今年上半年，全球 AI 内容产业迎来了一轮明显的加速。
中国网络视听协会数据显示，2026 年一季度，全行业上线微短剧约 12.8 万部，其中 AI 短剧占比超 95%，市场规模预计达 240 亿元。另据 DataEye 研究院预估，2026 年海外 AI 剧 / 漫剧市场预计达 6.5 亿美元，同比暴涨 550%。
AI 短片之外，多部 AI 长片亮相今年戛纳电影节的周边活动；新加坡、马来西亚影院上线了 70 分钟时长的 AI 影片《海上女王郑一嫂》。此外，AI 游戏、AI 互动应用等产品的上线，让普通用户也可以 " 手搓 " 游戏、小程序、APP 等内容产品，实现创意。
与此同时，大厂的政策变动、底层技术迭代、行业监管的新风向持续影响着 AI 内容行业的走向。
AI 重塑内容生产
AI 大幅解放了内容行业的生产力，圆桌期间五位嘉宾不约而同提及 " 速度 " 与 " 容错 " 的变化。
王利用产能数据印证了这种变化，他表示，"AI 让制作成本和效率有了 8 到 10 倍的优化，今年 3 月 NetShort 一部 AI 剧海外流水做到约 1000 万美元。同时 AI 拓宽了团队的创作题材边界，依靠 AI 漫剧公司打入过去真人短剧很难突破的日韩市场，新市场营收规模有 30% 到 50% 的提升。"
杨天宇从另一个角度提到 AI 对内容的提速，" 以前一个好故事爆火之后，同类型的内容跟进至少需要两个月；现在 AI 把这个周期缩短到几周；生产流程也从过去‘编剧交稿、拍摄、制作、剪辑’的线性模式，变成了可以中途调整角色、台词、随时返修的模式。"
陈卓的 FizzDragon 走的是另一条路径，把 AI 创作做成线上好莱坞，让分布全球的创作者以剧组形式协作，AI 带来的是可预测性和更快的试错速度。吴荻则把视角转向内容形态本身，灵珠做的互动内容平台，靠一段话用户能够生成小游戏、互动教育、互动文学、健康管理、心理分析等不同内容，以此实现普通用户的任何创意。赵玥从底层技术对 AI 内容提出解释，"AI 内容生产中常被诟病的前后不一致、抽卡率问题，本质上是大模型对上下文和记忆的管理能力问题，这也是 MemVerge 重点投入的方向。"
AI内容的商业化，全球化叙事与细分市场
在 AI 内容商业化路径上，五位嘉宾的答案呈现出清晰的分层。
王利认为，" 短剧从诞生起就是全球化产品，但真正的壁垒是本地文化理解 "。他强调，国内流行的 " 灾难降临、我来改造世界 " 叙事，搬到海外就得改写成 " 诺亚方舟 " 式的逃亡故事，只有理解本地文化才能真正打开市场。
灵珠则把目光收回国内。吴荻表示，" 全球深度使用 AI 的用户依然不到 1%，多数产品还在服务专业人士，国内 940 万程序员之外，还有超过十亿普通人并没有被 AI 很好地服务 "。这正是灵珠瞄准的空白市场。
FizzDragon 的答案是自建基础设施。陈卓表示 " 不自建工具和平台，话语权就会被第三方卡住 "。她把商业化押注在 IP 的多元化和长尾内容上，比如一部豆瓣 9.6 分的抑郁症康复题材小说，背后对应的是全球 2.8 亿抑郁症患者的潜在受众，细分赛道也能不妥协地变现。
杨天宇认为，数据驱动的短剧消费者洞察正在让供给端从一个很窄的选题池，扩展到涵盖不同文化、不同题材的更宽泛选题库，但好故事依然稀缺，以用户喜好为导向做内容创作，仍是行业最终的护城河。
赵玥则从技术角度提出，AI 生成内容的数据主权应该属于企业自己，当企业的记忆和上下文能够跨模型复用，才能真正降低对单一模型的依赖成本、低成本实现跨模型调取，这本身也是一门新生意。
以下是圆桌实录，经钛媒体编辑整理：
