作者 | 烏塔

編輯｜李小天

巨日祿創始人杰夫就曾經在公開場合預測，AI在劇集領域的首個商業化突破口將是“漫劇”，而非真人短劇。

“那個時候，大家都在聊短劇，我在那說AI。”杰夫調侃道。

但事實是，僅僅過去一年多的時間，杰夫成為了行業里那個的預言家。

2025年，漫劇開始起飛。

據巨量引擎數據，2025年上半年，漫劇累計上線量已達3000部，復合增長率高達83%，流水規模激增12倍。截止今年8月，全國在投漫劇數量達到1802部，播放總量突破95億次。而漫劇的全年市場規模，預計突破200億元。

與此同時，成功的商業化案例層出不窮。今年十月的抖音動態漫月榜中，“巨日祿風”漫劇TOP5占三。“除卻沙雕漫，巨日祿占整個榜單的70%。” 十一月直接包攬抖音動態漫月榜前三，TOP30占3成。

漫劇起飛的背后，無非是兩個重要因素。一是成本，二是內容。這一年，市場陷入長劇冰點、短劇cp熱的二相性，行業需要新的內容形式來進一步挖掘潛在受眾，降本增效作為有效的“開源”手段，其重要性也進一步提升。

漫劇創造的奇跡聚集了行業人和非行業人的目光。不過一年的時間里， 2D短劇的制作成本壓縮到每分鐘400元，精細3D乃至真人AI劇的成本壓縮到了每分鐘1300元。低成本、低門檻、高回報的短劇，為想轉型、想賺快錢的人提供了最顯著的“上升渠道”。

在WAVE 2025 泛互聯網全球領航者大會上，我們和杰夫坐下來，聊了聊行業的這一年以及巨日祿的這一年，也邀請他再做了一次預言——

“一年之后，大家不會再提AI漫劇的概念，只會將所有畫風的劇集通義稱為AI劇，AI劇的月產量可能會達到3萬部，題材會更加多元豐富，行業會碰撞出更多AI火花，任何細分小眾的人群都有屬于他的內容供給。 在海外市場，競爭會愈發激烈，涌現出一批制作AI短劇和互動短劇的獨立APP，而這些公司，也都會來自中國。”

大概三年前，杰夫和朋友們一起推出了一個to c小說推文工具。用戶輸入一段文本后，就能生成一段有人物、場景、配音的視頻。

“現在看來其實很像PPT。雖然那個時候AI能力還沒有突破閾值，但是我覺得必須要先在這個賽道積累經驗，所以就緊著當時的AI技術能力和市場需求做出了產品。”杰夫的判斷并沒有出錯，那個時候，這個小說推文工具，創作者用戶數量已經達到了20萬以上。

作為第一批吃螃蟹的人，杰夫也走了彎路，那時，他認定技術探索是必要的，于是自己開始訓練小模型，并在這項探索上，花費了上千萬元。“當然現在我已經改了主意了。畢竟當時很難想象到，只需要兩三年時間，AI就可以發展到這個水平了，專業的事還是給專業的人做。”

談及當初為什么會有這種想法，杰夫覺得這是一種“慣性思維”。

在AI能力突破閾值之前，大家都習慣了創作型工種的從業者，把絕大部分的時間花在訓練專業技能上。譬如影視娛樂創作者都需要花大量的時間練習操作技能，把時間放在“怎么做”的層面——畫畫的人需要日復一日地練習筆頭功夫，導演專業的學生80%的課程是在學怎么用剪輯軟件，學動畫的人需要把時間放在制作或者后期軟件上。

事實上，在AI沒有大幅度接入創作的時期，已經有“唯創意成就作品”的例子——《一拳超人》和《靈能百分百》的作者ONE。

“他在畫畫技巧層面確實一塌糊涂，但是他講故事的本身能力是非常好的，我覺得AI時代到來以后，越來越多這樣講故事能力強的人會涌現出來。”

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“很長一段時間里，在傳統動漫公司和堅持人工創作的人群里，我們就屬于邪教頭子，當然，我們完全能理解他們的不悅。”杰夫坦誠道。

這似乎是所以行業的“通病”。杰夫舉了一個例子。

如果將滴滴看成一種分配司機和用戶的技術，顯而易見，它能夠明顯提高效率，比出租車更先進。但在滴滴這個技術產品被普及的過程中，其實最大的阻力是出租車公司。“大部分公司是不相信這種技術的。”

但事實是，大模型的進化速度遠遠超過了行業人的預期，帶來了超乎想象的動力。

爆款基因的巨日祿風格，在早年間受到了不少質疑。

現在的巨日祿已經用數據證明了自己。

“我們早期總和客戶battle。”杰夫告訴我們，當時的漫劇圈，提到“參考文獻”或者“目標成品”的第一反應就是國漫和日漫，客戶都想用相對低飽和度的色彩，做九頭身帥哥美女。

