2026年第一季度,全国上线的微短剧大约12.8万部,其中AI微短剧约12.2万部,占比超过95%。换算下来,平均每天有1300多部AI短剧上线。中国网络视听协会的形容是:短剧行业用一年时间,走完了长剧十年的路。
去年这个时候,"AI能不能拍出一部能看的短剧"还是个技术问题。今年,它已经是个生意问题,而且是个不少人正在闷声赚钱、也有不少人正在血本无归的生意。
但是最近听到很多人讲AI生成短剧这个赛道非常卷,那这个赛道现在还能不能进?真要进,有哪些坑会让人栽进去?
这篇文章就想把这两件事掰开讲清楚。
一、为什么所有人都往里冲
吸引力所有人往里冲的原因实际上只有一句话:成本的极致坍缩。
传统真人短剧,单集成本5万到10万,一部精品做下来50万到300万。演员、场地、服化道、灯光、后期,每一项都是硬支出,压不下去。
AI来了之后,这条成本曲线直接断崖。现在用Seedance、可灵这类视频模型,单集成本能压到5000元以内,纯算力成本最低只要千元级,整体降幅超过90%。一分钟漫剧的综合成本,有团队能控制在1000到1500元。
成本的极致下降,几个夸张的样本就出来了。
一部叫《波斯复仇记》的短剧,制作成本3000元,在海外平台上线后营收倍率据说做到了1200倍。
国内的《霍去病》,3个人的核心团队、4天做完,算力成本3000元。
还有《万兽独尊》,5个人8天做出60集。
利润率也好看。业内说一部搞笑表情包漫剧成本两三万,净利率普遍能到50%以上。有平台方算过账,一分钟漫剧成本压到位,ROI普遍高于1.2,"没有一部是亏损的"。
这就是为什么从去年底开始,网文公司、影视公司、MCN、甚至完全的外行,都在往这个赛道里挤。它太符合"低成本、快制作、高迭代"的胃口了,投几千块试一个题材,火了就放大,不火就换。
二、但钱真有那么好赚吗
现在我想泼盆冷水。
赚钱的是少数。问题恰恰出在那个让所有人兴奋的点上:成本太低,门槛太低,于是供给爆炸。
一个完全不懂AI短剧的人,只要经过一两周的学习,就可以做出来一部AI短剧。
去年每天上新50部,今年动辄上千部。供给一过剩,单部内容能分到的钱就被稀释。从业者反映,去年万次播放收益普遍在30到100元,今年5月红果这些平台的万播收益暴跌到了5到10元。一部1.8亿播放量的剧,结算下来只有18万。
深圳一家设计公司今年3月上传了11部AI漫剧,一个月后收益只有几百块,20万的制作成本血本无归。失败复盘的原因很现实:只有16集,不符合行业40到60集的主流;风格太杂,没精准击中市场。
更别说投流。短剧出海的销售费用里,用于买量投流的部分占到80%到90%。也就是说,你省下来的制作成本,很可能又原封不动地砸进了流量里。整个行业"增收不增利"是常态。
上游模型还在涨价。即梦的Seedance 2.0今年初横空出世后几乎成了刚需,结果2分钟视频的制作成本从5元一路涨到40元。夹在涨价的模型和压价的甲方中间,一线的AI短剧从业者形容自己"被压成了夹心饼干"。

有个AI漫剧导演说得更直白:他们走量组一个月做30部,4月份押中1部爆款,刚好抹平其他29部的亏损。"这哪是做内容,这是刮彩票。"
所以这个赛道真实的样子是:天花板很高,下限也很低,脚下全是坑。能不能赚钱,不取决于你会不会用模型,模型谁都会用,而取决于你有没有别人替代不了的东西。
三、普通人能参与的,不是模型,是配套
如果你想认真做这门生意,我的看法是:模型这一层,普通人参与不了,而且模型之间厮杀越凶,调用价格只会越来越便宜、能力越来越同质。真正能沉淀成资产的,是上游这三样。
真正训练和维护一个高质量视频生成模型,需要极高算力、海量视频数据、长期工程优化、复杂的内容安全体系,以及持续投入的模型团队。这不是普通中小厂轻易能够驾驭的方向。
对于普通公司来说,比较现实的方式,不是自己训练一个Seedance 2.0,而是取得一定的模型调用权限、API权限、代理权限或行业合作权限,在大模型之上做应用层产品。这里真正的机会,不是“再造一个视频大模型”,而是围绕大模型做产业化落地。
第一是剧本和IP。无论真人短剧还是AI短剧,源头资产都是故事。很多人只盯着视频生成模型,却忽略了短剧真正的源头资产是剧本。
无论是真人短剧,还是AI短剧,本质上都需要故事、人物、冲突、反转、节奏和情绪钩子。没有好故事,再强的视频模型也只能生成一堆漂亮但无效的画面。
在AI短剧时代,优质剧本可能会变成一种长期高毛利资产。
