Runway định hình tương lai video AI doanh nghiệp: Cấp phép mô hình và tác nhân tự hành

Giai đoạn tiếp theo của sản xuất video doanh nghiệp

Ngày 20 tháng 8 năm 2026

Bởi

Sean Holcombe, Giám đốc Doanh thu

Nhìn lại vài tháng đầu tiên làm việc tại Runway và hàng trăm cuộc trò chuyện với khách hàng, có một vài chủ đề nổi bật đang xuất hiện trong lĩnh vực AI. Chúng ta vẫn đang ở những giai đoạn sơ khai nhất của việc xây dựng siêu trí tuệ trong thế giới thực. Tuy nhiên, khách hàng của chúng tôi đã bắt đầu thay đổi tư duy về mọi thứ, từ tối ưu hóa chi phí cho đến quyền sở hữu mô hình.

Hoạt động kinh doanh của chúng tôi đã tăng hơn gấp đôi trong năm nay và chúng tôi đã nâng NRR lên hơn 300%. Nhiều triển khai lớn nhất của chúng tôi vẫn tiếp tục mở rộng; một công ty thuộc nhóm Fortune 20 đã tăng mức sử dụng Runway lên hơn 17 lần trong năm nay. Nền tảng sáng tạo của chúng tôi với các công ty như Lionsgate và Paramount sẽ luôn là cốt lõi trong đặc tính và thiết kế của chúng tôi, nhưng sự đón nhận từ các doanh nghiệp như Amazon, Microsoft, Allstate, Adobe, Robinhood và nhiều đơn vị khác đã thúc đẩy phần lớn sự tăng trưởng gần đây.

Chúng tôi cũng đang chứng kiến sự đón nhận ngày càng tăng trên phạm vi quốc tế. Châu Âu là thị trường lớn thứ hai của chúng tôi, chiếm hơn 20% cơ sở khách hàng doanh nghiệp, với doanh số đăng ký thuê bao tăng 50% trong mười hai tháng qua. Nhật Bản đã phát triển thành thị trường lớn nhất của chúng tôi tại châu Á và là một trong những thị trường lớn nhất trên toàn cầu, được thúc đẩy gần như hoàn toàn bởi các đội ngũ đã tích hợp Runway vào quy trình làm việc của họ trước khi chúng tôi có sự hiện diện thương mại tại đó. Ấn Độ và Brazil là hai trong số những cơ sở người dùng tự phục vụ lớn nhất và phát triển nhanh nhất của chúng tôi, và chúng tôi cũng đang ngày càng thấy sự đón nhận ở phân khúc cao cấp. Mô hình ở mọi khu vực đều giống nhau: các doanh nghiệp bắt đầu thông qua một trường hợp sử dụng cụ thể, sau đó mở rộng nhanh chóng. Sự mở rộng đó đang thể hiện qua mọi chỉ số, từ mức sử dụng token cho đến NRR.

Một vài chủ đề cụ thể mà tôi liên tục nghe thấy:

Các mô hình đang hội tụ. Không một nhà cung cấp mô hình đơn lẻ nào giữ được vị thế dẫn đầu bền vững trong thời gian dài. Khi khoảng cách đó thu hẹp lại, sự cạnh tranh đang chuyển dịch từ việc mô hình nào tốt nhất sang sản phẩm nào tốt nhất để xây dựng và ai có thể cung cấp nó một cách hiệu quả nhất.

Cả người tiêu dùng và doanh nghiệp đều yêu cầu trải nghiệm sản phẩm trực quan, các quy trình làm việc dễ dàng xây dựng và mở rộng, các khả năng chỉnh sửa độc đáo và chuyên biệt, cùng các công cụ cộng tác và tích hợp giúp dễ dàng kết nối vào nhịp độ vận hành và hệ thống của doanh nghiệp bạn.

Chủ quyền dữ liệu là yếu tố tối quan trọng. Các thước phim thương hiệu, ảnh chụp sản phẩm, tài sản chiến dịch và hình ảnh nhân vật được tạo ra trong Runway mỗi ngày. Các doanh nghiệp cần tin tưởng rằng nhà cung cấp không huấn luyện mô hình trên nội dung đó. Điều này không phải là mặc định; thật đáng kinh ngạc khi thấy một số công ty AI cố gắng làm gì nếu bạn đọc kỹ các điều khoản và điều kiện (T&C) của họ.

