2025年，在工具普及与平台流量的催化下，AI漫剧被包装成“躺着捡钱”的新风口，吸引大批年轻人涌入淘金。但繁荣只属于少数头部样本。AI在降低门槛的同时，也缩短了行业从爆发到内卷的周期。当创作被拆解为随机生成与批量生产，画工与构思迅速被边缘化。怀揣梦想的从业者沦为流水线上的“抽卡工”，在成百上千张畸形废图中反复点击、筛选、重来。AI的出现，也进一步挤压了普通参与者的生存空间。许多人尚未立足，便被卷入低价竞争的深渊。造富神话仍在流传，而底层从业者，已经开始批量撤退。逃离AI流水线2026年1月23日晚，李艾向主管发送了最后一条信息：“所有图片已上传完毕。”随即，她火速办好离职，逃离了这家供职半年的漫剧公司。走出大门，重庆山城湿冷的雾气扑面而来。李艾回头望了一眼，公司所在楼层依旧灯火通明。上百名员工正盯着屏幕，为一部男频爽剧精修分镜图。“这班你们加吧，我不陪了。”她在心里默念。半年前，怀着“踩准风口”的念头，艺术与科技专业的李艾加入了这家百人规模的漫剧公司，成为一名AI生图师。离职前，她正在参与制作一部60集男频定制剧。剧情是典型的“系统爽文”，草根男主机缘巧合获得“无限花钱”系统，从此开启美人环绕的逆袭人生。制作这类漫剧，每集需产出30至40张图。李艾的工作像是一条精密的流水线。她先截图分镜画面，投喂给豆包分析动作与景别，生成提示词；接着，再将提示词放入AI生图软件即梦，进行“抽卡”工作。抽卡这个词源自游戏，指用虚拟货币抽取随机奖励。在AI漫剧行业，这已成为创作的代名词。以前做漫剧，拼的是画工和构思，现在更像是在用AI“开盲盒”。画面的好坏不再靠手艺，而是变成了一场概率游戏。每一次，李艾都仿佛在赌桌上下注。简单场景，她通常需要抽三四轮；遇到复杂动作，则要博弈数十次。然后，从上百张AI畸形废图中，挑选出一张相对正常的作品。最后，她还要将选出的图片导入PS修正光影，打包，上传，周而复始。熬夜加班是常态，办公室里弥漫着廉价咖啡与外卖盒饭的味道。有次，李艾与朋友约好吃火锅，临近下班，老板突然丢下一句死命令：“今天审核不完，谁也不准走。”李艾摸着咕咕叫的肚子，默默回到工位，直到晚上八点多才获准“释放”。日复一日的疲劳磨灭了李艾最后的耐心。就在她决定逃离时，千里之外的江西南昌，23岁的刘书玮正深陷同样的围城。刘书玮供职于一家头部短剧公司的AIGC部门。分部有300多名员工，被分为多个“1编剧+30制作”小组。刘书玮所在的组，懂美术的不到5人，其余都是流水线上的“抽卡工”。这种人员配置迫使他成了全能劳力，剧本、分镜、生图、配音、剪辑，全由他一人包揽。尽管眼睛因长时间盯屏而刺痛，刘书玮依然不断抽取新图。刚生成的人物图，主角站在古宅庭院，衣袂飘动，但左手却赫然长出了六根手指。他叹了口气，又开始重复第17次尝试。“这份工作无关艺术，拼的只是概率、效率与耐力。”刘书玮吐槽。真正让他萌生退意的，是公司对生产周期的极限试探。没有预兆，主管通知他，某片的产出周期从七天缩短至五天，未来甚至可能进一步压缩。同样被周期勒紧到窒息的，还有苏州的AI漫剧制作师代哲。主管刚从身后挪开，代哲的飞书便弹出消息：“《穿成虐文女主后她选择跑路》今天必交，别卡进度。”这种无处不在的逼仄感，让他决定再熬一个月就彻底消失。代哲是环境设计专业出身，早在AI图像生成工具兴起时，就开始用Midjourney辅助做课程作业中的场景效果图。AI能生成视频后，他立刻制作了一部个人AI漫剧。因为想看看专业公司如何运作，他向一些头部企业投递了简历和作品。很快，一家本地AI漫剧公司给了他Offer，但附加条件是签署一份竞业协议。离职后两年内，他不得从事同行业工作，否则赔偿100万。第一天入职，代哲傻眼了。办公室里，百台电脑嗡嗡作响，灯光惨白，仿佛进入了一间大型网吧。这家全国头部的AI漫剧公司刚刚在苏州成立，目标是每月制作400部剧，每个员工的KPI是4部。代哲曾创下单日产出15分钟成片的纪录，但他自嘲那些东西“连第二眼都不想看”。与代哲的紧绷不同，编剧叶紫的职场底色是另一种荒诞。她加入的初创公司不足20人，没有头脑风暴、没有深夜改稿。作为唯一的编剧，她月薪3000元，仅用一个月就写完了10部剧本，涵盖修仙、末世与乡村等多个题材。老板对这种“量产速度”十分满意，甚至劝她放弃实习，直接留任。叶紫表面应承，心里却早已画好逃跑路线。不停转的螺丝刘书玮的一天从“喂养”开始。清晨9点，他准时坐在工位上，习惯性地扫视各平台的爆款榜单。《哑女替嫁》《末世囤货》等经过流量验证的剧本，赛满了他的任务池。他需要快速复刻、洗稿、上线。作为介于漫画与动画间的碎片化娱乐，AI漫剧在2025年下半年迎来爆发。