1500部作品报名、8成瞄准长片，RunningHub带AI杀入长片时代

1500部先导片同台竞技，AI长片的第一枪已经打响

来源 | FoST未来叙事

文 | 七七

如果把时间往回拨一年，行业里讨论最多的还是如何用AI做出一条爆款短片，或者怎样把AI短剧的制作周期再压缩几天。

但到了2026年，随着底层模型跨过角色一致性与多镜头连贯的门槛，加上观众对碎片化爽剧审美疲劳，行业的重心明显开始往长内容偏移了。

变化最直接地反映在主流长视频平台的密集落子上。

今年8月底，芒果TV将全AI长剧《后西游记》送上湖南卫视黄金档，成为国内首部上星播出的AIGC长剧；爱奇艺不仅推出了纳逗Pro创作者生态，联合长信传媒出品的《灵魂摆渡》“浮生梦”系列AIGC网络故事片累计票房也已突破1000万元，还在9月发布了首部超长AI季播剧《不羡鸳鸯只羡仙》；腾讯视频也明确披露正在推进AI全流程制作的系列长剧与院线级电影……

在这个节点上，创作者端的爆发比预想中来得更猛烈。

在原生AI内容创作平台RunningHub——海马云旗下的全能创作平台联合华语科幻星云奖发起的“全球AIGC长片创作大赛”中，后台一共收到了1500多份不少于2分钟的参赛先导片，全网相关话题曝光量超过10亿。

其中有超过500个电影项目和400多个长剧项目，8成以上都是奔着电影和长片去的。

目前，116部入围作品已进入正式成片制作阶段，向总价值550万元的奖金池发起冲击，最终结果将于11月14日揭晓。

近千个电影和长剧项目在同一时间集中涌现，恰恰是整个影视行业向长内容深水区集体进军的一个缩影：

AI视频正加速迈入电影与长剧的新赛场。

01 长片与电影的门槛正在被抹平，RunningHub是这波风潮的领头羊

为什么过去被视为行业禁区的电影与长剧，会在短短几个月里集中冒头？

答案其实很明确：横亘在创作者面前的长片制作门槛正在被AI抹平，一种全新的影视制作方式正在成型。

部分参赛作品

在传统的影视工业体系里，长片制作是一门高度依赖资金规模与人海战术的重资产行业。从剧本孵化、美术概念、实景搭建到后期视效，几十个工种串联运转，动辄数千万元的资金投入与漫长的制作周期，让绝大多数创作者连上牌桌的机会都没有。

而在新的AI制片方式下，原本割裂的文本、分镜、表演与视效合成被收拢到同一套数字工作流里。

几个人的轻量化团队就能跑通从概念设计到成片输出的全流程，导演的创作意图不再受制于物理搭景和繁琐的外包流程，好故事也不再因为缺乏早期视效资金而搁浅。

它不只是把几分钟的视频拉长到几十分钟那么简单，而是从底层重构了影视工业的成本结构与协作方式。

在这波把长片门槛拉平的行业浪潮里，RunningHub无疑扮演了领头羊的角色。

当市面上多数平台还在围绕几秒钟的画面生成打转时，RunningHub不仅率先在工具层跑通了支撑长片生产的完整管线，还通过发起全球首个AIGC长片大赛，第一次把全国上千个具备长片野心的团队聚集到了同一片试验田里。

这种门槛被抹平后的爆发力，在本次大赛井喷的中国硬科幻题材上体现得尤为明显。

大赛联合华语科幻星云奖，由刘慈欣担任顾问，并向创作者限时免费开放了10部科幻文学IP的改编授权。

过去中国不缺优秀的科幻小说，但硬科幻之所以难拍，就在于太空舰队、外星地貌、未来城市等对应的上亿特效预算，把绝大多数中小团队挡在了门外。

如今在RunningHub的创作生态下，几个人的创作小组就能在电脑前高水准地完成重工业视效场面。

当视效与制片门槛被大幅拉平，决定一部电影或长剧成败的核心，重新回到了故事本身和导演的叙事能力上。

从爱优腾芒集体下场，到RunningHub率先扛起大旗、汇聚近千部AI长片项目同台竞技，种种行业动向都指向同一个事实：

AI视频内容已经翻过早期的技术试水阶段，进入了比拼完整叙事与工业化制作能力的下一个时代。

02 从资深导演到头部创作者：为什么懂制作的人都在抢跑AI长片？

翻看这次RunningHub长片大赛的入围与参赛名单，会看到一个很有代表性的行业切面：过去处在两条平行线上的两拨人，在这场比赛里碰头了。

一拨是传统影视行业里的资深专业人士。

参赛者里既有《黑神话：悟空》动画执行导演、《浪浪山小妖怪》艺术总监、《白蛇·缘起》导演这类深谙视听工业的一线主创，也有香港著名导演徐小明，以及曾两夺香港金像奖最佳动作设计的资深导演陈会毅。

