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奈飛收購Inter Positive,AI終于來改造電影了?

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文|寶珠

3月12日,奈飛宣布收購由演員本·阿弗萊克創(chuàng)立的AI電影技術(shù)公司Inter Positive,這筆最高可達(dá)6億美元的交易,被視作史上第一家真正意義上的人工智能電影公司落地,更標(biāo)志著電影行業(yè)AI應(yīng)用從“概念炒作”走向“工業(yè)落地”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。

不同于市面上把AIGC當(dāng)作內(nèi)容生產(chǎn)主力的路徑,Inter Positive選擇做實拍的“輔助者”,用AI優(yōu)化流程、工具與硬件控制,這種“漸進(jìn)式進(jìn)化”,可能標(biāo)志著影視工業(yè)化與AI融合的第一次步伐。




奈飛的這筆交易,

最慌的可能是后期

一些人看到奈飛斥巨資收購AI公司,可能會誤以為它是能夠用人工智能全自動生成電影、替代劇組與主創(chuàng)的“內(nèi)容工廠”,但是先別慌,AI還沒進(jìn)化到那一步。

Inter Positive的核心定位是“實拍影像體系下的技術(shù)服務(wù)商”,其技術(shù)路徑從成立之初便十分清晰與克制:整個團(tuán)隊選擇先實拍、后AI,人為主導(dǎo)、技術(shù)輔助的方式。簡單地說,它干的工作包括:威亞擦除、穿幫修復(fù)、光影一致性校正、背景擴(kuò)展、鏡頭連續(xù)性統(tǒng)一——這是后期制作里最枯燥、最耗時、最依賴“人肉”的體力活。

放在傳統(tǒng)電影流程里,這些視效是靠人堆出來的:一個中型視效項目,需要幾十號人,耗上小半年,盯著屏幕一幀一幀摳。錯一幀,重來;導(dǎo)演一句話,全員返工。而Inter Positive的邏輯是:把劇組實拍的素材喂給AI,讓它先學(xué)會這個片子長什么樣——光影什么調(diào)性,鏡頭什么節(jié)奏,美術(shù)什么風(fēng)格——然后讓它去干那些重復(fù)性的“機(jī)械勞動”。這不是要造一個“AI導(dǎo)演”,而是給導(dǎo)演配一支“不用睡覺的后期團(tuán)隊”。


從技術(shù)邏輯來看,Inter Positive的訓(xùn)練與推理均建立在劇組實拍素材基礎(chǔ)之上,不依賴通用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取,也不以模型生成作為主要輸出,從而最大程度保留實拍影像的光影質(zhì)感、鏡頭語言與藝術(shù)真實性,降低AI生成常見的風(fēng)格違和與細(xì)節(jié)失真問題。

更具殺傷力的,是它的嵌入方式。它不是那種“單獨(dú)打開軟件導(dǎo)出導(dǎo)入”的工具,而是直接懟進(jìn)現(xiàn)有流程里——跟攝影機(jī)連,跟素材管理系統(tǒng)連,跟剪輯軟件連。拍攝現(xiàn)場喊“cut”,素材剛進(jìn)數(shù)字影像工程師的硬盤,AI已經(jīng)開始做預(yù)清理了。等到素材傳到后期手里,威亞已經(jīng)擦完了,穿幫已經(jīng)補(bǔ)好了,色調(diào)已經(jīng)統(tǒng)一了。

這一變化對傳統(tǒng)影視后期行業(yè)構(gòu)成的影響,不只是技術(shù)迭代,更是效率結(jié)構(gòu)與崗位分工的重構(gòu)。在傳統(tǒng)工業(yè)化流程中,視效精修、穿幫處理與鏡頭統(tǒng)一等工作,高度依賴人力密集型作業(yè),動輒需要數(shù)十人規(guī)模團(tuán)隊以數(shù)月周期完成,成本高、周期長、標(biāo)準(zhǔn)化程度有限。Inter Positive所代表的AI工業(yè)化方案,可將同類任務(wù)周期壓縮至數(shù)周乃至數(shù)天級別,顯著提升交付效率與質(zhì)量穩(wěn)定性。


這也意味著,以前靠堆人頭才能啃下來的大單,以后可能幾臺服務(wù)器幾天就跑完了。那些靠信息差和勞動力差價活得很滋潤的中小后期公司,可能是這次AI對影視行業(yè)的改造中,最早倒下的一批。

