漫劇啟示錄：互聯(lián)網(wǎng)最差的生意，可能是AI最好的生意

本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構(gòu)成任何投資建議

車輪滾滾，漫劇當(dāng)?shù)溃嫕u成古典

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、全年市場預(yù)計(jì)達(dá)200億。這一新增長曲線，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，再從《哈利·波特》到《王者榮耀》——一旦形成持續(xù)性產(chǎn)品，便如同鑄就一臺商業(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)。為對抗這種脆弱性，內(nèi)容行業(yè)長期在“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，一端追求更高效的觸達(dá)方式。

直至AI攜漫劇而來，宣告這場螺旋攀升進(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。

01

“愛優(yōu)騰”也有春天
1.從PGCUGCAIGC，去中心化愈演愈烈

長期以來，內(nèi)容生產(chǎn)受困于高成本、長周期的痛點(diǎn)：傳統(tǒng)動畫需上百人團(tuán)隊(duì)耗時(shí)數(shù)月，影視制作成本動輒數(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。

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），然后靠廣告、電商來盈利。

AIGC（AI Generated Content）則更進(jìn)一步。相對于PGC和UGC創(chuàng)作方式，AIGC是更高階的模式，其潛在的優(yōu)勢包括創(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：國海證券

2.降本增效的智能替代方案

AI對生產(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：

●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)漫畫動態(tài)化、自動配音、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。

影視行業(yè)的成本革命也初現(xiàn)苗頭。2025年上海國際電影節(jié)“AIGC單元”獲獎(jiǎng)作品《潛入夢海》，僅由4人團(tuán)隊(duì)耗時(shí)1周完成：通過Midjourney秒級生成分鏡、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。

3.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&音樂會依賴真人、主題樂園等線下實(shí)體。

但中長期來看，AI對于內(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景（如修仙秘境、星際戰(zhàn)場）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景，再通過動態(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，再自動轉(zhuǎn)化為動態(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；動態(tài)漫制作也不再依賴專業(yè)動畫師，網(wǎng)文作者可自行用AI將作品轉(zhuǎn)化為動態(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對不同內(nèi)容行業(yè)的滲透，假設(shè)在10%-60%區(qū)間，僅中國的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)，AIGC的市場空間估算就能達(dá)到1000億元以上。

02

“下一個(gè)字節(jié)跳動”

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”也許正在此中醞釀：通過用戶畫像分析、智能推薦算法與場景化適配，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。

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)在在的滲透：

1.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、互動頻率、付費(fèi)偏好），構(gòu)建出更精細(xì)的個(gè)體畫像，讓內(nèi)容傳播更具針對性。

以漫劇賽道為例，平臺通過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1-2小時(shí)。

基于這一畫像，部分平臺調(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：例如對高付費(fèi)用戶推送高價(jià)皮膚與專屬活動，對小額付費(fèi)用戶推送低價(jià)禮包與日常任務(wù)，對免費(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。

2.推薦算法智能化：從人工運(yùn)營到數(shù)據(jù)驅(qū)動

傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)依賴人工運(yùn)營團(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)，自動識別內(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。

短視頻平臺的漫劇分發(fā)是典型案例。抖音的漫劇流量分配模型會實(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”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)象級作品。

長視頻平臺的算法優(yōu)化同樣顯著。愛奇藝的網(wǎng)絡(luò)大電影分賬算法，將AI推薦與商業(yè)變現(xiàn)直接掛鉤：片方收益=2元×有效點(diǎn)擊（觀看超過6分鐘），而有效點(diǎn)擊量的核心影響因素是算法推薦的精準(zhǔn)度。通過AI優(yōu)化推薦后，網(wǎng)絡(luò)大電影的平均有效點(diǎn)擊率提升了34%，片方平均分賬收入增長22%。

3.傳播場景適配化：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分鐘以上的長集漫劇；AI的跨模態(tài)能力，能夠通過識別用戶的地理位置、設(shè)備類型、使用時(shí)間，自動推送適配場景的內(nèi)容形態(tài)。

微信小游戲的場景適配是典型案例。根據(jù)24M7微信小游戲開發(fā)者大會數(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。

基于這一場景分析，游戲廠商通過AI將模擬經(jīng)營類游戲適配為輕量化版本——單局時(shí)長控制在5-10分鐘，操作簡化為點(diǎn)擊滑動，結(jié)果這類游戲的用戶留存率提升了25%，付費(fèi)率提升18%。

音樂平臺的場景化傳播同樣依賴AI。騰訊音樂通過分析用戶的聽歌場景（如工作、運(yùn)動、睡眠），推送適配的音樂內(nèi)容：例如對運(yùn)動場景用戶推送高節(jié)奏的搖滾、電子音樂，對睡眠場景用戶推送舒緩的輕音樂。數(shù)據(jù)顯示，場景化推薦后，用戶的日均聽歌時(shí)長提升了12%，會員轉(zhuǎn)化率提升9%。

03

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，增長速度已遠(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)測影視內(nèi)容的市場表現(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)會觸達(dá)用戶。

對于內(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)勢正在重構(gòu)競爭基準(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)自己不再與對手競爭，而是在與時(shí)代本身為敵。

而這也正是AI對開篇詰問的回答：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)。

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