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AI漫剧成本降至200元一分钟 制作方为何亏损更多

更新时间 2026-09-28来源 AIGC从0到1正文 5914字阅读约 19分钟1 张图片

最近几个月,我一直在听 AI 漫剧从业者讲同一个反常识故事。

AI 把一部漫剧的制作成本打下来了。

过去,做一部短剧,要找编剧、导演、演员、摄影、后期、剪辑、配音;一部作品的成本可能是两三万元,甚至更高。现在,AI 把其中相当一部分工作压缩了:分镜、角色、画面、动作、配音、剪辑,制作周期变短,报价也一路往下。

在一些跑量型市场里,AI 漫剧已经低到几百元一分钟。

照常识推演,这应该是一场生产力解放。

原来做一部剧要三万元,现在只要三千元。少掉的两万多元,难道不该变成制作公司的利润吗?

但真正下场做的人会告诉你:没有。

很多团队最近几个月账面上并没有因此变得更好看。相反,他们生产得更快,剧集更新得更多,报价压得更低,亏损却可能比过去更严重。

因为省下来的钱,几乎原封不动地回到了另一个地方:

买量、投流、竞价、争夺用户注意力。

过去,一部剧的成本是制作成本高。

现在,一部剧的成本是制作变便宜了,但你必须花更多钱,才能让用户在信息流里看到它。

如果不投,没人看。
如果少投,算法不给量。
如果别人把省下来的成本全砸进投流,你不跟,作品就很难形成势能。

于是,AI 带来的效率提升,并没有变成生产者的利润;它变成了内容平台竞价系统里更充足的燃料。

这是 AI 漫剧今天最残酷的一面。

也是理解几乎整个 AI 产业时,一个特别容易被忽略的起点。

01 不是需求消失了,而是供给增长得太快

AI 漫剧的困境,不代表短剧需求没有增长。

恰恰相反,短剧这个品类仍在高速增长。Sensor Tower 的数据显示,2026 年第一季度,全球短剧 App 下载量已超过 8.5 亿次,同比增长 140%;到 4 月,全球用户在短剧 App 上的日均使用时长达到 25 分钟,较 2025 年初增长 85%。

中国市场的供给端更夸张。公开报道显示,2026 年第一季度全行业上线微短剧约 12.8 万部,其中 AI 微短剧占比已经超过 95%。

所以,真正发生是:

需求在增长,但供给增长得远远更快。

当供给扩张快于需求时,市场总量可以变大,行业热度可以变高,下载量和使用时长可以都很好看,但单个内容、单分钟制作能力、单个小团队的价格,仍然会断崖式下降。

这就是 AI 漫剧里最容易让人困惑的地方:

市场变大,不等于生产者更赚钱。
生产效率提升,也不等于生产者能留下利润。

如果每个人都获得了同一台更高效的机器,那么这台机器带来的优势,会迅速从“你的能力”变成“行业的新底线”。

而在信息流平台上,行业新底线往往会进一步变成:更低报价、更高产能、更激烈的投流竞价。

02 AI 没有消灭稀缺,它只是让稀缺迁移了

这件事不只发生在 AI 漫剧。

它背后有一个比“先进生产力被塞进旧生产关系”更普遍、也更有解释力的规律:

技术进步通常不会消灭稀缺,它只是迁移稀缺。

过去,影视、动漫和短剧行业稀缺的,是制作能力。

稀缺的是:

  • 专业人才;
  • 制作时间;
  • 设备;
  • 大规模协作能力;
  • 画面与后期工业化能力;
  • 足够的预算。

谁能把这些组织起来,谁就能做出别人做不出的内容。

AI 出现之后,制作能力开始变得丰裕。
一个小团队能做过去一个大团队才能做的事。

于是,稀缺没有消失。

它只是从制作端,迁到了别处:

制作能力
→ 内容选择
→ 用户注意力
→ 分发能力
→ 信任
→ IP
→ 角色关系
→ 用户数据与决策权。

这就是 AI 时代最容易被误读的地方。

很多人看到 AI 把内容生产成本打下来,会自然认为内容公司会赚更多钱。

但当内容变得无限时,真正昂贵的就不再是“把内容做出来”。

真正昂贵的是:

让有限的人类注意力,选择你的内容。

平台之所以变得更强,是因为内容无限之后,决定用户到底看哪一部、停留几秒、是否付费、是否继续刷下去的能力,变得更稀缺。

算法、推荐、投流、用户画像、广告系统、分发入口,开始变成新的关键生产资料。

它首先是一个经济结构判断。

即使未来没有中心化平台,一个开放网络里有一百万部 AI 漫剧,用户仍然要面对同一个问题:

我今晚到底该看哪一部?

