行业观察 · AI 短剧
从一集 AI 短剧的诞生
看这个行业到底经历了什么
一个人 · 十小时 · 九成在亏钱
▲ AI 短剧：门槛砸平之后，赛道反而更挤了
故事得从两个片场讲起。
去年十月，郑州西边一个叫星通四海的影视基地刚刚装修完。老板王东博把它从一家破产的房地产商手里盘下来，赌的是短剧这门生意。开张那阵子，基地一天能接待十几个剧组，他盘算着再搭一套医院、一套公司、三个“家”的实景。可到了今年三月，“体感瞬间下滑”，每天只剩两三个组；四五月里，两三天都等不来一个组。
他对着镜头说，自己“没有盈利，可以说是微盈利，能平摊就已经很不错了”。
几乎同一时间，无锡一间写字楼里，二十六七个年轻人坐在电脑前，一天能产出一部 TikTok 短剧。项目负责人说得很直白——
“一个什么都不懂的人过来，第二天就可以生产。”
同一个行业，两个世界。一头是传统剧组在收缩、转行、迷茫，一头是“人人可做”的产能狂欢。
这篇文章，我想带你完整地走一遍——从零开始，做出一集 AI 短剧。你会看到它如何只用十个小时、几十块钱就能诞生，也会看到它诞生之后，为什么九成的同行都在亏钱。
走完这一趟，你大概就能明白：AI 短剧真正改变的不是“能不能拍出来”，而是“能不能被看见”。
CHAPTER 01
动手之前：这门生意，其实已经跑了十年
在你打开软件、准备生成第一个镜头之前，得先知道一件事：你要做的这个东西，并不是 AI 发明的。它是一门已经跑了十年的生意，AI 只是给它换上了一台更猛的发动机。
这门生意最早长在抖音和快手上。大约 2018 年，竖屏短剧作为短视频的分支冒了出来——一集只有一两分钟，剧情紧凑、反转不断。2020 到 2021 年的疫情期间，它借着人们被切碎的碎片时间迅速膨胀。到 2024 年，中国微短剧市场规模已经超过 500 亿元人民币，约合 69 亿美元，第一次超过了中国电影的全年度票房。
有财经媒体打了个比方：在美国你有肥皂剧，而微短剧就是“打了兴奋剂的肥皂剧”——每一分钟都要有悬念，而不是每一小时。
它从一开始就不是靠“内容质量”赢的，而是靠“注意力效率”。
一位行业观察者说得很清楚：这里比拼的不是品质、卡司或故事，而是“你多快能抓住观众”。也正因如此，头部平台能一个月产出八到十部剧，一年做上百部原创——这种“高周转、低单价、靠数据试错”的打法，为后来 AI 的介入铺好了全部地基。
2025 年，行业把它称为“AI 短剧的产业元年”。抖音、快手、B 站、腾讯密集推出激励政策，上线项目数量同比增长超过十倍。到 2026 年，中国微短剧的人均单日使用时长已经达到 129 分钟，超过长视频平台，位居全品类第二。
换句话说，你不是在开创一个新行业，而是在一个已经跑得飞快的赛道上，拿到了一张更便宜的门票。
但别忘了——这十年红利养起来的，不只是平台和内容，还有一整套传统剧组。剧组要租实景、要请群演、要置景搭棚，一条产业链养着成千上万人。所以当 AI 这头开始爆发，最先感受到寒意的，恰恰是这头——不是观众不看了，而是剧组不来了。
▲ 短剧十年演进：从短视频红利到 AI 元年
CHAPTER 02
第一笔账：成本从近千万跌到一百万
动手之前，先算笔账。
无锡那家叫起点互动的公司，算过一笔最直观的账。他们手上有一部叫《你好，达福》的剧，最早立项时还没有 AI 工具，当时的预算是 800 万到 1000 万元，周期“基本上要三年至少”。等 AI 工具成熟后，他们立刻启动制作，“仅仅用了 两个月 的时间，成本控制在 一百万左右”。
从三年到两个月，从近千万到一百万——这不是优化，是量级上的重写。
