Аналитика

Одной из самых насыщенных по фактуре дискуссий форума CSTB.PRO.MEDIA 2026 стала сессия об использовании ИИ в продакшне. Модератор Павел Перегудов, продюсер, основатель конкурса AI‑фильмов «MyFilm48» и директор отраслевого направления «Креативные индустрии» АЛРИИ, сразу задал тон разговору, показав свежие ролики, созданные моделью Seedance 2.0 от ByteDance. «Эти видео создаются по одному единственному текстовому запросу. Технологии полностью формируют раскадровку и персонажей, включая визуальную схожесть с реальными актерами, что уже вызвало серьезный скандал», – напомнил он. Тема авторских прав, этики и границ применения ИИ в кинофабрике в итоге стала одной из красных линий разговора.

Руководитель направления ML&AI в сегменте медиа Yandex Cloud Александр Лошкарев предложил посмотреть на происходящее с длинной дистанции. Пять лет назад, напомнил он, ИИ‑решения в России сводились к «классическому машинному обучению» – скоринговым моделям для банков и МФО, геоаналитике, голосовым роботам, распознаванию документов. «Медиасегмент тогда был фактически изолирован от этих технологий», – отметил спикер.

Сейчас картина принципиально иная: по данным Yandex Cloud, медиакомпании за последние 2–3 года ежегодно увеличивают потребление облачных сервисов минимум в три раза. На рынок вышло «огромное разнообразие сервисов» – генерация контента (текст, изображение, видео), оживление картинок, диалоговые агенты и чат‑боты. При этом, подчеркнул Лошкарев, заказчики уже не спрашивают, зачем им ИИ, а формулируют конкретные требования к продуктам и скорости вывода решений. Медиа, по сути, из догоняющего сегмента превратилось в один из драйверов спроса на облачную ИИ‑инфраструктуру.

Сооснователь и генеральный директор студии XOVP Юрий Ярушников говорил с позиции виртуального продакшна, который уже стал базовым инструментом для крупных проектов. «Мы давно снимаем так, как азиатские команды: почти все – не выходя из павильона с LED‑экранами и смешанным блендингом», – напомнил он, приводя в пример российские фильмы Воздух, КРАСНЫЙ шелк и другие, снятые с использованием VP.

Отвечая на вопрос, убьет ли ИИ классический продакшн, Ярушников был жестким: генерация полного кадра пока далека от идеала и сильно зависит от толерантности заказчика к артефактам. «Если мы говорим о большом экране, мы все равно пропагандируем гибридный подход», – пояснил он. XOVP внедряет нейросети в привычный pipeline – от концептов и аниматиков до отдельных шотов – но не пытается заменить ими весь продакшн. На уровне рынка это означает: VP‑студии уже считаются «классикой», а ИИ добавляется как еще один слой оптимизации, а не как «магическая кнопка».

Сооснователь «Синтез 25» Анатолий Шпаков напомнил, что команда зашла в тему ИИ еще с deepfake‑проектов – в том числе прославившегося «Ди Каприо на Красной площади». Сейчас компания производит до 10 тысяс единиц контента в месяц – от тизеров и промо до «контент‑заводов» для крупных брендов, которые генерируют сотни роликов для соцсетей.

«ИИ никогда не заменит крутого режиссера и не напишет фантастический сценарий. Но он позволяет реализовать сценарии, которые раньше не сходились по математике», – подчеркнул Шпаков. В качестве кейса он привел 10‑серийный сериал «Аляска», полностью созданный на ИИ: при традиционном подходе бюджет, по оценке продюсеров, ушел бы в сотни миллионов рублей, тогда как AI‑продакшн позволяет снизить затраты до 25–30 млн на сопоставимый визуальный уровень. По сути, ИИ здесь работает как «доступ к дешевому high‑concept»: вместо одного экспериментального тизера на проект продюсер может протестировать десятки гипотез и выбрать, что реально стоит запускать в производство.

Основатель AI‑продакшн SOZDAV.AI и режиссер ИИ‑фильмов Чингис‑Хан и нейрокомедии «Феофан» Даниил Козлов показал, как за год изменилась сама планка возможного. «То, что год назад было физически нереализуемо, сейчас генерируется достаточно просто», – отметил он, напомнив, что команда пришла в ИИ из инженерного и рекламного бизнеса и перенесла IT‑pipeline на кинопроизводство.

Козлов акцентировал важность связки «режиссер – инженеры»: многие кадры, которые автор видит в голове, либо технически невозможны для ИИ, либо требуют несоразмерных ресурсов. Поэтому успех проектов вроде «Феофана» он связывает не только с моделью, но и с отлаженной коммуникацией креативной и технической команды. Из прикладных сервисов для индустрии SOZDAV.AI развивает несколько направлений: кастинг и подбор костюмов (быстрая визуализация актеров в образах), внутренние трейлеры и концепт‑арты для питчингов и внутрирегиональных согласований, а также дешевые «тихие» тизеры для тестирования интереса к проектам у инвесторов и платформ.

Директор по управлению продуктовым портфелем ON Медиа Алексей Арефьев представлял взгляд крупного медиахолдинга‑«заказчика», в который входят онлайн‑кинотеатр, музыкальный сервис, книги и тикетинговое направление. «Наша задача – не «сделать ИИ», а выжать из него ускорение процессов и дополнительный эффект без разрушения существующего продакшена», – обозначил он рамку.

