01、
字节跳动的AI视频生成产品即梦AI，一直稳居行业头部位置。靠的是大模型持续迭代，也依托字节自身强大的内容分发能力。接入豆包与CapCut后，流量始终领跑，Seedance 2.0推出后更迎来新一轮增长拐点。
可就在即梦AI占据市场主导之时，两个出自字节前高管之手的产品，正悄然崭露头角。
2025年6月上线的“拍我AI”，由爱诗科技推出，创始人兼CEO王长虎曾是字节跳动AI Lab视觉负责人，亲手搭建了抖音与TikTok的视觉技术体系。爱诗科技于2026年7月宣布完成整体C轮融资，累计金额29.8亿元，阿里巴巴（多轮领投）、鼎晖投资、中国儒意、三七互娱等机构参与投资。
2026年3月上线的LiblibTV，则来自演语科技，创始人陈冕曾任字节跳动剪映与CapCut的全球商业化负责人，也是字节内部最年轻的4-1级高管。演语科技于2026年6月官宣完成近3亿美元B+轮融资，估值超20亿美元，刷新国内AI应用赛道融资纪录。此轮融资由GraniteAsia、腾讯、顺为资本联合领投，HTInvestment、时代资本跟投，高榕、蚂蚁等老股东追投。
产品面世不久便引发关注，人们自然好奇：这两个后起之秀，能否追上甚至超越老东家？当字节遇上字节系的离职骨干，出走的两位旧部，真能以乱拳打死老师傅吗？
02、
自研大模型的路径，未必走得通。
尽管都属AI视频生成赛道，拍我AI与LiblibTV却选择了两条截然不同的路线。LiblibTV本质上是个聚合平台，底座用的是字节的Seedance大模型，也接入快手可灵（Kling），通过工作流调度与多skill组合实现功能拓展；而拍我AI主打自研模型Pixverse，虽近期也接入Seedance 2.0，但重心仍在模型自研。
归根结底，这仍是Seedance与新模型之间的一次真实比拼。
Tech星球对两款产品进行实测：在LiblibTV中使用其内置的Seedance 2.0，拍我AI则启用爱诗科技自研的Pixverse V6，均输入相同提示词，生成同一主题视频，测试对提示词的理解力与画面表现力。
第一个任务：生成一个动漫风格的马斯克在美加墨世界杯看球赛的视频。
拍我AI首版输出中，人物身形过瘦，下巴线条夸张，与马斯克本尊差异明显；背景也无世界杯氛围，更像是电竞场馆。加入提示词“改为更明显的世界杯赛场，体现进球瞬间”后，场景虽对了，但人物位置错乱，进球时突然跳到足球场中央，反应滞后，情节断裂。
将两次提示词合并再试，场景与动线基本匹配，但人物面部已偏离原描述，衣服变成夹克，既非日常西装也非球衣，且人物位置切换问题依旧存在，整体稳定性不足。
再看LiblibTV生成结果：人物形象更贴近真实，球衣穿搭、表情动态都契合场景，情节推进连贯；唯一问题在于表情略显夸张，手中旗子与手套略显突兀，镜头语言单一。
后续补充“加入进球后镜头”指令后，情节依然合理，逻辑未崩。
再尝试第二个任务：机器人在舞台上跳芭蕾。
拍我AI对“舞台”要素呈现模糊，场景感薄弱；LiblibTV则完整还原舞台灯光、布景与人物动作，具备专业长视频质感。
实际体验表明，对普通用户而言，Pixverse V6在画面细节和创意丰富度上略胜一筹，但容易忽视提示词关键信息，生成内容逻辑混乱，需反复调整描述才能逼近预期；Seedance 2.0在指令解析与流程衔接上更完整，顺序清晰，但细节处理仍显粗糙。
操作层面，拍我AI仅支持单一模型调用，但界面简洁，门槛低，适合大众用户；LiblibTV支持多模型自由组合，流程设计清晰，从选择skill、输入提示到工作流展示、节点修改，一气呵成，专业用户更易上手。
在模板与skill配置上，拍我AI偏重竖屏创意类内容，贴合短视频传播逻辑；LiblibTV的skill则偏向长视频制作，专业上限更高。
03、
从字节出走，未必就能翻越那座山。
虽然两位创始人皆出自字节，背景相似，但经历不同，产品调性分化明显。王长虎的技术出身，决定了拍我AI聚焦底层模型研发；陈冕在剪映的操盘经验，则让LiblibTV更擅长增长与商业化路径设计。
目前，爱诗科技主推产品为自研大模型与“拍我AI”及其海外版Pixverse，全球用户数超1.5亿，覆盖177个国家和地区，月活长期稳定在1500万左右，年化收入超4000万美元。
演语科技则布局更广：LiblibAI、星流 / Lovart、LibTV等多款产品齐头并进。其中，LiblibAI累计用户超3000万，年化收入突破3亿美元；Lovart上线5个月，年化达8000万美元；LibTV上线首日用户破10万，两个月内月收入增长超13倍。
拍我AI的核心优势在于技术自主。从底层模型到产品落地，基本摆脱对上游的依赖，抗风险能力更强。虽当前模型尚不完善，但至少握住了技术主动权。
但挑战也明摆着：想与即梦AI叫板，必须跨越技术鸿沟。目前其自研模型与Seedance相比，仍有明显差距。若要真正匹敌字节，尚需时间打磨。
LiblibTV的制胜点在价格。2026年4月，即梦因算力紧张连续三次调价，视频生成成本翻了近6倍。同样可用Seedance 2.0的LiblibTV，便成了不少从业者的“平替”。
LiblibTV至尊版11999元/年，每月66000积分；即梦AI超级会员30576元/年，每月54600积分，差价显著。不过，低价依赖巨额补贴，不可持续。
作为模型聚合平台，LiblibTV的技术命脉完全系于上游大模型。一旦Seedance等模型调整架构或更新规则，其产品表现与成本结构都将受冲击。相较之下，即梦AI背靠字节自研模型，技术闭环更强，抗压能力与长期发展空间更优。
对王长虎与陈冕而言，字节仍是一座难以绕开的大山。未来如何，尚无定论。但AI视频生成市场仍在扩张，尚未进入存量角力阶段，红利仍在。新玩家的空间足够，一切皆有可能。
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