本文來自微信公眾號(hào):錦緞,作者:海星,原文標(biāo)題:《漫劇啟示錄:互聯(lián)網(wǎng)最差的生意,可能是AI最好的生意》,頭圖來自:AI生成
最近的人類,憂心忡忡:這輪數(shù)以萬億計(jì)的AI資本開支,最終將把文明引向新一輪工業(yè)革命,還是化作有史以來最巨大的科技泡沫?
AI卻笑而不語,信手掏出一個(gè)全新的百億級(jí)應(yīng)用賽道:漫劇。
漫劇賽道當(dāng)前的火爆,很難不引人注目:日流水破三千萬、全年市場(chǎng)預(yù)計(jì)達(dá)200億。這一新增長(zhǎng)曲線,正以陡峭的斜率將傳統(tǒng)內(nèi)容形態(tài)遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在身后:這個(gè)數(shù)字已接近中國(guó)電影票房的一半,并被視為人類創(chuàng)意結(jié)晶的“短劇”迅速拋離。
而比紙面數(shù)據(jù)更令人震動(dòng)的,是背后的“供給側(cè)革命”:AI已將漫劇制作成本壓縮至每分鐘1000-2500元,周期縮短至10-13天,一個(gè)6-8人團(tuán)隊(duì)便足以駕馭頭部IP的全程改編。
這已不是單純的“降本增效”,而是從根本上動(dòng)搖了內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的“生產(chǎn)函數(shù)”。
縱觀當(dāng)代內(nèi)容產(chǎn)業(yè),其商業(yè)模式始終奉行“輕資產(chǎn)、重創(chuàng)意”。從三麗鷗的Hello Kitty到泡泡瑪特的Molly,從貓王音樂到周杰倫曲庫(kù),再?gòu)摹豆げㄌ亍返健锻跽邩s耀》——一旦形成持續(xù)性產(chǎn)品,便如同鑄就一臺(tái)商業(yè)“印鈔機(jī)”。
然而,其脆弱性也在于此:除了IP積淀與社交黏性,內(nèi)容本身并無“成癮性”護(hù)城河,用戶口味變遷才是行業(yè)常態(tài)。為對(duì)抗這種脆弱性,內(nèi)容行業(yè)長(zhǎng)期在“內(nèi)容為王”與“渠道為王”之間螺旋攀升:一端追求工業(yè)化的穩(wěn)定產(chǎn)出,一端追求更高效地觸達(dá)方式。
直至AI攜漫劇而來,宣告這場(chǎng)螺旋攀升進(jìn)入全新維度——從生產(chǎn)到傳播的全鏈路重構(gòu)正式開啟,內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的底層邏輯,正被顛覆性重塑。
一、“愛優(yōu)騰”也有春天
從PGC到UGC到AIGC,去中心化愈演愈烈
長(zhǎng)期以來,內(nèi)容生產(chǎn)受困于高成本、長(zhǎng)周期的痛點(diǎn):傳統(tǒng)動(dòng)畫需上百人團(tuán)隊(duì)耗時(shí)數(shù)月,影視制作成本動(dòng)輒數(shù)千萬,爆款誕生往往依賴運(yùn)氣。所以內(nèi)容生產(chǎn)破局的第一條鐵律,便長(zhǎng)期被定義為“工業(yè)化”。
反應(yīng)到供給側(cè),我們時(shí)常看到:
一方面,優(yōu)質(zhì)稀缺內(nèi)容正在被拍出天價(jià)。例如歐美主要體育賽事聯(lián)盟中,體育版權(quán)的成本每年都水漲船高,如收視率持續(xù)下降的NBA 卻簽下了750 億美元的轉(zhuǎn)播天價(jià)。體育賽事都出現(xiàn)體育明星賺錢,俱樂部和轉(zhuǎn)播頻道不賺錢的窘境。
更為致命的是,從中國(guó)到海外,內(nèi)容產(chǎn)業(yè)都在經(jīng)歷一樣的變化,“短、平、快”才能俘獲用戶的碎片化使用時(shí)長(zhǎng)。
短視頻、興趣社區(qū),開創(chuàng)了UGC(用戶生產(chǎn)內(nèi)容)這種去中心化模式,解決了內(nèi)容的成本問題,然后用推薦算法匹配用戶興趣度,提升了內(nèi)容質(zhì)量(提升用戶時(shí)長(zhǎng)),然后靠廣告、電商來盈利。
AIGC(AI Generated Content)則更進(jìn)一步。相對(duì)于PGC和UGC創(chuàng)作方式,AIGC是更高階的模式,其潛在的優(yōu)勢(shì)包括創(chuàng)作效率高、成本低、多模態(tài)適用性廣,而且能滿足更個(gè)性化的內(nèi)容消費(fèi)需求。
圖:內(nèi)容生產(chǎn)方式的變革來源:國(guó)海證券
降本增效的智能替代方案
