AI短劇不僅改變了影視制作行業，也可能再次顛覆整個注意力經濟。那些需要長時間沉浸、耐心等待與復雜體悟的經驗，逐漸失去文化上的優勢地位。取代它們的，是一套由即時反饋、情緒按摩與碎片化消費構成的全新感知引擎。這種感知模式的轉向，本質上是“深度注意力”（排他性的沉浸）向“超注意力”（游移的、多任務并行的感知）的轉向，它標志著人類精神生活從“耕作模式”進入了“采摘模式”。

本文作者系盤古智庫學術委員、北京大學新聞與傳播學院教授胡泳，文章來源于“騰訊研究院”微信公眾號。

本文大約6900字，讀完約17分鐘。

短短時間，短劇為何兩次變身？

短劇是很新興的東西，但在中國這個加速社會當中，越新的東西，就越會被更新的東西挑戰。比如短劇剛出來是想收費的，但很快就被免費短劇拖進了另一片海洋。

短劇初期是奔著高客單價的直接付費去的，通過幾十集連續不斷的高能反轉和“充值解鎖”機制，企圖復制網文的變現路徑。然而，互聯網內容行業的流量法則很快就打破了這一設想。

“免費短劇+廣告”模式的崛起，通過極致的低門檻迅速做大了用戶盤子。平臺不再依賴單一用戶的單次充值，而是將海量流量變現，形成了更大的商業閉環。

對于平臺來講，這是一種天然的打法。在一個由短視頻平臺主導的注意力市場中，用戶已經習慣了免費獲取內容，并且平臺算法更傾向于推動能夠迅速獲得點擊、停留和分享的數據型內容，而非高門檻的付費內容。相比于向少數用戶收取較高費用，通過廣告投流吸引海量用戶，再依靠規模化流量實現變現，往往是更符合平臺生態的一條道路。

這是短劇行業底層邏輯的第一次改變：它不再是網文的影視化版本，而逐漸演變成短視頻生態中的一種內容產品。內容價值的衡量標準，也從單個用戶愿意支付多少錢，轉向能夠吸引多少用戶停留、點擊和轉發。

在這樣的背景下，劇情節奏被進一步壓縮，反轉頻率不斷提高，人物關系越來越極端，因為所有創作都在服務一個核心目標——爭奪用戶有限的注意力。

如此一來，整個短劇市場必然泥沙俱下，所以出現所謂“短劇精品化”的聲浪。當“前3秒抓人、30秒反轉、1分鐘留存”成為行業共識時，創作者自然會不斷強化那些最容易刺激情緒反饋的元素：身份逆襲、階層跨越、復仇打臉、極端沖突、強烈反差。

同時，為了承接短劇龐大的制作需求，全國多地紛紛將短劇產業視為新的文化經濟增長點。從橫店到鄭州，從西安到成都，各類短劇拍攝基地、產業園區和扶持政策相繼出臺。地方政府希望借助短劇產業鏈帶動影視拍攝、場地租賃、服化道服務、后期制作以及就業市場的發展，而大量真人短劇團隊也確實推動了相關產業的繁榮。在短劇高速增長時期，這種模式形成了一套圍繞“真人拍攝”展開的完整地方產業生態。

可是，在人工智能強勁發展的影響下，AI短劇異軍突起，短劇行業的底層邏輯正在發生第二次改變。這次改變又意味著什么呢？

從影視工業到軟件工業：AI驅動的深度洗牌

根據中國網絡視聽協會發布的最新數據顯示，2026年第一季度，中國全行業上線微短劇約12.8萬部，其中，AI微短劇約為12.2萬部，占比超過95%，已成為絕對的產能主力。

主流的短劇平臺，現已經“AI生成劇為主、真人劇為輔”了。這是重要的風向標。

首先我們可以把AI微短劇主要分為兩大類：AI漫劇（或動畫劇）：畫面偏向二次元、動漫或風格化畫風，適合夸張幻想和世界觀的表達。AI仿真人劇（亦稱AI真人劇）：畫面中的人物高度逼真，由AIGC技術生成并演繹，外觀、光影及動作均向真人實拍靠攏。