另一拨则是活跃在AIGC社区里的原生创作者。

他们大多并非传统影视科班出身，却对AI生成工具与工作流运用自如。

这两类创作者在同一个赛场里交手，各自展现出了不同的探索路径。

对于原生AIGC创作者来说，他们交出的作品已经走出了早期的技术自嗨，开始在大众传播、重工业视觉和系列化连载三个方向上跑出实打实的成绩。

最直观的变化是影视级的AIGC生产已经工业化，人人都能成为大片的导演。

在视觉复杂度要求更高的科幻赛道上，创作者“猫大人爱睡大觉”的参赛作品《BRONZE GUARDIAN》尝试了硬核的科幻视觉表达。

故事设定在广袤的未来世界沙漠之中，一件充满古朴历史质感的古青铜器，与极具压迫感的未来巨型飞船式武器展开正面对决。古青铜器的厚重肌理与未来科幻背景形成了强烈的视觉反差，恢弘的沙漠大场面与高速对战的科幻质感完全不输传统院线大片，该片在抖音上也收获了百万级播放的传播成绩。

创作者“狸狸安”带来的入围先导片《都梨安》，则讲述了一只名叫都梨安的小狐狸化成人形进城上学，不仅在校园里偶遇了猞猁、兔子等同样化形生活的小妖怪，还要在暗藏危险的人类社会中处处提防。整个故事既有都市怪谈的荒诞感，又不乏校园男女的青春氛围，人物情绪细腻自然，完全跳出了早期AI短片生硬拼凑的局限。

这段先导片在抖音上单条播放量直接突破千万，点赞与评论互动量超过100万，评论区里大量普通观众在追问后续剧情，展现出极高的成片转化潜力。

除了单部作品的爆发，更有创作者已经在平台上跑通了长线连载模式。

创作者“噜噜AIGC”一直在RunningHub上持续制作原创悬疑刑侦AI剧集《墨影追凶》，目前该系列已经顺利推进到了第二部《墨影追凶II》。故事围绕一桩桩模仿神秘漫画作案的连环恶性凶案展开，连环案的叙事结构让每一集结尾的钩子都埋得格外吸引人。

这类刑侦题材在真人剧里并不少见，但借助AI制作，它在诡异氛围的营造与凶案现场的视觉想象力上远超真人实拍尺度，环环相扣的探案推理又满足了观众的猎奇与追剧心理，也帮该系列积累起一批稳定的固定粉丝。

当角色与故事能够跨季延续、作品能够像传统剧集一样形成系列，AI长内容才算真正具备了长期生命力。

而对于传统电影人来说，AI首先改变的是影视项目的制作方式与资金门槛。

以陈会毅导演此次参赛的《无名火》为例，这部作品原本是他自己执导的一部经典动作电影，当年原片的实拍制作成本超过1000万元。而在这次大赛中，陈会毅选择将《无名火》进行AI化重制并提交先导片参赛。

据他介绍，全片通过RunningHub开展AI重制，整体投入只需要数万元，甚至一两万元就能跑通。

从千万级预算压缩到万元级投入，传统导演多年积累的分镜设计、动作节奏和场面调度经验并没有贬值，反而借助AI省去了繁重的搭景、排练与实拍开销，让老电影人手里的既有项目和创作构想有了低成本焕新的可能。

一边是AIGC新锐在大众市场站稳脚跟，一边是职业导演用新工具重塑制片逻辑，两拨人纷纷入局的背后，正是因为AI既为缺乏行业资源的独立创作者带来了能够亲手拍出自己故事的“创作平权”，又让手握资源的传统影视人看到了以极低资金投入试水新题材、快速响应市场与年轻观众需求的破局机会。

当创作平权遇上专业升级，两股力量的同场竞技，让AI长片从概念真正落到了具体的作品里。

03 把2分钟先导片拍成完整长片，为什么RunningHub成了首选平台？

对于入围的116个创作团队来说，交出一部惊艳的2分钟先导片只是迈出了第一步，接下来真正的硬仗，是如何在有限的时间里把它扩充成一部逻辑连贯、画质稳定的完整长片。

在AI影视行业里，做短片和做长片完全是两套生产逻辑。

做几十秒的概念短片，创作者还可以靠单点工具反复抽卡、挑出几个好看的镜头拼在一起；但一旦进入电影和长剧的制作周期，团队马上要面对成百上千个镜头的反复修改、跨场次的角色形象延续，以及在多个软件之间来回导出素材的繁琐工序。

