Frammer AI сотрудничает с Collective Newsroom для создания видеоконтента BBC News в Индии

Компания Fractal Analytics, занимающаяся корпоративным искусственным интеллектом (ИИ), рассчитывает на крупные соглашения и слияния для перехода к следующему этапу роста. Это происходит на фоне того, как все больше компаний внедряют ИИ для управления и преобразования своих рабочих процессов.

Соучредитель и генеральный директор группы Srikanth Velamakkani заявил в интервью Business Standard после публикации результатов второго квартала финансового года 27, что у компании есть два дополнительных вектора роста. Первый — это крупные сделки и партнерства, которые, по его мнению, начинают набирать обороты, и второй — рост за счет слияний и поглощений (M&A). Он выразил надежду, что M&A обеспечит хороший рост.

Fractal сообщила о получении первого квартального дохода в размере 100 миллионов долларов во втором квартале финансового года 27. Согласно презентации для инвесторов, крупные сделки для Fractal определяются как контракты стоимостью свыше 10 миллионов долларов. Количество клиентов, чей годовой доход за последние 12 месяцев превышает 10 миллионов долларов, увеличилось до восьми во втором квартале по сравнению с семью годом ранее. При этом число клиентов с годовым вкладом более 20 миллионов долларов выросло с четырех до шести.

Хотя компания начнет работать с небольшими проектами ИИ, некоторые из которых стоят всего 250 000 долларов, улучшение работы с клиентами открывает множество возможностей для применения ИИ в других операциях. Velamakkani добавил, что поскольку ИИ решает более сложные задачи, клиенты заключают многомесячные и многолетние сделки, что создает благоприятные условия для будущего развития. Он отметил, что хотя у Fractal исторически не было сильной базы в плане крупных сделок, они начинают ее формировать, и рынок движется в сторону решения ИИ более сложных и долгосрочных проблем.

Первый вектор роста связан с традиционными сильными сторонами Fractal, включая рост в таких отраслях, как здравоохранение и банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI). Сектор здравоохранения и наук о жизни продемонстрировал рост на 79 процентов, а BFSI — на 30 процентов. Несмотря на жесткое регулирование, обе отрасли активно внедряют ИИ благодаря наличию повторяющихся когнитивных задач, которые ИИ способен усиливать, автоматизировать и перепроектировать. Velamakkani пояснил, что компании BFSI в США, вероятно, инвестируют треть своих технологических расходов в ИИ.

Когда его спросили о ценообразовании крупных сделок, Velamakkani объяснил, что для мелких проектов экономика единицы не учитывается, тогда как для крупных сделок она становится основой эффективности решения проблемы. Он признал, что иногда компания может выглядеть слишком дорогой. Бизнес по продуктам ИИ Fractal, который включает платформу агентского ИИ Cogentiq, вырос на 39 процентов по сравнению с прошлым годом и достиг темпа годового дохода в 150 крор рупий. В настоящее время продуктовый бизнес составляет 4 процента от выручки компании. Velamakkani отметил, что доход от продуктов начинает уверенно расти, что указывает на реализацию потенциала продукта.

Медиаиндустрия долгое время функционировала изолированными сегментами: агентства управляли звездами, студии создавали фильмы, платформы распространяли контент, а бренды платили за охват аудитории. Однако сегодня эти границы стираются. Создатели самостоятельно строят свои предприятия, искусственный интеллект трансформирует процесс создания контента, и одна история или персонаж может стать отправной точкой для фильмов, сериалов и партнерств с брендами.

Компания Collective Artists Network, основанная Виджаем Субраманиамом, работает в нескольких таких областях. Во время беседы в формате fireside chat под названием «Великое переупаковывание медиа: почему контент, таланты, технологии и коммерция объединяются на TechSparks 2026» Субраманиам рассказал о том, как его проект интегрирует слои в сообществах талантов, маркетинга и технологий, а также о роли ИИ в этой общей схеме.

Получив прозвище «человек ИИ в медиаиндустрии», Субраманиам заявил, что, несмотря на опасения, он уверенно принимает эту роль, поскольку технологии остаются здесь навсегда. Он выразил убеждение, что создание контента должно быть равным по возможностям. Исторически право рассказывать истории имели лишь немногие элиты, но, по его мнению, любой, у кого есть история, должен иметь возможность ее рассказать и потреблять. Его компания активно реализует эту идею, обладая, по его словам, крупнейшим в мире портфолио контента, усиленного ИИ.

