在人工智能领域，“AI御三家”的概念曾深入人心，Claude、GPT和Gemini一度被视为全球顶尖、最具生态影响力且能引领技术走向的三大模型。然而，随着时间推移，这一格局正悄然发生改变。
Gemini虽背靠谷歌，拥有丰富的资源、强大的技术以及成熟的生态体系，其Gemini 2.5和Nano Banana也曾引发广泛关注，一度被纳入“御三家”的讨论范畴。但后续发展表明，它始终未能在某个关键领域形成不可替代的地位，无法像GPT和Claude那样，成为行业绕不开的参照标准。
如今，GPT和Claude依旧在各自擅长的领域占据着“SOTA（State-of-the-Art，最先进水平）生态位”。GPT自2023年至2024年上半年，几乎成为“AI”的代名词，所有竞品都被视为“GPT杀手”，各类基准测试也以GPT-4为标杆。它不仅模型能力出众，更构建起了消费级入口、开发者平台和创业基础设施的复合生态，广泛应用于问答、代码编写、客服、办公套件等多个领域，深刻改变了一批公司的成本结构和产品形态。Claude则在编程领域大放异彩，2024年6月Claude 3.5 Sonnet发布后，开发者社区逐渐将复杂代码任务迁移至Claude，其Claude Code上线后，更是从编程助手升级为能深入终端、代码库和团队开发流程的Agent工具。尽管价格高昂，但开发者仍因其稳定的质量和效率而选择使用，在复杂代码任务中形成了“非它不可”的用户心智。
在视频生成领域，此前一直缺乏具有统治力的“SOTA”模型。2024年2月，OpenAI的Sora Demo惊艳亮相，让人们看到了AI生成视频的巨大潜力，但到2026年，Sora的Web和App体验停运，API也进入关闭倒计时，未能证明其在产品、工作流和商业化方面的可行性。Google虽拥有YouTube、TPU和完整云生态，其Veo也在持续进化，但截至2026年年中，仍未在视频生成领域确立类似GPT或Claude的默认地位。快手可灵虽不断更新，产品能力和创作者心智较强，但在全球“SOTA”叙事中，已明显落后于Seedance。
Seedance正逐渐成为视频生成领域的“新宠”。字节官方曾将Seedance 2.0与Claude Opus 4.6相提并论，强调两者都跨越了从能力展示到真实生产、从偶尔惊艳到稳定可用、从用户尝鲜到不敢轻易更换的门槛。Seedance 2.0自2026年2月上线后，便成为主流视频模型对比的标杆。在Artificial Analysis的文生视频榜上，Dreamina Seedance 2.0 720p在带音频文生视频模型中排名第一，Elo约1219；图生视频榜上同样位居榜首，Elo约1343。这充分体现了“SOTA”模型的对标效应，即模型发布初期人们关注其能力，而进入行业中心后，人们更关注其与其他模型的差距。
Seedance的成功并非偶然，其优势源于字节在视频领域的长期积累。在视频数据和理解方面，字节拥有抖音和TikTok十年的视频资产，以及全球领先的视频推荐、审核、理解、压缩、分发和创作者工具体系。Seedance 1.0技术报告将“多源数据策划”列为核心改进之一，字节自研的多媒体处理框架BMF也被应用于训练数据处理环节。在算力和工程方面，字节是AI算力投入的积极践行者，训练端有MegaScale、ByteRobust等框架，推理端注重端到端加速和低延迟，将视频生成成本控制在商业可行范围内。Seedance 2.0采用原生多模态音视频联合生成路线，支持文本、图像、音频、视频四种输入模态，并允许多素材混合参考，提高了训练复杂度，但减少了后处理的不确定性。字节整体的视频商业链条协同也为Seedance的商业化提供了有力支持。当模型进入工作流，替换成本上升，企业客户虽经历多轮价格调整，但仍因质量稳定而继续使用，这进一步巩固了Seedance在高质量视频生成领域的地位。
随着Seedance逐渐成为视频生成领域的默认选项，一些问题也随之浮现。下游对Seedance的价格、额度、接口和稳定性的依赖度增加，短期内这是其商业化成功的标志，但长期来看，可能导致内容行业的成本结构过度绑定在少数供应商身上。模型的价格调整、限额变化和接口策略改变，都可能直接影响下游产品的毛利和体验，这一情况在GPT和Claude身上已有所体现。
