Netflix創辦人叛逃AI：怕什麼就做什麼

原文作者：David，深潮 TechFlow

Netflix（網飛）從未如此盈利——2026年第一季營收達122.5億美元，年增16%；淨利52.8億美元，暴漲83%；每股盈餘1.23美元，大幅超越華爾街預期的0.76美元。然而，就在這份創紀錄財報發布之日，聯合創辦人、現任董事長Reed Hastings宣布：他將於6月任期屆滿後正式退出Netflix董事會，不再連任。

Hastings自1997年創立Netflix，歷經DVD郵寄、串流轉型、全球擴張，帶領公司成長為擁有逾3.25億付費用戶的內容巨擘。2023年卸下CEO職務，退居董事長；如今連最後一席治理角色也主動交棒。美國證管會（SEC）申報文件中特別註明：「此決定與公司無任何分歧。」但這句強調，反而凸顯其離場背後的深意。

一位AI老兵的戰略轉身

冷知識：Hastings早在1988年即取得史丹佛大學人工智慧（AI）碩士學位——比Netflix誕生早近十年。他親歷AI從理論實驗走向產業爆發的完整週期。2022年返校演講時，他笑稱當年研究AI「像走錯了路」；但這條路，他從未真正離開。

2024年，他仍以樂觀態度看待AI：「AI將提升創作力，幫我們製作出更多節目。」但僅一年後，語氣劇變。2025年3月，他向母校Bowdoin文理學院捐贈5,000萬美元，專項支持「AI與人類」研究計畫，聚焦AI對就業、教育與人際關係的衝擊。捐款當日，他直言：「我們將為人類的存續與繁榮而戰。」

同年5月，他加入Anthropic董事會——一家以AI安全與長期人類利益為核心使命的機構。其任命單位為獨立「長期利益信託」，五名委員均不持有Anthropic股份，唯一職責是確保AI發展符合人類長遠福祉。

他真正擔憂的，不是技術，而是速度差

2026年3月，Hastings在一檔訪談中被問及「Netflix最大風險是什麼？」他跳過競爭對手、用戶增長等常見議題，斬釘截鐵回答兩個字：AI。

他解釋：若AI讓YouTube上的免費內容變得足夠酷、足夠吸引人，年輕世代全面轉向零成本娛樂，誰還願意為Netflix付費？

他並非反對AI，而是憂心「技術進步速度」遠超「人類制度與倫理適應速度」。這解釋了他看似矛盾的選擇：不資助大模型實驗室，卻重金支持人文視角的AI研究；不加入商業AI公司的顧問團，卻坐上Anthropic的安全委員會。他的焦點從「如何用AI賺錢」，轉向「如何讓AI不毀掉人類賴以付費的價值根基」。

作為上一代顛覆者，Hastings最懂顛覆的邏輯：Netflix曾以串流技術壓低內容分發成本，摧毀DVD租賃、重創有線電視、倒逼好萊塢重建發行體系。如今他凝視AI——這一次，誰將成為被顛覆者？

Netflix的黃金時代，正與AI革命同步來臨

四年前，Netflix營收約300億美元、營利率不足20%，頻遭質疑「何時才能真盈利」；如今，2026年Q1營利率已站穩32%，自由現金流達50.9億美元（近去年同期兩倍），全年營收指引上看507–517億美元——三年內接近翻倍。

Netflix亦積極擁抱AI：數週前以最高6億美元收購AI影視製作工具公司InterPositive，加速劇本開發、場景預覽與後製流程；財報信中明確指出將運用生成式AI優化內容產出與使用者體驗。

但Hastings所慮，不止於「提效」。2026年2月，字節跳動發布影片生成模型Seedance 2.0：上傳一張照片，60秒生成具運鏡、音效、口型同步的2K短片。《黑神話：悟空》製作人馮驥評為「AIGC童年時代結束」；導演賈樟柯公開表示將用於短片創作。

產業數據更觸目驚心：電商廣告領域，單人使用Seedance 2.0，30分鐘即可完成過去7人耗時3天的工作，成本降幅逾99%。橫店群演、剪輯師、特效團隊，全產業鏈皆瀰漫「失業焦慮」。

愛奇藝創辦人龔宇預判：AI或使影視製作成本降低一個數量級、創作者增加一個數量級、作品總量增加兩個數量級。Netflix用AI降本增效，是在既有模式內升級；而Seedance們正在做的，是把「製作一支專業影片」的門檻，從數百萬美元拉至幾美元。

Hastings口中「YouTube免費內容足以取代付費訂閱」的未來，正加速成形。

離場不是退休，而是對沖

Hastings的退場早有規劃：2023年交棒CEO、2024年逐步淡出日常決策，過渡期長達三年。但時間點極具象徵意義——歷史最佳財報發布當日，股價盤後暴跌8%；同日，創辦人宣告徹底離場。

六月起，他的名字將自Netflix董事會名單消失。目前身分包括：Anthropic董事、彭博（Bloomberg）董事，以及猶他州一家滑雪場所有人。據《富比士》估算，其身家58億美元，絕大部分仍綁定Netflix股票。

他拿著Netflix的錢，坐在AI的桌上。

這是否為遠見？抑或過度憂慮？答案或許要等到AI真正拍出一部觀眾願意從頭看到尾的電影那天，才會揭曉。