По мнению Субраманиама, медиабизнес устойчив к рецессиям. Он отметил, что во время пандемии COVID-19 все были вынуждены оставаться дома, чтобы потреблять контент, и поэтому медиа не рискуют потерять ничего. Риск существует для операторов медиа, которые не адаптируются к изменениям.

Он также указал, что индийская медиаэкосистема впервые переживает упадок олигархов. Приводя примеры успешных проектов после пандемии, таких как KGF, Mahavatar Narsimha и шоу на Netflix, включая недавно вышедший Musafir Cafe, который стал хитом на Netflix, он подчеркнул, что успех достигают новые лица и свежие таланты, а не люди, которые десятилетиями контролировали отрасль. Он считает, что именно такие новинки будут побеждать.

Относительно вопроса о том, делает ли ИИ контент дешевле и более прибыльным, Субраманиам ответил положительно. Он заявил, что прибыльность бизнеса возрастет на двести процентов, а сторителлинг станет демократичным, позволяя создавать истории из любого места, например, из Джабалпура или Коимбатура. Однако он предупредил, что речь не идет просто о написании запроса и получении «ИИ-шлака»; требуются те же принципы, что и в анимации: производственный дизайнер, художник по костюмам, оператор. Он добавил, что ИИ никогда не заменит сценариста и диалоги, поскольку за проектом всегда должен стоять человек, способный передать видение режиссера.

Компания построила свой инструмент G5, работая с четырьмя режиссерами, получившими награды Национальной премии: Раджешем Мапушкаром (за фильм Ventilator), Хансалом Мехтой, Санджаем Пуран Сингхом Чауханом и Ману Анандом. Эти режиссеры определили, что должно быть в продукте, и это реализовано в текущей разработке.

Говоря о полностью сгенерированной ИИ анимационной и визуальной серии о Махабхарате, которая выйдет в конце 2025 года, Субраманиам признал, что из первого релиза были извлечены уроки. Он сообщил, что они горды тем, что стали первыми в мире в этом, и благодаря совершенствованию технологий, начиная со следующего месяца, зрители увидят улучшения: теперь в контенте присутствует эмоция, комическое время, а также подлинный стресс, горе и другие выражения.

Хотя экономика создателей быстро развивается благодаря ИИ, новым бизнес-моделям и прямым каналам продаж, перед индустрией встает вопрос: что будет определять успех в ближайшие пять лет — таланты, истории или доступ к аудитории? Для Виджая Субраманиама ответ кроется в признании того, что аудитория становится все более непредсказуемой. Он отметил, что любая формула, которую пытаются использовать, неизбежно нарушается.

Примеры, такие как Musafir Cafe, бросают вызов убеждению, что крупнобюджетные стриминговые шоу должны соответствовать масштабу Game of Thrones или House of the Dragon. Аналогично, успех таких фильмов, как Dhurandhar, опровергает представление о том, что зрители не будут уделять время театральным показам. В условиях, когда установленные формулы дают мало гарантий, Субраманиам считает, что основы успешного творческого бизнеса остаются прежними: находить лучших рассказчиков, предоставлять им необходимые ресурсы и обеспечивать экономическую целесообразность.

Несмотря на то, что инструменты на базе искусственного интеллекта упрощают создание визуально впечатляющих видеороликов, превращение этих материалов в готовый продукт для коммерческого использования остается сложной задачей. Возникают проблемы, связанные с ошибками в субтитрах, необходимостью обновления данных о продукте или некорректным размещением логотипов бренда, что часто требует полной перегенерации всего видео.

Эти недочеты могут быть приемлемы для неформального контента в социальных сетях, однако для рекламных роликов, объясняющих продукты, маркетинговых кампаний и коммерческой рекламы требуется, чтобы видео было не только привлекательным, но и точным, визуально последовательным и легко редактируемым.

Именно здесь появляется Fotor Agent. Запущенный в августе, этот инструмент использует опыт Fotor в области фоторедактирования и визуального дизайна, расширяя свои возможности ИИ на весь цикл производства видео. Вместо простого создания клипов, он помогает пользователям трансформировать текстовые запросы в законченные видеоролики — от планирования контента до финальной передачи.

Пользователи начинают работу с описанием желаемого видео через текстовые подсказки. Затем Fotor Agent организует производственный процесс, объединяя визуальные элементы, субтитры, аудио и анимацию в единый проект. После этого видео можно просмотреть и доработать на многодорожечной временной шкале, позволяя редактировать отдельные компоненты без необходимости повторной генерации всего ролика.