殘酷的是,這種沖擊會迅速傳導(dǎo)到人才市場。純執(zhí)行型的后期崗位——擦威亞的、摳圖的、校色的——需求會斷崖式下跌。行業(yè)不再需要“鼠標(biāo)手”,需要的是能跟AI協(xié)同的“技術(shù)型創(chuàng)作者”。后期團(tuán)隊的核心價值,將從“體力型作業(yè)”轉(zhuǎn)向創(chuàng)意決策、藝術(shù)把控、技術(shù)調(diào)度。

奈飛以6億美元估值完成此次收購,其核心考量并非明星創(chuàng)始人效應(yīng),而是對一套可落地、可規(guī)?;?、可穩(wěn)定輸出的影視工業(yè)化AI解決方案的戰(zhàn)略布局。在此輪技術(shù)變革中,受到直接沖擊的并非導(dǎo)演、演員等創(chuàng)意核心,而是長期依賴人力堆疊、流程冗長、標(biāo)準(zhǔn)化不足的傳統(tǒng)后期公司和視效公司。

Inter Positive對影視產(chǎn)業(yè)的改造,更像是一種“切片式”漸進(jìn)升級。AI不會替代創(chuàng)作主體,而是在制作鏈條的各個橫截面上提升效率、降低門檻。它不會剝奪創(chuàng)作主導(dǎo)權(quán),而是將創(chuàng)作者從重復(fù)性勞動中解放,讓創(chuàng)意回歸核心。



Inter Positive,憑什么值6億?

Inter Positive憑什么值6億美金?

能讓奈飛開出高價,核心在于它是“懂創(chuàng)作的工業(yè)AI”,而非只懂算法的技術(shù)工具。別看本·阿弗萊克的長相看上去傻乎乎,但他是個隱藏的大聰明,在演戲之外,他懂行業(yè),還能用明星效應(yīng)帶動一批懂行的工程師。

換句話說,奈飛買的,是一群“懂行的自己人做的AI工具”。

Inter Positive的核心團(tuán)隊,一半是AI工程師,一半是在好萊塢摸爬滾打幾十年的老后期。這幫人熟知行業(yè)痛點——他們自己就是從“擦威亞鋼絲”熬出來的,閉著眼都知道哪個環(huán)節(jié)最磨人、哪個痛點最值錢。


所以他們訓(xùn)練AI的方式,跟市面上那些“喂全網(wǎng)圖庫”的野路子完全不一樣?,F(xiàn)在的AIGC公司,大多依賴全網(wǎng)爬蟲數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,雖然能轉(zhuǎn)出來一批炫酷的視效,但放到電影級的畫質(zhì)要求下就容易露怯——光影失真、質(zhì)感違和、細(xì)節(jié)穿幫。

業(yè)內(nèi)管這叫“AI味兒”,它讓AI電影顯得智商有缺陷,有種濃濃的廉價感。

而Inter Positive堅持只用劇組的實拍素材做訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這意味著AI學(xué)到的不再是網(wǎng)上那些庸俗感強(qiáng)的“通用審美”,而能具有片子獨(dú)一無二的鏡頭語言、光影邏輯、美術(shù)質(zhì)感。輸出的結(jié)果可以和實拍素材嚴(yán)絲合縫,甚至能騙過老后期們的眼睛。


這種“定制感”,就是能勝出那些通用大模型的核心價值。

本·阿弗萊克的聰明之處在于,他沒有濫用AI,而精準(zhǔn)抓住了行業(yè)最剛需、成本最高、重復(fù)性最強(qiáng)的那些環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)或許不夠“性感出圈”,但它們是影視制作每天都要面對的“硬骨頭”。誰能啃下來,誰就能直接對應(yīng)降本、提速、穩(wěn)質(zhì)量三大核心訴求。

說白了,不同于市面上大多數(shù)AI公司的“炫技”,Inter Positive是在“干活”。

但對奈飛來說,最大的價值還不是這些。

Inter Positive真正的殺手锏,還有Inter Positive的高度協(xié)同性,它把AI能力做成了“流程的一部分”。它直接嵌入“拍攝—素材管理—后期制作—交付”全鏈路的底層系統(tǒng),與攝影機(jī)、現(xiàn)場監(jiān)看、素材資產(chǎn)管理、剪輯與視效系統(tǒng)協(xié)同作業(yè),形成智能閉環(huán)。這意味著數(shù)據(jù)不用來回倒騰,流程不用來回切換,質(zhì)量不用反復(fù)校驗。