AI對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的首要價(jià)值,是作為輔助工具替代重復(fù)性人力勞動(dòng):
比如在代碼生成領(lǐng)域AI的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,業(yè)內(nèi)甚至開玩笑的說碼農(nóng)自己發(fā)明了工具替代了自己,Meta和亞馬遜近期的大裁員便是明證。
另外文本生成在翻譯應(yīng)用場(chǎng)景也相當(dāng)普遍,雖然如何生成富有“人味”的語言還有挑戰(zhàn)性,專業(yè)性和邏輯性也欠缺,但作為文本生產(chǎn)者的助手已經(jīng)相當(dāng)出色。
在音頻生產(chǎn)領(lǐng)域, TTS(Text to speech)技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟,成為眾多創(chuàng)作者離不開的工具,廣泛應(yīng)用于客服及硬件機(jī)器人、有聲讀物制作、語音播報(bào)等。
圖:AIGC主要下游落地場(chǎng)景 來源:華泰證券
當(dāng)然,AIGC真正具有想象空間的是圖像和視頻生成,以及跨模態(tài)應(yīng)用。
視頻行業(yè),電影、電視、流媒體全球合計(jì)市場(chǎng)空間超3000億美元,但是亟待從成本泥沼中被解救。如據(jù)晚點(diǎn)報(bào)道,愛優(yōu)騰三家近十年共計(jì)投入超過1000億元,回報(bào)仍遙遙無期,10多元的ARPU值也表明用戶并不為這些天文數(shù)字的投入買單,最終只是頭部藝人賺到了錢。
而全球近2000億美元的游戲行業(yè),角色建模、場(chǎng)景設(shè)計(jì)、特效渲染等環(huán)節(jié)依賴大量美術(shù)人力,導(dǎo)致企業(yè)面臨日漸高企的研發(fā)成本。以全球龍頭公司網(wǎng)易游為例,研發(fā)費(fèi)用從100億元左右飆升至170億元人民幣以上。
資料來源:Wind
隨著大模型技術(shù)的日臻成熟(GAN、VAE、Flow-based、擴(kuò)散模型等)和單位算力成本的下降,AI對(duì)內(nèi)容行業(yè)的顛覆之風(fēng)終將吹向視頻領(lǐng)域,并正產(chǎn)生一個(gè)奇特的現(xiàn)象:互聯(lián)網(wǎng)最差的生意,可能反而將是AI時(shí)代最好的生意。
漫劇賽道AI 的降本效果最為直觀。傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)漫制作需人工逐幀處理畫面、匹配音效,單部 80-120 分鐘作品成本常超 50 萬元;而 AI 技術(shù)通過靜態(tài)漫畫動(dòng)態(tài)化、自動(dòng)配音、智能剪輯等工具,將總成本壓縮至 10-30 萬元,僅為傳統(tǒng)模式的1/2-1/5。
更關(guān)鍵的是周期縮短——如醬油文化通過AI工具,將單部漫劇生產(chǎn)周期控制在10-13天,部分精良制作也僅需1個(gè)月,與真人短劇周期相當(dāng)。近期中文在線、點(diǎn)眾等真人短劇公司紛紛轉(zhuǎn)型漫劇,想必也是看中了AI帶來的高周轉(zhuǎn)、低成本優(yōu)勢(shì)。
影視行業(yè)的成本革命也初現(xiàn)苗頭。2025年上海國(guó)際電影節(jié)“AIGC單元”獲獎(jiǎng)作品《潛入夢(mèng)海》,僅由4人團(tuán)隊(duì)耗時(shí)1周完成:通過Midjourney秒級(jí)生成分鏡、AI虛擬拍攝替代實(shí)景搭建、開源換臉技術(shù)實(shí)現(xiàn)角色演繹,最終呈現(xiàn)出大片級(jí)效果,制作成本控制在萬元以內(nèi),成本只有傳統(tǒng)實(shí)拍模式的百分之一。
如是供給側(cè)門檻的劇烈消解,必將帶來創(chuàng)意的海嘯,可以預(yù)期的是:“愛優(yōu)騰”終將也有春天。
拓展能力邊界,創(chuàng)造全新內(nèi)容
需要實(shí)事求是的是,上述AI在內(nèi)容生產(chǎn)方面的應(yīng)用,在當(dāng)前更多是輔助者而非顛覆者的角色,受限于技術(shù)水平和應(yīng)用場(chǎng)景。從中短期來看,我們也認(rèn)為內(nèi)容產(chǎn)業(yè)中的諸多領(lǐng)域,仍將以現(xiàn)有的模式運(yùn)行,如超長(zhǎng)視頻中AI技術(shù)幻覺仍嚴(yán)重、音樂偏專家和IP屬性、直播電商社交含量高、體育&音樂會(huì)依賴真人、主題樂園等線下實(shí)體。