В интервью Джексон Чжан, операционный директор Fotor, сообщил, что Fotor Agent разрабатывает контент на основе творческих целей пользователей и координирует такие задачи, как генерация активов, графический рендеринг, субтитры, аудио и анимация. Он затем собирает все эти элементы в унифицированный видеопроект.

Например, для объясняющего ролика продукта система должна делать больше, чем просто генерировать изображения. Ей необходимо структурировать кадры, текст, диаграммы, закадровый голос и анимацию в связную последовательность. При создании коммерческого контента качество взаимодействия этих элементов может иметь большее значение, чем внешняя эффектность отдельного кадра.

Ключевая особенность Fotor Agent заключается в способности создавать видеопроекты, сохраняющие свою временную структуру и внутреннюю организацию. Пользователи могут самостоятельно вносить правки в текст, данные, логотипы, визуальные активы и анимацию, не вынуждая перегенерировать всё видео при малейшем изменении. Они также могут проверять и уточнять детали непосредственно на многодорожечной временной шкале.

По мере совершенствования базовых моделей, продукты, использующие аналогичные сторонние модели, могут генерировать визуальный контент со сравнимым качеством. Для платформ, занимающихся созданием контента с помощью ИИ, построение конкурентного преимущества поверх этих моделей стало все более важной задачей.

Чжан отметил, что Fotor комбинирует сторонние модели ИИ со своими собственными алгоритмами обработки изображений и инструментами редактирования. Хотя сторонние модели выполняют большую часть задач, Fotor применяет свои запатентованные технологии в определенных сценариях.

Он считает, что наиболее сложные для воспроизведения функции заключаются во всем творческом рабочем процессе, включая автономное планирование, производство моушн-графики, точное редактирование, а также качество и результативность конечного продукта. Это также объясняет фокус Fotor Agent на моушн-графике (MG) и редактируемых видеопроектах, поскольку рекламные материалы продуктов, визуализация данных и образовательные видео часто требуют совместной работы диаграмм, текста, анимации и фирменных элементов. Пользователям необходим ИИ для быстрого создания контента, но им также нужен точный контроль над отдельными элементами.

Тем не менее, интеграция рабочего процесса не означает, что все проблемы решены. Поддержание единообразия среди активов, сгенерированных разными моделями, точная интерпретация сложных инструкций и обеспечение того, чтобы локальные изменения не нарушали другие части видео, остаются текущими проблемами для инструментов видео на базе ИИ.

Fotor Agent ориентирован на создателей контента, продавцов электронной коммерции и команды по брендингу. Эти пользователи имеют четкие потребности в эффективности, но они также требуют точности и высокого качества производства.

Чжан сообщил, что Fotor Agent уже приносит доход от платных услуг с момента запуска, хотя продукт все еще находится на ранних стадиях продвижения и оптимизации. По данным компании, Fotor имеет более 12 миллионов активных ежемесячных пользователей в более чем 200 странах и регионах.

Эти цифры отражают общую базу пользователей Fotor и не следует использовать их как показатель роста или удержания пользователей именно Fotor Agent. Для привлечения зарубежных пользователей Fotor использует такие каналы, как SEO, маркетинг влияния, вовлеченность сообщества и платная реклама. Компания также напрямую взаимодействует с местными создателями и брендами, чтобы понять визуальные стили и потребности в производстве контента на разных рынках.

Чжан подчеркнул, что локализация для видеопродуктов включает не только язык; она также требует понимания визуальных стилей, предпочтений в общении и реальных сценариев использования. Fotor Agent теперь должен продемонстрировать, что его интегрированный производственный рабочий процесс может привести к повышению эффективности, за которое пользователи готовы платить, одновременно формируя устойчивые привычки использования.

ИИ оптимизирует производство, в то время как люди сохраняют творческое суждение. Чжан полагает, что в течение следующих одного-двух лет агенты ИИ возьмут на себя больше задач по планированию контента, организации активов и производству, что позволит небольшим командам создавать видео, которые ранее требовали сотрудничества нескольких специалистов. Однако создателям по-прежнему придется определять, что должен донести их контент, и оценивать, соответствует ли конечный результат их целям.

Для Fotor следующим приоритетом является повышение точности и удобства редактирования. В коммерческих видео текст, данные и элементы бренда должны быть корректными. Легкость внесения правок в эти детали после генерации напрямую повлияет на возможность широкого внедрения продукта. Следующий этап конкуренции в сфере видео на базе ИИ может заключаться не в том, какой инструмент способен генерировать самые реалистичные изображения, а в том, какой инструмент может более надежно и эффективно превращать творческие идеи в готовый контент.