Ang paggawa ng AI video ay lumilipat patungo sa 'screenwriter-centric' na modelo, ayon kay Wu Gaoming ng Jingying Tech

Pinaniniwala ni Wu Gaoming, co-founder ng Jingying Technology, na maaaring palitan ng AI ang direktor, aktor, at post-production, ngunit hindi ang manunulat. Noong unang kuartal ng China, 128,000 bagong micro-short series ang inilunsad, na may higit sa 95% na ginawa ng AI, na may 718 milyong aktibong gumagamit bawat buwan. Ang “The Billionaire's Return” ni Reel.AI, isang subsidiary ng Jingying Technology, ay naging numero uno sa海外 short-form dramas noong Nobyembre 2025, patotoo na ang AI-generated short dramas ay maaaring makipagkumpetensya sa mga gawa ng tao. Ang pinagmulan ng mataas na kalidad na kreatibidad ay hindi pa structured sa internet, kaya hindi matututuhan ng mga modelo ang mga implicit na kaalaman. Habang ang mga backend production processes ay kinuha ng AI, ang pakanan ng industriya ng nilalaman ay umuunlad patungo sa frontend—ang “ano ang kuwento” at “kay sino ito ipapakita” ay naging pinakamahalagang bahagi, at ang AI video ay patungo sa “screenwriter-centric model.”

May-akda ng artikulo, pinagkunan: Wall Street Journal

Ang AI ay nagpalit sa direktor, aktor, at post-production, ngunit hindi sa manunulat.

Ito ang pagtataya ni Wu Gaoming, co-founder ng Jingying Technology.

Sa unang kuartal ng taong ito, 128,000 na maliit na serye ang inilunsad sa Tsina, na higit sa 95% ay nilikha ng AI. Ang bilang ng aktibong gumagamit bawat buwan ay 718 milyon, na nagpapakita ng 129 minuto araw-araw bawat tao, na una nang lumampas sa mga mahabang video. Ang kabuuang kita mula sa mga pagbili sa loob ng aplikasyon ng mga maikling serye sa buong mundo noong nakaraang taon ay umabot sa $2.98 bilyon, na lumampas sa dalawang beses ang dami kumpara sa nakaraang taon.

Sa content creation side, ang buong production chain ay pinapalitan na ng AI, ngunit naniniwala si Wu Gaoming na ang screenwriting ay ang huling at pinakamahirap na bahagi na mapalitan.

Dahil ang pinagmulan ng kreatibidad, ang intuisyon sa kaluluwa, at ang karanasan sa mundo... ang mga ito ay hindi nakakabit sa internet sa isang structured na paraan, kaya hindi matututuhan ng modelo.

Itinataguyod noong 2021 ang Jingying Technology, isa sa mga unang kompanya sa buong mundo na nakapagpapatupad ng isang sariling pagsasapalaran sa pagbabayad para sa AI na maikling dula. Ang kanilang Reel.AI, na nakatuon sa mga internasyonal na merkado, ayon sa mga pampublikong ulat, noong Nobyembre 2025, ang kanilang akda na “The Billionaire's Return” ay naging numero uno sa talaan ng mga maikling dula sa panlabas na merkado, laban sa mga live-action na maikling dula.

Unang beses na ginawa ng AI na maikling pelikula ang bagay na ito.

Ngunit hindi inilalarawan ni Wu Gaoming ang Jingying Technology bilang “isang kumpanya ng AI-powered short dramas.” Ang backend na paggawa ng video, pagpapalit ng boses, at pag-edit ay ipinapagkatiwala sa AI, habang ang frontend na kuwento at estetika ay ipinapahintulot sa mga tagagawa. Binibigyan ng platform ang compute power, mga kasangkapan, at mga channel ng pagpapalaganap, at ang tanging gawain ng mga tagagawa ay: magkwento ng isang magandang kuwento.

Noong Hunyo ng taong ito, natapos ng Jingying Technology ang kanilang A-round at A+-round funding na nagsasama ng ilang milyong dolyar, kasama ang mga investor tulad ng pamilyang pampayaman ni Wang Huiwen, ang Lollapalooza Capital, ang Ant Group, at ang dating vice president ng Tencent, Yin Yu.

Ang susunod na yugto ng kompetisyon ay maaaring masukat sa panig ng mga creator.