成本一塌，产能就炸。2026 年上半年，各平台共上线微短剧 36.7 万部，平均每天有超过 1500 部 AI 新剧涌入市场，占比超过 74%；仅 6 月一个月，海外上新短剧数就达到 38722 部，创下月度历史峰值。
字节的 Seedance 2.0 把生成价格打到每秒 720P 约 0.6 元、1080P 约 1.5 元，AI 漫剧的制作成本被压到每分钟 800 到 1200 元，大约是真人短剧的五分之一。
数字很漂亮，但漂亮得有点刺眼。因为在这条产业链上，制作从来就不是最贵的一环。
有业内人士算过一笔账：投流费通常占总流水的 80% 以上，制作方在付费分账里只能拿到 6% 到 10%。换句话说，制作端成本下降了约 90%，但流量成本同比上涨超过 100%。
AI 降的是“做出来”的钱，涨的是“被看见”的钱。这句话先放在这里，等我们把这集短剧做完，再回头看它到底意味着什么。
但对传统剧组来说，这笔账算起来更残酷。当一部剧的成本从近千万跌到一百万，制作方的第一反应必然是“那还租什么实景、请什么群演”——于是基地的订单被抽走。AI 省下的每一分钱，几乎都从传统产业链的某个环节里扣了出来。
▲ AI 把制作成本砍掉九成，产能以分钟为单位爆炸
CHAPTER 03
开工：六步，一个人，十小时
假设你就是那个坐在电脑前的人。你要做一集三分钟的 AI 短剧。整个过程，可以拆成六步。
01 写剧本可以直接输入完整剧本，也可以只给一个创意方向，让 AI 帮你展开。更稳妥的做法是先让它把剧本拆解一遍、审查一遍。这一步看着不起眼，却决定后面所有环节的准确度：如果 AI 理解错了人物关系和情绪节奏，后面的角色、场景、分镜会一路错下去。
02 定角色和场景这是决定“像不像同一部戏”的关键一步。先给每个角色做“三视图”——正面、侧面、背面，再加表情设定图；同时定下主要场景的全景参考图。角色一旦定稿，后续每个镜头都拿它当参考。
03 拆分镜把剧本拆成一个个镜头。现在流行的做法是用“四宫格”——它不是漫画排版，而是视频生成前的一张关键画面参考，把人物从哪里出现、看到什么、做了什么、最后停在什么状态固定下来。
04 逐镜生成最耗时、返工最多的一步，业界把它叫做“抽卡”——同一个镜头反复生成，像转蛋一样挑能用的，甚至催生了一个专门的职业叫“抽卡师”。代价惊人：生成出来的镜头只有 15% 到 30% 能直接用。分辨率也直接对应成本，480p、720p、1080p 的算力开销逐级翻倍。
05 重拍坏镜头这是 AI 短剧相比传统影视最大的优势。哪个镜头坏了，单独重做那一段就行，合格素材继续保留，不需要整集重跑。
06 配音精剪配上对白、口型同步、配乐，加上字幕，最后导出。很多平台还提供自动字幕，因为竖屏内容有大量观众是静音观看的。
到这里，一集短剧就做完了。快的话，十个小时；成本，几十到几百元。有创作者用 68 元 成本做出第一部，收益 6200 元；也有人十小时、70 元起步，一个月做到 5.3 万元 收益。
但先别急着高兴。因为做完了不等于做对了。你得回头问自己一个问题：这一集，到底行不行？
四把尺子
01 角色一致性有人用“脸部辨识”当量化标准：同一个人不同角度，相似度应在 0.8 以上；不同的人大多在 0.3 上下。他实测时发现一个尴尬的例外——剧里的经理和董事长一男一女差了二十岁，相似度却有 0.37，跨过门槛被系统当成了同一个人。
02 可用率生成 18 个镜头，能用 16 个，就已经高于业界 15% 到 30% 的平均水平。
03 逐格找穿帮只看缩略图会漏掉硬伤——有人翻车在“咖啡杯凭空消失”和“台词吞掉两个字”，也有人翻车在“人物踩过一个不存在的东西”。
