井英科技聯合創始人吳高明認為，AI 可替代導演、演員和後期製作，但無法替代編劇。中國一季度新上線 12.8 萬部微短劇，AI 生成占比超 95%，月活 7.18 億。井英科技旗下 Reel.AI 的《The Billionaire's Return》於 2025 年 11 月登上海外短劇榜首，證明 AI 短劇首次可與真人作品競爭。高質量創意的源頭未被結構化放在互聯網上，這些隱性知識模型無法學習。隨著後端生產環節被 AI 接管，內容行業重心正向前端偏移，講什麼故事、給誰講成為最有價值的環節，AI 視頻正走向「編劇中心制」。文章作者、來源：华尔街见闻
AI 取代了導演、演員和後期，但無法取代編劇。
這是井英科技聯合創始人吳高明的判斷。
今年第一季度，中國新上線了12.8萬部微短劇，其中AI生成的占比超過95%。月活躍用戶達7.18億，人均每天觀看129分鐘，首次超過長視頻。全球短劇應用的內購收入去年達到29.8億美元，同比增長一倍以上。
在內容製作端，整個生產鏈都在被 AI 接管，但吳高明認為，編劇是這條鏈上最後一個、也是最難被取代的環節。
因為創意的源頭、對人心的直覺、對世界的體驗……這些東西沒有被結構化地放在互聯網上，模型學不到。
Jingying Technology 成立於 2021 年，是全球最早實現 AI 短劇付費閉環的公司之一。旗下 Reel.AI 專注於海外市場，據公開報導，2025 年 11 月，平台作品《The Billionaire's Return》力壓真人短劇，登上海外短劇榜榜首。
AI 短劇第一次做到這件事。
但吳高明並不將井英科技定義為「AI短劇公司」。後端的視頻生成、配音和剪輯交由AI處理，前端的故事與美學則留給創作者。平台提供算力、工具與分發渠道，創作者只需專注一件事：講好一個故事。
在今年6月，井英科技完成數千萬美元的A輪及A+輪融資，投資方包括王慧文家辦Lollapalooza Capital、螞蟻集團，以及騰訊原副總裁殷宇。
下一階段的競爭，可能要在創作者這一端分出高下。
AI 視頻的終局，是編劇中心制
AI 替代內容生產各環節的順序，是自後往前。
模型依靠數據訓練，越靠後端的環節數據越多，學得越快。後期有海量影片素材，最先倒下；演員的表演、導演的風格手法，也有跡可循。
Ngô Cao Minh có một quan điểm: điện ảnh bản thân là một “nghệ thuật lừa dối”, diễn viên dùng diễn xuất để giúp khán giả đồng cảm với nhân vật, đạo diễn dùng ngôn ngữ hình ảnh để tạo ra cảm xúc. AI trong những khâu “lừa dối” này không có sự khác biệt bản chất so với con người, chỉ cần đủ chân thực, khán giả sẽ chấp nhận. Dữ liệu người dùng của Reel.AI đã xác nhận điều này: người dùng không từ chối xem vì nội dung do AI tạo ra, cũng không vì là AI mà ủng hộ quá mức. “Cuối cùng, chỉ cần đáp ứng được sở thích của người dùng, họ không quan tâm đến cách thức sản xuất đằng sau,” Ngô Cao Minh nói.
但在短期內，AI 很難取代編劇。
「很多高質量創意的源頭，並沒有被結構化、數據化地放在互聯網上，」吳高明說。「人為什麼覺得這個故事好？為什麼有衝動想去創作某個故事？這些東西是人的隱性知識。」
模型天然趨向中心分佈，經過大量訓練後，輸出會逼近「最常見的樣子」。「AI臉」就是這樣來的——模型將所有面孔收斂至均值附近。
但內容行業並不獎勵均值。
它獎勵的是銳利的、偏離中心的、承載創作者獨特體驗的作品。井英科技的平台上曾推出一部以南極科考站為背景的短劇，講述一位美國科學家與一位俄羅斯科學家被困在冰天雪地中的故事。這種題材不會出現在傳統影視的排期表上，金字塔頂端的製片人也不會為其投資。但它觸及了一群用戶的真實需求。
能捕捉到這種需求的，不是模型，是編劇對「什麼值得被講」的直覺。
當後端的生產環節被 AI 逐一接管，整個內容行業的重心正向前端偏移——誰來決定講什麼故事、給誰講、用什麼方式講，正在成為最有價值的環節。吳高明認為，這就是 AI 影片走向「編劇中心制」的邏輯。導演中心制被 AI 消解之後，創意判斷的權重不降反升。
找到合適的人，搭建領先行業的體系
對井英科技來說，技術門檻降低之後，真正難的事情變成了找人。
團隊此前曾運營過國內排名前三的免費小說平台，那段經歷留下了一條方法論：內容不必做完再測試，做一小段就足夠了。
