「核心提示」
AI抽卡師，用一年時間從AI魔法師到流水線工人。

作者 | 高澤

編輯 | 邢昀

2025年，AI短劇迅猛崛起，席卷整個視頻內容生產行業。作為AI短劇行業催生出來的崗位，眾多抽卡師用指尖敲出的提示詞，撐起了一個季度十萬部的AI短劇帝國，卻也正在被自己喂養大的AI技術快速吞噬。

從“AI魔法師”到“流水線工人”，這個職業的生命周期或許不超過兩年。它的急速興衰，折射出AIGC浪潮下最殘酷的真相：所有能被標準化執行的崗位，都在排隊等待被算法接管。

1、三個抽卡師：同一片浪潮下的不同人生

抽卡師，這個聽起來帶著游戲色彩的職業，本質上是AI文生視頻時代的內容操作員。

他們的核心工作是將編劇寫好的劇本拆解為一個個15秒的鏡頭，通過撰寫提示詞引導AI生成視頻片段，再從中篩選出可用的素材。這個反復生成、篩選的過程，被行業形象地稱為“抽卡”。

在不到一年的時間里，這個崗位吸引了大量年輕人涌入，他們來自不同的專業領域，有著不同的入行原因，卻在同一片浪潮中面臨著相似的困境。

小陽目前正在長三角一家公司實習。這家公司此前做過真人短劇，在AI劇火了迅速成立了新的AI部門。

小陽的工作是抽卡師，她所在的部門分為幾個小組，每個小組由1名導演帶領4名抽卡師。原本計劃配備1名剪輯，但因為招不到有爆款經驗的資深剪輯，只能由抽卡師兼任。

小陽的實習工資是4000元，比行業平均水平高出不少，很多公司的實習生日薪只有150元，一個月下來不到3000元。“公司KPI壓力還好。”

實際上，正職抽卡師的月薪也只有4000元-7000元，漲薪空間極其有限。小陽的日常工作就是看劇本，按照導演給的分鏡表格寫提示詞，用即夢生成15秒一段的視頻，然后剪輯拼接。“自由度特別低，導演會詳細到每個語氣、每個停頓都要改，經常一個鏡頭全部重抽。”

與小陽相對輕松的工作狀態不同，小魯正在經歷職業生涯中最煎熬的一段時光。小魯畢業于某211大學數字媒體藝術專業，大學期間就接了不少宣傳片和信息流的拍攝活，畢業后進入一家傳統影視公司做真人短劇攝影。

2025年底，公司全面轉型AI短劇，裁掉了2/3的員工，后期特效部門被整體砍掉，原本300多人的團隊只剩下不到100人。小魯因為年輕、學習能力強被留了下來，角色變成了全流程AI制作師。

“現在的工作強度比實拍的時候高太多了。”小魯所在的公司實行“7天交付制”，一部60集的短劇必須在7天內完成：第一天讀本拆本，兩天準備人物、場景、道具等資產，剩下四天抽卡加剪輯，最后兩天補改。

“經常通宵，7天里至少有兩天要熬到凌晨三四點，最后交付前的壓力特別大。”更讓他難以接受的是薪資的下降，實際收入比以前少了近40%。公司的考核體系也較為混亂，以“積分消耗率”和“素材利用率”為核心，前10集需要精細打磨，積分花得多，反而容易被考核。

小黑是三人中資歷最老的，也是唯一的創業者。他原本是做傳統動畫的，2025年底看到AI短劇的風口，成立了自己的承制團隊。他的團隊采用“線上+線下”雙軌制：線上70人負責低門檻的解說劇代工，采用流水線作業；線下10人的核心精英團隊負責精品劇制作。

“我們最早接80塊錢一分鐘的解說單，后來漲到300，即夢漲價后，500以下的單子我們都不接了，現在市場價基本是800塊錢一分鐘。”

