全都在看，毫不夸张

本文作者/猹，小哥

写在前面

讲一个这次回老家的发现。

我发现自己老家的小县城，在因为AI发生细微的变化。

虽然这里没什么人讨论AI，但它在以另一种方式——AI短剧——进入这儿。

家里的每个人似乎都开始看AI短剧了，我们在网络上讨论的对于AI取代真人的思辨观点，在这里好像并不重要。

这才让我意识到，哪怕总是在说“AI是工具，人才是根本”，但在巨大的利益和市场面前，这句话没有任何抵抗能力。

未来影视行业究竟走向何方？这也让我产生了一个大胆的假设——

假设现在把AI和传统影视工业放在一个擂台上，十年后会发生什么？我们从不同角度来推演看看。

一、

AI最大的优势当然是成本，这点已经没什么好说明的了，虽然现阶段 AI 生成精良的影像内容，成本也并不算低，但从长远来看这个成本趋势线一定是下降的。

相当于我们这个比赛，AI生成影像的起跑线就比传统影视制作前置不少。

而这带来了一个很少有人提到的AI 优势，生成烂片。

在传统影视工业里的烂片是一次失败的投资，但对于AI来说就不一定了，它可能不是负资产，更像是这个行业的饲料。

它意味着一批可以分析的样本，AI会把这些都视为给下一代模型的数据，成为自身成长的规避点。

所以相较于“笨拙”的传统影视工业，AI做影视更像是一种“概率赌局”——

传统的一部电影投入几千万几个亿，然后所有人等待看它是否能成功；而AI更像是一次撒一百颗种子，它甚至不需要期待这一百颗全部长大，只要其中有两颗长出来了，这两颗就可以继续被复制、被迭代、被测试，会产生摧枯拉朽的力量。

这其实是一种完全不同的生产逻辑，传统工业追求的是提高一次成功的概率，而AI追求的是把失败的成本降低到足够低，然后无限增加尝试次数。

所以从这个角度来说，都不需要十年之后，几年后，不管是长内容还是短内容，AI对观众的了解程度一定会远高于任何人类主导的影视作品。

那么到时候市场会发生什么？

其实类似的事情在我们的生活已经发生过一次了，也就是这两年吵得火热的预制菜和现炒菜的故事。

现炒菜是传统影视，预制菜是低成本高效率的AI生成方式。当后者铺满市场的时候，前者会成为一种被重新赋予了吸引力的招牌，从理所应当变成了一种被宣传的额外服务。

在AI取得压倒性优势后，这是市场层面上传统影视工业和 AI 生成的第一次真正意义上的交锋。

AI的劣势是会形成像早年的中国电影的金字塔型内容结构，头部精品取得成功为AI 生成的市场可行性证明。

但低成本、高效率一定会在塔底层催生大量重复甚至低质攀比的内容，“预制”这俩字已经说明了AI目前最大的局限：它在用不同的料理包做出同一种味道。

甚至一个梗爆火后不出三天全网遍是对它的重复或变体，就像“吃着不烧心”从出现到模仿到吐槽这一个周期甚至都不到一个月。

而传统的影视制作会进入一种你明明黔驴技穷，但自有大儒为你辩经的状况，人类的创意依旧是创作的最后护城河，人类那些不可被归类的个人经验和想象依旧是主导着创作甚至是AI难以模仿的东西。

只是因为投资的衰退，产量骤降，但整体质量上升，技术会倒逼内容创作，人的大脑必须不断提出AI还没办法轻易复制的东西。

进入一种二者在市场上并行的阶段。

可能有人会觉得我太乐观，别误会，我说的这种并行可能是接近当下一个商场里预制菜和现炒菜的比例的——相当悬殊的市场比例。

这个推演一开始结果就很明确，从各个角度，传统影视制作如果什么都不变必然会输，只是输得姿态如何的区别。

二、

我们打不过AI，也回不到AI 来临之前的世界，我们最常说的一句话就是“AI是工具，人是根本”，这句话被说得多到听起来像是一种掩耳盗铃的安慰，大家都在一种口头坚守、行动投降的状态中。

这也不是说谁背叛了谁，而是商业逻辑本身就会把人推向效率更高的地方。

所以如今，“我们要不要使用AI”这个问题已经没有任何意义了，真正的问题是：我们能否找到一种新的影视生产范式？这也是我在推演里写了最后几个点的原因——他们是传统影视创作最后的筹码，它甚至不是和AI对弈的筹码，而是合作的筹码。

