模型不断换榜，虎鲸文娱开始押注下一代产业“基础设施”
AI能生成足够逼真的视频，这件事本身已经不再新鲜。这种新鲜感的消退，来自AI视频供给和消费的快速规模化。
DataEye《2026上半年国内AI剧漫剧数据报告》显示，2026年国内AI剧/漫剧市场规模同比增长138%，仅前5个月，市场规模就已经达到220亿元。
更深层的变化也随之发生：相比于过去人们还会关心一段视频是否是“AI”，现在，观众更关心这到底是不是一个好内容。虎鲸文娱对已上线AI视频的弹幕和评论进行分析发现，2025年第四季度，用户讨论还更多集中在“提示词”“技术”“真假”；到了2026年第二季度，“剧情”“故事”“男主”“女主”开始更多出现。同期，“一眼AI”等AI痕迹相关评价占比从10.3%下降到6.5%，正面评价率则从50%上升至73.8%。
虎鲸文娱集团CTO杜颜龙认为：“当观众开始用内容标准，而不是技术演示标准评价AI作品，AI才真正接近产业化的起点。”
技术刚刚出现时，AI能让人物动起来，就足以成为新闻；能生成一段复杂运镜，就值得被转发。但当“生成”越来越容易之后，怎样才能真正把AI变成影视生产力？
9月22日，虎鲸文娱在云栖大会发布行业首个AI影视制作与管理平台“鲸锐AI”。这个马上要在10月迎来内测的平台，把注意力放到了模型之上的生产环节。
杜颜龙说：“生成模型决定内容能力的上限，生产系统决定这个上限能否稳定兑现。”
过去三年，AI视频行业不断刷新前半句话。鲸锐AI想解决的，是后半句话。
AI影视，走向工业化
一直以来，影视都是高度依赖协作的工业。
一部电影从想法变成最终画面，需要经过导演、演员、摄影、美术、灯光、后期等大量工种的共同协作。为了让不同的人准确理解同一个创作意图，影视工业发展出了一整套专业语言和工作流程：分镜确定画面，景别、焦段和机位指导摄影，走位和表演调度演员，制片体系则把这些工作组织进预算和周期。
好莱坞过去一个世纪建立起来的优势，很大程度上也来自这套工业体系。它真正难以复制的，并不只是一批明星、导演和大制作，而是把高度依赖个人创造力的影视生产，拆解成专业分工、制作流程、质量标准和制片管理。单独的项目可以有数百甚至上千人参与，但每一个工种都知道自己在什么阶段、按照什么标准完成什么工作。
影视工业发展上百年，都是在解决如何把创作意图准确地变成可以被执行的画面这个问题。
但生成式AI，反而让这件事重新变得不确定。创作者明明知道自己想要什么，却首先要把复杂的意图压缩成一段Prompt，再等待模型给出一个概率性的结果。人物对了，机位可能不对；表情对了，运镜可能出了问题；好不容易得到满意的构图，重新调整动作之后，原本正确的部分又可能发生变化。
于是，一个原本在传统影视工业里可以被逐项沟通、逐项控制的问题，到了AI这里，变成了一次次生成和筛选。从明确的创作意图，到稳定、准确地得到结果之间，仍然隔着一层生产能力。
“抽卡”，由此成为AI视频创作中颇具代表性的说法。
单个镜头尚可以依靠“抽卡”解决，进入完整项目之后，代价就会迅速放大。一次不满意意味着重新生成，一个环节发生变化又可能牵动后续修改，原本通过AI节省下来的制作成本，也可能重新消耗在筛选、试错和返工之中。
偶尔生成一个100分的镜头，是模型能力；连续交付几百个达到专业标准的镜头并构成叙事，才是系统的生产能力。
“生成一个好镜头，和交付一部好作品，是两件完全不同的事。”杜颜龙认为。
虎鲸文娱集团CTO杜颜龙
这也是AI影视走向工业化必须跨过的门槛。模型不断抬高单个镜头的能力上限之后，行业开始需要新的生产体系，把这种能力稳定地组织起来。
让创作更加“确定”
