最近看了一場聯(lián)想AI微電影黑客松，72 小時(shí)不停歇。現(xiàn)場有個(gè)畫面特別震撼：創(chuàng)作者守著一臺工作站，鏡頭語言、燈光氛圍、角色情緒、音樂節(jié)奏，全都在屏幕上一幀幀長出來。

他們不需要拉起一個(gè)幾十人的劇組，不需要等器材、等場地、等檔期，就這么在鍵盤和鼠標(biāo)之間，把腦子里那些晃動的畫面，推到了超乎想象的完成度。

當(dāng)時(shí)我就在想，這已經(jīng)不只是工具升級那么簡單了。創(chuàng)作者和技術(shù)的關(guān)系、影視行業(yè)的生產(chǎn)鏈條、甚至我們對創(chuàng)作這件事本身的理解，都在悄悄變化。

站在 2025 年底這個(gè)時(shí)間點(diǎn)往回看，AIGC 帶來的，確實(shí)是一場從工具革新到范式轉(zhuǎn)移的躍遷。

影視創(chuàng)作被壓進(jìn)一個(gè)機(jī)箱

在黑客松期間的分享會上，AI 電影季聯(lián)合發(fā)起人 KiSA 宋冬桓，以這場極限創(chuàng)作為切片，精準(zhǔn)地指出了 AI 技術(shù)引發(fā)的影視創(chuàng)作范式變遷。他是編劇出身，2023 年 8 月開始全身心投入 AI，當(dāng)時(shí)的判斷直覺而敏銳：舊秩序正在降溫，而 AIGC 的新火種正在燎原。

這是一個(gè)關(guān)鍵的換代窗口，就像當(dāng)年數(shù)字取代膠片那樣，一批新的創(chuàng)作者將用全新的生產(chǎn)方式接管未來。

1、從“串行接力”到“并行交響”

以前做影視項(xiàng)目，是一場漫長的“接力”：編劇交棒給導(dǎo)演，導(dǎo)演拆分鏡給美術(shù)，置景完才輪到攝影，拍完素材進(jìn)后期，調(diào)完色再給音效……每個(gè)環(huán)節(jié)都在排隊(duì)。預(yù)算和時(shí)間，就在這種機(jī)械的等待中被一點(diǎn)點(diǎn)消耗殆盡。

KiSA 提到一個(gè)很有沖擊力的判斷：AIGC 產(chǎn)生的效率要高很多，高超過 100 倍。在小紅書、B 站、抖音這些平臺上，AIGC 內(nèi)容占比正在快速上升。而AIGC進(jìn)入嚴(yán)肅的影視創(chuàng)作速度，可能遠(yuǎn)比行業(yè)想象的更快。

"果子熟的時(shí)候不是一顆熟，是一片園子突然全熟。"

KiSA 用電影史構(gòu)建了一個(gè)坐標(biāo)系：從 1895 年盧米埃爾兄弟的《火車進(jìn)站》到 1902 年喬治·梅里愛的《月球旅行》，人類跨越電影的“技術(shù)奇觀”到“敘事藝術(shù)”用了 7 年?。他認(rèn)為，當(dāng)下正是?AI?影像的“火車進(jìn)站”時(shí)刻。

但他不愿被動等待下一個(gè) 7 年，而是通過這場具有先鋒實(shí)驗(yàn)性的黑客松，試圖壓縮進(jìn)化的周期。

他號召專業(yè)影視人在 72 小時(shí)極限高壓下，打破傳統(tǒng)物理拍攝的桎梏，驗(yàn)證 AI 實(shí)現(xiàn)從創(chuàng)意到成片的完整閉環(huán)和新的工作流程。

因?yàn)樗J(rèn)為，那位屬于 AI 時(shí)代的“喬治·梅里愛”，也許就在當(dāng)下的這批選手里 。

這種預(yù)言并非空談。當(dāng)看到這些團(tuán)隊(duì)僅用 72 小時(shí)交付的成片時(shí)，這種“未來已來”的沖擊感變得無比具象。

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走進(jìn)選手席你會發(fā)現(xiàn)，工作流程的底層邏輯變了。傳統(tǒng)的人力密集型流水線，正在被一種創(chuàng)意密集型的AI混合工作流程取代。