原因很简单:如果一个剧本被很多AI短剧公司反复引用、改编、翻拍、二创、出海本地化,它就不再只是一次性内容,而是可以持续授权的版权资产。
过去,一个剧本可能只能被一个剧组拍一次。但AI短剧时代,同一个故事框架可以被不同公司做成不同语言、不同画风、不同人物设定、不同市场版本的视频。
一个强反转、强情绪的剧本框架,过去只能拍一次,现在可以被做成中文竖屏版、英文TikTok版、东南亚本地化版、漫画风版、数字人版。同一个故事,反复授权、反复变现。这也是为什么中文在线、阅文、掌阅这些手握网文IP的公司,一上来就占了身位。
第二是工作流。一部AI短剧不只是视频生成,它还包括选题、人设、分集、分镜、镜头提示词、角色一致性、配音配乐、字幕封面、投放测试。把这一整条流水线跑顺、跑稳、跑出标准,成为一个卖铲子的公司,做成一门稳赚不赔的生意,这比单点能力值钱得多。
第三是出海本地化。海外市场用户付费意愿更强,调研说55%的海外用户愿意为AI参与制作的短剧付费。但获客成本高、文化差异大,能把一个故事做成真正贴合当地审美的版本,这本身就是壁垒。
一句话:工具会被替代,模型会降价,但好故事、清晰的版权、跑通的流程,可以反复变现。
四、入局前必须想清楚的法律成本
上面说的资产化,听起来很美,但每一项落到法律上,都是一道坎。我见过太多人在"先做起来再说"的心态下,把雷埋在了自己脚下。下面四件事,进场前一定要想清楚。
第一,你做出来的东西,到底是不是受法律保护的"作品"?
这直接决定了你的短剧到底是不是资产、被人盗用了能不能维权。
今年5月有一个标杆案子。广东两名被告人,未经授权翻录了至少1716部AI短剧拿去售卖,被以侵犯著作权罪各判了8个月、缓刑1年2个月,还罚了钱。这是国内第一例对AIGC作品进行刑事保护的案件。
它传递的信号很关键:AI短剧可以是受著作权法保护的作品,盗录它要坐牢。但法院保护它,是有前提的,涉案短剧不是"一键生成",而是创作者输入了原创剧本、镜头要求、情节设定,做了深度引导,体现了人的独创性选择。
对照另一个案子就清楚了。乌鲁木齐有一起纠纷,法院认定纯粹"一键生成"的AI图片,不构成作品,不受保护。
分水岭就四个字:人类智力投入。
所以落到操作上,结论很硬:从立项开始就要"创作留痕"。剧本、提示词、参数设置、每一轮的迭代修改记录、后期剪辑的工程文件,全都留好。没有人类灵魂的AI作品,在法律眼里只是代码的搬运工,而法律不保护搬运工。
第二,别碰别人的脸,别盗别人的声纹。
这是AI短剧里最容易踩、后果也最重的红线。
行业里有三个"黑话":换皮漫、套壳漫、真人漫。说白了,分别对应复制别人的美术形象、套用别人的核心表达结构、混用真人的肖像和声音。AI漫剧里满屏的"明星脸""熟悉的配音",背后基本都是没授权的素材。
用真人形象做数字人、用AI合成某个人的声音,必须有明确的书面授权。不能因为一张照片公开过,就拿来做数字人;不能因为某个网红、律师、医生经常出镜,就去模仿他的脸和声音。2026年4月,中国广电联合会已经明确抵制无授权的AI盗声。
第三,授权链条要从源头查清。
这是最隐蔽的坑。很多人只看主模型、主框架的授权,忽略了整条链上的素材。
记住一句已经形成共识的话:传统素材授权,不当然包含AI训练、合成和生成的权限。你买了一张图、一段音乐、一个IP的改编权,不等于你就能拿它去训练模型、生成新内容。字体、音乐、TTS声库、第三方API、网文IP,每一个环节都要在合同里单独写清楚能不能用于AI、用在什么范围、能不能转授权。出问题的,往往不是主框架,而是某个没人注意的素材。
第四,标识和备案,是绕不过去的合规动作。
按照《人工智能生成合成内容标识办法》,AI生成的视频要加显式标识和隐式标识,不能让观众误以为是真实拍摄。尤其在新闻、金融、医疗、法律这些领域,缺了提示很容易出事。
如果你是面向公众提供AI短剧生成服务的平台,还可能要走算法备案、安全评估。备案时,训练数据是否合法、角色形象是否侵权、声音是否授权、剧本是否原创,都是审查重点。
平台方还要特别注意自己的责任边界。避风港规则和红旗标准还在,但你对内容的介入越深,主动置顶、热搜扶持、参与收益结算,注意义务和责任就越重,不能再拿"技术中立"当挡箭牌。
AI短剧会越来越强,成本会越来越低,门槛也会越来越低。
但低门槛意味着所有人都能进来,真正的分水岭从来不在"能不能生成一条惊艳的视频",而在于:你能不能持续、稳定、低成本地产出,并且把这一切建立在合法的地基上。
技术爆火只是开始。能不能合法地规模化,关乎到这门生意是否能真正行稳致远。