“當時我們就在思考，這真的對嗎？在我們證明怎么做對之前，大家都認為像傳統動漫那么做才是對的。現在用結果驗證了，它就是不對的。”

原因主要有兩方面。

一是傳統動漫的播放媒介電影院、電視這些橫屏，對應的場景是用戶專門留出的“相對安靜”的獨享時間，而短漫劇場景“加塞”在抖音里，“上一個內容可能是美女，下一個內容可能是爆炸新聞”，它的脫離成本極低，只要用戶一瞬間不想看了就會劃過去。

第二短漫劇場景下的屏幕有限，如果用傳統的九頭身畫風，可能連人物的表情都看不清。“其實短漫劇受眾喜歡看大頭不是個審美問題，這是觀看習慣的問題，畫風其實就是甲之蜜糖乙之砒霜”。

“做垂直專業工具很考驗這個團隊對賽道的know how，這決定了你對好壞評判標準的尺度。在蠻荒時代，其實大家都是各抒己見的，好在我們自身就是有經驗的短漫劇行業從業者，所以至少我們參與討論的原始群體是正確的。”

時至今日，巨日祿仍然在培養自己的爆款基因。

杰夫透露，在巨日祿關注的主體一致性、指令遵循、運鏡、運動、人物表情、畫面表現力這些層面，剛剛新發布的通義萬相2.6都表現突出，同時擁有非常穩定的服務和優異表現，成為了縮減成本重要的作用力。

巨日祿Agent制作的分鏡片段

他透露，目前AI真人短劇的成本比漫劇高百分之三十左右，成本在1000元到2000元的區間，只有真人實拍的五分之一甚至十分之一，而這就成為了部分用戶進入行業的契機。

通義萬相以多模態技術正在助力巨日祿重塑AI劇制作流程，開創“超高協同+極致效率+AI普惠”的全新創作范式，進一步完善巨日祿的爆款基因。

“其實在一年前，AI就能夠制作真人劇，但既不能量產也不能控制成本，更別談談能不能爆。我們一直在這上面有自我要求，也自己做了實驗和投入，最早的劇，很多都是我們自己投的，因為我們不能拿用戶的錢去試錯，現在只是又回了這個階段。”

回顧過去一年的行業生態，我們幾乎可以定義，2025年是漫劇元年。

截止今年8月，全國在投漫劇數量達到1802部，環比增長15%，播放總量突破95億次。9月期間，抖音平臺新上線漫劇超6500部，播放量超55億次，周均上新超1600部，產能已逼近真人短劇。

流量的爆發自然進一步刺激了新人涌入，尤其是“純外行”的新人。杰夫透露，目前巨日祿用戶，有很大一部分都是沒有劇集制作經驗的，這意味著他總需要回答遠超工具范疇之外的問題，譬如賽道怎么做，聯合發行的合同怎么簽，盈利條件怎么設置。

有時，杰夫需要幫用戶介紹資源。

“前陣子有人來問我們做不做承制，我們只在很特殊的情況下針對性做這類工作，我就把他介紹給了我的用戶，有時候可能我們真的在做深度陪伴。”

就在對談的前兩天，他錄制了一個視頻，“我對著文檔講了40多分鐘，教大家怎么搭建AI漫劇團隊，團隊KPI、組織架構等基礎要素怎么設置，整個視頻極其枯燥，沒有一張圖片”。但這個視頻，在一天時間內被轉發了1000多次。

“說明這個行業有越來越多的人準備闖進來了，大家帶著不同的基因、視角，也許會讓行業變得更有意思。”

但當行業的生態還沒有完全成型，卻需要接住過大的流量時，自然也會出現一些結構性的問題。

杰夫坦誠，目前有很多模型廠商在業務擴展時候過急，他會做出一些傷害合作伙伴的事。譬如當模型廠商和巨日祿建立聯系之后，部分廠商會直接聯系巨日祿的用戶，意圖將巨日祿這個“中間環節”舍棄，開啟一端新的合作關系。

但事實是，目前還沒有真正進化到用單一模型就能解決漫劇用戶訴求的時代，巨日祿是在洞察客觀需求后，結合多種模型找到了恰當的發展思路，但大部分廠商在和用戶對接時可能出現違背事實的宣傳，不僅自己不討巧也會將使用者“帶進溝里”，“有點損人不利己”。

“我也無數次很坦誠地和這些模型廠的決策者溝通，但是最后發現，這是基因問題，公司是多人組成的一個集體，它有自己的發展歷程，很難改變它的決策方向。”

在杰夫看來，目前這個階段，最恰當的解決方式，或許是找到一些身位正確的大模型廠商。

簡單來說，就是具有To B基因的公司，因為他們更懂得正確的人干正確的人。“這就是我們選擇和阿里云合作的原因之一。阿里是一個To B基因很深的家公司，在合作期間我遇到的絕大多數情況是，阿里云的伙伴感覺對方更匹配巨日祿，他們都會推薦我們，甚至協助我們和客戶溝通、提供服務。在現下的階段，這個其實比技術本身的含金量更高。“

