AI平權之后，內容行業拼什么。

作者|王鐵梅

編輯|楊舟

最近半年的漫劇圈，用“一天一個版本”來形容都不為過。昨天行業還在卷2D紙片人，今天AI擬真人漫劇就已經席卷了各大短視頻平臺。從實驗室里跑出來的技術模型，落地成一門看得見摸得著的生意，中間只隔了短短幾個月。

過去需要一整個攝制組干上大半年的活兒，現在幾個人的小團隊，花不到十萬塊，就能在半個月內“手搓”出一部百集的視覺大戲。這聽起來像是個完美的成本神話，但許多一線從業者最真實的感受卻是：恐慌。

因為他們發現，AI迭代的速度，快要跟不上觀眾喜新厭舊的速度了。

當“把文字變成畫面”的門檻被拉到地板上時，無限的產能并沒有帶來創意的爆發，反而讓內容越來越趨同。大家手里握著最先進的模型，卻只能在算法的指揮下，反復翻拍那一小撮被前人驗證過的復仇、贅婿、甜寵劇本。

“這就像所有人都開著最好的車往一條胡同里鉆，最后的結果只能是誰都跑不出來。”一位漫劇一線從業者袒露，真正的問題已經不再是誰能生產，而是還有什么故事值得被生產。

這一問題，也成為行業討論的焦點。在近日舉行的閱文IP盛典論壇上，醬油文化創始人黃浩南給出了一個判斷：“掌握IP，就是掌握內容產業的未來。”他在論壇上分享，“今天爆一部漫劇，我們一定能找到它的IP源頭，不管哪個平臺，70%到80%以上的漫劇內容都是IP改編的，哪怕是原創作品，也多是基于某個IP做了衍生或迭代。”

當行業困于“拍什么”的時候，手握海量IP的閱文，給出的答案正是這個方向。

過去二十年，閱文積累了上千萬部原創作品，匯聚了中國最頂尖的創作者。但受限于傳統影視的重工業體系，把文字變成畫面的試錯成本太高，其IP的實際開發率不足千分之一，超過99%的IP，都還停留在文字里。當大量AI制作團隊陷入不知道拍什么的存量內卷時，閱文順理成章地搭起了這座橋。

于是過去半年，閱文沒有去跟風翻拍老梗，而是直接把超過1000部網文做成了AI漫劇。結果：超100部播放量破千萬，26部破億，自制漫劇的成功率達到行業均值的5倍以上。這不僅是財報上多了一項破億的收入，也讓大量原本沒有機會被開發的IP，第一次被市場看到。

當算力不再是瓶頸，比拼的內容就變了。AI與IP的結合，正在推動行業從“卷產能”轉向“拼內容儲備”。

“安全牌”需要被放棄

漫劇行業的同質化，不是最近才出現的。

從去年AI漫劇興起開始，行業就陷入了一個怪圈：制作方手里拿著越來越先進的模型，產出的內容卻越來越趨同。打開各大平臺的漫劇榜單，前十名里至少有七八部是“贅婿逆襲”“霸總追妻”“重生復仇”。

一位從業者告訴「市象」，現在做漫劇選材，其實就是把前兩年短劇已經驗證過的劇本，換個方式再跑一遍。巨量引擎的數據佐證了這一趨勢。今年上半年，漫劇供給量月復合增長率高達83%，半年內上線作品超3000部。但數量暴漲的同時，題材卻高度集中。

圖片來源于DataEye

這種“模板化創作”的背后，是AI工具的特性決定的。大模型訓練的數據來自已有的內容，而內容行業的數據又高度集中在少數幾類熱門題材上。于是怪圈誕生了，模型越先進，生成的內容越趨同。制作方不是不想創新，而是不敢，因為在算法推薦主導的流量體系里，偏離數據指向的方向，意味著放棄流量。

這其實是內容行業的老問題，只是被AI放大了。

傳統影視行業也有“安全牌”邏輯。一部IP改編的影視作品從立項到上線要一兩年，投入動輒千萬，沒有人敢拿一個全新的、沒有數據支撐的故事去冒險。所以大家只能反復翻拍已經被驗證過的IP，或者套用已經被驗證過的類型。結果是：投資越來越大，題材越來越窄。

而閱文入局漫劇，和其他同行有一個本質區別：閱文不是從零開始找故事，而是從一座已經積累二十年的IP礦產里開采素材。

2025年的市場數據反復驗證了這座富礦的含金量。上新長劇有效播放霸屏榜TOP10中，有5部改編自閱文IP；全網動漫播放霸屏榜TOP10中，有9部改編自閱文IP。在短劇賽道，閱文2025年累計推出超120部短劇，超半數獲平臺爆劇認證，全年播放量達500億。

就在前不久，由閱文短劇金牌編劇張寧改編閱文同名IP的《隱身侍衛》成為首部雙破億的男頻短劇，熱度值破1億、播放量破10億，打破男頻短劇歷史紀錄。這兩天《隱身侍衛》熱度退居TOP2后，同樣改編自閱文同名IP的《許你萬丈光芒好》上線后也沖至熱播榜第二。目前的紅果熱播榜前五，有兩部是閱文短劇出品。

閱文IP的確定性，從傳統影視到動漫，再到如今的漫劇、短劇，已經反復得到驗證。閱文手里握著的不是憑空生成的故事，而是經過市場檢驗、自帶粉絲基礎的優質資產，在AIGC視頻時代同樣適用。