Ang pagkakasunod-sunod ng pagpapalit ng AI sa bawat yugto ng paggawa ng nilalaman ay mula sa likod patungo sa harap.

Ang mga modelo ay tinuturuan gamit ang data; mas maraming data sa mga huling yugto, mas mabilis itong matututo. Sa huling bahagi, mayroong malaking halaga ng video material, at ang mga ito ang una ring mababagsak; ang pagganap ng mga aktor at ang istilo at paraan ng direktor ay may mga patotoo rin.

May isang pahayag si Wu Gaoming: Ang pelikula ay isang “sining ng pagkukunwari”—ang mga aktor ay gumagamit ng kanilang pagganap upang gawing makatotohanan ang mga karakter, habang ang mga direktor ay gumagamit ng wika ng kamara upang lumikha ng emosyon. Sa mga bahaging ito ng “pagkukunwari,” walang pangunahing pagkakaiba ang AI sa tao; kung sapat ang katotohanan, tatanggapin ng mga manonood. Ipinatotohanan ng data ng mga gumagamit ng Reel.AI ang punto na ito: ang mga gumagamit ay hindi tumatanggi sa pagtingin dahil AI ang nilalaman, at hindi rin sila pinapahalagahan nang labis dahil AI ito. “Sa huli, kung natutugunan nito ang mga preferensya ng mga gumagamit, hindi sila nag-aalala kung paano ito ginawa,” sabi ni Wu Gaoming.

Ngunit sa maikling panahon, mahirap para sa AI na palitan ang mga manunulat ng skrip.

“Maraming pinagmulan ng mataas na kalidad na mga ideya ay hindi pa nakakabit o naka-data sa internet,” sabi ni Wu Gaoming. “Bakit iniisip ng tao na maganda ang kuwento na ito? Bakit may damdaming gawin ang isang kuwento? Ang mga bagay na ito ay ang implicit na kaalaman ng tao.”

Ang mga modelo ay natural na tumutungo sa sentral na distribusyon; pagkatapos ng malaking halaga ng pagtuturo, ang output ay nagkakaroon ng “pinakakaraniwang anyo.” Ganito ang pinagmulan ng “AI face”—ang modelo ay nagpapalapit sa lahat ng mukha sa paligid ng mean.

Ngunit ang industriya ng nilalaman ay hindi nagbibigay ng kapalit sa mean.

Ibinibigay nito ang malaking parangal sa mga bagay na matatalas, hindi sentro, at may natatanging karanasan ng tagagawa. Sa platform ng Jingying Technology, lumabas ang isang maikling dula na nangyayari sa isang istasyon sa Antartica, na naglalarawan ng isang Amerikanong siyentipiko at isang Rusong siyentipiko na nakakulong sa isang mundo ng yelo. Ang ganitong tema ay hindi makikita sa tradisyonal na jadwal ng pelikula at telebisyon, at ang mga producer sa tuktok ng piramide ay hindi magpapautang para dito. Ngunit ito ay tumama sa totoong pangangailangan ng isang grupo ng mga user.

Hindi ang modelo ang nakakatanggap ng pangangailangang ito, kundi ang intuisyon ng manunulat kung ano ang dapat ipagkwento.

Kapag ang mga produksyon sa backend ay hinawakan nang isang-isa ng AI, ang pusod ng buong industriya ng nilalaman ay umuunlad patungo sa frontend—sino ang magdedesisyon kung anong kuwento ang sasabihin, kinauupuan, at paano ito sasabihin, ay naging pinakamahalagang bahagi. Sa pananaw ni Wu Gaoming, ito ang lohika kung bakit dumadaan ang AI video sa “systema ng sentro ng manunulat.” Pagkatapos mabawasan ng AI ang sistema ng sentro ng direktor, tumataas ang timbang ng pagpapasya sa kreatibidad.

Para sa Jingying Technology, pagkatapos bumaba ang teknikal na hadlang, ang tunay na mahirap ay ang paghahanap ng tao.

Nakaranas na ang team sa mga pinakatataas na tatlong libreng platform ng nobela sa bansa, at ang karanasang iyon ay nag-iwan ng isang metodolohiya: huwag magawa ang lahat ng nilalaman bago subukan, sapat na ang paggawa ng isang maliit na bahagi.

