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AI短劇“卷”到一分鐘60元,卻沒誕生一個爆款

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摘要:

一分鐘成本60元,產量暴漲50倍,AI短劇把價格打下來了,卻遲遲等不來一個爆款。

鳳凰網科技 出品

作者|尚志芳

編輯|趙子坤

“魔尊大人,當年的事是個誤會,我其實......”身著紅金鳳紋婚服的女主,在大婚當日被男主強勢闖入。

“誤會,那一箭穿心也是誤會?”男主身著黑龍長袍,嘴角帶血,眼神凌厲,步步緊逼,將女主困住,一段充滿宿命糾葛的仙俠虐戀即將徐徐展開。

畫面中,“男女主”的表情自然生動,互動流暢,場景光效細膩柔和。但事實上,這并非真人演員出演,而是全程由AI生成。

在抖音,這則短劇片段已收獲42.5萬點贊。“AI做的?!真的沒有看出來”,“不僵硬,好自然,可以出一百集嗎?”評論區里,不少看得“上頭”的觀眾在得知真相后感到驚訝。


這部作品背后的創作者是一家傳統影視短劇團隊。負責人柏魚深耕影視行業多年,從平臺中劇轉戰短劇賽道,出品過二十余部作品,也曾打造出熱度破億的爆款。

她對鳳凰網科技直言,AI技術的沖擊已經顯現,團隊的傳統訂單正在縮減。“整個行業都在向AI真人短劇轉型”,柏魚說,“我們也在逐步探索。”

鳳凰網科技采訪多位業內人士了解到,當前AI真人短劇市場價格混亂,差距可達數十倍,低成本作品5萬元即可制作,精品則需耗資上百萬。當前市場主流報價約在2000元/分鐘左右,高價訂單可達萬元以上,也存在幾百元/分鐘的低價訂單。

自Seedance2.0問世后,傳統影視轉型從業者、AIGC個人愛好者、短劇承制方紛紛入場,仙俠、末世、懸疑、古裝等多題材的AI真人短劇大量涌現。


圖源|劇查查小程序

然而,在產量井噴的背后,一個尷尬的現實是:AI短劇行業至今仍未誕生一部真正意義上的爆款。


成本狂降,爆款缺席

一集不到一萬塊,是傳統短劇早期的平均線成本。“那會兒一部50-60集的女頻短劇成本40萬,精品能到百萬。”柏魚回憶。

隨著入局者不斷增多,價格戰愈演愈烈,50集短劇成本一路被壓至20多萬元,2025年更是卷到十幾萬元。此后,劇集集數也被壓縮至30集,甚至有公司以10萬元以內的價格接單。一位從業三年的真人短劇承制方告訴記者,這類低價作品制作普遍粗糙,主要靠“撞大運”碰上優質劇本才有機會出圈。

而進入AI真人短劇時代,行業在成本和周期上都迎來了大幅壓縮。


圖源|作品《圣皇歸來,諸神退散》

“除了人力成本就是抽卡的成本了,甲方的要求越多,成本就越高。”深耕AI真人短劇賽道的承制方柴文馨向鳳凰網科技解釋。抽卡,是指AI生成內容時的隨機性——同樣的提示詞,每次生成的結果可能存在差異,創作者需要多次嘗試,才能抽到滿意的結果。

這種抽卡機制,既是成本,也在制約效率。

2024年8月,柴文馨團隊接到首單AI真人短劇業務。“用可靈制作,做同一劇本的2D動漫與AI真人兩個版本,總時長近400分鐘,甲方報價300元/分鐘,合同總價12萬元。”柴文馨回憶。

他告訴鳳凰網科技,當時核心算力成本并不高,“可靈生圖、圖轉視頻均為付費模式,這一單核心算力成本僅在30元/分鐘左右,400分鐘就是1.2萬元。”不考慮5人團隊一個月的人力成本,通過鏡頭復用、減少無效生成等方式控制成本后,“最終到手10萬余元,利潤還是很可觀的。”

