Netflix收购由好莱坞影星班．艾佛列克共同创立的新创公司 InterPositive，企图在AI影视时代建立新的竞争优势。（图为班．艾佛列克资料照／路透社）

今年三月，Netflix宣布收购由好莱坞影星班．艾佛列克（Ben Affleck）共同创立的AI新创公司 InterPositive；七月，Netflix向美国证券交易委员会（SEC）提交文件，正式揭露交易金额高达5.87亿美元，全数以现金支付。这家公司并非生成AI界最知名的新创，也没有推出类似OpenAI Sora或Google Veo那样受到市场瞩目的视频生成模型，因此消息一出，外界普遍好奇：Netflix究竟看上了什么？

首先，班．艾佛列克（Ben Affleck）是谁? 班．艾佛列克与最近爆红的电影《奥德赛》男主角麦特．戴蒙（Matt Damon）不只是好莱坞多年好友，也是长期的创作与事业伙伴。两人年轻时共同撰写并演出《心灵捕手》（Good Will Hunting），并以该片获得奥斯卡最佳原创剧本奖；2022年又共同创办制片公司 Artists Equity，艾佛列克担任执行长，戴蒙则任内容长。但截至目前公开资料并未显示戴蒙是InterPositive的共同创办人、投资人或经营团队成员。

其次，如果将这笔交易视为Netflix购买一项新的AI工具，恐怕低估了它真正的意义。这项收购所揭示的，不只是Netflix对一项新技术的投资，而是未来影视产业的竞争，可能从“谁拥有最好的故事与明星”，进一步转变为“谁同时掌握内容、资料、模型与全球发行入口”。

AI改变了影视产业的竞争规则

换言之，AI正在改变的，不只是电影如何拍，而是整个影视产业的竞争规则。

过去百年来，好莱坞的竞争优势大多建立在三项资产之上：优秀的创作者、知名演员，以及庞大的智慧财产（IP）。谁拥有最好的剧本、最受欢迎的明星、最具票房号召力的系列作品，谁就更容易取得市场优势。然而，串流平台兴起之后，竞争开始加入另一个重要因素——资料。

Netflix之所以能改变全球影视市场，并不只是因为制作了《纸牌屋》（House of Cards）或《鱿鱼游戏》，更重要的是它拥有全球数亿用户的观看行为资料，知道观众在何时暂停、快转、追剧、弃剧，甚至哪些桥段最容易引起讨论。这些资料早已成为内容决策的重要依据。

如今，生成式AI的加入，又让竞争迈向下一个阶段。

InterPositive最值得注意的地方，不在于它能直接生成一部电影，而是它试图利用剧组拍摄素材、灯光、镜头语言、场景设计与剪辑流程，建立每一部作品专属的AI模型，协助导演与后制团队解决漏拍镜头、背景替换、灯光修正、画面一致性等问题，而不是取代真人创作。Netflix 内容长 Bela Bajaria 在宣布收购案时表示：“我们相信，新工具应该扩展创作者的自由，而不是限制它，更不是取代编剧、导演、演员与剧组的工作。”（We believe new tools should expand creative freedom, not constrain it or replace the work of writers, directors, actors, and crews.）[1]

这与目前市场对生成AI的想像有很大的不同。 许多人谈到AI电影，想到的是“一句提示词生成整部电影”。但国际媒体普遍认为，真正领先的应用，将是高度客制化、服务特定剧组的专业AI，而不是通用模型。

然而。根据 Netflix 与 InterPositive 公布的技术说明，InterPositive 并非追求从文字直接生成完整视频，而是建立“专为电影制作打造”（purpose-built）的 AI 工具。 它的第一代模型利用剧组自行拍摄的专属资料集（proprietary dataset）进行训练，理解电影拍摄中的视觉逻辑（visual logic）与剪辑一致性（editorial consistency），并协助处理漏拍镜头、背景替换及灯光修正等真实拍摄环境中的问题，同时保留创作者对作品的最终控制权。[2]

然而，真正值得注意的，是这项收购背后所代表的企业战略。如果说Netflix过去最大的资产是片库（content library），那么未来最大的资产，很可能是“片库加上模型”。

每一部电影、每一场拍摄、每一次剪辑、每一个视觉特效流程，都可能成为AI持续学习的资料来源。当平台拥有愈多作品，就能累积愈多制作资料；愈多资料，又能训练出更成熟、更符合电影语言的模型；模型愈成熟，又能降低下一部作品的制作成本与时间。这将形成一种新的正向循环，使大型平台与中小型制片公司的差距进一步扩大。

同时拥有创作者、生产资料、AI模型，以及全球用户的发行平台者胜出

因此，未来影视公司的竞争，不再只是“谁拍出最好看的电影”，而是“谁拥有最多能训练AI的资料”。 这种竞争模式，其实与今日大型科技公司极为相似。

Google掌握搜寻资料，因此建立搜寻AI；Meta掌握社群互动，因此发展推荐演算法；Amazon掌握消费资料，因此强化电商AI。如今，Netflix则希望掌握影视制作资料，建立属于自己的电影AI基础设施。

