涨价、卡审、分成下滑，AI剧拐点：有人退圈、有人坚守，不提质就出局

文｜DataEye研究院

4月中下旬开始，AI剧/漫剧行业陆续遭遇三重风暴。

比10亿爆剧先来的是算力涨价，分成下调，审核收紧，保底大砍。

第一重来自成本端，4月18日起，阿里云、百度智能云AI算力正式涨价，算力卡最高涨幅约34%，存储涨幅约30%，主流AI剧漫剧工具随之提价；

第二重则是平台端，头部平台审核大幅趋严，万部作品下架，新剧卡审频发；

第三重来自收益端，5月中旬起，部分从业者发现红果等平台的分成收益出现下滑。

总量收缩，头部虹吸，行业洗牌已然开启。

承制端：成本与收益的双重挤压

（1）成本方面，算力涨价直接吞噬利润

算力、工具涨价，是这轮AI剧漫剧的首次灾难级风暴。

首当其冲的，是承制——传导至漫剧承制端就是直接导致行业成本大幅上涨、利润明显缩水。对于手握"算力年框"、有稳定项目兜底的大厂而言，涨价带来的影响相对有限，但中小厂商和个人创作者，大多陷入了进退两难的绝境。

过去算力相对便宜，且AI工具方补贴力度较大时，大家对于提示词和模型关注点更多是提高时间效率和降低人工成本。但外部算力供不应求下的涨价传导到工具方上的价格同步上调，让生产环节上的每一个人都更关注使用效率。

"4月以前，做一分钟漫剧成本大概100元，现在常规情况下基本要达到200-300元，精品剧甚至会更高。"AI剧导演杨运从业两年，见证了AI漫剧从"低成本狂欢"到"高成本承压"的转变。他告诉DataEye研究院，公司新一季度的绩效考核，特意加了一条"每部剧Token用量不超过15000万单位"。

相比中小厂商，个人创作者的处境或许更为艰难，曾经被追捧的"AI漫剧0成本创业"，如今基本已沦为泡沫。

"不仅要自己承担算力成本，还要扛成片不被验收的风险，相当于双重压力。"个人创作者叶子做AI漫剧一年，最近刚经历了一次"血本无归"的比稿，"比稿时大家都按精品标准做，算力花了不少，结果市场价格浮动，实际执行时成本超支，没办法按时交出精品质量的成片，没验收的话只能想办法减价出成品剧。很多和我一起入局的人，如今基本都已经退圈了。"

（2）收益方面：上线拉高，而万播分账下滑

小部分从业者反映万播分账下滑，则是近期又一灾难级风暴。成本上涨与收益下滑同时发生，承制端的生存空间被急剧压缩。

DataEye研究院认为，AI剧漫剧分账收益受多重变量影响，其中完播率与广告展示量/转化量最为核心。

其一在剧本身的天花板逐步拉高。头部和中腰部新剧单剧爆发力极强，以质换量，虹吸了腰尾部作品的收益。万级以上播放增量的AI剧/漫剧数大幅上涨，从3月的1.34万部提升到4月的2.9万部，AI剧的天花板从4亿提升到9亿以上。

其二，播放量≠广告转化量。虽然AI剧漫剧的月播放量已经高达千亿级，但"播放"只是浅层次的触达，而大量的免费剧用户尚未进入广告展示环节便已划走，真正能被广告主计费的"有效曝光"占比有限。低完播率、高快滑率、转化链路断裂，直接拉低了广告投放的ROI。广告预算的增长本就存在刚性天花板，当单位流量的变现效率下滑，预算增速追不上播放量爆发，收益下滑便成为必然。

其三在流量被均摊。AI工具让漫剧的创作更加容易，而技术平权带来的是，更多的竞争者加入，均摊了冷启动流量。平台能够提供的资源倾斜和流量扶持有限的情况下，能够冲击头部或爆款的剧必然更少更激烈。4月单月新增AI剧/漫剧约4.4万部，新增剧目中，播放破亿的有267部。播放增量破100万的有6458部。