钛媒体：今年上半年 AI 内容行业发生了不小的变化，技术模型侧迭代更惊人版本，监管政策调整，尤其是倾向于真人剧的一些政策变动。这些变化给各位所在企业带来了哪些关键影响？
王利： AI 内容生产能力带来的最大改变，首先是成本和效率有了 8 到 10 倍的正向优化。成本降低之后，我们敢于尝试更多不同题材的内容、差异化的内容，也因此带来了更多人群的破圈。
过去海外的内容生态基本是平台方自己在做，小的 CP 方（内容供给方）不敢真正涉足本地内容。一是不熟悉海外的创作者、演员和场景，二是成本确实太高，一部剧要 20 到 30 万美元。AI 来了之后，这个局面开始松动，制作成本和试错成本都降下来了，很多 CP 方把国内溢出的产能转向了海外，短剧这个赛道内容供给的瓶颈才算真正被打破。
陈卓： 我们和传统短剧不太一样，24 年上半年开始，FizzDragon 和 13 个国家、130 多位创作者合作，包括来自奈飞、迪士尼的专业人士，以及很多在传统影业没有机会、但很有热情和理想的人，共同完成了世界上第一部进入院线的全 AI 电影。整个创作过程大家没有开过摄像头，纯粹靠语音交流，在新加坡和马来西亚实现了商业化。这类内容更接近 micro film 短电影的形态，时长在几十分钟左右，通过去中心化的方式，让世界各地的艺术家一起创作、变现。
要把这件事进一步做深，我们需要解决三个问题：第一，IP 能不能被预判、能不能盈利。它没有像短剧那样成熟的模板，每一个内容都有独特性，但逻辑上仍有迹可循。比如我们 8 月 9 日新加坡国庆节推出了第一部国庆献礼，, 当地部长也来参观。
第二，创作流程，我们不是集中式创作，更像 " 线上好莱坞 "，一个剧组一个剧组地开，每个项目从零到一都要找到合适的导演。比如我们最近有一部中国香港公司投资的藏族题材 AI 动画《格萨尔王》，导演的选择就要考虑他的多元背景。这样的作品背后往往对应着几千万级的潜在受众，我们就是在用 IP 去撬动这些粉丝群体。这也是第三点，观众，一旦有了观众基础 , 就会吸引更多高质量的创作者。
技术发展带来了两个变化：更快的制作速度，以及更高效的试错。至于政策，更多体现在消费习惯的改变上。以前不接受 AI 内容的电视台，包括我们近期洽谈的一个好莱坞影视项目，原本是拒绝 AI 的，现在他们甚至想做全 AI 内容，只是政策上还不允许全 AI。所以目前我们有很多真人和 AI 结合的混合项目，这是从商业角度带来的一个新收获。
赵玥：今年我们的发力点是往上层走，做 AI 智能体的 Memory，让它能和上层应用更紧密地结合。我们最近推出了一款 to C 产品 Memory Box，愿景是帮助个人和中小企业管理好由 AI 生成的所有内容和上下文。
去年下半年我们就深刻感受到大模型能力越强，上下文窗口就越大，但窗口变大解决不了根本问题，因为上层应用对上下文数据的诉求增长更快。怎样让数据质量更好地服务模型的注意力机制，让有限的上下文窗口更好地服务上层应用，这是一个很大的机遇。
第二点是成本问题，模型越强，成本也越高。怎样通过上下文管理，让你在使用模型时用更少的 token 达成目标，这也是机遇所在。
第三点，最近客户经常提到他们希望把 AI 生成的内容当作真正的生产力工具，而不只是聊天。一旦成为生产力工具，就会涉及数据要不要全部交给大模型。所以我们提出 "AI 生成内容的数据主权应该属于用户自己 "，不管是用户数据还是 AI 生成的数据，都应该能在可控的私域范围内管理。
这样做还能顺带解决另一个问题：同一份数据可以同时跟多个大模型对话。因为大模型一直在更新换代，如果你在某个模型上积累了大量数据、用户画像，换模型时却要从头再讲一遍，对用户来说是很痛苦的一件事。有了本地化、数据主权中心化的方案，就可以跨模型复用这些积累。
