整个行业被撕裂成两种光景：一边是成百上千人规模的头部公司，走到台前，爆款频出；另一边是人数几十甚至个位数的小团队，不少靠手搓，指望天降紫微星，能出一部爆款便一夜翻身。
但要上桌吃饭，得填进去多少沉没成本？本期，短剧自习室和开元做了个访谈，一起看看中小团队或新团队入局还能往哪些方向努力。
当漫剧成本卷到十元级
在当前这个阶段去做漫剧，抛开内容这种相对难以量化的因素，痛点和难点其实更多在于成本和流程。
先说成本。
过去一年，业内卷生卷死，包含沙雕漫、AI漫等形式在内，普通内容的一分钟制作成本已经直降到了百元级。
但严格来说，这一成本数据一般仅仅是为工具支付的费用。
理论上，漫剧的成本由三部分组成：工具成本、人力成本和管理成本。
如果纯手搓，那么工具成本即是在各种模型和应用上直接花费的算力成本；如果使用了漫剧制作工具，那么工具成本则是为工具付费，算力成本已经包含在了工具提供方的价格里。
因此，工具成本的高低，本质上还是算力成本的高低。部分工具提供方有自己的资源渠道，能够拿到上游大模型较低的采购价格，用户也就能够在同等算力环境中省下一笔。
开元透露，由于此前的业务积累，漫屋AI一般能提供到相当于即梦、Vidu等国内主流大模型官网较低折扣的价格，“国外的一些模型就更便宜了，比如Sora。所以，不同的大模型和策略不一样，普通漫剧的质量，最低可以做到五十元一集，精品漫剧就会贵一些。”
人力成本一般指团队成员的工资，会随着不同项目、公司、城市的不同标准而浮动。
现阶段，人力成本多是为人员的制作能力付费。从短剧自习室此前对某招聘平台的岗位调研来看，现阶段各家最缺的是能够从创意构思到使用AI工具一条龙完成项目的漫剧【制作/创作】人才。
而随着AI技术的疯狂迭代，技术逐渐平权，叙事和审美的重要性反比上升，未来的人力成本或将转向为创意付费。这一点，干饭文化等不少相关方向短剧自习室表示希望招到好编剧，可见一斑。
最后是管理成本。
相比前两种成本，管理成本相对隐形，却更加复杂，包括学习成本、认知成本、适配成本等等。
“放眼当时市场上所有公司，大家都在同一起跑线，因为这是一个新的事。”
剧点短剧&灵矩动漫副总经理吕少龙曾经向短剧自习室表示，机会窗口稍纵即逝，在两三个月间迅速组建起一支200余人的AI漫剧内容制作团队并不容易。
同时，吕少龙发现，“AI的认知成本高。这更接近管理问题，需要调整组织心智。”因此，他们在初期花了一部分精力去提升团队成员的AI适应认知，通过自上而下或活动激励等管理策略来解决问题。
而随着这段过渡期结束，灵矩动漫的产能便开始加速——7月跑通，9月稳定在每个月30部左右。
开元也认为，学习成本和适配成本会阻碍团队提效。
比如在不少中小团队的漫剧制作过程中，成员需要和各种大模型不断磨合——先和豆包沟通提示词怎么写，再到图片、视频生成软件中输入，每做一部剧都得把这套工作来一遍，换新模型还得重新调试。
一站式AI生成工具之所以会在2025年走红，随着漫剧走进大众视野，正是因为其承担了原本繁琐的重复性工作，补上了各个环节的接合点，让漫剧的产能一次次飞跃。
就拿漫屋AI来说，其一次性集成了50+个大模型，减少了注册和管理不同工具账号的麻烦。同时，其提炼了元素分析、分镜分析、维度分析、剧集分析、融图优化提示词、视频优化提示词、角色/场景/道具出图快捷提示词等提示词模板，覆盖了多参数调控、首尾帧优化等主流制作方式。
团队可以在项目开始前确定惯用的或者用官方提供的提示词模板，后续批量使用；如果对具体图片或分镜有更详细的要求，可以和AI沟通修改，并直接更新到分镜列表和系统数据中，不需要跳出平台界面。
“这样可以省很多事情。打个比方，在Excel改数据需要通过公式去改单元格，有了AI之后，相当于有一个外挂，你可以直接要求AI去批量操作哪些数据。”
（截图自漫屋AI的操作界面）
从这个维度来说，漫剧的竞争点和成本压力并不只在工具费用上——协同效率的提高能够带来产能升级，进而把成本摊薄。
工具竞争或会转向对生产流程的理解
要提高漫剧制作的协同效率，则涉及到了另一个关键点：流程。
“他们（中小团队）在流程上不成熟，或者说没有深度去理一下制作流程，可能也来不及。”
在开元看来，漫剧行业兴起也就几个月，还处于一个很原始的阶段，但行业的发展又太快，很多制作方还没有真正适应就被卷进了风口。
对于部分中小团队来说，即便用上了能一键生成视频的Agent，也很难产出可以商业化的作品，手搓反而是常见方式。所以有不少AI导演或者超级创作者，对各种大模型如数家珍。
但手搓的局限性也显而易见——资产流转和多人协同，一个项目需要在五六个不同的软件和平台间来回切换、导出、导入、沟通、确认，角色设计在A软件，动画在B平台，配音和音效又得另寻他处。
而对于想入局的新团队来说，包括传统动漫、影视公司在内，都面临着一个更根本的问题：一个漫剧承制方到底是什么样的？
开元在和诸多公司交流的过程中意外发现，想进场做漫剧承制的公司其实远比想象中要多，“但他们不知道一个承制方公司应该干嘛。”
漫剧行业的高速发展，并没有给相关方留下太多的时间，一不留神就难以望其项背。2025年上半年，抖音端的投流日耗刚破400万，增长就高达568%；12月突破2000万，增速不遑多让。
