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AI大战好莱坞

AutoX资本论

2025-11-13

导读：《创新者的窘境》告诫我们，行业的颠覆性创新往往来自新进入者，而不是现有的竞争对手。看AI是怎么瓦解好莱坞护城河的，进而思考凛冬将至，我们将如何御寒。

克里斯坦森教授在经典之作《创新者的窘境》中告诉我们，行业的颠覆性创新往往来自新进入者，而不是现有的竞争对手。如今，几乎人类社会的每个行业都在面对AI赋能下来自未知领域的颠覆者。

最近阅读的这篇摩根大通报告《我们不满意的冬天：生成式人工智能颠覆娱乐业内容护城河》(The winter of our discontent: generative AI disrupts the entertainment industry content moat，20251105)，我们可以看到AI是怎么瓦解好莱坞护城河的，进而思考AI对我们自己所在行业的影响，以及凛冬将至，我们该怎样提高自身的御寒能力。

从"渠道之争"变成了"内容创作之争"

以前传媒巨头有两道护城河。一道是发行渠道，有线电视、卫星网络，重资产，外人进不来。第二道是内容创作，拍大片、做好剧，风险高、投入大，同样门槛极高。流媒体的崛起干掉了第一道护城河，Netflix从2007年免费提供流媒体服务开始，一路成了好莱坞最有权势的玩家，而传统大厂的利润从2018年到2023年暴跌38%，即便预计到2024年能收窄到27%的累计降幅，也难掩颓势。

这张图很直观，黄色代表传统电视（广播+有线电视），红色代表流媒体。你会看到黄色区域从2023年初的57.4%一路下滑，到2025年7月已经被流媒体全面反超。

但故事没完。当渠道不再是护城河，传统巨头只能退守第二道防线：内容。这道防线看起来依然坚固——拍一部顶级大片要花1亿到1.5亿美元，像《旺达幻视》《鹰眼》《指环王：力量之戒》《怪奇物语》这种顶级剧集，单集成本超过2500万美元是家常便饭。

这张图显示，从2000年到2025年，头部影片的制作成本中位数从未低于1亿美元，2025年也是逼近1.75亿美元。

这道高墙曾经挡住了所有挑战者，但现在，AI和UGC（用户生成内容）正从两个方向同时挖墙脚。

AI和UGC：两个"挖墙脚"的新玩家

先说AI工具。Sora、Pika、Runway、Stable Diffusion这些文生视频工具，正在把好莱坞级别的内容创作能力"白菜化"。2024年，AI模型首次在视觉常识推理任务上追平了人类水平，文生视频模型在此基础上突飞猛进。这不是玩具，是真能用的生产力工具。

再说UGC的规模。媒体分析师Doug Shapiro算过一笔账：2023年，好莱坞全年产出约1.5万小时的影视内容。而同一年，YouTube上用户上传的内容总量是3亿小时。报告里有个很扎心的假设：哪怕这3亿小时里，只有0.01%被认为"和好莱坞一样好看"，那也足足有3万小时——是好莱坞年产量的两倍。

红色线条清晰地显示，创作者经济在全球媒体总收入中的占比，从2019年的11%左右一路涨到了2023年的接近14%，传统公司媒体收入（黄色柱子）的增速明显跟不上。

商业模式也验证了这个趋势。Spotify上独立音乐人的流量占比，从2017年的13%涨到了2024年的29%。观众对内容质量的"阈值"在降低，就像当年MP3音质远不如CD，但还是取代了CD一样。现在用户看短视频、玩Roblox这种低画质用户生成游戏平台的时间，仍在持续增长。

传统巨头的两难：降本 vs 流失

面对冲击，好莱坞不是没动作。报告引用贝恩公司的分析：虚拟制片（Virtual Production）这些AI相关技术，能给5000万美元预算的影片节省5%-10%的成本和时间。对家庭电影、科幻片和动画片，这个比例还能更高。

具体能省在哪？后期调色、无标记动作捕捉、自动抠图、生成火焰和人群特效、LED虚拟摄影棚等等。从1933年《金刚》的定格动画，到2009年《阿凡达》的虚拟摄影机，再到《曼达洛人》的LED虚拟场景，技术革新一直是电影工业的一部分。

但问题是，成本省了，观众却在流失。

2023年，50岁以下观众对传统电视（不含体育）的观看时长，相比2015年普遍下降了60%以上。疫情后电影票房恢复也远不如其他行业，美国电影业的恢复率只有疫情前的60%-80%，而餐饮、酒店、航空公司早已恢复甚至反超。

这张表很直观：传统电视每小时能变现0.54美元，Netflix是0.37美元，YouTube只有0.19美元。社交媒体视频虽然抢走了25%的观看时长，但变现效率远低于传统媒体。