“站在这个起点，下一阶段的方向不再是谁能生成单个好镜头，而是谁能帮助创作团队持续、可解释、按预算交付一部好作品；AI时代真正稀缺的，不再是强悍的模型生成能力，而是一个创作团队持续交付好内容的能力”这也是鲸锐AI的产品思路。
作为行业首个AI影视制作与管理平台，鲸锐AI聚焦三件事： 制作过程可控、结果可交付、成本可管理。 看起来是三个产品能力，实际对应的是影视生产中依次出现的三个问题：创作者能不能准确得到自己想要的画面，生成的内容能不能达到专业制作的标准，以及当创作从个人走向团队、从片段走向完整项目之后，成本和进度还能不能被控制。
第一步，是把选择权从随机生成中拿回来。
鲸锐AI没有继续把所有创作要求都塞进Prompt，而是把影视行业原本已经形成的专业语言重新拆解出来，变成AI可以执行的控制变量。目前平台提供场景控制、人物表演、摄影机、3D虚拟片场和光影调节五类精控套件，包括250多种场景编辑组合、49种基础表情控制、40多项专业摄影机参数，以及100多种人物姿势 与站位 等一系列图片视频精准控制能力。
比如，创作者要制作两个人在咖啡馆对话的镜头时，过去使用AI视频工具，他可能需要在提示词里同时描述人物的位置、动作、神态、摄影机角度、景别和光线，再通过多次生成寻找最接近预期的一版；但在鲸锐AI的产品逻辑里，这些变量可以被分别控制：先确定两个人物在3D虚拟片场中的位置和姿态，再调整人物表情，确定摄影机的位置、焦段和运动方式，最后处理光影。需要修改其中一个变量时，也不必重新赌一次整个画面。
这看起来只是交互方式的变化，背后却涉及AI与专业创作者关系的改变。影视行业已经用上百年时间形成了一套表达创作意图的语言，没有必要因为AI出现，再要求导演、摄影师重新学习一套机器语言。 技术真正成熟的标志，或许不是创作者越来越懂AI，而是AI越来越懂创作者。
但能准确控制怎么拍，只解决了生产的第一步。影视制作还有更现实的问题：做到什么程度，才算完成？
消费者刷到一段AI视频，觉得人物自然、画面好看，已经足够；专业生产里的“收片”，还意味着考虑人物和资产的真实感、镜头表达是否服务于叙事、声音能否保持一致，以及最终画质能否满足后续制作和播出的要求。
鲸锐AI因此把产品能力继续向专 业 “收片” 延伸 。在目前公布的产品体系里，平台围绕真实感、活人感资产调节、专业镜头表达、超分与HDR、语音一致性等环节搭建制作链路，同时引入专业Skill，将部分具体的制作方法封装进工作流。
这里更值得关注的，是影视行业的专业经验有机会被软件化。 此前的AI进步，都是在补上专业影视生产所需要的能力罢了，而Skill能让AI开始放大影视行业原本难以复制的、存在于从业者脑子中的专业经验。
一个摄影师知道什么焦段更适合某种情绪，一个后期人员知道怎样处理才能让画面达到交付标准，这些能力过去很难脱离具体的人被复制。如果这些经验可以逐渐被AI沉淀为数字资产、Skill和工作流，同一种经过验证的制作方法就能够被反复调用，也能够在团队内部传递。AI学习的对象也由最终的影视作品，进一步延伸到了影视行业生产作品的方法。
而当这种生产能力继续扩大，第三个问题随之出现：怎么管理。
制作几十秒AI视频，尚可以靠文件夹和自己的记忆管理素材；但如果项目变成十几集剧集、上百个场景，几十个人同时参与，制片问题就会重新出现。哪个角色资产是最终版本，哪些场景已经完成，一套验证过的工作流能否被其他成员直接调用，已经消耗了多少算力和预算——这些问题并不会因为摄影机变成生成模型而消失。
鲸锐AI按照项目、分集、分场和角色组织生产，资产、提示词、Skill和工作流可以在项目中沉淀和复用，同时将项目消耗、剩余可用时长和阶段进度纳入管理。