Ключевой кейс – автоматизированный анализ сценариев. Вместе с редакторами и сценаристами ON Медиа описали около 60 параметров, по которым компания оценивает входящие тексты: структура, персонажи, жанровые маркеры, конфликт, потенциальный каст и т.д. Эти параметры были зашиты в модель, которую обучали на внутренней истории успехов и провалов. Теперь вместо многодневного первичного чтения продюсер за три минуты получает отчет по сценарию с подсветкой сильных и слабых мест. Решение остается за человеком, но «бутылочное горлышко» на этапе первичного отсмотра существенно расширилось.

Помимо этого, холдинг тестирует ИИ в промо (автоматическое нарезание «горячих» сцен для витрин и соцсетей) и в генерации коротких форматов. Арефьев подтвердил общий вывод панели: на длинном видеоконтенте машины пока не выдерживают полного цикла без провала в качестве, зато короткие форматы позволяют безопасно экспериментировать и быстро проверять концепции.

Продюсер «Старт Продакшн» Станислав Химич описал, как ИИ уже встроен в цепочку создания проектов платформы START. «Мы используем нейросети на всех стадиях – от концепт‑арта до постпродакшна. За два года перестроили pipeline так, что новые проекты изначально планируются с учетом этих инструментов», – сказал он.

В качестве показательного примера Химич привел работу с таймлапсами: то, на что раньше уходили сутки полевой съемки с отдельной бригадой, теперь делается из одной фотографии с последующей генерацией изменений (день/ночь, дождь и т.д.). Таких кейсов, по его словам, уже «очень много», и во многих ситуациях нейросеть дает результат выше по картинке и дешевле по бюджету, чем традиционный продакшн. При этом продюсер подчеркнул, что ИИ остается инструментом, а не заменой людей: команда каждую неделю перетряхивает pipeline под новые модели, и это требует от продакшена высокой скорости обучения и гибкости.

Сооснователь AI Influence, ReFace Technology и вице‑президент АКАР Алексей Парфун сместил оптику дискуссии на то, как ИИ меняет не только производство, но и его объект – персонажей. Он говорил о генеративных виртуальных людях, у которых уже сегодня миллионы подписчиков и которые постепенно входят и в кинематографическое поле. «На Западе уже сформирован слой суперпопулярных AI‑персонажей. В России тоже есть свои примеры. С точки зрения зрителя 99% аудитории все равно, как создан контент – главное, цепляет он или нет. Факт генерации ИИ не имеет значения», – отметил он. По его словам, молодая аудитория живет в другом «цифровом мироощущении», и для нее граница между реальным и сгенерированным размыта. При выходе моделей уровня Sora с устойчивым длинным хроном, считает Парфун, киноиндустрию ждет неизбежный сдвиг – но сценарное качество по‑прежнему останется «узким горлышком».

Заместитель декана Высшей школы креативных индустрий РЭУ им. Плеханова и руководитель Центра кинотехнологий Мария Созинова напомнила, что темп появления новых профессий в ИИ‑кино уже обгоняет возможность рынка по их подготовке. «Специалист, который владеет нейросетевыми инструментами, будет побеждать на рынке того, кто ими не владеет», – подчеркнула она.

По ее словам, вуз совместно с индустрией (в том числе с Даниилом Козловым и Станиславом Химичем) уже выстраивает программы по виртуальному продакшну и ИИ в кино. Студентам дают инструменты на каждом этапе: работа с идеей и персонажем, сценарий, раскадровка, использование ИИ режиссером, маркетинг проекта. «Это не волшебная таблетка – после курса вы не будете сами делать весь нейросетевой фильм. Но вы поймете, как встроить ИИ в каждый этап производства и сможете говорить с технарями на одном языке», – честно заметила Созинова. Курсы постоянно обновляются под новые модели, а в финале каждый участник делает собственный нейросетевой продукт.

Генеральный директор CDNvideo Ярослав Городецкий показал, как инфраструктурные игроки пытаются сделать ИИ доступным не только для мейджоров, но и для региональных вещателей и небольших студий. Компания, имеющая одну из крупнейших CDN‑сетей в России, уже много лет обслуживает телеканалы и стриминги, а теперь собирает вокруг себя и ИИ‑сервисы. «Сейчас средний пользователь медиа использует 5–7 разных ИИ‑инструментов. Это сложно и фрагментарно. Мы идем по пути конструктора: как в 2016 году сделали конструктор видеосервисов, так сейчас собираем надстройку для работы с моделями – от хостинга до запуска inference рядом с пользователем», – отметил Городецкий.

CDNvideo развивает собственную модель синтеза речи (в том числе для региональных телеканалов – компания уже получила премию за аватар на якутском языке) и предлагает площадкам переводить контент на разные языки, создавать ведущих‑аватаров и т.д. «Наша миссия – чтобы малый вещатель мог конкурировать с крупным медиахолдингом, а ИИ‑сервисы были доступны не только топ‑игрокам», – резюмировал он.

Подводя итоги, Павел Перегудов отметил, что за три года сессии по ИИ на CSTB прошли путь от «экспериментальной комнаты» до большого зала. «Искусственный интеллект уже встроен в классическое кинопроизводство – это свершившийся факт. Эти технологии всерьез и надолго», – сказал он.

Для отрасли главный вывод сессии прозвучал просто: ИИ перестал быть хайпом и стал рабочим инструментом, который одновременно снижает порог входа в продакшн и повышает требования к квалификации команд. Конкурировать в этой реальности придется тем, кто умеет совмещать режиссуру, продюсирование и понимание ИИ‑pipeline – и при этом не забывает, что сценарий и авторская оптика по‑прежнему решают исход проекта.

18.02.2026 Автор: Дмитрий Некрасов