Năng suất token và hiệu quả kinh tế chi phí là mối quan tâm hàng đầu của mọi CFO. "Tokenmaxxing" (tối đa hóa token) thực sự đã lỗi thời, còn tối đa hóa năng suất và ROI chỉ mới bắt đầu. Các nhà điều hành cũng khao khát đưa AI vào hoạt động trên toàn doanh nghiệp của họ, nhưng họ ít sẵn sàng thử nghiệm hơn và quan tâm nhiều hơn đến việc nhắm mục tiêu cắt giảm chi phí một cách ý nghĩa. Báo cáo AI Media gần đây của chúng tôi cho thấy chi phí sản xuất giảm từ hai đến ba bậc độ lớn tại hàng trăm doanh nghiệp; một thương hiệu dịch vụ tài chính đã thực hiện một quảng cáo truyền hình vốn trước đây tiêu tốn hơn 5 triệu USD, nay sản xuất với giá chỉ vài nghìn USD và phát sóng vào các ngày Chủ nhật trên NFL.

Thực thi tự động là điều mà hầu hết các công ty thực sự muốn từ AI: đưa các hệ thống này vào làm việc từ đầu đến cuối, chứ không chỉ là một "copilot" cho một bước đơn lẻ. Runway Agent là chìa khóa để loại bỏ các phần lặp đi lặp lại, đắt đỏ và chậm chạp của quá trình sản xuất để những người sáng tạo dành thời gian cho công việc thực sự cần đến con người. Những khoản tiết kiệm thời gian đó đang cho phép các thương hiệu tăng gấp 10 lần khối lượng sáng tạo (trong khi vẫn tiết kiệm tiền), và nhiều khách hàng của chúng tôi đang sử dụng Runway để tạo ra các chiến dịch và nội dung sáng tạo mà trước đây sẽ là quá đắt đỏ nếu dùng các công cụ truyền thống.

Quyền sở hữu đang trở thành một danh mục nhu cầu riêng biệt. Một nhóm nhỏ nhưng ngày càng lên tiếng mạnh mẽ trong số các doanh nghiệp mà tôi trò chuyện đã bắt đầu hỏi liệu họ có thể sở hữu hoàn toàn một mô hình hay không. Đối với một CTO hoặc Giám đốc AI đang nắm giữ IP độc quyền, dữ liệu nhạy cảm hoặc hóa đơn điện toán lên tới hàng chục triệu, thì rất đáng để đặt câu hỏi: tại sao phải định tuyến công việc quan trọng trong sản xuất thông qua một mô hình dùng chung khi bạn có thể tự nắm giữ các trọng số (weights)?

Cách tiếp cận của chúng tôi

Các đội ngũ của chúng tôi đang giải quyết vấn đề này theo một vài cách chính:

Sở hữu so với Thuê: Cấp phép mô hình

Hầu hết các cuộc thảo luận về AI doanh nghiệp hiện nay vẫn xoay quanh việc thuê trí tuệ: gọi API, trả phí theo token, không bao giờ chạm vào những gì bên dưới. Nhưng đối với một số loại hình công ty nhất định, có một lựa chọn khác: cấp phép mô hình.

Với thỏa thuận cấp phép, chúng tôi cung cấp các trọng số mô hình đóng cùng một khung huấn luyện và suy luận độc quyền trực tiếp cho khách hàng, những người sẽ lưu trữ mô hình trong môi trường riêng của họ và tinh chỉnh nó trên dữ liệu của chính họ. Bốn loại hình doanh nghiệp thường đi theo hướng này:

Giai đoạn tiếp theo của trí tuệ

Chúng tôi tin rằng các mô hình thế giới tổng quát là con đường nhanh nhất dẫn đến siêu trí tuệ trong thế giới thực. Khi mở rộng đầu tư, đội ngũ và nghiên cứu, chúng tôi cam kết giúp mọi tổ chức nhìn nhận và tư duy rõ ràng hơn về những tiến bộ trong AI. Giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI sẽ không được quyết định bởi ai có mô hình tốt nhất, mà là ai có thể làm cho trí tuệ đó trở nên đáng tin cậy, dễ sử dụng, khả thi về mặt kinh tế và có thể vận hành ở quy mô lớn.

Khám phá thêm