梁巍盯着电脑屏幕上的画面，突然笑出声。
“这完全就是电影级别啊，可它从没经过摄影机。 ”
他创建的Movie Flow刚把一个用户随口描述的场景变成了两分钟短片。
没有剧组，没有演员，甚至没有灯光师。
影视圈最近掀起巨浪。
北京杀出一家AI公司，扬言要给普通人“发一座电影制片厂”。
它的名字叫Movie Flow。
创始人梁巍在影视行业扎根了16年。
他经历过无数“不可能完成的任务”。
但现在他相信：AI会让电影制作变得像用美图秀秀修照片一样简单。
传统电影行业正卡在瓶颈里。
上一次大创新还是《阿凡达》带火的3D技术。
但如今3D观影体验越来越差，伪3D泛滥，戴上眼镜画面就变暗。
连IMAX都开始多放2D版本。
特效技术也基本停滞了，观众早已审美疲劳。
更麻烦的是资源高度集中。
大导演、大演员垄断了机会，新人难有出头之日。
投资回报率直线下滑，过去轻松破10亿的票房，现在连5亿都难如登天。
创作周期又长，几年磨一部片子，上映时观众情绪早变了。
Movie Flow想撕开这道口子。
它把全球顶尖AI模型全塞进一个系统——OpenAI、Google、可灵、即梦、字节跳动都在其中。
普通人只需对着手机说话，AI就能调度六个“智能体”开工：编剧、导演、摄影、剪辑、音乐、个性化全包了。
“你不需要懂灯光、机位，只管说想要什么情绪。”梁巍这样解释。
生成一段两分钟的电影级画面，现在只要25分钟。
用户还能接着微调。
跨模型的角色一致性达到90%，场景道具也不穿帮。
梁巍团队每半天就更新一版系统，像拧螺丝一样优化每个环节。
但谷歌的Flow已经抢先亮剑。
今年5月，谷歌在I/O大会上甩出“王炸”，把自家三大模型——Veo、Imagen和Gemini——捆在一起。
它能生成带口型同步的对话，甚至背景音效。
你写一句“老人和鸟儿开车冲下悬崖”，它立刻生成画面，还能实时改成“鸟儿突然拍翅飞走”。
Flow更像全流程的制片厂。
导演级镜头控制是杀手锏。
输入“低角度仰拍主角，再拉近到眼睛特写”，AI精准执行。
场景编辑器让你无缝延长镜头、加转场。
连资产都能存起来反复用，比如某个红伞女人的雨中特写。
好莱坞坐不住了。
电影《Freelancers》导演戴夫·克拉克用Flow做了整部短片，讲两兄弟从冲突到和解。
亨利·多布雷兹的《Electric Pink》探索自我怀疑，童年回忆全由AI生成。
Movie Flow则另辟蹊径。
它不只做工具，还搭了个社区，想做“影视版小红书”。
普通人拍的微电影能在这里分流量、赚收益。
专业导演也能挖到民间高手。
创作者用“魔法币”（MFB）交易，像网文平台那样运转。
短剧玩法彻底变了。
以前一百集连播，现在三集一放。
上午做五六集，下午看反馈，晚上再调整。
快手可灵AI验证了这条路：用户两天就能出个故事短片，完播率从45%飙到78%。
争议声浪随之而来。
特效公司首当其冲。
“未来特效更像修修补补的角色。 ”梁巍直言不讳。
电影产能萎缩，传统特效需求锐减，而AI生成能力却爆炸性增长。
版权问题更是雷区。
AI生成内容到底归谁？ 用户、平台还是模型公司？
欧盟已经行动，《人工智能法案》把深度伪造演员列为“高风险”，强制标注AI参与比例。
德国开发了溯源工具，给AI内容打数字水印。
真实与虚假的边界正在消失。
“现在发到任何平台，没人能认出是AI做的。 ”梁巍承认。
明年技术再进化，真假会更难辨。
加州已立法：用数字人必须获得遗产方授权，连角色道德倾向都要写进合同。
观众信任度也在滑坡。
全球调查显示，仅41%的人愿为含AI场景的电影买全价票。
若AI参与超50%，比例骤降到19%。
华纳兄弟试着出“透明度报告”，写明AI使用细节，观众评分竟回升27%。
AI短剧却在野蛮生长。
2025年被称为“AI短剧元年”。
国内市场41%的微短剧用AI生成超三成内容。
平台用算法预测热点，创作者跟着调剧情，效率碾压传统制片。
门槛崩塌带来新玩家。
中传学生用Midjourney加PixVerse，十人团队花50万就做出院线级短片。
美国导演萨拉·约翰逊的《回声山谷》全流程AI化，成本压到30万美元，圣丹斯观众根本分不清真假。
但人才结构正在裂变。
传统“导演-编剧-摄影”分工变成“创意总监-AI训练师-伦理审查员”三角。
北京电影学院开了“智能影像创作”专业，教电影美学也教提示词工程。
懂AI的视效总监薪资暴涨60%。
梁巍团队每天在抢人。
他们专找00后AI原生人才，北京杭州两头跑。
“一个人能当百人用，跟不上节奏就淘汰。 ”他说。
这不再是电影业的变革。
而是创作权力的彻底重构。