杰夫坦誠，他認為自己在做的就是一個“打穿信息差”的工作。“如果大模型真正進化到了單一模型就能完美解決用戶訴求的時代，我是不會對這種急性擴展有任何怨言的，因為這些廠商足夠強大，有能力也有資格去做這件事。”

這一年，漫劇能夠受到諸多關注的底層邏輯是，它正在創造一個降本的奇跡。

質量足夠高的3D效果內容，成本（包括人工）壓縮到了1300元每分鐘。杰夫透露，在不苛求質量和類型的基礎上，成本甚至可以壓縮到每分鐘400元。而一年之前，這個數字是2000元到5000元。

于是百元成本，10倍收益、百億賽道自然成為了話題中心。

那么行業未來還會繼續壓縮成本嗎？

在杰夫看來，或許成本已經到達閾值了，但在質量上，行業還會繼續卷。“可能很快，3D和真人的短劇，每分鐘成本也能降到400元。當然還有一種可能性， 資本入局，工具開始補貼。”

從模型來看，差異化、精細化的用戶視角，也許會是下一個趨勢。在技術之外，深度的交流和真正認知到客戶的具體需求格外重要。

杰夫舉了個例子。

有行業人和他討論時，曾經提出一個設想——想要做一款實現“多幀控制生成長視頻”功能的軟件。“但這其實只是他的假設需求，多幀控制和長鏡頭在創作流程能被應用嗎？這可能要打一個問號。”杰夫坦誠，現在有不少廠商也會用“一句話生成視頻”的標語去pitch客戶，但這可能是一個錯誤的思維。

這樣的功能太過“粗”，它其實沒有找到一個垂類的客戶畫像，它無法精準生成完成不同用戶具有專業性的差異化需求，無論是對于哪一個行業的人都差點意思。“說的不好聽，它只是從生成一小段廢素材，變成了生成一段大的。”

而對于應用從業者來說，如何應對過快的更迭，也是不得不考慮的問題。

當下正處于一個AI發展的黃金時代，很難有一個版本的模型持續強勢，任何一代模型花期都很短。“可能你們稿件發出去的時候，就又有新消息了。”杰夫感慨道。

因此在選擇合作伙伴時，往往不止看當下，更要押注未來。“做大模型需要大量的資金時間耐心投入，我個人覺得在市場上這些諸多模型玩家當中，能夠像阿里云這樣具備基礎條件、技術儲備、基礎態度的廠商很少，但這些要素對我們選擇合作伙伴來說，是十分必要的。”

正如杰夫所言，阿里云幾乎是這些年市場上最具長期主義視角的公司。從2019年起，阿里達摩院便基于BERT架構推出了預訓練語言模型StructBERT，邁出了系統化探索的第一步。

隨后的時間里，阿里云持續探索、多次升級。通義萬相系列在以“高保真、高自由度的生成能力”為核心要求的基礎上，從文生圖逐漸升級文生視頻、圖生視頻的全球熱門模型。

在2025年，通義萬相更是保持快速迭代，相繼推出2.2、2.5版本之后，12月16日最新發布萬相2.6系列模型。該系列模型面向專業影視制作場景進行了全面升級，進一步提升了畫質、音效、指令遵循等能力，新增了角色扮演和分鏡控制功能，持續優化視頻生成質量和效率，為短劇、漫劇等行業深度賦能。

巨日祿在業內小有名氣的時候，一些日本的傳統動漫公司來聯系過杰夫。

當時，杰夫問了他們兩個問題——

你覺得日本市場大概需要多久才能接受AI漫劇這個產品？

你認為日本市場一年用AI能生成多少部短劇？

對方給出的回答是，如果積極擁抱，大概需要兩年才能接受這個文化生態。在這種情況下，一年用AI能生成500部漫劇。

“那個時候我就意識到，日本市場或許是一個很好的漫劇消費市場，但不一定是很好的生產市場。在幾個月前，我們月產量就達到500部了。”杰夫感慨道，雖然這兩年短期再日本市場的發展絕對比這幾家動漫公司想象中快，但背后都是中國公司。

正如杰夫所說，霞光智庫發布的《2025中國泛互聯網出海洞察》報告顯示，2025年一月至十月全球應用下載量和收入TOP10的短劇公司，全部來自中國。

這意味著，“無論是想象力還是成本還是效率，中國短劇公司一定是市場上最有競爭力的。漫劇出海肯定是有市場的，但市場在中國公司。”杰夫肯定道。

當然，杰夫也坦承，按照目前的發展，短劇行業尤其是漫劇行業肯定會在明年迎來產量過剩的節點。

“這是大自然的規律，供給過剩就代表行業成熟、向陽，所有成熟行業其實供給都過剩。我的觀點是，面對這種情況行業內可能會有一些合作模式的變化，大家會在需求的評估上，下更多的功夫。”