但中長(zhǎng)期來看,AI對(duì)于內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的顛覆,更具想象空間的仍在傳統(tǒng)創(chuàng)作的能力邊界的突破——無論是題材選擇還是內(nèi)容形態(tài),都不再受限于人力與技術(shù)的短板。
在題材層面,AI讓真人無法實(shí)現(xiàn)的題材得以落地。漫劇賽道的玄幻、無限流題材就是典型案例:
這類題材需大量奇幻場(chǎng)景(如修仙秘境、星際戰(zhàn)場(chǎng))與特效元素,真人拍攝不僅成本極高,還難以還原網(wǎng)文的想象力;而AI可通過文生圖工具快速生成奇幻場(chǎng)景,再通過動(dòng)態(tài)化技術(shù)讓畫面活起來,完美匹配網(wǎng)文IP題材特點(diǎn)。
AI可實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)內(nèi)容生成,模糊了文學(xué)、漫畫、影視、游戲的邊界,即AI充當(dāng)編劇和導(dǎo)演的角色。
例如,擁有很多擁躉的頭部IP《我的治愈系游戲》,可通過AI直接從小說文本生成漫劇分鏡,再自動(dòng)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)漫。這種跨形態(tài)能力,讓IP不再局限于單一載體,快速適配為漫劇、短視頻、小游戲等多種形態(tài)。
更重要的是,AI降低了內(nèi)容創(chuàng)作的專業(yè)門檻,讓非專業(yè)創(chuàng)作者也能參與內(nèi)容生產(chǎn),打破傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)專業(yè)資質(zhì)的壟斷。
例如AIGC微短劇無需專業(yè)分鏡師與導(dǎo)演,普通人通過AI工具即可完成從劇本生成到視頻制作的全流程;動(dòng)態(tài)漫制作也不再依賴專業(yè)動(dòng)畫師,網(wǎng)文作者可自行用AI將作品轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)內(nèi)容,直接觸達(dá)讀者。
圖:AI在各環(huán)節(jié)應(yīng)用落地資料來源:中金公司
AI對(duì)不同內(nèi)容行業(yè)的滲透,假設(shè)在10%-60%區(qū)間,僅中國(guó)的內(nèi)容產(chǎn)業(yè),AIGC的市場(chǎng)空間估算就能達(dá)到1000億元以上。
二、“下一個(gè)字節(jié)跳動(dòng)”
內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的核心矛盾,從來都是“內(nèi)容供給過剩”與“用戶注意力稀缺”的矛盾。傳統(tǒng)傳播模式依賴渠道霸權(quán)與撒胡椒面式營(yíng)銷,效率低下且成本高昂,因此誰能革新渠道就能創(chuàng)造巨量的商業(yè)價(jià)值。
短視頻之所以在全球范圍內(nèi)都大獲成功,就是得益于UGC和推薦算法——內(nèi)容即渠道。
另一個(gè)更具有代表性的案例是Spotify,作為全球數(shù)字音樂的絕對(duì)龍頭,2006年其橫空出世甚至拯救了岌岌可危的音樂產(chǎn)業(yè)。Spotify不生產(chǎn)內(nèi)容,只是做了傳播方式和渠道的革新。
通過數(shù)字的方式實(shí)現(xiàn)了音樂的“云化”,主打“即時(shí)播放、正版授權(quán)”,用戶擺脫播放設(shè)備困擾,從買斷制走向訂閱制,由于使用門檻大幅下降,全球訂閱用戶近3億,公司市值突破1200億美元。
圖:Spotify的傳播模式創(chuàng)新拯救了音樂行業(yè)(全球錄制音樂市場(chǎng)規(guī)模)資料來源:IFPI,廣發(fā)證券
AI在內(nèi)容傳播上的潛力仍被嚴(yán)重低估,下一個(gè)“字節(jié)跳動(dòng)”也許正在此中醞釀:通過用戶畫像分析、智能推薦算法與場(chǎng)景化適配,AI可實(shí)現(xiàn)內(nèi)容找人的精準(zhǔn)鏈接,大幅提升了內(nèi)容的觸達(dá)效率,直至生成全新的商業(yè)模式與產(chǎn)業(yè)平臺(tái)。
這不是幻想,一些現(xiàn)實(shí)案例已經(jīng)能讓我們看到AI在傳播上實(shí)實(shí)在在地滲透:
用戶畫像精準(zhǔn)化:從群體標(biāo)簽到個(gè)體畫像
