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每经记者|李宇彤每经编辑|董兴生
马年央视春晚上 ，十二花神的飘逸身姿与奔腾的水墨骏马 ，成为Seedance2.0最高光的一次“亮剑 ” 。
这场惊艳亮相不仅为背后的“即梦 ”平台（字节跳动旗下AI创作平台）带来耀眼的技术光环 ，更让业界和普通用户对其“飞入寻常百姓家”充满期待 。然而 ，盛宴的余温尚未散去 ，现实的考验便已接踵而至 ，让满怀期待的用户始料未及 。
2月26日 ，“Seedance2.0排队 ”词条登上热搜 。大量用户发现 ，要想体验这一前沿技术 ，必须先面对排在前面数以万计的用户和数小时的排队时间 。排到后还要经过人脸素材的审核 ，若审核失败 ，此前的一切等待又需重来 。
2月27日下午 ，《每日经济新闻》记者（以下简称“每经记者 ”）在高峰时段以基础会员身份实测发现 ，排队人数平均保持在9万左右 。在排队7小时后 ，仍显示预计还需3小时才能完成生成任务 。不少即梦年费会员都反映 ，即便付了真金白银购买会员权益 ，依然被卡在漫长的等待队列中 。
一边是被行业奉上神坛的全球顶尖多模态大模型 ，一边是连核心付费用户都无法保障的使用体验。这场服务器“挤爆”事件 ，抛出了一个当下全行业都无法回避的问题：当顶尖AI技术冲向商用落地的深水区 ，算力将如何保障？
Seedance 2.0问世之初 ，其卓越的能力在全球视频领域引发强烈震荡 。
据官方披露的测试结果 ，该模型在VideoBench 、VBench等国际权威多模态视频生成评测中 ，多项核心指标登顶全球第一 。游戏科学创始人 、《黑神话：悟空》制作人冯骥在深度体验后给出了“地表最强 ，没有之一 ”的评价。
然而 ，正是这款备受追捧的明星模型 ，在春节返工后遭遇了始料未及的需求洪峰 。“Seedance2.0排队 ”登上热搜的同一天（2月26日） ，即梦App客服中心页面提醒：“由于当前使用人数较多 ，任务需要排队生成 ，生成排队及客服服务繁忙 ，请耐心等待 。 ”
据公开报道 ，即梦App客服人员还表示 ，春节返工后 ，目前Seedance2.0模型使用的人非常多 ，是非常火爆的状态。视频生成需要消耗算力和资源 ，会有排队时间长 、视频生成慢的现象 。后续也会不断优化模型的使用 ，“很抱歉带来不好的体验 ” 。
2月27日下午4点半 ，在使用高峰期 ，每经记者对即梦平台的视频生成服务进行了实测：以基础会员身份提交视频生成需求后 ，初始排队状态为总排队人数约7.1万人 ，记者排在第4.6万位 ，生成页面同时提示：“会员加速已生效 ，高级会员享最快加速 。 ”
但记者发现 ，在提交需求后排队总人数持续攀升 ，自身排队位次并未随时间推进前移 ，反而出现了后退 。提交需求半小时后 ，总排队人数升至8.4万人 ，记者位次后退至第5.5万位 。提交两小时后 ，总排队人数突破10万人 ，记者位次进一步后退至第5.9万位 。
提交需求后约7个小时 ，2月27日23时30分 ，记者排在第3.5万位 ，页面显示预计剩余3个小时 ，排队总人数仍超过10万 。
即梦平台会员中心页面显示 ，平台会员分为三档 ，连续包月价格分别为：基础会员69元/月 、标准会员199元/月 、高级会员499元/月 。从测试和对会员权益的介绍来看 ，会员用户在生成排队时 ，优先级高于免费用户 ，会员等级越高 ，排队加速权益越优 ，即可以“插队 ”等待完成任务 。
此外 ，每经记者注意到 ，有用户反映生成进度卡在99%是在进行人脸素材审核 ，当前审核严格 ，需要经过前后三次审核。此前 ，即梦客服曾提醒 ，上传图片素材或文字关键词若涉及版权风险 ，会有审核不通过的情况 ，用户可转换描述词或更改图片后再进行审核 。对此 ，每经记者就排队原因和审核问题向字节跳动方面了解情况 ，但截至发稿未收到回复 。
对非商用的尝鲜用户而言 ，数小时的生成等待或许尚可接受 ，但对于将AI工具作为生产资料的职业用户与商业团队 ，稳定 、可控、可预期的使用体验是其作为生产力工具的核心前提。当Seedance 2.0作为生产力工具时 ，当前的排队现象对企业用户造成了哪些影响？
每经记者在采访中手游内部人士时了解到 ，公司在2月26日前后测试发现 ，高峰期基础会员用户排队6—8小时是常态 ，即便开通499元/月的高级会员 ，也常需等待3小时以上 。而对比每经记者实测情况可以发现 ，短短几天内 ，同样是基础会员 ，排队时长还在增加 。
不仅如此 ，上述人士还表示 ，任务队列还存在明显的不稳定性 ，不仅会出现预估等待时间大幅跳涨的情况（如从25分钟跳至7.5小时） ，还频繁出现任务长时间无响应的中断问题。
至于官方推出的可快速生成的Fast版 ，虽然能够秒出 ，但因为模型精简 ，使其生成的素材可用性极低 ，无法达到买量投放的质量需求 。
对商业化生产而言 ，这种不可控的等待与中断直接影响生产节奏 。