DataEye数据显示，其全年上线总量高达46931部，可制作单价却从千元一分钟，被生生卷到了150元。这种极致的成本压缩，让从业者变成流水线上的“陀螺”。选定剧本后，刘书玮将其投喂给AI分析人物、场景，生成图片提示词。确认无误后，他开始抽卡生成分镜图，再利用AI生成视频提示词，加入各种运镜指令，生成5秒动态片段。图I刘书玮一天要在工位上工作10小时除了午休，他的时间几乎都用来抽卡。晚上九点前，他必须完成精修、对齐音画、加BGM。由于AI生成的景别单一，他常常需要返工，工作量瞬间翻倍。在业内，“出金”指的是抽到无需修补的完美成图，但几率极低。一张合格的分镜图，通常需要数十次提示词修正。对于复杂的群像场景，刘书玮需要抽十几轮，才能确保人物、光影和服装的统一。每部短剧，大约要耗费6000到8000个生图积分。这些积分在老板眼中不过是几百元的算力成本，对刘书玮而言，却是决定能否按时交差的“生还筹码”。这种不可控的“抽卡焦虑”，在苏州代哲的写字楼里，演化为一种极度机械的枯燥。代哲的工位在第十七排，对面是一个铁道专业转行的男生，左边是一个视觉传达的应届生，右边是一个大三学生。整个房间内，键盘和鼠标声此起彼伏。代哲熟练地将剧本丢给AI工具，输入指令：“保留情节、道具和逻辑，只改人物名称和地点。”这是公司为规避平台查重、防止抄袭而设的“护身符”。AI迅速洗好剧本，拆解后投喂给配音软件。随后，任务进入公司自研的工作流，代哲只需盯着AI生图。本质上，这是一场对内容的“降级打击”。为了赶进度，每部剧仅前8分钟是精美的动态视频，用以吸引观众付费；剩下的32分钟全部退化为“静态帧”，仅靠缩放制造伪动态，连基本的镜头语言都被抛弃。“我们不是在做内容，是在跑量。”代哲自嘲。这个行业正处于“以快致胜”的阶段，没人在意光影是否合理，唯一的底线是人物别长出六根手指。最后，代哲将作品导入剪映，手动对齐音画，调整气口、转场、音乐、字体，然后打包上传审核。从商业角度看，这种工业化量产堪称奇迹。一些公司实现了“15人20天制作60集”的产能，而传统动画需要数百人耗时9个月。但代价是，市场上每月新增近4000部漫剧，播放量达到200万的作品不足一成，绝大多数作品如泥牛入海，成了喂养算法的“饲料”。在这种生产逻辑下，创意不再是作品的灵魂，反而需要为技术的“残缺”让路。编剧叶紫常常被AI生图师反向指导，要求她避免写群像戏、拥抱或复杂的面部表情，因为AI无法精确控制人数、位置或肌肉走向。叶紫学的是计算机，但一直热爱写作。初三时，她开始为数据不佳的男频小说作者代笔。大学时，她在番茄小说连载一本女频NP文，赚了5000元。签约掌阅后，她又连载了一本30万字的修仙小说。2025年，叶紫决定进入漫剧行业，但入职后，她发现这家初创公司几乎没人懂内容。大部分员工是负责“跑图”的AI生图师。老板对剧本的需求抽象且随意，第一份任务是让她写一个古代故事，讲述国家的没落。叶紫问：“爽点在哪？金手指是什么？”老板不耐烦地摆摆手：“你自己安排，要有灵性。”叶紫没有像以前那样打开大纲文档苦思冥想，而是熟练地在DeepSeek、豆包、元宝等AI工具间游走，还自费购买了专门的小说生成网站会员。在这家公司，她不再是创作者，而是指令的发出者：“模仿知乎简练风格”“以往虐文为主题”“每集结尾留钩子”。屏幕上文字飞速生成。拿到AI生成的2万字剧本后，叶紫只需重写前几段，强化悬念，用人味掩盖AI味。因为在工作中大量使用AI，叶紫始终拒绝承认这些是创作。有一次午休时，老板敲了敲她的桌子，递上一份“保证独立原创”的协议。叶紫当场拒绝：“AI生成的剧本是缝合式抄袭，我不能承认这是原创。”老板最终妥协，将责任主体改为公司。这份较真源于极高的现实风险。根据中国文字著作权协会2025年案例库显示，73.5%的AI生成内容版权纠纷因“训练数据来源不明”或“实质性相似”败诉，创作者面临极高的连带责任风险。在这个靠量取胜的行当里，利润也被压到了极限。市场上，一部20集30分钟的剧，甲方预算仅三四千元。扣除抽卡、生图消耗的AI会员费和剪辑成本，最后落进兜里的钱寥寥无几。“45天赚200万是极少数，真正赚钱的是卖课机构和算力平台。”叶紫说。看着同事每天机械地训练模型，叶紫预感，未来AI将一键生成整个剧集，彻底取代编剧和分镜师。另寻出路李艾至今记得入行第一天的情景。那天，她对着电脑“抽”了整整一天，调整了无数次提示词。最终，符合审美的成图跃出屏幕：画面中，女主蹲下捡东西，抬头与男主目光交汇，唯美而甜蜜。那一刻，她由衷觉得AI是神奇的。很快，这种奇妙感便被消磨殆尽。为了迎合特定受众，李艾参与的剧本里充斥着刻意的软色情。