把 AI 两个字拿掉，你的作品还成立吗？

我们其实已经拥有太多画面，真正稀缺的是：为什么要拍这个画面。

一个靠 AI 吃饭的人，说自己越来越不“研究 AI”了。

说这话的是南墙 Rylee。数字艺术家出身，现在是 AI 影视导演、制片、美术指导，公司在做微短剧、广告和文旅项目。

整场聊下来，出现频率最高的词是剪辑、叙事、光线、构图，全是 AI 出现之前就存在的老东西。

南墙今年在 GAIC 的分享主题叫“AI 视频突围，精品化时代正式到来”。我问南墙，凭什么说 2026 年是分水岭。

答案跟某个新模型的发布无关。

前几年大家对 AI 视频的兴奋，更多来自“它居然能做到”。画面动起来了，人能稳定说话了，生成了一个现实中根本拍不出来的镜头，全场惊艳。那个阶段，技术本身就是内容的一部分。

但到 2026 年，事情变了。

“以前大家把 AI 当噱头，现在一个画面是 AI 生成的，已经越来越不构成观看它的理由了。”观众不会因为“这是 AI 做的”就天然觉得厉害，反而会拿正常影视内容的标准来要求它：故事好不好看，人物有没有意思，镜头舒不舒服，能不能让我看下去。

漂亮画面也不再是护城河。当所有人都能做出漂亮画面之后，漂亮本身就没那么稀缺了。

南墙最早也把 AI 当设计工具：快，能出概念、找风格，做一些以前成本很高的画面。但那个阶段，“生成一张好看的图”和“做一部片子”还是两件完全不同的事。

真正改变想法的，是后来发现很多原本需要不同工种、不同软件、甚至不同制作阶段才能完成的事，开始慢慢被串起来了。传统影视前期过程很长，很多想法在真正被验证之前，就已经被成本筛掉了。而 AI 第一次让人觉得，一个导演脑子里的东西，可以非常快地被“看见”。

“AI 改变的可能不是某一个岗位，而是整个创作的路径。”

回头看这几年的变化，反差很明显。最开始做 AI，大部分时间都在跟模型较劲：收集素材、训练风格、写 prompt，研究怎么让人物稳定，怎么让它不要多一根手指。

现在这些技术问题大多被解决了，今天做不到的，过两个月换个模型可能就很轻松。

那时间花哪去了？全是传统的东西：故事成不成立，人物有没有意思，镜头为什么放在这里，节奏对不对，观众最后会记住什么。

还多了一个新问题：选择。“以前是没有画面，现在是画面太多了。十个都不错的时候，你为什么选这一个？”

聊到“AI 味”，我以为会听到对画面瑕疵的吐槽，结果完全不是。

以前的 AI 味确实好认：人物变形，手有问题，衣服突然变了，空间关系不对。那是模型能力的问题。但现在很多作品技术上已经很干净了，你还是会觉得它“很 AI”。

问题出在生成逻辑上。南墙的解释是：模型会天然给你一些它认为“电影感”的东西，而大家都在追这种“电影感”，用类似的模型、类似的提示方式，最后出来一种非常相似的视觉语言。

南墙举了个反向的例子。真实的电影里，很多镜头单独拿出来并不漂亮，甚至很普通。但因为人物在这里、情绪到了这里，它就必须是这个镜头。

AI 作品如果只是不断挑“最好看的那一帧”，最后反而特别容易有 AI 味。

南墙自己有个自测方法，很简单：把“AI 生成”这件事拿掉，这个作品还成立吗？

如果它不是 AI 做的，你还会觉得这个故事有意思吗？还愿意看完吗？会记住里面某个人物、某种情绪吗？

如果答案是否定的，那它是一个很好的 AI Demo，但还不是一个真正成立的影视作品。

聊到创作者之间未来怎么拉开差距，绕不开“技术平权”这个说法。

铺天盖地的信息都在说技术平权，南墙的反应是：这事儿有什么好讨论的？

“我认为技术从来都是平权的。这就好像在反复跟我说，摄影机人人都能买，快门人人都能按，签字笔人人都能买，人人都能写文章？”