這并非因為動漫天然比真人更適合短劇，可能僅僅是因為AI目前更擅長生成動漫而非真人。現階段AI在生成靜態畫面方面已經取得了相當成熟的效果，但在真人表演的真實性、動作連貫性、時序一致性、光影邏輯、口型同步以及復雜情緒表達等方面仍存在明顯局限。尤其是當鏡頭涉及人物近景、細微表情變化或多人互動時，AI生成內容往往容易出現動作僵硬、表情失真、“恐怖谷效應”等問題，難以達到觀眾對于真人影視作品的期待。而一旦出現偏差，就會迅速破壞觀眾的沉浸體驗。

正因如此，今天討論AI漫劇對真人劇的沖擊時，需要認識到一個前提：兩者之間并不是完全同質的競爭關系。前者之所以能夠迅速崛起，很大程度上依賴于其風格化表達對于技術缺陷的包容。一旦未來AI能夠穩定生成高質量仿真人表演，行業格局或許還會迎來新一輪變化。

但不管怎樣，受AI短劇的擠壓以及平臺政策的調整，傳統真人實拍劇的上新量和熱度發生了顯著的結構性退潮。純真人實拍劇的開機量同比銳減。據報道，2026年一季度全國短劇開機量同比下跌約75%。除橫店外，鄭州、西安白鹿原等拍攝基地同樣出現劇組減少、棚內空置的情況，很多中小團隊開始批量轉向AI漫劇、AI仿真人短劇。

AI短劇沖擊的并不僅僅是真人劇創作者，也包括圍繞真人拍攝建立起來的地方產業布局。過去幾年短劇基地建設的邏輯，是把短劇視為一種影視工業；而AI漫劇的發展則在把部分內容生產轉變為一種軟件工業。微短劇賽道正經歷一場由AI技術驅動的深度洗牌。

上述短劇行業底層邏輯的兩次轉變是彼此相連的。中國的文化產品，早已大多不是內容競爭而是流量競爭了。也正是在流量競爭下，AI漫劇獲得了迅速發展的機會。由于其生產成本遠低于真人劇，更新速度遠高于傳統制作團隊，它天然更適應以算法推薦和流量競爭為核心的內容市場。當內容供給無限增長時，真正昂貴的已經不再是生產能力，而是獲取注意力的能力。因此，短劇從付費模式轉向廣告模式的過程，不僅改變了行業的商業結構，也為后來AI漫劇的爆發埋下了伏筆。

“AI藝人庫”風波折射的長視頻困局

但凡洗牌就會造成震蕩與恐慌。這突出反映在一個事件上：2026年4月由愛奇藝攪動的“AI藝人庫”風波。

4月20日，“2026愛奇藝世界大會”發布AI藝人庫計劃，宣布已有100多名藝人入駐愛奇藝的AI藝人庫。CEO龔宇在演講中提到，實拍不會消失，但“完全100%真實的、物理的一些作品，會不會過多少年以后，被命名為世界文化遺產，變成非遺（非物質文化遺產）？”

同時他指出，傳統影視拍攝中，演員常需連續工作幾個月，日均工作時長多達十多小時，幾乎沒有個人生活空間；而AI技術的應用，能讓演員的年產量從4部提升至14部，同時獲得更多休息。隨后，愛奇藝宣布，上百位明星入駐旗下平臺“納逗Pro”的AI藝人庫。

下午，隨著社交媒體的聳動傳播，“愛奇藝瘋了”的詞條沖上微博熱搜，相關演員紛紛發微博澄清“沒有簽過與AI相關的授權”。隨后，愛奇藝發微博解釋，入駐“納逗pro”平臺僅代表有合作意向。

影視行業不景氣，當AI提供了降本增效的可能時，正在虧損的平臺不可能拒絕。也有人說，用明星IP來綁定核心資源，這是傳統娛樂產業的玩法，今天已經行不通了。仔細聽龔宇的話外音，他想說的就是，一旦有了AI，劇組就不再需要為藝人的檔期和天價片酬埋單。