她不得不频繁出入素材网站，寻找衣着暴露的图样喂给AI。看着画面里跪地求饶的女性角色，她感到生理性的反胃，感觉自己成了“情色符号”的计件工。最终，她删光了手机里的生图软件，决定先回老家过年。刘书玮对行业的憧憬也已化为泡影。大学时，他靠AI生图每单能挣几百元，曾以为踩中了风口。但入行后，情况急转而下。据艾瑞咨询《2025年中国AIGC内容产业研究报告》显示，AI短剧市场规模达128.7亿元，但企业的存活率不到35%。一些播放量破千万的AI漫剧，净润大约在20到30万元之间，行业里只有12%的作品能达到这一标准。薄利模式下，薪资被一压再压，行业平均月薪仅六千元左右。刘书玮这种底层的创作者，底薪仅3500元。名义上，他们会有10%的提成，但后台数据对制作人员从不透明，提成往往只是镜花水月。图I AI漫剧剪辑师的工作后台代哲则越来越厌恶那些日产15集的“电子榨菜”。他渴望做出每一帧都有呼吸感的精品，但在这个只顾埋头赶进度的行当里，审美追求是效率的死敌。即便如此，要完全决绝离开也很难。刘书玮仍在完成最后几部剧，他期待某部剧能爆火，带来一笔可观提成。他计划离职后先去旅游，“边玩边学新技术”，最终目标是成为自由职业者，接高质量订单。叶紫认为这段工作“值回票价”。两个月里，她参与了3部上线作品，还有6部正在制作中。她准备带着参与AI漫剧全流程的经验，继续投身短剧行业。代哲开始自学摄影、导演理论和高级剪辑。他认为，未来AI漫剧的门槛必定提高，专业的审美和系统知识才是新的护城河。当这些年轻人决定离场时，行业里一些的“老炮儿”早已成功转型。中年创业者陆放赶上了2025年初的“捡钱季”，所在公司曾创下两月赚500万的神话。到了2026年初，甲方报价内卷至150元/分钟。陆放带着一批核心成员离开老东家，成立了新公司，他开始筛选客户，只接高利润商单，还在社媒上做起了付费咨询。陆放身边，许多行业前辈开设了收费数千元的“AI漫剧变现课”。实现财务自由后，他们不再亲自抽卡，而是开课、接高溢价商单、做IP联名，甚至成立MCN孵化新团队。这种分化，在跨界入局者身上更显扎眼。2025年，新闻专业毕业的周文宇回到陕西老家，成了一名视频记者。当底层的生图师还在为每一分钱精打细算时，他所在的传统媒体已经接到了AI大单。周文宇明白，甲方支付5到10万元，买的不是技术，而是平台的背书。尽管如此，周文宇依然感到力不从心。真正参与AI漫剧制作后，他发现，达到及格标线远比想象中复杂。一部短片的制作常常超过50小时，其中70%的时间要用在与AI“斗智斗勇”上。这活儿没法像传统工作那样按部就班，全看运气和机器的心情。这些“卖水人”和底层创作者的境况，构成了行业的B面。当风口刮过，百万收益的传奇只属于少数早期玩家，绝大多数一线从业者，只是一些怀揣理想却缺乏议价能力的年轻人。他们才是这个行业的底色。晚上十点，刘书玮走出灯火通明的写字楼。江风微凉，他腰椎的酸痛正慢慢缓解，而身后的流水线，依然在黑夜中隆隆运转。*应受访者要求，人物信息有适度模糊

之前有张「中国AI vs美国AI」的图很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长，一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？全，是，视，频。人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样，于是爆发点有些不均匀。表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）：「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频，用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」：-即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力；-豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是Musical.ly的创始人，被字节收购后闲了一段时间，现在又把豆包做得风生水起，一次成功可以是巧合，两次就不是了，属于最正统的继承位；-抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显；还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。