ИИ-бизнес на YouTube с доходом $700 000 в год

Автор, конвейер и шестичасовые видео для сна

30 декабря 2025 года Fortune опубликовало интервью с 22-летним автором по имени Adavia Davis, который утверждает, что его портфель «безликих» YouTube-каналов приносит от 40 000 до 60 000 долларов в месяц — около 700 000 долларов в год — и требует всего пары часов контроля в день. Статьи и скриншоты, изученные Fortune, демонстрируют длинные, дешевые в производстве видео (включая шестичасовые документальные фильмы из серии «история для сна»), в которых используются автоматизированные сценарии, синтетическая озвучка и зацикленный видеоряд для накопления просмотров, пока зрители занимаются другими делами — или спят.

Анатомия конвейера ИИ-контента

То, что Davis и другие авторы описывают как бизнес, представляет собой не столько традиционную студию, сколько программный конвейер: набор инструментов, которые соединяют текстовые промпты, синтетические голоса и стоковые или сгенерированные изображения в длинные, однотипные и дешевые в производстве видео. В случае Davis технологический стек, по сообщениям, включает внутренний инструмент под названием TubeGen для координации производства, Claude от Anthropic для генерации сценариев и ElevenLabs для создания реалистичной озвучки — затем эти фрагменты собираются в длительные загрузки. Fortune сообщает, что затраты на производство одного длинного видео составляют всего 60 долларов при очень высокой операционной марже ежемесячного дохода.

Этот выбор осознан. Большая продолжительность и ровное аудио — это способ увеличить время просмотра (watch time), важнейший сигнал, который YouTube использует для ранжирования и рекомендаций контента, в то время как синтетическая озвучка и шаблонный видеоряд позволяют авторам масштабироваться до десятков или сотен загрузок без найма больших команд. Результатом становятся «безликие» каналы, которые выглядят взаимозаменяемыми, но в масштабе все равно могут привлекать миллионы просмотров ежедневно.

Насколько масштабно это явление?

Независимые исследования показывают, что Davis является частью гораздо более масштабного тренда. Kapwing, компания по редактированию видео, проанализировавшая тысячи каналов, обнаружила, что значительная часть видео, рекомендуемых новым пользователям, теперь классифицируется как низкокачественный ИИ-контент: «ИИ-шлак» (AI slop) или «брейнрот» (brainrot). Эти форматы предназначены скорее для монетизации внимания, чем для вознаграждения за оригинальный сторителлинг. Выборка Kapwing и воссозданная лента нового аккаунта выявили видео категории «ИИ-шлак» среди первых нескольких сотен рекомендаций, а совокупный доход от рекламы на таких каналах оценивается в десятки миллионов долларов при миллиардах совокупных просмотров. The Guardian и другие издания подвели итоги этого исследования в конце декабря 2025 года.

Данные Kapwing важны, так как они связывают отдельные истории успеха с системной закономерностью: когда алгоритмические рекомендации вознаграждают за высокое время просмотра независимо от информационной ценности, стимулы смещаются в сторону массового производства. Это объясняет, почему создатели, способные автоматизировать озвучку и монтаж, быстро получают преимущество первопроходца.

Дилемма платформ: монетизация, модерация и регулирование

Эти стимулы теперь сталкиваются с политикой платформ. Правила монетизации YouTube, обновленные и уточненные в течение 2025 года, прямо ограничивают возможность получения дохода от рекламы для неоригинального, повторяющегося или массового контента, если он не несет в себе уникальной ценности в каждой загрузке. Публичные рекомендации компании подчеркивают, что каналы должны демонстрировать оригинальность и значительный человеческий вклад, чтобы оставаться участниками Партнерской программы YouTube. Это создает юридическую и коммерческую «полосу препятствий» для авторов, зависящих от автоматизированных конвейеров: незначительные изменения в соблюдении политики, предпочтениях рекламодателей или алгоритме рекомендаций могут существенно повлиять на то, будет ли канал приносить доход вообще.

Fortune сообщает, что изученные скриншоты доходов и записи AdSense подтверждают заявления автора о выручке; однако контроль со стороны платформы остается непредсказуемым фактором. YouTube заявляет, что будет совершенствовать инструменты модерации и сочетать автоматическое обнаружение с ручной проверкой для выявления массовых низкокачественных загрузок — что может сократить или полностью прекратить монетизацию каналов, переходящих черту.