這是從成本入手，來看現在長視頻之難以為繼。微短劇是短視頻生態的一種，而短視頻對長視頻的沖擊其實比許多人想象得更加嚴峻。過去十多年，長視頻行業建立在一個基本假設之上：用戶愿意花費大量時間觀看長內容，并通過會員訂閱為優質內容付費。

然而，隨著短視頻平臺的崛起，這一前提正在被持續削弱。如今無論是綜藝、電視劇還是影視剪輯，大量內容消費實際上發生在短視頻平臺上。對于許多用戶而言，他們并不是通過長視頻平臺完整觀看一部作品，而是通過短視頻切片、劇情解說和高光片段完成內容消費。換言之，長視頻生產的內容價值，越來越多地在短視頻平臺上被釋放和消耗。這個直接體現在，如今長視頻內容的VV（視頻播放量）與熱度，相當大比例來自于短視頻的二次創作與宣發。

與此同時，用戶行為也發生了深刻變化。移動互聯網早期，長視頻平臺擁有相對穩定的用戶時長和較高的用戶黏性；而今天，無論是手機端DAU（日活躍用戶）還是MAU（月活躍用戶）的增長空間都已明顯收窄，部分平臺甚至面臨萎縮壓力。用戶總時長并未無限增長，而是在短視頻、直播、游戲、社交媒體等多種娛樂形態之間被重新分配。在這種情況下，長視頻平臺不僅難以獲得新增用戶，甚至連維持原有用戶的觀看時長都變得越來越困難。

更棘手的是，長視頻行業的成本結構卻幾乎沒有發生根本變化。一部頭部電視劇動輒數億元投資，生產周期數年之久；大型綜藝需要持續投入場地、嘉賓和制作費用；版權采購同樣是一筆巨額開支。無論用戶是否增長，這些成本都必須提前投入。從商業模式來看，會員訂閱原本被視為行業最穩定的收入來源，但隨著用戶付費意愿趨于飽和，會員增長逐漸觸及天花板，加價空間也十分有限。

此外，長視頻還面臨諸多不確定性，隨便什么原因就可能播不出來或者延播，而播出周期一般3個月，之后剩余價值就基本為零。長視頻平臺實際上陷入了一種典型的高固定成本、低增長空間的經營困境。過去依靠規模擴張可以攤薄成本，但當用戶增長放緩之后，高昂的制作費用便開始直接侵蝕利潤空間。哪怕是一部熱度很高的劇，可能單劇的ROI都慘不忍睹。

所以龔宇有苦難言的實際上是長視頻的商業模式問題，他太需要AI助力來吸引資本輸血了，只是用跟行業說的故事捅了大眾的馬蜂窩。AI藝人庫引發了大眾對AI演員的強烈反感和抵制，在微博上也出現了對AI臉已經產生“生理性厭惡”的帖子。

其中一個原因當然是AI生成劇產量過大，導致“撞臉”、“偷臉”肆虐。對此在業內還有個恐怖的行話，叫“拼尸塊”，指的是把若干真人演員的臉混合起來使用。AI短劇購買普通人肖像權是新出現的灰色產業，已形成了一條完整的“收臉”鏈條。AI劇中的侵權行為，除卻抄襲劇本、盜用音樂，現在還出現了無授權換臉。

眼下AI短劇的主角基本上都基于視頻大模型生成的標準臉，因為標準臉不會撞臉明星。但大模型中的無版權臉樣本不多，導致如今短劇中的人臉看起來千篇一律。

所以，AI漫劇碾壓真人劇，但它需要真人的臉。這就把短劇中的表演首先推上了前臺。

表演被推到前臺：當演員從肉身變成數據

傳統意義上的演員，是一種高度依賴身體的媒介形式。表演不僅是臺詞與表情的組合，更是時間、情境與偶然性的綜合產物：同一場戲在不同狀態下可能產生細微但關鍵的差異，失誤、停頓、情緒波動構成了表演的真實質感。換言之，表演之所以動人，并不在于完美再現，而在于其不可完全控制與不可重復的特性。