在南墙看来，模型控制能力当然重要，但会越来越像一种基础能力，就像导演不会因为自己会剪辑软件就成为更好的导演。而且 AI 的技术门槛下降得特别快：你今天花很久研究出来的技巧，可能下一个版本模型直接帮你解决了。

如果你最核心的竞争力只是“我比别人更会用这个模型”，这个优势很难长期存在。

真正不容易被抹平的，是你怎么看东西。你的审美，你讲故事的方式，你对人物的理解，你过去看过什么、经历过什么，你建立一个世界的能力，包括你知道什么时候应该克制，什么时候应该放大。

南墙有一个判断我觉得很准：以后 AI 影视会出现工具越来越趋同、作品差距反而越来越大的局面。

“因为当技术问题被拿掉以后，就没有那么多东西可以替创作者遮挡了。以前一个画面做得很厉害，大家可能会先讨论技术。以后当所有人都能做得很厉害的时候，观众会直接问你：然后呢？”

这个“然后呢”，就是创作者真正的能力。

艺术家、导演、制片、美术指导、公司管理者，南墙一个人身上叠了五重身份。我问这几个身份看 AI 影视，结论会不会打架。

会。但最大的矛盾不是大家以为的“艺术和钱”。

艺术家希望东西越特别越好，喜欢不确定的、奇怪的、甚至不那么“正确”的东西，AI 的意外有时候反而有意思。

导演不能只看一张画面好不好看，要看它放在故事里有没有意义，前后接不接得上，演员、镜头、情绪统不统一。

美术指导在意整个世界成不成立，不能这一帧特别惊艳、下一帧突然像另外一部电影。

制片人更现实：时间多少，预算多少，方案能不能稳定做完。

到了管理者还要再加一层：方法能不能复制，团队能不能协作，交付可不可控。

“创作和商业最大的矛盾，其实不是‘艺术和钱’的矛盾，而是可能性和确定性之间的矛盾。”

创作者天然喜欢可能性，想一直试下去；商业项目要的是确定性，确定的时间、确定的品质、确定能交付。而 AI 偏偏是一个可能性极大、过去确定性没那么强的工具。

“真正做 AI 影视，不是你能不能生成一个很厉害的镜头，而是你能不能把这种不确定的能力，最后变成一个相对确定的生产流程。”

这也是 AI 从个人创作走向工业化制作，必须解决的一件事。

南墙既做艺术作品和电影节作品，也做央视、品牌和商业项目。这几类东西对“好内容”的定义，区别挺大。

做艺术作品，先考虑想表达什么，有时候甚至会故意保留一些模糊和不确定，不需要所有人都看懂，表达成立就行。

电影节作品看重作者性：你的视角是什么，你为什么讲这个故事，作品有没有属于自己的语言。

商业项目完全不一样。“商业项目不是单纯追求‘作品好’，而是要解决问题。”

品牌为什么找你？希望消费者记住什么？片子最终在哪里投放？客户要的是品牌感、传播性，还是一个过去实现不了的视觉创意？

央视、文旅这类项目受众更广，信息传达、文化表达、内容准确性都会变得非常重要。

“艺术创作很多时候是从‘我想表达什么’出发，商业创作更多是从‘我要解决什么’出发。”

南墙不觉得艺术作品比商业作品高级，也不认为商业项目一定要牺牲艺术性，只是目标不一样。

“真正好的商业作品，是在把问题解决掉之后，依然保留创作者的东西。”

做过商业项目的人都知道改稿是地狱。AI 时代的改稿有个新版本：客户会觉得，反正 AI 再生成一次就行。

“这是一个特别真实的问题。”AI 确实让很多修改变容易了，但它会让人产生一种错觉：所有东西都可以无限修改。

实际做过就知道，再生成一次不等于只改了这一件事。你可能只是想把人物的动作改一下，结果表情、服装、光线、构图全跟着变了。

为了把这些重新统一，后面又产生一堆工作。

“AI 有时候不是让修改变少了，而是让提出修改的成本变低了。这两个概念是不一样的。”

