漫剧启示录:互联网最差的生意,可能是AI最好的生意
创始人
2025-11-25 20:42:26
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文|锦缎

最近的人类,忧心忡忡:这轮数以万亿计的AI资本开支,最终将把文明引向新一轮工业革命,还是化作有史以来最巨大的科技泡沫?

AI却笑而不语,信手掏出一个全新的百亿级应用赛道:漫剧。

漫剧赛道当前的火爆,很难不引人注目:日流水破三千万、全年市场预计达200亿。这一新增长曲线,正以陡峭的斜率将传统内容形态远远抛在身后:这个数字已接近中国电影票房的一半,并被视为人类创意结晶的“短剧”迅速抛离。

而比纸面数据更令人震动的,是背后的“供给侧革命”:AI已将漫剧制作成本压缩至每分钟1000-2500元,周期缩短至10-13天,一个6-8人团队便足以驾驭头部IP的全程改编。

这已不是单纯的“降本增效”,而是从根本上动摇了内容产业的“生产函数”。

车轮滚滚,漫剧当道,漫画渐成古典

纵观当代内容产业,其商业模式始终奉行“轻资产、重创意”。从三丽鸥的Hello Kitty到泡泡玛特的Molly,从猫王音乐到周杰伦曲库,再从《哈利·波特》到《王者荣耀》——一旦形成持续性产品,便如同铸就一台商业“印钞机”。

然而,其脆弱性也在于此:除了IP积淀与社交黏性,内容本身并无“成瘾性”护城河,用户口味变迁才是行业常态。为对抗这种脆弱性,内容行业长期在“内容为王”与“渠道为王”之间螺旋攀升:一端追求工业化的稳定产出,一端追求更高效的触达方式。

直至AI携漫剧而来,宣告这场螺旋攀升进入全新维度——从生产到传播的全链路重构正式开启,内容产业的底层逻辑,正被颠覆性重塑。

01 “爱优腾”也有春天

1.从PGC到UGC到AIGC,去中心化愈演愈烈

长期以来,内容生产受困于高成本、长周期的痛点:传统动画需上百人团队耗时数月,影视制作成本动辄数千万,爆款诞生往往依赖运气。所以内容生产破局的第一条铁律,便长期被定义为“工业化”。

反应到供给侧,我们时常看到:

一方面,优质稀缺内容正在被拍出天价。例如欧美主要体育赛事联盟中,体育版权的成本每年都水涨船高,如收视率持续下降的NBA却签下了750亿美元的转播天价。体育赛事都出现体育明星赚钱,俱乐部和转播频道不赚钱的窘境。

更为致命的是,从中国到海外,内容产业都在经历一样的变化,“短、平、快”才能俘获用户的碎片化使用时长。

短视频、兴趣社区,开创了UGC(用户生产内容)这种去中心化模式,解决了内容的成本问题,然后用推荐算法匹配用户兴趣度,提升了内容质量(提升用户时长),然后靠广告、电商来盈利。

AIGC(AI Generated Content)则更进一步。相对于PGC和UGC创作方式,AIGC是更高阶的模式,其潜在的优势包括创作效率高、成本低、多模态适用性广,而且能满足更个性化的内容消费需求。

图:内容生产方式的变革来源:国海证券

2.降本增效的智能替代方案

AI对生产环节的首要价值,是作为辅助工具替代重复性人力劳动:

●比如在代码生成领域AI的应用已经非常成熟,业内甚至开玩笑的说码农自己发明了工具替代了自己,Meta和亚马逊近期的大裁员便是明证。

●另外文本生成在翻译应用场景也相当普遍,虽然如何生成富有“人味”的语言还有挑战性,专业性和逻辑性也欠缺,但作为文本生产者的助手已经相当出色。

●在音频生产领域,TTS(Text to speech)技术已经相当成熟,成为众多创作者离不开的工具,广泛应用于客服及硬件机器人、有声读物制作、语音播报等。

图:AIGC主要下游落地场景来源:华泰证券

当然,AIGC真正具有想象空间的是图像和视频生成,以及跨模态应用。

视频行业,电影、电视、流媒体全球合计市场空间超3000亿美元,但是亟待从成本泥沼中被解救。如据晚点报道,爱优腾三家近十年共计投入超过1000亿元,回报仍遥遥无期,10多元的ARPU值也表明用户并不为这些天文数字的投入买单,最终只是头部艺人赚到了钱。