也就是說,不算人力投入,只需成本兩萬就能制作出一部AI短劇——比起真人短劇動輒幾十萬的成本,投入可以說是大打折扣。

等到2026年2月,字節跳動的視頻生成模型Seedance2.0推出后,制作成本被進一步壓縮。

柴文馨算了一筆賬:在C端會員模式下,年度會員原價5199元,活動折扣后僅需2599元,年度會員可享受積分折扣,生成15秒視頻需要90積分,會員半價后僅45積分,按照100積分3元的標準折算,15秒算力成本僅1.5元,一分鐘基礎算力成本約6元。

但AI生成存在隨機性,他特別強調,“但效果一般不太穩定,按10:1的抽卡成功率估算,含抽卡的實際算力成本就到了一分鐘60元。”

成本驟降,供給量也隨之井噴。

據DataEye數據,2025年1月上榜的AI真人短劇僅4部,10月增至69部,11月直接達到217部,較年初增長超50倍。在抖音平臺,《奶團太后宮心計》《九尾狐男妖愛上我》等AI短劇播放量均在2億以上。DataEye、劇查查聯合統計測算,2025年AI真人短劇市場規模已明確突破120億元,同比增長超300%。

數量爆發之下,一部冒尖的爆款,往往伴隨著大量作品淪為陪跑。

“目前沒有AI真人短劇爆款,所有的爆款都是投流投出來的,光靠自然流不可能出爆款。”柴文馨直言,“自然流,相當于沒流量,不會有人看到的。”

柏魚和柴文馨十分清楚,AI短劇行業的內卷終將到來,當前的高價訂單難以持續,唯有持續提升內容質量和制作精度,才能在行業變革中站穩腳跟。他們都計劃進軍AI互動影游領域,借助團隊在游戲和影視方面的跨界優勢,開拓新賽道。


AI演員,價格崩盤

在行業熱潮中,林夕是一位特殊的入局者。她是一位大學老師,全“手搓”的AI真人短劇的試播片段在抖音收獲了3萬點贊。更讓她意外的是,大量用戶和合作方私信主動找上門來。

作品中細膩的人物質感、年輕化的言情風格吸引了不少用戶留言催更,也有不少同行私信請教制作方法。

不同于行業里直接用AI隨機生成畫面、靠大量抽卡碰運氣的做法,林夕摸索出了一套精細化制作方法:先通過精準文字提示詞在海外工具生成人物圖片,全程不參考真人照片或明星臉,抽中滿意圖片后再進行建模定型。

“建模是關鍵,不建模的話,人物下一個鏡頭就可能崩掉,這也是很多AI短劇看起來假的原因。”林夕坦言。為了弱化AI感,她會不斷調整提示詞、反復抽卡,一集一分半到兩分鐘的內容,算力成本在300-400元左右。

賬號粉絲剛破萬,抖音就主動向她遞來橄欖枝,要簽約短劇連載。這部作品被抖音定級為S+級,享有70萬-100萬的流量保底分成。

在商業變現方面,林夕與即夢的共創合作,單集報價可達2000-3000元;與抖音的簽約則采用分成制,除30%的付費解鎖分成外,另包含廣告收入和流量收入。

然而,并非所有從業者都能拿到這樣的價格。AI短劇的市場報價正經歷劇烈震蕩。

柴文馨回憶,行業里甚至一度出現過2萬元/分鐘的頂配報價,比如去年制作的《恐龍快打》,其高成本源于聘請美術老師做真人表情捕捉,將表情融合到AI人物上。“但劇本和節奏表現一般,高投入也不一定有確定性回報。”

而Seedance2.0問世后,價格體系被徹底打亂。“春節一過,AI真人短劇的報價幾乎減到原來的1/10、1/20。”柏魚分析,報價斷崖式下跌,不是因為平臺要鋪量,而是技術門檻變低、加之ai工具成本下降,做的人越來越多。