产业链应激：分层分化，各寻生路

涨价、卡审、分成下滑、承制报价内卷....压力沿着产业链传导，不同主体的应对策略也呈现出了鲜明的分层特征。

（1）大厂：逆势加码，抢占市场份额

与中小厂商、个人创作者的挣扎不同，部分大厂将洗牌视为扩大份额的机会，其底气来自四个层面的结构性优势：

其一，成本抵御力。对于头部制作方而言，有足够的资金和稳定的客单量，通常会与工具方签订"算力年框"，锁定长期低价资源；更有实力者还能拓展业务链条，开发集成的工具平台或者自研AI生成模型，从根本上降低外部算力价格波动带来的影响。

其二，内容工业化。行业竞争已脱离"拼产量、拼速度"的草莽阶段，转向技术、IP、工业化制作、流量分发的综合实力比拼。大厂依托从剧本打磨、AI渲染、后期精修到合规审核的全流程管控，大幅提升精品剧产出效率，这是中小团队无法短期复制的系统能力。

其三，IP壁垒。咪咕、阅文、掌阅等头部平台拥有海量的IP储备，在持续开放网文IP授权合作的同时，也搭建"IP-工具-内容"的全链路闭环，让自身能够在产业的每一个链条上都占据一定的份额，以提高抗风险能力。

其四，平台协同与合规安全。主流平台通过专属频道、独立App及创作者扶持计划向自制内容或密切合作的头部厂商的作品倾斜流量与分账；另一方面，大厂作为"规则"的风向标，不仅有专业合规团队熟悉平台规则，有时候还可能是规则制定的"参与者"，天然比其他中小厂商更能精准规避下架、卡审风险，保障持续变现。

（2）中小厂商："船小难掉头"，有人退场，有人"剑走偏锋"

面对多重压力，不少中小厂商选择被动退场。在多个漫剧资源对接群、行业交流群里，转让Token、出售工具年包的消息并不少见。

"我们3月底刚买了一年的工具年包，结果4月就迎来涨价，还接不到新项目，年包基本砸在手里，只能折价转让回血。"林哲表示，中小厂商船小难掉头，"今天买年包，明天就可能没活干，最终只能被动出局。"

更有部分小型团队直言，"买年包，买月包都不如去x鱼"，长沙某厂商表示，官方大模型的生成价格在1-2元每秒，但三方工具平台仅0.6元，而二手平台可能会更低。

这背后的主要原因是，一方面目前多数工具包的积分是月末清零制的，相对于头部厂商，小型厂商没有稳定的接单，只能随机应变；另一方面AI模型迭代日新月异，今天可能还是用a模型，明天b模型就效率更高价格更低。

也有部分小型厂商选择"换汤不换药"，通过提高素材利用率节约成本，但这种方式往往游走在合规边缘。据湖南衡阳一制作方表示，目前团队一部剧的废片率在20%左右，主要需要调整的就是人物面孔连贯性的问题。

部分承制方还会将废片素材作为投流切片进行二次利用，或是将同一套剧本提示词生成的素材重新剪辑排列组合，伪装成新剧，以此降低算力消耗。

"我们现在用一套剧本和素材，只换演员人脸，场景、远景基本不变，这样也能节省不少算力成本。"某小型承制方负责人王浩坦言，这种做法虽然相对高效，但同质化问题较为严重，平台方面也会不过审。

（3）影视基地：急寻转型，降价"揽客"求生存

AI漫剧的降温，还让去年集中涌现的影视基地陷入焦虑。"以前真人剧火的时候，基地基本不愁租，但AI剧爆火之后，基地空置率明显变高，只能靠降价和增值服务揽客。"露露透露，"现在谈一谈，租两三天基地的费用，甚至可能比买同等算力的Token还便宜，不少基地还推出了‘实拍+AI辅助’的套餐，吸引中小承制方合作。"

西安某短剧基地负责人赵磊也向DataEye研究院证实了这一现状："我们的场地租金已经从每小时300元降到200元以下，还免费提供灯光、道具，就是为了留住客户。AI剧降温后，基地的订单减少了约一半，只能靠优惠政策勉强撑下去。"

