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Netflix為何花5.87億美元買下一家AI新創?

鏡新聞

更新於 9小時前 • 發布於 9小時前 • 鏡新聞
Netflix收購由好萊塢影星班.艾佛列克共同創立的新創公司 InterPositive,企圖在AI影視時代建立新的競爭優勢。(圖為班.艾佛列克資料照/路透社)

今年三月,Netflix宣布收購由好萊塢影星班.艾佛列克(Ben Affleck)共同創立的AI新創公司 InterPositive;七月,Netflix向美國證券交易委員會(SEC)提交文件,正式揭露交易金額高達5.87億美元,全數以現金支付。這家公司並非生成AI界最知名的新創,也沒有推出類似OpenAI Sora或Google Veo那樣受到市場矚目的影片生成模型,因此消息一出,外界普遍好奇:Netflix究竟看上了什麼?

首先,班.艾佛列克(Ben Affleck)是誰? 班.艾佛列克與最近爆紅的電影《奧德賽》男主角麥特.戴蒙(Matt Damon)不只是好萊塢多年好友,也是長期的創作與事業夥伴。兩人年輕時共同撰寫並演出《心靈捕手》(Good Will Hunting),並以該片獲得奧斯卡最佳原創劇本獎;2022年又共同創辦製片公司 Artists Equity,艾佛列克擔任執行長,戴蒙則任內容長。但截至目前公開資料並未顯示戴蒙是InterPositive的共同創辦人、投資人或經營團隊成員。

其次,如果將這筆交易視為Netflix購買一項新的AI工具,恐怕低估了它真正的意義。這項收購所揭示的,不只是Netflix對一項新技術的投資,而是未來影視產業的競爭,可能從「誰擁有最好的故事與明星」,進一步轉變為「誰同時掌握內容、資料、模型與全球發行入口」。

AI改變了影視產業的競爭規則

換言之,AI正在改變的,不只是電影如何拍,而是整個影視產業的競爭規則。

過去百年來,好萊塢的競爭優勢大多建立在三項資產之上:優秀的創作者、知名演員,以及龐大的智慧財產(IP)。誰擁有最好的劇本、最受歡迎的明星、最具票房號召力的系列作品,誰就更容易取得市場優勢。然而,串流平台興起之後,競爭開始加入另一個重要因素——資料。

Netflix之所以能改變全球影視市場,並不只是因為製作了《紙牌屋》(House of Cards)或《魷魚遊戲》,更重要的是它擁有全球數億用戶的觀看行為資料,知道觀眾在何時暫停、快轉、追劇、棄劇,甚至哪些橋段最容易引起討論。這些資料早已成為內容決策的重要依據。

如今,生成式AI的加入,又讓競爭邁向下一個階段。

InterPositive最值得注意的地方,不在於它能直接生成一部電影,而是它試圖利用劇組拍攝素材、燈光、鏡頭語言、場景設計與剪輯流程,建立每一部作品專屬的AI模型,協助導演與後製團隊解決漏拍鏡頭、背景替換、燈光修正、畫面一致性等問題,而不是取代真人創作。Netflix 內容長 Bela Bajaria 在宣布收購案時表示:「我們相信,新工具應該擴展創作者的自由,而不是限制它,更不是取代編劇、導演、演員與劇組的工作。」(We believe new tools should expand creative freedom, not constrain it or replace the work of writers, directors, actors, and crews.)[1]

這與目前市場對生成AI的想像有很大的不同。 許多人談到AI電影,想到的是「一句提示詞生成整部電影」。但國際媒體普遍認為,真正領先的應用,將是高度客製化、服務特定劇組的專業AI,而不是通用模型。

然而。根據 Netflix 與 InterPositive 公布的技術說明,InterPositive 並非追求從文字直接生成完整影片,而是建立「專為電影製作打造」(purpose-built)的 AI 工具。 它的第一代模型利用劇組自行拍攝的專屬資料集(proprietary dataset)進行訓練,理解電影拍攝中的視覺邏輯(visual logic)與剪輯一致性(editorial consistency),並協助處理漏拍鏡頭、背景替換及燈光修正等真實拍攝環境中的問題,同時保留創作者對作品的最終控制權。[2]

然而,真正值得注意的,是這項收購背後所代表的企業戰略。如果說Netflix過去最大的資產是片庫(content library),那麼未來最大的資產,很可能是「片庫加上模型」。

每一部電影、每一場拍攝、每一次剪輯、每一個視覺特效流程,都可能成為AI持續學習的資料來源。當平台擁有愈多作品,就能累積愈多製作資料;愈多資料,又能訓練出更成熟、更符合電影語言的模型;模型愈成熟,又能降低下一部作品的製作成本與時間。這將形成一種新的正向循環,使大型平台與中小型製片公司的差距進一步擴大。

同時擁有創作者、生產資料、AI模型,以及全球用戶的發行平台者勝出

因此,未來影視公司的競爭,不再只是「誰拍出最好看的電影」,而是「誰擁有最多能訓練AI的資料」。 這種競爭模式,其實與今日大型科技公司極為相似。

Google掌握搜尋資料,因此建立搜尋AI;Meta掌握社群互動,因此發展推薦演算法;Amazon掌握消費資料,因此強化電商AI。如今,Netflix則希望掌握影視製作資料,建立屬於自己的電影AI基礎設施。

