在好莱坞一边批评AI技术的同时，另一边已经开始依赖中国的AI来降低成本。
亚马逊近期推出的美剧《大卫王》（House of David）获得了不少关注。该剧中出现的灰暗天空、险峻山脉以及气势恢宏的历史战场场景都让人感觉仿佛置身于一部耗资巨大的好莱坞大片之中。
据报道，该剧第一季中的850个视觉特效镜头中有73个使用了生成式AI技术；而在第二季中，这一数字已经增加到了350到400个。其中一部分工作是由中国的AI视频模型完成的。这标志着影视行业正经历着一场尴尬的转型：曾经需要大量实景搭建和人工特效才能实现的大场面，现在可以通过提示词、算力和算法重新构建。
AI技术的影响远远超出了这部剧集本身，它对中国的短剧工厂产生了巨大影响，并引发了社交媒体上的热议。一些好莱坞导演甚至公开批评这项技术。中国AI视频模型正以一种实用而非浪漫的方式改变着好莱坞的制作方式。
第一部分：好莱坞背后的“中国算力”——揭秘400个AI镜头
在《大卫王》中，生成式AI的应用越来越广泛。据《连线》杂志报道，在第一季850个视觉特效镜头里，有73个使用了生成式AI；而到了第二季，这个数字激增至350到400个。
Wonder Project工作室的负责人直言不讳地指出，之所以选择采用AI技术，是因为它可以大幅节省成本。传统的实景搭建和后期特效往往耗费巨大，而AI则让导演能够在预算有限的情况下实现宏伟叙事。
快手开发的一款名为可灵（Kling）的AI视频模型，在这部剧集的成功中发挥了重要作用。
快手官方透露，目前可灵70%的收入来自海外市场，美国是其最大的市场之一。为了支持这一需求的增长，快手预计今年的整体资本支出将达到38亿美元，主要用于提高算力以满足可灵的需求。
这种现象并非孤立存在。截至2026年春季，在权威评分平台Artificial Analysis的排行榜上，全球前十大视频生成模型中已有七个来自中国实验室。阿里巴巴旗下的“欢乐马”（HappyHorse）在盲测中击败了美国对手；字节跳动开发的即梦（Seedance 2.0）也因其强大的文本到图像能力引起了业界震动。
为什么是中国？
技术分析师Tilly Zhang认为，抖音、快手等平台积累的大规模短视频数据为训练AI提供了丰富的土壤。这种“数据护城河”使得大多数美国公司难以追赶。
第二部分：短剧工厂的“抽奖式创作”
在短剧市场中，AI已经不再是简单的后期工具，而是直接成为了生产线的一部分。
杭州一家工作室的年轻经理邵志坤管理着一支60人的AI短剧团队。他们的工作流程更像是在玩彩票：通过不断尝试不同的提示词和算力组合来生成满意的画面。
尽管这种方法看起来颇具偶然性，但AI短剧却有传统影视制作无法比拟的优势：
- 极低的成本：传统制作可能需要数万甚至数十万美元的投入，而一部AI短剧只需几百到一万美元。
- 高效的产出：邵志坤团队每月可以为字节跳动或海外平台创造上百部短剧。
“我们不需要创作传世佳作，”邵志坤说，“只要有一两部成为爆款，所有的成本就能得到回报。”
这种“快餐式”的生产方式精准地满足了海外市场的需求。由这些中国团队运营的平台正从美国观众那里获得数千万美元的收入。
对于那些在公交车上或者午休时间刷手机的人来说，他们并不在意画面中有细微瑕疵；他们追求的是即时的刺激、快速的情节反转。
第三部分：社交媒体上的“震动”
AI视频技术的进步引发了社交平台上的广泛讨论和争议。
最近，字节跳动旗下即梦2.0发布的一段短片因其精准的镜头运动、跟踪和剪辑技巧而引起了行业的热议。
Reddit网友voidarix评论道：“这太可怕了！6个月前根本不可能做到这样的效果。如果技术进步的速度如此之快，两年后传统制片业会变成什么样子？”
在Reddit的影视工作者社区中，“AI-PTSD”（AI创伤后应激障碍）成为了一种自嘲式的说法，反映了从业者面对技术突飞猛进时的感受。
一名参与过迪士尼项目后期制作的技术人员表示：“我现在感到前所未有的疲惫。虽然AI流程速度快，但那种不确定性让人精疲力尽。”
迪士尼也对这种现象做出了反应。网红科技博主、初创公司Magneton的创始人洛佩兹指出，在美国由于版权法律和高昂算力的影响，视频模型的发展速度相对较慢；而中国的模型则以极低的价格和快速迭代在全球范围内迅速扩张。
