AI-производство видео смещается в сторону «сценаристо-ориентированной» модели, говорит У Гаомин из Jingying Tech

Сооснователь Цзиньинь Технолоджиз У Гаомин считает, что ИИ может заменить режиссеров, актеров и постпродакшн, но не может заменить сценаристов. В первом квартале в Китае было выпущено 1,28 миллиона новых коротких веб-сериалов, из которых более 95% сгенерированы ИИ, а ежемесячная активная аудитория составляет 718 миллионов. «Возвращение миллиардера» от Reel.AI, дочерней компании Цзиньинь Технолоджиз, занял первое место среди зарубежных коротких сериалов в ноябре 2025 года, доказав, что ИИ-сериалы впервые могут конкурировать с真人-продуктами. Источник качественного творчества не был структурирован и размещен в интернете; эти скрытые знания не могут быть изучены моделями. По мере того как задние этапы производства берет на себя ИИ, фокус индустрии контента смещается в сторону передних этапов — то, какие истории рассказывать и кому, становится наиболее ценным элементом. ИИ-видео переходит к «режиму сценариста».

Автор статьи, источник: Wall Street Journal

ИИ заменил режиссера, актеров и монтажера, но не заменил сценариста.

Это мнение Ву Гаомина, сооснователя Jingying Technology.

В первом квартале этого года в Китае было выпущено 128 000 коротких веб-сериалов, более 95% из которых были созданы с помощью ИИ. Ежемесячная активная аудитория составила 718 миллионов человек, в среднем пользователи проводят 129 минут в день, что впервые превысило показатели длинных видео. Глобальные доходы от внутриприложенийых покупок в приложениях для коротких сериалов в прошлом году достигли 2,98 млрд долларов США, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего года.

На стороне создания контента вся производственная цепочка находится под управлением ИИ, но У Гаомин считает, что сценарист — это последний и самый труднозаменимый этап этой цепочки.

Потому что источник творчества, интуиция в отношении человеческих чувств, опыт взаимодействия с миром... эти вещи не структурированы в интернете, и модель не может их изучить.

Jingying Technology была основана в 2021 году и является одной из первых компаний в мире, успешно реализовавших платную замкнутую цепочку для AI-коротких сериалов. Их платформа Reel.AI ориентирована на зарубежные рынки. Согласно публичным сообщениям, в ноябре 2025 года работа платформы «The Billionaire's Return» обогнала真人-короткие сериалы и заняла первое место в рейтинге зарубежных коротких сериалов.

ИИ впервые сделал это в коротком сериале.

Но У Гаомин не определяет Цзиньин Текнолоджи как «компанию по созданию коротких сериалов на основе ИИ». Генерация видео, озвучивание и монтаж на заднем плане передаются ИИ, а сюжет и эстетика на переднем плане остаются за создателями. Платформа предоставляет вычислительные мощности, инструменты и каналы распространения, а создателям нужно заниматься только одним: рассказывать хорошую историю.

В июне этого года компания Цзиньинь Технолоджиз завершила серии A и A+ раунды финансирования на сумму десятки миллионов долларов США. Инвесторами стали семейный офис Ван Хуэйвэня Lollapalooza Capital, Ant Group и бывший вице-президент Tencent Ин Юй.

Следующий этап конкуренции, возможно, решится на стороне создателей контента.

Порядок замены этапов производства контента ИИ — с конца к началу.

Модели обучаются на данных; чем дальше этапы в конвейере, тем больше данных, и тем быстрее они осваиваются. На поздних этапах имеется огромное количество видеоматериалов — первыми падают; актерская игра и стиль режиссера также поддаются анализу.

У Гаомин говорит: «Само кино — это искусство обмана: актеры с помощью игры заставляют зрителей сопереживать персонажам, а режиссеры создают эмоции с помощью языка кадра. В этих этапах “обмана” ИИ не отличается от человека: если достаточно правдоподобно, зрители принимают это. Данные пользователей Reel.AI подтверждают это: пользователи не отказываются от просмотра контента только потому, что он создан ИИ, и не восхищаются им только потому, что он создан ИИ. «В конечном счете, если контент удовлетворяет предпочтениям пользователей, им безразлично, как он был создан», — говорит У Гаомин.

