जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के सह-संस्थापक वु गाओमिंग का मानना है कि AI निर्देशक, अभिनेता और पोस्ट-प्रोडक्शन को बदल सकता है, लेकिन स्क्रिप्टर को नहीं। चीन में पहले तिमाही में 1.28 लाख नए माइक्रो-शॉर्ट शो लॉन्च किए गए, जिनमें से AI द्वारा उत्पादित भाग 95% से अधिक है, और मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता 718 मिलियन हैं। जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के Reel.AI के तहत, "The Billionaire's Return" 2025 की नवंबर में विदेशी शॉर्ट शोज की शीर्ष सूची में पहुंचा, जिससे साबित हुआ कि AI-निर्मित शॉर्ट शो पहली बार वास्तविक अभिनेताओं के काम के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। उच्च गुणवत्ता वाली कलात्मकता का स्रोत अभी तक इंटरनेट पर संरचनाबद्ध रूप से उपलब्ध नहीं है, और ये अंतर्निहित ज्ञान मॉडल सीख नहीं सकते। जबकि पीछे की उत्पादन प्रक्रियाएं AI द्वारा संभाली जा रही हैं, सामग्री उद्योग का केंद्र अब सामने की ओर खिसक रहा है—कहानी क्या है, और किसे कही जाए, यह सबसे मूल्यवान पहलू बन गया है, और AI वीडियो "स्क्रिप्टर-सेंट्रिक" मॉडल की ओर बढ़ रहा है।लेखक, स्रोत: वॉल स्ट्रीट विजन
AI निर्देशक, अभिनेता और पोस्ट-प्रोडक्शन को बदल सकता है, लेकिन स्क्रिप्टर को नहीं।
यह जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के सह-संस्थापक वु गाओमिंग का निर्णय है।
इस साल के पहले तिमाही में, चीन में 1.28 लाख नए शॉर्ट ड्रामा लॉन्च किए गए, जिनमें से 95% से अधिक AI द्वारा उत्पन्न किए गए। मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता 718 मिलियन हैं, और प्रति व्यक्ति दिन में औसतन 129 मिनट देखा जाता है, जो पहली बार लंबे वीडियो से अधिक हो गया है। पिछले वर्ष, वैश्विक शॉर्ट ड्रामा ऐप्स की इन-ऐप खरीदारी से 29.8 अरब डॉलर की कमाई हुई, जो पिछले साल की तुलना में दोगुने से अधिक है।
कंटेंट निर्माण अंत में, पूरी उत्पादन श्रृंखला AI द्वारा नियंत्रित हो रही है, लेकिन वु गाओमिंग का मानना है कि पटकथा लेखन इस श्रृंखला का अंतिम और सबसे कठिन बदले जाने वाला चरण है।
क्योंकि क्रिएटिविटी का स्रोत, मनुष्य के मन की अनुभूति, दुनिया का अनुभव... इन चीजों को इंटरनेट पर संरचित रूप में नहीं रखा गया है, मॉडल इसे सीख नहीं पाता।
जिंगयिंग टेक्नोलॉजी 2021 में स्थापित की गई, और यह वैश्विक स्तर पर AI शॉर्ट ड्रामा के भुगतान चक्र को सफलतापूर्वक लागू करने वाली पहली कंपनियों में से एक है। इसका Reel.AI विदेशी बाजार के लिए है, और खुली रिपोर्टों के अनुसार, नवंबर 2025 में, प्लेटफॉर्म का कार्यक्रम 'द बिलियनेयर्स रिटर्न' वास्तविक अभिनेताओं वाले शॉर्ट ड्रामा को पीछे छोड़कर विदेशी शॉर्ट ड्रामा चार्ट पर शीर्ष स्थान पर पहुंच गया।
