Netflix продолжает активно внедрять генеративный искусственный интеллект в производство контента: по данным квартального отчета компании, с использованием таких технологий уже созданы около 300 фильмов и сериалов. Об этом сообщает The Verge.

Основная часть применения ИИ приходится на этап постпроизводства — от доработки визуальных эффектов до создания сложных сцен. В компании подчеркивают, что такие инструменты позволяют ускорить выпуск проектов, оптимизировать бюджеты и при этом сохранять или даже повышать качество изображения.

Среди проектов, где использовались генеративные технологии, названы сериалы «Слава», «Бразилия “70: Третий чемпионский титул” и “Американский эксперимент”. В этих и других случаях ИИ применялся для воссоздания масштабных сцен — массовок, исторических эпизодов и панорамных видов, формирующих визуальную среду.

Ранее глава Netflix Тед Сарандос отмечал, что ИИ также использовался при работе над научно-фантастическим сериалом «Этернавт»: технология позволила быстрее и дешевле реализовать отдельные сцены по сравнению с традиционными методами.

Развитие этого направления остается стратегическим приоритетом для компании. Как указывает The Verge, Netflix инвестирует в ИИ-инфраструктуру, включая покупку стартапа, связанного с Беном Аффлеком, запуск анимационной студии с применением ИИ и эксперименты с синтезированными голосами — в частности, в реалити-шоу «Золотой билет Вонки» был использован сгенерированный голос актера Джина Уайлдера.

Финансовые показатели также демонстрируют рост: по итогам второго квартала выручка Netflix достигла 12,56 млрд долларов. Компания планирует усилить рекламное направление, рассчитывая увеличить доходы от него до 3 млрд долларов. Объем потребления контента продолжает расти — за последний год пользователи просмотрели более 97 млрд часов, что на 2% превышает показатели предыдущего периода.

На фоне усиливающейся конкуренции стриминговые сервисы все чаще обращаются к ИИ как к инструменту оптимизации производства и расширения визуальных возможностей, что постепенно меняет подход к созданию кино- и телевизионного контента.