内容丰裕之后,“选择”本身就会变成稀缺资源。

平台只是最早、最成熟地占据了这个位置。

03 创造价值,不等于创造需求,更不等于拿走利润

理解 AI 漫剧,还要把三件总被混在一起的事拆开:

Value Creation ≠ Demand Creation ≠ Value Capture
创造价值,不等于创造需求,也不等于捕获价值。

AI 漫剧创造了价值。

消费者得到了更多内容。
内容平台得到了更多库存。
广告系统获得了更多可投放对象。
模型公司得到更多 Token 消耗。
GPU、云计算与算力基础设施得到了更多调用。
短剧市场也可能因此吸走更多娱乐时间。

但这不意味着 AI 漫剧创造了同等规模的新需求。

更不意味着做剧的人一定能拿走价值。

大卫·梯斯在经典论文《Profiting from Innovation》中提出过一个至今仍非常有解释力的问题:为什么创新者经常创造了价值,却没有拿到主要利润?

答案是,当技术容易被模仿时,利润可能流向掌握关键互补资产的人——渠道、品牌、销售、分发、制造能力、用户关系。

放到 AI 漫剧里,逻辑非常清楚:

  • AI 制作能力越来越容易获得;
  • 剧情套路越来越容易复制;
  • 画面质量越来越容易接近;
  • 供给方越来越多;
  • 但推荐入口、用户关系、数据、投放能力和注意力仍然有限。

于是,制作方创造的效率红利,往往会被稀缺资源的拥有者重新吸走。

你可以把它理解成一种数字时代的“地租”。

不是说平台什么都没创造。平台确实提供了分发、匹配、支付、流量和广告系统。

但当平台掌握的是唯一或最主要的注意力入口时,它就拥有了极强的定价权。内容方再高效,也很容易在竞价里被压到接近盈亏平衡线。

所以,AI 漫剧的现象说明的是:

AI 创造的价值,未必会停留在最先使用 AI 的生产者手里。


04 AI 降低了哪一边的成本,决定了它能不能创造新需求

以后看任何 AI 机会,第一问不该是:

AI 能不能让它便宜十倍?

而应该是:

AI 降低的,究竟是哪一边的成本?

消费者是否采取一个行为,可以粗略理解为:

愿意获得的价值 >
金钱成本
+ 时间成本
+ 技能成本
+ 搜索成本
+ 协调成本
+ 风险与信任成本

一个新技术真正创造新需求,通常不是因为它让生产者更高效。

而是因为它把消费者原来跨不过去的某一道门槛打掉了。

AI 漫剧的问题,就在这里。

AI 视频模型解决的是:

制作一部动画太贵、太慢、需要太多人。

但普通用户不多看一部短剧的原因,通常并不是:

这个世界还生产不出足够便宜的短剧。

更可能是:

  • 我没有更多时间;
  • 我不知道该看什么;
  • 我已经有太多免费内容;
  • 前十秒没有吸引我;
  • 我为什么要看你的,而不是另外十万部;
  • 我并不在乎它是 50 个人拍出来的,还是 3 个人用 AI 做出来的。

所以,AI 在这个行业首先消灭的,是一个已经不再是消费端主要瓶颈的成本。

它消灭了制作约束。

但没有消灭注意力约束。

这就是为什么生产效率提高 10 倍、100 倍,消费不会跟着增长 10 倍、100 倍。

05 为什么 AI Coding 看起来完全不同

把 AI 漫剧和 AI Coding 放在一起看,差异会非常明显。

AI Coding 降低的,不只是软件公司的开发成本。

它同时降低了大量普通人“拥有软件”的门槛。

过去,一个不会编程的人想要一个小工具:库存管理、个人网站、客户跟进系统、家庭预算 App、自动化工作流。

理论上,他有这个需求。

但现实路径是:

