亚商投顾沈杨：AI算力与数据服务——水涨船高的底层支撑

这条新闻的核心在于——AI内容首次进入主流电视黄金档，完成了从“实验室技术”到“工业化产品”的关键跨越。这不只是一部剧，而是新生产范式得到了官方播出平台的认证。

核心逻辑

需求端的变化很简单——观众对内容的胃口没变，但供给方式变了。传统影视剧制作周期长、成本高、风险大，一部剧从立项到播出动辄一两年，投资上亿是常态。而《后西游记》采用AIGC完成全部画面与人物演绎，第一季30集、每集40分钟，制作效率是传统路径难以想象的。

再看供给端，技术已经不再是障碍。2026年初AI视频模型在物理效果、人物一致性、皮肤质感等方面取得显著提升。芒果TV自研的“芒果灵创”平台聚合了40余种全模态模型与80余项功能，累计服务专业用户超4万、支撑项目3900余个。从只能做几分钟短视频，到撑起每集40分钟的长剧，AI影视用了不到一年时间完成了跨越。

对A股来说，这意味着AIGC从“概念炒作”阶段正式迈入“产业逻辑”阶段。中金公司指出，AI将从提升内容成功率、压缩制作成本、加快资金周转三个方向改善影视行业ROI。据测算，虚拟拍摄可削减85%场景搭建成本，数字人演员降低建模原画成本80%，特效制作周期最高缩短40%。AI仿真人短剧单部成本从传统百万级降至8万至10万元，降幅达80%到90%。

产业最受益方向

产业一：AI影视内容制作——从“能看”到“能赚钱”的转折点

AI影视今天最直接的受益方向。2026年暑期，一个月内三部AI长片接连落地，《后西游记》是首部进入卫视黄金档的AI长剧。这标志着AI影视从短片、预告片阶段进入了规模化长内容制作阶段。拥有自研AIGC平台、具备工业化内容生产能力的公司，正在把技术转化为可商业化、可规模化的产品。据国金证券数据，2026年上半年国内AI短剧漫剧前5个月同比增速达138%。

产业二：AI算力与数据服务——水涨船高的底层支撑

每部AI长剧的背后都是算力和数据的消耗。《后西游记》已生成109个角色资产、143个场景资产。随着AI影视内容供给放量，对视频生成算力、训练数据、标注服务的需求只会越来越大。工信部今天刚发布通知，探索通过首购首用、风险补偿等模式加大AI服务采购力度。算力和数据是AI影视的“水和电”——内容越多，耗得越快。

主题方向——AIGC产业链：

方向一：AI影视制作——核心资产是“能生产好内容的工具链”

核心受益逻辑： AI影视的拐点不在技术本身，在“技术能不能持续产出好内容”。《后西游记》背后是芒果TV自研的“芒果灵创”平台——40多种模型、80多项功能、4万专业用户。资金往这个方向去的逻辑很朴素：谁掌握了能稳定产出AI影视内容的工具链和生产体系，谁就是这条新产业链的“核心资产”。持续性上，2026年被业内预判为AI长片集中涌现的关键窗口期，不是一日游行情。

受益环节： 最先受益的是有自研AIGC平台且能产出成片的内容制作方。弹性最大的是那些IP储备丰富、能快速用AI将IP转化为影视产品的公司。后发跟进的是技术外包和特效服务商——等行业跑通了，他们才有活干。

方向二：AI语料与数据版权——AI的“粮食”生意

核心受益逻辑： AI生成内容的前提是“喂”过足够多的高质量数据。随着AI影视产量暴增，对优质语料、视频素材、IP内容的需求是指数级上升的。拥有独家版权内容库、影视素材库、文学作品IP的公司，相当于坐在“粮食”仓库里等人来买。今天AI语料概念股同步走高，就是这个逻辑在兑现。

受益环节： 最先受益的是拥有大量独家版权影视内容和文学IP的版权方。弹性最大的是那些内容库可被AI模型反复调用、变现路径清晰的公司。后发跟进的是数据标注和清洗服务商——等前端的版权交易跑通了，配套服务才会跟上。

方向三：AI算力基础设施——卖铲子的人永远稳当

核心受益逻辑： 每生成一集AI长剧，背后都是算力的燃烧。《后西游记》5集“花果山篇”的背后，是109个角色和143个场景资产的生成。当行业从一年几部AI长片变成几十部、几百部时，算力需求会呈现几何级增长。工信部今天发文鼓励加大大模型、智能体、Token等服务采购力度，政策端也在推进。

受益环节： 最先受益的是提供视频生成算力的云服务商和算力租赁平台。弹性最大的是与头部AI影视平台深度绑定的算力供应商——订单确定性强。后发跟进的是通用算力硬件厂商——等行业起量了才会轮到他们。

大模型竞争格局与开放生态：CSP协同国产模型多元发展

AI通用大模型产业正经历从“参数竞赛”到“价值验证”的深刻转型。据亿欧智库预测，2026年全球AI通用大模型市场规模将达到107.4亿美元，其中中国市场规模约44.9亿美元，占全球市场的41.8%。

1.市场空间：全球AI大模型市场进入高速扩容通道，中国占比稳定在四成以上。

2.2025—2026年全球人工智能平台和模型终端用户支出预测

3. 全球通用大模型：从“参数竞赛”到“价值验证”

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