在小黑看來，抽卡師根本算不上一個技術崗位，“說白了就是搬磚的”。他的團隊里，抽卡師的工作就是把提示詞師寫好的提示詞復制粘貼到生成框里，上傳參考圖，然后點生成。“如果鏡頭穿模了、人物比例不對，就重新抽一次，稍微改兩個字就行。”

他毫不避諱地說，這個崗位沒有任何不可替代性，“只要會打字，學三天就能上手”。

2、從“AI魔法師”到“流水線工人”：被成本壓垮的崗位

抽卡師剛出現的時候，曾被稱為“AI魔法師”，因為這個崗位被認為是能夠駕馭AI創造內容的新角色。但僅僅半年時間，這個職業就褪去了光環，變成了行業內公認的“流水線工人”。這種轉變的背后，是抽卡師工作的本質屬性，以及AI短劇行業難以承受的算力成本壓力。

表面上看，抽卡師的門檻極低。正如小黑所說，只要會打字，就能做抽卡師。找工作的時候，公司也只會要求應聘者發一個自己做的AI視頻作品集，不需要學歷，不需要工作經驗。

但實際上，想要做好這個工作，成為一名高級抽卡師，門檻并不低。小陽告訴《豹變》，抽卡師最核心的能力不是會用AI工具，而是審美和鏡頭思維。“審美不能很奇葩，做出來的東西很丑自己還不知道。還要懂一點鏡頭語言，不然導演說‘給一個推鏡頭’‘拍一個背影’，你根本聽不懂。”

小魯對此深有體會。他認為，高級抽卡師和低端抽卡師的區別，在于有沒有導演思維。“AI給的分鏡很多都是不全的，要么多東西，要么少東西，根本表達不出你想要的感覺。好的抽卡師腦子里是有畫面的，知道怎么寫提示詞能讓AI生成出符合要求的鏡頭。”同樣的劇本，同樣的提示詞結構，有的人做出來的視頻像游戲CG一樣精致，有的人做出來的卻像小學生畫畫，這就是內容感知力的差距。

但無論抽卡師的能力有多強，他們都無法回避一個核心問題：抽卡的成本太高了。

目前行業內的算力成本約為1元/秒，制作一個3分鐘的視頻就要180元，一部120分鐘的短劇僅算力成本就需要7200元。這還只是基礎成本，如果反復抽卡，成本會呈指數級上升。

小陽所在的公司預算比較充足，但大多數小公司沒有這么好的條件，一部劇的預算只有2萬元，每15秒的鏡頭只允許抽3次，多抽一次就會被領導罵。

小陽說此前接觸其他公司，對方明確說，一個鏡頭最多抽3次，抽不出來就自己想辦法湊。

小魯所在的公司也有嚴格的積分限制，每個組的積分總額是固定的，前10集花多了，后面的集數就只能省著用，“只要人不飛起來、不穿幫，差不多就能過”。

高昂的算力成本，倒逼所有公司都在尋找降低成本的方法，而自動化工作流成為最優解。從2026年初開始，越來越多的公司開始研發或購買全流程AI Agent工具，試圖用機器取代人工抽卡。

小陽了解到有公司已經實現了高度自動化，“只需要按一下按鈕，系統自動生成角色圖、分鏡、視頻，最后自動剪輯，一天能做兩三部劇，只需要一個人檢查一下就行”。

小魯所在的公司也在測試自動流，“有一兩個小組前段時間用過，后面的非核心內容基本不用人工了，只有前30集需要人工打磨”。

小黑則更加直接：“現在第三方平臺已經能實現一鍵生成了，從劇本輸入到成片輸出，全程不用人管。只是現在價格有點貴，是手動生成的2-3倍，而且補鏡頭的時候會出現畫風不一致的問題。但技術進步很快，這些問題幾個月內就能解決。”

而一家AI短劇制作工作室則直接告訴《豹變》，他們已經將抽卡師自動流運用到了生產之中，未來還將推出剪輯師自動流，以大幅取代剪輯的工作。

關于抽卡師被取代的時間，三位受訪者給出了驚人一致的答案。小陽預測，一年后行業內的抽卡師崗位會減少1/3，兩年后會減少1/2；小魯認為，低端抽卡師現在已經開始被淘汰了，未來兩年內80%的抽卡師都會失業；小黑則更加悲觀，他認為最多半年，抽卡師這個崗位就會基本消失。