AI शॉर्ट फिल्म ने पहली बार यह काम किया।
लेकिन वु गाओमिंग जिंगयिंग टेक्नोलॉजी को "एआई शॉर्ट ड्रामा कंपनी" के रूप में परिभाषित नहीं करते हैं। पीछे की वीडियो जनरेशन, डबिंग और एडिटिंग को एआई को सौंप दिया जाता है, जबकि आगे की कहानी और सौंदर्य को क्रिएटर्स के लिए छोड़ दिया जाता है। प्लेटफॉर्म कंप्यूटिंग पावर, टूल्स और वितरण चैनल प्रदान करता है, और क्रिएटर्स को सिर्फ एक ही बात पर ध्यान केंद्रित करना होता है: एक अच्छी कहानी सुनाना।
इस साल जून में, जिंगयिंग टेक्नोलॉजी ने कुछ करोड़ डॉलर की A और A+ राउंड फंडिंग पूरी की, जिसमें वांग हुईवेन के परिवार का कैपिटल, Lollapalooza Capital, अलीबाबा ग्रुप और टेंसेंट के पूर्व उपाध्यक्ष यिन यू शामिल हैं।
अगले चरण की प्रतिस्पर्धा संभवतः निर्माताओं के पक्ष में निर्णय लेगी।
AI वीडियो का अंतिम रूप, पटकथा केंद्रित प्रणाली है
एआई द्वारा सामग्री उत्पादन के सभी चरणों को बदलने का क्रम पीछे से आगे की ओर है।
मॉडल डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, जितना अधिक बैकएंड एंड पर डेटा होता है, उतना ही तेजी से सीखा जाता है। अंतिम चरण में विशाल वीडियो सामग्री होती है, जो सबसे पहले गिर जाती है; अभिनेताओं के प्रदर्शन और निर्देशक की शैली और तकनीकों के भी निशान मौजूद होते हैं।
उ गाओमिंग का कहना है: "फिल्म स्वयं एक 'धोखे की कला' है,' अभिनेता अपने अभिनय से दर्शकों को भूमिका में शामिल करते हैं, और निर्देशक लेंस की भाषा का उपयोग करके भावनाएँ पैदा करते हैं। AI इन 'धोखे' के चरणों में मनुष्यों से मौलिक रूप से अलग नहीं है; यदि यह पर्याप्त वास्तविक है, तो दर्शक स्वीकार कर लेते हैं। Reel.AI के उपयोगकर्ता डेटा इस बात की पुष्टि करते हैं: उपयोगकर्ता न तो इस कारण कि सामग्री AI द्वारा बनाई गई है, इसे देखने से मना करते हैं, और न ही इस कारण कि AI है, इसे प्रशंसा करते हैं। 'अंततः, जब तक उपयोगकर्ता की पसंद को पूरा किया जाता है, तब तक उन्हें पीछे की उत्पादन प्रक्रिया में कोई दिलचस्पी नहीं होती,' उ गाओमिंग कहते हैं।"
लेकिन छोटे समय के लिए, AI निर्माताओं को बदलने में कठिन है।
“बहुत सारे उच्च गुणवत्ता वाले रचनात्मक विचारों का स्रोत, अभी तक इंटरनेट पर संरचित या डेटा-आधारित रूप में नहीं है,” वु गाओमिंग कहते हैं। “लोग इस कहानी को अच्छा क्यों मानते हैं? वे किसी कहानी को बनाने की प्रेरणा क्यों महसूस करते हैं? ये चीजें मनुष्य की अंतर्निहित ज्ञान हैं।”
मॉडल स्वाभाविक रूप से केंद्रीय वितरण की ओर झुकता है, बहुत सारे प्रशिक्षण के बाद, आउटपुट "सबसे सामान्य रूप" के करीब पहुंच जाता है। "AI चेहरा" इसी तरह आता है—मॉडल सभी चेहरों को औसत के पास एकत्रित कर लेता है।
