Виробництво відео з використанням ШІ зміщується до моделі, орієнтованої на сценариста, каже Ву Гаомін з Jingying Tech

Засновник Jingying Technology Ву Гаомін вважає, що ШІ може замінити режисерів, акторів та постпродакшн, але не може замінити сценаристів. У першому кварталі в Китаї було запущено 128 000 нових коротких веб-серіалів, з яких понад 95% були згенеровані ШІ, а місячна активність становила 718 мільйонів. Серіал «The Billionaire's Return» від Reel.AI, дочірньої компанії Jingying Technology, у листопаді 2025 року зайняв перше місце серед коротких серіалів за кордоном, що доводить, що ШІ-серіали вперше можуть конкурувати з виробами з живими акторами. Джерело якісних ідей не було структуровано в Інтернеті, і ці неявні знання не можуть бути вивчені моделями. З тим як задні етапи виробництва переходять під контроль ШІ, фокус індустрії контенту зміщується до передньої фази — те, яку історію розповідати та кому, стає найціннішим елементом, і ШІ-відео переходить до «системи центрування на сценаристах».

Автор статті, джерело: Wall Street Journal

Штучний інтелект замінив режисерів, акторів і постпродакшн, але не може замінити сценаристів.

Це думка співзасновника Jingying Technology Ву Гаоміна.

У першому кварталі цього року в Китаї було запущено 1,28 мільйона коротких веб-серіалів, більше 95% з яких були створені за допомогою ШІ. Місячна активність становить 718 мільйонів, середньодобовий час перегляду на користувача — 129 хвилин, що вперше перевищило час перегляду довгих відео. Глобальні доходи від внутрішніх покупок у додатках для коротких серіалів минулого року досягли 2,98 мільярда доларів США, що більше ніж удвічі більше, ніж у попередній період.

На стороні створення контенту весь виробничий ланцюг перебуває під контролем ШІ, але Ву Гаомін вважає, що сценаристи — це останній і найскладніший для заміни елемент цього ланцюга.

Оскільки джерела креативності, інтуїція щодо людських емоцій, досвід світу... ці речі не структуровано розміщені в інтернеті, модель не може їх вивчити.

Jingying Technology заснована у 2021 році і є однією з перших компаній у світі, які успішно реалізували платну замкнену цикл AI-короткометражних серіалів. Її платформа Reel.AI спрямована на зарубіжні ринки. За публічними повідомленнями, у листопаді 2025 року робота платформи «The Billionaire's Return» обійшла真人-короткометражні серіали і зайняла перше місце у рейтингу зарубіжних короткометражних серіалів.

AI-сериал вперше зробив це.

Але Ву Гаомін не визначає Цзіньінг Текнолоджі як «компанію з AI-короткими серіалами». Задній план — генерація відео, озвучення та монтаж — передається AI, а передній план — історії та естетика — залишається за творцями. Платформа надає обчислювальну потужність, інструменти та канали розповсюдження, а творцям потрібно займатися лише одним: розповідати гарну історію.

У червні цього року Jingying Technology завершила серію A та A+ раунди фінансування на кілька десятків мільйонів доларів США, інвесторами яких стали сімейний офіс Ван Хуівена Lollapalooza Capital, Ant Group та колишній віце-президент Tencent Інь Юй.

Наступний етап конкуренції, ймовірно, вирішиться на стороні творців.

Порядок, у якому штучний інтелект замінює етапи виробництва контенту, — з кінця до початку.

Моделі навчаються на даних; чим пізніші етапи, тим більше даних, і тим швидше вони засвоюються. На останніх етапах є надзвичайно велика кількість відеоматеріалів, і саме вони першими зникають; акторська гра та стиль режисера також мають помітні закономірності.

У Гаомін сказав: «Кіно — це мистецтво обману»: актори за допомогою гри змушують глядачів відчути себе персонажем, а режисери за допомогою кінокамери створюють емоції. У цих етапах «обману» ШІ не відрізняється від людини — якщо все досить правдоподібно, глядачі це приймають. Дані користувачів Reel.AI підтверджують це: користувачі не відмовляються від контенту лише тому, що він створений ШІ, і не підтримують його лише через це. «У кінцевому підсумку, якщо задовольняється смак користувача, їм байдуже, як саме він був створений», — сказав У Гаомін.