第四部分：艺术与效率之争
一些好莱坞导演和明星公开反对在电影中使用AI生成的图像。然而，在现实中的经济压力面前，这种抵制显得有些无力。狮门影业等制片厂已经开始与AI公司合作，利用其过去的作品库来训练定制模型。
这种“艺术本位”与“效率本位”的冲突成为了当前电影行业面临的最大挑战之一。传统大厂如果坚持不用AI，在不久的将来可能会被仅凭几台GPU就武装起来的小型工作室超越。
第五部分：算法生成的隐形天花板
在这场算力竞赛的背后，AI视频是否真的无懈可击？
- 缺乏物理逻辑。尽管即梦和可灵在宏大叙事上令人印象深刻，但在处理微观细节时仍会暴露出明显的不足之处。
- 审美同质化问题。“电子塑料感”成为了一种隐形的审美疲劳。
- 80分与100分之间的差距。目前AI可以轻松达到80分工业标准，但剩下那20%的艺术细节是算法难以触及的领域。
第六部分：效率驱动下的产业重构
当今影视行业最核心的现实在于生产工具并不重要，关键在于效率和成本控制。不再是一场关于“机器是否会取代艺术”的争论，而是一次生产力基础上的工业变革。
随着中国AI模型从实验性技术变为标准化基础设施，主导权的竞争已经转移到了跨越山海的算力储备与数据迭代速度上。当你在手机屏幕上看到那些宏伟壮观的画面时，不必纠结它是实拍还是合成；因为背后的支撑力量是中国数据中心里的强大算力集群所构建的一系列确定性代码。
洛佩兹也在X上指出，好莱坞大可以起草声明抗议，但他们无法阻止来自大洋彼岸的算力狂飙。当美国的视频模型因版权法律和高昂算力而选择"谨慎慢行"时，中国的视频模型正以极低的价格和极高的迭代速度在全球范围内疯狂铺货。
这种"代差压力"逼迫好莱坞不得不放弃高傲。如果坚持不用AI，意味着在制作成本和视觉冲击力上，传统大厂可能在不久的将来被那些仅凭几台GPU就武装起来的小型工作室彻底超越。
这场危机本质上是影视工业主导权的转移：从昂贵的摄影棚移向轰鸣的机房，从洛杉矶的剪辑室移向跨越山海的算力集群。
五、消失的"灵气"：算法生成的隐形天花板
然而，在狂热的算力竞赛背后，AI视频真的无懈可击吗？
· 消失的"物理逻辑"。 尽管即梦和可灵在宏大叙事上令人惊艳，但在处理复杂的微观交互时，AI依然会"露馅"。比如，当角色拿起一杯水，手指可能在杯壁上诡异地融合；在激烈的打斗中，角色的关节会发生非人类的扭动。这种"时间相干性（Temporal Consistency）"的缺失，导致背景偶尔会出现闪烁或物体凭空消失。
· 审美同质化的"电子塑料感"。 当你刷多了AI视频，会发现一种隐形的审美疲劳。由于模型是基于海量现有数据训练的，它们生成的画面往往带有某种高度雷同的"滤镜感"：完美的丁达尔效应、千篇一律的史诗感色调，以及过度磨皮的角色皮肤。这种审美同质化正在消解电影艺术中那种"不完美的真实感"。
· "80分"与"100分"的生死线。 目前AI能轻松达到80分的工业水准，但剩下的20%，即那些关乎情感隐喻、独特视角和非线性表达的艺术细节，依然是算法难以逾越的鸿沟。对于短剧来说，80分已经足够；但对于真正追求影史留名的作品，AI目前还只是一个"高级补丁"，而非"灵魂舵手"。
六、结语：效率驱动下的工业重构
无论如何，《大卫王》制片人欧文的坦然态度，折射出当今影视工业最核心的现实：在商业叙事中，生产工具的"出身"并不重要，效率与成本才是硬通货。
这不再是一场关于"机器是否会取代艺术"的辩论，而是一次基于生产力的工业重构。正如CG技术曾经在20多年前引发的争议一样，当中国AI模型能够以传统特效零头的成本，稳定输出符合工业门槛的80分视觉素材时，它便从一种实验性的"黑科技"降维成了标准化的基础设施。
当AI模型完成了从"演示短片"到"实际工流"的闭环，主导权的竞争已不再局限于洛杉矶的剪辑室，而更多地取决于跨越山海的算力储备与数据迭代速度。当你在手机上刷到气势磅礴的史诗画面时，不必再纠结它是实拍还是合成。因为在极致的商业效率面前，那些漫天飞扬的沙尘，本质上就是由几千公里外中国机房里的算力集群所支撑起的一串确定性代码。