最近短剧产业有一个好消息，也有一个坏消息。好消息是生产成本大幅下降，AI视频技术终于从娱乐玩具变成了生产工具——全员真人创作每分钟成本不到1000元，套路化制作一分钟甚至只要几十元。
坏消息是销售价格也在同步下坠，3月初，全网最大的短剧平台红果宣布调整保底机制，压低微短剧收购价，很多靠平台补贴活着的中小制作公司直接资金链断裂，哪怕用AI做视频也要亏钱，只能退出市场。
中文在线最近发布的报告显示，美国大约58%的Token算力集中在代码生成和企业自动化，中国这边55%投到了AI微短剧和短视频生成，24%给电商带货和营销图文，归在"软件开发"的只有15%。一个偏企业后台，一个扎在用户前台。
量级也夸张，行业统计显示，2026年前八个月，国内生产了43万部微短剧，是前一年全年产量的13倍，九成以上剧集背后都用到了AI。终端这一侧，到2024年底国内网民突破11亿，其中约8亿是短视频和微短剧的重度用户，这就是算力愿意往这里砸的最直接理由。
如果只看中国数据，微短剧取代长视频的速度确实很快。行业研报估计，2024年国内微短剧产值就已经接近当年电影票房。到2025年，内地电影总票房518亿，微短剧行业产值估的是900亿。2026年第一季度，差距还在继续拉。
今年2月，政府拿出12亿元惠民观影补贴想救春节档，几乎完全失败：春节档票房57.52亿，只有上年的六成左右，回到了2018年水平；全国影院平均上座率只有22.5%，比去年腰斩。同时期微短剧还在爆发，体量起码是电影票房的两倍。
但把镜头拉到全球，就能看出"微短剧打败长视频"是一件非常中国的事。全世界确实都在刷娱乐短视频，甚至把短视频当社交工具用，可一旦要正经看剧，大多数国家的人还是在看长剧。
老一点的渠道是付费电视台和电影公司，新一点的是奈飞、迪士尼、苹果TV，它们以北美付费市场为底盘，调集顶级资源做精品长内容，再绕开本地平台直接面对全球观众，等于把20年前好莱坞那套商业模式搬到了互联网上，形成了绝对商业优势。
中国市场特殊，有政策保护，广电系统又保留了独立的部级单位，各类影视平台包括公共电视台和它们的网播端承受的网剧冲击，都比外国同行要轻一些。但整个广电系统的观众数量仍在快速下滑，原因一半在硬件，一半在软件。
硬件上，智能电视机和平台为了抢流量入口，放弃了"开机就能看电视"的默认设置，年轻人嫌被绑架，老人干脆连电视都不会开。软件上，中国缺乏稳定的订阅付费市场，长剧平台为了短期流量主动降水平，故事设计得越来越简单，人物越来越扁平，正面对拼时反而彻底输给节奏更快的短剧。
微短剧现在最流行的套路，是每隔几分钟甚至几十秒就要反转一次。这其实是好莱坞黄金时代经典套路的加强版——当年主流产品是2小时电影，每二三十分钟来一次悬念或反转，微短剧把节奏压缩了几十倍。
结果必然是人物单薄、剧情夸张，可中国长剧也没拿出更有深度的东西，为了留人硬注水。
短剧赢长剧，AI短剧再把成本和价格往下砍，本质上是在同一条下坠的轨道上继续降级。只要国内还培养不出稳定的付费订阅习惯，电影、电视剧和短剧，最后都会被争夺注意力的内卷竞争拖垮。
制作端的变化更能说明问题，传统拍一部网剧，二三十人团队起步，一轮下来两三周，预算轻松几十万。国产AI视频模型这两年明显提速，从早期几秒钟的表情包跃迁到原生4K、多模态输入、单条几十分钟，角色形象前后还能对得上。
2026年，两三个人配几台显卡够用的电脑，几天就能拧出一部上百集的微短剧，单帧成本只有几分钱，行业里甚至打出了"一毛钱生成一个短视频"的口号。