Однако в краткосрочной перспективе ИИ трудно заменить сценаристов.

«Многие источники высококачественных идей не структурированы и не оцифрованы в интернете», — говорит У Гаомин. «Почему человек считает эту историю хорошей? Почему возникает желание создать определённую историю? Эти вещи — скрытые знания человека».

Модели естественным образом стремятся к центрированному распределению; после большого количества тренировок выводы приближаются к «самому распространённому виду». Именно так появляются «AI-лица» — модели сходятся к среднему значению для всех лиц.

Но отрасль контента не вознаграждает среднее значение.

Он награждает острые, нестандартные вещи, пропитанные уникальным опытом создателей. На платформе Jingying Technology появился короткий сериал, действие которого разворачивается на антарктической научной станции и рассказывает историю американского и российского ученых, застрявших в ледяной пустыне. Такой сюжет никогда не появился бы в расписании традиционного кино и телевидения — топовые продюсеры не стали бы вкладывать в него деньги. Но он нашел отклик у реальных потребностей группы пользователей.

Не модель, а интуиция сценариста о том, что стоит рассказать, может уловить эту потребность.

Когда производственные процессы на заднем плане постепенно передаются ИИ, центр тяжести всей индустрии контента смещается в сторону переднего плана — кто решает, какие истории рассказывать, кому их рассказывать и каким способом, становится наиболее ценным этапом. У Гаомин считает, что именно такова логика перехода AI-видео к «режиму сценаристского центра». После того как система «режиссёрского центра» была разрушена ИИ, вес креативных решений только возрос, а не снизился.

Для Цзиньинь Кэцзэ снижение технологических барьеров сделало настоящей проблемой поиск людей.

Ранее команда создавала одну из трех лучших бесплатных платформ для новелл в Китае, и этот опыт оставил методологию: не нужно доводить контент до конца, прежде чем тестировать — достаточно сделать небольшой фрагмент.

В 2024 году почти никто не верил в AI-короткие сериалы. У Гаомину нужны были создатели, обладающие кинематографическим бэкграундом и искренне верящие, что ИИ способен создавать качественные продукты. Таких людей было крайне мало. Он искал на интернете создателей с кинематографическим опытом и рассылал анкеты. В анкете была скрыта ключевая задача: оценить AI-короткий сериал, который уже может генерировать Jingying Technology — изображение грубое, полный провал.

Он хочет увидеть реакцию после выявления недостатков — сможет ли он самостоятельно обойти ограничения ИИ, верит ли он, что это в конечном итоге удастся.

Более 1000 человек заполнили анкету. В итоге осталось 10.

Один из них по имени Чой. Позже он создал первый на платформе AI-короткометражный сериал, успешно коммерциализированный за рубежом.

Jingying Technology до сих пор не создает собственный контент, все создатели почти полностью внешние. Система распределения доходов включает гарантированный платеж и разделение прибыли: после одобрения сценария начинается выплата гарантированного платежа, после завершения сценария — также гарантированный платеж, а после запуска — дополнительная доля от прибыли. На каждом этапе есть выплаты, риски несет платформа.

Пройдя через это, У Гаомин обнаружил, что эта система особенно подходит двум категориям людей: одна — это те, кто имеет опыт в традиционной кино- и телевизионной индустрии, но не смог пробиться на вершину пирамиды; другая — это те, кто учился кино production за рубежом, но, вернувшись домой, обнаружил, что не может войти в местный круг. Люди, которые раньше оставались незамеченными в старой системе, получили возможность снова выйти на сцену благодаря ИИ.

После того как человек найден, разница в эффективности быстро становится очевидной. Традиционные короткие сериалы с реальными актерами стоят от 150 000 до 300 000 долларов США, и решение о производстве может принять только руководитель, а один цикл проверки занимает не менее трех месяцев. Jingying Technology сначала выпускает только первые 8–10 серий на рынок, чтобы оценить коэффициент конверсии, отзывы пользователей и сигналы о платежах — как только данные появятся, станет ясно, стоит ли продолжать. «Другие тратят как минимум три месяца на один эксперимент,» говорит У Гаомин, «а нам может хватить и одной недели.»

