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作者 | 烏塔
編輯|李小天
巨日祿創始人杰夫就曾經在公開場合預測,AI在劇集領域的首個商業化突破口將是“漫劇”,而非真人短劇。
“那個時候,大家都在聊短劇,我在那說AI。”杰夫調侃道。
但事實是,僅僅過去一年多的時間,杰夫成為了行業里那個的預言家。
2025年,漫劇開始起飛。
據巨量引擎數據,2025年上半年,漫劇累計上線量已達3000部,復合增長率高達83%,流水規模激增12倍。截止今年8月,全國在投漫劇數量達到1802部,播放總量突破95億次。而漫劇的全年市場規模,預計突破200億元。
與此同時,成功的商業化案例層出不窮。今年十月的抖音動態漫月榜中,“巨日祿風”漫劇TOP5占三。“除卻沙雕漫,巨日祿占整個榜單的70%。” 十一月直接包攬抖音動態漫月榜前三,TOP30占3成。
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漫劇起飛的背后,無非是兩個重要因素。一是成本,二是內容。這一年,市場陷入長劇冰點、短劇cp熱的二相性,行業需要新的內容形式來進一步挖掘潛在受眾,降本增效作為有效的“開源”手段,其重要性也進一步提升。
漫劇創造的奇跡聚集了行業人和非行業人的目光。不過一年的時間里, 2D短劇的制作成本壓縮到每分鐘400元,精細3D乃至真人AI劇的成本壓縮到了每分鐘1300元。低成本、低門檻、高回報的短劇,為想轉型、想賺快錢的人提供了最顯著的“上升渠道”。
在WAVE 2025 泛互聯網全球領航者大會上,我們和杰夫坐下來,聊了聊行業的這一年以及巨日祿的這一年,也邀請他再做了一次預言——
“一年之后,大家不會再提AI漫劇的概念,只會將所有畫風的劇集通義稱為AI劇,AI劇的月產量可能會達到3萬部,題材會更加多元豐富,行業會碰撞出更多AI火花,任何細分小眾的人群都有屬于他的內容供給。 在海外市場,競爭會愈發激烈,涌現出一批制作AI短劇和互動短劇的獨立APP,而這些公司,也都會來自中國。”
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大概三年前,杰夫和朋友們一起推出了一個to c小說推文工具。用戶輸入一段文本后,就能生成一段有人物、場景、配音的視頻。
“現在看來其實很像PPT。雖然那個時候AI能力還沒有突破閾值,但是我覺得必須要先在這個賽道積累經驗,所以就緊著當時的AI技術能力和市場需求做出了產品。”杰夫的判斷并沒有出錯,那個時候,這個小說推文工具,創作者用戶數量已經達到了20萬以上。
作為第一批吃螃蟹的人,杰夫也走了彎路,那時,他認定技術探索是必要的,于是自己開始訓練小模型,并在這項探索上,花費了上千萬元。“當然現在我已經改了主意了。畢竟當時很難想象到,只需要兩三年時間,AI就可以發展到這個水平了,專業的事還是給專業的人做。”
談及當初為什么會有這種想法,杰夫覺得這是一種“慣性思維”。
在AI能力突破閾值之前,大家都習慣了創作型工種的從業者,把絕大部分的時間花在訓練專業技能上。譬如影視娛樂創作者都需要花大量的時間練習操作技能,把時間放在“怎么做”的層面——畫畫的人需要日復一日地練習筆頭功夫,導演專業的學生80%的課程是在學怎么用剪輯軟件,學動畫的人需要把時間放在制作或者后期軟件上。
事實上,在AI沒有大幅度接入創作的時期,已經有“唯創意成就作品”的例子——《一拳超人》和《靈能百分百》的作者ONE。
“他在畫畫技巧層面確實一塌糊涂,但是他講故事的本身能力是非常好的,我覺得AI時代到來以后,越來越多這樣講故事能力強的人會涌現出來。”
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圖片來源:X
“很長一段時間里,在傳統動漫公司和堅持人工創作的人群里,我們就屬于邪教頭子,當然,我們完全能理解他們的不悅。”杰夫坦誠道。
這似乎是所以行業的“通病”。杰夫舉了一個例子。
如果將滴滴看成一種分配司機和用戶的技術,顯而易見,它能夠明顯提高效率,比出租車更先進。但在滴滴這個技術產品被普及的過程中,其實最大的阻力是出租車公司。“大部分公司是不相信這種技術的。”
但事實是,大模型的進化速度遠遠超過了行業人的預期,帶來了超乎想象的動力。
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爆款基因的巨日祿風格,在早年間受到了不少質疑。
現在的巨日祿已經用數據證明了自己。
“我們早期總和客戶battle。”杰夫告訴我們,當時的漫劇圈,提到“參考文獻”或者“目標成品”的第一反應就是國漫和日漫,客戶都想用相對低飽和度的色彩,做九頭身帥哥美女。
“當時我們就在思考,這真的對嗎?在我們證明怎么做對之前,大家都認為像傳統動漫那么做才是對的。現在用結果驗證了,它就是不對的。”
原因主要有兩方面。
