出品 | 網易智能

作者 | 辰辰

編輯 | 王鳳枝

好萊塢一邊罵AI，一邊已經開始讓中國AI替它省錢了。

亞馬遜美劇《大衛(wèi)王》（House of David）最近走紅。鋼灰色天空、嶙峋山脈、氣勢磅礴的古戰(zhàn)場：一切看起來都像標準的好萊塢大制作：昂貴、厚重、靠人力和特效堆出來的。

但據《華爾街日報》與《連線》報道，第一季850個特效鏡頭中有73個用到了生成式AI；到了第二季，深度使用AI的鏡頭增加到350—400個。而在這些鏡頭背后大顯身手的，是來自中國的AI視頻模型。 這就是當下影視工業(yè)最尷尬的一幕：過去要靠實景搭建、外包特效、漫長后期才能撐起來的宏大場面，正在被提示詞、算力和模型一點點拆開重做。

而這場AI沖擊波的范圍，遠比一部劇大得多。它攪動了中國的短劇工廠，撕裂了社交平臺，甚至逼得奧斯卡大導公開開炮。中國AI視頻模型，正在用一種很不浪漫、但很有效的方式，改寫好萊塢的生產邏輯。

"好萊塢"背后的"中國算力"：

400個AI鏡頭的秘密

在《大衛(wèi)王》的制作中，AI的滲透率越來越高。據科技媒體《連線》爆料，第一季中有850個視覺特效鏡頭，其中73個用上了生成式AI。而到了剛上線的第二季，這個數字翻了4倍多，有350到400個鏡頭深度使用了AI生成技術，部分宏大遠景和復雜戰(zhàn)爭場面幾乎完全由AI構建。

負責該劇制作的Wonder Project工作室直言不諱：之所以選擇AI，是因為"省錢"。傳統的實地取景和后期特效（VFX）貴得驚人，而AI能讓導演在預算極其有限的情況下，實現"夢想中的宏大敘事"。

在《大衛(wèi)王》中大顯身手的，正是快手開發(fā)的AI視頻模型可靈（Kling）。

快手官方透露，可靈目前70%的收入來自海外，美國是其最大的市場之一。 為了支撐這種瘋狂需求，快手今年的整體資本支出預計將達到38億美元，主要用于滿足可靈不斷增長的計算需求。

這種現象并非個例。截至2026年春季，在權威評分平臺Artificial Analysis的實時榜單上，全球視頻生成模型前10強中，中國實驗室已占據7席。 阿里旗下的"歡樂馬"（HappyHorse）在盲測中擊敗了美國對手，字節(jié)跳動的即夢（Seedance 2.0）憑借"一句話生成電影質感場景"的能力，在圈內引發(fā)了地震。

為什么是中國？

技術分析師Tilly Zhang給出的理由是：中國擁有抖音、快手等龐大的短視頻生態(tài)。這些平臺天然擁有海量的、帶有標簽的短視頻數據，是訓練AI最肥沃的土壤。 這種"數據護城河"，是大多數美國公司難以逾越的。

邏輯的碰撞：

短劇工廠的"抽獎"式創(chuàng)作

如果說大制作還在把AI當作"后期插件"，那么在短劇市場，AI已經成為了"生產線本身"。

在杭州的一個工作室里，29歲的經理邵志坤（音譯）管理著60人的AI短劇團隊。他的工作流程聽起來一點都不像"藝術創(chuàng)作"，反而更像是在"買彩票"。

為了產生一個可用的AI鏡頭，邵志坤的團隊需要反復輸入提示詞（Prompt），不斷消耗計算資源，直到AI"撞大運"生成了一個完美畫面。

然而，這種AI短劇卻有著傳統影視業(yè)無法比擬的優(yōu)勢：

· 極低成本： 傳統制作需要數萬甚至數十萬美元，而AI短劇的成本只需幾百到一萬美元。

· 極高效率： 邵的團隊每月能為字節(jié)跳動的紅果（Hongguo）或國外的ReelShort產出100部短劇。

"我們不打算創(chuàng)作傳世名作，"邵志坤說，"邏輯很簡單：只要有一兩部成為爆款，所有的成本就全回來了。"

