抽卡就是反复投喂提示词、重绘、调整参数，寄希望于模型随机生成符合镜头要求的画面。它没有稳定确定性，存在很强概率性；一次生成动辄十余分钟，连续十几次失败，意味着几个小时耗在无效等待上。对外叙事是AI大幅提升创作效率、工业化生产视频。但落到执行岗，效率的提升只存在于“顺利出图”的理想情况。一旦模型输出不稳定，不确定性带来的等待、反复重试，全部转化为创作者的沉没时间。AI没有彻底消除劳作，只是把传统手绘的体力消耗，替换成无止境的、被动等待式的精神消耗。镜头有硬性叙事逻辑，前后构图、人物形象、光影必须统一。但Seedance这类生成模型无法稳定保持角色一致性。系统没有成熟的控制方案，企业也不愿投入更高成本使用更稳定、更昂贵的算力/定制模型。最终解决方案不是优化工具，而是让人一次次“抽奖”，用人类的耐心去弥补模型本身的缺陷。
十几次，每次十几分钟的等待，期间人不能完全放手。要持续盯进度、复盘失败画面、修改提示词，一边期待下一次成功，一边预感到再次失败。长期处在这种悬置、不确定的状态里，注意力被持续占用；这种损耗并不像高强度加班那样直观，但会慢慢掏空情绪。
这份工作会被贴上“前沿AI创作”“新媒体未来赛道”的标签。可内核只是反复和模型的随机性博弈。创作者并不是自由表达，而是不断试错以满足流水线标准化镜头要求。宏大标签之下，日常是枯燥、低效、充满不确定性的抽卡。