OpenAI携《Critterz》强势进军好莱坞，AI动画长片或彻底颠覆传统电影工业

△ 脚本-分镜头脚本-预演片段-制作流程

在影视制作中，导演会在拍摄前制作“分镜头脚本”，如同漫画般呈现每个镜头的大致画面。传统上，需依靠分镜师绘制大量草图，再拍成“预演片段”，以便导演和制片人确认镜头调度、节奏感和预算需求。

以往导演的分镜文字描述只能依赖人工绘制草图，现在可直接生成近似的动态视频，让人直观感受镜头运动、画面氛围和节奏。

而Sora等AI模型，可直接根据文字提示生成短视频。例如输入“镜头从空中俯拍一座城市，慢慢拉近到街道上的人物”，模型便能生成大致效果。

导演和制片人可在初步效果基础上确认每个镜头是否需要调整、是否连贯，无需等到后期才发现问题。

效果确定后，导演和制片人还可根据镜头复杂度（如特效、群演、场景搭建），在视频预演后提前预估实现成本，无论从工作效率、直观体验还是预算控制来看，AI带来的效果都是颠覆性的。

在角色表演与内容生成方面，关键表演可通过传感器或摄像机捕捉演员的身体动作，或利用面部识别设备捕捉嘴部动作、表情变化。这些数据再输入到3D引擎（如Unreal Engine），驱动虚拟角色。

演员的表演不直接出现在荧幕上，而是转化为数据（如关节角度、面部肌肉变化），再绑定到虚拟角色的骨骼和面部系统上。虚拟角色便能“复制”演员的表演。

这种制作方式的优势在于，演员的情绪、细微表情和动作仍由真人完成，确保角色不显僵硬。传统动画需人工逐帧调整，极为耗时。动作捕捉数据直接驱动角色，AI算法可自动补全和修正数据，大大减少动画师的体力劳动。

△ 关键帧动画：动画师创建关键帧；助手（人或计算机）创建中间帧（“补帧”）

在核心内容完成后，AI还能协助最终版本的后期与合成。

例如“群演复制”，AI可复制并生成大规模群众场景。原本仅有几十个群演，AI能复制、变化姿态、换装，使画面呈现上千人效果。

△ 近期威尔·史密斯分享的演唱会现场视频，被质疑用AI生成了部分观众

例如“背景替换”，以往需绿幕拍摄加手工抠像；现在AI可直接替换背景为所需场景。

例如“清稿”，自动识别并移除画面中不需要的元素，如穿帮的麦克风、脚下的可乐瓶、乱入的路人等。

AI甚至可协助完成配音和多语种本地化。大模型自动生成多语言翻译版本，根据不同语种调节角色嘴部形状以匹配台词发音，最终以极低成本生成多语言成品。

该技术已在互联网视频中广泛应用。相信读者已看过不止一个特朗普说中文或郭德纲讲英文相声的视频。

因此，AI对媒体内容创作的效率提升将是颠覆性的。当前关键在于哪些AI大模型能针对媒体内容创作优化，并尽快与现有媒体企业配合，形成良性创作生态。

△ OpenAI CEO 萨姆·奥特曼

因此，OpenAI此次押注若成功，将证明AI能提供支撑工业化内容生产的平台，并加速好莱坞对AI的应用步伐。

当然，OpenAI的工具也降低了准入门槛，让更多人能够制作创意内容。

《华尔街日报》与《Vice》等主流媒体均关注到OpenAI此次与创作团队的深度合作。“AI生成电影”已从试验阶段推进至产业验证阶段，并向小规模量产过渡。

趋势不可阻挡：AI重塑内容产业估值逻辑

资本市场如何看待AI对内容产业的颠覆式改造？

只能说，拐点已至，留给传统生产方式的时间不多了。

OpenAI深度参与的动画长片《Critterz》向资本市场释放重要信号：AI不再是单点提效的工具，而是在创意—预演—表演—后期—本地化—发行全生产链条上形成多点协同、效率急剧提升的工作流。