04 合规2026 年 9 月起施行的《微短剧发展管理办法》要求，AI 生成、制作的微短剧必须在每集明显位置添加提示标识。这不是可选项，是硬门槛。
所以，“我能不能参与”这个问题的答案分两层：技术上，能——一个人、一台电脑、十个小时、几十到几百元，就能出一集。但商业上，能不能靠它赚钱，是另一回事——因为真正的成本，根本不在制作这一环。
而站在传统剧组的角度看，这个“十小时出一集”的数字更刺眼：他们拍一部短剧，周期是六天，要养一个几十人的剧组。当对手用一个人、十个小时就能交出成品时，传统模式在“效率”这个维度上，几乎没有还手之力。
▲ AI 短剧的六步流水线：一个人一台电脑即可跑通
CHAPTER 04
转折点：当你把这一集发出去
好，现在你把这一集短剧发出去了。它做得不错，画面流畅，角色也没穿帮。接下来发生的事，就是这个行业真正的转折点。
你很快会发现，做出来只是开始，难的是让人看到。而让人看到，是要花钱的。
北京朝阳区高碑店文创园里，一家初创公司的创始人尹林，把这个转折体会得淋漓尽致。他的团队曾靠三部“霸总剧”赚了 200 多万元，但今年以来上线的五部 AI 短剧全部亏损：投流成本涨了三倍，转化率却跌了一半。制作成本确实在降，从每分钟 2000 元降到了 500 元——可降本带来的红利，很快被内容同质化引发的流量成本上涨吞噬殆尽。
AI 降低的是“做出来”的成本，抬高的是“被看见”的成本。
短剧这门生意，制作费用从来就不是大头，投流才是。行业内流传的数据是，投流通常占充值流水的 70% 到 90%；一部充值过亿的爆款剧，投流成本往往高达 6000 万到 8000 万元，扣除制作成本和各项分成后，实际利润可能只剩几百万元。AI 剧的投放 ROI 普遍只有 1.03 到 1.07——投入 100 块，收回 103 到 107 块，勉强贴着成本线。
结果就是一组残酷的数字。以业内公认的 5000 万播放量为盈亏平衡线，能达标的作品只有 1.3%，无法回本的比例高达 98.7%；平均每 77 部 AI 漫剧里，只有 1 部能盈利。行业万播收益从 2025 年下半年的 30 到 100 元，跌到 2026 年的 5 到 10 元，跌幅近 90%。2026 年第一季度，活跃承制方从 1216 家暴跌至 698 家，一个季度锐减 42%。
连头部也不能幸免
01 枫叶互动（ReelShort 母公司）2025 年上半年营业收入 27.6 亿元，同比涨了 154%，净利润却从上年同期的盈利 2293 万元，变成了亏损 4651 万元——营收狂飙，利润倒挂。
02 中文在线2025 年亏损 6.71 亿元，其中销售费用 9.53 亿元，占营收的 57.54%。
03 点众科技曾披露整体毛利率约 10%，其中短剧业务净利率不到 1%。
为什么会发生这个转折？因为流量是有限的，而内容供给是无限的。当所有人都用同样的工具、套用同样的模板、押注同样的算法时，这场比赛就从比谁更聪明，变成了比谁亏得更久。
北美市场每获取一个用户的成本已经超过 5 美元，头部竞争甚至冲到 15 美元以上，而用户的生命周期价值并没有跟着涨。2026 年第一季度，海外短剧有 80% 到 90% 都在亏本；整个行业每天在流量上的消耗大约 2000 万到 3000 万美元，其中 AI 短剧自己就占了 1500 万到 2500 万。
当制作成本跌到地板的那一刻，行业的竞争重心就从“生产”整体平移到了“分发”。过去你愁的是拍不出来，现在你愁的是没人看；而后者比前者贵得多。
这个转折，对传统剧组是双重打击。他们不仅失去了制作的订单，连“买量”的资格都没有——投流成本涨了三倍，而他们手里既没有 AI 的低成本产能，也没有平台的分发资源，夹在中间，进退两难。