可AI能不能彻底颠覆影视生产逻辑？从历史看未必。上世纪80年代便携式摄录一体机问世，独立电影门槛被极大降低，一批爱好者冲进来想挑战主流，几十年过去，独立电影最多算人才和故事的蓄水池，并没有拿下商业电影的主流。
再往前看，1988年的《谁陷害了兔子罗杰》把真人和动画塞进同一个镜头，互动完全符合物理规律，被认为开启了电影新时代；更早的《南方之歌》1946年就有真人与动画共融，后面还有《变相怪杰》。
效果都不错，可真人动画几十年来始终没能进主流——制片方始终担心市场有限：不完全真人，也不完全动画，观众偶尔换口味行，新鲜劲一过就腻。
说到底，人类看长短剧的底层需求，差不多相当于原始人围在火堆旁看亲戚朋友表演，核心是有亲切感的真人演员和好故事。在AI能取代顶级演员、让人产生亲切感之前，它不会把现在这套影视生产逻辑整个掀翻；真能做到那一步，被颠覆的就不只是影视产业了。
打个粗糙的比方：现代人节奏快，都能接受快餐，很多人甚至非常喜欢，但哪怕是麦当劳、肯德基、必胜客起家的美国，从米其林到街头小摊的个性化餐饮也一直过得挺好。影视剧市场服从同一条规律。
那同样是AI，为什么美国偏要砸去写代码？翻工资单就明白。硅谷资深软件工程师年收入普遍在30万到50万美元。公司多招一人就是几十万美元的硬开支，一套AI代码助手如果能帮年薪40万美元的工程师省下半天，用几十美元算力换这几个小时，财务不会皱眉。
加上北美企业IT预算里软件、SaaS和云服务已经占到六七成，买订阅本来就是刚性支出，AI编程工具天然有土壤。
反过来看中国，公开数据里，不少国内企业IT开支中软件和服务加起来只占约18%，还要挤出定制开发、实施、培训费用。AI编程团队去企业谈，常遇到"工具很厉害，希望免费帮改老系统，再长期驻场，顺便给个大优惠"的组合需求，单看都合理，攒一起就很难盈利。
资本于是更愿意把算力推到C端：中国互联网平台的流量利用效率是全球天花板级，监测体系细到分钟级，Token烧出来的是真金白银。
最能把这件事说清楚的，是作家马伯庸3月9日在上海电视剧制播年会上讲的那次实验。他过年时和几个朋友约好，每人用自己想象中最好的方式让AI做一个视频。首先被淘汰的是他一位前同事，提示词只有一句"我要做一个精彩的故事"，没有任何细节，结果一塌糊涂。
马伯庸自己做出一个10秒左右的小故事，起承转合都还行，当时挺得意，但再看就觉得很糙，一股草台班子味儿。
真正好的，是他一位专业导演朋友，用镜头语言、打光这些术语写提示词，输出的视频有电影质感。
最终拿第一的是一位编剧朋友，来自江西一个小山村，把自己在村里拍的真实素材拿过来用AI做处理，脚本自己写，看完所有人几乎都哭了。
马伯庸从这里得出的结论是：AI时代"强者越强、弱者越弱"，专业的人依旧专业，不是非专业人士拿工具就能追平的；AI可以随机生产，但没有方向，真正指方向的是人的阅历，那种烟火气、"活人感"是AI替代不了的。
AI时代如果最后只剩两个职业，一个大概是电力工程师，另一个就是编剧。
如果有人以为AI短剧已经是表演行业的全部，那更该反思的是：为什么低水平的AI短剧能在中国市场超额占领注意力。
我们不需要刻意限制短剧，更不需要限制AI工具；但也别把这条路径误读成全部答案——中美两边AI算力的分叉，看起来风格迥异，本质上都是各自产业结构下"怎么活得更好"的最务实选择。
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