要想让这种范式取得成功，就意味着它必须具有AI的“力量”，甚至需要在同业中做到佼佼者，同时又敢于限制AI的力量——做能够抵抗塞壬歌声的奥德修斯。

我们也尝试在全球范围内去检索这样的案例，大概找到了一种可能，就是依旧是用真人团队真人演员，依旧有着影视制作的各个部门，但AI在整个影视工业模式中可以作为一个新技术参与其中。

比如有一家公司叫Utopai Studios。

之所以注意到它，就是因为它对自己身份的定位非常明确：它不是一家模型公司，而是一家被Variety《综艺》评价为全球最大的独立AI原生影视公司。

这两个词之间的差别非常大，如果是只做一个模型，目标自然就是让模型生成的视频越来越好，是生成一个“引人入胜的30s视频”；但如果是一家影视公司，它要面对的问题就是要如何让AI更好地进入电影生产以及创作者如何与AI建立有机创作联系。

制作一部影院级长片的门槛和一个好看的Demo之间有着根本性的差异，因为一部电影有上千个镜头，专业电影制作需要这数千个镜头的风格一致性、精准的创意控制，以及技术与艺术家之间的紧密协作。

而Utopai正在做的事就是让它们的产品进入一套完整的影视生产体系，它建立了自己的AI原生影视制作体系PAI，也就是Production Intelligence，制片智能平台，并在此基础上深度绑定定制视频生成模型Utopai X。

最近，UtopaiX在独立评测机构Artificial Analysis 的全球文生视频排行榜中跻身第二，全美第一。这个榜单的排名完全基于盲评输出质量，也就是观众在不知晓模型品牌的前提下对同一提示词生成的视频进行偏好评价，谁生成的画面好就选择谁（数据截至2026 年 9 月 30 日）。

它之所以能获得这个成绩，在于它的技术重点是组织和控制底层模型能力服务于专业影视制作，而非仅仅生成单个视频片段。

在PAI的工作流中，剧本可以拆解为场景和镜头，角色、场景、道具等信息全程与项目绑定，AI agents更像一群“制片助理”，帮助创作者规划镜头、探索不同方案、快速生成新的版本。

但最终决定权还是在电影人手里：决定做什么、留什么、改哪里，都是创作者说了算。它对AI的使用，有点像对CG技术的更迭，是一种建立在影视工业基础上的有节制的使用。

而这种模式也已经开始接受传统影视体系的检验。Utopai Studios 的作品已经进入国际电影节体系，其中由Utopai APAC 总裁Hyun Park担任执行制片人的电影 Bedford Park《贝德福德公园》获得圣丹斯电影节 U.S. Dramatic Special Jury Award for Debut Feature，并被 Sony Pictures Classics 收购全球发行权。

在2027年即将发布的作品中，有由柏林银熊奖导演梁孝珠编剧并执导的《Half Moon》，这是一部偏传统的真人电影，演员表演和导演主导是核心，AI主要辅助部分视觉元素；Nicholas Kazan（奥斯卡提名编剧）编剧的《Cortés》，这是一部历史史诗，Utopai让过去因为规模、成本很难拍出来的故事落地，而导演仍旧掌握创作权；还有一部主创团队堪称奢侈的动画《The Most Serious Fart》，他们请来了《怪物史莱克》的编剧、《驯龙高手》分镜师、《冰雪奇缘》《疯狂动物城》的选角导演等一众皮克斯和梦工厂的艺术家。

同时，PAI的商业化落地也在全面展开，Utopai和日本头部娱乐公司DeNA合作，将AI引入日漫世界；在中国，公司与华策影视在今年四月宣布合作，共同开发并发行动画剧集《西游记：消失的500年》。

类似的公司还不止Utopai一个，本·阿弗莱克就于2022年在洛杉矶成立了InterPositive，团队做了几个月的数据采集：多台摄影机加上LiDAR和位置设备，结合Unreal引擎和虚拟摄影棚，构建了一套不依赖于互联网抓取、也不依赖于其他电影人作品训练的数据集。他依赖的不是AI终会发展的模型，而是让人的经验主导未来的技术创作。

还有达伦·阿罗诺夫斯基于Google DeeMind合作成立的Primordial Soup，就在尝试把生成式AI交给电影创作者，把技术交给艺术家作为制作的基础设施。

当然，我们现在还不能断言这条路最终一定会成功，但至少我们能看到对于那个终将面临的问题已经踏出了一步：

当塞壬的歌声已经响起，我们应该怎样靠近它，又不被它带走。