字节Seedance：AI界第二个能赚钱的大买卖

大模型这么烧钱，到底能不能赚钱？这个困扰了整个 AI 行业两年的问题，正在被字节跳动的一个视频生成模型悄然回答。

答案藏在 Seedance 里。

一个校招生的豪赌#

Seedance 2.0，字节跳动的视频生成模型，参数规模达到 200B 到 300B。这个数字背后站着一个出人意料的灵魂人物——曾妍，2021 年才加入字节的校招生，一名年轻的研究员。

在 ByteDance 的大模型版图中，曾妍最初并不显眼。豆包大模型直到 2025 年年中才勉强挤进国内第一梯队，编程能力始终没有大的突破。字节在大模型竞赛中长期处于追赶者的位置。但 Seedance 改变了这一切——它是字节第一款、也是目前唯一一款在效果上能形成绝对领先的模型。

而这个领先地位的起点，是一场内部的豪赌。

当曾妍提出要把 Seedance 2.0 直接 scale up 到 200B 参数时，团队内部分歧剧烈。这不是一个保守的选择。当时的大模型行业弥漫着一股理性的怀疑论：参数越多，风险越大，训练成本越高，一旦失败就是天文数字的损失。很多人的意见是先训 100B，稳扎稳打。

曾妍坚持。她认为模型必须足够大，训练数据必须足够丰富，才能实现真正的能力阶跃。一个妥协的、缩水的模型，什么也证明不了。

转折发生在一场聚餐中。一位高管在饭桌上了解到曾妍的想法和坚持，之后帮助协调了资源。最终在评审会上，Seedance 负责人吴永辉和周畅也给出了关键支持。这个激进的技术路线被批准了。

后来的结果证明，曾妍赌对了。

在字节内部，Seedance 率先帮公司赚到了钱。火山引擎的 MaaS 收入中，一半以上由 Seedance 贡献。这是字节在大模型业务上第一次看到真金白银的回报。

关于毛利率，说法不一。《晚点》报道为 70%，多名 AI 从业者称高达 90%。火山引擎负责人表示没有那么多，但即便是打折后的数字，也已经超过大多数互联网业务的盈利水平。

为什么视频模型在中国比大语言模型更好赚钱？答案并不复杂：定价更高，竞争更小。大语言模型赛道早已血流成河，各家疯狂打价格战、拼补贴，而视频生成领域供给稀缺，种子选手屈指可数。市场需求却只增不减——AI 短剧、AI 广告片、AI 电影预告片，内容公司对视频生成的需求正在井喷。

字节内部已经形成了一个极具效率的商业飞轮：红果短剧、抖音等流量平台扶持 AI 剧内容，内容公司购买 Seedance 制作 AI 剧，更多的 AI 剧带来更多的广告收入，广告收入又反过来补贴模型训练成本。这个飞轮一旦转动起来，自我加速。

这让人想起 Claude Opus 4.6 发布时验证的那个道理：当模型能力出现阶跃式提升时，生产力场景和资金的流向都会发生不可逆转的改变。Seedance 2.0 做到了，于是钱就跟着来了。

Seedance 对行业最大的启示，不是字节找到了一个商业模型，而是大模型背后的商业逻辑正在被重写。

很长一段时间里，行业的共识是大模型是天价资本开支的烧钱游戏。训练一个千亿参数模型要几千万美元，推理成本更是高到让人望而却步。OpenAI 至今没有盈利，Anthropic 的亏损还在扩大，国内的大模型公司更是烧钱烧得心惊肉跳。

但 Seedance 证明了另一件事：大模型确实需要天价资本开支，但它也能在特定场景下赚到利润率足够高的钱。关键不是模型能不能赚钱，而是你能不能在一个足够稀缺的赛道上做出足够领先的模型。

字节用 Seedance 打了一场翻身仗。从一个追随者变成了一个局部赛道的领导者。曾妍和她的团队用一次激进的豪赌，为字节在 AI 领域的万亿美元叙事找到了第一个真正的支点。

大模型能不能赚钱？能。但前提是你必须赌对，而且赌得足够大。

来源：36 氪