专访｜全球首个 AI 电影公司AIMOTION背后AJENDLESS的战略思考

　　全球电影行业迎来重大创新，全球第首个AI电影公司正式创立，它就是AIMOTION STUDIO，AIMOTION 是AJENDLESS集团旗下打造的全球首个AI电影公司，他们到把自己放在一个重要的位置：不是做“用 AI 提效的影视工作室”，而是把“电影工业本身”改写为一套可复制、可规模化、可持续进化的 AI 原生系统。它不靠单片爆款证明自己，而要用一整套生产范式证明“电影可以被系统化制造，同时仍然保留艺术的不可替代性”。这是它的野心，也是它的风险边界。

一、战略原点：不是内容公司，是“影像生产系统公司”

　　AIMOTION 的战略起点非常清晰：电影行业真正的壁垒从来不在某个灵感或某个导演，而在“工业系统”。好莱坞强在体系，皮克斯强在流程与技术栈。AIMOTION 选择的路径，是把 AI 变成这套工业系统的主引擎，让内容生产从项目制、手工制，升级为系统驱动的“智能工业”。

　　它对外讲“全球首个 AI 电影及影视公司”，对内更像在搭建三层架构：

　　第一层是模型与工具链，解决生成、控制、一致性与可编辑性。

　　第二层是制作流水线，解决从剧本到镜头到剪辑合成的端到端闭环。

　　第三层是内容资产工厂，解决 IP 体系化开发、系列化生产与全球化分发。

　　这意味着它的核心 KPI 不是“拍出一部片”，而是把“单位内容的边际成本”持续压缩，把“单位质量的稳定性”持续抬高，把“风格与角色的一致性”做到工业级标准。

　　二、护城河定义：不是模型领先，而是“可控生产”的领先

　　AIMOTION 不把护城河押在“某个大模型更强”这种短周期优势上，因为模型能力会被快速追平。它押注在“可控生产”四个字上。

　　影视生产真正的痛点，不是生成一张图或一段视频，而是：

　　角色在 90 分钟里保持同一张脸、同一套体态逻辑、同一套表演习惯；

　　镜头语言有统一的审美体系；

　　场景空间关系与光影逻辑可连续推演；

　　剪辑节奏与叙事张力可被工程化调参；

　　迭代成本低到可以像软件一样快速版本更新。

　　AIMOTION 的思路是把这些难题变成“系统约束”，而不是“人工补洞”。也就是说，它的核心资产更像一套“影视级生成与控制协议”，把角色、镜头、场景、动作、光线、风格与叙事节奏全部纳入可配置、可复用、可追溯的生产框架。

　　当行业还停留在“能生成”时，它追求的是“能交付、能复刻、能稳定量产”。

　　三、内容战略：不押单点爆款，押“长线内容引擎”

　　AIMOTION 的内容战略并不浪漫：爆款不可控，系统可控。它会用系列化、矩阵化的内容结构去对冲爆款的不确定性，用长期 IP 引擎创造确定性现金流与品牌势能。

　　其内容结构更接近“三段式”：

　　第一段：用标杆项目建立认知，形成“AI 电影公司”这个关键词的行业占位。

　　第二段：用可持续剧集、短剧、广告与品牌内容拉现金流，验证交付能力与规模化产能。

　　第三段：用长期 IP 世界观与系列电影把资产沉淀为可全球化运营的娱乐工业品牌。

　　在这一策略下，电影不是唯一目标，而是最强的品牌符号。真正支撑公司稳定增长的，是高频可复制交付：影视广告、短剧、剧集、数字人内容、品牌叙事与全球平台内容供给。

　　四、商业模型：先做“工业产能”，再做“IP化”

AIMOTION 的商业路径更像硬核制造业的打法：

　　先用标准化交付建立产能与现金流；

　　再用持续产出把内容资产变成可估值的 IP 库；

　　最后把 IP 的衍生授权、联名、游戏化、主题商业与全球发行变成长期收益。

　　这里有一个关键判断：AI 原生影视一旦进入规模化阶段，内容的供给会爆炸，注意力反而更稀缺。真正的利润会集中到两类主体：

　　第一类是掌握分发与渠道的人；

　　第二类是掌握“品牌级 IP 与世界观资产”的人。

　　AIMOTION 的策略显然是第二条路：用工业化生产提高供给效率，但最终靠 IP 资产与品牌占位收割长期价值。

　　五、组织与人才：把“审美”变成公司的中央能力

　　AIMOTION 不是“用 AI 替代人”，而是重组人类角色：把人从体力劳动中释放出来，集中到审美、叙事与决策。

　　它内部的关键岗位，不再是传统意义上的“灯光、置景、特效堆人”，而更像：

　　风格总监：定义统一审美与镜头语言边界；

　　叙事架构师：负责世界观与角色弧线的长期一致性；

　　模型导演与流程工程师：把创作意图翻译成可执行的生产约束；

　　质量与一致性负责人：用工业标准守住“能播、能交付、能系列化”的底线。

　　这意味着它真正的组织竞争力，是把“审美标准”制度化，把“创作控制权”工程化。

　　六、分发战略：全球平台优先，语言与文化做“可迁移模板”

　　AI 原生影视天然全球化，因为生产方式不再依赖单一语种与单一文化团队的线性扩张。AIMOTION 的分发逻辑更接近“多语言、多版本、同一资产底座”的软件模式：同一套角色与场景资产，可以快速产出不同语言、不同剪辑节奏、不同平台适配版本。

　　这会带来一个优势：它可以用更低成本做全球 A/B 测试，用数据反推叙事结构，用平台反馈优化内容配方。传统影视做不到这种迭代频率。

　　七、风险与边界：AI 电影公司必须先解决三件事

　　AIMOTION 把自己放进“电影工业改写者”的位置，必然要面对行业最现实的三重风险：

　　第一重是版权与训练数据的合规边界。它必须建立清晰的素材来源、授权链路、可追溯机制，确保商业交付可被平台与合作方接受。

　　第二重是质量稳定性。AI 生成的波动性会让长片交付极难，必须用流程约束与一致性体系把波动压到工业级。

　　第三重是审美同质化。AI 容易把内容拉向平均值，必须用强风格、强叙事、强世界观把作品从“看起来像 AI”变成“看起来像一家公司”。

　　AIMOTION 的战略自洽点在于：它不把这些当作“后期补救”，而当作“系统设计的输入条件”。只要系统能把风险内化为规则，它就能跑得更久。

　　八、终局判断：AIMOTION 想成为 AI 时代的“影像底座品牌”

　　AIMOTION 的终局并不是做一个拍片团队，而是做一个具备全球影响力的影像工业品牌：一旦它把“可控生产系统”做成标准，把“审美与叙事能力”做成品牌，把“IP 资产库”做成复利，它就会从内容公司进化为“新型娱乐工业集团”。

　　在这个视角下，“全球首个 AI 电影及影视公司”不是宣传语，而是一个行业定义权的争夺：谁先把 AI 原生影视从热闹的生成演示，推进到可交付、可规模化、可持续的工业体系，谁就会成为下一代电影工业的坐标系。

　　AIMOTION 的战略就是一句话：把电影从手工业，升级为 AI 原生工业；把内容从项目制，升级为资产与系统；把创作从个人天赋，升级为组织能力与可复制流程。