作者 | 豹變高澤
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)
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