Але протягом короткого терміну ШІ важко замінити сценаристів.

«Багато джерел високоякісних ідей не структуровані та не оцифровані в Інтернеті», — сказав Ву Гаомін. «Чому людина вважає цю історію доброю? Чому виникає бажання створити певну історію? Це — приховані знання людини.»

Моделі природно схильні до центрального розподілу; після великої кількості навчань вихідні дані наближаються до «найпоширенішого вигляду». Саме так з’являються «AI-обличчя» — модель збігає всі обличчя навколо середнього значення.

Але галузь контенту не нагороджує середнє.

Він відзначає гострі, нестандартні роботи, що несуть унікальний досвід автора. На платформі Jingying Technology з’явився короткометражний фільм, дія якого відбувається на науковій станції в Антарктиді, де американський і російський вчені застрягли в льодових пустошах. Такий сюжет ніколи не з’явився б у розкладі традиційного кіно- та телевізійного виробництва — лідери індустрії не інвестували б у нього гроші. Але він знайшов відгук у реальних потребах певної аудиторії.

Цього потреби не може впіймати модель, а лише інтуїція сценариста щодо того, що варто розповідати.

Коли AI поступово бере під контроль виробничі процеси з боку бекенду, центр тяжіння всієї індустрії контенту зсувається на фронтенд — хто вирішує, які історії розповідати, кому та яким способом, стає найціннішим етапом. Ву Гаомін вважає, що саме це й є логіка переходу AI-відео до «режиму сценаристського центру». Після того як AI розчинив режим режисерського центру, вага креативних рішень не зменшується, а навпаки, зростає.

Для Цзиньїн Технологій, після зниження технічних бар’єрів, справжньою складністю стало пошук людей.

Раніше команда розробляла одну з трьох найбільших безкоштовних платформ для новел в Китаї, і цей досвід залишив методологію: не треба робити весь контент, перш ніж тестувати — достатньо зробити невелику частину.

У 2024 році майже ніхто не вірив у AI-короткометражні фільми. У Гаомін шукав творців, які б мали базову підготовку у кіно, а також щиро вірили, що AI може створювати якісні речі. Таких людей було дуже мало. Він шукав онлайн творців із кіно- та телевізійним досвідом, розсилав анкети. У анкеті було приховане ключове питання: оцініть AI-короткометражний фільм, який вже може генерувати Jingying Technology — з грубою графікою та багатьма недоліками.

Він хоче побачити реакцію після того, як будуть виявлені недоліки — чи зможе він самостійно знайти обхідні шляхи для компенсації недоліків ШІ, чи вірить, що цей проект в кінцевому підсумку зможе вдатися.

Більше 1000 осіб заповнили анкету. Залишилося 10.

Один з них — Чой. Пізніше він створив перший AI-сериал на платформі, який успішно комерціалізувався за кордоном.

Jingying Technology досі не створює власний контент, майже всі автори походять ззовні. Система розподілу прибутку — це гарантована оплата плюс поділ прибутку: після схвалення сценарію автор отримує гарантовану оплату, після завершення сценарію — знову гарантовану оплату, а після запуску — ще й частку від прибутку. На кожному етапі є виплати, а ризики несе платформа.

Зробивши це, Ву Гаомін виявив, що ця система особливо підходить двом групам людей: тим, хто має досвід у традиційній кіно- та телевізійній індустрії, але не потрапив у верхній шар піраміди, та тим, хто вивчав кінопродакшн за кордоном, але, повернувшись додому, не зміг ввійти до внутрішнього кола. Тим, хто не був помічений у старій системі, ШІ надав можливість знову вийти на арену.

Після того як знайшли людей, різниця в ефективності швидко зросла. Традиційні короткі серіали з реальними акторами коштують від 150 000 до 300 000 доларів США, і рішення про їхнє виробництво приймає лише власник, а один цикл перевірки триває не менше трьох місяців. Jingying Technology спочатку випускає лише перші 8–10 серій на ринок, щоб оцінити коефіцієнт перетворення, відгуки користувачів та сигнали про оплату — вже за результатами даних можна зрозуміти, чи варто продовжувати. «Інші витрачають на один експеримент принаймні три місяці,» — каже Ву Гаомін, — «а ми можемо зробити це за тиждень.»

