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AI短剧“卷”到一分钟60元,却没诞生一个爆款

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摘要:

一分钟成本60元,产量暴涨50倍,AI短剧把价格打下来了,却迟迟等不来一个爆款。

凤凰网科技 出品

作者|尚志芳

编辑|赵子坤

“魔尊大人,当年的事是个误会,我其实......”身着红金凤纹婚服的女主,在大婚当日被男主强势闯入。

“误会,那一箭穿心也是误会?”男主身着黑龙长袍,嘴角带血,眼神凌厉,步步紧逼,将女主困住,一段充满宿命纠葛的仙侠虐恋即将徐徐展开。

画面中,“男女主”的表情自然生动,互动流畅,场景光效细腻柔和。但事实上,这并非真人演员出演,而是全程由AI生成。

在抖音,这则短剧片段已收获42.5万点赞。“AI做的?!真的没有看出来”,“不僵硬,好自然,可以出一百集吗?”评论区里,不少看得“上头”的观众在得知真相后感到惊讶。


这部作品背后的创作者是一家传统影视短剧团队。负责人柏鱼深耕影视行业多年,从平台中剧转战短剧赛道,出品过二十余部作品,也曾打造出热度破亿的爆款。

她对凤凰网科技直言,AI技术的冲击已经显现,团队的传统订单正在缩减。“整个行业都在向AI真人短剧转型”,柏鱼说,“我们也在逐步探索。”

凤凰网科技采访多位业内人士了解到,当前AI真人短剧市场价格混乱,差距可达数十倍,低成本作品5万元即可制作,精品则需耗资上百万。当前市场主流报价约在2000元/分钟左右,高价订单可达万元以上,也存在几百元/分钟的低价订单。

自Seedance2.0问世后,传统影视转型从业者、AIGC个人爱好者、短剧承制方纷纷入场,仙侠、末世、悬疑、古装等多题材的AI真人短剧大量涌现。


图源|剧查查小程序

然而,在产量井喷的背后,一个尴尬的现实是:AI短剧行业至今仍未诞生一部真正意义上的爆款。


成本狂降,爆款缺席

一集不到一万块,是传统短剧早期的平均线成本。“那会儿一部50-60集的女频短剧成本40万,精品能到百万。”柏鱼回忆。

随着入局者不断增多,价格战愈演愈烈,50集短剧成本一路被压至20多万元,2025年更是卷到十几万元。此后,剧集集数也被压缩至30集,甚至有公司以10万元以内的价格接单。一位从业三年的真人短剧承制方告诉记者,这类低价作品制作普遍粗糙,主要靠“撞大运”碰上优质剧本才有机会出圈。

而进入AI真人短剧时代,行业在成本和周期上都迎来了大幅压缩。


图源|作品《圣皇归来,诸神退散》

“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真人短剧赛道的承制方柴文馨向凤凰网科技解释。抽卡,是指AI生成内容时的随机性——同样的提示词,每次生成的结果可能存在差异,创作者需要多次尝试,才能抽到满意的结果。

这种抽卡机制,既是成本,也在制约效率。

2024年8月,柴文馨团队接到首单AI真人短剧业务。“用可灵制作,做同一剧本的2D动漫与AI真人两个版本,总时长近400分钟,甲方报价300元/分钟,合同总价12万元。”柴文馨回忆。

他告诉凤凰网科技,当时核心算力成本并不高,“可灵生图、图转视频均为付费模式,这一单核心算力成本仅在30元/分钟左右,400分钟就是1.2万元。”不考虑5人团队一个月的人力成本,通过镜头复用、减少无效生成等方式控制成本后,“最终到手10万余元,利润还是很可观的。”

也就是说,不算人力投入,只需成本两万就能制作出一部AI短剧——比起真人短剧动辄几十万的成本,投入可以说是大打折扣。

等到2026年2月,字节跳动的视频生成模型Seedance2.0推出后,制作成本被进一步压缩。

柴文馨算了一笔账:在C端会员模式下,年度会员原价5199元,活动折扣后仅需2599元,年度会员可享受积分折扣,生成15秒视频需要90积分,会员半价后仅45积分,按照100积分3元的标准折算,15秒算力成本仅1.5元,一分钟基础算力成本约6元。

但AI生成存在随机性,他特别强调,“但效果一般不太稳定,按10:1的抽卡成功率估算,含抽卡的实际算力成本就到了一分钟60元。”

成本骤降,供给量也随之井喷。

据DataEye数据,2025年1月上榜的AI真人短剧仅4部,10月增至69部,11月直接达到217部,较年初增长超50倍。在抖音平台,《奶团太后宫心计》《九尾狐男妖爱上我》等AI短剧播放量均在2亿以上。DataEye、剧查查联合统计测算,2025年AI真人短剧市场规模已明确突破120亿元,同比增长超300%。

数量爆发之下,一部冒尖的爆款,往往伴随着大量作品沦为陪跑。

“目前没有AI真人短剧爆款,所有的爆款都是投流投出来的,光靠自然流不可能出爆款。”柴文馨直言,“自然流,相当于没流量,不会有人看到的。”

柏鱼和柴文馨十分清楚,AI短剧行业的内卷终将到来,当前的高价订单难以持续,唯有持续提升内容质量和制作精度,才能在行业变革中站稳脚跟。他们都计划进军AI互动影游领域,借助团队在游戏和影视方面的跨界优势,开拓新赛道。


