Почему 15 секунд AI-видео требуют 15 генераций и сколько это стоит в Казахстане
Со стороны создание AI-видео выглядит почти волшебством. Написал несколько предложений, подождал пару минут — и нейросеть выдала готовый рекламный ролик.
Но когда начинаешь разбираться в реальном производстве, оказывается, что между красивой генерацией и видео, которое можно отдать заказчику, лежат десятки попыток, монтаж и много часов ручной работы.
Я поговорил с казахстанским AI-креатором Джалилем Ахметчиным и собрал несколько моментов из интервью, которые хорошо показывают, как на самом деле устроен этот рынок.
Первая месячная подписка закончилась за вечер
Джалиль занимается видео с 2009 года. Он начинал со съёмки свадеб, затем работал над рекламой и клипами, самостоятельно снимал, монтировал, делал цветокоррекцию и занимался режиссурой.
С нейросетями он познакомился в 2024–2025 годах.
Для одного из первых экспериментов Джалиль приобрёл подписку на Higgsfield примерно за $30. Лимита должно было хватить на месяц, но он потратил его за один вечер.
Каждая новая попытка расходовала оплаченные генерации. Зато результат показал, что сцены, которые раньше потребовали бы съёмочной группы, актёров, локаций и спецэффектов, теперь можно создавать значительно дешевле.
Дешевле — но не бесплатно и не с первого раза.
На 15 секунд готового ролика уходит до 15 попыток
При работе с клиентами Джалиль закладывает в среднем от 10 до 15 генераций на каждые 15 секунд итогового видео.
В одном варианте может измениться лицо персонажа. В другом — одежда или освещение. В третьем нейросеть неправильно поймёт движение или расположение объектов.
Затем выбранные фрагменты необходимо соединить, привести к единому стилю, добавить звук и внести правки заказчика.
Получается, что клиент платит не за кнопку «Сгенерировать». Он платит за человека, который может управлять этим процессом и получить предсказуемый результат.
Цены — от 20 тысяч тенге до десятков миллионов
По оценке Джалиля, разброс цен на AI-видео в Казахстане сегодня огромный.
Кто-то готов сделать несколько минут простого сгенерированного контента за 20 тысяч тенге. В то же время стоимость одной минуты сложного рекламного видео может достигать десятков миллионов.
Рынок ещё не сформировался. Одни исполнители демпингуют, чтобы получить первых клиентов, другие назначают высокую цену, понимая, что заказчик пока не знает реальной себестоимости работы.
У самого Джалиля расходы на генерации составляют примерно 10% от стоимости проекта. Ещё 10–20% он закладывает на дополнительные попытки. Основная часть цены — его рабочее время.
Первых заказчиков он нашёл через 2ГИС
В первый месяц Джалиль каждый день находил потенциальных клиентов через 2ГИС и совершал около 20 холодных звонков.
На второй месяц необходимость в постоянном обзвоне исчезла. Появились выполненные проекты, рекомендации и сарафанное радио.
Мне понравился этот момент, потому что он разрушает ещё один миф: недостаточно освоить нейросеть и выложить несколько генераций в Instagram. Даже на новом и растущем рынке всё равно приходится искать клиентов, продавать услугу и доказывать качество работой.
Умение писать промпты — не главный навык
Опыт классического продакшена дал Джалилю серьёзное преимущество.
Он понимает, как должен выглядеть кадр, куда направить условную камеру, как соединить планы и где зрителю станет скучно. Нейросеть помогает реализовать идею, но не придумывает за автора хорошую историю.
Именно поэтому часть AI-роликов выглядит как кино, а другая — как случайный набор эффектных сцен.
Если художественной идеи нет, зритель быстро воспринимает результат как очередной AI-слоп. Если история работает, аудитория иногда готова простить даже технические ошибки генерации.
AI-креаторов тоже могут заменить
Самый интересный прогноз Джалиля касается будущего этой профессии.
По его мнению, в ближайшее время появятся AI-агенты, которым можно будет написать: «Сделай рекламный ролик для моего бизнеса» — и получить результат на уровне среднего креатора.
То есть нейросети могут сначала сократить потребность в части операторов и видеографов, а затем начать заменять специалистов, которые сегодня работают с самими нейросетями.
Поэтому долгосрочным преимуществом становится не владение конкретной моделью. Инструменты постоянно меняются и становятся проще.
Гораздо важнее уметь придумывать концепции, понимать задачу бизнеса, рассказывать истории и отвечать за конечный результат.
Сейчас Джалиль создаёт не только коммерческие ролики. Он снял собственную AI-короткометражку и планирует показывать её на фестивалях.
Полное видеоинтервью, фильм и примеры работ Джалиля Ахметчина можно посмотреть на RAEM.KZ.
А как вы считаете: AI действительно сделает производство качественного видео доступным каждому — или просто перенесёт основную ценность от камеры к идее и режиссуре?