IT时报记者 孙永会
在广州南站到上海虹桥站近七个小时的高铁行程中，晓敏（化名）注意到，前排乘客和左侧邻座都在观看AI短剧。画面里，人物有着一张精致脸，面部光滑且不见一点皱纹，表情还算得上有张力。
“我睡一觉醒来，发现他们还在刷。”时常坐高铁的晓敏还记得，以往邻座的娱乐方式，不少人选择看搞笑、记录生活的短视频，现在就连家中年过70岁的长辈，也开始频繁为AI短剧送上“爱心”。晓敏的几位“95后”朋友也在看AI短剧，对她形容说，“有的看起来不烧心。”
高铁车厢里的这一幕，在数据上有对应的刻度。DataEye《2026上半年AI剧漫剧数据报告》显示，2026年上半年抖音端新增AI剧漫剧22.19万部，平均每天超过1200部；若以5000万播放量作为盈亏平衡线，能达到这一线的作品只占1.3%。
作者声明：该图片由AI生成
在近期举行的2026腾讯全球数字生态大会上，有从业者提到，一部短漫剧从分镜到成片，平均要反复“抽卡”（抽卡是指工作人员反复向AI软件输入指令、生成素材，再从中筛选可用镜头的过程。）十次，才可能拿到一条合格素材。算力和时间大量消耗在返工重制上，规模化商用因此受阻。
行业对模型的要求也随之变化，不仅要“能用”，还要“好用”。会上，腾讯云发布WAND-Vega多模态应用模型，主打短剧、电商、社交娱乐等内容生产场景。
“如果AI不能为企业带来DAU（日活跃用户）、收益的实际增长，模型本身就没有意义。”腾讯云副总裁、媒体AI产品负责人李志成提到。据他介绍，WAND-Vega并非从零开发的通用基础大模型，而是在混元及开源基座之上，通过后训练、强化调优打磨出来的应用侧垂类模型。他判断，未来1～2年，全球通用大基座能活下来的数量会变得有限，面向垂直场景的模型和应用会越来越多。
成本缩减九成，产能翻了两倍多市场在放大。艾媒咨询的数据显示，2025年中国微短剧市场规模达到677.9亿元；北京大学国家发展研究院发布的《2025年中国微短剧产业发展格局与就业拉动效应测算报告》测算，中国微短剧月产量已在3000部以上。站在这条增长曲线上，短剧公司对成本与产能的变化格外敏感。
漫森（深圳）文化传媒AGM谭琳介绍，公司此前主要关注真人短剧赛道，2026年初随着AI技术落地，转向AI短剧生产。“2025年做真人剧的时候，我们一个月的产能大概有50～60部；转到AIGC之后，2026年9月制作了133部，现在每个月可以产出130～150部。”产能是原来的两倍多。
成本的变化更大。谭琳说，传统真人短剧单部成本约150万元，AI短剧能缩减约九成，公司精品AI短剧的单部成本落在10万～20万元。
但这笔账往下算并不轻松。按月产150部、单部15万元估算，一个月的内容投入约2250万元；若按行业整体1.3%的达标比例推算，这批剧里能跑到5000万播放的不到两部。收入端如果只有平台分账和投流回收，单靠这一项能否覆盖投入，受访者没有给出答案。
产能上来了，流程并没有变顺。AI生成内容普遍存在画面崩坏、人物变形等问题，抽卡成为消耗算力和时间的主要环节。谭琳说，在接入WAND相关能力之前，漫森的镜头可用率只有30%，大量画面需要反复重制。这一指标按成片镜头统计，与前述单个分镜的素材命中率不是同一口径。
把WAND-Vega Video、画质增强等能力嵌入自研制作中台之后，剧本拆解、分镜、画面生成、后期修复、剪辑交由Agent工作流自动调度，镜头可用率提升到50%～80%，流程跑顺时可稳定在80%。“WAND把创作者从画质修复、字幕校对这类细碎重复的工作里解放出来，人力可以投到创意环节。”谭琳说，对比市面上的多款产品，她看重的是WAND全链路打通的模型底座，以及针对短剧场景做的定向训练。
《IT时报》记者了解到，WAND-Vega目前分为Lite和Pro两档。腾讯云WAND多模态应用负责人朱琳说，Lite更看重性价比，适合企业走批量生产路线，Pro追求效果。“Vega是应用侧的系列模型，并不是对标基础大模型，我们追求的是基座模型加Vega实现1+1大于2的效果。”
画质增强在音视频领域已经发展多年，早期用于20世纪七八十年代老剧的修复，让内容适配新的播出载体；进入AI时代后，这项技术转向生成式，画面可以从无到有。企业的需求也随之外扩，除了画质提升，还提出画面擦除、瑕疵修复的要求，而画面崩坏恰恰是目前所有基座模型都没能完全解决的问题。朱琳认为，把擦除修复与生成式能力叠加进WAND-Vega和WAND的全套技术，能够提升内容可用率。
垂类模型补的是通用模型的短板短剧之外，WAND-Vega也被用到跨境电商。紫讯科技是一家为跨境电商提供软件服务的公司，其联合创始人杜玉生举了服务客户的例子：商家用AI生成的素材投放广告获客，接入WAND-Vega之后，图片素材的有效使用率从50%～60%提升到70%～80%，在效果相当的情况下，卖家的成本有所下降。
“跨境电商的核心是人、货、场，卖家关心素材最终能不能带来业务效果，而设计师的人力成本很高。”杜玉生说，半年前，AI辅助完成的设计工作量大约相当于4～5名设计师的产能，现在已经到8～10名，设计人员可以把精力放到创意和内容优化上。
在李志成看来，通用场景的能力已经不构成卖点，通用基座在垂直场景里还有不少“Bad Case”（失败案例）没有解决，这正是推出面向专业场景模型的原因。“WAND-Vega不只是做视频编辑，行业里优秀的生成基座已经很多，我们重点补的是通用模型在垂直场景中的能力短板。”
产能的故事与生意的故事之间，还隔着一道可用率。1.3%的达标率说明，即便单部成本缩减九成，AI短剧的门槛也只是被拉低，并不等于能赚钱。李志成给出的窗口是1～2年：在这个时间段里，垂类模型能否把可用率稳定在80%以上、把返工成本真正降下来，将决定AI短剧是停在产能数字上，还是成为一门算得过来的生意。