Штучний інтелект тут наближається до гнучкої ланцюжкової поставки — на передньому етапі дуже низькі витрати на тестування, і, як тільки вдається, задній етап миттєво розгортає повну потужність. У Jingying Technology також є внутрішній «оцінювач контенту», який може передбачити ринкову реакцію ще до того, як ідея досягне користувачів.

Зараз щомісячний дохід компанії досяг кількох мільйонів доларів США. У січні 2025 року «Five Brothers» стала першою у світі AI-короткометражкою, яка вийшла в топ разом із короткометражками з живими акторами; у листопаді того ж року «The Billionaire's Return» зайняла перше місце.

На початку компанія Цзінінг Технолоджіз прийняла помилкове рішення через шум у даних під час оплати.

Група користувачів, які здавалися платними, насправді були мошениками; команда вважала проблему пов’язаною з якістю контенту і довго аналізувала її, не змогши знайти причину. Пізніше виявилося, що проблема полягала у платіжному сигналі.

Цзінінг Технології вибрала Stripe. Спочатку вона становила лише близько 30% загального обсягу транзакцій, і компанія одночасно використовувала інші канали, самостійно налаштовуючи маршрутизацію. Але з часом дані ставали все більш очевидними: рівень продовження підписки користувачів через Stripe був значно вищим, а різниця у довгостроковому ROI становила приблизно 20%.

«Цей результат маршрутизації не був маніпульований людиною», — сказав Ву Гаомін. Доля потоків Stripe в кінцевому підсумку природним чином зросла до майже 70%.

Логіка полягає в тому, що система контролю ризиків Stripe Radar фільтрує високоризиковані дії ще на етапі реєстрації. Меліна Лі, генеральний директор Stripe з корпоративними клієнтами в Великому Китаї, яка багато років співпрацює з Jingying Technology, розповіла, що для AI-застосунків, як тільки користувач починає використовувати додаток, для бізнесу виникає реальний витратний використання токенів, що супроводжується високими витратами. Radar здатний ранньо виявити потенційні випадки крадіжки токенів, зловживання безкоштовними пробними версіями та інші подібні дії, допомагаючи бізнесу передбачати потенційні ризики.

На рівні оплати Smart Retries автоматично повторює невдалі спроби списання у найкращий момент, відновлюючи багато підписників, які втратилися через проблеми з картками, а не через добровільне скасування. Люй Січен, керівник корпоративних продажів Stripe в Великому Китаї, сказав Wall Street Journal: «Stripe максимально забезпечує завершення користувачами подальших продовжень підписки». Наприклад, під час першої оплати на картці є кошти — усі погоджуються з цим. Але під час другої оплати картка може бути закінчена або не мати коштів — кожен постачальник послуг має свою стратегію обробки таких «експериментів» та повторних списань. Оскільки Stripe має великий обсяг даних і широку базу споживачів, він може точніше визначити оптимальний момент для списання, забезпечуючи успішне продовження підписки. Це виявляється у вищій цінності для клієнтів з боку бізнесу. Smart Retries — це забезпечення максимальної успішності списань у процесі продовження підписки. «Ця здатність також залежить від великої моделі оплати Stripe, а нашими «корпусами даних» є самі дані про оплату».

Для Цзиньїн Технологій, якщо дані про оплату чисті, то оцінка контенту буде точна. Рішення про те, робити серіал чи ні, чи виділяти йому ресурси, залежить від користувацьких сигналів. Якщо сигнали забруднені, оцінка буде неправильною.

У 2026 році Ван Цзіньмінь, колишній головний науковець з застосунків AWS, приєднався до Jingying Technology як головний науковець. Засновник Чжу Цзян вважає, що Coding Agent вже довів, що агенти можуть глибоко реконструювати галузь. «Індустрія контенту — наступна».

Галузь AI-контенту все ще знаходиться на дуже ранній стадії, і зараз далеко не час робити висновки про те, якими будуть компанії, які врешті-решт вийдуть переможцями.

Дослідження Jingying Technology, можливо, також відповідають на більш фундаментальні питання індустрії контенту: коли AI взяте на себе виконавчу функцію створення контенту, чи не зведеться справжня конкуренція до того, хто зможе розповісти кращу історію.