杨天宇：昆仑万维的短剧业务差不多是 24 年底开始的，近期一份榜单显示我们和几家同行占据爆款剧的前 50，也算行业头部了。我是一级投资人出身，之前看科技，从 23 年 Stable Diffusion，到后来 Runway、Pika，再到去年 10 月 Sora，再到今年春节 Seedance 2.0 上线和即将发布的 2.5，模型技术的迭代速度远超大家的预期。
宏观讲，这使得成本结构、废片率、生产效率都在变好，而且比想象中要快得多。微观讲，模型能力带来的是生产模式的变化。举个例子，以前编剧交出剧本、进制作、再进剪辑，是一个很线性的流程。现在编剧对角色有新想法，可以随时跟选角、制片沟通角色形象、修改台词，以前片场拍完演员就走了没法改，现在可以返修。
AI 给创作带来了很多变化，但也让观众的口味变得更挑剔，同样的好内容看完之后，我们就要更快地做出符合下一个预期的东西，这也是行业加速的一个体现。
海外是更大的短剧市场。现在做国内短剧的团队可能来自西安、郑州等地，原本他们跟海外短剧是有界限的，因为你得有留学背景、有语言能力，可以跟海外演员沟通、讲戏，现在 AI 抹除了这些门槛，剧本翻译可以实时理解，不需要跟一个很洋气的 LA 演员沟通，依然可以让屏幕里的角色按照你想的样子去演。本质上是把中国的生产力带到了海外市场。
吴荻： 灵珠是一款零门槛、全民创作的互动内容平台。我们定位的用户不是程序员，也不是专业的视频创作者，而是十亿普通人——医生、律师、小朋友、学生家长，都是我们的用户。
我们的产品刚上线测试两三个月，这个月最高的 token 消耗已经接近百亿，用户基本都是靠口碑裂变而来。灵珠现在的主力用户是 30 到 50 岁的中年人，他们用一句话就能生成小应用、小游戏、互动教育、互动文学等内容。
我们希望通过这种方式释放中国人的创造力，把大家的想象力用最简单的方式实现出来，愿景是做 AI 时代的抖音。
钛媒体：NetShort 观察到上半年的海外内容消费端有哪些变化 ? 内容生产上又有哪些变化 ?
王利： 短剧产品有一个特点，从出海第一天起就是全球覆盖的。这几年国内短剧发生了天翻地覆的变化，但海外短剧一直没能真正发展起来，核心原因就是产能问题：成本太高，平台方不敢做内容创新，创新只能是在原有框架上做一点小改动。
AI 来了之后，今年我们明显感受到人群在破圈。比如 3 月份我们有一部海王题材的 AI 爆款剧 , 借助 AI 能力把表现力做得比较充分，现在这部剧在海外的流水大概在 1000 万美元左右。4、5 月我们又做了一部动物题材的 AI 漫剧《The Lion's Captive》，题材是 " 狮兔恋 "，总 GMV 接近 500 万美元。这部剧带来的是 18 到 24 岁的年轻受众，过去这个人群是不看短剧的，漫剧给了他们接触短剧的理由。
更特别的是，这部剧很大一部分收入来自日韩，而日韩是动漫强国。过去真人剧时代我们和同行都在日韩尝试过自制团队，最后大都铩羽而归，因为真人内容在这个市场不被接受，漫剧给了这件事一个解法，因此日韩市场的营收规模也有了 30% 到 50% 的提升。
供给侧也有相应变化。我们做的是全球短剧，美国虽然是很好的付费市场，但为美国人做短剧不等于全球短剧，中东、日韩、东南亚、欧洲、南美这些市场，过去真正想渗透进去很难拍摄，当地的传统影视组织、场地管理都是门槛，小的 CP 方根本没有能力做。现在这些限制被解开了，只要对当地文化有理解，就能通过 AI 做出符合当地审美的内容。
我觉得短剧在海外就像 19 年前后的短视频一样，成为人人离不开的内容产品。
钛媒体：既然是做全球化，不是只为某个市场做，每个市场的爆款是怎么打造出来的？有什么本地化的方法或经验 ?
