Стоит ли вашей компании создавать собственную систему искусственного интеллекта? Компания Inkitt сделала это для видео с использованием ИИ — 5 ключевых выводов.

Карл Франзен

Самая захватывающая область развития корпоративного ИИ на данный момент — это не модели и даже не агенты, а их система на основе готовых решений.

Такие компании, как Salesforce, DeepSeek, Xiaomi и Google, все чаще предлагают новые, специализированные решения, разработанные для улучшения базовых моделей ИИ и производительности агентов, а также для повышения их надежности при выполнении конкретных, повторяющихся, но не ограничивающихся рамками задач. Эти решения призваны достичь этого, предоставляя модели ИИ слой программного обеспечения, инструментов, подсказок, контекста, сред выполнения и инструкций по эксплуатации, предназначенных для достижения желаемых целей.

Но возникает закономерный вопрос: если эти компании могут это сделать, должна ли ваша компания также создавать собственное специализированное оборудование для выполнения конкретных задач, применимых к вашему бизнесу ? И можно ли превратить ваше собственное оборудование в готовый продукт? Одним из примеров компании, которая недавно это сделала, является стартап Inkitt, занимающийся цифровым издательством и медиа-технологиями с использованием ИИ, наиболее известный тем, что позволяет пользователям публиковать и распространять электронные книги среди своего сообщества. Сегодня он запускает Inkitt Movie Creator , публичную бета-версию, предназначенную для превращения текстовых сценариев в фильмы, созданные с помощью ИИ, за считанные минуты.

Inkitt Movie Creator полностью работает на базе Cinematica — внутренней системы, разработанной экспертами Inkitt по видеопроизводству с использованием искусственного интеллекта. Эта система способна координировать различные модели изображений, видео и языка, одновременно используя реальные методы кинопроизводства.

Вместо того чтобы создавать еще одну базовую модель видео, напрямую конкурирующую с Seedance от ByteDance, MiniMax и расширяющейся областью систем генеративного видео, основатель и генеральный директор Inkitt Али Альбазаз в эксклюзивном интервью VentureBeat заявил, что его компания делает ставку на то, что более широкие возможности заключаются в упрощении управления этими моделями в рамках реального производства.

«Там огромный выбор, и мы совсем не хотим конкурировать», — сказал Альбазаз. «Cinematica — то, что делает Cinematica особенной, это её платформа».

Исследования все чаще показывают, почему важна разработка кабельной системы. Кабельная система Xiaomi HarnessX улучшила производительность в 14 из 15 комбинаций моделей и эталонных показателей в ходе тестирования, обеспечив средний абсолютный прирост в 14,5% без простой замены базовой модели на более мощную.

Отдельные тесты в реальных условиях, опубликованные VentureBeat, показали, что одна и та же модель дает существенно разные результаты в зависимости от используемой среды, конфигурации инструментов и стека выполнения.

Cinematica представляет собой особенно ощутимую попытку применить тот же принцип за пределами программирования и корпоративных агентов: вместо того, чтобы обучать лучшую модель фильма, создать лучшую систему для управления уже существующими моделями фильмов. Однако компания отказалась публиковать конкретные результаты тестов своей собственной системы на момент запуска, вместо этого предоставив VentureBeat демонстрации и пошаговые инструкции, показывающие, как она ускорила производство и обеспечила редактируемые результаты за считанные минуты, создав эффективный рабочий процесс для создания видео с использованием ИИ, который можно использовать в рекламе или промо-материалах.

На мой взгляд, демонстрации показали улучшение удобства использования по сравнению с использованием видеомоделей, созданных с помощью ИИ, непосредственно на веб-сайтах поставщиков или даже через сервис агрегации нескольких моделей, такой как fal.al, где пользователю приходится переходить по нескольким выпадающим спискам и оценивать сгенерированные ИИ видеоклипы по отдельности, а не как часть единого фильма.

И самое главное, для предприятий, которые задаются вопросом, стоит ли им создавать собственную специализированную систему защиты, процесс разработки Inkitt предлагает как минимум пять полезных уроков.

Урок 1: Начните с реального внутреннего рабочего процесса, а не с типовой идеи для шаблона.

Cinematica изначально не задумывалась как абстрактный платформенный проект, ищущий практическое применение.