以前有些修改大家知道代价很大，会比较慎重；现在因为看起来容易试，反而可能长出大量分支。

南墙团队现在的解法是把决定前置：剧本、风格、角色、关键场景、重要镜头，前期尽可能确认清楚，越到后面修改成本还是越高。

另外一件很重要的事，是让客户知道：AI 不是一个“无限抽卡”的过程。商业制作最终还是要有明确的节点和确认机制。

“AI 可以增加创作的自由度，但不能让项目变成无限可能、无限修改。”

品牌客户到底愿意为 AI 影视多付钱？便宜，拍不出来的视觉效果，还是快？

南墙的判断很直接：如果只是便宜，很难形成真正的溢价。

“如果 AI 最后只能做到一件事，把原来 100 万 的东西 50 万 做出来，那它本质上还是在做价格竞争。”

真正值钱的是过去很难实现、甚至不会被提出的创意。

速度也是价值，但重点不在“更快交片”，真正变快的是创意验证：以前一个想法真正做到接近成片，可能已经投入了很多成本；现在前期就可以把很多方向比较完整地呈现出来，客户和创作团队能更早知道这个方向到底对不对。

“AI 不应该只是传统制作的廉价替代品。如果永远用‘比传统便宜多少’来证明自己的价值，这个行业最后一定会越来越卷。”

账也要重新算。AI 省得最明显的是重资产制作环节：搭景、外景、部分演员和群演、大量实体道具，还有过去需要复杂 CG 才能完成的镜头。

奇幻、科幻、超现实这类内容差别尤其明显。

前期也省：概念设计、视觉开发、分镜甚至动态预演都能非常快地往前走，不用等开拍以后才发现问题。

但有些成本并没有因为模型便宜而消失，最典型的就是人的判断。

导演、美术、编剧、剪辑，加上大量沟通、选择、修改和最终把控质量的时间，不会因为一次生成从十块钱变成一块钱，就自动减少 90%。精品项目里甚至可能增加。

“以前可能只有三个方案，现在可以有三十个方案，但最终还是需要有人知道哪个是对的。”

所以南墙现在不太喜欢简单讲“AI 能把成本降低多少”。AI 真正改变的是成本结构：原本花在物理生产上的钱消失了，对创意、审美、决策和后期整合的要求反而更高了。

最后我问，现在大量年轻人在学 AI 绘图、AI 视频，如果真想进 AI 影视这行，最该补什么。

南墙的建议是：去补一些变化比较慢的东西。

多看电影，学镜头，学剪辑，学叙事，学美术，理解光线、色彩、构图，也要学会观察真实的人。

剪辑被专门点了名，说这是很多人会忽略、但特别重要的一样东西。

“生成很容易让人沉迷在单个镜头里，但影视真正成立，是镜头和镜头之间发生了什么。”

想想确实是这么回事。AI 更新可能是按月、按周甚至按天算的，但人为什么会被一个故事打动，这件事情没有变得那么快。

聊完我一直在想那个自测问题：把“AI 生成”拿掉，你的作品还成立吗？

这个问题其实不只问 AI 创作者。工具强大的时候，它会替人遮挡一些东西：遮挡审美的平庸，遮挡叙事的偷懒，遮挡“其实没想明白”。

而 AI 现在做的，恰恰是把这些遮挡一块块拆掉。

拆掉之后剩下的那个东西，以前叫才华。

现在看来，还是。

嘉宾

南墙 Rylee，AI 影视导演、制片、美术指导

南墙Rylee：其实不是某一个模型突然变得特别厉害的瞬间。最早接触的时候，我也会把 AI 当成一个设计工具，会觉得它很快，可以帮我做概念、找风格，做出一些以前成本很高的画面。