一是傳統動漫的播放媒介電影院、電視這些橫屏,對應的場景是用戶專門留出的“相對安靜”的獨享時間,而短漫劇場景“加塞”在抖音里,“上一個內容可能是美女,下一個內容可能是爆炸新聞”,它的脫離成本極低,只要用戶一瞬間不想看了就會劃過去。
第二短漫劇場景下的屏幕有限,如果用傳統的九頭身畫風,可能連人物的表情都看不清。“其實短漫劇受眾喜歡看大頭不是個審美問題,這是觀看習慣的問題,畫風其實就是甲之蜜糖乙之砒霜”。
“做垂直專業工具很考驗這個團隊對賽道的know how,這決定了你對好壞評判標準的尺度。在蠻荒時代,其實大家都是各抒己見的,好在我們自身就是有經驗的短漫劇行業從業者,所以至少我們參與討論的原始群體是正確的。”
時至今日,巨日祿仍然在培養自己的爆款基因。
杰夫透露,在巨日祿關注的主體一致性、指令遵循、運鏡、運動、人物表情、畫面表現力這些層面,剛剛新發布的通義萬相2.6都表現突出,同時擁有非常穩定的服務和優異表現,成為了縮減成本重要的作用力。

巨日祿Agent制作的分鏡片段
他透露,目前AI真人短劇的成本比漫劇高百分之三十左右,成本在1000元到2000元的區間,只有真人實拍的五分之一甚至十分之一,而這就成為了部分用戶進入行業的契機。
通義萬相以多模態技術正在助力巨日祿重塑AI劇制作流程,開創“超高協同+極致效率+AI普惠”的全新創作范式,進一步完善巨日祿的爆款基因。
“其實在一年前,AI就能夠制作真人劇,但既不能量產也不能控制成本,更別談談能不能爆。我們一直在這上面有自我要求,也自己做了實驗和投入,最早的劇,很多都是我們自己投的,因為我們不能拿用戶的錢去試錯,現在只是又回了這個階段。”
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回顧過去一年的行業生態,我們幾乎可以定義,2025年是漫劇元年。
截止今年8月,全國在投漫劇數量達到1802部,環比增長15%,播放總量突破95億次。9月期間,抖音平臺新上線漫劇超6500部,播放量超55億次,周均上新超1600部,產能已逼近真人短劇。
流量的爆發自然進一步刺激了新人涌入,尤其是“純外行”的新人。杰夫透露,目前巨日祿用戶,有很大一部分都是沒有劇集制作經驗的,這意味著他總需要回答遠超工具范疇之外的問題,譬如賽道怎么做,聯合發行的合同怎么簽,盈利條件怎么設置。
有時,杰夫需要幫用戶介紹資源。
“前陣子有人來問我們做不做承制,我們只在很特殊的情況下針對性做這類工作,我就把他介紹給了我的用戶,有時候可能我們真的在做深度陪伴。”
就在對談的前兩天,他錄制了一個視頻,“我對著文檔講了40多分鐘,教大家怎么搭建AI漫劇團隊,團隊KPI、組織架構等基礎要素怎么設置,整個視頻極其枯燥,沒有一張圖片”。但這個視頻,在一天時間內被轉發了1000多次。
“說明這個行業有越來越多的人準備闖進來了,大家帶著不同的基因、視角,也許會讓行業變得更有意思。”
但當行業的生態還沒有完全成型,卻需要接住過大的流量時,自然也會出現一些結構性的問題。
杰夫坦誠,目前有很多模型廠商在業務擴展時候過急,他會做出一些傷害合作伙伴的事。譬如當模型廠商和巨日祿建立聯系之后,部分廠商會直接聯系巨日祿的用戶,意圖將巨日祿這個“中間環節”舍棄,開啟一端新的合作關系。
但事實是,目前還沒有真正進化到用單一模型就能解決漫劇用戶訴求的時代,巨日祿是在洞察客觀需求后,結合多種模型找到了恰當的發展思路,但大部分廠商在和用戶對接時可能出現違背事實的宣傳,不僅自己不討巧也會將使用者“帶進溝里”,“有點損人不利己”。
“我也無數次很坦誠地和這些模型廠的決策者溝通,但是最后發現,這是基因問題,公司是多人組成的一個集體,它有自己的發展歷程,很難改變它的決策方向。”
在杰夫看來,目前這個階段,最恰當的解決方式,或許是找到一些身位正確的大模型廠商。
簡單來說,就是具有To B基因的公司,因為他們更懂得正確的人干正確的人。“這就是我們選擇和阿里云合作的原因之一。阿里是一個To B基因很深的家公司,在合作期間我遇到的絕大多數情況是,阿里云的伙伴感覺對方更匹配巨日祿,他們都會推薦我們,甚至協助我們和客戶溝通、提供服務。在現下的階段,這個其實比技術本身的含金量更高。“
杰夫坦誠,他認為自己在做的就是一個“打穿信息差”的工作。“如果大模型真正進化到了單一模型就能完美解決用戶訴求的時代,我是不會對這種急性擴展有任何怨言的,因為這些廠商足夠強大,有能力也有資格去做這件事。”
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這一年,漫劇能夠受到諸多關注的底層邏輯是,它正在創造一個降本的奇跡。
質量足夠高的3D效果內容,成本(包括人工)壓縮到了1300元每分鐘。杰夫透露,在不苛求質量和類型的基礎上,成本甚至可以壓縮到每分鐘400元。而一年之前,這個數字是2000元到5000元。
于是百元成本,10倍收益、百億賽道自然成為了話題中心。
那么行業未來還會繼續壓縮成本嗎?
