Strategia Netflix oparta na AI ma 25-letni precedens

Netflix wyraźnie pokazuje, że generatywna AI zaczyna zmieniać sposób przygotowywania treści. W liście do akcjonariuszy za Q2 spółka wskazała, że narzędzia oparte na AI są używane w mniej więcej 300 tytułach w 2026 roku.

W praktyce Netflix stosuje je głównie do zadań postprodukcji. Chodzi m.in. o „crowd enhancement”, czyli ulepszanie scen z tłumami, oraz o sekwencje historyczne. Spółka podkreśla też rozwiązania typu „world-building establishing shots”, czyli ujęcia budujące świat przedstawiony.

Podczas prezentacji wyników co-CEO Ted Sarandos zwrócił uwagę na dokument „American Experiment”. W materiale pokazano 17 minut ujęć wspartych przez AI, które — jak podano — udało się przygotować „dwa razy szybciej” i „za połowę kosztów” w porównaniu z tradycyjnym podejściem.

Netflix nie jest jednak pierwszą firmą, która stawia na automatyzację produkcji obrazu. 25 lat temu podobny kierunek realizował Peter Jackson przy pracy nad epickimi scenami do „Władcy Pierścieni”. Żeby wypełnić kadr tysiącami żołnierzy, Wētā Digital stworzyło oprogramowanie MASSIVE.

MASSIVE miało wtedy umożliwiać tworzenie tysięcy autonomicznych cyfrowych postaci — takich, które potrafią walczyć, uciekać i „ginąć” w kontrolowany sposób. To była produkcyjna automatyzacja, zanim termin „AI” stał się powszechny w filmie.

Jak w tamtym czasie, tak i dziś chodzi o to samo: dać twórcom ujęcia, które wcześniej były zbyt drogie albo zbyt pracochłonne. MASSIVE później trafiało do „The Walking Dead”, do stadionowych tłumów w filmach sportowych oraz do innych produkcji wymagających „epickiej skali”. Jednocześnie — jak podkreślano — nie zmieniało to roli reżysera ani tego, jak opowiadana jest historia.

Dzisiejszy zestaw narzędzi Netflix obejmuje InterPositive, które spółka przejęła w Q1 2026, a także iLine oraz wewnętrzne rozwiązanie określane jako „animation lab”. Te elementy mają wspierać dokładnie te typy pracy, które wcześniej wymagały dużej liczby powtarzalnych zadań: tłumy, sceny historyczne i ujęcia budujące scenerię.

Netflix wykorzystuje przy tym infrastrukturę obliczeniową opartą na układach do akceleracji AI. Spółka wspomina, że w grę wchodzą także chipy Nvidia i AMD, ale w praktyce wykorzystanie dotyczy linii produktowych nastawionych na AI, a nie klasycznych kart graficznych do obrazu.

Spółka ma też przewagę wynikającą ze skali. Netflix wydaje około 20 mld USD rocznie na treści, produkuje w ponad 50 krajach i może wdrażać narzędzia w ramach własnego, scentralizowanego procesu produkcyjnego. Tradycyjne studia częściej działają w bardziej rozproszonych łańcuchach, korzystają z zewnętrznych firm VFX i mają bardziej skomplikowane ustalenia pracy.

InterPositive kupowano z konkretnym uzasadnieniem: jak podkreślono, rozwiązanie ma być stworzone specjalnie dla twórców i specjalnie do tworzenia filmów, a nie do generowania materiałów „z półki”. Netflix stawia też na własne dane: przy produkcji setek tytułów rocznie we wszystkich gatunkach i regionach spółka zbiera ogromne ilości materiału do trenowania modeli.

Jednocześnie liczby finansowe nie pokazują jeszcze pełnych oszczędności kosztowych. Netflix nie ujawnił łącznych, sumarycznych oszczędności z AI. Twierdzenie o „dwa razy szybciej” i „połowę kosztów” odnosi się do 17 minut konkretnego dokumentu, a prognozy finansowe pozostają bez zmian.

Spółka oczekuje, że amortyzacja treści (content amortization) wzrośnie w tym roku o 10%, a prognoza wolnych przepływów pieniężnych (free cash flow) pozostaje na poziomie 12,5 mld USD.

Innymi słowy, AI na razie daje usprawnienia w konkretnych obszarach i umożliwia ujęcia wcześniej trudne lub niemożliwe, ale nie przekłada się jeszcze wyraźnie na całkowitą przebudowę ekonomiki produkcji.

Netflix mocno akcentuje też aspekt ludzi i procesu twórczego. Ted Sarandos powtarza w rozmowach o wynikach, że do tworzenia świetnej sztuki potrzeba świetnych artystów i że AI nie zastępuje tego, co robią twórcy. Spółka komunikuje AI jako narzędzie wspierające pracę, a nie zamiennik.

W efekcie Netflix inwestuje w technologię produkcyjną, którą konkurencja z czasem będzie musiała dogonić. Zdaniem spółki przewaga wynika z większej skali i scentralizowanej infrastruktury. A sama technologia ma charakter ewolucyjny, a nie „przełomowy” w sensie zmiany reguł produkcji.

Historia MASSIVE i argumenty stojące za wykorzystaniem AI w Netflix prowadzą w podobnym kierunku: poprawa jakości oraz kosztów tam, gdzie wcześniej decydował czas i ręczna praca. Netflix ma nadzieję, że dobre wdrożenie tych narzędzi w 2026 roku przełoży się na dalsze sukcesy produkcyjne.