लेकिन सामग्री उद्योग औसत को पुरस्कृत नहीं करता है।
यह तीखे, केंद्र से विचलित, और निर्माता के अनूठे अनुभव से भरपूर चीजों को बड़ा पुरस्कार देता है। जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के प्लेटफॉर्म पर एक छोटी श्रृंखला बनी, जिसका सेटिंग अंटार्कटिका के एक शोध स्टेशन पर है, जो एक अमेरिकी वैज्ञानिक और एक रूसी वैज्ञानिक के बर्फीले जमीन में फंसे होने की कहानी है। ऐसा विषय पारंपरिक फिल्म और टेलीविजन के शेड्यूल में कभी नहीं आएगा, और पिरामिड के शीर्ष पर स्थित निर्माता इसके लिए पैसा नहीं लगाएंगे। लेकिन यह कुछ उपयोगकर्ताओं की वास्तविक आवश्यकताओं को स्पर्श करता है।
इस आवश्यकता को पकड़ने वाला मॉडल नहीं, बल्कि “क्या कहानी के लायक है” के प्रति लेखक की अंतर्ज्ञान है।
जब बैकएंड के उत्पादन प्रक्रिया को AI द्वारा एक-एक करके संभाल लिया जाता है, तो सामग्री उद्योग का केंद्र आगे की ओर खिसक रहा है—कौन तय करता है कि क्या कहानी सुनाई जाए, किसे सुनाई जाए, और किस तरह से सुनाई जाए, यह सबसे अधिक मूल्यवान पहलू बन रहा है। वु गाओमिंग का मानना है कि यही AI वीडियो के "पटकथा-केंद्रित प्रणाली" की ओर बढ़ने का तर्क है। AI के द्वारा निर्देशक-केंद्रित प्रणाली के विघटित होने के बाद, रचनात्मक निर्णयों का भार कम नहीं, बल्कि बढ़ रहा है।
उपयुक्त व्यक्ति को ढूंढें और शीर्ष उद्योग प्रणाली बनाएं
जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के लिए, जब तकनीकी बाधाएँ कम हो गईं, तो वास्तविक चुनौती लोगों को ढूंढना बन गई।
टीम पहले देश के तीन शीर्ष मुफ्त उपन्यास प्लेटफॉर्म में से एक पर काम कर चुकी है, जिस अनुभव से एक विधि बनी: सामग्री को पूरा करने के बजाय, थोड़ी सी करके ही टेस्ट करें।
2024 में, AI शॉर्ट फिल्मों पर लगभग कोई विश्वास नहीं करता था। उ गाओमिंग को ऐसे क्रिएटर्स की आवश्यकता थी जिनके पास फिल्म निर्माण की नींव हो और जो वास्तव में विश्वास करते हों कि AI अच्छी चीजें बना सकता है। ऐसे लोग बहुत कम थे। वह ऑनलाइन फिल्म पृष्ठभूमि वाले क्रिएटर्स की तलाश में था और समूहवार प्रश्नावली भेज रहा था। प्रश्नावली में एक महत्वपूर्ण प्रश्न छिपा हुआ था: जिंगयिंग टेक्नोलॉजी द्वारा पहले से ही उत्पन्न AI शॉर्ट फिल्म का मूल्यांकन करें, जिसकी छवि कच्ची है और जिसमें कई खामियाँ हैं।
वह देखना चाहता है कि खामियों को चिह्नित करने के बाद प्रतिक्रिया क्या होगी—क्या वह स्वयं AI की कमियों को दूर करने का तरीका निकालेगा, और क्या वह विश्वास करता है कि यह अंततः सफल हो पाएगा।
1000 से अधिक लोगों ने सर्वेक्षण भरा। अंत में 10 बचे।
उनमें से एक का नाम कुई है। उन्होंने बाद में प्लेटफॉर्म की पहली ऐसी एआई शॉर्ट ड्रामा बनाई जो विदेशों में व्यावसायिक रूप से सफल हुई।
