AI人工智能如何重塑媒体工作流程和竞争策略

例如，康卡斯特（Comcast）的人工智能驱动接入网络通过其大规模网络虚拟化（NFV）项目“Janus”整合了实时遥测和自愈功能。通过消除核心网络运营中的人为错误，康卡斯特确保了即使在高需求时期也能无缝提供实时内容。首席网络官Elad Nafshi解释道：“数据使用量持续飙升……主要由于高质量现场体育赛事流媒体的迅速增长。”

人工智能还帮助自动化日常任务——Netflix利用人工智能算法，根据观众位置和网络可用性动态调整流媒体质量。这一功能在移动流媒体占主导地位的新兴市场中尤为宝贵。这种适应性不仅提升了用户体验，还通过减少对持续人工监控的需求降低了运营成本。根据德勤（Deloitte）的一份报告，采用类似人工智能优化的公司运营成本可节省高达20%，这突显了人工智能在成本效率方面的潜力。

在高流量的现场体育赛事或重大新闻广播期间，Amazon Prime Video 的人工智能算法会动态分配资源，以维持流媒体质量，无需人工干预即可避免中断。除了流媒体之外，人工智能驱动的压缩工具对于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等新兴格式也至关重要。例如，一些公司正在开发 AI 增强的编解码器，这类工具能够在保持沉浸式视觉效果的同时有效降低延迟。

尽管直播流媒体常常主导延迟相关的讨论，人工智能的作用还进一步扩展到了优化内容分发网络（CDN），从而减少点播内容的延迟。例如，Akamai 使用人工智能驱动的分析来预测流量高峰，并主动优化服务器使用，从而减少延迟并避免网络瓶颈。而 Netflix 则通过人工智能优化其 Open Connect Appliance，将热门内容预先存储在离用户更近的地方，从而缩短传输时间，确保播放流畅。

例如，迪士尼（Disney）和 Hulu 使用人工智能分析观众数据，从而实现精准广告投放和个性化内容推荐。根据麦肯锡（McKinsey）的报告，采用个性化人工智能策略的公司可以将收入提高多达 10%，主要得益于客户保留率的提升。

Netflix 的推荐引擎不仅提升了用户的参与度，还通过预测观众需求来支持战略内容投资。不仅是这些行业领军者，小型平台也通过第三方分析服务利用类似的人工智能功能，从而在观众保留和盈利能力方面与大平台实现竞争平衡，缩小差距。

华纳兄弟探索公司（Warner Bros Discovery）正在利用AI实现精准广告投放，提高相关性和用户参与度。迪士尼（Disney）则成立了“技术赋能办公室”（Office of Technology Enablement），以确保在采用AI和AR/VR等技术时采取深思熟虑的方法，确保与公司更广泛的战略保持一致。这使迪士尼能够在不干扰整体运营的情况下，分阶段地整合新技术。

生成式AI等新兴技术也正在重塑该行业。例如，初创公司Runway正在通过文本生成视频（text-to-video）的AI技术支持广告制作，提供了低成本内容创作的新机遇。

透明性是关键。公司必须审计其AI模型，以减轻偏见并确保遵守隐私法规。像人工智能合作伙伴关系（Partnership on AI）和欧盟人工智能高级专家组（EU’s High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）等倡议，致力于推动伦理AI的发展，可为行业提供更公平的实践方向。

展望未来，AI的角色将超越优化，迈向创新，推动新的内容形式、沉浸式体验以及个性化叙事的发展。无论是大型企业还是小型初创公司，早期采用者都将塑造媒体的未来，在快速变化的行业中设立卓越的新标准。

对于媒体公司来说，选择十分明确：今天准备拥抱AI，否则明天将面临落后风险。