這種能力,高度契合奈飛的需求。作為全球最大的流媒體平臺,奈飛最不缺的就是內(nèi)容,最缺的是“規(guī)?;a(chǎn)高質(zhì)量內(nèi)容的能力”。它每年要上線上百部自制劇,每一部都要保證交付標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、質(zhì)量穩(wěn)定、周期可控。這靠堆人堆時間是永遠(yuǎn)不夠的,而必須靠系統(tǒng)化的工業(yè)化解決方案。

所以,奈飛買的不是一個AI模型,而是一套可規(guī)?;?、可復(fù)用、經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的影視AI工業(yè)化系統(tǒng)。它證明了一件事:影視AI的核心競爭力,不在“能生成什么”,而在“能解決什么”。



國產(chǎn)電影行業(yè)能效仿嗎?

對正在遇冷的國內(nèi)電影而言,這個收購能效仿嗎?

實話實說,這是個很難效仿的案例,主要原因在于,國內(nèi)影視工業(yè)化的底子跟好萊塢不在一個量級。奈飛存有海量標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的劇集數(shù)據(jù)——從拍攝規(guī)范、素材管理到后期交付,全鏈路都是標(biāo)準(zhǔn)化的。這些海量的標(biāo)準(zhǔn)化作品、鏡頭、特效、制片流程數(shù)據(jù),用來喂養(yǎng)AI,可以讓模型變得很“聰明”。

但對一直宣告要工業(yè)化的國產(chǎn)電影來說,工業(yè)化的流程尚未解決,劇組殺青即解散,素材拷進(jìn)硬盤里就座了冷板凳,不同的電影劇組,使用的流程全靠統(tǒng)籌個人,數(shù)據(jù)格式都不統(tǒng)一,拿什么來喂AI?

這種“一錘子買賣”式的生產(chǎn),養(yǎng)出來的AI也大概率會是個“半文盲”。

但這不代表沒機(jī)會。

換個角度看,AI恰恰給了國產(chǎn)電影“跳級”的可能。


好萊塢的工業(yè)化體系,是花了幾十年探索和重金砸出來的積累。無論是制片廠制度、標(biāo)準(zhǔn)化流程、導(dǎo)演工會和編劇工會體系、每一步都花費(fèi)了時間和金錢。如果單純直線追趕,國產(chǎn)電影需要跨越同樣的時間線。

但AI能直接重構(gòu)制片流程——虛擬制片、智能分鏡、AI渲染、后期自動化,這些環(huán)節(jié)可以一體化落地。跳過中間那些笨重的“工業(yè)建設(shè)期”,可以用技術(shù)換時間。用AI工具,也不是沒有機(jī)會繞過傳統(tǒng)工業(yè)化的必修課,直接建一套輕量化的新體系。

也許很多人還沒意識到,這兩年爆火但又被吐槽粗制濫造的短劇和漫劇雖然沒跑出什么巨作,甚至很招罵,但它們快節(jié)奏、低成本、高周轉(zhuǎn)的項目,硬生生給行業(yè)“跑”出了一批基礎(chǔ)人才盤。這些被賺快錢的項目吸引來的年輕一代,雖然進(jìn)不去大廠,也夠不到大項目,但他們經(jīng)歷了高強(qiáng)度的“實戰(zhàn)訓(xùn)練”,手快、腦子活。他們熟悉了剪輯、調(diào)色、特效、跟組、協(xié)調(diào)的整個流程,甚至一人身兼多職。更關(guān)鍵的是,他們不排斥AI,甚至上手很快。在那些大導(dǎo)演還在琢磨“AI到底能不能用”的時候,這批人已經(jīng)用AI工具把日更量翻了兩倍。


這很可能就會成為未來AI影視創(chuàng)作者的“基本盤”。

奈飛花6億買的,本質(zhì)上是“懂電影的人+懂AI的人”這個組合。國內(nèi)現(xiàn)有的影視大咖們?nèi)绻馨讯虅?、漫劇賽道沉淀下來的這批人,跟AI工具深度結(jié)合,完全可能長出意想不到的新產(chǎn)品。

過去,動畫與電影大片高度依賴資本、設(shè)備與團(tuán)隊協(xié)作,門檻高、試錯成本大,優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者被固化在少數(shù)頭部項目里。而AI通過自動化分鏡、智能渲染、虛擬制片、智能剪輯,正在把那些曾經(jīng)遙不可及的“重工業(yè)能力”,交到每一個有才華的個體手里。

這條路不同于好萊塢,但也大有彎道超車的可能性。也許有一天,像餃子那樣一個人撬動一部大片的“草根神話”,會越來越多。




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