這種"快餐式"的生產方式，精準地擊中了海外市場的痛點。ReelShort、DramaBox這些由中國團隊背景出海的平臺，正從美國觀眾口袋里掏走數千萬美元。

道理很簡單：對于那些在公交車上、午休時間刷手機的觀眾來說，他們并不介意畫面中是否有細微的AI瑕疵。他們要的是爽、快、反轉。

社交媒體上的"驚鳴"：

是演示還是真本事？

AI視頻技術的突飛猛進，在社交媒體上引發(fā)了一場前所未有的爭議。

近期，字節(jié)跳動旗下即夢2.0發(fā)布的一段1分鐘短片，由于其精準的運鏡、跟蹤和剪輯邏輯，引發(fā)了整個行業(yè)的熱議。

Reddit網友voidarix留言："這太可怕了！它理解電影意圖——橫移、推拉、場景過渡……6個月前這根本不可能。如果這就是進步的速度，我真的不知道2年后的傳統制片業(yè)會變成什么樣。"

Reddit的影視從業(yè)者社區(qū)里甚至出現了一種自嘲式的說法："AI-PTSD"（AI創(chuàng)傷后應激障礙）。 這種情緒反映的是從業(yè)者面對技術狂飆時的無力感：一邊是演示短片展現出的驚人上限，另一邊是實際操作中反復"抽獎"帶來的精神內耗。

一位參與過迪士尼項目的后期制作人員無奈表示，現在的轉描（Roto）和擦除工作已經被AI工具大面積替代。他感嘆："我從沒像現在這樣疲憊。AI制作流程雖然快，但那種不確定性讓人精神枯竭。"

甚至連迪士尼也坐不住了。網紅科技博主、AI初創(chuàng)公司Magnific AI聯合創(chuàng)始人兼CEO哈維·洛佩茲（Javi Lopez）在社交媒體X上爆料，由于字節(jié)跳動的即夢2.0生成的視頻中頻繁出現極其逼真、疑似由版權素材訓練出的"類迪士尼風格"角色和場景，迪士尼法務部門已經向字節(jié)跳動發(fā)送了正式函件。 但洛佩茲對此嗤之以鼻："他們是在和趨勢對抗。這就好比你想把已經擠出來的牙膏塞回管子里。牙膏已經出來了，再也回不去了。"

像洛佩茲這樣的AI創(chuàng)業(yè)者對"技術海嘯"拍手叫好，認為趨勢不可逆轉；但傳統影視陣營依然在固守防線。

諸神的黃昏：

傳統影人的"生存保衛(wèi)戰(zhàn)"

長期以來，好萊塢引以為傲的護城河是精英主義的創(chuàng)作門檻：昂貴的實景搭建、龐大的工種協作，以及無法逾越的后期成本。然而，當字節(jié)跳動的即夢2.0能夠"一鍵生成"具有電影質感的長鏡頭時，這座堡壘開始出現裂痕。

有用戶在X上坦言："可靈3.0能做到過去要花1萬美元才能做出的視覺特效：電影級鏡頭、產品動畫、人臉變形。每個片段大約只要0.50美元。"

傳統影人最恐懼的不是AI比人做得好，而是AI做得"價格夠低量又足"。"快餐化"的審美正在解構傳統制片流程，讓那些需要數年磨一劍的匠人顯得格格不入。

面對AI的入侵，好萊塢頂級創(chuàng)作陣營正在爆發(fā)出極強的抵觸情緒。

奧斯卡大導吉爾莫·德爾·托羅（Guillermo del Toro）曾公開抨擊這種技術。他在2023年多倫多國際電影節(jié)（TIFF）期間直言："我認為藝術是靈魂的表達。在最好的情況下，它代表了你的全部。因此，我熱愛并消費人類創(chuàng)作的藝術。我完全被它打動……我不消費由機器制造的插畫，也不消費那種對信息的推演。"