而AI演員的出現，則將表演從身體媒介轉化為數據媒介。演技本來是演員臺下十年功練出來的，現在只是參數優化的結果；角色是可以被調用、拼接與再生產的模型資產。在這一轉變中，表演失去了作為“事件”的屬性，轉而成為一套標準化的生產流程。

對觀眾而言，觀看演員表演的感知有幾個層次，首先是真實性。現在AI的技術還達不到完全真實，我們假定將來AI技術能達到讓人類的感官區分不了真假，那人們可能會覺得AI演員跟真人表演者也沒什么差別。我們不能以感知的真實性為理由反對AI演員。

進一步，我們看表演的時候，一定會產生情感反應，我們會笑、會哭，看驚悚片會高度緊張。這些東西能不能被復制？如果AI演員的表演不僅表面像，而且真的能把人的情緒表達得非常飽滿，讓觀眾也同樣產生強烈的情感共鳴，那么人類可能更沒有什么理由拒絕AI演員。很簡單，我們看很多動漫形象，明明知道是假的，不是照樣投入很多情感嗎？人的共情機制不會因為不是真人就不共情，從即時感知的角度，觀眾的情感反應可能與看真人表演時非常相似。

不過我認為再往上推，看法可能就會出現微妙的差異。人類的感知有一階、二階。比如忽然意識到表演整個是虛擬的，演員的肉身并不在場，自己在看一堆被模型或數據弄出來的東西，這時有可能在理性層面產生距離感，或者在情緒上加入審美與哲學的維度，而非純粹的情感代入。

演員的肉身在場，不僅是感官刺激，更承載著努力、風險、脆弱和人性本身。這些不可復制的意義可能影響我們的情感反應。當肉身消失，觀眾可能會產生一種微妙的“缺席感”，即便情緒被技術精確觸發，也可能缺少那種對人性的直接認同。

發生這類知覺的前提，是一個核心的東西：肉身。你自己就是個肉身。不管多么喜歡技術，你是個肉身。你之所以以前鐘情于真人表演，是因為意識到演員通過身體訓練、反復排練、心理和情緒投入，把個人的痛苦、喜悅、恐懼、脆弱都凝聚在表演中。你的認同是肉身與肉身的認同。

電影《黑天鵝》當中，芭蕾舞劇女主角（娜塔莉·波特曼飾）為了演繹白天鵝、黑天鵝，為了做完美的舞者，投入了極大的心力，遭受了嚴酷的磨練，最終失常了。你看的時候會驚心動魄，這種東西緊緊抓住你，讓你覺得片子好。這里還有人的情感的復雜性：人永遠是恐懼中還有希望，愛中一定有嫉妒。不清楚AI算法對多種情緒的疊加能在多大程度上完美演繹這種復雜性。

當然，現在觀眾心態在變化，可能越來越強調顏值高、流量高，不管演技好不好。相信顏值、流量的觀眾會不會毫不猶豫地接受AI演員？或者AI native一代是不是天然就會接受AI演員？我覺得很難講。沒有辦法預測AI演員會不會被大面積接受，但有一點可以確定：如果它們被大規模接受，證明人類的審美能力和情感豐富性在下降。

文本層、制作層與文化的算法化

全世界所有的AI輸出嚴格來講都沒有版權，通過AI生成的任何東西直接進入公域，因為無法追溯作者身份。這是全世界的問題，因為版權體系總體上是工業時代、印刷時代的產物，雖然經過電子媒介的沖擊做了各種調整，但現在更大的一波沖擊來了。

文化工業的很多東西現在都處于動蕩狀態。如果你去看戲劇藝術，看到的是現場舞臺，看電影、電視劇，看到的是拍攝現場被拍出來的東西。但演出絕不是只有你看到的這一點。演出需要編劇、導演、演員、攝影、制片等共同完成制作，最前臺才是表演。我們看到娜塔莉·波特曼精湛的表演，被她迷住了，但看不到后面的東西。