这对应的是AI时代的新制片体系。 传统制片管理演员、摄影机、场地和拍摄周期；AI影视走向规模化之后，则需要有人管理模型、算力、数字资产和工作流。
因此，把鲸锐AI仅仅理解为AI视频生成工具，会忽略这套产品更值得讨论的部分。它试图补上的，是生成模型与专业影视生产之间缺失的一层：先让创作意图能够被准确执行，再让结果拥有明确的交付标准，最后让整个项目能够被计算和管理。
把这些能力继续往前推一步，鲸锐AI最终想解决的其实还是关于“人”的问题： 当AI越来越强，创作者究竟应该把时间花在哪里？
“我们更在意的是：能不能让创作者少一点被工具消耗，多一点时间留给判断、审美和表达；能不能让普通人的灵感，不因资源有限而失去被看见的机会；能不能让懂镜头、懂表演、懂叙事的专业创作者，把经验带进新的生产方式，而不是被技术挡在门外。”杜颜龙在现场这样解释鲸锐AI的初衷。这或许也是“确定性”对于创作真正的意义。
为什么是虎鲸文娱？
那么，为什么会是虎鲸文娱能做成这件事，而不是其他平台？
答案在虎鲸文娱过去的积累里。一端连接阿里体系在模型、算力、工程和安全上的技术能力，另一端连接文娱业务真实的内容生产需求。前者不断提供新的技术能力，后者则用具体的创作任务、审美判断和制作反馈告诉技术什么真正有用。
一端是快速进化的AI技术，另一端是导演、摄影和制作团队的专业标准。在连接技术与内容两端之后，虎鲸文娱并没有停止对模型能力与影视生产关系的探索。
今年，北京电影学院齐虹教授团队、虎鲸文娱Moku实验室与晓天衡宇共同推出FilmBench，从307部真实影片中反向构建1169条Prompt，并拆解出35个细粒度视听语言考点。为模型能力提供行业评价参照，鲸锐AI想交还给创作者的，不只是对AI工具的控制权，更是创作本身的主动权。
沿着这个目标，也就更容易理解鲸锐AI的一系列产品选择，包括最基础的那个问题：为什么虎鲸文娱选择做平台，而不是直接做模型？
今天视频生成模型的迭代速度，可能比任何一套影视生产流程都要快。同一个模型，在文生视频、图生视频和视频编辑上的排名并不相同，不同模型也开始形成各自擅长的人物、动作、运镜、编辑等能力。
这意味着，如果创作者的整套生产流程直接建立在某一个模型之上，每一次模型换代，都可能意味着重新适配工具和工作方式。模型越快速进步，影视生产反而越需要相对稳定的模型之上的生产层。
“文娱行业需要一套承接从创意到成片全过程的新基础设施。”杜颜龙判断，平台能够解决这些不断变化的能力，怎样被持续组织进影视生产。这也是虎鲸把鲸锐AI称为“文娱新基建”的原因。
好莱坞成熟的影视工业体系在AI时代已经不可避免地要面临变革了。
摄影棚的一部分功能可以进入虚拟片场，摄影机和灯光的一部分能力可以成为软件参数，过去依赖专业人员长期积累的Know-how可以被沉淀为Skill，服装、场景、人物等生产资料也越来越多地以数字资产的形式存在。
创作者能够调动的生产能力，开始不再完全取决于他能否拥有足够大的团队、设备和预算。
下一代影视工业最终长什么样，现在还没有答案。但至少，存在新的窗口—— 中国影视未必只能继续成为上一套工业体系的追赶者，也有在AI时代超越好莱坞的可能。
所有宏大的“新基建”，最终仍然要回到一个又一个很具体的人身上——虎鲸文娱集团9月刚刚推出AI人才孵化与培养项目“虎鲸AI人才计划”，并同步启动“鲸锐AI创作大赛”，寻找最会讲故事的AI创作者。优酷也将发起少儿AI黑客松大赛，让孩子在提问、想象与协作中接触AI，培养持续创作的新生力量。
积极拥抱AI、但依旧重视人的价值，这也是文娱AI新基建在工业之外必须具备的对创作的敬畏。