小云雀vs萬鏡一刻，聊聊字節與阿里的內容Agent一番戰

文/HAL

國內大模型的“百模大戰”還沒分出勝負，競爭已經上移到了agent這一層。

5月21日的阿里云峰會上，阿里發布全鏈路AI視頻創作平臺萬鏡一刻，英文名WonderClip，當天面向全行業開放。

不過字節這邊動作更早，剪映團隊孵化的小云雀agent此前已在網頁和App雙端運行，今年2月Seedance 2.0發布后用戶量隨之上漲，3月中旬又推出了行業第一個搭載Seedance 2.0的短劇漫劇Agent，劇本上傳后直接產出視頻成片。面對競爭，不久前又快速迭代了2.0版本。

小云雀官網截圖

當然，由于彼此對接和擅長的生態不同，小云雀與萬鏡一刻在內容流量與電商營銷方面都有各自的著重點，但兩款產品都作為內容創作agent，都承諾從想法到成片一次完成，面向的也是短劇、營銷、網文改編這同一批生意，被擺在一起當成字節和阿里的又一次正面交鋒，順理成章。

不過，對于當下來說，市場或許并不缺少工具甚至是內容，海量內容制造出來之后，誰去消費反而成了一個現實問題，而這恰恰是AI解決不了的部分。

01

二者對壘，殊途同歸

背靠完善內容生態的小云雀先發無疑相當明顯，根據量子位智庫3月公布的數據，其App的DAU超過80萬，環比增長54%，下載量環比增長122%。

功能上，輸入一句主題可以產出15到60秒的成片，挑一個可商用數字人形象配上文案就能做口播，貼一個抖音或小紅書鏈接進去，它會拆解其中的鏡頭邏輯、節奏、畫風和BGM，輸出一條同款。每天登錄送120積分，目前基本免費。

而它的模型能力，本質上就是Seedance 2.0的能力。

Seedance 2.0生成視頻截圖

Seedance 2.0支持最多12個素材的混合輸入，圖片用來定義角色，舊視頻用來定義運鏡，音頻可以驅動畫面節奏，再加上物理規律建模和原生的音畫同步，這些構成了小云雀做短劇Agent的全部底氣。

當然模型的短板也原樣傳導到產品上，根據不少用戶的實測反饋顯示，對于鏡頭級的精細控制做不到，時長和分辨率有上限，跨片段的風格不一致，復雜敘事撐不起來，高峰期排隊最長到過八個小時。

更關鍵的事實是，豆包、即夢、剪映、隨變、小云雀，視頻生成的底層全是同一個Seedance 2.0，相互之間的區別只在開放的功能、生成速度和額度。

字節并不存在一個叫“小云雀”的獨立技術體系，它是同一個模型的眾多出口之一，分到的任務是短劇和漫劇這個垂直場景。

小云雀官網截圖

免費策略換來內容供給，產出的視頻回流字節的分發體系，小云雀自己賺不賺錢，在這個結構里本來就不是一個需要回答的問題。

而阿里云基于Happy Horse打造的萬鏡一刻則明顯思路不同，它把重心放在了流程上。

平臺分五個模塊：劇本智能解析、故事板生成、主體創作、在線剪輯、資產管理。

劇本上傳后自動解析結構，生成分鏡腳本和運鏡指令，自動分配鏡頭、場景和角色，拆解長篇小說的智能解析模式即將上線。工作流有三種形態：故事板、無限畫布，以及內置編劇、導演、提示詞工程師等多個Agent協同的對話式成片模式，最后這個還在灰度測試。

萬鏡一刻官網截圖

底層是阿里自家的一排模型，萬相Wan2.7打底，Happy Horse負責視頻生成，Qwen-image和Z-image負責圖像與渲染。單論模型能力，這套組合面對Seedance 2.0未必占優，HappyHorse此前在跑分上贏過，但在帶音頻的賽道差距很小，多素材聯合輸入的能力也還沒有跟上。

它真正的差異點或許在于所謂的“主體創作”。角色、場景、道具可以先單獨建出多視角主圖，存成項目的視覺檔案，之后所有鏡頭調用同一套素材，跨鏡頭不換臉、風格不漂移。一次性生成的素材由此變成可以反復調用的資產。