“对于买量视频的紧急迭代需求 ，它（Seedance 2.0）目前确实无法当作稳定的生产力工具；仅对于长线素材储备与创意探索 ，仍有一定的使用价值 。 ”上述中手游人士直言 。在他看来 ，商业买量素材的核心竞争力在于快速迭代与A/B测试 ，长达数小时的等待会直接导致当日投放计划无法落地 ，不仅推高了试错成本 ，也打乱了既定的生产流程 ，团队最终不得不将部分工作重新转回传统制作流程 。
本次Seedance 2.0排队事件 ，并非单一产品的运营问题 ，其背后反映出国内AI行业在技术快速迭代 、商用需求集中爆发阶段的共性挑战 。
当前 ，国内AI模型调用量正处于爆发式增长阶段 。此前 ，每经记者梳理全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter数据发现 ，2026年2月中国AI模型调用量迎来历史性突破 。
2月9日—15日当周 ，中国模型以4.12万亿Token周调用量首次超越同期美国模型的2.94万亿Token 。2月16日—22日当周 ，中国模型周调用量进一步升至5.16万亿Token ，三周内增长127% ，同期美国模型周调用量回落至2.7万亿Token。
而排队现象与国内AI模型调用量的爆发有一个相同的核心 ，那就是随着AI有能力扮演“生产力工具 ”角色 ，编程 、3D建模、视频生产等复杂的使用场景和AI Agent技术的普及 ，使得Token的消耗量大大提升 。
快思慢想研究院院长田丰在接受每经记者采访时表示 ，相比纯文本推理 ，视频生成的多模态推理算力需求随用户访问量呈指数级放大 ，二者完全不在一个数量级 。文本生成边际成本极低 ，而生成一条15秒高清视频 ，需要云端完成成千上万次去噪测算 ，Seedance 2.0支持的音画同步 、多镜头叙事进一步增加了计算量 ，高分辨率多模态模型单条算力消耗是普通单模态语言模型的数十倍。
在田丰看来 ，本次Seedance 2.0排队事件 ，暴露的是国内大模型商业化进程中的“结构性供需矛盾 ” 。
“2026年美国Claude Code爆款产品已形成‘大算力-大营收’的良性商业闭环 ，而国内用户付费意愿与付费水平远低于海外 ，只要高质量视频生成的单位算力成本无法下降到用户可接受价格的平衡点之下 ，这类排队与限流现象就将长期存在 。”
但他同时认为 ，这既是国产AI推理芯片崛起的良机 ，也是AI应用行业从“炫技 ”走向“实用 ”的必经之路。
算力供需矛盾也倒逼国内AI芯片产业进入加速爆发期 。
今年1月29日 ，阿里平头哥正式发布自研高端AI芯片“真武810E” ，该芯片采用自研并行计算架构 ，整体性能超越英伟达A800及主流国产GPU ，与英伟达H20处于同等水平 ，已在阿里云完成多个万卡级集群部署 ，大规模用于通义千问大模型的训练与推理 。
2月中旬 ，关于字节跳动布局AI芯片的各类消息也在市场中传播 。每经记者通过查询招聘软件发现 ，字节跳动也挂出“AI芯片系统软件架构师/工程师-NPU ”“网络方向—芯片验证工程师 ”等招聘岗位 。
在田丰看来 ，要让这类多模态AI工具成为Adobe 、Office级的生产力标配 ，必须从三大核心维度优化破局 。
一是重构算力SLA（服务等级协议）服务体系 ，废除“大锅饭订阅” ，引入算力分级调度体系 ，参考类似云计算（AWS EC2）建立SLA分级收费模式 ，将算力划分为企业级极速池、付费会员标准池 、免费/低价闲时池 ，为企业用户预留专属算力 ，保障服务稳定性 。
二是优化节约算力的商业化设计 ，建立“草稿与渲染 ”分级生成机制 ，以低算力快速生成草图 、确认后再做高清终渲 。同时推出阶梯定价 ，企业端采购保底并发算力 ，C端可使用闲时竞价算力 ，减少无效算力消耗 。
三是推动审核机制提效 ，将审核从“人力后置拦截 ”转向“前置确权与潜空间打标 ” ，通过提示词前置拦截 、端到端水印溯源 、人机协同审核三大机制 ，把违规拦截嵌入生成全流程 ，规避合规风险的同时 ，避免算力无效浪费 。
算力瓶颈并非短期阵痛 ，而将是AI时代与之长期共存的系统性命题。随着多模态技术一路狂奔 ，模型能力已一路从文本生成进化至复杂的多模态交互 ，而未来长视频 、3D内容生成等高算力消耗场景还将持续扩容 。技术的每一次进阶 ，都在为算力需求不断加码 ，行业供需之间的矛盾势必将随之长期加剧 。
除扩大算力基建外 ，田丰还提出四个核心路径 ，从根源缓解行业算力供需矛盾。
首先是推动端侧推理崛起 ，利用PC 、手机终端算力承接短视频特效 、初步分镜等轻量级任务 ，仅将高难度渲染任务上云 ，形成“云侧-端侧 ”算力转移 ，可分流30%~50%的云端压力 。其次 ，推进算法范式革新 ，从纯Diffusion模型转向混合架构 ，大幅压缩采样步数 ，力争在不牺牲生成质量的前提下将推理速度提升10倍以上 。
此外 ，打造缓存与复用经济 ，建立全局元素缓存库 ，调用预渲染的常见镜头 、光影等片段重组生成 ，避免重复算力消耗。最终 ，通过重构商业模式 ，从按生成次数计费转向按最终采纳结果或商业价值分成 ，减少无效算力浪费 ，与用户形成利益共同体 。
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