CreativeFitting 创始人朱江：用三叶虫战术「进化」出 AIGC 超级内容平台

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第一期，我们邀请到 CreativeFitting 井英科技创始人兼 CEO 朱江一起探讨，AIGC 时代的超级内容平台会是什么样子？

朱江毕业于上海交通大学计算机系，毕业后加入智能手机初创企业触宝科技，做过技术、产品、商业、市场，从一名实习生成长为公司上市的敲钟合伙人。2019 年，他在触宝带领团队从 0 到 1 做了一款 ToC 产品——疯读小说，用一年半的时间从 0 做到了 1000 万 DAU、2000 万 MAU。

2021 年，朱江创立「CreativeFitting（井英科技）」，致力于成为全球最大的 AIGC 内容平台。同年，真格基金天使轮投资 CreativeFitting。再度出发，他带领团队以 AI 短剧《五个哥哥》登上短剧票房畅销榜，并始终在寻找优质内容的技术与生成路径。

AI 技术的兴起将如何改变短剧的创作流程与消费习惯？未来想象力的世界会如何延展？以下是访谈原文。

井英科技自 2021 年创立至今分为几个阶段？每个阶段最关键的战略方向是什么？每次战略调整背后的原因分别是什么？

从大的目标上来讲，我们认为未来存在一个 AIGC 的一个超级内容平台，并且它应该是一个贴近娱乐的平台。

最开始，我们认为技术的第一个锚点是短视频——是以看为主，具备一定剧情表达的短视频。

我们先从贴近商业的场景里选择了短视频广告。在 2021 到 2022 年，一年半左右的时间里，我们找到了 PMF。这也算是一个 milestone，即时长在一分钟的、有一定的剧情表达能力的广告短视频。在商业场景里有很多客户和我们达成了合作。

到了 2023 年年初，随着技术的持续探索，我们看到了解锁生成连续的、能让用户沉浸的剧情视频的可能性。于是我们花了一整年的时间在这个领域升级。

从商业场景的选择上，我们判断短剧将成为下一个里程碑——它的商业价值正在高速增长。所以我们从原来由客户买单的短视频广告，进化到了由用户买单的短剧。

你之前说过井英科技目前最关键的指标不是 DAU。那现阶段你们最重要的目标是什么？

我们的首要目标就是要做出最优质的 AI 短剧内容。

我们觉得 AI 短剧是我们今天最重要的一个里程碑。第一，要优先解锁最优质的画面和视频内容。第二，要让它产生可验证的商业化收入。第三，则是体验的探索上要保持开放，除了以看为主，我们还会把人物建模，让剧中的角色跟用户进行互动。同时，我们还会把一部分的内容开放出来，让用户参与进去，在体验上做创新。

过去一年，我们取得了几个关键的节点突破。

第一，去年 5 月，我们参加了全球 AI 电影马拉松大赛，与美国导演吴剑（Jud Willmont）合作的 AI 短片《M.A.D》打动了不少观众，荣获「B 站观众选择奖」。

第二，我们发布了全球首款 AI 短剧应用 Reel.AI，实现了初步商业化。今年，我们凭借全球第一部 AI 短剧登上了票房榜单，获得了累计几十万美金的收入。

这部上榜的短剧叫《五个哥哥》，是曾在央视工作的导演崔伊使用 AI 短剧生成工具创作出来的一部都市爱情轻喜剧。

AI 短剧过去一直被大家质疑的点，就是能否产生用户或者商业的价值？这部短剧能上榜全球榜单，其实也让大家看到了希望，验证了 AI 短剧规模化的商业化价值。AI 做出来的短剧不光可以叫好，也可以叫座。

如果说以娱乐为主的超级内容平台是最 AIGC 的终局，那么到底应该用什么样的方式去到达那个点呢？

我们把这一次的创业类比成是寒武纪大爆发时代的生物进化。如果我们回到寒武纪大爆发时代，在那个短短的几百万年的时间里面，不同的生物完成了进化，但最终有一些生物能活得很久，也活得很好，这其中就包括三叶虫。

我们就在这次创业开始时选择了一种三叶虫的生存战术。

三叶虫和奇虾是在寒武纪大爆发时代里面两种活得很好也活得很久的生物，但它们有一个很大的不同。奇虾采取的是特化型的发展路径，一上来就占据顶层的生态位，捕捉食物链的下游。