另一个方向是，目前深圳和浙江部分制作方选择将国内的拍摄基地进行装置升级，打造海外剧的场景，给部分海外本土剧的拍摄制作团队使用。但赵磊表示，"装置升级需要成本，而且搭建也需要时间，可能场地还没有升级完，风口已经过去了。"

行业争议：传言、阴谋论此起彼伏，谁在"收割"？

近1个月的剧烈变动，让行业弥漫着不信任感。有人亏得血本无归，也有人被质疑"从中牟利"，行业内的"Token阴谋论"、"收益暴跌论"、"抽卡效率下滑论"悄然兴起。

"我用的工具没有直接涨价，但同样的提示词感觉生成的效果大不如前，调试的过程大概需要消耗更多积分，这其实相当于变相涨价。"AI导演泓杰向DataEye研究院吐槽，工具方看似没提价，却通过降低效率、增加无效消耗的方式，将成本压力转移给用户，"相当于换了一种方式收割，我们大多只能被动承受。"

但在工具方看来，更多是无奈之举。计算机专业出身、现任AI工具方训练师的阿杰解释："工具方一直在努力优化模型推演效率，为了尽量降低价格，我们要不断调教工具架构，投入大量算力和人力。模型越出色，成本往往越高，不适当涨价，基本难以覆盖成本。"

事实上，目前行业内或许没有真正的"赢家"，工具方、承制方、个人创作者均在承受不同程度的成本压力。争议背后，是行业从野蛮生长进入深度调整期的集体焦虑。

出路探索：多元突围求生存

漫剧承制行业的"野蛮生长"时代基本结束，各家厂商都在积极寻找破局之路，目前行业内主要出现了三条路径，各有优劣，也暗藏一定风险。

（1）回归真人制作，主打"低成本实拍"

制片人露露长期对接漫剧项目，她观察到，"好的AI导演薪资已经涨到5万以上，甚至超过部分真人实拍导演，一部精品AI漫剧，算上人力和算力，成本至少在20-30万。"不少中小承制方选择"退一步"，暂时放弃AI漫剧，回归真人短剧赛道或部分真人的做法。

"如果AI生产的价格和真人相差不大，我们当然更倾向于选真人——真人的情感表达，AI目前还难以完全超越。"某中小承制方负责人张峰表示，不找头部演员、不做超精品，真人短剧的成本并没有想象中那么高。

张峰的团队最近刚完成转型，主要承接乡村题材、下沉市场短剧："这类剧场景切换较少，在基地样板间就能完成实拍，成本比精品AI漫剧还要低一些。而且现在平台对真人短剧的扶持力度也在逐步加大，只要内容贴合市场需求，大概率能拿到不错的分账。"露露也认可这一方向："AI真正能降本的主要是大场面剧，比如玄幻、古装霸总剧，而乡村邻里，都市逆袭这类几乎没有特效的题材，实拍往往更划算。"

自从解说漫的从AI剧中分离出来，且大量的精品AI剧崛起后，解说漫的市场占比已经大幅减少。部分团队选择了AI制作+真人配音的做法，来提高AI剧的精品程度。

4月上线新剧中，解说漫占比仅3%，以抖音端原生4月AI剧百强榜来看，4月对比1月，TOP100已经几乎没有了解说漫的身影。

（2）多元破局，布局出海赛道

除了回归真人短剧，还有部分具备一定实力的中型厂商，选择将目光投向海外市场，以此规避国内市场的激烈竞争。

从行业前景来看，海外AI短剧市场仍处于蓝海阶段，预计今年市场规模将突破6.5亿美元，而当前渗透率还不足一成，未来仍有较大的拓展空间，这也为承制方提供了新的生存机遇。

比如，DataEye剧查查海外短剧周榜显示，西安文无制作的情感都市CEO题材的《Watch Out, I'm The Lady Boss》长期位居前列。

一方面是海外的用户付费意识和付费意愿相对于国内市场更高，另一方面是海外对于"大尺度"的内容开放程度更高，擦边、软色情、暴力、血腥及LGBT等相关内容，在国内明确属于红线区域，但在海外相对宽松的内容尺度下，可以创作的空间更大，能俘获的用户并不低。