По словам Альбазаза, идея возникла примерно в начале 2026 года, поскольку у Inkitt уже был растущий каталог историй, которые компания хотела превратить в фильмы для Inkitt Ironblood, своего сервиса потокового видео с использованием искусственного интеллекта, предлагающего боевики, приключенческие, научно-фантастические и фэнтезийные фильмы, основанные на успешных электронных книгах Inkitt. На данный момент весь контент на сайте создан с помощью Cinematica, сообщил представитель компании VentureBeat.

Традиционные экономические принципы производства делали адаптацию этих моделей в требуемом Inkitt объеме нецелесообразной, в то время как все более совершенные видеомодели на основе искусственного интеллекта предлагали другой путь.

«Мы начали создавать Cinematica с первой версии, — сказал Альбазаз. — Изначально это был наш внутренний инструмент». Система, показанная VentureBeat, сейчас является третьей версией.

Иными словами, компания Inkitt не начинала с предположения, что ей нужен «инструмент для искусственного интеллекта». Она начала с повторяющейся бизнес-проблемы: как использовать быстро совершенствующиеся видеомодели для создания множества полнометражных фильмов, не перестраивая производственный процесс под каждую новую модель?

Ответом стала компания Cinematica. Альбазаз использовал автомобильную аналогию, чтобы описать последующий переход от внутренней инфраструктуры к общедоступному продукту.

«Мы создали этот болид Формулы-1, если можно так выразиться, чтобы помочь нам создавать эти фильмы внутри компании, а теперь мы превращаем его в Honda CR-V, чтобы его могли начать использовать и сторонние подрядчики», — сказал он.

Такая последовательность действий может послужить полезным шаблоном для других предприятий: начните с реального, повторяющегося и дорогостоящего внутреннего рабочего процесса, сначала решите его для своих сотрудников, и только потом рассматривайте, следует ли использовать полученный инструмент в более широком масштабе.

Урок 2: Привлекайте экспертов в предметной области к процессу разработки тестового ПО.

В основе подхода Inkitt лежат люди, выполняющие работу. Альбазаз сказал, что на момент интервью в Ironblood и Cinematica работало около 25 человек, включая примерно 15 видеопродюсеров, и что Inkitt продолжает нанимать новых сотрудников.

Эти сотрудники — не просто конечные пользователи Cinematica. По сути, они выполняют функции постоянно действующей научно-исследовательской организации, занимающейся разработкой этого программного обеспечения.

По словам Альбазаса, в Inkitt ежедневно проводится совещание, на котором производственная группа обсуждает методы, обнаруженные в ходе работы предыдущего дня, и рассматривает возможности их внедрения в Cinematica.

Его описание процесса было поразительно простым.

«Джессика, ты сегодня узнала что-то новое. Давай внедрим это в Cinematica, чтобы остальная команда тоже могла извлечь из этого пользу», — сказал он, приводя гипотетический пример. «Хосе, ты сегодня узнал что-то новое. Мы внедрим это в Cinematica, чтобы вся остальная команда получила новые знания».

В результате «все знания, полученные каждым сотрудником ежедневно, по сути, передаются в Cinematica», — сказал мне Альбазаз.

Это потенциально важный переворот в типичной концепции автоматизации. Вместо того чтобы просить систему ИИ исключить работу эксперта в предметной области и каким-то образом самостоятельно приобрести его экспертные знания, Inkitt вовлекает этих экспертов в цикл оптимизации и пытается превратить их повторяющиеся решения в многоразовое программное обеспечение.

Таким образом, для предприятия ценным активом может быть не только конфиденциальная информация, но и неявные оперативные знания, которыми обладают люди, уже понимающие рабочий процесс лучше, чем сама модель.

Урок 3: Превратите повторяющиеся сбои и решения экспертов в полезные системные знания.

Человеческий фактор становится наиболее ценным, когда он связан с конкретными причинами отказов.

Альбазаз описал Cinematica как инструмент для выявления и решения проблем, которые неоднократно возникают в процессе создания видео с использованием искусственного интеллекта.

Если кожа персонажа, созданного с помощью ИИ, выглядит восковой, устройство может закодировать методы, которые продюсеры сочли полезными для ее коррекции. Если для конкретной сцены требуется определенный кинематографический эффект, оно может помочь порекомендовать настройки камеры или объектива.

