Anamana 携手亚马逊云科技，打造全球 AI 原生漫剧内容平台与创作者生态

海外竖屏微短剧正在成长为一门快速扩张的生意。越来越多观众习惯利用碎片时间追剧，行业竞争的焦点也开始从“能不能生成一段视频”，转向“能不能持续讲好一个让观众一集接一集追下去的故事”。

AI 的出现，令视频生成的技术门槛大幅降低，然而内容产业更深层的三个问题依然没有解决：谁来持续提供具有文化辨识度的故事，如何将这些故事高效制作成叙事连贯的多集内容，以及作品如何找到真正感兴趣的观众。目前，海外微短剧通常采用集中生产、翻译改编和统一分发的模式，创作端对本地文化与受众偏好的理解有限，内容容易趋于同质化；分发端又缺少对不同市场和用户兴趣的精准匹配，进一步制约了作品的传播与流通。

成立于2025年、总部位于新加坡的 Anamana 认为，真正具有全球吸引力的内容，需要由熟悉当地文化、生活方式和受众偏好的创作者生产；而这些内容要形成可持续的商业价值，则需要提升制作效率，并准确触达对其感兴趣的观众。

基于这一判断，Anamana 将自身定位为由全球创作者和观众共同参与的 AI 原生漫剧生态平台：

• 在创作端，Anamana 将内部经验沉淀为 Anamana Studio，通过 Agentic AI 工作流，支持剧本拆解、角色与场景设计、分镜及视频生成，帮助创作者高效完成从创意到成片的生产过程。
• 在消费端，Anamana App 承担内容观看、发现和个性化推荐的功能，帮助不同文化背景的作品找到真正感兴趣的受众，其选择和反馈又可以帮助平台理解市场需求，为创作者的选题和后续创作提供参考。
• 在生态端，Anamana 连接来自美洲、欧洲、亚洲、非洲以及大洋洲五大洲的编剧、导演、制片人等创作者，推动不同文化背景、专业能力和经验的参与者开展内容共创与协作，持续丰富平台的故事来源和内容供给。

通过创作、消费以及生态三个核心支点的共同作用，Anamana 实现了创作者、生产工具与全球观众之间的有效连接，打通了AI 短剧从创意产生、内容制作到作品分发和市场反馈的完整链路。

为了保障这一链路能够稳定服务全球创作者和观众，Anamana 需要应对多模型接入与 Agentic AI 工作流、全球稳定访问、弹性算力、内容分发与个性化推荐等一系列挑战。为此，Anamana 选择与亚马逊云科技合作，基于 Amazon Bedrock 和全球云基础设施，为 Anamana Studio、Anamana App 及全球创作者生态服务构建统一的技术底座。

“对 Anamana 这样的创业公司来说，和亚马逊云科技合作意味着我们不必自行采购显卡、搭建服务器、估算业务峰值和面对并发压力。摆脱了这些原本是每一家创业公司都绕不开的大山后，我们就能把更多精力放在更重要的事情上，去验证产品能否为创作者和用户创造价值。”

—Bob Zheng,
Head of AI Research & Development, Anamana

基于亚马逊云科技提出的“基础设施、模型层、数据与知识、Agentic 平台、Agents 应用”企业级 Agentic AI 应用五层架构，Anamana 构建了覆盖内容分发、数据分析、个性化推荐、平台安全治理和 AI 原生创作的云原生技术底座，让观众能够在 App 中发现和消费内容，也让创作者能够借助 Studio 实现从故事到成片的创作。

作为面向全球用户的内容平台，Anamana 首先需要保障不同国家和地区用户在 App 端访问、观看和发现内容时的稳定体验。Amazon CloudFront 为 Anamana 提供全球内容分发与访问加速能力，帮助不同区域的观众和创作者获得更稳定的访问体验；其 Signed URLs、Signed Cookies 能力也强化了内容访问控制，有助于降低爬虫抓取和内容版权泄露风险。

与此同时，Amazon Elastic Load Balancing 帮助 Anamana 承接和分发访问请求，Amazon EC2 为后端服务、计算任务和相关工作负载提供基础计算能力，支撑平台在用户增长、推广活动上线、内容访问高峰或生成任务集中发生时，更灵活地调配资源。在安全、运维与数据治理方面，Amazon KMS、Amazon Secrets Manager 和 Amazon Certificate Manager 为密钥、凭证和证书管理提供支持，Amazon CloudWatch 则用于持续监控平台运行状态，使团队能够及时了解性能、资源使用和异常情况。