創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)可以一邊寫劇本、一邊生成分鏡預(yù)覽、一邊測試配樂情緒。畫面、音樂、節(jié)奏，幾乎是同時(shí)推進(jìn)的。AI 模型像一位永遠(yuǎn)在線的專業(yè)劇組，你給它規(guī)則，它幫你把可能性瞬間鋪開。

2、本地算力：從“后期工具”到“影視工廠中樞”

不過這里有個(gè)前提，你得有足夠強(qiáng)的本地算力撐著。

以往，工作站往往局限于剪輯、特效、三維渲染等后期制作環(huán)節(jié)。但在 AI 重塑的新工作流中，它已從單純的“后期工具”進(jìn)化為貫穿始終的“影視工廠中樞”，也重塑了算力設(shè)備在創(chuàng)作鏈條中的生態(tài)位。

作為核心技術(shù)支持，聯(lián)想 AI 工作站在黑客松中展現(xiàn)了這種質(zhì)變：算力不再缺席前期的靈感與預(yù)演，而是支撐起從劇本拆解、分鏡生成到成片渲染的全生命周期。它不只是一臺電腦，更是一個(gè)個(gè)人影視工廠中樞，讓創(chuàng)作者在每一環(huán)都能即時(shí)驗(yàn)證想法。

WAN 5B、14B 模型，Z-Image-Turbo 6B，F(xiàn)LUX 12B……這些原本只能跑在數(shù)據(jù)中心的大模型，現(xiàn)在可以在一個(gè)機(jī)箱里協(xié)同工作。

從腳本生成分鏡草圖，到風(fēng)格化畫面渲染，再到預(yù)演級別的視頻片段，整條創(chuàng)作鏈路都被封裝進(jìn)這臺設(shè)備里了。

說得直白點(diǎn)：過去你需要協(xié)調(diào)燈光師、攝影師、美術(shù)指導(dǎo)才能實(shí)現(xiàn)的視覺效果，現(xiàn)在可以在聯(lián)想AI工作站上反復(fù)測試、即時(shí)預(yù)覽。腦子里那些關(guān)于光影、情緒、構(gòu)圖的想法，可以幾乎無延遲地被看見。

3、試錯(cuò)的自由，就是創(chuàng)作的自由

更關(guān)鍵的是，本地算力改變了創(chuàng)作者對“試錯(cuò)成本”的感知。

云端的邏輯是“出租車模式”，看著計(jì)價(jià)器跳動，每一次生成都在實(shí)時(shí)消耗預(yù)算，這種對計(jì)費(fèi)的焦慮往往會潛意識里抑制創(chuàng)作者的嘗試欲。

而本地工作站則是“私家車模式”，雖然前期有一次性較大投入，但之后的每一次生成都無需在擔(dān)心費(fèi)用問題。

擁有一臺AI工作站，本質(zhì)上是買斷了未來無數(shù)次試錯(cuò)的權(quán)利。 大量的廢片、棄稿、那些“剛好不合適”的版本，本就是偉大創(chuàng)作必經(jīng)的消耗。在黑客松現(xiàn)場，獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)之所以能“瘋狂試錯(cuò)”，正是因?yàn)樗麄兪种械乃懔κ谴_定的。

執(zhí)行者變成了規(guī)則制定者

物理質(zhì)感能搞定，我們再來看看更玄學(xué)的情緒化學(xué)。 美妝和奢侈品設(shè)計(jì)，賣的往往不是貨，是氛圍。

然而，當(dāng)創(chuàng)作門檻被技術(shù)轟然推倒，效率成為顯性指標(biāo)時(shí)，另一個(gè)隱憂浮出水面。"AI 提高了效率，但藝術(shù)家的審美和個(gè)性怎么堅(jiān)守？"

針對這個(gè)問題，數(shù)字藝術(shù)家羅霄在分享會上給出了極具深度的回答。

作為一位工科背景出身、深耕科技藝術(shù)近二十年的實(shí)踐者，他的探索路徑為我們提供了一個(gè)清晰的樣本。

1、并不是追求完美，而是設(shè)計(jì)“意外”