AI演员,价格崩盘

在行业热潮中,林夕是一位特殊的入局者。她是一位大学老师,全“手搓”的AI真人短剧的试播片段在抖音收获了3万点赞。更让她意外的是,大量用户和合作方私信主动找上门来。

作品中细腻的人物质感、年轻化的言情风格吸引了不少用户留言催更,也有不少同行私信请教制作方法。

不同于行业里直接用AI随机生成画面、靠大量抽卡碰运气的做法,林夕摸索出了一套精细化制作方法:先通过精准文字提示词在海外工具生成人物图片,全程不参考真人照片或明星脸,抽中满意图片后再进行建模定型。

“建模是关键,不建模的话,人物下一个镜头就可能崩掉,这也是很多AI短剧看起来假的原因。”林夕坦言。为了弱化AI感,她会不断调整提示词、反复抽卡,一集一分半到两分钟的内容,算力成本在300-400元左右。

账号粉丝刚破万,抖音就主动向她递来橄榄枝,要签约短剧连载。这部作品被抖音定级为S+级,享有70万-100万的流量保底分成。

在商业变现方面,林夕与即梦的共创合作,单集报价可达2000-3000元;与抖音的签约则采用分成制,除30%的付费解锁分成外,另包含广告收入和流量收入。

然而,并非所有从业者都能拿到这样的价格。AI短剧的市场报价正经历剧烈震荡。

柴文馨回忆,行业里甚至一度出现过2万元/分钟的顶配报价,比如去年制作的《恐龙快打》,其高成本源于聘请美术老师做真人表情捕捉,将表情融合到AI人物上。“但剧本和节奏表现一般,高投入也不一定有确定性回报。”

而Seedance2.0问世后,价格体系被彻底打乱。“春节一过,AI真人短剧的报价几乎减到原来的1/10、1/20。”柏鱼分析,报价断崖式下跌,不是因为平台要铺量,而是技术门槛变低、加之ai工具成本下降,做的人越来越多。

如今,市场价格极其混乱。一位承制方透露,主流报价在2000-3000元/分钟,但也有几百元/分钟的低价订单。“低价制作的AI短剧,人物几乎不张嘴,全靠旁白讲故事,但这类作品目前在平台仍位居榜首。优势是能制作出传统实拍难以实现的场景,比如末日、冰川、僵尸、鬼怪等题材。”

价格混乱背后,是行业标准的缺失。“现在这个市场属于一个很混沌的初级阶段,甲方对精品的定义不清楚,很多甲方愿意给出两三千的成本,却要求对标阿凡达、复联的效果,这种做不了。”一位承制方无奈表示。


技术易学,剧本难求

当AI工具变得人人可用,什么才是核心竞争力?

“AI技术终究是工具,早晚会普及,拼到最后,还是拼内容、拼编剧能力、拼想象力。”林夕并不担心大公司的模仿,认为核心竞争力从来不是单一的技术,而与内容的融合,以及对年轻用户审美和情感的精准把握。

从传统短剧转型的导演柏鱼则认为,AI工具的基础操作简单,核心拼的是导演思维、分镜能力和讲故事的能力。“能通过镜头、音乐渲染氛围的从业者在行业内占比不高,大多数从业者只能平淡地讲出剧本内容,无法打造出有感觉的作品。”

而当前行业最稀缺的,恰恰是优质剧本。

“剧本是难点,现在这个行业属于混沌期初期阶段,甲方给的剧本也是乱七八糟的。”一位承制方坦言。剧本里很多细节描写,人设图能做出来,但拿去生视频,很有可能一个转身,人物脸上的饰品就变掉了。“所有AI工具都是随机模型,这种问题只能多生几次,增加成本。”

有从业者预测,当前平台的剧本大多改编自番茄小说,网文资源已被大量拍摄。“未来行业趋势会是各家公司培养专属的原创编剧。”

而林夕选择自主编剧,就是因为不喜欢当下市场的部分短剧风格。她认为,大型公司的分工合作模式会降低创作的连接度,耗费更多时间,效果也不如个人全流程创作。

技术层面,从业者们也在摸索各自的“独门秘籍”。有团队开发了辅助工具,“有专门梳理剧本人物关系的工具,有专门出人设图的工具,有专门给剧本拆分分镜的工具,还有把每个分镜的原文内容去产出分镜图提示词的工具。”

林夕则整理出了有框架、模板化的提示词体系,“不算过长但有专属逻辑,抽卡仅为辅助,过度抽卡会耗费大量积分。”她说,有人模仿她的剧情和音乐,但制作的画面质感较差,核心原因是没有打磨内容、缺乏足够积分抽卡,也没有掌握核心的提示词技巧。

然而,即便技术再成熟,AI短剧目前仍面临一个根本性挑战:技术瓶颈。

多位从业者抱怨Seedance排队严重。“年后一直排队,导致大家都无法拿它当成一个正常的生产工具。”一位承制方说,有独立制作人为了赶进度,凌晨两点还爬起来操作。“现在排队的时间比真正制作的时间更长。”

“如果字节解决了算力问题,AI 真人短剧会迎来大规模量产。”柴文馨判断。在此之前,从业者们只能等待,或者探索可灵、海外工具作为替代方案。

在这场变革中,AI正在深刻重塑短剧行业。但正如一位从业者所言:“短剧的核心竞争力始终是内容,优质剧本才能产生经济效益。”当技术门槛消失,讲好一个故事的能力,或许才是最终决定谁能留下的关键。

(经受访者要求,文中柏鱼、林夕为化名;题图为AI生成)

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