学编程
→ 找开发者
→ 写需求
→ 沟通返工
→ 花钱外包
→ 部署维护。

于是,大量需求根本不会发生。

不是因为人们不想要。

而是因为实现它的门槛太高。

最后的选择往往是:

算了,不做了。

这在经济学上被称作 nonconsumption:非消费。

AI Coding 更大的意义是:

让原来根本不会做软件的人,第一次开始做软件。

这叫:

Nonconsumer Conversion,非消费者转化。

这才是一个特别强的新需求信号。

Menlo Ventures 的 2026 年消费者 AI 报告也出现了类似迹象:AI 的大众用户增长已经趋缓,但使用正在变深;写作、Coding、做演示、生成图片、做游戏等活动,正在成为更多用户默认借助 AI 完成的行为。

这和 AI 漫剧的经济结构完全不同。

AI 漫剧是:

原来就有大量内容,AI 让内容更多。

AI Coding 是:

原来很多人想要软件,却没有能力拥有;AI 让他们第一次进入市场。

同样是“成本下降一百倍”,结果可能完全不同。

图片

06 四种很容易被混淆的 AI 产业状态

因此,我们很有必要把今天所有 AI 生意放进四种不同状态里看。

产业状态
用户行为
是否新增时间、预算或授权
常见结果
效率革命
老行为
不增加
成本下降、供给增加、利润容易压缩
需求扩张
老行为
增加
原有市场变大、使用频率提高
新奇消费
新行为
但不持续
尝鲜、爆红、随后衰退
新市场
新行为
持续增加
新习惯、新预算、新产业形成

用这张表回看 AI 漫剧,很多混乱会一下子变清楚。

第一层:AI Production / AI制作

用 AI 制作原来的短剧。这更接近效率革命。

它会让制作能力基础设施化,会降低准入门槛,会让更多团队进入,也会让供给爆炸。

但它并不天然创造新的消费行为。

如果内容形态、分发方式、用户关系和付费方式都不变,超额利润很容易快速消失。

第二层:Mobile Short Drama  / 短剧

竖屏、短时、高频反转、连续追更、碎片化观看。

这是短剧本身对用户娱乐时间的重新组织。

短剧确实在扩张需求,争夺长视频、社交视频、直播、游戏甚至其他娱乐形式的时间。

但要注意:

这是短剧革命。
不完全是 AI 革命。

AI 只是让短剧内容供给增长得更快。

第三层:AI-native Entertainment / 原生AI娱乐

真正值得长期关注的,可能是第三层。

不是AI 帮我更便宜地做一部《霸道总裁爱上我》。

而是:

没有 AI,这种娱乐产品根本无法存在。

比如:

  • 每个人进入同一个世界,获得不同剧情;
  • 角色认识你、记得你,并与你维持长期关系;
  • 你的选择会持续改变之后的故事;
  • 剧情不是预制 200 集,而是不断生长;
  • 一个 IP 同时是剧、游戏、角色、社区和世界观;
  • 今天你是观看者,明天你可以进入世界,成为其中一个角色。

这时,交易单位已经不再是:

一集内容。

而会变成:

一次进入世界的体验。

甚至变成:

我与一个角色、一个世界持续存在的关系。

这更像是一个有逻辑支撑、但仍待验证的假设。例如韩国 AI 原生产品Crack就是一个这个方向的尝试。

可真正的 AI 原生娱乐,大概率只会诞生在这里。

07 所谓“低渗透率”,不一定是蓝海

很多创业者还会犯另一个错误。

看到一个高频行为还没有被 AI 渗透,就立刻得出结论:

这里有巨大的 AI 机会。

比如:

“很多人还不用 AI 管健康。”
“很多人还不用 AI 处理账单。”
“很多人还不让 AI 代表自己沟通。”
“很多人还不用 AI 决策。”

低渗透率,不等于巨大需求。

有时,人们不使用 AI,不是因为 AI 还不够好。

而是因为风险、习惯、责任、信任和心理边界仍然存在。

AI Agent 就是一个典型例子。

它已经从“问我一个答案”走向“替我执行任务”,但授权并不是一个简单动作。Menlo 的调查显示,41% 的美国 AI 用户尝试过 Agent,24% 称自己经常使用;32% 至少有一次允许 AI 在没有最终人工确认的情况下代为行动。

这说明行为已经从:

Ask 开始向:Do ;再向:Act for me 移动。

但它还不意味着“所有人都愿意把关键事务交给 Agent”。

真正的新市场,不只是功能出现。

而是用户愿不愿意把新的时间、预算、责任和授权,持续交给它。

08 新需求真正出现时,有三个值得盯的信号

我现在更愿意用三个问题判断所谓 AI 新市场:新人新资源新习惯

第一,有没有新人?