如今,市場價格極其混亂。一位承制方透露,主流報價在2000-3000元/分鐘,但也有幾百元/分鐘的低價訂單。“低價制作的AI短劇,人物幾乎不張嘴,全靠旁白講故事,但這類作品目前在平臺仍位居榜首。優勢是能制作出傳統實拍難以實現的場景,比如末日、冰川、僵尸、鬼怪等題材。”

價格混亂背后,是行業標準的缺失。“現在這個市場屬于一個很混沌的初級階段,甲方對精品的定義不清楚,很多甲方愿意給出兩三千的成本,卻要求對標阿凡達、復聯的效果,這種做不了。”一位承制方無奈表示。


技術易學,劇本難求

當AI工具變得人人可用,什么才是核心競爭力?

“AI技術終究是工具,早晚會普及,拼到最后,還是拼內容、拼編劇能力、拼想象力。”林夕并不擔心大公司的模仿,認為核心競爭力從來不是單一的技術,而與內容的融合,以及對年輕用戶審美和情感的精準把握。

從傳統短劇轉型的導演柏魚則認為,AI工具的基礎操作簡單,核心拼的是導演思維、分鏡能力和講故事的能力。“能通過鏡頭、音樂渲染氛圍的從業者在行業內占比不高,大多數從業者只能平淡地講出劇本內容,無法打造出有感覺的作品。”

而當前行業最稀缺的,恰恰是優質劇本。

“劇本是難點,現在這個行業屬于混沌期初期階段,甲方給的劇本也是亂七八糟的。”一位承制方坦言。劇本里很多細節描寫,人設圖能做出來,但拿去生視頻,很有可能一個轉身,人物臉上的飾品就變掉了。“所有AI工具都是隨機模型,這種問題只能多生幾次,增加成本。”

有從業者預測,當前平臺的劇本大多改編自番茄小說,網文資源已被大量拍攝。“未來行業趨勢會是各家公司培養專屬的原創編劇。”

而林夕選擇自主編劇,就是因為不喜歡當下市場的部分短劇風格。她認為,大型公司的分工合作模式會降低創作的連接度,耗費更多時間,效果也不如個人全流程創作。

技術層面,從業者們也在摸索各自的“獨門秘籍”。有團隊開發了輔助工具,“有專門梳理劇本人物關系的工具,有專門出人設圖的工具,有專門給劇本拆分分鏡的工具,還有把每個分鏡的原文內容去產出分鏡圖提示詞的工具。”

林夕則整理出了有框架、模板化的提示詞體系,“不算過長但有專屬邏輯,抽卡僅為輔助,過度抽卡會耗費大量積分。”她說,有人模仿她的劇情和音樂,但制作的畫面質感較差,核心原因是沒有打磨內容、缺乏足夠積分抽卡,也沒有掌握核心的提示詞技巧。

然而,即便技術再成熟,AI短劇目前仍面臨一個根本性挑戰:技術瓶頸。

多位從業者抱怨Seedance排隊嚴重。“年后一直排隊,導致大家都無法拿它當成一個正常的生產工具。”一位承制方說,有獨立制作人為了趕進度,凌晨兩點還爬起來操作。“現在排隊的時間比真正制作的時間更長。”

“如果字節解決了算力問題,AI 真人短劇會迎來大規模量產。”柴文馨判斷。在此之前,從業者們只能等待,或者探索可靈、海外工具作為替代方案。

在這場變革中,AI正在深刻重塑短劇行業。但正如一位從業者所言:“短劇的核心競爭力始終是內容,優質劇本才能產生經濟效益。”當技術門檻消失,講好一個故事的能力,或許才是最終決定誰能留下的關鍵。

(經受訪者要求,文中柏魚、林夕為化名;題圖為AI生成)

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