▲ 转折点：制作降九成，投流涨一倍，利润被流量平台分走
CHAPTER 05
观众不买账：同质化与合规两道坎
观众的选择很诚实。刷来刷去都是相似的 AI 面孔，不同剧集撞脸、同一部剧里角色五官高度趋同，“看了开头就知道结尾”的疲惫感正在蔓延。
南方都市报统计了红果平台 AI 漫剧热榜的 100 部作品，发现玄幻修真、都市逆袭、古风女频三类题材合计占比超过八成，九成作品套用“压抑—开挂—打脸”的三段式结构，近半数作品主角“开局即遭亲友伤害”。当所有人都用同一套模板时，观众很快就腻了。
同质化不只是审美问题，还带来了合规风险。2026 年 3 月，北京互联网法院通报一起 AI 换脸短剧“神似”知名演员的肖像权纠纷案，认定制作方侵害肖像权；一部播放量破 8 亿的爆款《菩提临世》，上线不到一个月就因内容合规问题从抖音和红果全平台下架。今年以来，广电总局全网下架违规微短剧 6.8 万部，其中九成以上是 AI 剧。
它把制作的门槛降到几乎为零，却把“被看见”和“被认可”的门槛，抬到了前所未有的高度。
▲ 观众不买账：题材扎堆与合规收紧双重挤压
CHAPTER 06
谁在赚钱：会判断的人比会生成的人更值钱
答案是：有，但他们赚的不是“生成”的钱，而是“判断”的钱。
当“做出来”不再稀缺，“判断什么值得做”才变得珍贵。创作者的重心，正从“生产”转向“选择”——从手艺人，变成自己作品的首席编辑。AI 能一口气给你 100 个剧情走向、100 种画面方案，你要做的，恰恰是从这 100 个“好看的”里面，挑出那一个“最合适的”。
“AI 把‘手’的活干了，人负责‘脑’的活。”
剧本逻辑、镜头审美、情感表达仍然由人主导，场景生成、角色建模、配音译制等量产环节交给 AI。一位“90 后”创作者独自完成了 12 集 AI 短剧《归墟》，从世界观搭建、剧本撰写到画面生成、剪辑配乐全流程一手包办，没有宣发、没有明星，却获得了市场认可。
出海这条线
2026 年，海外微短剧市场规模预计突破 60 亿美元，其中 AI 剧与漫剧占比近 70%；中国出海短剧 App 拿下了全球约 93% 的内购收入。
一部成本仅 3000 美元 的 AI 短剧《波斯复仇记》，在海外平台上线 72 小时成交总额就达到 50 万美元，营收倍率接近 1200 倍。当然，这样的个例不能代表常态——但至少说明，当内容本身足够“对”，AI 的低成本就能被放大成真实的回报。
而这也回答了一个更根本的问题：传统短剧真的没市场了吗？恰恰相反。真人演员那种“一个眼神就能让人心颤”的情感真实感，正是 AI 目前最难模仿的短板。观众会为 AI 的“奇观”买单，但很难为 AI 的“眼泪”买单。
所以传统短剧不会消失，它只是要从“拼产能”退回到“拼演技、拼情感”——回到它本来就该擅长的战场。
一位从真人短剧转过来的导演说得很清楚——
“未来最理想的状态，应该是 AI 短剧加真人短剧同时并行。”
演员用真人拍，周期还是六天，其中三天拍真人需要的部分，其余的特效、坠崖这类大场面交给 AI。换句话说，传统剧组不是被 AI 取代，而是被 AI 重新分工。
CHAPTER 07
一个人的判断力，怎么变成可复用的产能
故事讲到这里，你可能会发现一个更普遍的难题：如果“判断”才是壁垒，那它能不能被沉淀下来、被重复使用？
只做一集，判断力靠手感就够了；但如果要做一百集、要带一个团队、要让不同的人做出风格一致的东西，靠手感就不行了。你得把“什么值得做”的标准，变成可配置、可复用的资产。
