Die Zukunft der „Inhaltsproduktion“ von Tucson

Das einst führende Unternehmen im Bereich autonomes Fahren, nach dem Delisting und der Umstellung, hat offiziell seinen Eintritt in das AIGC-Geschäftsfeld verkündet. In Zukunft könnte es ein Konkurrent für viele Spielehersteller wie Tencent, NetEase, Mihoyo und andere werden. 

Doch der ehemalige Mitgründer und CTO, Hou Xiaodi - ehemals eine Schlüsselperson, die Seite an Seite gekämpft hat - erklärte öffentlich: "Tucsons Umstellung ist wie wenn Messi ankündigt, Basketball zu spielen. Es ist völlig ausgeschlossen, dass Tucson ein großes KI-Modell oder Spieleanwendungen entwickelt. Tucson wäre jetzt am besten pleite, ohne Hou Xiaodi gibt es keine Zukunft." 

Dies ist eine Handlung, die selbst die ausgeklügeltste Geschäftssaga kaum schreiben kann, und Hou Xiaodi hat Tucson Future auf dramatische Weise ins Zentrum der Aufmerksamkeit katapultiert. 

Im November errichtete der ehemalige CTO Hou Xiaodi die Website SaveTuSimple und forderte die Aktionäre auf, Tucson Future sofort abzuwickeln und das gesamte Bargeld an die Aktionäre zurückzugeben. Doch auf der soeben beendeten Aktionärsversammlung von Tucson machte die Geschichte eine plötzliche Wendung. 

Die meisten Aktionäre stellten sich auf die Seite der Gründer Chen Mo und CEO Lü Cheng und unterstützten die Entscheidung des Unternehmens, sich auf das Geschäft mit Anime und Spielen zu konzentrieren, wodurch der interne Streit beigelegt wurde. 

Im März 2024 begann das Management von Tucson, die Machbarkeit des AIGC-Geschäfts zu erkunden. 

Im August genehmigte der Vorstand offiziell die Umstellung auf das Anime- und Spielegeschäft und gab bekannt, dass die Lizenzpartnerschaft für den animierten Film und das Spiel zum „Drei Körper“-IP gesichert wurde. 

Im Dezember 2024 kündigte Tucson offiziell die Umbenennung in CreateAI an und stellte zahlreiche neue Geschäftsentwicklungen vor, darunter die Erlangung offizieller Lizenzen für das berühmte Wuxia-IP "Jinyong Heroics", um ein großes AAA-Wuxia-Open-World-RPG zu entwickeln. Darüber hinaus kooperierte das Unternehmen mit dem bekannten japanischen Animationsregisseur Shoji Kawamori und der führenden Animationsproduktionsfirma Shirogumi Inc., um mithilfe der AIGC-Technologie den Kreativen zu ermöglichen, mehr Durchbrüche bei der Präsentation der großen Zivilisationen des Universums zu erzielen. Gleichzeitig veröffentlichte CreateAI sein erstes großes Modellprodukt "Ruyi", das auf den Bereich der offenen Bild-zu-Video-Anwendung abzielt. 

In nur einem halben Jahr vollzog das Tucson-Team eine große Transformation und antwortete damit auf viele Skeptiker. Während der idealistische Hou Xiaodi immer noch hartnäckig an seinem Traum vom autonomen Fahren festhält, führte der pragmatische Chen Mo Tucson schnell in die Anime- und Spielebranche, die leichter kommerziell umzusetzen ist. 

Ist Tucsons Transformation ein mit Blumen bedeckter Weg oder verbirgt sich dahinter eine gefährliche Strömung? Welche Schlüsselfähigkeiten braucht Tucson noch, um ein erfolgreiches AIGC- und digitales Content-Erstellungsunternehmen zu werden?

AIGC: Ein Spiel um Leben und Tod

Tatsächlich ist es seit dem Ausbruch großer Modelle üblich, dass große Unternehmen auf KI umstellen oder erneut in KI-Geschäfte investieren. Tucson ist nur aufgrund des Delistings und der internen Turbulenzen besonders belastet von den Erwartungen und Pessimisten. 