3、誰在賺錢，誰在離場

當抽卡師們為自己的前途焦慮的時候，AI短劇行業的利潤分配格局已經悄然發生了變化。真正賺錢的從來不是最底層的內容生產者，而是掌握了核心資源的上游玩家。抽卡師的消失，不過是這場利益重構中最微不足道的注腳。

“做承制的根本賺不到多少錢，真正賺錢的都是賣鏟子的。”小黑的這句話，道破了行業的真相。

他算了一筆賬： 一周做兩部30集的解說漫劇，還修改了一周，100元/分鐘的收費在中間人抽成之后到手的價格是80元/分鐘，總共90分鐘，收入7200元。扣除算力成本 1000多元， 5個線上團隊人員半個月工資相當于1200元，這還是算力成本漲價之前的情況。如果遇到甲方要求反復修改，或者劇本被平臺斃掉，甚至可能虧本。

那些不直接參與內容生產的中間商，卻賺得盆滿缽滿。小黑告訴我們，在即夢漲價前，有人提前得到消息，以2599元的價格囤了200個會員號，然后再以每個5000元的價格轉手賣出。還有的中間商從甲方手里拿單子，然后轉包給小團隊，抽10%的點，一次拿上百個本子，什么都不用干就能賺幾十萬。

在行業內部，權力結構也發生了根本性的逆轉。原本在真人短劇時代，導演是絕對的核心，但在AI短劇時代，編劇的話語權被極度放大。

小魯告訴我們，現在公司實行的是“編劇核心制”，編劇不僅決定了劇本的內容，甚至可以否決導演的資產方案。“有的編劇完全用實拍的思維寫劇本，根本不考慮AI能不能實現。比如寫一個大宴會廳里有十幾個主演，但是即夢一次最多只能傳9個資產，根本做不出來。但編劇不管，你做不出來就是你的問題。”

導演和剪輯也在經歷痛苦的轉型。導演不用再去現場拍戲了，他們現在的主要工作是寫分鏡表格，用文字告訴抽卡師每個鏡頭應該怎么拍。剪輯也不用再做復雜的特效了，AI已經能生成大部分打斗、車禍等特效鏡頭，他們現在的工作主要是把控節奏和情緒，修補AI生成的bug。這些原本的核心崗位，正在從創作者變成AI的“監工”。

而抽卡師，則成為整個產業鏈中最脆弱、最容易被拋棄的環節。他們拿著最低的工資，干著最累的活，卻隨時可能被AI取代。面對不確定的未來，三位受訪者也做出了不同的選擇。

小陽坦言，自己沒有打算在這個行業長期發展，只是把它當作畢業前的一個過渡。

小魯的目標是在半年內升到AI導演。“傳統影視從業者轉型AI導演還是有很大優勢的，我們懂鏡頭，懂節奏，這些是AI學不會的。”他說，如果升不上去，或者實在熬不下去了，就轉行做別的。“反正不會一直做抽卡師，那是沒有前途的。”

小黑則準備全力轉型做AI短劇培訓。他打算在高考后開設培訓班，線上課程定價1999元，線下包吃住2999元。“抽卡師很快就會消失，但培訓需求會爆發。”他說，培訓的利潤比做承制高多了，而且算力成本的壓力不大。

從誕生到消亡，抽卡師這個職業的生命周期可能不會超過兩年。它是AI技術發展到特定階段的產物，是為了彌補AI能力不足而創造的過渡性崗位。它的興衰深刻地揭示了一個道理：在AI時代，任何單純的執行性工作，無論披上多么高科技的外衣，都終將被技術淘汰。真正能夠抵御AI

沖擊的，永遠是那些無法被標準化、無法被復制的能力。

（應受訪者要求，文中均為化名）