В более сложных ситуациях может потребоваться вмешательство посторонних лиц.

Альбазаз описал, как генераторы видео иногда меняют местами лица или позы персонажей, когда в движущемся кадре появляется несколько человек. Один из способов решения этой проблемы — размещение персонажей с использованием 3D-модели или модели в стиле САПР, что помогает генератору сохранить их пространственные отношения.

«Эта система работает по принципу: „Эй, когда вы сталкиваетесь с этой проблемой, существует определенная методика“», — объяснил Альбазаз. «Теоретически, вы могли бы зайти в Twitter, Google и так далее и попытаться каждый раз, когда сталкиваетесь с проблемой, самостоятельно ее найти. Но мы, по сути, собрали все приемы в одном месте».

По сути, Inkitt пытается превратить повторяющиеся задачи по устранению неполадок в корпоративную память .

Команда разработчиков может задокументировать соглашения, принятые в репозитории, последовательности отладки или предпочтительные шаблоны использования инструментов. Организация, занимающаяся вопросами безопасности, может зафиксировать этапы расследования, которые старшие аналитики неоднократно используют для определенных классов оповещений. Финансовая команда может задокументировать, как опытные сотрудники устраняют определенные аномалии, прежде чем передавать их на рассмотрение вышестоящим инстанциям.

Сфера деятельности Inkitt — кинопроизводство, поэтому накопленные знания касаются персонажей, объективов, непрерывности сюжета, подсказок и визуальных артефактов.

Однако лежащая в основе схема является переносимой: найдите, где модель неоднократно дает сбой, понаблюдайте за тем, что делает эксперт дальше, и предоставьте это вмешательство в следующий раз, когда система столкнется с проблемой того же класса.

Урок 4: Сочетайте уникальную экспертизу с полезными знаниями, полученными вне компании.

Компания Inkitt также не утверждает, что все знания о процессе производства Cinematica были разработаны внутри компании.

Альбазаз заявил, что его продюсеры отслеживают методы, которыми публично делится более широкое сообщество разработчиков видео с использованием ИИ, в частности на платформе X, а также разрабатывают собственные подходы в процессе работы над проектом.

«Это сочетание обучения у местного сообщества и общения с самими производителями», — сказал он.

Компания Inkitt призывает своих продюсеров уделять время освоению новых технологий. Альбазаз также упомянул дискуссии на встречах создателей видеоконтента с использованием ИИ как еще один источник практических знаний, которые могут быть внедрены в систему.

Таким образом, конкурентное преимущество вовсе не обязательно должно заключаться в изобретении каждой лежащей в его основе технологии.

Это может быть достигнуто путем сбора, оценки, стандартизации и постоянного обновления методов, относящихся к конкретной задаче , а затем путем объединения общедоступных знаний с внутренними методами и данными о рабочих процессах, которыми не обладают конкуренты.

Этот процесс также предотвращает статическое электричество в жгуте проводов.

В ходе последующей демонстрации VentureBeat руководители Inkitt подчеркнули, что пользователи Movie Creator должны получать выгоду по мере того, как внутренняя производственная команда открывает для себя новые технологии, а не ждать периодических крупных обновлений продукта.

«Это также не стоит на месте», — сказал один из руководителей Inkitt. «Все подсказки, вся обратная связь, по мере того, как система становится умнее, постоянно передаются пользователям Inkitt».

Урок 5: Храните жгут проводов отдельно от самих моделей.

Окончательное архитектурное решение Inkitt, возможно, наиболее непосредственно применимо к предприятиям: модель «подвеска» не является базовой моделью.

В ходе демонстрации для VentureBeat компания Cinematica показала рабочий процесс, в котором кинематографист может создавать персонажей, локации и реквизит; генерировать несколько версий отдельных сцен; выбирать предпочтительные варианты; и в диалоговом режиме просить систему изменить кадры, которые близки к оригиналу, но не подходят.

Но создатели контента не привязаны к одному единственному генератору видео.

Альбазаз отметил, что Cinematica может выбирать между различными системами в зависимости от таких факторов, как качество и стоимость, приведя в пример ByteDance Seedance 2.5 для более дорогостоящей генерации высококачественного изображения и MiniMax H3, когда пользователи хотят снизить затраты.

