電影頻道轉型自製劇之王,HBO是如何贏得觀眾的心?
電影頻道轉型自製劇之王,HBO是如何贏得觀眾的心?
2017.08.23 | 影視

《華爾街日報》上週報導,蘋果打算投資10億美元,創作10部原創劇集——平均每部1億美元,基本達到了《冰與火之歌:權力遊戲》最近兩季的製作成本。也就是說,蘋果也要擠進自製劇的市場了。

自製劇為什麼這麼紅?一切還要從本文的主角、從上世紀70年代就開始投拍「自製劇」的HBO說起。

作為HBO自製劇皇冠上的鑽石,《權力遊戲》第七季在今夏如約到來,劇情終於進入了觀眾們期待已久的漫長冬日。

《權力遊戲》備受觀眾歡迎,劇集發展速度迅猛,再加上喬治·R·R·馬丁挖坑不填,第七季和前一季一樣,已經超過了原作《冰與火之歌》已有的情節,除了基本的世界觀設置之外,絕大部分劇情均為原創。

然而即便沒有原作的背書,《權力遊戲》第七季仍成為了目前地表上最紅的「網路劇」,透過HBO及其合作頻道在多達186個國家上映。根據HBO以及其他娛樂媒體統計,第一集首播的全球直播觀看量超過千萬,第二、第三集觀看量也近千萬,以往季中觀看量降低的情況得到緩解。

當人們談起自製劇時,《紙牌屋》(House of Cards)、《勁爆女子監獄》(Orange is the New Black)、《超感8人組》(Sense8)和《馬男波傑克》(Bojack Horseman)是掛在嘴邊的劇集,Netflix是他們最常談及的公司。如果在Google上搜尋自製劇的相關關鍵字,比如「original series/shows/programs」,結果通常也來自Netflix、亞馬遜或Hulu。

在這些公司在公共視野中搶奪注意力時,少有人注意到,HBO才是那個一直以來超級低調,卻又極具影響力的自製劇出品方。

在自製劇上,HBO到底有多厲害?

HBO,全名Home Box Office(直譯為家庭票房),是美國歷史上最為老牌的付費有線和衛星電影頻道,由時代華納集團(Time Warner Inc.)所有。

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雪花背景的Logo是HBO頻道的經典畫面。
圖/ PingWest

創辦早期,HBO就開始了自己製作劇集的生意。那些專門給有線電視觀眾製作的電影、紀錄片、拳擊賽、美式單人喜劇(stand-up comedy)等節目,正是「自製劇」的祖師爺。所以如果說Netflix的自製劇模式是商業上的成功範例,不如說HBO才是最先吃螃蟹的人。後來,這種由頻道方出資,甚至更多時候親自出力製作影視節目的商業模式也在全球流行開來——就連中國央視電影頻道(CCTV-6)都經常播放「頻道出品」的電影。

今天,你被層出不窮的網路大電影和網路自製劇不停地奪走注意力,神經時刻被沖刷著,但當以下這些經典的劇集名字出現——《慾望城市》(Sex and the City)、 《諾曼第大空降》(Band of Brothers)、《黑道家族》(The Sopranos)、《火線重案組》(The Wire)——你可能會回憶起幾年前,甚至讀大學或高中的自己,還在看盜版追劇的那時候。它們都是HBO自製劇歷史中的明珠。

Sex and the City
《慾望城市》劇照。
圖/ PingWest

而在近幾年,YouTube和作為影片串流媒體網站的Netflix崛起,開始和HBO爭搶用戶。而HBO仍能在自製劇的市場中屹立不倒,推出的優秀自製劇作品只多不少:《權利遊戲》、《副人之仁》(Veep)、《矽谷群瞎傳》(Silicon Valley)、《美麗心計》(Big Little Lies)、《西方極樂園》(Westworld)等,在影評聚合網站Metacritic上的平均得分都在80分左右(百分制)。

在那些追逐網路自製劇風口的中國出品方面前,HBO真可算得上是祖師爺了。

能做好劇,還是因為捨得花錢

HBO一直以來傲人的自製劇戰績,可能要歸功於對這門生意本身,以及大手筆投入、高品質內容一如既往的堅持。

以《權力遊戲》為例,第一季總製作成本高達6,000萬美元,試播集製作費就達到了1,000萬美元,之後數季每一集成本也有600-800萬美元;到了第六季,平均每集製作費達到1,000萬美元,整季費用超過了1億美元,比很多院線大片的製作費用都高;而根據《娛樂周刊》,正在上映的《權力遊戲》第七季,集數從10縮減到了7集,相應地每一集的預算暴增了42%、大約是1,500萬美元左右。該片主演之一的伊恩·格林(Iain Glen)透露第八季只會有6集。第七季一片好評,第八季成本只會更高。