這個設計對于短劇團隊當然用處不小，畢竟素材或資產復用也能節約不少抽卡成本。但或許其底層服務對象更多還是電商團隊，就目前給出的客戶名單似乎也對應了這個觀察。

Happy Horse生成視頻截圖

已公布的客戶包括做短劇出海的小五兄弟、給銷售做數字分身的A.O.史密斯、做規模化內容量產的鈦動科技。

至于商業化，萬鏡一刻配了獨立域名和UI的品牌專屬空間、全棧API集成、多工作室模式和權限隔離，對已有Agent架構的企業開放音視頻創作的Skills和API，支持“被集成”進對方的工作流，交付走工具平臺、API、品牌套件三條線，外加一層授權服務商。

把兩邊放在一起看就會清楚，這場對壘似乎并不是單純的產品或模型能力比拼。

小云雀更像是字節Seedance的又一個入口，靠免費給抖音換內容供給；萬鏡一刻是阿里云的一個延伸，賭企業愿意為流程和資產管理付錢。一個服務字節的內容生態，一個服務阿里的云業務，兩款產品更多起到還是為集團獲得token的任務。

02

除了字節

影視agent都是吃力不討好

真正值得討論的問題，在兩款產品之外。

騰訊有上頭蛙，字節除了小云雀還有即夢的“小章魚”，快手有可靈，幾乎每一家手里有視頻模型的公司都配了agent，功能高度重合：一句話成片、故事板、數字人、全鏈路。去年是百模大戰，今年這一層的擁擠程度不遑多讓。

而所有這些agent能改變的，都只有供給側。

關鍵是需求端的數字見頂已久，國內移動互聯網的用戶規模和人均時長，過去兩年基本沒有增長；短劇行業月活7.18億，離網民總數的上限已經很近。

圖源：QuestMobile

用戶的注意力總量是固定的，看了這條就看不了那條。即便是野蠻生長的短劇，過去半年也明顯陷入了增長停滯。

供給端則在膨脹。

DataEye的數據，今年1月AI漫劇單月上線14634部，日均超過470部；3月，僅紅果一個平臺的漫劇日均上新就達到2000部，相當于真人劇的20倍。這還是agent大規模鋪開之前的產能。

然而最近又有大量關于短劇題材禁令的消息傳出，對于短劇而言，題材紅利顯然也快消耗殆盡。

在一個需求停止增長的市場里，效率提升換不來增量。單條視頻的成本確實降了，但所有人的成本同時在降，競爭的結果只是價格下行、產量上行，每條內容分到的注意力和回報同步縮水。降本省下來的錢也很難留住，多數會變成投流預算，交還給平臺。

圖源：網絡

內卷這個詞的原義說的就是這種狀態：投入持續增加，總產出不再增長。

所以，這一輪agent競賽，從一開始就缺少出口。它消耗真實的算力，產出大量無人看完的視頻，新增的價值接近于零。

真正得益的是兩頭，模型層和分發層——

小云雀不靠自己賺錢，它的任務是給抖音補充內容供給；萬鏡一刻收費，但收入實質上歸于阿里云的算力和模型。agent這一層自身能留下的東西很少，與其說是產品，它更接近大廠各自生態的一個入口。

沿著這個結構再往下推一步，結論會更難聽：就目前的生態而言，除了字節，其他家做影視內容agent都是吃力不討好，純屬浪費算力。

字節是唯一閉環的玩家。

字節生態閉環部分APP

模型是自己的Seedance，工具是小云雀和即夢、剪映，分發是抖音和紅果甚至TikTok，變現靠廣告和免費閱讀式的流量生意。內容從生產到消費不出自家體系，agent燒掉的算力至少換來了供給，這筆賬還能算。

其他家不具備這個“閉環”條件。

阿里沒有自己的內容消費場，萬鏡一刻幫客戶量產出來的短劇，最后大半還是要投放到紅果和抖音上去，等于燒著阿里云的算力，替字節的內容池擴充供給，自己賺一點工具和API的錢，分發環節的大頭一分拿不到。

快手手里有分發，但可靈的收入七成來自海外的個人訂閱，國內從生產到分發的閉環并沒有真正轉起來；騰訊的上頭蛙面對的也是同一道題……

在算力本就緊張的當下，這些投入與其說是布局，不如說是不敢缺席。

圖源：網絡

這不等于說agent沒有價值，降低創作門檻是事實，萬鏡一刻的資產化思路也確實對著短劇工業化的真實痛點。

但有價值和值得每家大廠都做一個，是兩回事。這個判斷適用于之前的視頻大模型，當下原樣適用于agent。

小云雀和萬鏡一刻的勝負，字節和阿里自然在意。只是放在一個需求不再增長的市場里，這場爭霸戰打得再熱鬧，空耗依然是空耗，產生不了什么真正的價值。

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