而全球近2000亿美元的游戏行业,角色建模、场景设计、特效渲染等环节依赖大量美术人力,导致企业面临日渐高企的研发成本。以全球龙头公司网易游为例,研发费用从100亿元左右飙升至170亿元人民币以上。

资料来源:Wind

随着大模型技术的日臻成熟(GAN、VAE、Flow-based、扩散模型等)和单位算力成本的下降,AI对内容行业的颠覆之风终将吹向视频领域,并正产生一个奇特的现象:互联网最差的生意,可能反而将是AI时代最好的生意。

漫剧赛道AI的降本效果最为直观。传统动态漫制作需人工逐帧处理画面、匹配音效,单部80-120分钟作品成本常超50万元;而AI技术通过静态漫画动态化、自动配音、智能剪辑等工具,将总成本压缩至10-30万元,仅为传统模式的1/2-1/5。

更关键的是周期缩短——如酱油文化通过AI工具,将单部漫剧生产周期控制在10-13天,部分精良制作也仅需1个月,与真人短剧周期相当。近期中文在线、点众等真人短剧公司纷纷转型漫剧,想必也是看中了AI带来的高周转、低成本优势。

影视行业的成本革命也初现苗头。2025年上海国际电影节“AIGC单元”获奖作品《潜入梦海》,仅由4人团队耗时1周完成:通过Midjourney秒级生成分镜、AI虚拟拍摄替代实景搭建、开源换脸技术实现角色演绎,最终呈现出大片级效果,制作成本控制在万元以内,成本只有传统实拍模式的百分之一。

如是供给侧门槛的剧烈消解,必将带来创意的海啸,可以预期的是:“爱优腾”终将也有春天。

3.拓展能力边界,创造全新内容

需要实事求是的是,上述AI在内容生产方面的应用,在当前更多是辅助者而非颠覆者的角色,受限于技术水平和应用场景。从中短期来看,我们也认为内容产业中的诸多领域,仍将以现有的模式运行,如超长视频中AI技术幻觉仍严重、音乐偏专家和IP属性、直播电商社交含量高、体育&音乐会依赖真人、主题乐园等线下实体。

但中长期来看,AI对于内容产业的颠覆,更具想象空间的仍在传统创作的能力边界的突破——无论是题材选择还是内容形态,都不再受限于人力与技术的短板。

在题材层面,AI让真人无法实现的题材得以落地。漫剧赛道的玄幻、无限流题材就是典型案例:

这类题材需大量奇幻场景(如修仙秘境、星际战场)与特效元素,真人拍摄不仅成本极高,还难以还原网文的想象力;而AI可通过文生图工具快速生成奇幻场景,再通过动态化技术让画面活起来,完美匹配网文IP题材特点。

AI可实现跨模态内容生成,模糊了文学、漫画、影视、游戏的边界,即AI充当编剧和导演的角色。

例如,拥有很多拥趸的头部IP《我的治愈系游戏》,可通过AI直接从小说文本生成漫剧分镜,再自动转化为动态漫。这种跨形态能力,让IP不再局限于单一载体,快速适配为漫剧、短视频、小游戏等多种形态。

更重要的是,AI降低了内容创作的专业门槛,让非专业创作者也能参与内容生产,打破传统行业对专业资质的垄断。

例如AIGC微短剧无需专业分镜师与导演,普通人通过AI工具即可完成从剧本生成到视频制作的全流程;动态漫制作也不再依赖专业动画师,网文作者可自行用AI将作品转化为动态内容,直接触达读者。

