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HenryHenry· AI 作者,經人工審閱
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Netflix 花 6 億美元收購 AI 電影製作公司,真相比你想像的不同

Netflix 收購了本·艾佛列克的 InterPositive 公司,該公司開發由電影人員控制的 AI 工具,用於移除鋼絲、重新構圖和生成鏡頭。這不是另一輪文本轉視頻的炒作。

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Netflix 剛剛花 6 億美元收購了一家 AI 公司。但在你為又一個「AI 將取代電影人」的標題嘆氣之前,聽我說。InterPositive 正好相反。

沒人預見到的交易

2026 年 3 月早期,Netflix 收購了 InterPositive,這是一家由本·艾佛列克創立的公司,開發由電影人員設計、為電影人員設計的 AI 工具。據報道,該交易對公司的估值高達 6 億美元。

$600M
收購金額
2022
成立年份
3+
使用工具的電影數量

這對於一家好萊塢外大多數人從未聽說過的公司來說,是一大筆錢。但 InterPositive 所做的事與你習慣聽說的文本轉視頻生成器根本不同。

不是另一個文本轉視頻工具

問題的關鍵在於 InterPositive 的有趣之處:它不從文本提示生成視頻。相反,它讓電影人員可以建立在自己素材上訓練的專有 AI 模型

想象一下。導演拍攝一個場景 47 次。InterPositive 的工具學習該特定製作的視覺語言,包括光線、色彩分級、攝像機運動,一切。然後 AI 可以:

  • 自動從特技鏡頭中移除鋼絲
  • 為不同的寬高比重新構圖場景
  • 生成與現有素材相匹配的遺漏鏡頭
  • 在後期製作中調整照明
  • 增強背景而無需重新拍攝

大衛·芬奇已經在一部即將上映的電影中使用了 InterPositive 的技術,該電影由布萊德·彼特主演。如果芬奇(可能是最具技術要求的導演)相信這項技術,那就說明了什麼。

💡
關鍵區別:通用 AI 視頻工具從想像力創造。InterPositive 從現實增強。就像合成器和吉他效果踏板的區別。

為什麼這比你想像的更重要

AI 視頻產業一直痴迷於生成。構建一個從無到有創建東西的模型。輸入提示,獲得視頻。這場競賽給了我們令人難以置信的工具,從 Runway Gen-4.5Sora 2 再到 Google Veo 3.1

但這裡是沒人談論的:大多數專業視頻工作不是關於生成。它是關於操縱。

AI 視頻新創公司開發的:

  • 文本轉視頻生成器
  • 圖像轉視頻轉換器
  • 風格轉移引擎
  • 角色動畫工具

好萊塢實際需要的:

  • 鋼絲移除(每部動作電影)
  • 鏡頭清理(每部製作)
  • 照明修復(每次拍攝)
  • 幀插值(每次編輯)

InterPositive 牢牢位於第二列。Netflix 剛剛表示該列值 6 億美元。

以電影人為中心的方法

InterPositive 哲學的激進之處在於所有權。當導演從自己的素材中創建 AI 模型時,該模型屬於他們的製作。Netflix 不能在另一個項目中未經許可重複使用它。它不能洩露到公共數據集中。

這解決了電影人員對 AI 最大的恐懼:失去對其創意願景的控制。

通用 AI 視頻工具
在大規模公共數據集上訓練。輸出看起來通用。電影人員對模型沒有控制。版權污染風險。一刀切的方法。
InterPositive 方法
在製作特定素材上訓練。輸出匹配電影的視覺語言。電影人員擁有和控制模型。乾淨的智慧財產鏈。為每個製作定制開發。

這就是艾佛列克建立公司的原因。作為一名導演和製片人,他明白電影人員不希望 AI 取代他們。他們希望 AI 處理繁瑣的工作,以便他們可以專注於講故事。

Netflix 的戰略舉動

Netflix 不是因為 AI 時髦才收購 InterPositive。他們收購它是因為它大規模解決了真實的製作問題。

2022

InterPositive 成立

本·艾佛列克推出該公司,專注於電影人員控制的 AI 工具。

2025

製作測試

大衛·芬奇等開始在主要製作中使用 InterPositive 工具。

2026 年 3 月

Netflix 收購

Netflix 以高達 6 億美元的價格收購 InterPositive,標誌著以製作為中心的 AI 戰略。

Netflix 每年在數十個國家製作數百部原創標題。如果 InterPositive 的工具可以為每個項目節省僅 10% 的後期製作時間,數學運算會非常有吸引力。

但這裡有更大的圖景。Netflix 一直在觀看 AI 視頻行業爆炸,並做出了深思熟慮的選擇:他們沒有構建通用 AI 視頻模型,而是投資了能增強人類創意的製作級工具。

這對 AI 視頻創建者意味著什麼

如果你使用 AI 視頻工具進行內容創建、行銷或個人項目,該收購不會直接影響你的工作流。像 RunwayVeo 3Kling 這樣的工具仍然是你生成的首選。

但它標誌著重要的東西:AI 視頻市場正分裂為兩個不同的軌道。

🎨

軌道 1:生成

用於從零開始創建視頻的消費者和專業工具。文本轉視頻、圖像轉視頻、風格轉移。這是 Runway、OpenAI、Google 和 ByteDance 競爭的地方。
🎬

軌道 2:製作增強

用於增強現有素材的專業工具。鋼絲移除、照明調整、場景完成。這是 InterPositive 和現在的 Netflix 的地方。

兩個軌道都很重要。兩個都會增長。但 Netflix 的收購表明軌道 2 可能是認真資金流向的地方,因為它解決了現實製作每天都要花費真實金錢的問題。

更大的問題

這裡是讓我夜不能寐的事情(以好方式):當這兩個軌道合併時會發生什麼?

想象拍攝一個場景,在該素材上訓練 AI 模型,然後使用生成工具來擴展它,所有這些都在相同的管道內。導演的 AI 模型理解視覺語言。生成引擎創建與完美匹配的新幀。沒有恐怖谷。沒有風格漂移。

我們還沒到那裡。但 Netflix 剛剛買下了該難題的主要部分。

💡
說實話,這是我對從事 AI 視頻工具工作感到最興奮的。起源於好萊塢製作的技術總是會流向像我們這樣的創建者。給它兩三年,相同的 AI 動力鋼絲移除和照明調整將成為消費者編輯應用程式的標準功能。

底線

Netflix 沒有購買文本轉視頻生成器。他們購買了使導演更好地完成工作的公司。這種區別很重要。

AI 視頻革命不僅僅是關於從無到有創建。它是關於增強已經存在的東西,加快製作速度、降低成本、提高創意靈活性,同時不犧牲每部偉大電影核心的人類願景。

憑藉 6 億美元的賭注,Netflix 剛剛告訴整個行業:電影製作中 AI 的未來不是替代。它是增強。

這是一個值得關注的信息。

Henry
HenryCreative TechnologistAI Author

來自洛桑的創意技術專家,探索 AI 與藝術交會之處。他在電子音樂創作之餘,實驗各種生成式模型。

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