«Если вам действительно нужно высокое качество, выбирайте Seedance 2.5, но это дорого», — сказал Альбазаз. «Если же вам нужно высокое качество по очень низкой цене, вы, вероятно, выберете MiniMax H3, и мы позволяем пользователю делать такой выбор».

В ходе последующей демонстрации руководители Inkitt описали еще более широкую систему, объединяющую различных поставщиков для генерации изображений, видео и диалогового взаимодействия.

«Мы не привязаны к одной модели, — сказал Альбазаз. — Мы предоставим вам лучшие инструменты».

Это разделение важно, потому что предполагаемая ценность Cinematica заключается не просто в доступе к конкретному генератору видео. Речь идёт о логике производства, которая сохраняется и после этих моделей .

«Как вам удаётся сохранять неизменность персонажей на протяжении часа? Как вы сохраняете одни и те же голоса? Как вы сохраняете локации неизменными?» — сказал Альбазаз. «Какие объективы вы выбираете во время съёмки? Все эти приёмы, которые мы освоили за многие месяцы экспериментов с различными моделями, позволяют нам создавать по-настоящему кинематографичные фильмы».

Для предприятия такой подход, не зависящий от конкретной модели, может помочь предотвратить тесную зависимость бизнес-процесса от того, какой поставщик ИИ окажется наиболее сильным на сегодняшний день.

Если завтра появится другая модель, которая окажется лучше или дешевле, теоретически, эта модель может измениться, при этом накопленные организацией рабочие процессы, правила и опыт останутся в силе.

Этот принцип особенно заметен в сфере видеоанализа с использованием ИИ, где возможности моделей и ценообразование быстро меняются, но он все чаще проявляется и в корпоративном ИИ.

Например, компания Salesforce продвигает идею создания общекорпоративного уровня управления, который будет работать во всех моделях и платформах агентов, вместо того чтобы предполагать, что компании будут стандартизироваться на одном поставщике.

Cinematica имеет значительно более узкую специализацию, но архитектурный подход схож: необходимо контролировать уровень рабочих процессов и оркестровки, даже если базовая модель принадлежит кому-то другому.

Цены и наличие

Inkitt Movie Creator доступен с сегодняшнего дня, 24 сентября 2026 года, через веб-сайт компании. На момент запуска API для Cinematica отсутствует, поэтому весь процесс производства пока будет осуществляться на веб-сайте Inkitt. Хотя компания использует сервер MCP, Альбазаз отметил, что он пока не подключен к Cinematica — интеграция планируется.

Эти упущения могут сделать Cinematica более полезной на начальном этапе в качестве инструмента для творческого производства, чем в качестве инфраструктуры, готовой к прямому подключению к крупной корпоративной маркетинговой платформе.

По оценкам Inkitt, стоимость создания контента в Movie Creator составит от 75 до 500 долларов за минуту готового, отшлифованного видео, согласно информационному листу, предоставленному VentureBeat. Широкий разброс цен объясняется количеством попыток генерации, которые предпринимает создатель, прежде чем принять сцену, а также используемой моделью создания видео на основе ИИ, которую может выбрать пользователь. Inkitt предоставляет модели через Movie Creator и взимает дополнительную плату за использование своего интерфейса, хотя компания отказалась уточнить, какая именно и является ли эта плата переменной.

Когда VentureBeat тестировал новый инструмент для создания видео, мы получили информацию о ценах на пакеты кредитов, начиная с 50 000 кредитов за 10,61 доллара, чего, по оценкам Inkitt, достаточно примерно для создания 30 секунд видео . Дополнительные пакеты включают:

• 100 000 кредитов за 20,91 доллара (примерно одна минута)

• 200 000 за 41,51 доллара (две минуты)

• 500 000 за 103,30 доллара (пять минут)

• 1 миллион за 206,29 долларов (10 минут)

• 2,5 миллиона долларов за 515,25 долларов (25 минут)

В итоге получается удивительно стабильная цена примерно в 20,60–21,20 долларов за минуту сгенерированного видео , при этом практически отсутствует скидка за объем по мере перехода пользователей на более крупные пакеты кредитов.