王利： 短剧生产是一个数据驱动的过程，理解本地化有一个比较好的例子。国内的 AI 剧有很多 " 大灾难降临，我去改造世界 " 的题材。我曾经问内容团队，这样的题材拿到海外会不会被接受，得到的答案是海外观众接受不了这种叙事，他们更多是 " 有了灾难，我该如何离开这个地方 "。这让我想到了西方的诺亚方舟和东方的大禹治水这样的故事。
对文化的理解是海外短剧最大的壁垒。真正想突破、想为当地人生产出他们喜欢的内容，就一定要在本地化上下功夫。理解了本地化之后，短剧的故事内核其实是普适的，比如韩国 IP《财阀家的小儿子》也是一个重生复仇的故事。所以我觉得第一你要像短剧，第二你要足够本地化，把这两者做好，为某个地区生产内容是完全可行的。
钛媒体：在AI 供给和内容侧，昆仑万维 DramaWave 有什么变化 ?
杨天宇： 消费者其实挺幸福的。去年大家还在吐槽为什么一打开手机就是 " 宴会厅打脸 "" 稀世珍宝变成拼夕夕手链 ", 因为那时候拍一部剧成本很高，海外一个剧本进制作至少要 15 到 20 万美元，编剧的本子必须写得复杂，立项也要精挑细选。
现在一切都变了。去年因为预算没敢拍的题材，今年都可以试试看。消费者感受到的变化是，以前很简单的妆造，现在变成了海神、宫殿、飞机上的打斗、机甲、星际等不同题材、不同时代、不同文化母体的故事都能拍了。
但即便有这些变化，不变的还是好故事、好创意依然稀缺。现在一部爆款 AI 剧可以做到不输真人剧，充值流水上百万甚至上千万美元。
生产端的话，短剧本身有很强的数据驱动成分，也有消费者偏好的洞察，我们一方面会更早去预判、规划大家喜欢的品类，选题池从很窄的类型慢慢扩展到不同文化、不同长度，甚至名著改编；另一方面，后验的数据反馈也变得更重要了。去年一部剧火了，它的仿款、抄袭款可能要一两个月才能出来，需要有筹备、拍摄、剪辑的时间；现在如果一个团队足够高效，一周之后你就能看到五个不同的版本。
整体来说，我觉得行业供给会进入一个很繁荣的阶段，下半年会持续走好。
钛媒体： FizzDragon 作为一家长片 AI 公司，你们的内容生态会有哪些不一样 ?
陈卓： 我们的内容生态确实很不一样。比如现在苏州政府把我们引入去搭建 OPC 社区，聚集了大量创意媒体类的年轻人才，我们和他们一起合作做多元内容，他们也有机会通过我们的平台加入世界剧组 , 和新加坡、美国等海外创作者一起合作，这对他们个人成长和作品最终的呈现都有好处。
我们更像是把传统影视这件事变得更小规模，它不是短剧的逻辑，更接近影视逻辑，一个个小剧组、创作者之间会有思路上的碰撞。我们不只是做剧，最近我们还上线了互动式影游，为这次活动专门开发了一个小影游叫 " 卡夫卡 AI 人格测试 "，半天时间就和我们 OPC 基地的小伙伴一起完成了。这类项目从创意到落地都相对自由。
我们进入的不只是政府合作和传统影视转型这类场景，还去了马来西亚、意大利等国家做相应的培养。马来西亚长期给奈飞、迪士尼做代工，我们在当地首映时他们的电影局局长也来了，他们很重视 AI 影视创作，我们接下来会帮当地培养 100 个传统电影工作室，让他们学会用 AIGC 创作。
一端我们进入各大高校吸纳人才，另一端也在帮各国搭建 AI 基建，从创作者培训到内容孵化再到全球发行。
也有一些创作者走的是比较小众的路线，比如我们最近签了一位创作者，把自己抑郁症的康复经历写成小说，豆瓣评分 9.6 分。这样的内容在传统模式下不会有人拍，但数据显示中国有 9600 万抑郁症患者，全球有 2.8 亿，如果能把这些细分赛道做到极致，创作者完全可以在不妥协的情况下获得相应的营收。
这就是我们的价值观和出发点，也是我们一直在全球推动的事情。
钛媒体：技术方相对比内容更难理解，在 AI 内容生产中，MemVerge 有没有一些更容易理解的技术应用案例？
