AI影視的勝負手，不止于工具

在今年的WAIC上，各大AI視頻工具展現出了新的技術高度。智象未來發布了支持無限時長視頻生成的創作智能體vivago R1；MiniMax預熱了新一代多模態生成模型H3，能統一理解多模態創作意圖；生數科技展示了實時交互模型Vidu S1和世界生成模型Vidu。各大廠商的模型生成能力普遍實現了大幅躍升。

從此，影視行業里動輒數百人的劇組，為了等一場光線契合的日落，空耗兩三天工期這樣的場景，似乎再也不會出現。

在此背景下，AI視頻賽道的競爭邏輯，已經完成了一次悄無聲息地轉向。前兩年行業還在為“能不能生成連貫畫面”“時長能不能突破分鐘級”反復造勢。到今天，“能生成”早已成行業入門標配，市場真正關心的命題已經變成：AI到底能不能支持優秀內容源源不斷產出？

然而，這個問題的解題關鍵恰恰不在AI，而在于人。

正如愛奇藝高級副總裁、首席AI科學家謝丹銘在WAIC AI創作者之夜上所說的那樣：“專業影視的未來，不是讓AI來替代創作者，而是讓每個創作者都可以擁有一個可以無限拓展的制作團隊，創作能力和效果也將越來越好。”

在愛奇藝的AI敘事中，今年3月份有一個里程碑式的節點：3月30日，發布了國內首個專業級影視制作平臺納逗Pro。但這并不是愛奇藝AI敘事的全部。以這個新的工具為驅動力，一個聚攏AIGC創作者的生態真正在愛奇藝上逐步成型。在這個生態體系中，AIGC技術負責降低創作門檻，激勵體系釋放創作產能，海量多元的內容撬動用戶消費，最終跑通生態自循環。

AI影視工具的真正價值，從來不是替代創作者批量產出內容，而是把人從繁瑣的素材迭代、反復返工的機械勞作中解放出來，將工業化的制作能力下放到每一個個體手中，讓每一份懷揣表達欲的創意，都擁有了從腦海落地成畫面的可能。

內卷與洗牌：AI制作正在告別“抽卡”時代

大模型能力的指數級躍遷，正在把AI視頻賽道從“技術嘗鮮期”直接拽進近身肉搏的產能深水區。

幾年前，穩定輸出10秒不崩臉、畫面連貫的視頻，就能撐起一場新品發布會；而今天，30秒到1分鐘時長、1080P以上分辨率、人物不穿模、基礎物理邏輯自洽，已經成了所有新模型發布的入門標配。

一直以來困擾AI影視從業者的“抽卡”問題，也在技術的進步下得到了解決。

提示詞一度被認為是AI視頻創作中高度玄學的東西，同樣的指令生成十次有十個結果，能用的素材全靠碰運氣，被業內戲稱“AI視頻生產=抽卡”。但隨著大模型多條件控制能力的躍升，模型已經能實現按分鏡腳本精準控制鏡頭語言，生成過程越來越可控。

但是，底層技術的提升，是否意味著作品足夠“炫技”，就能爆火？

顯然不是。

DataEye數據顯示，2026年上半年抖音端原生新增AI漫劇總計22.19萬部，但播放量破億的僅1055部，破億率只有0.73%。意味著，每140部作品里，只有1部能跑出來。

當下，“能做出成片”已然不再是壁壘。經得起市場檢驗的內容質量，以及可復制、可把控的生產穩定性，才是勝出的關鍵。

對于AI影視行業來說，從業者雖然能借助技術的進步告別“抽卡”帶來的痛苦，但是要想視頻內容畫面能講故事、具有一定的信息含量，背后依舊需要遵循影視創作的規律。一個很簡單的例子，當一個導演想拍出一個具有強烈張力的風格化鏡頭，寫再多的提示詞可能不如一個專業的詞匯“荷蘭式鏡頭”就搞定了。

簡而言之，AI影視創作團隊選用工具時，“哪個更炫”并不是核心考量因素，而是“哪個更適合穩定產出”。

愛奇藝推出納逗Pro的出發點，也在于此。納逗Pro定位為專業級AIGC影視制作平臺，上線伊始，就接入了愛奇藝自研的奇智大模型，也接入了即夢、可靈、Vidu、海螺、Wan等大模型的最新版本，支持Seedance2.0、HappyHorse 1.1及可靈4K級畫質生成等近30個領先能力，輔助創作者進行高分辨率、高細膩度的影視級內容輸出 。鮑德熹·愛奇藝AI劇場的首部AIGC電影短片《天問》導演莊方釗談到納逗Pro的使用心得，“一個鏡頭不滿意的時候不必跳轉到另一個平臺，在納逗Pro里就能完成，很方便。”