但三叶虫采取了泛化型生存策略。简单来说，就是战略清晰，但是手段多变。奇虾和三叶虫之中，最终活得更久的是三叶虫，存续了超过 2.7 亿年。

像三叶虫一样，我们的策略有三点。

第一，自己动手做技术。深入理解并跟进生成式 AI 技术的快速变化，尤其是基于生成式 AI 的技术、视频以及多模态的技术。

第二，要贴近商业化场景，因为要活下去，融资和造血要并重。今天短剧无论是国内还是海外都在高速发展，可能是过去几年少数还在增量的市场，用户真金白银地花了几百亿人民币，海外也有十几亿美金了。

第三就是快速调整动作，避免路径依赖。一旦科技领域有新的认知，立刻调整方向。

短剧本身是个增量的市场，又能结合多模态领域的技术进步，因此，AI 短剧是非常关键的路径。

如何定义「好」的内容？在 AI 时代，内容创作领域「好」的标准发生了怎样的变化？

具体到 AI 短剧，「好」体现在两个部分：好的故事与好的表达。

先说故事。短剧是一种要高度浓缩、讲究戏剧冲突反转设置的内容形式。它诞生于短视频时代，借鉴了很多网络小说的经验，但又在此基础上创造出了一种全新的内容形态。

好的表达也很重要。短剧往往在短视频社交媒体上分发，所以它要把情绪和矛盾冲突前置，让用户在 3-5 秒钟的时间里面就能够被吸引，在 3-5 分钟时间里就能感受到戏剧的冲突，进而持续地去观看下去。

AI 短剧的第一步，是学习现有的短剧作品。尤其是如何让人物的表演更加自然，有夸张的戏剧冲突和浓烈的情绪，这一直是我们过去探索的重点方向。

但第二步就是超越今天的短剧。AI 短剧不是现有真人短剧的替代品。其本质在于内容由 AI 生成，且生成的信息是多模态的——我们不仅生成视频，还生成视频中的人物，甚至未来让用户以剧情角色的身份参与其中。

我们今天在思考 AI 内容时，不仅要把 AI 视频看作是想象力世界的投影，还要让剧中的人物活起来，让用户也融入其中。用户渴望沉浸在某种由想象力构建的世界中，以获得更丰富的娱乐体验。而随着 AI 与多模态技术的进步，这种沉浸感还会不断增强。所以我认为， AI 娱乐从用户体验来讲，会和现在的短剧很不一样。

「三叶虫战术」意味着在变化中保持开放心态、快速迭代。那么，变化中的不变是什么？

不变的是对 AI 娱乐的理解。对 AI 娱乐的理解包括了几方面，一方面是技术上今天 AI 娱乐能够达到的最高的高度在哪里？第二是用户需要的，什么样的 AI 娱乐体验是最好的表达？第三是哪些AI 娱乐的商业价值是更高的？

AI 是多模态的，不同模态的融合方式会深刻影响最终的娱乐体验。我们相信 AI 的参与度应该持续提高，但到底以怎样的方式介入，才能更好地服务于内容表达，是需要探索的。

对 AI 解锁未来可能性的速度，我们始终要保持敬畏。

Reel.AI 为什么同时上线了 AI 短剧和真人短剧？从后台观测对这两种内容的消费行为，有什么新的认知？

这其实是我们的一条渐进化路径。从用户的角度来说，他其实并不关心这个剧是不是 AI 生成的。而从我们的角度来看，真人短剧用作用户的冷启动和 AI 短剧的 Benchmark 其实非常重要。

为什么我们能最早解锁 AI 短剧的票房收入？是因为我们同时理解用户的需求、也理解商业价值上的 Benchmark，加上我们不断地进行 AI 技术的探索尝试，最终才能达到这个商业化的里程碑。

其实最重要的认知在于，最开始的时候我们去创作 AI 短剧，用户虽然也会看，但并不会付费。到后面他不仅愿意看，也愿意付费。

我们意识到里面非常重要的一个点，就是人物的情绪的传递。一个是表情的部分，另一个是表演部分细微的动作。这在竖屏、女性都市爱情的短剧里面尤为重要，也是我们在过去花了很长时间在技术上突破的点。

通过真人和 AI 短剧的对比方式，更容易地去定位哪些关键的部分需要我们在技术上优先突破。如果没有真人短剧的 Benchmark，可能很难发现到底怎么在商业化上取得关键突破。