Für ein verifiziertes Technikteam erfordert der Start eines "zweiten unternehmerischen Projekts" nicht die technische Basis, sondern wie man technologische Vorteile umsetzen kann. 

Zunächst sind die Schlüsseltechnologien von AIGC nicht so komplex wie beim autonomen Fahren. Beim Beispiel der multimodalen großen Modelle liegen die Hürden bei Daten, Rechenkapazität, und Algorithmen. 

Rechenkapazität ist ein gemeinsamer Engpass der Branche, Algorithmen sind Tucsons traditionelle Stärke, während die Daten unterschiedlicher Höhepunkte aufweisen. 

Da der Markt für Basismodelle bereits ausreichend segmentiert ist, konzentrieren sich die Nutzer meist auf das Niveau der Generierung in einer bestimmten Szene oder einem bestimmten Stil. Dies deutet darauf hin, dass die Datenqualität und die Datenverarbeitungsmethoden wichtiger sind als der Maßstab der Assets. 

Die Fähigkeit zur Entwicklung von geschlossenen Entwicklungszyklen, die von der Datenerfassung über das Modelltraining bis zur effizienten Bereitstellung reicht, ist im Bereich des autonomen Fahrens "Standardausstattung". Es ist nicht schwer, einen reifen technischen Workflow in die Praxis umzusetzen. Was Tucson tun muss, ist, die industrielle Stärke zu ergänzen und das Verständnis und die Dekonstruktionsfähigkeiten für vertikale Daten zu verbessern. 

Darüber hinaus ist autonomes Fahren eine fortschrittliche Industriespur, die zahlreiche Disziplinen vereint, während AIGC noch in der Form digitaler Anwendungen steckt. Ob Projektzeitraum oder technologische Integrationsschwierigkeiten, autonomes Fahren als allgemeines KI-Feld bringt keine großen Einstiegshürden mit sich, sondern könnte die Kosten für Schlussfolgerungen weiter senken. 

Es ist kein Zufall, dass Tucson in kurzer Zeit das große "Ruyi"-Modell entwickelt hat – aus technologischer Sicht. Und aus kommerzieller Sicht wird sich bald zeigen, ob der mutige Entschluss, alles auf eine Karte zu setzen, sich auszahlt. 

Tatsächlich hängt es im Jahr 2024 weniger davon ab, ob ein Unternehmen AIGC-fähig wird, sondern vielmehr von der Geschwindigkeit, mit der es an das Ziel Anwendungsszenario angepasst wird, ob es schnell, präzise und entscheidend genug ist. 

Mit der Veröffentlichung der offiziellen Version von Sora, deren Feedback gemischt ausfiel, etablierte sich ein Konsens: Das Zeitfenster für den Eintritt in das AIGC ist nicht geschlossen, zumindest im Bereich der Videoerzeugung und anderer multimodaler Felder gilt dies. 

Zugleich schwanken Unternehmen, die unter den Vorteilen großer Modelle schnell zu Einhörnern wurden, vor der Kommerzialisierung. 

Im vergangenen Jahr war AIGC unbestreitbar eine Wette des Kapitals. ByteDance, das spät startete, ist jetzt das technologieunternehmen mit der weitesten Anwendung von KI, indem es geschickt die zweite Welle nutzte. Und im harten Duell mit den großen Unternehmen, hat Xiaohu Group von kommerziellen Bemühungen hin zu einem Kampf ums Überleben einen Übergang gemacht. 

Im jetzigen Stadium nutzt jeder seine Werkzeuge, um Nägel zu finden. Die Aufgabe der Umsetzung in die Realität, die Suche nach einer profitablen Richtung und das Anpflanzen großer Modelle in der Branche sind für jedes Unternehmen schwieriger als der reine Preiskampf. Es ist nicht so wichtig, in Führung zu sein, wichtig ist, in einem stark wachsenden Industriezweig Geld zu verdienen, das ist die Strategie hinter AIGC. 

In dieser Umgebung fand Tucson schnell einen Anwendungspunkt: ACG. 