这时候，行业需要的不再是一个孤立的视频生成窗口，而是一套能够支撑长周期、多环节协同的制片系统。

作为目前全球最大的AIGC开发者与创作者社区，RunningHub之所以能承接住这次大赛近千个长内容项目的集中开发，成为创作者眼中的首选平台，核心在于它构建了四重难以复制的差异化壁垒。

第一重壁垒是深入到任务一线的模型编排，而不只是做简单的模型渠道聚合。

市面上不少平台只是把各家模型摆在货架上供用户调用，而RunningHub则是让模型真正贴合创作者的实际生产流程，把剧本拆解、分镜、生图、动态化等每一个具体任务，精准调度给最合适的模型，以最高的性能和最匹配的价格帮创作者低成本产出内容。

这种任务级的模型编排能力让AI真正走进了影视生产线，也是各大顶尖模型厂商纷纷将RunningHub作为首发接入阵地的原因。

第二重壁垒是深耕垂直领域的行业Know-how与自研模型后训练。

RunningHub并不只是简单接入主流图像、视频等模型，而是围绕创作任务组织调用，让模型能力更贴合真实生产流程；同时面向影视、游戏等专业需求开展针对性增强，既包括自研超分模型，也涵盖H3 RH Enhanced增强版，直接把专业场景下的画质、效率与一致性要求落到可用的创作管线上。

就在今年9月，海马云旗下的RunningHub在20天内连续推出三款垂直模型，专门用来死磕AI视频生产里生成慢、画面糊、人物崩坏三大痛点。

在效率上，H3 Lightning基于MiniMax H3基座做了全链路推理加速优化，在8张RTX 6000D、无NVLink的常规多卡环境中，将5秒视频生成耗时从348.8秒压缩到28.7秒，在全程维持BF16精度的同时实现最高12倍提速，还支持多参考图输入加速，且整套方案已在GitHub开源、支持本地部署复现。

在画质上，自研超分模型RH Upscale依托时空联合重建技术，实现了放大画面而不篡改内容、保障跨帧时序稳定。在包含13组参测配置的横评测试中，其综合质量拿下第一，并提供从Low到Ultra五档处理模式，兼顾了顶级成片效果与低成本批量生产需求。

在长叙事人物一致性上，H3 RH Enhanced攻克了多镜头下的人物崩坏难题。它的多镜头叙事性能优于Seedance2.0，长时序人物一致性指标直追Seedance2.5；在16镜以上的长叙事任务中，人物崩坏率相比头部闭源模型降低60%以上，成本更是低至每秒0.18元。

第三重壁垒是帮底层模型“长出手和脚”，把能力转化为顺手的生产工具。

光有好模型还不够，为了让模型真正能干活、干好活，RunningHub在应用层推出了RHTV无限画布、VibeX、RHSTORY短剧工具以及API等产品矩阵。

无论是习惯在画布上直观排布分镜的传统导演，还是倾向于智能体协作的新锐创作者，都能直接指挥模型完成复杂的长片制片任务。

第四重壁垒则是国内最大的AIGC开源社区生态。

RunningHub聚集了大批优质的开源创作者，他们在社区里持续贡献经过实战检验的高质量工作流，并在平台上真正实现了商业变现。

这种良性循环的开源生态，让做长片的团队不必每个环节都从零搭起，而是可以直接调用社区沉淀好的成熟工作流，站在整个社区的肩膀上高效创作。

在过硬的技术与生态壁垒之外，长片创作同样是一场拼资源、拼耐力的持久战。

除了本次大赛设立的550万元总奖池与100万元单项最高现金奖励，RunningHub还推出了“超创计划”，为符合条件的优质创作者提供持续的算力支持与现金扶持。

懂制片的工具帮创作者把片子做出来，持续的算力与资金扶持帮优质项目继续往下推进，这也让RunningHub真正成为众多团队心目中“AI长片创作的第一站”。

目前，大赛入围的116部作品已经全面进入终审成片的密集打磨阶段。从2分钟先导片到完整的影视作品，这批创作者能否真正跑通AI长片的最后一公里？

11月14日大奖揭晓之时，这批正式成片将交出第一份答卷，值得我们持续关注。