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【央视新闻客户端】

（Netflix财报会 Ted Sarandos谈AI）

2025 年 4 月 30 日，Netflix 原创科幻剧《El Eternauta》（永恒者）正式上线。

“布宜诺斯艾利斯，一栋大楼轰然坍塌，尘土飞扬，街道崩裂——而整段镜头，并非实拍，而是由 AI 制作完成。”

两个多月后，2025 年 7 月 19 日（北京时间），Netflix 联席 CEO Ted Sarandos 在 Q2 财报电话会上首次披露幕后细节：

我们使用生成式 AI 工具制作视觉特效，完成速度是传统方式的 10 倍，成本也低得惊人。

但他更强调的，不是“便宜”，而是“重塑”。AI 不会取代创作者，它让创作者做得更多、做得更快、做得更好。

这不是一次镜头技术的革新，而是影视工业秩序的悄然洗牌。

AI 首次作为“主力创作成员”，从前期剧本分镜到后期图像渲染，全流程接管。它不是辅助插件，而是直接参与故事的构建与视觉的呈现。

本文将以 Sarandos 原话与《El Eternauta》的制作现场为线索，拆解 Netflix 如何用三步重构影视工业主流程：

预视觉加速 ——剧本、分镜、资产一次生成，拍前预判 + 快速试错

虚拟拍摄替代实景 ——现场机位转为“云端动态渲染”，省组建、压周期

AI 渲染出图 ——从“素材”直出“终图”，制作流程高度压缩

你不仅会看到 Netflix 如何把 AI 融进内容流水线，更能对照中国 AIGC 创作生态，判断：

下一个“内容提效 10 倍”的杠杆，会落在哪个生态的手里？

下一节，我们就从那个楼宇倒塌镜头开始讲起。

第一节｜10 倍提速的背后，是一场“工具换位”

Netflix 用 AI 做视频特效，不只是为了省钱，而是改变了影视制作的团队分工。

Ted Sarandos 用快了 10 倍来描述《El Eternauta》制作团队交付的速度，但真正值得关注的是：谁在用 AI、在哪一步用、用它做了谁原来做的事。

在传统流程中，分镜设计、机位构图、爆破合成、渲染出图，往往是由多个部门协作、工具切换、流程串联完成。但这一次，AI 工具比预想的更早加入了创作过程，直接帮助创作者完成整个镜头的制作——从导演的想法到最终的画面效果，原本需要很多人分工合作的步骤，现在 AI 可以一口气搞定。

他说的'快'，不仅仅是速度上的形容，而是技术地位的根本性转变。

在 Netflix 内部，这个镜头用到了三种 AI 能力的协同：

AI 预视觉（Pre-visualization）：在拍摄前，剧组就通过 AI 工具快速生成多版分镜头草图与视觉资产，提前预演“楼塌”的节奏与角度——这相当于把原本几天的脑图讨论，缩短为几个小时的数字模拟。

虚拟拍摄工具：传统剧组需要动用吊车、轨道、特效烟火与数百名人员；而这次，AI 视觉系统结合“虚拟摄影棚”，直接在电脑中布景，并在不同素材之间“动态替换”，模拟出逼真的空间变形和物体崩塌。

AI 渲染压缩：原本一条特效镜头从建模、打光到合成要经过多个软件、反复人工调整，而现在，通过生成式 AI 端到端协同，能在云端一次性输出“几乎无需修改的最终镜头”。

Sarandos 特别强调：“这是 Netflix 第一次在原创剧集中使用生成式 AI 直接生成最终画面。”

对他而言，真正的转折点，不是速度或成本，而是：创作者在拍摄前，就能用 AI 实时构建画面感与空间逻辑。

创作者们对结果感到兴奋，我们也对结果感到兴奋。 更重要的是，观众也对结果感到兴奋。——Ted Sarandos

在这之前，AI 在影视行业还只是制作流程中的一个辅助工具，用于模型修图、素材分类等低级环节。但在《El Eternauta》这里，它第一次成为了“主力摄影组成员”之一。

《El Eternauta》宣传片，看得出AI生成的部分吗？

换句话说，AI 正在从幕后走到前线，从“修图工”变成了“分镜师”。

影视工业里各种工具的重要性，正在悄悄地发生变化。

第二节｜不是替代人，而是重新定义“谁能做剧”

