2025年10 月22 日，在財報電話會議上，Netflix 聯合CEO Ted Sarandos 提出一個關鍵判斷：AI 不能讓你學會講故事，但能幫你講得更快、更好。這是Netflix 首次明確表態，將從內容創作、特效製作到推薦演算法全面整合生成式AI 工具。（Ted Sarandos 訪談：Netflix 的未來五年策略）時機耐人尋味。就在幾周前，OpenAI 因Sora 2 深度偽造爭議被好萊塢演員工會SAG-AFTRA 警告；而Netflix 反而加速佈局：用AI 為角色減齡，建構虛擬佈景，模擬爆炸場景，並行布了一套“創作者AI 工具指南”。（資料來源：CNBC，Netflix 宣佈全面擁抱AI）Sarandos 的回應是：我們不擔心AI 會取代創意。這不是技術樂觀主義的口號。從VHS 錄影帶時代走到串流媒體平台，Sarandos 清楚什麼是可替代的工具，什麼是不可取代的核心。當業界仍在爭論「要不要用AI」時，Netflix 已經在回答另一個問題：如何用AI 讓好故事傳得更遠、破圈更迅速。第一節｜會說故事，AI 教不了如果你不是一個會講故事的人，AI 不會自動讓你變得會講故事。——Ted Sarandos，Netflix 聯合CEO這不是對技術的否定，而是一種清醒的立場：對Netflix來說，AI 是來幫助那些已經具備創意能力的人講得更好、觸達更多觀眾。有趣的是，在整個對話中，他幾乎沒有提起任何技術細節，重點反而是創作邏輯。他回憶自己年輕時在亞利桑那一家音像店打工的經歷。那是一家小店，藏著他找遍外地報紙才知道的冷門獨立電影。他看了幾百部片子，把每位顧客的口味都記下來，再在周末親自給他們推薦。他說：“我不想把一電影推薦給所有人，而是推薦給那些真的會喜歡它的人。這樣他們會告訴別人，形成口碑。”這句話，其實就是Netflix 推薦演算法的起點邏輯。不是推薦最多人可能點選的內容，而是推薦你可能最會喜歡的那一部。在Sarandos 看來，這種內容判斷力才是Netflix 的核心競爭力。而今天，AI 不過是把這種判斷放大了。所以當我們看到Netflix 用AI 來支援服裝設計、幫助角色「減齡」、生成場景草圖的時候，本質上他們並不是在靠技術製造熱度，而是用工具讓懂故事的人把創意實現得更順暢、更有效率。Sarandos 非常明確地說：“我在Netflix 學到的事是：不僅要讓你喜歡這電影，還要知道怎麼把它擺在你面前。”Netflix 的真正底牌，從來不是內容多，而是「把對的故事交給對的人」。第二節｜講得更快，AI 幫得上Netflix 沒有走「用AI 取代創作」的路，而是把AI 當成幕後工具，用來提升效率、拓展想像力、保護創作者。Ted Sarandos 說得很直接：我們從來沒有想過要用AI 去取代編劇。這已經落地到具體項目：在電影《快樂吉爾摩2》(Happy Gilmore 2)裡，AI被用來「減齡」演員；在劇集《億萬富翁的堡壘》(Billionaires' Bunker)中，AI 參與了前期的服裝和佈景設計；在阿根廷科幻劇《永生者》(The Eternaut)裡，一個大樓崩塌的鏡頭，是用AI生成出來的。Netflix 更特別的一點在於，他們主動公開使用邊界。具體來說，不是偷偷摸摸用AI，而是發佈了一套“AI 製作指南”，明確告訴創作者什麼能做，什麼不能做。本指南強調三件事：不能隨意用AI生成演員或人物肖像，尤其是沒有得到授權的；不能用未獲得許可的劇本或表演來訓練模型；AI 只能作為工具，不能取代導演、演員、剪輯師的位置。換句話說，AI 被安排在合適的位置，像燈光師、道具師那樣存在於幕後，服務於創意，而不是越位成為創作主體。