在杰夫看來,或許成本已經到達閾值了,但在質量上,行業還會繼續卷。“可能很快,3D和真人的短劇,每分鐘成本也能降到400元。當然還有一種可能性, 資本入局,工具開始補貼。”
從模型來看,差異化、精細化的用戶視角,也許會是下一個趨勢。在技術之外,深度的交流和真正認知到客戶的具體需求格外重要。
杰夫舉了個例子。
有行業人和他討論時,曾經提出一個設想——想要做一款實現“多幀控制生成長視頻”功能的軟件。“但這其實只是他的假設需求,多幀控制和長鏡頭在創作流程能被應用嗎?這可能要打一個問號。”杰夫坦誠,現在有不少廠商也會用“一句話生成視頻”的標語去pitch客戶,但這可能是一個錯誤的思維。
這樣的功能太過“粗”,它其實沒有找到一個垂類的客戶畫像,它無法精準生成完成不同用戶具有專業性的差異化需求,無論是對于哪一個行業的人都差點意思。“說的不好聽,它只是從生成一小段廢素材,變成了生成一段大的。”
而對于應用從業者來說,如何應對過快的更迭,也是不得不考慮的問題。
當下正處于一個AI發展的黃金時代,很難有一個版本的模型持續強勢,任何一代模型花期都很短。“可能你們稿件發出去的時候,就又有新消息了。”杰夫感慨道。
因此在選擇合作伙伴時,往往不止看當下,更要押注未來。“做大模型需要大量的資金時間耐心投入,我個人覺得在市場上這些諸多模型玩家當中,能夠像阿里云這樣具備基礎條件、技術儲備、基礎態度的廠商很少,但這些要素對我們選擇合作伙伴來說,是十分必要的。”
正如杰夫所言,阿里云幾乎是這些年市場上最具長期主義視角的公司。從2019年起,阿里達摩院便基于BERT架構推出了預訓練語言模型StructBERT,邁出了系統化探索的第一步。
隨后的時間里,阿里云持續探索、多次升級。通義萬相系列在以“高保真、高自由度的生成能力”為核心要求的基礎上,從文生圖逐漸升級文生視頻、圖生視頻的全球熱門模型。
在2025年,通義萬相更是保持快速迭代,相繼推出2.2、2.5版本之后,12月16日最新發布萬相2.6系列模型。該系列模型面向專業影視制作場景進行了全面升級,進一步提升了畫質、音效、指令遵循等能力,新增了角色扮演和分鏡控制功能,持續優化視頻生成質量和效率,為短劇、漫劇等行業深度賦能。
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巨日祿在業內小有名氣的時候,一些日本的傳統動漫公司來聯系過杰夫。
當時,杰夫問了他們兩個問題——
你覺得日本市場大概需要多久才能接受AI漫劇這個產品?
你認為日本市場一年用AI能生成多少部短劇?
對方給出的回答是,如果積極擁抱,大概需要兩年才能接受這個文化生態。在這種情況下,一年用AI能生成500部漫劇。
“那個時候我就意識到,日本市場或許是一個很好的漫劇消費市場,但不一定是很好的生產市場。在幾個月前,我們月產量就達到500部了。”杰夫感慨道,雖然這兩年短期再日本市場的發展絕對比這幾家動漫公司想象中快,但背后都是中國公司。
正如杰夫所說,霞光智庫發布的《2025中國泛互聯網出海洞察》報告顯示,2025年一月至十月全球應用下載量和收入TOP10的短劇公司,全部來自中國。
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這意味著,“無論是想象力還是成本還是效率,中國短劇公司一定是市場上最有競爭力的。漫劇出海肯定是有市場的,但市場在中國公司。”杰夫肯定道。
當然,杰夫也坦承,按照目前的發展,短劇行業尤其是漫劇行業肯定會在明年迎來產量過剩的節點。
“這是大自然的規律,供給過剩就代表行業成熟、向陽,所有成熟行業其實供給都過剩。我的觀點是,面對這種情況行業內可能會有一些合作模式的變化,大家會在需求的評估上,下更多的功夫。”
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