除此之外， 自研打造編劇助手、專業戲增強等覆蓋影視創作全流程的一系列智能體。最新上線的3D導演臺、攝影參數控制、多視角設計等能力，提供更全面的AI導演工具，讓創作者能提前規劃人物位置、攝影機運動和空間關系。創作者可以像傳統影視制作一樣設計鏡頭，再通過AI完成視覺生成。這讓AI視頻創作從描述一個畫面，逐漸走向設計一個鏡頭。

一個好AI影視工具的評判標準，也從能否生成精致的畫面，逐步過渡到能否讓影視制作實現工業級的質量，能否讓創作團隊有更充分的創作空間。

當大模型逐步抹平基礎生成能力的差距，誰能先把AI從“能用的玩具”打磨成“好用的工具”，誰才能在接下來的專業內容市場拿到真正的話語權。

不搶飯碗，而是搭梯子

工業級影視作品需要編劇、導演、美術、攝影、剪輯、制作等多個不同工種深度協同，經過復雜的工作流程完成。

這套高度復雜的生產流程，天然對應著漫長的制作周期與高昂的試錯成本——創意的每一次修正，都要換算成實打實的人力、時間與資金投入。

愛奇藝的納逗Pro的出現，更像是給眾多中小團隊的創作階梯，也讓大團隊多人協同時更有效率。作為專業級影視制作AI智能體平臺，納逗Pro支持從劇本生成、分鏡設計到成片輸出的“一站式”創作流程，創作者可一鍵調用場景、道具等數字資產。

以電影《惡念》為例，該片以女醫學生尋找失蹤姐姐為主線展開敘事，她深入城郊的西式公館后，意外發現一種可誘發人體細胞變異、改造身體機能的神秘藥物，公館背后塵封的瘋狂實驗與扭曲的人性私欲，也隨著調查逐步浮出水面。

從故事背景就可以看出，《惡念》對后期特效制作需求巨大。據了解，僅細胞吞噬這場戲，在概念設計環節，團隊通過納逗Pro一周以內就把導演想定的方向測試出來，還能進行動態效果測試，節省了將近三周的時間。 細胞怎么變異、怎么生長、怎么吞噬，全部動態由AI生成， 效率得以大幅提升。

此前，一個復雜鏡頭從概念設定、建模、貼圖、綁定、動畫、燈光到特效解算、最終合成，往往要橫跨近十個工種、經手十余名從業者，每一次創意調整都牽動全鏈路返工，試錯空間被成本壓得極窄。

納逗Pro的引入，相當于給這套笨重的生產流程裝上了加速器——大量基礎生成與調優工作被工具承接，團隊不用再把時間耗在流程周轉上，能把精力真正放回創意與品質本身。

與此同時，納逗Pro本身也在不斷升級，更能滿足AI影視創作中的各類需求。

4月，納逗Pro開發及規劃AI智能體覆蓋編劇、導演、美術、剪輯等全流程。5月份納逗Pro上線的武打戲專業智能體和創作輔助功能，解決了AI武打鏡頭“花拳繡腿不專業”的通病，讓畫面動作更流暢、自然。

緊接著6月份，納逗Pro繼續加碼，一口氣推出“編劇助手”“團隊工作空間”“3D導演臺”“圖片二次打光”“720度全景圖”等多項能力，從前期創作、拍攝控制、后期制作和團隊協作四個環節，解決創作者從創意到成片的實際痛點。

《惡念》制作團隊談到，納逗Pro上線的“團隊工作空間”恰好切中了此前多人合作難以協同的核心痛點。新功能上線后，多位創作者可在同一畫布內實時聯動，劇本調整、關鍵幀打磨、鏡頭調度的創意碰撞不會被文件流轉所拖累。統一的素材管理體系，從底層保障了大團隊長周期創作中的角色與場景視覺一致性，把傳統流程中反復對齊的隱性成本大幅壓縮。