《權力遊戲》第七季的製作(包括拍攝)從去年9月一直持續到今年2月,只製作了7集,平均一集一個月。相比之下,其他美國電視劇通常有22集,每集的周期只有8-10天。

而在中國,網路影片公司參與投拍的自製劇,集數可以多達50、60集,時間上有的只用一兩個星期就可以拍完製作方足夠剪出一兩季的內容。費用上大多是小成本試水,萬一片子紅了就賺了。

結果就是中國網路自製劇製作時間越來越短,數量越來越多。根據中國產業信息網數據,2013年網路劇全年產量50部,很快暴增至次年的205部和2015年的375部。如此多的劇集誕生,更分散了有限的製作資源,自製劇品質很難有保證。

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圖/ PingWest

HBO的頂級自製劇,要不是由已經十分知名的電影人士負責編劇、導演或製作,就是編劇、導演和製作人因拍攝劇集本身而獲獎成名,演員也都是一線大牌。

《權力遊戲》就不必說了;HBO版《西方極樂園》以人工智慧的覺醒為主線,主要集數的編劇和導演是著名編劇強納森·諾蘭(克里斯多福·諾蘭的弟弟和長期合作夥伴),製片人裡則有J·J·亞伯拉罕(JJ Abrams),得到了老戲骨安東尼·霍普金斯(Anthony Hopkins) 的出演支持;《美麗心計》講述中產階級的家長裡短,著名女演員瑞絲·薇絲朋(Reese Witherspoon)和妮可·基曼(Nicole Kidman)出演;《矽谷群瞎傳》的幾名男演員湯瑪士·米德迪奇(Thomas Middleditch)、T·J·米勒(TJ Miller)、庫梅爾·南賈尼(Kumail Nanjiani)和扎克·伍茲(Zack Woods),在各自擅長的喜劇種類裡都頗有知名度。

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《美麗心計》女主角。
圖/ HBO

而在中國網路上,一部網路劇想紅的先決條件並非團隊水準和製作精良度,而是平台是否給了資源熱推,比如影片網站首圖、輪播位,以及是否願意找微博做熱推等等。正是因此,很多很熱門的網劇看起來仍然粗製濫造,空洞、無腦,缺乏藝術性,卻依然「好評如潮」。一個很經典的案例是《太子妃升職記》,曾被評價演員表演一本正經瞎扯,場景服飾粗製濫造,鮮豔奪目充滿塑料感,在後期宣傳中竟然能夠成為話題,使得該劇躋身2016播放量前十——只能說是荒誕離奇了。

另外一個荒誕的地方在於,名導演冠名的網路自製劇,本人更多負責在宣傳上增加名氣,其實並不需要在實際製作和藝術指導上出力。比如知名導演管虎(《黑洞》、《老炮兒》)執導的《鬼吹燈之黃皮子墳》,髒活累活還得其他導演來幹。雖然英美自製劇看上去都是類似的做法,經常設一個總導演/製片,儘管每集導演編劇都不一樣,但總導演/製片對作品的藝術性還是負責的。

HBO捨得花錢,因為觀眾願意買帳

歐美的付費內容市場健全是HBO自製劇能夠成功重要的結構性原因。前面提到,HBO創立以來就是需要額外付費的頻道,相對更高端,已經有了廣大願意付費的用戶基礎,充沛的現金流對自製劇這盤生意的支持較好,能把盤子轉起來,並長期轉下去。

到了網錄影片的時代,HBO雖然動作稍慢,在2015年才推出線上網路網站HBO Now,但得益於其積累的優秀第一方和第三方影視資源,拒絕購買有線電視的觀眾也願意支付高達14.99美元的月費,即便只為了觀看《權力遊戲》。而且一個有趣的事實是:和Netflix自製劇一次一整季全放出來的實惠做法不同,HBO的自製劇都是一週只放一集,高傲得不要不要的……

《權力遊戲》第七季第一集,不僅首映直播觀看量破千萬,在HBO Now上第一周的下載量也突破了50萬,首映當天收入比前一天提高了三倍,直接讓HBO Now在7月16日那天登頂iOS付費應用榜單,位置比前一天提高了11位。

在歐美國家,別提付費觀看影片,不少人連付費的書友會都願意參加。付費訂閱獲得一種會員的身份,他們習以為常。在這方面,中國很多人看盜版,看正版也經常幾個人共用一個帳號。結果就陷入片子爛,用戶不愛付費;用戶不付費,製作方沒錢/不願意花錢,片子更爛的循環。

當然,可能很多中國網劇並沒指望劇集播放帶來的廣告或付費用戶成長去賺錢。到這裡第一個想到的就是《微微一笑很傾城》,它可能就是劇情裡那個網路遊戲的廣告片……

從1972年創立至今,HBO已經連續45年用優質的影視內容贏得觀眾的心。對於HBO而言,自製劇和「網路」不「網路」無關。在賺錢之前,它首先應該是一部合格的影視藝術作品。

想要做好自製劇?HBO應該是你首先研究的對象。

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #HBO
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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