傳統(tǒng)傳播對(duì)用戶畫像的理解停留在非常粗線條的群體標(biāo)簽,如“18-24歲男性”、“本科以上學(xué)歷”,無法捕捉個(gè)體差異化;AI通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)(如觀看時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)頻率、付費(fèi)偏好),構(gòu)建出更精細(xì)的個(gè)體畫像,讓內(nèi)容傳播更具針對(duì)性。
以漫劇賽道為例,平臺(tái)通過AI分析發(fā)現(xiàn):早期漫劇用戶90%為男性,主要偏好玄幻、懸疑題材,且集中在三線及以下城市,日均觀看時(shí)長(zhǎng)1-2小時(shí)。
基于這一畫像,部分平臺(tái)調(diào)整了漫劇的流量分配策略——向三線城市男性用戶傾斜玄幻類漫劇推薦,同時(shí)推出男性向題材分賬溢價(jià)政策,吸引制作公司聚焦這類內(nèi)容。數(shù)據(jù)顯示,針對(duì)性推薦后,漫劇的有效點(diǎn)擊率提升27%,用戶留存率提升19%。
游戲行業(yè)的用戶畫像應(yīng)用更為深入,實(shí)現(xiàn)“千人千面”的內(nèi)容推送:例如對(duì)高付費(fèi)用戶推送高價(jià)皮膚與專屬活動(dòng),對(duì)小額付費(fèi)用戶推送低價(jià)禮包與日常任務(wù),對(duì)免費(fèi)玩家推送社交類玩法提升留存。
2024年上線的《戀與深空》,通過AI精準(zhǔn)定位女性玩家的情感需求,推送角色互動(dòng)劇情與3D建模內(nèi)容,首月流水達(dá)5.09億元,成為女性向品類的標(biāo)桿。
推薦算法智能化:從人工運(yùn)營(yíng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)依賴人工運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)判斷哪些內(nèi)容可能受歡迎,主觀性強(qiáng)且效率低;AI推薦算法通過實(shí)時(shí)分析海量用戶數(shù)據(jù),自動(dòng)識(shí)別內(nèi)容與用戶的匹配度,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰,讓優(yōu)質(zhì)內(nèi)容更快觸達(dá)目標(biāo)用戶。
短視頻平臺(tái)的漫劇分發(fā)是典型案例。抖音的漫劇流量分配模型會(huì)實(shí)時(shí)跟蹤用戶的觀看行為:若用戶觀看某部漫劇的完整度超過60%、點(diǎn)贊率超過10%、分享率超過5%,算法會(huì)判定該內(nèi)容“受歡迎”,將其推入更大的流量池。
這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的分發(fā)模式,讓優(yōu)質(zhì)漫劇能快速突圍——2025年四季度,《我的治愈系游戲》漫劇通過算法推薦,上線7天播放量破億,成為現(xiàn)象級(jí)作品。
傳播場(chǎng)景適配化:從單一渠道到多端覆蓋
AI不僅能精準(zhǔn)找到用戶,還能根據(jù)用戶的消費(fèi)場(chǎng)景(如通勤、居家、休閑)適配不同形態(tài)的內(nèi)容,提升用戶的消費(fèi)意愿。
例如,用戶在通勤時(shí)更傾向于觀看5-10分鐘的漫劇短視頻,而在居家時(shí)更愿意觀看30分鐘以上的長(zhǎng)集漫劇;AI的跨模態(tài)能力,能夠通過識(shí)別用戶的地理位置、設(shè)備類型、使用時(shí)間,自動(dòng)推送適配場(chǎng)景的內(nèi)容形態(tài)。
微信小游戲的場(chǎng)景適配是典型案例。根據(jù)24M7微信小游戲開發(fā)者大會(huì)數(shù)據(jù),女性玩家占比高于傳統(tǒng)APP游戲,且偏好模擬經(jīng)營(yíng)類內(nèi)容;同時(shí),三線城市用戶占比達(dá)50%,主要在碎片化時(shí)間玩游戲。
基于這一場(chǎng)景分析,游戲廠商通過AI將模擬經(jīng)營(yíng)類游戲適配為輕量化版本——單局時(shí)長(zhǎng)控制在5-10分鐘,操作簡(jiǎn)化為點(diǎn)擊滑動(dòng),結(jié)果這類游戲的用戶留存率提升了25%,付費(fèi)率提升18%。