但那个阶段我并没有觉得它会改变影视，因为“生成一张好看的图”和“做一部片子”还是两件完全不同的事情。

真正让我改变想法，是后来我发现很多原本需要不同工种、不同软件，甚至不同制作阶段才能完成的事情，开始慢慢被串起来了。

传统影视的前期过程很长，所以很多想法其实在真正被验证之前，就已经被成本筛掉了。但 AI 出现之后，第一次让我觉得，一个导演脑子里的东西，可以非常快地被“看见”。

我觉得这个变化比单纯的效率提升更重要。AI 改变的可能不是某一个岗位，而是整个创作的路径。

南墙Rylee：这个变化其实特别明显。最开始做 AI 的时候，大部分时间真的都在跟模型较劲。

那时候我很沉迷训练模型，研究怎么收集素材、怎么训练风格化、怎么写 Prompt、怎么让人物稳定，怎么让它不要多一根手指，怎么让一个镜头终于生成到我想要的样子。那个时候，大部分时间都在挠破头地“研究 AI”。

但模型越来越强以后，我反而越来越少纠结这些东西了。因为技术上的很多问题已经被解决了，今天做不到的事情，可能过两个月换一个模型就很轻松。

市面上已经有非常成熟的图像和视频模型，所以现在我不会花太多精力去追求某一个模型里特别极限的技巧。

我现在花时间最多的，反而是很传统的东西。故事到底成不成立，人物有没有意思，镜头为什么放在这里，节奏是不是对的，美术风格是不是服务于内容，以及最后观众到底会记住什么。

包括做 AI 影视之后，我越来越在意“选择”。因为 AI 会一下子给你很多可能性，以前是没有画面，现在是画面太多了。十个都不错的时候，你为什么选这一个？其实这个判断才越来越重要。

所以对我来说，AI 越强，我做的事情反而越不像是在“研究 AI”，而是重新回到了创作本身。

南墙Rylee：会，但我觉得思考问题本身就应该是多角度的。

作为艺术家，我当然希望东西越特别越好，我会喜欢一些不确定的、奇怪的，甚至不那么“正确”的东西，AI 有时候出现的意外反而很有意思。

但导演不会只看一张画面好不好看，导演要考虑它放在整个故事里面有没有意义，前后能不能接得起来，演员、镜头、情绪是不是统一的。

美术指导又会更在意整个世界是不是成立，不能这一帧特别惊艳，下一帧突然像另外一部电影。

到了制片人的身份就更现实了。时间是多少，预算是多少，这个方案能不能稳定做完，而不是理论上能不能做出来。

公司管理者考虑的东西会再多一层：这套方法能不能复制，团队能不能协作，项目交付是不是可控。

所以我觉得创作和商业最大的矛盾，其实不是“艺术和钱”的矛盾，而是可能性和确定性之间的矛盾。

创作者天然喜欢可能性，希望不断试，看看还能不能出现更好的东西；但商业项目需要的是确定性——确定的时间、确定的品质、确定能够交付。而 AI 偏偏是一个可能性非常大、但过去确定性没有那么强的工具。

所以真正做 AI 影视，不是你能不能生成一个很厉害的镜头，而是你能不能把这种不确定的能力，最后变成一个相对确定的生产流程。我觉得这也是 AI 从个人创作走向真正工业化制作，必须解决的一件事。

南墙Rylee：我觉得前几年大家对 AI 视频的兴奋，更多来自“它居然能做到”。

一个画面动起来了，一个人能稳定地说话了，或者生成了一个现实中很难拍出来的镜头，大家都会觉得很惊艳，因为那个时候技术本身就是内容的一部分。

但到 2026 年，这件事情开始变了。以前大家把 AI 当噱头，现在一个画面是 AI 生成的，已经越来越不构成观看它的理由了。

观众不会因为“这是 AI 做的”就天然觉得它厉害，反而会开始用正常影视内容的标准来看它——故事好不好看，人物有没有意思，镜头舒不舒服，能不能让我看下去。

所以我觉得这个分水岭不是某个模型发布了，而是评价标准变了。前一个阶段比的是“谁能做出来”，现在开始比“谁做得好”。

以前很多 AI 作品其实是在展示技术能力，几十秒、几分钟，连续给你非常强的视觉刺激。但现在这样的作品已经非常多了，当所有人都可以做出漂亮画面之后，漂亮本身就没有那么稀缺了。

