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”。

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最近的人類,憂心忡忡:這輪數(shù)以萬億計的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?
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6-8人團(tuán)隊便足以駕馭頭部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。
“愛優(yōu)騰”也有春天
反應(yīng)到供給側(cè),我們時常看到:
一方面,優(yōu)質(zhì)稀缺內(nèi)容正在被拍出天價。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。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,而且能滿足更個性化的內(nèi)容消費需求。
內(nèi)容生產(chǎn)方式的變革
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、語音播報等。
AIGC主要下游落地場景
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)晚點報道,愛優(yōu)騰三家近十年共計投入超過1000億元,回報仍遙遙無期,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、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)費用從100億元左右飆升至170億元人民幣以上。
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)生一個奇特的現(xiàn)象:互聯(lián)網(wǎng)最差的生意,可能反而將是AI時代最好的生意。
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個月,與真人短劇周期相當(dāng)。近期中文在線、點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”獲獎作品《潛入夢海》,僅由4人團(tuán)隊耗時1周完成:通過Midjourney秒級生成分鏡、AI虛擬拍攝替代實景搭建、開源換臉技術(shù)實現(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。
AI可實現(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。
AI在各環(huán)節(jié)應(yīng)用落地資料
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。
“下一個字節(jié)跳動”
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)字的方式實現(xiàn)了音樂的“云化”,主打“即時播放、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。
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)
AI在內(nèi)容傳播上的潛力仍被嚴(yán)重低估,下一個“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)實案例已經(jīng)能讓我們看到AI在傳播上實實在在的滲透:
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”,無法捕捉個體差異化;AI通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)(如觀看時長、互動頻率、付費偏好),構(gòu)建出更精細(xì)的個體畫像,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,日均觀看時長1-2小時。
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,同時推出男性向題材分賬溢價政策,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,實現(xiàn)“千人千面”的內(nèi)容推送:例如對高付費用戶推送高價皮膚與專屬活動,對小額付費用戶推送低價禮包與日常任務(wù),對免費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。
傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)依賴人工運營團(tuán)隊判斷哪些內(nèi)容可能受歡迎,主觀性強(qiáng)且效率低;AI推薦算法通過實時分析海量用戶數(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時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×有效點擊(觀看超過6分鐘),而有效點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擊率提升了34%,片方平均分賬收入增長22%。
AI不僅能精準(zhǔn)找到用戶,還能根據(jù)用戶的消費場景(如通勤、居家、休閑)適配不同形態(tài)的內(nèi)容,提升用戶的消費意愿。
例如,用戶在通勤時更傾向于觀看5-10分鐘的漫劇短視頻,而在居家時更愿意觀看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,三線城市用戶占比達(dá)50%,主要在碎片化時間玩游戲。
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——單局時長控制在5-10分鐘,操作簡化為點擊滑動,結(jié)果這類游戲的用戶留存率提升了25%,付費率提升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、運動、睡眠),推送適配的音樂內(nèi)容:例如對運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,用戶的日均聽歌時長提升了12%,會員轉(zhuǎn)化率提升9%。
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,又驗證了AI在傳播端的精準(zhǔn)匹配價值。
從數(shù)據(jù)來看,漫劇成功地驗證了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)玩家操作實時優(yōu)化關(guān)卡)、生成個性化劇情(根據(jù)玩家選擇自動續(xù)寫故事),甚至實現(xiàn)AI生成游”,讓玩家自行用AI設(shè)計游戲;
- 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)計到虛擬拍攝、特效渲染,實現(xiàn)“小成本大制作”;同時,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。
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)入實用階段,預(yù)計2026年將實現(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,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。
成本、效率、用戶理解,三個維度上的碾壓性優(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)價值在本源上的回歸與重構(gòu)。
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