美年达三等奖最近的人类，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？

　　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。

　　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。

　　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”。

　　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。

　　●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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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%。

　　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%，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%。

　　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，尽管仍低于线大规模启动，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：

　　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；

　　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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