Эта цена находится примерно посередине среди других предложений по созданию видео с использованием ИИ, включая собственные модели видео от BytePlus. Согласно ценовой политике Seedance 2.5 от BytePlus, создание видео в разрешении 720p обходится примерно в 27,72 доллара за минуту, а в разрешении 480p — примерно в 12,34 доллара за минуту, что означает, что Movie Creator фактически дешевле, чем Seedance 2.5 напрямую при разрешении 720p, но дороже при разрешении 480p.

Цены на API Veo 3.1 от Google варьируются от 24 долларов в минуту за стандартное разрешение 720p/1080p со звуком до 6 долларов в минуту за Veo 3.1 Fast при разрешении 720p и всего 3 долларов в минуту за Veo 3.1 Lite при разрешении 720p. MiniMax ещё дешевле: цены на его собственный API H3 составляют 4,80 доллара в минуту при разрешении 768p или 7,80 доллара в минуту при разрешении 2K.

Таким образом, оценка стоимости генерации данных от Inkitt примерно сопоставима с доступом к премиальным версиям Veo или Seedance, но примерно в три-семь раз дороже, чем прямой вызов более дешевых вариантов Veo или MiniMax H3.

Однако это не совсем корректное сравнение: эти API продают только результаты моделирования, в то время как цена Inkitt включает доступ к более высокому уровню оркестровки Cinematica, управлению ресурсами и непрерывностью, выбору моделей и накопленным методам кинопроизводства — по сути, к тому уровню инструментов, который рассматривается в этой статье.

По крайней мере, по сравнению с Seedance 2.5 720p и стандартным Veo 3.1, его очевидная стоимость генерации в минуту конкурентоспособна; его преимущество становится гораздо более очевидным по сравнению с более дешевыми моделями, такими как H3, Veo Fast и Veo Lite. Это делает вопрос для корпоративного сектора более интересным: стоит ли дополнительная интеллектуальная обработка рабочих процессов в Cinematica того, чтобы платить в несколько раз больше, чем за самую низкую доступную стоимость обработки исходных данных?

Путь компании Inkitt от книг, созданных на основе данных, к фильмам, снятым с использованием искусственного интеллекта.

Cinematica также соответствует стратегии, которую Inkitt проводит уже более десяти лет.

Компания начинала как платформа, где авторы могли публиковать художественную литературу, а Inkitt анализировала поведение читателей, чтобы выявлять перспективные истории. В 2017 году она привлекла 3,9 миллиона долларов инвестиций, сосредоточившись на своей модели публикации, основанной на участии читателей. По данным TechCrunch, к 2019 году у Inkitt было 1,6 миллиона читателей, 110 000 писателей и около 350 000 загруженных рассказов.

Впоследствии компания расширила успешные истории за счет платного сервиса художественной литературы Inkitt Galatea и в 2021 году привлекла 59 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B, расширив свои амбиции в сторону мультимедийных развлечений.

В 2024 году Khosla Ventures возглавила еще один раунд финансирования серии C на сумму 37 миллионов долларов. В то время Inkitt сообщила TechCrunch, что число ее пользователей достигло 33 миллионов, и компания намерена развиваться дальше в области аудиокниг, игр и, в конечном итоге, видео, созданного с помощью ИИ. В результате этого раунда общая сумма привлеченных средств достигла 117 миллионов долларов.

В конечном итоге это расширение привело к тому, что Inkitt запустила платформу для создания короткометражных «микродрам» с использованием искусственного интеллекта Inkitt CandyJar, а совсем недавно — Inkitt Ironblood, платформу для публикации и потоковой передачи видео с помощью ИИ, посвященную научно-фантастическим и фэнтезийным фильмам, основанным на популярных проектах Inkitt.

Теперь Inkitt Movie Creator предоставляет доступ к некоторым инструментам, используемым в этой системе создания видео, для сторонних пользователей.

Как предприятия могут использовать Cinematica и Inkitt Movie Creator для создания собственного контента и проведения рекламных кампаний.

Компания Inkitt видит одно особенно актуальное корпоративное применение Cinematica в создании брендированных микросериалов .

Альбазаз рассказал VentureBeat, что компании уже обращались в Inkitt с предложением интегрировать свои продукты и услуги в сериализованные истории. Он описал одну неназванную компанию по поиску квартир, которая сотрудничает с Inkitt над сюжетом о паре, ищущей квартиру, а также интерес со стороны круизной компании.