Gemäß den Planungen wird CreateAI 2025 zwei AVG- und SLG-Spiele veröffentlichen, und 2027 sollen das Open-World-Spiel "Jinyong Heroics" und das film- und spieladaptive Animationsprojekt zum "Drei Körper"-IP veröffentlicht werden. 

Tucsons Erwartung ist es, "Jinyong Heroics" als "Black Myth"-Angela-Pendants im AAA-Bereich zu entwickeln, mit einer geschätzten Entwicklungszeit von rund drei Jahren, weit unterhalb des branchentypischen Durchschnittszeitraums, was den entscheidenden Beitrag von AIGC belegt. 

Die natürliche Kongruenz von KI-Generierung und der Content-Industrie bedarf keiner weiteren Beweisführung. Doch was in der Branche für Überraschung sorgt, ist, dass Tucson, anstatt sich auf Kooperationen zu stützen, eigene Inhalte in Eigenregie entwickelt, während es gleichzeitig große Modelle bereitstellt und grundlegende Produktionswerkzeuge veröffentlicht.

Chinas "Startvorteil" bei Bild-generierten Videos

Betrachtet man die Zukunftschancen von AIGC, ist die technische Machbarkeit das Eintrittsticket, der industriepolitische Ansatzpunkt hingegen die wahre Waffe. 

Folgt man der Zeitachse zurück, begann Tucson nach der Veröffentlichung der Sora-Testversion von OpenAI, sich fest für die Richtung AI-generierte Videos zu entscheiden und wählte Bild-generierte Videos, die höhere Hürden aufweisen und besser zur Erfahrung in der autonomen Fahrtechnik passen. 

Insbesondere in der Entwicklung von Großprojekten kann Text-generiertes Video derzeit nur für erste kreative Einblicke genutzt werden, Bild-generiertes Video jedoch kann durch die Steuerung von Anfangsbildern, Modellen und Parametermerkmalen tief in den kreativen Effizienzprozess einbezogen werden. 

Daher sind Videomodelle in der filmischen und Spieleindustrie, die stark von digitalen Assets abhängt, nicht nur eine intelligente Spielerei, sondern eine produktive Kraft, die es ermöglicht, kreative Inhalte dynamisch zu erweitern. Diese Technologie bietet in kurzer Zeit ein Ankerpunkt für Kostenreduktion und Effizienzsteigerung. 

Global sind Videomodelle noch in der Frühphase, doch der Inlandsmarkt ist dieses Mal nicht im Rückstand und schafft es, mit einem Sprintvorsprung bei der Produkterfahrung zu überraschen: 

Im Juni dieses Jahres, kurz nach der Einführung des Kaliling-Modells von Kuaishou, wurde die Funktion für Bild-generierte Videos gestartet. Danach folgte Douyin mit Jiemeng. Startups wie Vidu und PixVerse haben ebenfalls gute Leistungen gezeigt. 

Das Ruyi-Modell verwendet die DiT-Architektur und wird durch Multimodal-Datenbankschnittstellen, geteilte Rechenkapazitäten und GPU-Ressourcen des autonomen Fahrgeschäfts von Tucson trainiert. Die derzeit veröffentlichte Mini-Version kann Videos mit 120 Frames über 5 Sekunden Länge generieren. Künftige professionelle Modelle sollen 2K-HDR-Bildqualität erreichen und im Hinblick auf Generationskontrolle, Bewegungsweite und Kamerasteuerung nicht schlechter als Sora abschneiden. 

Ein potenzieller Erfolgsfaktor von Ruyi ist, dass andere Videomodelle derzeit kaum die Fähigkeit haben, professionelle Inhalte direkt zu produzieren. 

Daher ist es nicht falsch zu sagen, Tucson folge dem AIGC-Trend, doch das Unternehmen wählte nicht einen konventionellen Ansatzpunkt. Die selbst entwickelte KI-Technologie und das Modell der originellen Inhaltserstellung durchbricht die traditionelle Erwartung, dass große Modelle nur für SaaS-Monetarisierung und Inhaltslieferanten genutzt werden. 

