当Seedance2.0生成的AI杜甫在视频中拱手作揖时，这场持续四年的技术实验迎来了新的里程碑。这款能通过文字描述和图片生成电影级视频的模型，让"人人都是导演"的预言照进现实。但测试团队发现，即便强大如Seedance2.0，在生成复杂指令时仍会陷入长达数十小时的"造梦"状态，暴露出当前AI视频生成技术的关键瓶颈。
这场技术演进始于2023年春天。当时ChatGPT引发的讨论还集中在文字创作领域，人们惊叹于AI写诗的速度，却对"茶馆里的烤鸭香味四溢"这类逻辑错误忍俊不禁。次年Sora的出现让公众首次意识到，AI不仅能写诗，还能构建视觉叙事。当穿越到2024年的AI杜甫开始生成照片时，评论区开始出现"AI像活生生的人"的感慨。
2025年成为技术格局的分水岭。DeepSeek等国产模型的崛起打破了美国的技术垄断，测试团队当年用三款主流国产AI生成的杜甫形象，在文学性和对话逻辑上已达到专业水准。某漫剧公司创始人透露，AI技术使他们的月产量突破百部，但视频创作仍需要剪辑师把控镜头语言和叙事节奏。
Seedance2.0的突破性在于重构了创作门槛。测试中，Gemini3.0生成的130字视频指令包含平滑追踪摄影、光影过渡等专业术语，但Seedance2.0在执行复杂指令时频繁卡顿。当团队将指令精简为"镜头跟随人物从红墙进入茅屋"时，20分钟就生成了5秒流畅视频，展现专业运镜和自然光影切换。这种"傻瓜式"操作与专业效果的矛盾，折射出技术成熟度与用户体验的深层张力。
在生成杜甫品茶场景时，模型准确呈现了水流注入茶杯的物理细节和胡须微颤的面部表情，却无法识别"杜甫"二字中的"甫"字。这种荒诞的失误与惊艳效果并存，恰似当前AI发展的缩影——它能模拟盛唐气象，却难解汉字结构的千年密码；能构建虚拟世界，却在基础字符识别上栽跟头。