他們的策略是「穩步推進」：技術上在嘗試，規則上在保護，面向觀眾時強調效果而非技術。偉大的作品需要偉大的藝術家，AI 只是幫助他們把腦海裡的故事變成觀眾眼前的內容。第三節｜從韓國到全球，只用兩周Netflix 不把AI 當作萬能創作者，而是當作「傳播加速器」。Ted Sarandos 提到，《魷魚遊戲》是Netflix 第一次看到一部「美國以外」的原創劇，能在美國中部也被全民追捧：美國中部的每個人，都像住在首爾的人一樣喜歡這部劇。但他立刻補了一句：“沒有資料能提前告訴我們這一點。”這不是謙虛，而是劃出一個邊界：AI 很難預測爆款，但能識別趨勢、放大傳播。✅ AI 不評判好壞，只幫好內容加速在內容傳播這件事上，AI 主要做了這幾件事：① 精準匹配觀眾Netflix 採用「微類型」標籤系統——例如《魷魚遊戲》可能被標註為：韓國/ 驚悚/ 大逃殺/ 童年遊戲/ 暴力美學…然後推薦演算法會將其推送給看過《黑鏡》《飢餓遊戲》《訊號》的使用者群體。這不是“誰都能看”，而是“誰可能會愛看”。② 監測內容勢能AI 會追蹤這些指標（即使沒公佈，也幾乎是產業共識）：完播率（能不能看完）追劇速度（是不是一口氣看完）二刷率（願不願回看）社交討論度（被誰轉發，在那裡刷螢幕）當這些資料在某一地區升溫，演算法就會標記它為「潛在爆款」。③ 最佳化推廣策略Netflix 會根據不同使用者做海報、文案、預告片的微調：推薦頁面在那一排、用什麼縮圖最能吸引你什麼時間段推給你，打開率最高那種推薦語讓你願意點進來看④ 加速本地化適配翻譯不只是字幕，而是文化解釋配音需貼合當地審美上線時間考慮不同國家的使用習慣✅ 從韓國本土到全球爆紅，只花了兩周《魷魚遊戲》上線初期並未大量宣傳。它先在韓國本土起勢，然後兩周內，登頂全球90+ 國家榜單。這在傳統內容分發邏輯中幾乎不可能：一部韓語劇征服美國中部觀眾，只用14 天。原因在於：AI 識別到了它在韓國的火爆趨勢，並快速複製給全球相似興趣的人。早在2006 年，Netflix 就舉辦了百萬美金大獎賽最佳化演算法，近20 年持續迭代。而現在，生成式AI 讓這個推薦系統更強大：使用者畫像更聰明——深度理解你的真實觀影偏好推薦文案更準確——用最打動你的方式呈現在地化更有效率－讓文化梗也能跨語言傳播類似的案例還在繼續：《艾蜜莉在巴黎》（Emily in Paris）帶動法國旅遊成長38% ；《黑白廚師》（Culinary Class Wars）從韓國火到東南亞；《極速求生》（Drive to Survive）讓F1 在美國年輕人中破圈。這些都不是廣告投放的結果，而是演算法驅動的精準傳播。AI 的核心作用：不是說它會火，而是知道誰該先看。Sarandos說：平台能讓好東西，被對的人看到。這句話點破Netflix 的戰略重點：不是誰火，而是誰先被看到；不是讓你看內容，而是讓內容來找你。✅ 傳播路徑被重寫過去，一部本地好劇要出海，可能要經歷： 本地走紅→ 被媒體注意→ 被海外買下版權→ 字幕+推廣→ 打開市場現在： 本地出現熱度→ 演算法識別→ 全球推薦→ 社交放大→ 爆紅傳播周期，從數年壓縮成數周。創意決定內容能做得多好，傳播決定內容能走多遠。 Netflix 全面擁抱AI，不是為了取代創意，而是為了讓好內容更快抵達全球觀眾。結語｜創意不死，AI只是放大鏡Netflix 沒談AI 有多強，而是回答了：AI該為誰服務？Sarandos 說得很明確：“要創作出偉大的作品，需要偉大的藝術家。”AI 不會創造好內容，它讓好內容傳得更快。當業界爭論AI 會不會取代創意，Netflix 已經在實踐：用AI 保護創作者，讓好故事不被埋沒。講故事的，永遠是人。AI，只是加速器。 （AI深度研究員）