Искусственный интеллект здесь приближается к гибкой цепочке поставок — на переднем конце осуществляется экспериментация с крайне низкими затратами, и как только находится удачное решение, производственные мощности на заднем конце мгновенно масштабируются. Внутри Jingying Technology также существует «оценщик контента», который может предсказать рыночную реакцию еще до того, как идея достигнет пользователей.

Сейчас ежемесячный доход компании достигает нескольких миллионов долларов. В январе 2025 года «Five Brothers» стала первой в мире AI-короткометражкой, которая вошла в тот же рейтинг, что и真人-короткометражки; в ноябре того же года «The Billionaire's Return» заняла первое место.

Раньше компания Цзиньин Технолоджиз допустила ошибочное решение на основе шума в данных платежного процесса.

Группа пользователей, выглядевших как платящие, на самом деле совершала мошенничество; команда приписывала проблему качеству контента и долго анализировала её, не находя причины. Позже выяснилось, что проблема была в платежном сигнале.

Цзиньинь Технолоджи выбрала Stripe. Изначально на Stripe приходилось около 30% общего оборота, компания одновременно использовала и другие каналы, самостоятельно управляя маршрутизацией. Но по мере накопления данных стало ясно: коэффициент продления подписки пользователей через Stripe значительно выше, а долгосрочная разница в ROI составляет около 20%.

«Этот результат маршрутизации не был искусственно создан», — сказал У Гаомин. Доля потоков Stripe в итоге естественным образом выросла до почти 70%.

Логика заключается в том, что система управления рисками Stripe Radar фильтрует высокорисковые действия уже на этапе регистрации. Мелина Ли, генеральный директор по корпоративным клиентам Stripe в Greater China, которая много лет сотрудничает с Jingying Technology, отметила, что для приложений на базе ИИ, как только пользователь начинает использовать приложение, для компании возникают реальные расходы на токены, причем стоимость этих расходов очень высока. Radar позволяет заранее выявлять потенциальные случаи кражи токенов, злонамеренной регистрации для бесплатного тестирования и другие подобные действия, помогая компаниям заранее прогнозировать потенциальные риски.

На уровне оплаты Smart Retries автоматически повторяет неудачные списания в оптимальный момент, восстанавливая множество подписчиков, которые в противном случае отказались бы из-за проблем с картой, а не по собственному желанию. Люй Сичэн, руководитель корпоративных продаж Stripe в Greater China, сообщил Wall Street Journal, что Stripe максимально обеспечивает завершение пользователем последующих действий по продлению подписки. Например, при первой оплате на карте достаточно средств — все согласны с этим; но при второй оплате карта может истечь или на ней не окажется средств. Каждый провайдер по-разному подходит к обработке таких «попыток» и повторным списаниям. Поскольку у Stripe огромный объем данных и широкая база клиентов, он может точнее определить оптимальное время для списания, обеспечивая успешное продление подписки. Это повышает ценность клиента для бизнеса. Smart Retries гарантирует максимальную успешность списаний в процессе продления подписки. «Эта функция также зависит от крупной платежной модели Stripe, а нашими «корпусами данных» являются сами платежные данные».

Для Цзиньинь Кэцзэ чистые данные о платежах означают точные оценки контента. Решение о том, выпускать ли сериал или выделять ему ресурсы, основывается исключительно на пользовательских сигналах. Если сигналы загрязнены, оценка будет ошибочной.

В 2026 году бывший главный научный сотрудник по приложениям в AWS Ван Цзяньмин присоединился к Цзиньинь Технолоджиз в качестве главного научного сотрудника. Основатель Чжу Цзян считает, что Coding Agent уже доказал, что агенты могут глубоко перестроить отрасль. «Следующей отраслью станет контент-индустрия.»

Индустрия AI-контента все еще находится на очень ранней стадии, и сейчас еще слишком рано делать выводы о том, как будут выглядеть компании, которые в итоге выйдут на первое место.

Исследования Цзиньинь Технолоджиз, возможно, также отвечают на более фундаментальный вопрос индустрии контента: после того как ИИ возьмет на себя исполнительские функции в производстве контента, будет ли настоящая конкуренция в конечном итоге сводиться к тому, кто сможет рассказать хорошую историю.