也就是:原来不做这件事的人,现在开始做了吗?

这是最强的信号。

不会编程的人开始做软件。
不会剪视频的人开始做内容。
请不起私人教师的人开始每天拥有一个 Tutor。
没有数据团队的小企业主开始分析经营数据。
普通人开始做过去需要律师、分析师、开发者才能做的事。

OpenAI 对超过 80 万条美国用户工作相关消息的分析发现,16.8% 的工作相关使用,以及 43.5% 的职业特定型任务使用,涉及用户本职职业之外的任务。

销售开始分析数据。
营销人员开始排查网站。
小企业主开始审合同。
非专业人士开始拥有过去只属于另一个职业的能力。

这不只是“效率提升”。

它是消费边界和职业边界同时被穿透。

第二,有没有新资源?

用户是否真的新增了时间、金钱或授权?

还是只是把旧工具换成了 AI 工具?

AI Search 是一个很好的中间态。

Similarweb 的数据显示,生成式 AI 平台月访问量已经达到约 95 亿次,同比增长约 70%;但 ChatGPT 用户中,仍有约 95% 同时使用 Google。

这说明,AI 搜索中既有替代,也有新增。

有人用 AI 替代了一部分搜索。
也有人在 Google 之外,又多花了一段时间去追问、研究、对话和比较。

当人们开始增加新的时间,而不是单纯把旧时间搬家,才更接近需求扩张。

当人们开始增加新的预算和授权,才更接近新市场。

第三,有没有新习惯?

很多 AI 产品都有 Novelty,却没有 Demand。

第一次打开:

太神奇了。

第二次打开:

再试一次。

第三周:

忘了它的存在。

这不叫市场。

真正值得观察的是:

D7 之后还在不在。
D30 之后还在不在。
D90 之后是否还越来越频繁。
用户是否开始为它重新安排时间、预算与流程。

所以,一个真正强的新需求信号,应该是:

新人 + 新资源 + 新习惯

只有三者同时出现,才像一个真正的新市场。

09 别只盯 AI 行业名,要盯新的动词

今天大家喜欢讨论:

AI Video。AI Music。AI Coding。AI Search。AI Education。AI Agent。

但行业名字经常会误导我们。

真正值得盯的,是动词有没有改变。

代码 → 描述 → 部署  

观察 → 互动 → 居住  

学习 → 询问 → 受指导  

创造 → 生成 → 维护世界

行业名称也许没有变化。

但当人的动作发生变化,时间分配发生变化,预算流向发生变化,授权边界发生变化,市场才真正开始改变。

AI 漫剧的启示:

如果 AI 只是让旧生产流程更便宜,它很可能只会把利润重新推向新的稀缺环节。
如果 AI 让一群过去不会行动的人,第一次开始行动,它才可能创造真正的新需求。

所以,继续把一部短剧从 3000 元压到 300 元,它会继续提升效率,也会继续扩大供给。但它未必能改变制作方的命运。

真正值得寻找的问题是:

什么娱乐行为,在 3000 元时代根本不存在,到了 AI 时代第一次变得值得发生?

当答案不再是“更便宜地生产短剧”,而是“发明一种新的娱乐消费”,AI 漫剧才可能真正从一场制作革命,进入一场需求革命。


>/作者:王零壹,920.org.cn(AI Research Institute)创始人,港大AIBT研究生,前上市公司 CMO。长期研究 AI 产品、Agent 架构与商业增长,并持续观察技术变迁如何重塑人的工作、判断与生活。

*著有《AIGC从0到1》系列丛书、及东方寓言小说《飞将军》;

*善于洞察先机,中文互联网第1个意识到OpenClaw范式价值的人(1月26日);

关注我,一起AIGC从0到1~

文章标签算力
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