赵玥：我们最早的一个 POC 客户是用 AI 写小说，他的痛点是写一个很长的长篇，当写到第 80 回、100 回，突然要改前面的一个人设，不管用国内还是海外的模型写到后面某一回，原来改过的情节和人设又会被搞混。
针对这个问题，我们做了很多工作，包括人物性格画像、故事线的梳理，本质上就是上下文管理。而且没有一个通用做法，不管是智能体的上下文，还是 AI memory，本质上都跟上层场景相关。
我们做了两层：底层是一套核心记忆的管理框架；上层再对接具体的应用场景，比如企业场景更多是围绕文档做搜索，写小说的场景则不一样，我们会帮他梳理特殊的大纲结构，大纲里哪些线索可以灵活调整，做到上下两层的有机结合，达到好的输出结果。
我们觉得模型的第一阶段更多是提供基础能力，由用户提供数据、工作流，模型厂商也用用户的数据训练下一代模型。现在已经进入第二阶段，一些模型大厂发现单纯用用户数据训练已经遇到瓶颈，所以不管是 OpenAI 还是 Anthropic 最近都在招募行业专家，这标志着模型已经开始学习专家领域的知识。
从我们的角度看，是不是可以从 " 提供数据训练 " 走向下一阶段，通过一些反蒸馏的手段，把模型已经学得很好的技能，在垂直场景里变成更本地化、不消耗 token 也能用的工具。这样无论是内容生成质量的稳定性，还是调用大模型的成本节省，都是有好处的。
钛媒体：TikTok 上半年开始发力短剧，昆仑万维这么考虑新的竞争？
杨天宇： 这其实是好事，说明这是一个已经被验证的机会，有更多同行进来，对观众、对从业者都是好事，大家有更好的业绩。整体上壁垒谈不上被削弱，我们重点还是做好几件事：第一，以用户喜好的内容为导向做内容创作，这是所有做 to C、UGC、PGC 内容团队的共识；第二，昆仑万维是一家从模型到工具到内容到分发全栈布局的公司，我们会在每个环节紧贴技术和市场需求的变化，这也是团队天天加班的主要原因，毕竟这不像卖矿泉水那样长久稳定的生意。
TikTok 本身也是我们很重要的发行渠道之一，它是一个很大的流量池，分发机制很好，在上面获取灵感也是一个很好的方式，所以整体对行业是非常好的消息。
钛媒体： NetShort 怎么看这件事？
王利： 我们的看法差不多。TikTok 在过去的短视频领域做得很成功，中国的短剧也是基于短视频发展起来的，我相信 TikTok 同样会在海外用户心智上带来更多赋能。
这个问题也可以延伸一下，不只是 TikTok 入场，还有很多海外本土厂商也在入场，比如乌克兰 MyDrama、韩国 Vigloo 等平台，我们觉得这些都会让生态更加繁荣。一方面大家在合作 , 另一方面也在互相学习，包括我们和昆仑万维也是在互相的正向循环中，让整个行业生态更繁荣。
这个市场未来很大，按中国短剧用户对短视频用户的渗透率来看，海外还有 8 到 10 倍的增长空间。既然向上还看不到头，大家进来都是在为这个生态添砖加瓦。
钛媒体：这今年年初 Loopit、Aippy 等 AI 互动应用公司也被称为 "AI 时代的抖音 "，灵珠和它们的差异在哪里？
吴荻： 灵珠跟他们的区别很大。首先市场定位不一样，他们定位在海外市场；其次他们更像是一个垂类互动游戏的社区或工具，吃的是早期工具的红利。我们定位在 " 互动内容平台 ", 内容品类和他们完全不同，小工具、互动教育、互动游戏、互动文学等等，我们没有对用户创作的内容类型做限制，比如有创业公司的老板用我们生成公司网站，也有人做公司财务管理小工具、健康管理小工具、互动心理测试。所有知识分享类的内容我们都非常欢迎。从市场定位、内容形态选择，到我们对整个内容产品和平台运营的理解，我们的 know-how 跟他们完全不同。（文章｜AI Boom Global，作者 | 王璐）