这就形成了一个死循环：你省下的成本，可能赶不上用户注意力和商业价值的流失速度。

最后的堡垒：好IP永远有价值

那好莱坞是不是完了？报告给出了一个相对乐观的答案：护城河还在，但换了位置。

工具可以民主化，但好故事和IP是永恒的。报告里列举了几组数据：

亚马逊花34亿美元买米高梅，买的是4000部电影和1.7万集电视剧的片库；
迪士尼花870亿美元收购皮克斯、漫威、卢卡斯影业和福克斯，买的也是IP；
2025年第一季度，狮门影业虽然运营亏损，但电影片库收入创下历史新高

这张图显示Netflix在影视剧集内容库的储备上占据绝对优势，这正是它的核心竞争力。

更直观的证据是观众的实际选择。2025年上半年，全美流媒体播放量最高的不是新片，而是《实习医生格蕾》《海军罪案调查处》《老友记》这些经典老剧。全球范围内，《越狱》《迷失》《生活大爆炸》这些完结多年的剧集依然霸榜。连1955年开播的西部老剧《荒野大镖客》都还在被观看。

这说明什么？观众永远需要好故事。创作工具再便宜，也替代不了一个好IP的价值。

彩蛋：AI《异形》之进化

报告里有个细节特别值得深聊。Google DeepMind做了个测试，叫Physics-IQ，专门检验AI视频模型是否真理解物理定律——比如把不同重量的东西扔枕头上，画笔怎么耗尽颜料，点燃的火柴放进水里会怎样。

结果大多数模型得分不高，说明它们更多是在"预测像素"而非真正理解物理世界。但DeepMind的研究者依然乐观：只要有足够大的数据量，视频模型确实能学会特定的物理规律。就像从2022年到2024年，Midjourney生成的图像质量飞跃一样，视频模型的物理理解能力也会随着训练数据的增长而提升。

从2022年2月V1版本到2024年7月V6.1版本的进化，肉眼可见的质感飞跃，说明AI进步的速度远超想象。

所以，尽管现在AI生成的视频只有5秒、10秒，质量还不够完美，但这只是时间问题。当它能生成5分钟、50分钟的内容时，整个产业会是什么样？这真是《创新者窘境》中对于行业颠覆者成长路径的经典描述：刚开始出现的时候让人不屑一顾，不经意间却进化到望尘莫及。

为了避免单一视角，我也看了下其他机构的观点。

摩根士丹利最近有份报告比较乐观，认为AI是"超级工具"，能帮大厂降低30%以上的制作成本，尤其在开发《哈利·波特》或漫威这类IP宇宙时效率更高。他们觉得版权问题只是短期障碍，最终会被商业合作解决。和摩根大通报告相比，他们更强调AI的"工具"属性，对UGC的颠覆性看得相对轻一些。

德勤的报告则偏谨慎，重点关注版权、伦理和监管风险。他们认为这些"软性壁垒"会严重拖慢AI在核心商业内容创作中的应用。还担心AI内容泛滥会导致整体价值稀释，最终损害所有创作者利益。相比摩根大通侧重于商业模式的分析，德勤更侧重风险警示。

写到这里，大家心里都会有个比较：中国的情况怎么样？显而易见，中国在UGC和短视频这条路上，走得比美国更快、更极致。

抖音、快手、B站的用户规模和时长早已超过传统媒体。2023年，中国短视频用户规模突破10亿，人均每天使用时长超过2.5小时。AI创作工具在中国的普及速度也惊人，字节跳动的"即梦"、百度的"文心一格"，还有一堆创业公司的产品，都在疯狂迭代。

更关键的是，中国观众对UGC内容的接受度更高。一个明显的例子：现在爆火的微短剧，制作成本可能只有几十万，但单部流水能过亿。根据《财新》最新的报道，2025年中国微短剧行业全年产值已达到900亿元。尽管某些短剧演技浮夸、制作粗糙，可就是让人看得停不下来。这说明内容消费的"质量阈值"确实在降低，或者说，"爽点"比"质感"更重要。

不过，IP的价值在中国同样被验证。腾讯手握《王者荣耀》《庆余年》等顶级IP，通过游戏、影视、动漫、衍生品全方位变现；爱奇艺、优酷也大把砸钱买经典片库。逻辑和好莱坞一模一样：好故事永远是稀缺品。

报告作者Michael Cembalest在文末列了他最喜欢的21世纪电影，从《穆赫兰道》到《爆裂鼓手》，从《迷失东京》到《继承之战》。他坦言希望内容护城河能撑久一点，因为他喜欢现有工作室的作品。但市场从不因个人喜好而停止演化。

我查了一下他提到的几部片子的票房回报倍数：《三块广告牌》13.4倍，《迷失东京》29.3倍，《最后的苏格兰王》8.2倍。即便是他最爱的艺术片，商业逻辑依然清晰：好故事+精准定位=高回报。AI时代，这个公式不会变，变的只是实现路径。

旧城墙倒了，新护城河在哪？这是我们所有人都在思考的问题。

全文核心数据速览（所有数据来自摩根大通报告）：