在2024年，AI短劇幾乎沒人相信。吳高明要找的創作者，既需具備影視背景，又得真正相信AI能做出好作品。這樣的人極少。他在網上尋找有影視背景的創作者，群發問卷。問卷中藏著一道關鍵問題：評價一集井英科技已能生成的AI短劇，畫面粗糙，漏洞百出。
他想觀察的是，挑出問題後的反應——是否會自行設法繞過 AI 的不足，是否相信這件事最終能成功。
1000 多人填了問卷。最後留下 10 個。
其中一人叫崔伊。他後來推出了平台首部在海外實現商業化的 AI 短劇。
Jingying Technology 至今不製作自創內容，創作者幾乎全部來自外部。分潤方式為保底加利潤分成：大綱通過評估後即可領取保底，劇本完成時有保底，上線後產生利潤還可獲得分成。每個階段都有收入，風險由平台承擔。
做完之後，吳高明發現有兩類人特別適合這套體系：一類是在傳統影視行業有經驗但未能擠進金字塔頂端的人，另一類是在海外學習影視製作後回國卻發現無法進入國內圈子的人。在原有體系中不被看見的人，AI 給了他們重新上場的機會。
找到人之後，效率的差距迅速拉開。傳統實拍短劇一部 15 到 30 萬美金，只有老闆能拍板，一輪驗證三個月起跳。井英科技只先做前 8 到 10 集投放市場，看轉化率、用戶評論和付費信號，數據出來就知道值不值得繼續。「別人做一輪實驗至少三個月以上，」吳高明說，「而我們可能只要一週。」
AI 在此接近一條柔性供應鏈——前端以極低成本試錯，一旦命中，後端產能立即滿載。井英科技內部還有一套「內容評估器」，能在創意尚未到達用戶端之前預測市場反應。
目前，該公司每月收入已達數百萬美元。2025年1月，《Five Brothers》成為全球首部與真人短劇同榜競爭的AI短劇；同年11月，《The Billionaire's Return》登上榜首。
閉環的最後一塊拼圖
早期，井英科技的內容決策曾因支付環節的數據噪音而出現一次誤判。
一批看似付費的用戶實際上存在欺詐行為，團隊將問題歸因於內容質量，經過長時間復盤仍找不到原因。後來發現，問題出現在支付信號上。
Jingying Technology chose Stripe. Initially, it accounted for only about 30% of total transaction volume, and the company simultaneously integrated other channels and managed routing internally. However, as data accumulated, it became increasingly clear: users on the Stripe channel had significantly higher renewal rates, with a long-term ROI difference of approximately 20%.
「這個路由結果並非人為操縱，」吳高明說。Stripe 的流水占比最終自然攀升至接近 70%。
背後的邏輯是，Stripe 的風控系統 Radar 在註冊階段就過濾高風險行為。Stripe 大中華區企業客戶總經理 Melina Lee 與井英科技合作多年，她分享道，對於 AI 應用來說，只要用戶開始使用這個應用，對於企業來說就會產生真金白銀的 Token 消耗，而且成本非常高，而 Radar 則可以提前捕捉到這些潛在的 Token 盜用、惡意註冊免費試用等行為，幫助企業提前預判潛在的風險。
在支付層面，Smart Retries 會在最佳時機自動重試失敗的扣款，挽回了大量因卡片問題而非主動取消而流失的訂閱者。Stripe 大中華區企業銷售負責人劉斯成對華爾街見聞表示，Stripe 能最大化確保用戶完成後續續費動作。舉個例子，第一次付款時卡內有餘額，大家判斷一致；但第二次付款時，卡片可能已過期或餘額不足，各個服務商處理這種「試錯」與二次扣款的策略各不相同。由於 Stripe 的數據量大、消費群體廣，能更精準地捕捉最佳扣款時機，確保續費成功。這樣在商戶端就體現為客戶價值更高。Smart Retries 就是確保續費過程中最大化扣款成功率。「這個能力也依賴於 Stripe 的支付大模型，而我們的『語料』就是支付數據本身」。
對於井英科技來說，支付數據乾淨了，內容判斷才會準確。一部劇是否製作、是否給予資源，取決於用戶信號。信號髒了，判斷就會出錯。
尾聲
在2026年，原AWS首席應用科學家王敏捷加入井英科技擔任首席科學家。創始人朱江認為，Coding Agent 已證明 Agent 能深度重構一個行業。「內容行業是下一個。」
AI 內容行業仍處於極早期，最終脫穎而出的公司會是什麼樣子，現在遠未到下結論的時候。
而井英科技的探索，也可能正在回答內容行業更本質的問題：當 AI 接管了內容生產的執行層之後，真正的競爭，是否最終會回歸到，誰能講出一個好故事。