«Микродрамы становятся формой рекламы, — сказал он. — Я думаю, это станет отличным инструментом для этих брендов и их отделов коммуникаций, позволяющим создавать микродрамы, которые они смогут распространять где угодно».

В рекламной индустрии в целом уже проводятся эксперименты с этим форматом.

Procter & Gamble, Maybelline, Dr Pepper, Marc Jacobs, JCPenney и Crocs запустили брендированные проекты в формате микродрамы. Ранее в этом году Fast Company сообщила, что рекламный ролик Crocs «Charmed to Meet You», посвященный их подвескам Jibbitz, собрал почти 10 миллионов просмотров, а партнерство JCPenney с TelevisaUnivision принесло 16 миллионов показов и 5,6 миллионов просмотров видео, согласно данным Marketing Dive .

Экономическая целесообразность остается неясной. Маркетологи все еще пытаются понять, насколько надежно вовлеченность с помощью микро-драматических роликов преобразуется в конкретные показатели, такие как трафик и продажи. Как сообщает Wall Street Journal, По данным компании Inkitt, производство американских микросериалов обычно обходится примерно в 200 000–450 000 долларов. Для сравнения, заявленная Inkitt цена в 75–500 долларов за готовую минуту означает, что 60 минут контента, созданного с помощью Movie Creator, обойдутся примерно в 4500–30 000 долларов, без учета дополнительного труда или сторонних услуг по постпродакшну.

Однако сам Альбазаз заявил, что материал, созданный в Cinematica, все еще может использоваться в таких инструментах, как Premiere, для монтажа, добавления звуковых эффектов и других постпродакшен-процессов. Поэтому цифру, предоставленную Inkitt, лучше понимать как стоимость генерации и производства с помощью ИИ, а не как доказанную полную замену традиционному производственному бюджету.

Это потенциально упрощает эксперименты с сериализованными брендированными развлекательными проектами, сюжетами, ориентированными на продукт, и повествовательной рекламой, прежде чем выделять традиционные производственные бюджеты.

Главный вопрос, остающийся без ответа: каковы бенчмарки Cinematica?

Однако над всеми пятью уроками висит важный вопрос: действительно ли Cinematica улучшает производительность тех же самых базовых моделей, и насколько?

Компания Inkitt не предоставила VentureBeat результаты сравнительных тестов Cinematica с использованием Seedance, MiniMax или другой модели видеомонтажа напрямую.

Отсутствуют данные о слепом тестировании предпочтений, оценке согласованности характеров, скорости восстановления, сравнении времени производства или измерениях, показывающих, насколько использование системы крепления снижает затраты, необходимые для получения приемлемого результата.

Это упущение особенно примечательно, поскольку другие проекты по созданию страховочных систем все чаще пытаются количественно оценить свой вклад независимо от базовой модели, лежащей в их основе.

Во время демонстрации VentureBeat Альбазаз вместо этого показал примерно двухминутный сэмпл, который, по его словам, продюсер Inkitt собрал примерно за 25 минут перед окончательной постобработкой.

«Это буквально то, что можно сделать за 25 минут, — сказал он. — Затем вы редактируете видео, добавляете звуковые эффекты на этапе постпродакшена. Вот, собственно, и все возможности этого инструмента в реальной жизни».

Тем не менее, сокращение среднего времени производства пока не было количественно оценено. На этапе запуска предприятия могут столкнуться и с другими ограничениями.

Урок, извлеченный из опыта Inkitt, не обязательно заключается в том, что каждое предприятие должно создавать собственную платформу для создания фильмов с использованием ИИ. Он состоит в том, что другие предприятия, возможно, уже обладают всеми необходимыми компонентами для создания полезной специализированной платформы : повторяющимся рабочим процессом, базовыми моделями, способными выполнять его отдельные этапы, опытными сотрудниками, знающими, где эти модели дают сбои, внешними знаниями, которые могут дополнить их опыт, и растущим набором приемов, используемых для компенсации этих сбоев.

Если этот тезис подтвердится, то следующий этап конкуренции в сфере корпоративного ИИ может зависеть не только от того, кто имеет доступ к наиболее эффективным моделям, но и от того, кто лучше всего умеет превращать с трудом приобретенный опыт своих сотрудников в эффективную систему, созданную на их основе.

Источник: venturebeat.com