音樂平臺(tái)的場(chǎng)景化傳播同樣依賴AI。騰訊音樂通過分析用戶的聽歌場(chǎng)景(如工作、運(yùn)動(dòng)、睡眠),推送適配的音樂內(nèi)容:例如對(duì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景用戶推送高節(jié)奏的搖滾、電子音樂,對(duì)睡眠場(chǎng)景用戶推送舒緩的輕音樂。數(shù)據(jù)顯示,場(chǎng)景化推薦后,用戶的日均聽歌時(shí)長(zhǎng)提升了12%,會(huì)員轉(zhuǎn)化率提升9%。
三、內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的生存之戰(zhàn)
漫劇的爆發(fā)并非偶然,而是AI重構(gòu)內(nèi)容生產(chǎn)與傳播環(huán)節(jié)的第一個(gè)完整案例——既體現(xiàn)了AI在生產(chǎn)端的降本增效與能力拓展,又驗(yàn)證了AI在傳播端的精準(zhǔn)匹配價(jià)值。
從數(shù)據(jù)來看,漫劇成功地驗(yàn)證了AI的重構(gòu)能力:目前頭部公司月產(chǎn)能達(dá)30部,盡管仍低于真人短劇的100部,但考慮到行業(yè)僅在2025Q2大規(guī)模啟動(dòng),增長(zhǎng)速度已遠(yuǎn)超預(yù)期。
漫劇之后,隨著大模型技術(shù)的迭代,更多內(nèi)容產(chǎn)業(yè)將迎來類似變革,尤其是視頻領(lǐng)域:
短視頻微短劇:目前微短劇制作仍依賴真人拍攝,成本達(dá)六七十萬/部;未來AI可實(shí)現(xiàn)文本生成視頻,直接從劇本生成短劇,成本或降至10萬以內(nèi),同時(shí)通過AI換臉技術(shù)讓用戶能將自己代入劇情;
游戲:AI不僅能降低研發(fā)成本,還能創(chuàng)造全新玩法——例如動(dòng)態(tài)調(diào)整游戲難度(根據(jù)玩家操作實(shí)時(shí)優(yōu)化關(guān)卡)、生成個(gè)性化劇情(根據(jù)玩家選擇自動(dòng)續(xù)寫故事),甚至實(shí)現(xiàn)AI生成游”,讓玩家自行用AI設(shè)計(jì)游戲;
影視:AI將進(jìn)一步滲透影視制作全流程,從劇本生成、分鏡設(shè)計(jì)到虛擬拍攝、特效渲染,實(shí)現(xiàn)“小成本大制作”;同時(shí),AI可通過分析用戶偏好,預(yù)測(cè)影視內(nèi)容的市場(chǎng)表現(xiàn),降低投資風(fēng)險(xiǎn)。
這些領(lǐng)域的重構(gòu)并非遙不可及。例如,2024年OpenAI發(fā)布的Sora已能生成60秒的高清視頻,快手的可靈AI、阿里的通義萬相也在短視頻生成領(lǐng)域取得突破;游戲行業(yè)的AI生成角色、場(chǎng)景技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用階段,預(yù)計(jì)2026年將實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。
AI正在重塑內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的每一個(gè)環(huán)節(jié),這種重構(gòu)不是局部的優(yōu)化,而是全鏈路的革命——它讓內(nèi)容生產(chǎn)不再受限于人力與成本,讓內(nèi)容傳播不再依賴于渠道與運(yùn)氣,讓更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容有機(jī)會(huì)觸達(dá)用戶。
對(duì)于內(nèi)容企業(yè)而言,AI重構(gòu)不是一道“選擇題”,而是關(guān)乎生存的“必答題”:
對(duì)內(nèi)容企業(yè)來說,AI重構(gòu)不是戰(zhàn)略選項(xiàng),而是生存前提。傳統(tǒng)模式正被無情證偽——數(shù)字音樂取代唱片,短視頻重塑熒幕,用戶永遠(yuǎn)會(huì)走向更高效的內(nèi)容體驗(yàn)。
成本、效率、用戶理解,三個(gè)維度上的碾壓性優(yōu)勢(shì)正在重構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)基準(zhǔn)。那些仍固守傳統(tǒng)生產(chǎn)與傳播邏輯的玩家,將發(fā)現(xiàn)自己不再與對(duì)手競(jìng)爭(zhēng),而是在與時(shí)代本身為敵。
而這也正是AI對(duì)開篇詰問的回答:其本質(zhì)并非革命或泡沫,而是商業(yè)價(jià)值在本源上的回歸與重構(gòu)。
本文來自微信公眾號(hào):錦緞,作者:海星