所以我说精品化时代到来，并不是说大家一定要做得更贵、更复杂。精品化甚至可以是一部很简单的短片。重要的是，它开始需要像一部真正的作品，而不只是一次 AI 能力展示。

南墙Rylee：以前 AI 味很好认，人物会变形，手有问题，衣服突然变了，空间关系也不对，那些属于模型能力的问题。但现在很多作品技术上已经很干净了，你还是会觉得它“很 AI”。

现在模型会天然给你一些它认为“电影感”的东西，很多人也都在追求所谓的“电影感”。久而久之，大家用类似的模型、类似的提示方式，最后会出现一种非常相似的视觉语言。所以我现在理解的 AI 味，反而是一种生成逻辑留下来的痕迹。

不是说画面里多了一根手指才叫 AI 味，而是创作者有没有真的决定这个镜头为什么存在。

真实的电影里其实有很多镜头单独拿出来并不漂亮，甚至很普通，但因为人物在这里、情绪到了这里，它就必须是这个镜头。AI 作品如果只是不断选择“最好看的那一帧”，最后反而特别容易有 AI 味。

南墙Rylee：我觉得最后还是会回到创作者本身。模型控制能力当然重要，但它会越来越像一种基础能力。就像现在做导演，不会因为自己会剪辑软件，就自动成为一个更好的导演。

而且 AI 有一个很有意思的地方，就是技术门槛下降得特别快。你今天花很久研究出来的技巧，可能下一个版本模型直接帮你解决了。所以如果一个创作者最核心的竞争力只是“我比别人更会用这个模型”，这个优势其实很难长期存在。

现在铺天盖地的信息都在讲“技术平权”，但我认为技术从来都是平权的，没有什么好讨论的。这就好像反复告诉我，摄影机人人都能买，快门人人都能按，签字笔人人都能买，人人都能写文章。

真正不容易被快速抹平的，还是你怎么看东西。

你的审美，你讲故事的方式，你对人物的理解，你过去看过什么、经历过什么，你建立一个世界的能力，包括你知道什么时候应该克制，什么时候应该放大。

我觉得以后 AI 影视会出现一个很有意思的情况，就是工具越来越趋同，但作品之间的差距反而会越来越大。因为当技术问题被拿掉以后，就没有那么多东西可以替创作者遮挡了。

以前一个画面做得很厉害，大家可能会先讨论技术。以后当所有人都能做得很厉害的时候，观众会直接问你一句：然后呢？这个“然后呢”，其实就是创作者真正的能力。

南墙Rylee：我觉得最常见的问题，是为了流量而做，为了“AI”而“AI”。很多作品乍一看很漂亮，但看了十几秒以后，我会开始不知道自己为什么还要继续看。

我自己会有一个特别简单的判断：把“AI 生成”这件事情拿掉之后，这个作品还成立吗？

如果它不是 AI 做的，你还会不会觉得这个故事有意思？你还会不会愿意看完？你会不会记住里面的某一个人物，或者某一种情绪？

如果答案是否定的，那它可能是一个很好的 AI Demo，但还不是一个真正成立的影视作品。所以我觉得现在 AI 影视最缺的，已经不完全是更好的画面了。我们其实已经拥有太多画面，真正稀缺的是：为什么要拍这个画面。

南墙Rylee：区别其实挺大的。做自己的艺术作品，我首先考虑的是我想表达什么，甚至有时候我会故意保留一些模糊和不确定的东西。它不一定需要所有人都看懂，只要最后的表达是成立的。

电影节作品也比较看重作者性，它希望看到的是你的视角，你为什么要讲这个故事，以及这个作品有没有属于自己的语言。

但商业项目完全不一样。商业项目不是单纯追求“作品好”，而是要解决问题。比如品牌为什么找你？它希望消费者记住什么？这个片子最终在哪里投放？客户要的是品牌感、传播性，还是一个过去实现不了的视觉创意？