流行天后愛莉安娜·格蘭德（Ariana Grande）等明星也紛紛發(fā)聲，反對在電影中加入AI生成圖像。

但這種抵制在現實的資本面前，顯得有些蒼白。 獅門影業(yè)（Lionsgate）等制片廠已經開始與AI公司Runway簽署協議，利用其過往作品庫訓練定制模型。正如《大衛(wèi)王》制片人喬恩·歐文（Jon Erwin）所言："AI是電影制作的新型'主攝影'，它不是在搶工作，而是在讓原本拍不起的電影得以問世。"

這種"藝術本位"與"效率本位"的撕裂，正是傳統電影行業(yè)當前最大的危機。

洛佩茲也在X上指出，好萊塢大可以起草聲明抗議，但他們無法阻止來自大洋彼岸的算力狂飆。當美國的視頻模型因版權法律和高昂算力而選擇"謹慎慢行"時，中國的視頻模型正以極低的價格和極高的迭代速度在全球范圍內瘋狂鋪貨。

這種"代差壓力"逼迫好萊塢不得不放棄高傲。如果堅持不用AI，意味著在制作成本和視覺沖擊力上，傳統大廠可能在不久的將來被那些僅憑幾臺GPU就武裝起來的小型工作室徹底超越。

這場危機本質上是影視工業(yè)主導權的轉移：從昂貴的攝影棚移向轟鳴的機房，從洛杉磯的剪輯室移向跨越山海的算力集群。

消失的"靈氣"：

算法生成的隱形天花板

然而，在狂熱的算力競賽背后，AI視頻真的無懈可擊嗎？

· 消失的"物理邏輯"。 盡管即夢和可靈在宏大敘事上令人驚艷，但在處理復雜的微觀交互時，AI依然會"露餡"。比如，當角色拿起一杯水，手指可能在杯壁上詭異地融合；在激烈的打斗中，角色的關節(jié)會發(fā)生非人類的扭動。這種"時間相干性（Temporal Consistency）"的缺失，導致背景偶爾會出現閃爍或物體憑空消失。

· 審美同質化的"電子塑料感"。 當你刷多了AI視頻，會發(fā)現一種隱形的審美疲勞。由于模型是基于海量現有數據訓練的，它們生成的畫面往往帶有某種高度雷同的"濾鏡感"：完美的丁達爾效應、千篇一律的史詩感色調，以及過度磨皮的角色皮膚。這種審美同質化正在消解電影藝術中那種"不完美的真實感"。

· "80分"與"100分"的生死線。 目前AI能輕松達到80分的工業(yè)水準，但剩下的20%，即那些關乎情感隱喻、獨特視角和非線性表達的藝術細節(jié)，依然是算法難以逾越的鴻溝。對于短劇來說，80分已經足夠；但對于真正追求影史留名的作品，AI目前還只是一個"高級補丁"，而非"靈魂舵手"。

結語：

效率驅動下的工業(yè)重構

無論如何，《大衛(wèi)王》制片人歐文的坦然態(tài)度，折射出當今影視工業(yè)最核心的現實：在商業(yè)敘事中，生產工具的"出身"并不重要，效率與成本才是硬通貨。

這不再是一場關于"機器是否會取代藝術"的辯論，而是一次基于生產力的工業(yè)重構。正如CG技術曾經在20多年前引發(fā)的爭議一樣，當中國AI模型能夠以傳統特效零頭的成本，穩(wěn)定輸出符合工業(yè)門檻的80分視覺素材時，它便從一種實驗性的"黑科技"降維成了標準化的基礎設施。

當AI模型完成了從"演示短片"到"實際工流"的閉環(huán)，主導權的競爭已不再局限于洛杉磯的剪輯室，而更多地取決于跨越山海的算力儲備與數據迭代速度。當你在手機上刷到氣勢磅礴的史詩畫面時，不必再糾結它是實拍還是合成。因為在極致的商業(yè)效率面前，那些漫天飛揚的沙塵，本質上就是由幾千公里外中國機房里的算力集群所支撐起的一串確定性代碼。