但AI的迭代又给了这个行业更多的可能性，让竞争焦点除了在内容，还可以在整个团队系统性驾驭新生产力工具的组织效能上。因此，当前的一站式AI生成工具演化出两种不同的技术路线：
一种以巨日禄AI为代表，目标是不断优化画面效果，包括视觉、特效等，在底层不断加码迭代，以期产出“好看的剧”。
另一种以漫屋AI为代表，目标是通过集成功能的ERP（企业资源计划）中台，形成一套高效的SOP（标准作业程序），让用户一进系统就知道漫剧制作是什么样的、该有哪些岗位、工作流如何分工，以期稳定产出“想要的剧”。
正是基于路线的不同，巨日禄AI等工具更强调内容表现，漫屋AI等平台则更侧重多人实时协同创作。这其实是制作逻辑和管理逻辑的区别，后者直接奔着适配规模化产出需求去的。
（截图自漫屋AI的操作界面：可以为一个项目添加多个团队）
开元提出了一个有意思的模式，即还原用户的工作流，而不是让用户来匹配平台的工作流——他认为，满足用户达到自己理想工作流的需求，让用户更容易实现他想要的，而不是被预设的，才能让漫剧有更多可能性。
“其实每个承制方都有自己的想法，有他做剧的习惯，提示词、内容细节等方面都有自己的要求，八仙过海各显神通，这家有这家的优点，那家有那家的优点。现在他们可以把自己的流程放到一个平台来实现，不必改变工作习惯，只是更方便了。”
比如原工作流中常用的大模型：
（截图自漫屋AI的操作界面：预设大模型）
不同编剧或导演自己总结的提示词模板：
（截图自漫屋AI的操作界面：预设大模型）
正如降本是一环扣一环挤出来的，流程的“方便”也是一个个细节堆出来的。
以主体功能为例，如今大多数一站式AI生成平台都提供了内容资产库的搭建功能，方便用户积累数字资源，未来或许能成为一炮而红的IP也未可知。
（截图自漫屋AI的操作界面：创建主体）
而漫屋AI等平台甚至把这一功能做得更便捷：AI大模型会把一部剧的人物、道具、场景等提取出来并命名，调用时只需要在提示词编辑框内@主体名称即可，并且可以兼容Sora人物主体。
（截图自漫屋AI的操作界面：快捷选择主体）
分镜生成后还支持连续预览，方便实时调整：
（截图自漫屋AI的操作界面：样片连续预览）
漫剧制作工具并非开元的第一次AI创业。自AI出现的两三年间，他和团队一直在做AI图文生成工具，积累了不少AI大模型细节优化的技术经验，熬过了平台用户单日生成100万张图片、万人在线带来的算力储备、稳定性挑战。
随着2025年AI视频大模型技术成熟，衍生出漫剧这种新的落地形态。开元意识到，转型的时机到了——行业存在ERP工具系统的需求。
开元的思路并非空穴来风，“精品漫剧不是有工具就能做好的，更多还是靠承制方的创意、导演编剧团队的共同努力。工具只是让大家用起来更顺手，尽快出想要的内容。”
这也反映了梳理流程对于漫剧制作的价值——
一方面，漫剧的市场广阔，但初期就出现了两极分化格局，在内容竞争之外，需要找寻更多的破局方式。而靠梳理流程来进一步降本增效是很多大企业爱用的策略，放到漫剧领域也有机会减少内容和人力流转的损耗。
另一方面，漫剧1年可能就是短剧3年，头部企业大量招人，市场培训也快速成熟，这意味着行业岗位会更加细分和专业，价格竞争将广泛存在于产能、制作质量、人力资源上，合理的流程分工能够减轻团队的成本压力。
而当漫剧依托AI和真人短剧的成熟经验，发展不断加速时，市场饱和的速度也同样在加快。
在随着AI技术迭代而发展中，开元对于行业的未来有自己的判断：
其一，漫剧终会走向精品化，任何行业最终都是要靠高质量产品才能做到头部，但与短剧行业为了规避高制作成本风险导致70分剧更多类似，最后漫剧也会大部分停留在70分。
“大家也不是不拍80分90分的剧，但这样的剧好不好卖，已经不完全靠制作水平有多高了，但是达不到70分的可能大部分会被淘汰掉。”
其二，随着流程、岗位的专业化，传统动漫、影视领域的专业人士也会陆续进来，从而整体拉升行业制作水平，内容竞争加剧。“这不仅是漫剧领域的事，而是整个动画行业的事情。”
其三，由于动漫的海外接受度比真人高，能规避真人剧的文化与肤色隔阂，漫剧可能会是中国动漫产业走向世界的切入点，甚至复制日本动漫的出海路径。
其四，漫剧已经成为AI多模态视频技术重要的应用落地场景，将反向推动大模型厂商的一些技术迭代以及商业化，工具的竞争壁垒或许会转向对生产流程的深度理解与封装能力。
“如同传统工厂调试机器，部分漫剧生产会变成针对不同内容SKU（品类）预调参数，通过个性化的工作流程，实现稳定、批量的内容产出。”
（受访者供图：用户反馈）
综合来看，无论哪条技术路线，都有可能成为漫剧产能革命下一阶段的驱动力和底层逻辑——总有人需要做爆款剧，也总有人还需要先在后台搭一条生产线。新入局者要补的课，远不止于学习使用几个AI模型。
当工具费用卷至十元级，人力成本转向为创意付费，曾经隐形的管理成本和流程损耗渐渐显化，竞争也升级到了更多维度的较量，谁能更高效地驾驭AI工具，将分散的创意、人力、资产串成一条可控的流水线，谁才能留在牌桌上。
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