Sa taong 2024, practically walang naniniwala sa AI shorts. Kailangan ni Wu Gaoming ng mga creator na may sapat na basehan sa pelikula at naniniwala nang totoo na ang AI ay makakagawa ng magagandang bagay. Ang ganitong tao ay kaunti lamang. Tinawag niya ang mga creator na may background sa pelikula sa internet at ipinadala ang mga survey. Ang isang mahalagang tanong ay nakatago sa survey: Paghambingin ang isang episyodo ng AI short na kayang gawin ng Jingying Technology, na magkakaroon ng mahina at puno ng mga kamalian.

Ang kanyang gustong makita ay ang reaksyon pagkatapos malaman ang mga kahinaan—kakaya ba nilang mag-isip ng paraan upang laktawan ang mga kakulangan ng AI, at kani-kanilang paniniwala na matutupad ang bagay na ito sa wakas.

Higit sa 1,000 ang sumagot sa survey. Natira lamang ang 10.

Isa sa kanila ay si Choi. Pagkatapos ay nilikha niya ang unang AI short drama ng platform na nakapagpapatakbo ng negosyo sa abroad.

Hindi pa gumagawa ng sariling nilalaman ang Jingying Technology, at ang mga tagagawa ay halos lahat mula sa labas. Ang paghahati ng kita ay base sa guaranteed payment plus profit sharing: matapos ma-evaluate ang outline, magsisimula na ang pagtatanggap ng guaranteed payment; pagkatapos makumpleto ang script, may guaranteed payment pa; at pagkatapos ma-launch at makakuha ng kita, may bahagi pa sa kita. May pera sa bawat yugto, at ang panganib ay tanggungin ng platform.

Sa paggawa nito, natuklasan ni Wu Gaoming na dalawang uri ng tao ang lalong angkop sa sistemang ito: ang isa ay may karanasan sa tradisyonal na industriya ng pelikula at telebisyon ngunit hindi nakapasok sa pinakadakilang antas, at ang isa pa ay nag-aral ng paggawa ng pelikula sa ibang bansa at bumalik ngunit hindi makapasok sa lokal na komunidad. Ang mga taong hindi nakikita sa dating sistema, binigyan sila ng AI ng pagkakataong muling magsimula.

Pagkatapos makahanap ng tao, agad na lumalawak ang pagkakaiba sa efficiency. Ang isang tradisyonal na live-action short drama ay nagkakahalaga ng $150,000 hanggang $300,000, at kailangan ng pahintulot ng boss lamang, at kailangan ng hindi bababa sa tatlong buwan para sa isang pagsusuri. Ang Jingying Technology ay nagpapadala lamang ng unang 8 hanggang 10 epsisodyo sa merkado, at sinusuri ang conversion rate, mga komento ng user, at mga signal ng pagbabayad; kapag lumabas ang data, alam na kung worth it o hindi patuloy. “Ang iba ay kailangan ng hindi bababa sa tatlong buwan para sa isang eksperimento,” sabi ni Wu Gaoming, “habang kami ay maaaring kailanganin lamang ng isang linggo.”

Ang AI dito ay malapit sa isang flexible na supply chain—mababang gastos sa pagsubok sa harapan, at kapag natuklasan, agad na itinatayo ang kapasidad sa likod. Mayroon din ang Jingying Technology isang “content evaluator” na nakakapaghula ng reaksyon ng merkado bago pa man makarating ang ideya sa mga user.

Sa kasalukuyan, ang kumpanya ay kumikita ng ilang milyon dolyar bawat buwan. Noong Enero 2025, naging unang AI short film sa mundo ang Five Brothers na lumaban sa parehong listahan kasama ang live-action short films; noong Nobyembre ng parehong taon, tinapos ng The Billionaire's Return ang numero isa.

Noong mga unang panahon, ang desisyon ng JINGYING Technology sa nilalaman ay nagkamali dahil sa ingay sa datos sa proseso ng pagbabayad.

Isang grupo ng mga user na tila nagbabayad ay may fraudulent na pagkakataon; ang team ay nag-iisip na ang problema ay dahil sa kalidad ng nilalaman at nag-review nang mahaba ngunit hindi nakakita ng dahilan. Pagkatapos ay natuklasan na ang problema ay nasa payment signal.