早在 2020 年，羅霄就開始利用 StyleGAN 創(chuàng)作《Cyberfish》系列。創(chuàng)作過程歷經(jīng)收集生物學(xué)插畫數(shù)據(jù)集，到清洗去噪，再到本地訓(xùn)練生成“假魚”，最后實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)音畫交互。

在模型訓(xùn)練中，AI 偶爾會“犯錯(cuò)”，比如生成一條兩頭都是尾巴的魚。這種在工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)下被視為“瑕疵”的產(chǎn)物，在羅霄眼中卻是“禮物”。

這揭示了 AI 藝術(shù)的一個(gè)核心邏輯：創(chuàng)作者不再是追求對現(xiàn)實(shí)的完美還原，而是在規(guī)則與意外之間，尋找那個(gè)“剛好”的張力點(diǎn)。

"我不需要普通的魚，我要的是能給我驚喜的魚。"

這種探索延續(xù)到了 2022 年。隨著擴(kuò)散模型的爆發(fā)，羅霄啟動了《AI 聊齋》項(xiàng)目。他將清代《聊齋志異》的散落彩繪作為數(shù)據(jù)集，先后基于 SDXL 和 Flux 模型進(jìn)行本地訓(xùn)練。

依靠本地開源模型，他實(shí)現(xiàn)了商業(yè)軟件難以企及的超高分辨率，甚至“一次性直出”長卷式畫面。

2、創(chuàng)作者的身份躍遷：從執(zhí)行者到“規(guī)則制定者”

羅霄的實(shí)踐揭示了更深層的變化：創(chuàng)作者的身份正在被重塑。“作品只是規(guī)則運(yùn)行的產(chǎn)物，藝術(shù)家創(chuàng)作的是規(guī)則本身。”

羅霄將自己定義為“藝術(shù)算法的叛徒”，他既需要給?AI?

設(shè)定嚴(yán)密的規(guī)則（數(shù)據(jù)怎么選、模型怎么訓(xùn)、參數(shù)怎么調(diào)），又期待 AI 在某一刻“背叛”規(guī)則，生長出超出預(yù)期的驚喜。光影的意外折射、人物表情的微妙錯(cuò)位，這些算法秩序里長出的“叛逆種子”，恰恰是作品靈魂的來源。

3、本地算力：重建創(chuàng)作者的“主權(quán)”

“想做更深的東西，就得做完整系統(tǒng)化的工作。商業(yè)工具很強(qiáng)，但不一定給你足夠靈活的操作。”

羅霄強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)收集與整理本身就是文化資產(chǎn)的歸檔。通過再訓(xùn)練、再生成，整個(gè)敘事才能變得完整且可研究。而要支撐這套復(fù)雜的“規(guī)則系統(tǒng)”真正跑起來，本地算力是繞不開的前提。

很多人問：云端大模型這么方便，為什么非要本地部署？ 羅霄的回答透徹且有力：對頂尖創(chuàng)作者來說，工具應(yīng)該是“身體的延伸”，而不是租來的服務(wù)。

這也是聯(lián)想 AI 工作站之于專業(yè)創(chuàng)作者的深層價(jià)值——它不僅僅是硬件，更重建了創(chuàng)作的根基：

掌控感： 你不再是云端平臺的“租客”。模型可以反復(fù)微調(diào)，工作流可以按習(xí)慣重構(gòu)，規(guī)則可以從底層定義。創(chuàng)作的主權(quán)，完完整整回到了你手中。

資產(chǎn)沉淀： 創(chuàng)作者最核心的資產(chǎn)不是單張圖片，而是獨(dú)家的數(shù)據(jù)集、調(diào)教已久的模型權(quán)重、長期優(yōu)化的工作流。這些一旦外泄，風(fēng)格壁壘就消失了。本地的閉環(huán)環(huán)境，讓你的創(chuàng)意資產(chǎn)真正成為了自己的護(hù)城河。