这其中，数据是验证结论最终的校正器。无论提出怎样的假设，只有看到用户真金白银地充值了，才会给你明确的正反馈信号。

但是也不能光依赖数据，不然的话会错失很多技术上可以探索的开放的方向。我们其实本身对于内容的全球化就有理解。首先在故事的维度上，我们能判断一个故事是否符合短剧节奏以及符合海外用户的需求；在表达上的，我们拥有一种对内容的感觉。

这种感觉并不能很确定性地指向哪里，但源于我们在小说和游戏产品上长期沉淀的用户理解。光靠 A/B test，很难带来真正的突破。

从制作过程来看，相比真人短剧，AI 短剧最大的提升是什么？

AI 创作最大的变量在于可以实现连载，我觉得这是大家很容易去忽略的一个点。连载在效率、成本、质量和商业价值上都是更优的。

原来我们去拍一部真人的短剧，拍好了之后才能上线，但 AI 创作可以以更轻量的方式实现边更边拍，创作者的效率会更高。

连载也能让我们更早对作品的商业价值做出判断。创作者也会更快地去探索他的方向，即这个创意是否是用户愿意接受的。连载模式使原来在影视行业里几乎不可能的事在 AI 世界中成为了可能。

从制作时间上来看，如今海外拍摄一部短剧大约要一到两个月，而像我们上榜的短剧《五个哥哥》只用了两周。

AI 短剧的创作模式像写代码一样，既可以一个人独立完成，也可以通过「开源」的方式进行共创。所以 AI 创作其实在实践、效率、创作方式上，都是一个更加灵活且高效的方式。

国内和国外的短剧审美上有何差异？

短剧肯定不是说直接翻译剧本就可以出海的。中外在文化上存在很大差异。同样是霸总设定，中美市场都很受欢迎，但美国女性用户更偏好双 A 题材，即 Alpha to Alpha 的强强 CP，男性和女性都是很强的。

而中国女性用户更吃男性角色更突出的设定，就是「霸道总裁爱上我」，但是为什么爱上我不太重要，但美国的女性可能更需要这个过程。而南美用户则偏爱黑帮题材。

很多短剧从业者原来都有小说出身的背景，在全球化市场里小说也有很多中国的玩家做得不错，包括我们过去在触宝，在美国、东南亚我们都做过小说产品，所以对当地的内容文化是有自己的理解的。

但是短剧也不能完全看成小说，它是个新的产物，也有很多很多的创新。也要围绕这个形式再去做探索，不同国家人和人的偏好也是不一样的。

你设想的井英的终局是「AI 时代的超级内容平台」。在这个终局中，创作者生态和产品形态会是怎样的？

这是一个非常好的问题，我们觉得 AI 的娱乐的超级内容平台，首先是一个从体验上能看、能聊、能玩的的一种娱乐型内容体验。用户并不能分清到底是在看、还是在玩、还是在跟里面的角色聊天。从体验的角度来说是确定性，但是从创作端我们其实是保持敬畏和开放的。

今天 AI 已经在生成信息了，比如演员表演的场景、服化道都是由 AI 生成的。但我们相信，未来应该朝着让 AI 的比重不断增加，参与到更多想象力世界的构建中，且跨模态发展将成为趋势。

比如《西部世界》，本质上是机器人设计了一个游乐场，机器人有自己的生活和娱乐，人类只是进入到这个世界完成自己的任务和目标。但这个游乐场本身不是为人而存在，它自我运转，只是人类在其中发现了属于自己的体验。

传统的视频、游戏、内容都是为人而创作的，一旦没有用户关注，内容就不存在了。

AI 内容世界将具备自运转的能力。它是一个想象力世界，人们可以获得参与感，但这个世界本身并非为了人类而存在。

AI 娱乐到底它的目的和手段之间的关系是什么？我们保持敬畏。未来的 AI 娱乐平台，人和 AI 之间的关系会是什么？现在 AI 已经在生成想象力的信息了，人和 AI 正在共同参与内容创作。在某些内容类别上，AI 可以做到 100% 生成，哪怕质量还未达到最优，而在另一些场景中，人的参与比重可能仍然更高。我们希望能够不断地往前走，去看到那个最终点。但是今天的 AI 短剧，肯定是一个非常重要的 milestone。