01 知识库把公司制度、项目资料、历史文档统一转换建索引，让 AI 在生成时严格基于指定资料，而不是凭空发挥——这直接对应了“角色一致性”和“避免同质化”两个痛点。
02 PPT / 视频工作台把“素材→大纲/分镜→逐页精修→合成”做成一条人主导、AI 执行的半自动生产线，大纲和分镜可以任意增删排序、每页独立调整。
03 协同任务把“张三写初稿→我审核→李四排版”这种多人流程，建模成一条可追踪的任务链。
它不替代判断，只是把判断之后的执行，变成一条可以重复跑、可以治理的流水线。
CHAPTER 08
结论：AI 短剧到底值不值得做
走完这一趟，是时候给出一个明确的答案了。
01 值得做，但别当成“一个人闷头生成”的生意工具已经人人都有，产能已经严重过剩。真正值得投入的，是“判断力 + 分发能力”：你能不能看出什么样的内容会被喜欢，你能不能把它送到对的人面前。这两样，AI 都替不了你。
02 未来两三年，会从“人人可做”走向“头部集中”当所有人都能做出画面流畅的短剧时，真正稀缺的会变成两样：一是好故事和好判断，二是流量和渠道。前者靠人，后者靠钱和资源。夹在中间“只会生成”的中间层，会被挤压得最厉害。
03 格局会分化成三层最上面是拥有 IP、渠道和资金能力的头部公司，用 AI 把成本压到最低、产能拉到最大，靠分发吃掉大部分利润；中间是“人机并行”的精品工作室，靠差异化题材和审美活下来，规模不大但利润健康；最下面是海量的一次性创作者，能做出作品，但很难靠它稳定盈利。
04 对个人而言，最好的位置是“会用 AI 的判断者”你不需要成为技术专家，但你需要成为那个能拍板“这个题材行不行、这个镜头对不对、这个故事能不能打动人”的人。工具会一直变便宜，判断力却会一直稀缺。
05 传统短剧不会死，但必须换一种活法它的生存空间不在于跟 AI 拼效率和成本——那是打不赢的；而在于它手里那两样 AI 拿不走的东西：真实的表演，和真实的现场。
传统剧组的三条路
退守精品
把资源集中在需要真演技、真情感的现实题材上，做 AI 做不出来的“人味”。
人机融合
用 AI 做特效、做背景、做大场面，把真人演员留在关键的情感戏上，用更少的钱拍出更好的质感。
转型服务
从“拍剧”转向“提供实景、培训演员、承接 AI 剧的真人补拍”——毕竟 AI 剧也需要真人配音、真人动捕。
换句话说，传统短剧不是“完全没有市场了”，而是从“主流产能”退成了“稀缺供给”。它不再靠量取胜，而是靠“不可替代”取胜——这和整个行业最终的分化逻辑，其实是一回事。
回到开头那两个片场。影视基地的老板和 AI 工厂里的年轻人，其实面对的是同一个问题：当技术把门槛砸平，机会到底属于谁？
王东博的基地不会因为 AI 就彻底消失，但它必须想清楚：自己卖的到底是“便宜的场景”，还是“真人才能创造的东西”。想清楚这一点的，会活下来；想不清楚的，就会被那台更快的发动机碾过去。
历史已经给过答案。照相术刚普及时，画家以为自己要失业了，结果诞生了印象派；有声电影淘汰了默片，反倒让表演艺术更上一层楼。每一次技术浪潮真正淘汰的，向来都是那些故步自封、只会重复自己的创作者。
AI 把那些能被计算、被复制、被模板化的东西接了过去，恰恰把那些算不出来的部分，衬得更加珍贵。
最后
AI 短剧的问题从来不是 AI 本身。它只是又一次逼着行业回答那个古老的问题：什么才是不可替代的？
而这个问题的答案，从来不在工具里，而在使用工具的人手里。
如果让你现在做一集 AI 短剧，你打算拍什么？
留言说说你的题材——是随大流的那三类，还是别人没做过的？
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