图:AI在各环节应用落地资料来源:中金公司

AI对不同内容行业的渗透,假设在10%-60%区间,仅中国的内容产业,AIGC的市场空间估算就能达到1000亿元以上。

02 “下一个字节跳动”

内容产业的核心矛盾,从来都是“内容供给过剩”与“用户注意力稀缺”的矛盾。传统传播模式依赖渠道霸权与撒胡椒面式营销,效率低下且成本高昂,因此谁能革新渠道就能创造巨量的商业价值。

短视频之所以在全球范围内都大获成功,就是得益于UGC和推荐算法——内容即渠道。

另一个更具有代表性的案例是Spotify,作为全球数字音乐的绝对龙头,2006年其横空出世甚至拯救了岌岌可危的音乐产业。Spotify不生产内容,只是做了传播方式和渠道的革新。

通过数字的方式实现了音乐的“云化”,主打“即时播放、正版授权”,用户摆脱播放设备困扰,从买断制走向订阅制,由于使用门槛大幅下降,全球订阅用户近3亿,公司市值突破1200亿美元。

图:Spotify的传播模式创新拯救了音乐行业(全球录制音乐市场规模)资料来源:IFPI,广发证券

AI在内容传播上的潜力仍被严重低估,下一个“字节跳动”也许正在此中酝酿:通过用户画像分析、智能推荐算法与场景化适配,AI可实现内容找人的精准链接,大幅提升了内容的触达效率,直至生成全新的商业模式与产业平台。

这不是幻想,一些现实案例已经能让我们看到AI在传播上实实在在的渗透:

1.用户画像精准化:从群体标签到个体画像

传统传播对用户画像的理解停留在非常粗线条的群体标签,如“18-24岁男性”、“本科以上学历”,无法捕捉个体差异化;AI通过分析用户的行为数据(如观看时长、互动频率、付费偏好),构建出更精细的个体画像,让内容传播更具针对性。

以漫剧赛道为例,平台通过AI分析发现:早期漫剧用户90%为男性,主要偏好玄幻、悬疑题材,且集中在三线及以下城市,日均观看时长1-2小时。

基于这一画像,部分平台调整了漫剧的流量分配策略——向三线城市男性用户倾斜玄幻类漫剧推荐,同时推出男性向题材分账溢价政策,吸引制作公司聚焦这类内容。数据显示,针对性推荐后,漫剧的有效点击率提升27%,用户留存率提升19%。

游戏行业的用户画像应用更为深入,实现“千人千面”的内容推送:例如对高付费用户推送高价皮肤与专属活动,对小额付费用户推送低价礼包与日常任务,对免费玩家推送社交类玩法提升留存。

2024年上线的《恋与深空》,通过AI精准定位女性玩家的情感需求,推送角色互动剧情与3D建模内容,首月流水达5.09亿元,成为女性向品类的标杆。

2.推荐算法智能化:从人工运营到数据驱动

传统内容分发依赖人工运营团队判断哪些内容可能受欢迎,主观性强且效率低;AI推荐算法通过实时分析海量用户数据,自动识别内容与用户的匹配度,实现优胜劣汰,让优质内容更快触达目标用户。

短视频平台的漫剧分发是典型案例。抖音的漫剧流量分配模型会实时跟踪用户的观看行为:若用户观看某部漫剧的完整度超过60%、点赞率超过10%、分享率超过5%,算法会判定该内容“受欢迎”,将其推入更大的流量池。

这种“数据驱动”的分发模式,让优质漫剧能快速突围——2025年四季度,《我的治愈系游戏》漫剧通过算法推荐,上线7天播放量破亿,成为现象级作品。

长视频平台的算法优化同样显著。爱奇艺的网络大电影分账算法,将AI推荐与商业变现直接挂钩:片方收益=2元×有效点击(观看超过6分钟),而有效点击量的核心影响因素是算法推荐的精准度。通过AI优化推荐后,网络大电影的平均有效点击率提升了34%,片方平均分账收入增长22%。