Es könnte 5 bis 10 Jahre dauern, bis vollautomatische Videomodelle marktfähig sind. Doch das Hauptproblem in der Anime- und Spielebranche liegt tatsächlich nicht im Mangel an Inhaltskapazität. 

Als am schnellsten wachsendes Segment der Medienbranche erwirtschafteten Videospiele im Jahr 2023 weltweit einen Gesamtumsatz von 1960 Milliarden US-Dollar und überholten damit den Gesamtumsatz von Streaming-Videos, Musik und Kinokassen. 

Ebenso behält das Anime-Segment eine jährliche Wachstumsrate von über 10% bei, und ACG wird zum erfolgreichsten globalen Mainstream-Kulturprodukt im Bereich der Inhaltskreation in China und Ostasien. 

Im Gegensatz dazu ist es nach dem Kapitalabschwung für hochwertige AAA-Spiele und Anime-Kinofilme schwierig, die gleichen Qualitätsansprüche zu halten und gleichzeitig die langen Produktionszeiten auszuhalten: Die Produktionszeit eines Disney-Animationsfilms beträgt 4-6 Jahre, und AAA-Spiele wie "Red Dead Redemption" und "Cyberpunk 2077" haben Entwicklungszyklen von 7-8 Jahren, wobei die Videoproduktionskosten 50-70% ausmachen. 

Die KI-Optimierung von Videos kann den Produktionsprozess durch neue Standardisierungen rationalisieren und die arbeitsintensiven Schritte der hochwertigen Inhaltsproduktion durch KI ersetzen. CreateAI strebt an, die Produktionskosten und Entwicklungszyklen innerhalb von fünf Jahren um 70% zu senken. 

Daher scheint Tucsons schneller Eintritt in den Markt ein "Modellkrieg" zu sein, doch eigentlich ist es ein Blaues Ozean der digitalen Content-Effizienz. Die für nächstes Jahr geplante Einführung des ACG-GEN-Werkzeugs soll die Konstruktionsfähigkeiten des Ruyi-Modells umsetzen und dem Markt ein eigenständiges, maßgeschneidertes Produktionswerkzeug in professioneller Qualität zur Verfügung stellen. 

Diese ökologische Route erinnert stark an Epic Games, bekannt für seine Unreal Engine, die als Spieleunternehmen auf Basis von Eigenentwicklung und -publikation ihre professionellen Entwicklungsfähigkeiten der Branche zugänglich gemacht hat. 

Derzeit hat CreateAI die Mini-Version des Ruyi-Modells in der Hugging Face-Community veröffentlicht und plant, schnell in die Kreise der Film- und Spielebranche einzutauchen, indem es Talente anzieht und ein Kreativ-Ökosystem aufbaut. 

In Bezug auf die technische Voraussicht war Tucsons Engagement für Bild-generierte Videos zeitlich weit vor der Reife der Technologie. Doch mit der steigenden Leistung von Hardware wie Rechenkapazitäten und Monitoren wird auch der Bedarf der Industrie an Komplexität und Detailtiefe der KI steigen. 

Bild-generierte Videos und Video-generierte Videos werden die Bühne der technologischen Entwicklung betreten, und dann werden die Unternehmen in der Lage sein, in der Fähigkeit zur Modelliteration und ökologischen Datennutzung zu konkurrieren. 

Für den Moment verfügt Tucson über ausreichend Bargeldreserven, um die Iteration großer Modelle zu unterstützen. Zugleich appelliert ihr neuer Geschäftsausrichtung an den Markt: Ein Technologieunternehmen muss nicht nur Inhalte liefern können.

Auf dem Weg zur Inhaltsherstellung

Wenn große Modelle wie ein Fackel sind, dann sind die ersten Branchen, die auf AI setzen, die Funken der Hoffnung. 

Nicht nur Videoerzeugung; auch in Bildbearbeitung, Musik, 3D-Modellierung stecken professionelle AIGC-Werkzeuge, die wie Office und Adobe die Chance haben, das Kreative neu zu definieren. Doch im Umfeld des einheimischen Unternehmensdienstmarktes fällt es schwer, sich allein auf Werkzeuge zu beschränken, um den bequemsten Lebensraum und die Decke zu finden. 