जिंगयिंग टेक्नोलॉजी अब तक अपनी खुद की सामग्री नहीं बनाती है, और क्रिएटर्स लगभग सभी बाहरी से ही हैं। आय विभाजन का तरीका गारंटीड पेमेंट प्लस प्रॉफिट शेयरिंग है: जब ड्राफ्ट की मूल्यांकन प्रक्रिया पूरी होती है, तो क्रिएटर को गारंटीड पेमेंट मिलना शुरू हो जाता है, स्क्रिप्ट पूरी होने पर भी गारंटीड पेमेंट मिलता है, और लॉन्च के बाद लाभ होने पर शेयरिंग भी मिलती है। प्रत्येक चरण में पैसा मिलता है, और जोखिम प्लेटफॉर्म वहन करता है।
नीचे उतरने के बाद, वु गाओमिंग ने पाया कि इस प्रणाली के लिए दो प्रकार के लोग विशेष रूप से उपयुक्त हैं: एक वर्ग जिनके पास पारंपरिक फिल्म और टेलीविजन उद्योग में अनुभव है लेकिन वे पिरामिड के शीर्ष पर नहीं पहुंच पाए हैं, और दूसरा वर्ग जिन्होंने विदेशों में फिल्म निर्माण सीखा है और वापस आकर पाया कि वे घरेलू वृत्त में प्रवेश नहीं कर पा रहे हैं। पुरानी प्रणाली में अदृश्य हो चुके लोगों को AI ने फिर से मैदान में उतरने का मौका दिया।
लोग मिलने के बाद, दक्षता का अंतर तेजी से बढ़ गया। पारंपरिक वास्तविक शूटिंग शॉर्ट ड्रामा की लागत 15 से 30 लाख अमेरिकी डॉलर होती है, और केवल मालिक ही इसे मंजूरी दे सकते हैं, और एक परीक्षण के लिए कम से कम तीन महीने लगते हैं। जिंगयिंग टेक्नोलॉजी केवल पहले 8 से 10 एपिसोड को बाजार में डालती है, और परिवर्तन दर, उपयोगकर्ता टिप्पणियों और भुगतान संकेतों को देखती है; डेटा आने के बाद पता चल जाता है कि क्या आगे बढ़ना सही है। "दूसरे कम से कम तीन महीने से अधिक का परीक्षण करते हैं," उवो गाओमिंग कहते हैं, "जबकि हम सिर्फ एक सप्ताह में।"
यहां AI एक लचीली सप्लाई चेन के करीब पहुंच गया है—फ्रंटएंड पर अत्यंत कम लागत से ट्रायल और एक बार सफल होने पर, बैकएंड क्षमता तुरंत पूरी तरह से सक्रिय हो जाती है। जिंगयिंग टेक्नोलॉजीज के अंदर एक “कंटेंट एवलुएशनर” भी है, जो क्रिएटिव को उपयोगकर्ता तक पहुंचने से पहले ही मार्केट प्रतिक्रिया का पूर्वानुमान लगा सकता है।
अब, कंपनी की मासिक आय कई मिलियन डॉलर हो चुकी है। जनवरी 2025 में, `Five Brothers` विश्व की पहली AI शॉर्ट फिल्म बन गई जिसने वास्तविक अभिनेताओं द्वारा अभिनीत शॉर्ट फिल्मों के साथ सूची में प्रतिस्पर्धा की; उसी वर्ष नवंबर में, `The Billionaire's Return` शीर्ष पर पहुंच गई।
क्लोज्ड-लूप का अंतिम टुकड़ा
शुरुआत में, जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के कंटेंट निर्णय भुगतान चरण के डेटा नॉइज के कारण एक गलत निर्णय ले लिया गया था।
एक समूह जो भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं की तरह दिख रहा था, वास्तव में धोखाधड़ी कर रहा था, टीम ने समस्या को सामग्री की गुणवत्ता के कारण माना और कारण ढूंढने के लिए बहुत समय तक समीक्षा की। बाद में पता चला कि समस्या भुगतान संकेत में थी।
