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Netflix财报炸出惊天秘密:约300部作品竟用上AI!好莱坞彻底炸锅

   日期:2026-07-23 06:37:32     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
Netflix财报炸出惊天秘密:约300部作品竟用上AI!好莱坞彻底炸锅

Netflix纪录片《The American Experiment》里有约17分钟AI增强画面其中包含恢弘的独立战争战场、士兵冲锋与烟火弥漫的历史场面;据公司联席CEO泰德·萨兰多斯介绍,这批画面的制作耗时和成本约为传统方案的一半

而这,仅仅是冰山一角。

2026年7月16日,Netflix在第二季度财报的致股东信中,平静地写下了一个让整个娱乐行业血压飙升的数字,

今年已有大约300部作品,在制作流程中使用了生成式AI

▲ Netflix Q2 2026致股东信原文,白纸黑字写明"roughly 300 of our titles"

股东信里的"核弹"段落

这封信只有短短一段相关表述,信息量却很大

在"用技术改进服务与业务"一节,Netflix这样写道:"从概念、预演到后期与交付,创意合作伙伴对GenAI的使用正在快速扩张" 紧接着就是那个数字,roughly 300,然后补了一句让从业者脊背发凉的话:

"在某些案例中,如果没有GenAI技术,制作方将不得不删掉关键镜头和段落。"

按Netflix的表述,制作方受预算或工期所限,原本可能放弃这些画面

信中具名点了三部作品作为"高度复杂镜头"的范本,印度体育惊悚剧**《Glory》、巴西足球迷你剧《Brasil 70: A Saga do Tri》、美国历史纪录片系列《The American Experiment》**用途涵盖增强人群、历史战役场面、世界观建立镜头

联席CEO泰德·萨兰多斯在随后的分析师电话会上补充:《The American Experiment》里有大约17分钟AI增强画面,制作耗时和成本约为传统方案的一半

5.87亿美元的伏笔,早在四个月前就埋好了

事实上,这颗"核弹"的引信在2026年3月就已经点燃

彼时Netflix以约5.87亿美元现金,收购了本·阿弗莱克参与创立的电影AI公司InterPositive这家公司用剧组自己拍摄的dailies(每日样片)训练项目内模型,辅助混音、重打光和视效补全,服务于正在拍摄的影片

阿弗莱克随即出任Netflix高级顾问,十余人的工程与创意团队整体并入

萨兰多斯在电话会上强调,整合仍属"early days"约300部作品所用的能力来自内部工具Eyeline、动画实验室、合作方工具与收购资产的共同推动Netflix已经把生成式AI纳入长期制作基础设施

一年前还是"一个镜头",一年后就是"300部"

这个扩散速度本身就令人窒息。

2025年,Netflix还在用科幻剧**《The Eternaut》中一个建筑坍塌的镜头讲故事,那是"首个公开的生成式AI成片片段"*,速度据称可达传统视效路径的约十倍*那时候,这还是"个位数项目级"的新鲜事

到2026年中,同一家公司已经在股东信里写下roughly 300

▲ Digital Trends的标题一针见血:"停不下来了"

技术采用一旦越过"可以讲故事的单个案例"阶段,就会滑入"统计口径"阶段 约300部作品这个数字,让成本、质量与披露范围都成了无法回避的问题

"你可能已经看过了,只是你不知道"

CNET的标题写得最扎心:"你大概已经看过Netflix上那300部AI制作作品中的某一部了"

这正是整个争议的核心痛点:你感知不到,就无法用脚投票

Netflix只具名了三部作品,其余近三百部,名单不公开,镜头不标注,没有任何片头提示 这不像电影分级制度,没有一个"本片部分画面由AI生成"的黄色警告框你按下播放键的那一刻,对屏幕里发生的一切制作细节,一无所知

社交媒体上立刻炸开了锅。

▲ 有人呼吁:应该像MPA分级一样,在片头强制披露AI使用情况

▲ 概念艺术家RJ Palmer质问:大家都同意Netflix原创质量一年不如一年吧?他们真觉得自己做得好?

▲ 电影概念艺术家Reid Southen的回应简短而决绝:"幸好我已经不看Netflix了。"

省下的钱去哪了?答案是:再砸回去

一个绕不开的追问是:AI帮你省了钱,那钱去哪了?

萨兰多斯给出的答案是,全部再投入更多内容

Deadline报道指出,Netflix预计2026年内容支出同比增长约10%,总额向200亿美元冲刺,其中直播内容约占5%AI降本和总支出上行同时成立。公司的投入循环是:缩短工期→提高质量→更多内容→更高参与度→更多收入→再投内容

一个时代的分水岭

拉远来看,好莱坞几乎每一代"更快更便宜"的技术,从胶片到数字、从绿幕到LED体积舞台、从动作捕捉到虚拟制作,最后都改写了制作流程

生成式AI的特殊之处在于:它不仅加速了既有的制作管线,还让"中间资产究竟是谁的劳动成果"变得前所未有地难以审计 尤其当训练数据与输出画面之间的谱系不透明时,一帧画面的"作者"到底是算法、训练集里的无名艺术家,还是按下生成键的技术员?

Netflix用一封股东信,把这个问题从技术论坛搬到了每一个付费订阅用户的屏幕前面

约300部作品,已经划出一条新的起跑线

 
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