巧合的是，這似乎也是AI影視創作行業內的前瞻發展趨勢。今年3月份，Netflix以5.87億美元收購本·阿弗萊克創辦的AI影視技術公司InterPositive，這家公司的核心定位就是成為電影人的“輔助者”，而非替代者，其優勢在于理解影視制作流程，而不是簡單生成視頻，解決的是電影工業中真實的效率問題。

如今，大家已不再關注“AI能不能生成”，而是“AI能不能真正參與生產”，AI視頻創作應用能否真正將業務融合，調動組織能力，逐漸成為新的競爭重點。

由此可見，AI工具的核心價值，是承接掉低附加值的機械勞作，讓創作重新回歸故事，讓創作流程更簡化、協同。

它沒有搶走誰的導演身份，反而讓每一個有表達欲的人，都擁有了把想法落地的可能。

工具不是勝負手，生態才是

當AI影視的基礎生成能力快速同質化，賽道的勝負邏輯已經悄然生變。

不少人認為AI影視工具的核心競爭力還停留在拼模型、卷畫質、比時長，但是當主流產品都能實現穩定的工業級輸出，“能做出好內容”就不再是某一家的獨家壁壘。

此時，真正能拉開差距的，是工具之外的生態承載力。只有打通從創作、分發到變現的完整鏈路，才能留住創作者、形成持續的內容供給，在長期競爭中站穩腳跟。

作為AIGC影視生態的持續建設者，愛奇藝自2025年起已陸續推出“與AI共生”短片大賽、“鮑德熹·愛奇藝AI劇場創作營”等活動。其中，短片創作大賽吸引全球超2300位創作者參與，獲獎作品已在愛奇藝AI劇場上線。由奧斯卡得主鮑德熹先生監制、“鮑德熹·愛奇藝AI劇場”的16部短片作品已經上線愛奇藝“AI劇場”。2026年“鮑德熹·愛奇藝電影劇場” AIGC商業電影創投計劃推出，鮑德熹攜手徐崢、黃磊、陳汗、徐逸洲、周新霞、富康、于飛、柳冬陽等業內資深創作者組成導師團，為21個入圍項目團隊提供導演、表演、編劇、剪輯、聲音、美術、制片等電影創作核心環節的系統培訓和專業指導，助力優秀AIGC商業電影作品落地。

今年以來，愛奇藝將納逗Pro作為技術底座，搭起了一套去中心化的內容生態：前端開放AIGC技術能力賦能全行業合作伙伴，把專業級創作能力下放給所有創作者；后端搭建創作者社區，支持零門檻入駐、極簡簽約，配合上不封頂的透明分賬規則與AIGC原生內容專項補貼，讓個人創作者與小型團隊也能低成本落地商業級作品，并通過會員、廣告分賬直接兌現收益。

這套玩法更核心的機制設計在于，IP所有權歸屬創作者、長線收益向創作者傾斜，同時允許創作者沉淀私域流量與用戶數據。這樣一來，創作者不再是平臺的內容供應商，而是自身IP的經營者，創作動力與內容生命周期都被徹底拉長。

這正是生態競爭與工具競爭的本質區別：工具解決的是“怎么拍”的效率問題，生態解決的是“為什么拍”的動力問題。AI影視要真正成為內容行業的主流生產方式，不能只靠技術迭代推著走，更要靠正向的商業循環養著走。

當一套生態能讓好內容持續涌現，讓創作者拿到對等的回報、讓供需兩端形成正向反饋，它所構建的護城河，遠不是靠堆算力、卷參數就能撼動的。

十九世紀英國經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯曾提出，當技術進步提高資源使用效率時，該資源的消費量不僅不會減少，反而可能增加。這一看似矛盾的結論，源于效率提升導致的使用成本下降，進而刺激了更廣泛的應用需求。

這一經濟學原理同樣適用于影視行業：單位內容的制作成本每下探一個數量級，能夠入場的創作者規模至少會增長一個數量級，最終落地的作品總量則會迎來至少兩個數量級的爆發。這不是簡單的“降價走量”，而是原本被高成本堵在門外的創意產能，被一次性釋放了出來。

對愛奇藝而言，這正是其去中心化創作者生態的價值兌現窗口。當行業整體從“產能稀缺”進入“內容爆炸”階段，AI影視的增長紅利，最終會落在生態最完整的玩家手里。

在2026年這個節點，誰先打通AI影視劇全鏈路商業閉環，構建全新生態，誰就能抓住下半場的紅利。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4877151.html?f=wyxwapp