Die Richtung, die Tucson gewählt hat, ähnelt Lark, die den Bedürfnissen von ByteDances' Hunderttausenden Mitarbeitern entspringt: Um ein fortgeschrittenes großes Modell zu entwickeln, muss es eingesetzt werden, nicht nur trainiert. 

Nach Erhalt der IP-Lizenz für "Drei Körper" lud Tucson den Manga-Meister Kawamori Shoji ein, die Produktion zu leiten, und durch den Einsatz des Ruyi-Modells im Kawamori-Shoji-Team wurde die AIGC-Technologie tief in das Animationsproduktions-Ökosystem integriert. 

Darüber hinaus ist der Gründer Chen Mo selbst jahrelanger Anime- und Wuxia-Liebhaber. Durch den langen, tiefen Kontakt mit den Rechteinhabern sicherte er sich die Permission, das IP "Jinyong Heroics" als Open-World-AAA-Spiel zu entwickeln. 

Vor der Geburt von "Black Mythos" fragten wir uns zehn Jahre lang nach dem Grund, warum es China nicht schafft, AAA-Titel zu produzieren. 

Das Konzept von AAA steht für lange Entwicklungszeiten, hohes Budget und hohe Kosten, die mit einem hochwertigen Spielerlebnis korrelieren. AAA ist das beste Beispiel für die Kultursicherung eines Landes in der Spieleindustrie. 

Rückblickend auf die Geschichte der chinesischen Fertigungsindustrie kann man sagen, dass fast alle Branchen von Lohnfertigung und Verarbeitung zu hochpräzisen und hochwertigen Produkten fortschritten. Der wesentliche Vorteil von heimischen Produkten liegt in schneller Innovations- und Iterationsfähigkeit und Kostensenkung, die durch eine ausgereifte Lieferkette erreicht wird. 

Daher können Inhalte nicht "produziert" werden, solange die Lieferkette keinen Kosten-Vorteil bietet. Chinas Spielemarkt wächst zwar stark und seine Exportleistung ist hervorragend, aber die Ausrichtung auf Überleben, Bestseller und Umsatz ist verständlich. 

Das AIGC-Zeitalter ist zweifellos der beste Zeitpunkt für die Metamorphose der heimischen Kultur- und Kreativindustrie. 

Es ist leicht zu erkennen, warum Tucson den traditionellen Inhalten mit industriellem Denken "herausfordert" - indem er auf die erhebliche Nachfrage der Verbraucher nach hochwertigen Inhalten abzielt, die weit über dem Effizienzbewusstsein und der Fähigkeit der Content-Industrie liegt. 

Alibaba und ByteDance verstehen die Effizienz von Internetdiensten, deshalb gibt es DingTalk und Lark. Tucson versteht das Effizienzniveau der smarten Produktion und sucht nach einem Gleichgewicht zwischen hoher Rendite, hohem Ruf, hohem kulturellem Output und den bis zu mehreren Milliarden Dollar an Entwicklungskosten - das ist der praktikable Weg. 

Der Konflikt zwischen Hou Xiaodi und dem gegenwärtigen Management von Tucson zeugt letztlich von der Divergenz ihrer Visionen. Auch wenn viele Internetnutzer denken, dass es nicht falsch ist, an den Traum des autonomen Fahrens zu glauben, so sind aus der Perspektive des Unternehmenswertes und des Aktionärsinteresses auch langfristige AIGC-Entwicklungen ein vielversprechendes Feld. 

Wichtiger ist, dass Tucson auf der neuen Landkarte in der ersten Reihe bleiben will: Die Modelle direkt einsatzfähig zu machen und gleich zur Ertragserzielung zu nutzen, reißt das vage Geschäftssiegel von AIGC auf. 

Große Modelle werden eines Tages reif werden und wie das Internet als Gefäß der Ära zur Verfügung stehen; KI-Unternehmen werden hochgradig industrialisiert, während sie in verschiedenen Geschäftsmodellen nach Technologieumwandlungen und Innovationen streben. 

In Zukunft wird jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen sein, und dann wird es kein echtes KI-Unternehmen mehr geben.