这是真实的人，用更好的工具，做真实的工作。

他没有用“AI 取代谁”这类老掉牙的说法，而是换了个角度：什么样的人，能因为 AI 工具的出现，而第一次有机会做一部真正的剧？

这就是《El Eternauta》这部剧的现实意义——它不是好莱坞的常规项目，而是一部由阿根廷本地演员、团队和导演完成的地区性科幻剧集。

以往，这样的剧集很难实现大规模特效。视觉效果往往局限于简单合成，难以支撑复杂场景。而这次，AI 工具让它不仅拍出了好莱坞级别的镜头，还在制作效率和预算上实现了质的飞跃。

正如 Ted Sarandos 所说：“事实上，以《El Eternauta》的预算，传统特效方式根本不可能实现这么多宏大场景。”

这意味着什么？ Netflix 用这次 AI 参与式制作证明：不需要上亿美金、不需要影棚巨头、不需要百人特效团队，小型创作者也可以完成过去只有“工业大片”才能做出的画面。

这种变化，正在打破一条行业默认的分界线：拍出高质量视效的权力，从少数大团队，扩展到了更多小团体。

这不仅仅是成本问题，而是门槛变化——拍剧的人变了。

Sarandos 举了另一个例子：Netflix 今年推出的新片《Pedro Páramo》，该片导演是墨西哥摄影师罗德里戈·普列托，他曾担任马丁·斯科塞斯《爱尔兰人》的摄影师。

过去，我们光是让《爱尔兰人》里的演员看起来年轻，就花了3000万美元。而《Pedro Páramo》整部电影的预算，都没有当年那个特效花得多。——Ted Sarandos

换句话说，一个人能不能拍电影，过去看有没有钱、有没有人，现在更多取决于他有没有把 AI 用好。

而 AI 能力不在于你懂不懂技术，而在于：你敢不敢尝试新方法，把你脑海里的场景，用新的工具模拟出来。

Sarandos 并没有回避 AI 会压缩传统岗位，但他说了一句很关键的话：

“我希望创作者不要害怕 AI，因为我认为，它能让以前做不到的电影，成为现实。”

不是有人丢了饭碗，而是有新成员加入了团队。

这场变革没有让“人”从片场消失，而是让懂 AI、会用 AI的创作者，第一次站到了拍摄主舞台上。

影视内容正在从“谁有设备”时代，走进“谁更会用工具”的时代。

第三节｜AI 不懂共情，但能让你的故事走得更远

Netflix CEO Ted Sarandos 有一个反直觉的洞察：

真正能传遍全球的节目，不是逆向设计出来的‘国际大片’， 而是那些在本地就已经很强的故事。

这句话，说的是《鱿鱼游戏》、也说的是《Kantara》、还说的是 Netflix 现在的内容战略。

很多人以为，要做出“全球爆款”，就要尽量去“迎合全球观众”——多加英语台词、引入美国演员、模仿好莱坞拍法。但事实恰恰相反。

表面上看，《鱿鱼游戏》能成为 Netflix 历史上观看量最多的节目，这很反直觉。因为它太韩国了，完全没有做任何文化上的妥协。

Sarandos 说得很明白：全球观众不是在找“标准化”的故事，而是在找能引发真实情绪共鸣的内容。而这些情绪，往往就藏在某个国家、某个地方、某种文化里。

如果你讲的是一个真正好的本地故事，它就会传播到全世界。

AI 目前还无法替你共情，它不会理解阶层、情感、信仰。但它可以把你的共情，表达得更有张力、更高质量、传播得更远。

《El Eternauta》是本地团队制作的本地故事，讲的是一场从天而降的毒雪灾难。AI 并没有改变剧情，但让它具备了全球化的视觉呈现和工业完成度。

从Sarandos的观点可以看出：像阿根廷、印度这样的市场，很多故事本身就很好，但苦于当地制作条件差、成本高、内容打磨周期太慢，很难被拍出来、或者拍出来效果达不到。

现在，AI 工具正在帮这些“本地好故事”，跨过制作障碍，把它们推到全球观众面前。

AI 视觉工具 × 本地内容创作者 × 全球发行机制 = 下一轮全球内容红利

这也解释了为什么 Netflix 一边大力引入 AI 技术，一边持续扩大国际内容投资。

他们在英国有60亿美元内容投入，在墨西哥刚宣布10亿，在巴西也投资修复电影技术设备。

这不是简单的“去中心化”，而是一次新内容价值观的建立：

这背后的底层逻辑是：越本地的故事，越普遍的情绪；越真实的细节，越容易穿越文化屏障。

AI 不会决定你讲什么故事，但它能决定你的故事能不能被更多人看到。

第四节｜Netflix 新公式：内容+AI+商业=平台升级

Netflix 不只在片场引入 AI，还把它融入了整个内容制作流程。从选什么题材、怎么推荐给观众、再到如何变现，AI 已经渗透进了平台的每一个关键节点。

Ted Sarandos 在之前一次公开访谈中提到 Netflix 的内部运营框架，叫做“四个 C”： Content（内容）、Choosing（选择）、Conversation（话题营销）、Commerce（商业）。其中三项，已经在被 AI 重构。

