轻人的身体立刻微微再弯了一点,眼神亮一下。 这时候,你能看出来: “诶,他听到我说话了。” 但DiDi说,这才是他觉得模型真正突破的地方。 表演。 以前他一直觉得AI表演过不了,那些表演的细节度不够,所以,一直会少这些叙事。 现在Seedance 2.5在他眼里,这个鸿沟已经正式跨过去了。 开头那个女孩吃糖的镜头也是。 他特别在乎女孩脸上那个小痘痘。 我甚至第一次看的时候,都没有注意。 但是对DiDi_OK来说。 这是一个极其重要的信息锚点。 因为这个极小的信息点,会让观众第一眼看到的时候,会觉得,这是一个真实存在的人。 当演员的脸本身可以提供信息的时候,导演才敢把镜头停在那里。 还有这个手指甲超近特写下,皮肤和指甲的质感。 还有这个超近景特写中,角色呈现出来的高精度皮肤微观细节,包括毛孔、细纹、皮脂光泽及受光变化;同时细微表演如眼神、呼吸、肌肉牵动与微表情均具备可信度。 而这一点,DiDi_OK说,这种细节度和精细度,只有Seedance 2.5才能达到。 他觉得,这个模型,至少给他省掉了60%的叙事成本。 这个词我特别喜欢。 大家天天聊AI降低多少制作成本。 他聊的,是叙事成本。 我觉得,真正改变叙事的,从来都不只是所谓的分辨率更高或者价格更便宜。 是我们过去你只能绕着模型的缺陷去讲我们的故事。 但现在,模型开始允许我们,按我们脑海中的想法去讲故事。 这才是,真正的进步。 四. Seedance 2.5改变的一切 对于Seedance 2.5这个模型,我们聊了很多。 DiDi_OK说,假如现在有人告诉他。 以后这辈子都不会再有新的视频模型。 只能永远用Seedance 2.5。 他觉得,也够了。 因为坦率的讲,从我的视角看,Seedance 2.0发布的时候,全网的反响远比这一次2.5大。 但那时候,DiDi_OK觉得,2.0还可以,确实震撼,但是好像没有那么大的变革。 直到这次Seedance 2.5。 可能很多人第一眼觉得,啊?不还是AI视频吗?跟2.0区别也不是很大啊。 但是DiDi_OK觉得,这反而是一次真正意义上的跨时代升级。 我问他:到底跨在哪? 他说了两个词。 高度定制化。 高精度的运动规律。 这两个词听起来特别技术。 尤其“运动规律”,实在是没有所谓的“电影感”“1080P”“一镜到底”听起来性感。 但观众的眼睛特别诚实。 比如一辆车拐弯,车身应该有侧倾,悬挂应该有压缩,刹车和加速应该产生不同的俯仰。 一颗糖从人体里面炸出去,它应该有质量,有初速度,撞到东西以后会反弹,几百颗糖之间还会互相碰撞,跟镜头的距离不同,虚实也不一样。 所谓运动规律,其实就是:这个世界到底符不符合我们从世界认知到的物理规律。 所以《糖果》里面那个最核心的“糖果爆炸”,其实也是AI能力的一次极限测试。 DiDi_OK说,现在Seedance 2.5出来的视觉,已经可以经得起慢放和暂停了。 他甚至故意设计那种让大家来暂停看看的镜头。 就比如警察局的这场戏,画面里面同时有很多人,DiDi_OK给后面一个黑人角色单独设计了一条故事线。 先挣脱、然后推桌子、拿起电视,再准备攻击警察,随后灯光闪烁,所有人的动作短暂停顿,特定的人同时炸成糖果。 DiDi_OK借助模型的能力,同时指挥十几个人的动作,每个人都有自己的故事线。 这就是DiDi所谓的第二个特点,定制化。 因为过去,我们用AI做一个怪兽啥的,其实真的都不算难。 难的东西往往都很日常,比如“让左边第三个人先往后看。然后拿起电视。右边警察继续保持现在动作。灯闪以后第二个人爆炸。” AI真正进入工业生产以后,最需要的能力,恰恰是这种定制化。 DiDi_OK说,从画面上,他感觉,几乎没有什么是他想实现,但是实现不了的了。 比如一堆糖果组成马蒂斯的《舞蹈》。 微缩景观下的移轴动画。 等等等等。 因为模型能力的增强,运动规律和可定制化都变得极强,所以也带来了另一个变化,过去的工作流很多就有点跟不上版本了。 比如过去,为了一个镜头,可能要垫好几张图,来让模型理解。 所以,他说那时候,他有一个很明确的优先级: 参考图,大于提示词,大于模型选择。 甚至为了让模型完成它能力本身完成不了的动画和运镜效果,他会大量使用Blender来建模进行参考。 比如角色和表面之间的运动追踪,就像手机屏幕上的字,以前AI生不准。