Экономика, масштабирование и уязвимость

Финансовая математика канала на базе ИИ проста: низкие переменные затраты на видео, большой рычаг за счет рекламных ставок и, в некоторых нишах, предсказуемые привычки «вечного» просмотра (сон, эмбиент, подборки). Fortune оценивает операционные расходы Davis примерно в 6 500 долларов в месяц при доходах в десятки тысяч, что подразумевает необычайно высокую маржу. Такая прибыльность объясняет, почему создатели устремляются в эксплуатируемые форматы.

Но тот же рычаг создает уязвимость. Бизнес зависит от трех внешних систем, которые могут измениться в одночасье: алгоритма рекомендаций, спроса рекламодателей и политики модерации платформы. Крупные медиагруппы или обеспеченные капиталом операторы могут индустриализировать те же форматы быстрее и в большем масштабе, вытесняя независимых авторов в ценовую конкуренцию. И если рекламодатели или YouTube решат сократить пул монетизируемого ИИ-контента, маржа может быстро испариться.

Этика, вред для аудитории и безопасность детей

Помимо экономики, рост «ИИ-шлака» поднимает этические вопросы. Некоторые каналы имитируют детские программы или перерабатывают культурный материал практически без контроля; другие загрузки используют шок-контент или микроманипуляции (намеренные опечатки, покадровые вспышки для провокации перемотки) для манипулирования метриками вовлеченности. Такая тактика подрывает доверие и может подвергать детей и уязвимых зрителей воздействию неподобающего контента. Модераторы платформ и законодатели все еще пытаются найти баланс между творческим использованием синтетических инструментов и вредом, который возникает, когда масштаб и автоматизация заменяют редакционное суждение.

Что создатели будут делать дальше

Для авторов, которые в настоящее время извлекают выгоду из автоматизированных конвейеров, краткосрочная стратегия заключается в диверсификации и защите: выстраивании прямых отношений с аудиторией за пределами YouTube, продаже курсов или услуг и внедрении форматов, демонстрирующих явный человеческий вклад. Сам Davis предположил, что аутентичность снова станет дефицитной ценностью по мере насыщения рынка ИИ-контентом; это распространенная стратегия среди авторов, переживающих потрясения на платформах.

Для платформ и регуляторов задача носит технический и нормативный характер: обнаруживать и ограничивать низкокачественную автоматизацию, не подавляя при этом законное использование генеративных инструментов. Обновленные правила YouTube пытаются провести эту черту, но правоприменение будет представлять собой постоянную гонку вооружений между системами обнаружения и авторами, оптимизирующими контент под непрозрачные сигналы вовлеченности.

Куда движется этот рынок

Davis и другие видят узкое окно прибыльности до того, как богатые конкуренты поставят эти форматы на промышленные рельсы. Он сообщил Fortune, что, по его ожиданиям, у частных лиц есть время примерно до 2027 года, прежде чем придут «акулы» — крупные фирмы с капиталом и инфраструктурой, способные вытеснить одиночек. Сбудется ли это, зависит от рекламных рынков, интенсивности модерации платформ и того, начнут ли зрители отвергать алгоритмически оптимизированный низкокачественный контент. Очевидно лишь то, что экономика, превратившая одного автора в бизнес с доходом 700 000 долларов, является видимым симптомом более широкого несовпадения стимулов между платформами, рекламодателями и общественными интересами.

На данный момент эта история — исследование того, как новые компоненты ИИ (большие языковые модели для сценариев, качественный синтез речи для озвучки и автоматизированные конвейеры монтажа) могут объединяться в прибыльные бизнесы с минимальным участием человека. Это также напоминание о том, что устойчивость этих предприятий определяется динамикой платформ, а не только талантом или трудолюбием.

Источники

• Kapwing (отчет об исследовании: анализ «ИИ-шлака»)
• Anthropic (модели Claude и документация)
• ElevenLabs (документация продукта для генерации ИИ-голосов)
• YouTube / Google (документы о монетизации каналов и политике Партнерской программы YouTube)