抵达「AI 时代的超级内容平台」是否一定需要自研模型？井英的技术实现路线是怎样的？

从今天来看，其实并不一定需要自研基础模型。我们的目标是一定要去自己做技术。但是自己来做技术，不代表所有的技术都要自己做。我们团队也有算法的世界冠军，但技术上并不追求它要成为护城河。

如果有好的第三方的模型，我们也会把它作为一部分引入进来。

技术的目的是为了解锁最好的 AI 娱乐体验。我们并不追求全部走自研模型路线，虽然我们也在自己研发模型，但今天我们认为解锁整个 AI 娱乐、AI 短剧的好的内容体验，需要综合地应用自己的技术和别人的技术。

当我们尝试做 AI 短剧时，发现行业内尚无法达到某种技术需求，而我们前瞻性地捕捉到了这些技术缺口。

我们现在有一个 AI 短剧的 All-in-one 生成工具。创作者可以在我们的平台上实现一站式创作。我们更多聚焦于对 AI 短剧的深度理解、如何利用多模态模型准确理解创作者的输入，并进行可控生成。这个工具其实就相当于我们的发动机。

现在市面上很多第三方的视频基础模型我们都在应用，但是会在不同的场景里做不同的应用。在生成的环节里，它有很多基础的生成的插件。一部分是我们自己搭建的，另一部分是调用的。我们认为，理解创作者意图加上可控生成，是今天的一个关键要素。

很多导演并不懂 AI，也讲不好 AI 的语言，但是他懂艺术。所以这些插件需要对导演的创作指令进行理解。可控的生成是指，今天的短剧创作要追求高质量、高效率。但很多模型或工具并不是围绕这样的诉求来设计，我们要想办法通过组合各种插件，让生成内容的成功率最高、效率最高。

导演 James Hawes 曾说过，「AI 尚未具备人类的灵魂与经验」。在拍摄《一生》时，他与 Anthony Hopkins 合作。Hopkins 总喜欢待在片场。片场里放着一架钢琴，和剧情关系不大，但他走过去，打开琴盖，开始随性而优美地演奏。这一幕最终被收入电影，而如此的瞬间是 AI 尚无法复刻的。这是创作中最美的事物之一。您认为，当下或未来，AI 创作的内容会拥有「灵魂」吗？

Reel.AI 短剧《Love Before I Found You》 EP01

这支短片是此前曾入围戛纳国际电影节影片展映的导演王鹏斐用我们工具生成的。我们要把所谓的「灵魂」分两方面来看。

第一个部分是说它是不是一个空洞的、不够精彩的作品。我觉得要对 AI 要保持敬畏。今天 AI 创作的能力在快速提升，而且上升的速度呈现指数级。现在还觉得它好像看起来是差不多的，但是后来越来越快速地超越临界点。

另一个点就是 AI 到底有没有意识。我们先不把这个意识这个词定义得那么大，首先就说它懂不懂表演吧？我觉得其实 AI 在慢慢开始懂得表演。之前演员都是由导演来进行一定程度的指挥，但 AI 随着能力的提升，它在表演上会更加符合用户的需要、或者是导演所想。

电影票房前 100 名中，有超过 80% 都属于偏向于想象力的内容。这 80% 里面有差不多 60% 左右是超写实类型，比如《阿凡达》这类 3D CG 大片。这类内容其实比较稀缺，在整个影视市场中的产量占比很低，但票房又很好。问题并不在于观众没有需求，而是这种类型的创作存在巨大的技术瓶颈，成本也是很高的。

我们要考虑质量、效率和成本可控这个三角，以往这类偏向想象力的内容，它的质量是高的，但它的效率和成本问题带来了很大的商业风险。可能会出现一些好的作品，但很难有大量的这样的作品。但是 AI 降低了想象力的门槛、也让链路更短了。我们觉得未来会有大量的想象力的作品以一种高清晰度的方式呈现出来，那种感觉是很不一样的。

再往后，很多想象力的内容类型可能不会完全围绕在传统小说和电影的类型，而是会围绕 AI 的特点。比如我们塑造一个人物，以后可能会成为一个 IP。可以围绕着人物设计性格、设计故事、他的成长线是什么？整个的创作方式也要重新来进行思考。所以我们觉得 AI 在未来想象力的世界里面，也将会是更有效的一种创作方式。

本期音频内容同步上线真格基金播客「此话当真」，欢迎收听～