Годовой регулярный доход (ARR) бизнеса AI Tiangong китайской компании Kunlun Wanwei превысил 800 миллионов долларов США

Репортаж от Wedoany，2 июля китайская компания Kunlun Wanwei объявила, что её подразделение Tiangong AI во втором квартале 2026 года достигло годового регулярного дохода (ARR) от бизнеса AI Native моделей и продуктов, превышающего 800 миллионов долларов США. Из них ARR платформы AI-короткометражных драм превысил 700 миллионов долларов, а ARR бизнеса AI-инструментов превысил 100 миллионов долларов, при этом сегмент короткометражных драм стал основным источником дохода.

Ключевой момент этих данных заключается не только в «росте доходов», но и в том, что Tiangong AI уже интегрировал возможности больших языковых моделей в коммерческую цепочку, включающую производство контента, инструментальные продукты и зарубежные развлекательные платформы. ARR обычно используется для оценки доходов от подписок, платформенных услуг и постоянных продуктов, что позволяет оценить, сформировалась ли у AI-продуктов стабильная платная база. В раскрытой структуре доходов Tiangong AI платформа AI-короткометражных драм принесла более 700 миллионов долларов, что указывает на явный сдвиг коммерческого фокуса в сторону сценариев производства и распространения видеоконтента; бизнес AI-инструментов превысил 100 миллионов долларов, что соответствует платёжеспособности в области творческих инструментов, инструментов повышения производительности, генерации музыки, генерации видео и связанных AI-приложений.

Платформа короткометражных драм Tiangong AI, DramaWave, уже завершила трансформацию в AI-нативную модель, и в настоящее время более 80% нового публикуемого контента на платформе создаётся с помощью AI. Это означает, что AI участвует не только во вспомогательных задачах, таких как написание сценариев, создание субтитров или изготовление постеров, но и входит в ключевые этапы производства короткометражных драм, включая генерацию идей, разработку сюжета, создание изображений, подготовку материалов, тестирование распространения и многоязычную адаптацию.

Рост доходов платформы AI-короткометражных драм обусловлен изменениями в индустриальном подходе к производству контента. Традиционное производство короткометражных драм зависит от съёмочных групп, актёров, съёмок, постпродакшна и команд по продвижению трафика; цикл короткий, но затраты на рабочую силу и продвижение высоки. AI-нативные короткометражные драмы, напротив, делают больший упор на генерацию моделями, автоматический монтаж, тестирование множества версий контента и глобальное распространение среди пользователей. Когда Tiangong AI объединяет такие продукты, как DramaWave, Skywork и Mureka, в единую экосистему AI Native, источники дохода больше не ограничиваются подпиской на отдельные инструменты, а охватывают контентные платформы, творческие инструменты, развлекательные платформы и услуги генеративных моделей. На странице Sina Tech также упоминается, что модели Tiangong AI — видеогенеративная большая модель SkyReels, музыкальная генеративная большая модель Mureka и игровая модель мира MatrixGame — сформировали продуктовую матрицу, охватывающую производство контента, творческие инструменты, развлекательные платформы и построение игровых миров.

Для AI-индустрии этот шаг Tiangong AI скорее является проверкой того, «могут ли возможности моделей превратиться в реальный доход». Многие компании, занимающиеся большими моделями, всё ещё находятся на стадии высоких инвестиций и низкой монетизации; затраты на вычислительные мощности, обучение, инференс и привлечение клиентов высоки. В то же время такие сценарии, как короткометражные драмы, музыка, видео и AI-инструменты, ближе к пользовательским платежам и потреблению контента, что облегчает формирование устойчивого денежного потока.

Если платформа AI-короткометражных драм продолжит увеличивать долю AI-генерируемого контента в новых публикациях, последующая конкурентная борьба сосредоточится на трёх направлениях. Первое — качество контента: AI-генерируемые короткометражные драмы не могут полагаться только на низкую стоимость и количество; необходимо решать проблемы сюжетного ритма, согласованности персонажей, плавности изображения и удержания пользователей. Второе — эффективность производства: модели должны стабильно поддерживать генерацию сценариев, раскадровок, аудио, изображений, монтажа и многоязычных версий, чтобы действительно снизить затраты контентных команд. Третье — глобальное распространение: доход от короткометражных драм в значительной степени зависит от платных пользователей за рубежом, монетизации рекламы и эффективности рекомендаций платформы; способность AI-генерируемого контента последовательно конвертироваться в удержание пользователей и повторные покупки определит, сможет ли рост ARR продолжаться. Для оборудования и инфраструктуры расширение платформы AI-короткометражных драм также продолжит стимулировать спрос на инференс видеогенерации, хранение, модерацию контента, облачное распространение и услуги мультимодальных моделей.