那就一个字一个字追,全是后期进行人工修复的。 基本就是能工智人。 本质上很简单,都是因为模型能力达不到,而DiDi_OK又不想降低自己的作品效果,就会用很多其他手法来进行弥补。 然后,就来到了《糖果》。 他说,这套逻辑明显开始反过来了。 参考图的重要性明显下降。 Prompt的重要性开始疯狂上升。 因为模型理解能力变强了。 很多过去必须先做好的关键帧才能做的动画,现在可以直接用嘴说了。 所有的传统辅助是一个没用,很多过去要额外做两个星期的后期,也消失了。 DiDi_OK说,这是他第一个,几乎百分百纯度的AI片子。 甚至他用上Seedance 2.5之前,他已经用2.0做了3分钟的《糖果》了,做了将近40%,在他用上2.5之后,毅然决然,全部推翻重来。 这也是这个AI时代非常操蛋的一点。 你的苦心经营的半年的技巧,还有很多所谓保持一致性的工作流,可能就会被一次模型发布直接吞噬。 DiDi_OK说,那些都属于小数点后面的技术,他现在也越来越没有兴趣了,真正决定你上限的,还是你的个人能力,还有模型本身的理解力。 当模型开始吞掉工作流。 创作者剩下来的,才是真正属于创作者的东西。 五. 创作到底是什么? 我问DiDi_OK:“你觉得AI真的能算创作吗?很多人说,不就是抽卡吗?创作在哪里呢?” 他给我讲了一个特别好的例子。 2023年,他参与过一个F1赛车宣传片,实拍加虚拟制作。 那时候,很多镜头可能要NG500多次。 一天光场地费,就是10万英镑。 赛车漂移过去,轮胎擦地,然后烟冒出来了,导演觉得,那个烟不好看,再来。 所有调度一切归位,然后再来一遍。 就这样,不断的Roll,不断的挑选。 直到导演觉得,这个第397次的烟最好,就用这个第397次的镜头。 所以,DiDi_OK说,创作,从来都不是生成多少次的事,也不是AI不AI的事,因为本质上,传统影视,也是抽来抽去的逻辑。 真正的创作,是那个“不要”。 为什么这个导演,要第397次呢?前面那396次,为什么都不要呢? 这个“不要”,才是审美,才是判断,才是经验,才是那个真正的。 创作。 只不过,在AI加持之下,抽卡的速度变得越来越快,质量越来越高,是以前的传统影视,远远不可企及的。 但是反常识的是,模型越来越强以后。 DiDi一点都没有更轻松,反而更痛苦了。 过去一颗8秒镜头,磨两三天就差不多了,因为你知道,模型就那样了,上限就在那,可以安慰自己,这不是自己的问题。 但现在,有了Seedance 2.5这种级别的模型,第三次就能给你一个特别牛逼的结果。 那说明,它能做。 这时候,压力就全部给到DiDi_OK的身上了。 为什么我调度不出来? 为什么没想到那个机位? 为什么还不够好? 以前两三天一个镜头,现在他甚至可能磨一个星期。 他说: “模型是明显能做到的,但是我却做不出,那明显就是我自己的问题,我还是太菜了。” AI时代,也是一个残酷的时代。 当表达成本越来越低的时候。 平庸也会越来越没有借口。 聊到最后。 我问了他一个特别大的问题:“你拍了这么多文明、规则、社会、人性的东西,那你自己心里最底层,还相信人类吗?” 他说:“如果聊人类本身,那我一定是一个极度的悲观主义者。” 他说自己有时候,会陷入很严重的存在主义危机。 当AI真的能帮你完成越来越多事情的时候。 你自己到底还剩什么? 他公司里的新人也经常问: 老师,以后应该学什么? 他也不知道。 然后,他说出了我觉得整个访谈里,我最动容的一句话: “当AI能帮我做所有事情的时候,我到底,是否真的是一个有意思的人呢?” 没有答案,就像他的作品一样。 写在最后 访谈结束以后,我又把《糖果》看了一遍。 我突然觉得,这部片子更好懂了。 DiDi_OK明明说自己对人类这么悲观,可他的作品里,总是有一种特别奇怪的底色: 希望。 突然感觉,在他的身上,我看了三体里面一个角色,就是维德的影子。 他可能平时不是特别愿意跟人互动,甚至对人这个物种有时候有一些悲观判断,可到了最后,他跟维德一样。 不希望人类输。 我特别喜欢这个矛盾,因为很多伟大的创作者,很多时候就是这样。 他们创作。 很少因为觉得这个世界已经很好了,恰恰是觉得它还不够好。 所以才会创造另外一个世界。 那个让很多人,能跟他一起感受美好的。 美妙世界。