从这个角度来看，InterPositive并不是一间软件公司，而更像是一座新的制片厂。不同的是，它生产的不是电影，而是未来拍电影的方法。

这也意味着，影视产业的竞争将从内容竞争，逐渐转向“内容、资料、模型与平台”四种能力的整合。

值得注意的是，这四项能力并非彼此独立，而是相互强化。 好的内妊厅引更多观众；更多观众产生更多观看资料；更多资料让AI模型持续进化；更成熟的模型又提升内容制作效率，最后再透过全球串流平台快速发行。未来真正具竞争力的企业，不只是拥有优秀导演，而是同时拥有创作者、生产资料、AI模型，以及全球数亿用户的发行平台。

这正是Netflix最想建立的新竞争优势。 对其他影视公司而言，这项收购也可能引发新一轮的军备竞赛。

Disney拥有全球最完整的IP资产；Amazon拥有AWS云端运算能力与Prime Video平台；Apple拥有芯片、终端设备与Apple TV+；华纳兄弟探索（Warner Bros. Discovery）则掌握大量片库与品牌。未来各大影视公司若希望在AI时代维持竞争力，很可能不只是增加内容投资，而是投入更多资源建立自己的AI能力，甚至收购更多专注于影视制作的新创公司。

但另一方面，这样的发展也带来新的公共议题。如果AI模型主要建立在平台累积的大量作品与制作资料之上，那么谁拥有资料，谁就更容易建立技术优势；而技术优势又会吸引更多作品与创作者加入平台，形成新的市场集中效应。未来影视产业的竞争门槛，可能因此大幅提高。

新的产业规范与法律制度亟待制定

此外，当AI逐渐深入剧本开发、前期预视、拍摄、后制与发行流程之后，演员肖像权、导演风格、模型训练资料、创作者授权，以及AI生成内容的责任归属，也都将成为下一阶段产业治理的重要课题。这些问题，恐怕不是单靠一纸授权契约就能完全解决，而需要新的产业规范与法律制度共同因应。

Netflix收购InterPositive，因此不只是一次企业并购，更像是一场产业宣言。它告诉外界，生成式AI已经不再只是实验室中的新技术，而正逐步成为影视制作的基础设施。

未来十年，影视公司的竞争，或许仍需要好的故事、优秀的导演与明星演员；但真正决定产业版图的，将不只是谁最会说故事，而是谁能同时掌握内容、资料、模型与全球发行入口。

从这个角度来看，Netflix买下的不是一家AI公司，而是下一个世代影视工业的核心能力。

台湾可以从这起收购案看到什么？

对台湾而言，Netflix收购InterPositive最大的启示，或许不在于“台湾是否也需要一家影视AI公司”，而是应重新思考未来影视产业的竞争基础。

目前台湾多数讨论仍聚焦于补助电影、扶植人才、培育编剧、发展IP等议题，这些当然仍是文化政策不可或缺的核心。然而，AI时代的竞争已经不再只是内容竞争，更是资料、模型与制作能力的竞争。未来真正具有国际竞争力的影视产业，不仅需要优秀的创作者，更需要能够累积制作资料、建立专业模型、整合拍摄流程，以及将AI安全地导入创作环境的能力。

相较于Netflix、Disney、Amazon等全球平台，台湾市场辨模有限，不可能复制其数十亿美元的投资模式，也难以建立庞大的专属模型。然而，这并不代表台湾没有机会。相反的，政府、影视产业与科技业可以思考建立共同的AI制作基础，例如发展符合繁体中文与华语影视需求的制作工具、建立跨制片公司共享的技术平台、鼓励后制公司与AI新创合作，并透过公共资源支持合法授权资料的累积与应用。这些基础建设未必能立即产生票房，但却可能决定未来十年的产业竞争力。

更重要的是，台湾目前并非完全没有AI影视治理基础：《人工智能基本法》已确立人类自主、资料治理、透明与问责等原则，文化部也发布文化艺术应用生成式AI的风险指引；演员的肖像与声音则可受到人格权、个资及既有著作权制度的部分保障。然而，这些规范仍分散于不同法律与行政指引之中，尚未形成一套影视产业可以直接遵循的制度。台湾仍有必要进一步建立数位分身与声音复制的明确授权规则、模型训练资料的来源与退出机制、创作者事前知情同意程序、AI生成影像与表演的揭露标准，以及因AI利用所产生的报酬与收益分配制度。

2023年好莱坞编剧工会（WGA）与演员工会（SAG-AFTRA）罢工，已使AI成为集体协商的重要议题；未来，如何在鼓励技术创新的同时，保障创作者权益与文化多样性，也将成为各国文化政策的重要课题。

因此，Netflix收购InterPositive真正值得台湾思考的，不只是AI能否降低电影制作成本，而是当全球影视产业开始围绕“内容、资料、模型与平台”重新建立竞争优势时，台湾是否也已开始布局属于自己的影视AI基础能力。未来真正的差距，未必来自谁拥有最好的剧本，而可能来自谁更早建立起支撑下一代影视创作的技术与制度环境。