本周研究机构发布新研究成果,国产影视产业:从A片到A片,美国影视业的启示与反思
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本周数据平台今日多方媒体透露研究成果:本月监管部门公开最新动态,国产影视产业:从A片到A片,美国影视业的启示与反思
近年来,国产影视产业在经历了从A片到A片的转型后,逐渐走向了成熟。这一过程中,我们不仅看到了国产影视的崛起,也深刻体会到了美国影视业的启示与反思。本文将从以下几个方面展开论述。 一、从A片到A片的转型 1. A片:指的是那些以色情内容为主的影片,这类影片在我国曾经一度泛滥,严重影响了影视产业的健康发展。 2. A片:指的是那些具有较高艺术价值、思想深度和观赏性的影片,这类影片在我国逐渐成为主流。 这一转型过程,既是对我国影视产业的自我净化,也是对观众审美需求的满足。在这个过程中,我国影视产业逐渐形成了以电影、电视剧、网络剧等多种形式并存的发展格局。 二、美国影视业的启示 1. 创新是影视产业发展的动力。美国影视产业之所以能够长期占据世界影视市场的主导地位,离不开其创新精神。从《星球大战》到《阿凡达》,美国影视作品始终以创新为核心,引领着世界影视潮流。 2. 注重人才培养。美国影视产业在人才培养方面投入巨大,从编剧、导演、演员到后期制作人员,都拥有一流的师资力量。这使得美国影视作品在艺术性和技术性方面都达到了世界领先水平。 3. 品牌建设。美国影视产业在品牌建设方面具有丰富的经验,从好莱坞到迪士尼,每个品牌都拥有广泛的知名度和影响力。这使得美国影视作品在全球范围内具有极高的市场竞争力。 三、反思与启示 1. 提高国产影视作品的艺术价值。在追求商业利益的同时,我国影视产业应更加注重作品的艺术性和思想深度,提高国产影视作品的整体品质。 2. 加强人才培养。我国影视产业应加大对人才培养的投入,培养一批具有国际视野、创新能力的高素质人才。 3. 注重品牌建设。我国影视产业应借鉴美国影视业的成功经验,加强品牌建设,提升国产影视作品的国际竞争力。 总之,从A片到A片的转型,是我国影视产业发展的必经之路。在这个过程中,我们既要借鉴美国影视业的成功经验,又要立足自身实际,不断探索创新,努力推动我国影视产业走向世界舞台。
今年春节,现象级大模型 DeepSeekR1 横空出世,给国产 "AI 六小龙 " 上了重要一课。这六家国内明星级的 AI 创业公司——智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物——曾被寄希望成为中国的 OpenAI,却在 2025 年经历了一系列创投圈常见的起落沉浮:产品停运、核心团队特别是技术派人才流失、融资几乎中断等等。从起高楼的风光无限到十字路口的进退两难,这六家国产大模型独角兽在各自的发展轨迹中,面临过相似的困境,也犯过普遍性的错误。文 /Nico 混沌商业研究团队产品同质化严重,商业化路径不清晰如果要总结 AI 六小龙的产品轨迹,关键词可能是 " 产品焦虑 " 和 " 昙花一现 "。据统计,六小龙在过去两年推出了数十款 AI 应用,不少在短短几个月内悄然退场。这些应用有的是出于跟风内卷,在没有进行充分用户调研的前提下就仓促上线。其中,虚拟陪伴、聊天 + 搜索、效率工具等领域的产品死亡率最高。阶跃星辰旗下的 AI 社交工具 " 冒泡鸭 ",上线时曾被寄予厚望,然而,由于 DAU 打不过头部的星野,不到一年便以并入公司旗下另一款对话产品 " 跃问 " 告终。有虚拟陪伴应用的玩家表示,这类产品上线迅速、下线更迅速,不要对它们的角色投入过多感情。C 端产品普遍同质化严重、缺乏长期的生命力。大同小异的聊天机器人、写作助手和搜索工具不仅浪费了宝贵的研发资源,也让用户产生了审美疲劳。而 B 端市场则被大厂占据,六小龙的商业化变现之路艰难。以放弃 AGI 转向医疗 AI 垂直场景的公司百川智能为例,虽然战略调整本身是冲着商业化去的,但华为、阿里健康、腾讯医疗等巨头拥有强大的生态系统和资源,百川作为新入局的玩家在资源和渠道上都不占优势。战略摇摆的代价李开复创办的零一万物,旗下的出海办公效率工具 PopAI 一度表现十分亮眼:上线九个月产品 ROI 接近 1,一年内做到了千万用户,高峰期年度经常性收入近千万美元,完全可以为公司造血。然而,零一万物却在 Kimi 在国内出圈爆红后紧急转向,跟风仓促上线了 PopAi 的国内版——相当同质化的 AI 工作平台 " 万知 "。结果是,PopAi 的人力和资源被万知抽走,但万知的表现却远不及预期,在 Kimi 已经占据国内用户心智的情况下,用户增长乏力,上线仅三个月便草草下线。万知的失利,伴随着零一万物的核心成员 " 阿姨 " 谷雪梅、PopAi 的产品负责人曹大鹏离职。从 2023 年底到 2025 年中,零一万物的核心技术骨干流失频繁,造成公司军心不稳、元气大伤。技术壁垒不足,领先优势被迅速抹平2023 年,AI 六小龙依靠先发红利在市场占得先机。但当 DeepSeek 用不到 600 万美元的极低成本训练出可以媲美 OpenAI-o1 能力的大模型,不仅改变了行业的游戏规则,也给开发闭源模型的公司带来极大的压力。同时,大厂的入局也加速了技术壁垒的瓦解。众所周知,大模型是一个烧钱的领域,而阿里的通义千问和字节的豆包等产品,不仅在技术能力上不落下风,在资源和生态建设方面更是远超创业公司可以投入的水平。六小龙踩过的坑,能为后来者提供宝贵的经验。1. 清晰的战略导向,"AI 一天,人间一年 ",但保持战略定力远重要于追逐热点。在开源和闭源之间反复横跳、在 B 端和 C 端之间摇摆不定,在战略层面时而想要 all in,时而想全面开花,不仅会浪费时间和资源,还会造成团队的分裂。2. 用户体验胜过参数,对于用户来说,最重要的不是模型的排名和跑分,而是产品是否能解决实际问题。3. 技术与商业的平衡,AI 六小龙的某些团队由技术派主导,埋头开发忽视用户调研和触达;某些砸钱买量,但产品功能和用户体验未能跟上。未来的 AI 创业者需要在技术指标与产品落地、实现商业化之间找到平衡。结 语不过,即使 AI 六小龙遭遇了严重的考验,根据 Artificial Analysis 的最新排名,在阿里的 Qwen3 235B 2507、DeepSeak V3.1 稳居全球大模型智力指数第一梯队之外,三小龙近几个月上线的 GLM-4.5、MiniMax M1-80k 和 Kimi K2 依旧稳稳占据第二梯队的三个位置。是继续留在 AGI 的牌桌上,还是转向应用和其他垂直赛道?国产大模型赛道可能无法同时容纳六家独角兽同时做大做强,但 " 百模大战 " 硝烟散尽后,经历过失败和反思再出发的幸存者,或许能在新的赛道走得更远。