Jingying Technology ने Stripe का चयन किया। शुरुआत में यह कुल ट्रांजैक्शन का लगभग 30% ही था, और कंपनी ने अन्य चैनल्स को भी जोड़ा और अपना राउटिंग किया। लेकिन जैसे-जैसे डेटा जमा हुआ, यह स्पष्ट हुआ: Stripe चैनल के उपयोगकर्ताओं की पुनर्नवीनीकरण दर स्पष्ट रूप से अधिक थी, और दीर्घकालिक ROI में लगभग 20% का अंतर था।
"यह रूटिंग परिणाम मानव द्वारा हस्तक्षेप नहीं किया गया था," उ गाओमिंग ने कहा। स्ट्राइप का ट्रांजैक्शन अनुपात अंततः स्वतः लगभग 70% तक पहुँच गया।
पीछे का तर्क यह है कि Stripe का रिस्क मैनेजमेंट सिस्टम Radar रजिस्ट्रेशन चरण में ही उच्च जोखिम वाले व्यवहार को फिल्टर कर देता है। Stripe के ग्रेटर चाइना के एंटरप्राइज कस्टमर जनरल मैनेजर Melina Lee ने जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के साथ कई वर्षों से सहयोग किया है, उन्होंने बताया कि AI एप्लिकेशन के मामले में, जब तक उपयोगकर्ता इस एप्लिकेशन का उपयोग शुरू नहीं कर देता, तब तक कंपनी के लिए कोई वास्तविक धन का Token खपत नहीं होती, और इसकी लागत बहुत अधिक होती है, जबकि Radar पहले से ही इन संभावित Token चोरी, दुरुपयोग के लिए मुफ्त परीक्षण के दुरुपयोग आदि को पकड़ सकता है, जिससे कंपनियां संभावित जोखिम की पूर्व सूचना प्राप्त कर सकती हैं।
在支付层面，Smart Retries 会在最佳时机自动重试失败的扣款，挽回了大量因卡片问题而非主动取消而流失的订阅用户。Stripe 大中华区企业销售负责人刘斯成对华尔街见闻表示，Stripe 能最大程度确保用户完成后续续费操作。举个例子，第一次扣款时卡片余额充足，大家判断一致；但第二次扣款时，卡片可能已过期或余额不足，每个服务商处理这种“试错”和二次扣款的策略各不相同。由于 Stripe 拥有庞大的数据量和广泛的消费群体，能够更精准地捕捉最佳扣款时机，从而确保续费成功。这在商户端体现为更高的客户价值。Smart Retries 的核心目标就是在续费过程中最大化扣款成功率。“这一能力也依赖于 Stripe 的支付大模型，而我们的‘语料’正是支付数据本身”。
जिंगयिंग टेक्नोलॉजी के लिए, भुगतान डेटा साफ होने पर ही सामग्री का निर्णय सही होता है। कोई श्रृंखला बनाई जाए या नहीं, उसे संसाधन दिए जाएँ या नहीं, यह उपयोगकर्ता संकेतों पर निर्भर करता है। अगर संकेत गंदे हैं, तो निर्णय गलत होगा।
अंत
2026 में, पूर्व AWS के मुख्य एप्लिकेशन साइंटिस्ट वांग जिनमिन जिंगयिंग टेक्नोलॉजी में मुख्य वैज्ञानिक के रूप में शामिल हुए। संस्थापक झू जियांग का मानना है कि कोडिंग एजेंट ने साबित कर दिया है कि एजेंट एक उद्योग को गहराई से पुनर्गठित कर सकता है। "अगला सामग्री उद्योग है।"
AI कंटेंट इंडस्ट्री अभी बहुत शुरुआती चरण में है, और अभी यह तय करना बहुत जल्दी है कि अंततः कौन सी कंपनियाँ सफल होंगी।
और जिंगयिंग टेक्नोलॉजी की खोज, संभवतः सामग्री उद्योग के अधिक मूलभूत प्रश्नों का उत्तर भी दे रही है: जब AI सामग्री उत्पादन के कार्यान्वयन स्तर को संभाल ले, तो वास्तविक प्रतिस्पर्धा क्या अंततः इस बात पर लौट आएगी कि कौन एक अच्छी कहानी सुना सकता है।