更重要的是，閱文的IP庫足夠大、足夠多元。除了頭部IP，還有大量中腰部作品，覆蓋玄幻、仙俠、懸疑、歷史等各個細分領域。每個領域都有忠實的讀者群，只是受限于傳統開發體系，一直沒有機會被視覺化。

在舊體系下，閱文即便手握海量IP，也無法包攬整個開發鏈路，只能“抓大放小”，優先推頭部項目。這就造成了低容錯率的問題：必須仰仗爆款，但凡押錯了寶，損失慘重。中腰部IP很難跑出來，更不用說去市場驗證一次。所以目前所有人都困在“做什么”的問題里時，閱文手里恰好有答案。

現在，AI讓試錯的代價變得可以承受。一部漫劇的制作成本從幾十萬降到幾萬，周期從半年壓縮到幾周。閱文不再需要糾結“哪個IP值得投幾千萬”，而是可以同時激活成百上千個IP，扔進市場看反應。

當行業困在幾條窄巷里時，閱文手里還握著大量未被開采的新鮮題材。一位從業者對此評價：“技術把生產門檻拉低了，但決定誰能跑出來的，是手里有多少真正值得被開發的故事。”

IP迎來流動性時刻

聊起AI對文娛行業的沖擊，很多人以為這又是一場大廠之間的技術游戲。但大半年看下來，真正的變化發生在普通創作者身上。

侯曉楠在產業論壇上提到一個概念：“一人公司OPC”。一個人就是一條生產線——從腳本到畫面，從配音到成片。閱文已經有不少作家開始嘗試這條路，自己改編自己的作品，自己做漫劇，其中不乏10多位白金大神作家。過去需要一整個團隊干的活兒，現在一個人就能搞定。侯曉楠說，內容產業正進入一個“超級個體”時代。

一位從業者告訴「市象」，他最近在認真考慮要不要自己單干。“打開電腦就能生成內容，只要創意夠好，就有人買單。如果個人用AI工具做內容比打工掙得多，那為什么還要給公司干？”

這不是個例。AI正在打破傳統內容生產的工業化分工。閱文旗下“漫劇助手”的直出可用率高達80%以上，從輸入小說到輸出影片，中間不需要在多個平臺間反復切換。一個懂故事、懂AI的人，就能獨立完成從文本到視覺的全流程。

但個體創作者一頭扎進這片大海后，很快發現另一個問題：不知道拍什么。一位漫劇制作人說：“技術是平權了，但我們反而困在了原地。缺的不是工具，而是方向。”

而另一邊，閱文手里有上千萬部原創作品，這些中腰部IP在各個細分領域都有忠實的讀者群，只是一直沒有機會被開發。一個需要方向，一個需要出口。閱文在產業論壇上發布的“火種計劃”，恰好搭起了這座橋。

細看這套組合拳，每一條舉措都精準對應著現在創作者面臨的核心難題。開放IP池，解決的是“沒東西可拍”的問題。閱文將開放2D、3D、擬真人等多元形式的AIGC視頻改編與聯合制作，支持創作者從海量IP中取材。當行業困在幾條窄巷里時，閱文開放的IP池里還有大量未被開發的新鮮故事。

扶持個人創作者，解決的是“誰來拍”的問題。無論是啟動漫劇大賽廣招AI創作者，計劃簽約1000位AI方向的導演，還是投入1億元以上專門投資個人創作者和小型工作室，都意味著閱文不再只依賴傳統的專業制作團隊，而是把觸角伸向那些懂故事、懂AI的超級個體。

推出AI創作培訓體系，解決的是“怎么拍好”的問題。光有IP和創作者不夠，還需要讓他們掌握工具。閱文聯合名校資源和實訓體驗，打造系統化培訓，既培養編劇、導演的創作能力，也幫助掌握最新的AI工具。

這四個動作合在一起，本質上是在搭建一個讓IP流動起來的平臺。閱文不直接生產所有內容，而是把IP和資金開放出來，聯合懂故事、懂AI的創作者一起去開發。

這個計劃帶來的最直接改變是，更多中腰部IP有了被看見的機會。一個個人創作者可以用幾萬塊錢、幾周時間，把一個中腰部IP做成漫劇，扔進市場測試反應。而漫劇的爆火也能進一步反哺原著小說，產生更長期的商業價值。以全網播放量破3億的漫劇作品《三千庇護》為例，該漫劇改編自閱文旗下起點讀書小說《我在永夜打造庇護所》，作品上線爆火后帶動原著小說進入起點暢銷榜前十。

更深層的改變，則是內容生產組織形式的改變：一個人真正成為一條生產線。侯曉楠在論壇上提到，未來的產能，既來自合作的制作公司，也將來自無數個人創作者。

當IP不再沉睡，當創作者不再受限于工具和方向，AI帶來的就不僅僅是效率革命，而是一場真正意義上的內容生產力釋放。這場變革的核心，不是技術本身，而是一個簡單卻關鍵的轉變：讓講故事的權利，回到更多懂故事的人手里。

在AI可以批量生產畫面的時代，真正稀缺的，始終是那個值得被講述的故事。而閱文正在做的，就是把這個“值得”，交給更多人。

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