此次黑客松中備受矚目的聯(lián)想 ThinkStation P7，正是這種底座的典型代表。它搭載的英特爾? 至強(qiáng)? W 處理器家族展現(xiàn)了“壓艙石”般的穩(wěn)定性。憑借強(qiáng)悍的多核多線程性能與全系?ISV?專業(yè)軟件認(rèn)證，它讓系統(tǒng)在運(yùn)行剪映、Premiere Pro 或達(dá)芬奇等高負(fù)載軟件時(shí)，表現(xiàn)出絕對的統(tǒng)治力與流暢度。

而針對?AI?創(chuàng)作最核心的算力需求，其配備的英特爾? 銳炫? B60 Pro?顯卡?提供了強(qiáng)大的?GPU?加速能力，它不僅大幅提升了推理速度，更能輕松駕馭 WAN 5B/14B、Z-Image-Turbo 6B 及 FLUX 12B 等前沿模型。

當(dāng)然，最理想的狀態(tài)是“本地與云端協(xié)同”：用云端探索最新能力、調(diào)用大規(guī)模資源；用本地沉淀資產(chǎn)、穩(wěn)定迭代、守住數(shù)據(jù)與創(chuàng)作節(jié)奏。二者結(jié)合，創(chuàng)作才能從容不迫。

被 AI 加速的時(shí)代，人的價(jià)值在哪里？

往更大的層面看，AI 正在加速開啟一個(gè)人機(jī)共創(chuàng)的新紀(jì)元。

在這個(gè)時(shí)代，關(guān)于“創(chuàng)作自由”的定義正在被重寫。當(dāng)技術(shù)門檻被踏平，人的位置在哪里？

1、在“均值”之上，重尋“靈魂”

當(dāng)生成能力普及，模板越來越多，甚至所有作品看起來都“還不錯(cuò)”時(shí)，“平庸”將變得無比廉價(jià)，而“獨(dú)特”將變得價(jià)值連城。

AI 會把所有人推到同一個(gè)起跑線上。在這種情況下，人的價(jià)值反而被提純了，審美判斷、敘事整合、人文經(jīng)驗(yàn)、情感共鳴，這些無法被參數(shù)堆疊的東西，成了最后的護(hù)城河。

只有人知道，哪些畫面雖然精致卻不對勁，哪些雖然粗糙卻有靈魂； 只有你理解，一部作品應(yīng)該在何處按下情緒的按鈕，又該在何處留白； 只有你對這個(gè)時(shí)代、群體和個(gè)體的命運(yùn)，有著算法無法模擬的感知與關(guān)照。

2、技術(shù)向下扎根，是為了讓人向上生長

成本被壓低了，個(gè)人與小團(tuán)隊(duì)的能動性反而被無限放大了。而這正是聯(lián)想 AI 工作站這類專業(yè)設(shè)備的真實(shí)意義，它不需要被包裝得很玄幻，它的使命非常務(wù)實(shí)，用穩(wěn)定而強(qiáng)悍的本地算力，替創(chuàng)意“兜底”。

它存在的目的，是讓你在最需要連續(xù)輸出、連續(xù)試錯(cuò)、連續(xù)迭代的關(guān)鍵時(shí)刻，不被設(shè)備性能卡頓、不被網(wǎng)絡(luò)波動干擾、不被云端的計(jì)費(fèi)焦慮打斷。它負(fù)責(zé)搞定一切技術(shù)層面的確定性，讓你專注于那些不確定的、迷人的藝術(shù)決策。

回到最初那個(gè) 72 小時(shí)黑客松的現(xiàn)場：

有人在敲擊 Prompt，有人對著屏幕反復(fù)審視一條 AI 生成的視頻，討論那一瞬間的光影是否準(zhǔn)確傳達(dá)了角色的哀傷。在這一幕里，真正被看見的不是 AI，而是人。

是人終于可以從繁瑣的技術(shù)重壓下解放出來，把最寶貴的時(shí)間，花在真正重要的創(chuàng)作決策上。

AI 驅(qū)動的影視變革，核心不在于算法有多強(qiáng)，而在于通過人機(jī)協(xié)同，讓技術(shù)向下扎根，讓藝術(shù)向上生長。

未來無數(shù)個(gè) 72 小時(shí)里，創(chuàng)作者、AI 與算力工作站，將共同定義這個(gè)“人機(jī)共創(chuàng)”成為默認(rèn)前提的影視新世界。