央视、文旅这一类项目又有自己的要求，它的受众可能更广，所以信息传达、文化表达和内容准确性都会变得非常重要。

所以我不会觉得艺术作品比商业作品高级，也不会觉得商业项目一定要牺牲艺术性，只是它们的目标不一样。

艺术创作很多时候是从“我想表达什么”出发，商业创作更多是从“我要解决什么”出发。真正好的商业作品，是在把问题解决掉以后，依然保留创作者自己的东西。

南墙Rylee：我觉得如果只是“便宜”，其实很难形成真正的溢价。客户当然会关心成本，但如果 AI 最后只能做到一件事——把原来 100 万的东西 50 万做出来，那它本质上还是在做价格竞争。

我觉得 AI 真正有价值的地方，是它能够提供一些以前很难实现，甚至不会被提出的创意。

速度也是价值，但我觉得它不是简单的“更快交片”，更重要的是创意验证变快了。以前一个想法真正做到接近成片的时候，可能已经投入了很多成本。现在前期就可以把很多方向比较完整地呈现出来，客户和创作团队能够更早知道这个方向到底对不对。

所以我觉得品牌真正愿意付钱的，最终还是过去做不到的创意，加上更高的实现效率。AI 不应该只是传统制作的廉价替代品。如果永远用“比传统便宜多少”来证明自己的价值，这个行业最后一定会越来越卷。

南墙Rylee：这是一个特别真实的问题。AI 确实让很多修改变容易了，但它也会让人产生一种错觉，就是所有东西都可以无限修改。比如客户会觉得，这个镜头不就是再生成一次吗？

但实际做过就知道，再生成一次不等于只改了这一件事。可能你只是想把人物的动作改一下，结果表情、服装、光线、构图全部跟着变了，然后为了把这些东西重新统一起来，后面又会产生很多工作。

所以 AI 有时候不是让修改变少了，而是让提出修改的成本变低了，这两个概念是不一样的。以前有些修改大家知道代价很大，会比较慎重；现在因为看起来很容易试，反而可能产生大量分支。

所以我们现在会尽量把决定前置。剧本、风格、角色、关键场景，包括一些重要镜头，前期尽可能确认清楚。越到后面，修改的成本其实还是会越来越高。

另外一个很重要的事情，就是要让客户知道，AI 不是一个“无限抽卡”的过程。商业制作最终还是要有明确的节点和确认机制。AI 可以增加创作的自由度，但不能让项目变成无限可能、无限修改。

南墙Rylee：AI 节省得最明显的，首先还是一些重资产的制作环节。比如搭景、外景、部分演员和群演、大量实体道具，还有一些过去需要比较复杂 CG 制作才能完成的镜头。特别是奇幻、科幻、超现实这类内容，差别会非常明显。

另外一个很大的变化是前期。概念设计、视觉开发、分镜甚至动态预演，都可以非常快地往前走，所以很多东西不需要等到真正开拍以后才发现有问题。

但有些成本其实并没有因为模型便宜而消失，最典型的就是人的判断。

导演、美术、编剧、剪辑，包括大量沟通、选择、修改和最终把控质量的时间，这些东西不会因为一次生成从十块钱变成一块钱，就自动减少 90%。甚至在精品项目里面，它可能还会增加。

因为 AI 给你的选择太多了。以前可能只有三个方案，现在可以有三十个方案，但最终还是需要有人知道哪个是对的。

所以我现在不太喜欢简单讲“AI 能把成本降低多少”，它真正改变的是成本结构。有些原本花在物理生产上的钱消失了，但对创意、审美、决策和后期整合的要求反而更高了。

南墙Rylee：如果真的想进入 AI 影视，我反而建议年轻人去补一些变化比较慢的东西。

多看电影，学镜头，学剪辑，学叙事，学美术，理解光线、色彩、构图，也要学会观察真实的人。

很多人会忽略剪辑，但我觉得它特别重要。因为生成很容易让人沉迷在单个镜头里，可影视真正成立，是镜头和镜头之间发生了什么。

AI 更新可能是按月，甚至按周、按天的，但人为什么会被一个故事打动，这件事情没有变得那么快。