Pumili ang Jingying Technology ng Stripe. Sa simula, ito ay nagtatampok lamang ng halos 30% ng kabuuang turnover, samantalang ang kumpanya ay tumatanggap din ng iba pang mga channel at nagpapatakbo ng sariling routing. Ngunit habang lumalala ang data, naging malinaw na: mas mataas ang rate ng pagpapalawig ng mga user sa channel ng Stripe, at ang pagkakaiba sa long-term ROI ay humigit-kumulang 20%.

“Hindi ito pinagmumulan ng tao,” sabi ni Wu Gaoming. Ang bahagdan ng flow ng Stripe ay umabot nang natural sa halos 70%.

Ang lohika sa likod nito ay ang Stripe’s risk management system, Radar, ay nag-filtrar ng mga mataas na panganib na gawain sa panahon ng rehistrasyon. Si Melina Lee, General Manager ng Enterprise Customers ng Stripe sa Greater China, na may matagal nang pakikipagtulungan sa Jingying Technology, ay nagbahagi na para sa mga AI application, kahit na ang isang user ay magsimula na gamitin ang application, mayroon nang tunay na gastos sa Token para sa negosyo, at ang gastos ay napakataas. Ang Radar ay maaaring maagang makakita ng mga potensyal na pagkakamali sa paggamit ng Token, pang-aabuso sa libreng trial, at iba pang gawain, upang tulungan ang mga negosyo na maagang makapaghula ng potensyal na panganib.

Sa antas ng pagbabayad, ang Smart Retries ay awtomatikong sinusubukang muli ang mga nabigo ng pagkakaltas sa pinakamainam na panahon, na nakakatulong na mabawi ang maraming mga subscriber na nawala dahil sa mga problema sa card at hindi dahil sa aktibong pagkansela. Sinabi ni Liu Sicheng, Head of Enterprise Sales para sa Greater China ng Stripe, sa Wall Street Journal: “Ang Stripe ay nakakapag-maximize ng pagkakataon para sa mga user na matapos ang kanilang pagpapalawig.” Bilang halimbawa, sa unang pagkakaltas, may sapat na balanse ang card, at ang lahat ay magkakasundo; ngunit sa pangalawang pagkakaltas, maaaring nasa dulo na ang card o walang pera. Ang bawat serbisyo ay may iba’t ibang estratehiya kung paano sila mag-aangkop sa ganitong uri ng “pagsubok at pagkakamali” at pangalawang pagkakaltas. Dahil sa malaking dami ng data at malawak na pangunahang customer base ng Stripe, mas tumpak silang nakakakuha ng pinakamainam na panahon para sa pagkakaltas, na nagpapakatotoo sa pagkakamit ng tagumpay sa pagpapalawig. Sa paraang ito, mas mataas ang halaga para sa mga negosyo. Ang Smart Retries ay nagtataguyod ng pinakamataas na posibilidad ng pagkakaltas sa proseso ng pagpapalawig. “Ang kakayahang ito ay nakadepende rin sa malaking payment model ng Stripe, at ang aming ‘corpus’ ay ang mga data sa pagbabayad mismo.”

Para sa Jingying Technology, kapag malinis ang data sa pagbabayad, tama ang paghuhusga sa nilalaman. Ang pagdedesisyon kung gagawin o hindi ang isang serye, at kung bibigyan o hindi ng mga yaman, ay batay sa mga signal ng user. Kung marumi ang signal, mali ang paghuhusga.

Sa taong 2026, si Wang Minjie, dating pangunahing aghampananaliksik ng aplikasyon ng AWS, ay sumali sa Jingying Technology bilang pangunahing aghampananaliksik. Naniniwala ang tagapagtatag na Zhu Jiang na ang Coding Agent ay patotohanan na ang Agent ay maaaring malalim na muling istrukturan ang isang industriya. “Ang industriya ng nilalaman ang susunod.”

Ang industriya ng AI content ay nasa sobrang maagang yugto pa, at ang anyo ng mga kumpanyang magiging tagapagtagumpay ay hindi pa maaaring masabing malinaw ngayon.

Ang pag-aaral ng Jingying Technology ay maaaring sumagot sa mas pangunahing tanong sa industriya ng nilalaman: Pagkatapos ng pagkakaroon ng AI sa ejecutibong antas ng paggawa ng nilalaman, babalik ba ang tunay na kompetisyon sa kung sino ang makakapagsalita ng isang magandang kuwento.