对 Anamana 而言，推荐能力不仅是一个技术模块，更是内容平台形成消费闭环的关键。用户在 App 中发现内容、观看内容、产生偏好数据，平台再基于这些数据优化推荐和内容运营；同时，观众也可能被内容激发创作兴趣，进一步进入 Anamana Studio 创作自己的故事，形成“观看 - 反馈 - 创作 - 分发”的循环。

在这一过程中，Amazon RDS 和 Amazon DynamoDB 为平台的实时 API 请求、用户数据处理和推荐系统的实时计算提供稳定支撑，并可根据流量变化灵活扩展。Amazon Personalize 作为 Anamana 内容推荐系统的基础服务，帮助团队更快搭建和优化面向观众与创作者的个性化推荐能力。Amazon Redshift 与 Amazon Kinesis 支撑平台的数据流转与分析链路，Amazon Glue 支持数据处理和分析，为后续推荐优化、运营分析和内容策略迭代提供基础。Amazon S3 则作为平台的数据湖底层架构，承载创作者素材资产、生成内容与用户数据存储。

在创作侧，Anamana Studio 支撑着 Anamana 内部团队及外部创作者，高效将故事创意转化为可连续消费、可商业化发行的剧集化内容。基于 Amazon Bedrock，Anamana Studio 能够接入先进基础模型，并围绕 AI 漫剧生产的不同环节构建 AI 能力。当创作者输入故事设定、人物关系或完整剧本后，平台可以调用模型理解剧情结构，拆解分集节奏，提炼关键场景，并进一步为角色、场景和分镜生成相应的创作提示。

此外，Amazon Bedrock Cross-Region Inference 支持全球多地域推理路由，帮助分布在不同大洲、不同时区的创作者获得更稳定的模型调用体验。Amazon Bedrock Guardrails 等能力，则强化了提示词输入、内容生成和交互过程中的安全治理，减少人工审核工作量。

AI 原生漫剧的挑战并不只是生成一段视频，而是要在几十集内容中持续保持人物身份、角色关系、故事逻辑、情绪节奏和视觉风格的一致。创作者在 Studio 中反复修改剧情、角色、画面和节奏时，如果每一次生成都是孤立的，人物设定、世界观和视觉风格就很容易在多轮迭代中发生偏移。

基于 Amazon Bedrock 提供的模型能力，Anamana Studio 自主构建了 Agentic AI 工作流，帮助创作者把一个故事从剧本推进到分镜、角色、场景和视频生成，并在连续生产中尽可能保持叙事和视觉的一致性。其生产的本地化、多元化 AI 漫剧内容，将通过 Anamana App 触达目标观众，回到平台的内容分发、推荐和用户反馈体系中。

“Amazon Bedrock 为我们提供了第一线的 SOTA（State of the Art）模型能力，让我们在模型接入这部分的工程投入上大幅简化，也让我们平台的能力实现了量级提升，可以第一时间把这些前沿模型的能力，交付给平台上的每一位创作者。”

—Bob Zheng,
Head of AI Research & Development, Anamana

在亚马逊云科技支持下，Anamana 构建了覆盖先进模型接入、Agentic AI 内容生产、全球内容分发、个性化推荐、数据分析与安全治理的云原生技术底座，为 Anamana Studio 和 Anamana App 的运行提供了良好支撑，加速打通从多元内容供给、剧集化生产，到内容发现和用户反馈的 AI 原生漫剧全链路。

创作效率方面，北美地区一部真人拍摄的微短剧制作成本约在 20 万至 30 万美元，而创作者用 Anamana Studio 制作同等规模的内容，成本有机会降到几千美元级别，制作成本、时间和人力投入至多可降低 97%。这意味着，过去需要一整支拍摄团队、大量时间和资金才能完成的作品，如今创作者可以借助 Studio 更轻量、更高效地推进。

与此同时，在亚马逊云科技的技术与资源支持下，Anamana 将先进模型的算力成本降低约 30%，能够更好地平衡模型效果、生产效率、平台稳定性和成本投入。

未来，Anamana 计划进一步引入 Amazon Bedrock AgentCore 等能力，为创作 Agent 提供更完善的托管与持久化运行环境，并继续围绕先进模型接入、Agentic AI 工作流优化、全球化基础设施扩展、安全治理和数据分析等方向深化与亚马逊云科技的合作。

“过去，一个产品从原型到验证往往按周、按月计。而在 AI 时代，因为有了亚马逊云科技这样的合作伙伴，我们的产品迭代甚至可以按天、按小时推进。这让我们能加速打磨产品、持续迭代用户体验，为创作者和核心用户带来更好的服务。”

—Kai Pan,
Head of Marketing Communications, Anamana