晚点 LatePost (@latepostnews) “字节第一个赚到钱的 AI 业务：Seedance 2.0，毛利率达70% 每卖出 10 元 API 调用，服” — TopicDigg

字节第一个赚到钱的 AI 业务：Seedance 2.0，毛利率达70% 每卖出 10 元 API 调用，服务器和推理成本约占 3 元。一位业内人士根据 Seedance 2.0 的模型参数估算，一次完整训练成本在数亿元。 相比之下，语言模型通常有更多版本、更密集的迭代和更长的训练周期，总体训练成本可能是视频模型的 3 到 5 倍。Seedance 目前主要押注一个视频生成模型，训练投入更容易被后续收入摊薄。按这样的成本结构，“要实现盈利并不困难。” 上述人士说。 不过大模型的毛利率还取决于字节如何计算折旧。字节并非长期租用外部算力，主要成本来自自建数据中心和自购芯片。芯片按几年折旧会显著影响账面成本。类似争议在硅谷也存在：AI 芯片迭代太快，折旧年限到底该按传统服务器计算，还是按更短的技术周期计算，尚无定论。 这些都是更大的投入换来的。2025 年，业内主流判断是：沿传统的 DiT 架构（扩散式 Transformer）继续训，模型提升空间已经不大，多数团队转向后训练。业内头部的团队，有更多的资金、资源投入，做极致预训练模型。 经近一年优化，Seedance 2.0 成为第一个完整采用 MoE 的视频生成模型，参数 2000 亿，2026 年 2 月上线后迅速成为全球性能最强的视频模型。 今天的视频和语言大模型训练都必须用昂贵且难以买到的英伟达 GPU 或者 Google TPU。但训练完，上线使用时，视频模型对推理芯片的要求更低。语言模型一个词接一个词生成、每步都要回看上下文，对显存和卡间通信要求很高；视频模型的 DiT 架构能把一批数据一起算、分批输出，同样吃算力，但对卡间通信依赖低，很多国产芯片都可以跑。这是高毛利的基础。 Seedance 研发人力也更便宜。一位猎头说，多模态高阶人才薪资普遍比语言模型方向低 30% 左右。视频生成的竞争烈度低于语言模型，团队也精简——Seedance 核心算法成员仅十余人，绝大部分毕业就去了字节：总负责人曾妍是 2021 届博士毕业后加入，预训练负责人魏国强是 2023 届博士毕业，负责工程化的吴捷 2020 年从中山大学硕士毕业。 如今 Seedance 已经成为 AI 仿真人剧、漫剧的重要生产工具。制作公司借助它自动拆解剧本，生成分镜和提示词，再上传提前确定好的人设图、场景图，就能生成视频。人的工作主要变成检查结果，筛选出可用画面。 据我们了解，头部漫剧公司使用 Seedance 的算力成本在 5 万元左右。