1?? 从“拍出来”到“生成出来”——内容的生产方式被改变了

Netflix 每年投入超过 170 亿美元拍片，但现在，他们越来越多地用 AI 工具来辅助内容创作环节：

在剧本阶段，用生成式 AI 工具做“视觉草图”，帮助导演和编剧更早看到成片感觉；

在拍摄前，用 AI 自动生成分镜，把剧本文字转成画面流程；

在后期制作中，AI可以完成视效合成、背景抠图、甚至让演员看起来更年轻等特效工作。

Netflix 的目标不只是提速，更是让创作者获得以前只有大制作才有的能力。

这预示着一个转变：精致的视觉效果将不再是大预算项目的专利，所有创作者都能调用'工业化能力'。

2?? 不用选了，AI 直接推给你——观众“如何看”的方式也变了

Sarandos 提到的第二个 C 是“Choosing”，也就是观众如何从海量内容中找到想看的剧。

在 Netflix，AI 不只是做推荐算法，它还能：

预测你什么时候更喜欢轻松剧情，什么时候更适合惊悚节奏；

根据你上一次没有看完的内容，判断你可能在哪个段落“审美疲劳”；

替不同用户展示不同海报（同一部剧，喜欢爱情的用户看到的是男女主对视，喜欢动作片的看到的是爆炸场面）。

这不是简单地给你贴个'喜欢动作片'的标签，而是 AI 像你最懂你的朋友一样，直接猜中你现在想看什么。

3?? 没有爆款剧，只有“被看完”的剧——商业逻辑也跟着重排了

Sarandos 强调：“我们是一家‘一键取消’的订阅服务，如果观众不喜欢，一秒钟就会离开。”

不再靠一部头部剧拉新用户，而是靠“多点长尾”提升黏性；

广告层用户增长后，AI 也在帮助优化“什么内容插入广告效果最好”；

不再死守订阅数，而是看三个核心指标：参与度、收入、利润。

这背后，是 AI 越来越深入地参与平台的内容分发——无论广告还是剧集，都不再是随机推送，而是精确计算过你的点击习惯和观看感受。

我们希望观众选择他们真正会喜欢的内容。 因为如果他们关掉了，那才是我们的失败。 ——Ted Sarandos

小结：平台不是“内容堆叠器”，而是“智能分发器”

在 Sarandos 的表述中，Netflix 早就不再是“拍了什么就播什么”的平台，而是一个高度由 AI 调动的内容分发网络。内容在其中是素材，但不是主角。

真正的主角，是“谁在什么场景下看到它”。

AI 不是取代人类导演，也不是去写剧本，而是让创作者可以少走弯路，平台可以减少浪费，观众可以少花时间找剧——每一个人，都省了一点力，但整体效率却被放大了十倍。

结语｜AI 不会取代创作者，但会淘汰不懂AI的人

AI 不是什么未来式，它已经上了场—— 从拍摄到后期，从内容到分发，从特效到推荐，每个环节都在被改写。

但它不是来“取代人”的，而是给人更多可能、更快路径、更强表达力。

Sarandos 提醒我们：AI 不会帮你决定讲什么故事，但它能决定这个故事有没有可能被讲出来、被更多人看到。

更重要的是，当视觉、传播、制作都被 AI 加速了十倍，唯一不能被替代的，就是你拿它说出什么样的内容，打动什么样的人。

这是 Netflix 给创作者和平台方的一个现实倒计时：

不是 AI 能不能写剧本，而是你能不能让 AI 成为你表达的放大器。

本文由AI深度研究院出品，内容整理自Ted Sarandos公开访谈及Netflix官方声明。未经授权，不得转载。

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https://www.youtube.com/watch?v=HgCzA6BMSsAt=1882sab_channel=NetflixInvestorRelations

https://www.youtube.com/watch?v=egKOiW6jDeEab_channel=Netflix

https://stratoflow.com/how-netflix-recommendation-algorithm-work/

https://ijsret.com/2024/01/09/a-study-to-know-use-of-ai-for-personalized-recommendation-streaming-optimization-and-original-content-production-at-netflix/

https://www.brainforge.ai/blog/how-netflix-uses-machine-learning-ml-to-create-perfect-recommendations

https://www.theguardian.com/media/2025/jul/18/netflix-uses-generative-ai-in-show-for-first-time-el-eternauta

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