后面的東西是文本和制作，是結構性的、穩定的。但表演是不穩定的、高度變動的、稍縱即逝的。我們現在爭議AI演員，只是在爭議最前端這一部分，但更關鍵的是后面的文本層與制作層。注意我在這里說的文本與制作的穩定性，是就構成劇場演出的三個不同體系而言的，這三個體系分別是：文本、制作與表演。相對于表演的變動性，前兩者是穩定的。但在文化動蕩之際，舊有的文本層和制作層會被打破，要在這兩方面建立新的存在和符號系統。

就文本層來說，AI短劇試圖自動化敘事生產。AI短劇可以被視為生成式AI進入文化工業的第一個大規模商業實驗場。它生產的不再是文本、圖片或視頻，而是人類最古老的文化商品之一——故事。過去，敘事一直被視為一種高度依賴人類創造力的活動。從神話、史詩到小說、電影，故事的構思、人物的塑造、情節的推進，都被認為是人類想象力和經驗積累的產物。而AI短劇的出現，則意味著敘事開始被拆解成一系列可分析、可預測、可生成的語言模式。并且，由于短劇本身就已經高度類型化和公式化，霸總、逆襲、復仇、甜寵等成熟賽道積累了大量相似的敘事結構，使得故事生產在某種程度上，天然具備了被算法學習和復制的條件。

就制作層來說，與真人短劇高度依賴攝影棚、外景地、演員和現場制作不同，AI短劇的大部分生產流程都發生在電腦和云端。過去需要幾十人的攝制組、數周甚至數月完成的制作周期，如今可能由幾個人在更短時間內完成。內容形態的變化的背后是生產要素的轉移。短劇產業早期競爭的是編劇、演員和拍攝能力；中期競爭的是投流能力和用戶獲取能力；而今天越來越多的競爭開始圍繞模型能力、工作流效率和內容生成速度展開。

成本下降是真實的。根據行業數據與券商研報，傳統漫劇單分鐘成本通常在2000至5000元；而大型傳統動畫的制作成本則高達每分鐘1萬至10萬元不等。漫劇應用生成式AI技術后，單分鐘成本可降至1000至2500元，成本實現 50%的直接降幅。

如果推動整個短劇流程都向AI發展，比如AI寫本子、AI當導演、AI制作，全部實現AI化，按照現在AI的能力，是可以做到的，質量高低是另一回事。問題在于，作為觀眾，你接受全AI流程的東西嗎？如果接受，那這就是一個媒介轉型問題，是文化算法化的問題。

文化應該算法化嗎？

按照現在的發展趨勢，首先長視頻在與短視頻的較量中是注定落敗沒有優勢。兩者之間的競爭，表面上看是內容形式的競爭，實際上是兩種成本體系和商業模式之間的競爭。

對照AI短劇與真人短劇的發展也是如此。真人短劇所依賴的演員、場景和拍攝周期開始成為成本負擔，而能夠快速生成海量內容的AI短劇，則天然符合免費時代的商業邏輯。

其實就是看誰工業化更徹底。相對短視頻，長視頻不夠標準化和工業化；而相對AI短劇，真人短劇在成本和效率上輸給了AI驅動的生產模式。

如今AI短劇試圖將角色、場景、配音乃至部分敘事過程轉化為模型調用和算法生成。文化產品第一次開始像軟件一樣被生產和迭代。文化工業在此不只是規模擴張，而是進入一種更徹底的算法化階段。

我們可能需要在一個更大的范疇內考量這個事情，比如人類的經驗到底該如何生成、如何感知、如何理解？這不能簡單視為技術替代，它涉及到媒介轉型，在更大意義上涉及到我們的文化往哪發展——我們的文化應該算法化，還是應該反對算法化？

AI短劇不僅改變了影視制作行業，也可能再次顛覆整個注意力經濟。那些需要長時間沉浸、耐心等待與復雜體悟的經驗，逐漸失去文化上的優勢地位。取代它們的，是一套由即時反饋、情緒按摩與碎片化消費構成的全新感知引擎。這種感知模式的轉向，本質上是“深度注意力”（排他性的沉浸）向“超注意力”（游移的、多任務并行的感知）的轉向，它標志著人類精神生活從“耕作模式”進入了“采摘模式”。■

文章來源于“騰訊研究院”微信公眾號

圖文編輯：張洵

責任編輯：劉菁波