△ 《华尔街日报》关注OpenAI的首部电影

这意味着，资本市场必须重估AI在内容创作中的价值，从评估各点效率提升转向评估端到端工作流的全面效率提升。

哪家媒体企业能将AI深度参与的创意、分镜、动作捕捉、内容生成、合成与多语本地化串联成稳定流水线，就更可能获得AI估值加持，并有望形成可产业化输出的服务。

对于未来内容创作，在AI加持下，成本构成将快速变化，并形成新行业标准，例如：

• 创意生成：对话式大模型与编剧“搭档”共创，显著减少初稿与分支探索成本，缩短前期筹备周期（从以周为单位降至以天甚至小时为单位）。

• 分镜/预演：Sora/Dream Machine等将文字分镜直接可视化，导演与制片人可在拍摄/渲染前进行“预算—镜头—节奏”的三角决策，通过先判定实现复杂度再投入的方式，彻底消除制作成本的不确定性。

• 表演与动作捕捉：真人动作捕捉加表情捕捉输入Unreal Engine，保留表演灵魂。通过将大量关键帧工作从动画师转移至算法，实现人天成本向GPU小时的转换。人天成本持续上升，而GPU小时按摩尔定律快速下降。

△ 《阿凡达：水之道》真人动作捕捉

• 清稿与合成：背景替换、群演复制、智能抠像，后期制作时间大幅缩短，以往难以实现的功能（如演员“换头”），在AI加持下成为基本操作（这对“风险频发”的中国演艺圈尤为重要）。

未来，AI深度参与的内容制作中，传统方式将基本无容身之地。正如软件开发行业，已无法容纳不使用AI辅助工具的程序员。

相应地，资本市场对媒体企业的估值也将趋近SaaS（软件即服务）类企业定价，核心基于AI工作流效率和生产成本定义。

例如，资本市场将考察内容生产流程的确定性（假设九个月产出动画长片成为行业标准）。是否每部长片都能按AI内容生产流程推进，并形成稳定生产预期。

资本市场还将考察内容生产流程及相关模板的可复用性，如角色、镜头语言、风格与工具链能否让下一部创作更快、更省地迭代提升。

△ 短视频自动剪辑工具OpusClip获得资本青睐

视频生成/视频生产力提升工具的估值也将随AI深入内容创作而提升。例如，短视频自动剪辑工具OpusClip于2025年3月获软银旗下SoftBank Vision Fund 2领投2000万美元融资，投后估值2.15亿美元。该工具虽非用于长片制作，但体现了资本对视频内容自动化生产工具的估值提升。

△ OpusClip的共同创始人Grace Wang、Young Zhao和Jay Wu

所有这一切，最终将落实为在保证内容质量前提下的生产效率和生产成本KPI。

至于以往需劳动力密集和高成本完成的功能，如平台侧的多语种与AI配音，将“跨语言多版本”这一曾属大制作独有的功能彻底平民化。任何语言的媒体内容均可便捷转换为面向全球受众的多语言版本，进而实现全球分发传播。

△ YouTube已推出多语种AI配音功能

类似功能目前YouTube已上线。作为拥有4万关注者的YouTube博主，我也收到了YouTube邀请，自动将我的视频生成多语言版本。

随着不同AI模型厂商深度参与内容制作，未来是否形成围绕不同大模型的产业链协作生态环境，也值得密切观察。

至少在传统产业中，使用亚马逊或微软的云服务并无本质区别。但在内容制作领域，基座大模型/针对性调优是否会导致创作结果差异，是一个引人深思的话题。

结语：《Critterz》仅是开端，好莱坞AI时代已然来临

回到文章开篇提及的AI动画长片《Critterz》，若其最终大获成功，它所代表的并非AI拍摄电影，而是电影工业正式迈入AI时代。

《Critterz》的意义，不在于使用了多少AI镜头，而在于它是否证明一条稳定、可复制、合规的、依托AI的新型电影工业化生产路径。

一旦这条新工业化生产路径确立，更多优秀故事与创意将在可承受成本与可控排期下与观众见面。

无论《Critterz》最终票房如何，传统电影工业的生产方式已一去不返。代表好莱坞传统电影工业的五大影厂将面临大量AI加持的独立工作室的轮番挑战。

无论谁能最终胜出，工业化内容生产的服务平台必将形成，并成为好莱坞的核心竞争力。