從這個角度來看,InterPositive並不是一間軟體公司,而更像是一座新的製片廠。不同的是,它生產的不是電影,而是未來拍電影的方法。

這也意味著,影視產業的競爭將從內容競爭,逐漸轉向「內容、資料、模型與平台」四種能力的整合。

值得注意的是,這四項能力並非彼此獨立,而是相互強化。 好的內容吸引更多觀眾;更多觀眾產生更多觀看資料;更多資料讓AI模型持續進化;更成熟的模型又提升內容製作效率,最後再透過全球串流平台快速發行。未來真正具競爭力的企業,不只是擁有優秀導演,而是同時擁有創作者、生產資料、AI模型,以及全球數億用戶的發行平台。

這正是Netflix最想建立的新競爭優勢。 對其他影視公司而言,這項收購也可能引發新一輪的軍備競賽。

Disney擁有全球最完整的IP資產;Amazon擁有AWS雲端運算能力與Prime Video平台;Apple擁有晶片、終端設備與Apple TV+;華納兄弟探索(Warner Bros. Discovery)則掌握大量片庫與品牌。未來各大影視公司若希望在AI時代維持競爭力,很可能不只是增加內容投資,而是投入更多資源建立自己的AI能力,甚至收購更多專注於影視製作的新創公司。

但另一方面,這樣的發展也帶來新的公共議題。如果AI模型主要建立在平台累積的大量作品與製作資料之上,那麼誰擁有資料,誰就更容易建立技術優勢;而技術優勢又會吸引更多作品與創作者加入平台,形成新的市場集中效應。未來影視產業的競爭門檻,可能因此大幅提高。

新的產業規範與法律制度亟待制定

此外,當AI逐漸深入劇本開發、前期預視、拍攝、後製與發行流程之後,演員肖像權、導演風格、模型訓練資料、創作者授權,以及AI生成內容的責任歸屬,也都將成為下一階段產業治理的重要課題。這些問題,恐怕不是單靠一紙授權契約就能完全解決,而需要新的產業規範與法律制度共同因應。

Netflix收購InterPositive,因此不只是一次企業併購,更像是一場產業宣言。它告訴外界,生成式AI已經不再只是實驗室中的新技術,而正逐步成為影視製作的基礎設施。

未來十年,影視公司的競爭,或許仍需要好的故事、優秀的導演與明星演員;但真正決定產業版圖的,將不只是誰最會說故事,而是誰能同時掌握內容、資料、模型與全球發行入口。

從這個角度來看,Netflix買下的不是一家AI公司,而是下一個世代影視工業的核心能力。

台灣可以從這起收購案看到什麼?

對台灣而言,Netflix收購InterPositive最大的啟示,或許不在於「台灣是否也需要一家影視AI公司」,而是應重新思考未來影視產業的競爭基礎。

目前台灣多數討論仍聚焦於補助電影、扶植人才、培育編劇、發展IP等議題,這些當然仍是文化政策不可或缺的核心。然而,AI時代的競爭已經不再只是內容競爭,更是資料、模型與製作能力的競爭。未來真正具有國際競爭力的影視產業,不僅需要優秀的創作者,更需要能夠累積製作資料、建立專業模型、整合拍攝流程,以及將AI安全地導入創作環境的能力。

相較於Netflix、Disney、Amazon等全球平台,台灣市場規模有限,不可能複製其數十億美元的投資模式,也難以建立龐大的專屬模型。然而,這並不代表台灣沒有機會。相反的,政府、影視產業與科技業可以思考建立共同的AI製作基礎,例如發展符合繁體中文與華語影視需求的製作工具、建立跨製片公司共享的技術平台、鼓勵後製公司與AI新創合作,並透過公共資源支持合法授權資料的累積與應用。這些基礎建設未必能立即產生票房,但卻可能決定未來十年的產業競爭力。

更重要的是,台灣目前並非完全沒有AI影視治理基礎:《人工智慧基本法》已確立人類自主、資料治理、透明與問責等原則,文化部也發布文化藝術應用生成式AI的風險指引;演員的肖像與聲音則可受到人格權、個資及既有著作權制度的部分保障。然而,這些規範仍分散於不同法律與行政指引之中,尚未形成一套影視產業可以直接遵循的制度。台灣仍有必要進一步建立數位分身與聲音複製的明確授權規則、模型訓練資料的來源與退出機制、創作者事前知情同意程序、AI生成影像與表演的揭露標準,以及因AI利用所產生的報酬與收益分配制度。

2023年好萊塢編劇工會(WGA)與演員工會(SAG-AFTRA)罷工,已使AI成為集體協商的重要議題;未來,如何在鼓勵技術創新的同時,保障創作者權益與文化多樣性,也將成為各國文化政策的重要課題。

因此,Netflix收購InterPositive真正值得台灣思考的,不只是AI能否降低電影製作成本,而是當全球影視產業開始圍繞「內容、資料、模型與平台」重新建立競爭優勢時,台灣是否也已開始布局屬於自己的影視AI基礎能力。未來真正的差距,未必來自誰擁有最好的劇本,而可能來自誰更早建立起支撐下一代影視創作的技術與制度環境。

[1] https://www.reuters.com/business/media-telecom/netflix-acquires-ben-afflecks-ai-film-tech-firm-2026-03-05/?utm

[2] https://about.netflix.com/en/news/why-interpositive-is-joining-netflix?utm

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