（3）缩短剧集，从完整版变季播

"先结尾上线，跑起来了就继续做，扑了就止损。"聊到效率和成本风险时，AI剧制片人白雪坦言，先上线部分剧集，若市场反馈出色那么可以在同一合集上继续上新的续集，或者在红果上播第二季，第三季……这一做法也成了行业"潜规则"之一。

过去的真人短剧或ai剧大多为60-80集一部，而目前AI的播出剧集普遍在40-50集左右。据DataEye-ADX数据显示，除沙雕漫以外，近1周TOP100的AI剧，平均集数在50集左右，而在1000W播放量/周的剧中，50集以下的剧占比超50%，40集的剧占比最高，共193部。例如《三千庇护》目前已经到第22季，每季仅24-30集。

白雪解释，首先在动漫，漫剧和沙雕漫的阶段，本身就是单集日更或周更的模式，用户并不排斥"等"，且漫剧的用户对于好内容的"耐心"比短剧用户更持久。

其次，跟真人剧比起来，AI剧的续集创作比真人剧更轻便更快，即便是要在上线后收到"好评"再做新集也来得及。"等3天"的时间成和整本全亏的概率，对于小厂商而言，前者是更保险的。

（4）为降成本，抱团取暖

面对成本压力，部分中小承制方或OPC也开始放弃单打独斗，尝试通过抱团取暖的方式降低运营成本、提升抗风险能力。林哲就分享了自身经验："中小厂商单独采购IP、AI工具，议价能力很弱，成本居高不下，我们联合了5-8位同行，形成了小型合作联盟，在IP采购、工具订阅上统一议价，大概能降低10%-15%的成本，大大缓解了资金压力。"

值得一提的是，目前部分地区政府也在出台相关扶持政策，助力中小承制方突围，推出共享办公空间、社区化办公配套等福利，打通IP供给、技术支持、人才输送全链条，为抱团发展的中小厂商提供便利。

"这种抱团模式，一定程度上能降低单个主体的成本压力，也能整合资源、优势互补，或许能让中小厂商在行业调整期走得更稳、活得更久一些。"林哲补充道。

无论是哪条路径，最重要的是"活下去再说"！

深度调整：供需失衡与效率困境

DataEye研究院认为，此轮多重冲击并非短期波动，而是AI漫剧行业供需错配、产能过剩、内容粗放三大顽疾的集中爆发。

过去的一年里，AI技术大幅降低制作门槛，大量无内容经验、无合规意识、无技术积累的从业者扎堆入局，行业陷入"重产量、轻质量，重流量、轻内容"的粗放发展模式。海量低质、同质化、套路化剧集涌入市场，造成严重产能冗余，早期靠规模化量产收割流量、赚取分账的逻辑走到现阶段已基本失效。

这一粗放模式带来的后果，正在当下集中显现：平台审核趋严、用户审美升级、广告预算择优分配，市场不再为低质内容买单。

一边是腰尾部海量低效产能持续堆积，上新剧目严重同质化，用户点击率与完播率持续走低；另一边，精品优质内容稀缺，头部爆款持续收割超高流量与收益。供需结构性失衡愈发突出，行业从流量红利期向价值红利期过渡的阵痛难以避免。

而更深层次的原因在于，视听类产品承载着文化思想、社会价值等公共属性，在国内不可能也不应该长期处于野蛮生长状态。

"无形的手"通过对平台和行业进行规范引导，来推动视听内容从单纯的商品属性，向兼具作品属性的方向演变。这意味着，合规能力不再是可选项，而是生存底线。

在这一结构性调整中，不同位置的玩家面临截然不同的处境。大厂依托资金、IP、工业化能力和合规体系，反而迎来抢占份额、打造精品的窗口期；中小厂商和个人创作者则站在十字路口——主动转型尚有生机，固守旧模式则大概率被边缘化。

未来，AI剧漫剧行业的竞争，不再单纯比拼"谁成本低、谁产量高"，而是"谁能持续产出优质内容、谁能实现合规盈利"。AI漫剧并非"躺赚"的风口，而是考验专业能力、成本控制能力和合规运营能力的赛道。此轮调整只是催化剂，更深层的洗牌在于筛选真正懂内容、懂技术、懂合规的参与者。

注：以上受访者均为化名。