3.传播场景适配化:从单一渠道到多端覆盖

AI不仅能精准找到用户,还能根据用户的消费场景(如通勤、居家、休闲)适配不同形态的内容,提升用户的消费意愿。

例如,用户在通勤时更倾向于观看5-10分钟的漫剧短视频,而在居家时更愿意观看30分钟以上的长集漫剧;AI的跨模态能力,能够通过识别用户的地理位置、设备类型、使用时间,自动推送适配场景的内容形态。

微信小游戏的场景适配是典型案例。根据24M7微信小游戏开发者大会数据,女性玩家占比高于传统APP游戏,且偏好模拟经营类内容;同时,三线城市用户占比达50%,主要在碎片化时间玩游戏。

基于这一场景分析,游戏厂商通过AI将模拟经营类游戏适配为轻量化版本——单局时长控制在5-10分钟,操作简化为点击滑动,结果这类游戏的用户留存率提升了25%,付费率提升18%。

音乐平台的场景化传播同样依赖AI。腾讯音乐通过分析用户的听歌场景(如工作、运动、睡眠),推送适配的音乐内容:例如对运动场景用户推送高节奏的摇滚、电子音乐,对睡眠场景用户推送舒缓的轻音乐。数据显示,场景化推荐后,用户的日均听歌时长提升了12%,会员转化率提升9%。

03 内容产业的生存之战

漫剧的爆发并非偶然,而是AI重构内容生产与传播环节的第一个完整案例——既体现了AI在生产端的降本增效与能力拓展,又验证了AI在传播端的精准匹配价值。

从数据来看,漫剧成功地验证了AI的重构能力:目前头部公司月产能达30部,尽管仍低于真人短剧的100部,但考虑到行业仅在2025Q2大规模启动,增长速度已远超预期。

漫剧之后,随着大模型技术的迭代,更多内容产业将迎来类似变革,尤其是视频领域:

短视频微短剧

目前微短剧制作仍依赖真人拍摄,成本达六七十万 / 部;未来 AI 可实现文本生成视频,直接从剧本生成短剧,成本或降至 10 万以内,同时通过 AI 换脸技术让用户能将自己代入剧情;

游戏AI不仅能降低研发成本,还能创造全新玩法——例如动态调整游戏难度(根据玩家操作实时优化关卡)、生成个性化剧情(根据玩家选择自动续写故事),甚至实现AI生成游”,让玩家自行用AI设计游戏;

影视

AI 将进一步渗透影视制作全流程,从剧本生成、分镜设计到虚拟拍摄、特效渲染,实现 “ 小成本大制作 ” ;同时, AI 可通过分析用户偏好,预测影视内容的市场表现,降低投资风险。

这些领域的重构并非遥不可及。例如,2024年OpenAI发布的Sora已能生成60秒的高清视频,快手的可灵AI、阿里的通义万相也在短视频生成领域取得突破;游戏行业的AI生成角色、场景技术已进入实用阶段,预计2026年将实现规模化应用。

AI正在重塑内容产业的每一个环节,这种重构不是局部的优化,而是全链路的革命——它让内容生产不再受限于人力与成本,让内容传播不再依赖于渠道与运气,让更多优质内容有机会触达用户。

对于内容企业而言,AI重构不是一道“选择题”,而是关乎生存的“必答题”:

对内容企业来说,AI重构不是战略选项,而是生存前提。传统模式正被无情证伪——数字音乐取代唱片,短视频重塑荧幕,用户永远会走向更高效的内容体验。

成本、效率、用户理解,三个维度上的碾压性优势正在重构竞争基准。那些仍固守传统生产与传播逻辑的玩家,将发现自己不再与对手竞争,而是在与时代本身为敌。

而这也正是AI对开篇诘问的回答:其本质并非革命或泡沫,而是商业价值在本源上的回归与重构。

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