AI漫剧日更1000+部，真正稀缺的却不是模型

“删了1000次图，女主终于没换脸。”一句从业者的吐槽，折射出AI漫剧行业最真实的痛点。

中国网络视听协会数据显示，一季度，国产AI微短剧（含AI漫剧）达12.2万部，占微短剧总量95%。另据Dataeye研究院的数据，2026年Q1抖音平台AI剧和漫剧的总播放量接近1300亿。其中，AI仿真人剧以近750亿的播放量领跑。

产能数据狂欢下，产业一线的真实体感却存在明显温差：产能起来了，但离稳定生成还有很长距离；同时，产能并不意味着精品，更不等于爆款，批量、低波动、且高一致性地推出精品，依然像在“抽盲盒”“工业化”没有真正建立。

这背后，既需要模型层的突破，更源于对生产链的深度理解。2026年，万兴科技（300624.SZ）凭借二十余年对内容创作市场的积累和理解，将其全新AI布局拓展至AI漫剧赛道,试图为这条赛道带来新变量。

这家以AI视频剪辑、AI文档创意、AI绘图软件为核心盘的AIGC软件A股上市公司，于年初推出Agent应用工具万兴剧厂（reelmate.cn），并千万级战略投资漫剧制作方灵漫快创、数千万级投资大模型企业生数科技Vidu，通过“布局上游大模型+推创作工具+投内容制作方”组合拳的形式，快速在AI漫剧赛道打开局面。

其突破性在于：不做模型层封装，而是串联生产链，让AI漫剧告别“随机生成”，解决从文本到成片的全流程稳定交付问题，构建起“从模型到成片”的全栈能力。

AI漫剧的上半场，市场看的是能不能做出来；下半场，市场看的是能不能稳定做出来。前者对应模型红利，可以制造热度；后者对应平台红利，支撑估值。

同时，AI时代，一般认为工具型公司的天花板是模型能力，平台型公司的天花板是将模型能力转化为可复制生产流程的能力。前者拼参数，后者拼链路。

从AIGC创意软件延展至更为聚焦的AI漫剧赛道，万兴科技正在往“链路”、往平台型公司方向深耕。在火爆的AI漫剧从“能做”迈向“做好”的关键节点上，其战略转型值得关注，其在市场的价值也正待重新评估。

AI漫剧的真实瓶颈不在成本，在“成功率”

过去两年，AI漫剧最受关注的叙事是降本。2024年，AI漫剧单分钟制作成本约1.5万元；2025年降至1500元左右；2026年借助全链路工具进一步逼近千元。降幅可观，也足以驱动市场预期。

但表面成本下降，并不等同于真实生产成本下降。行业的隐性成本不在单次生成价格，而在需要生成多少次，才能获得一次可用结果。角色一致性、场景连贯性、多人交互逻辑仍是普遍痛点，诸如同一角色前后镜头面部特征不一致，同一场景服装色彩随机漂移，多人场景中人物站位与空间关系频繁出错。许多制作团队的实际工作重心并非专注于内容创作，而是与生成结果的随机性反复博弈。

业内将此称为“抽卡式创作”。这既是创作端的现实困境，也是一个值得正视的产业命题：只要交付成功率不稳定，降本便是伪命题。

万兴科技相关负责人介绍，传统AI漫剧制作中，分镜一抽可用率不足20%，创作者平均需要反复抽卡5至7次才能获得一个可用镜头，大量时间耗费在“开盲盒”式的无效生成上。

当行业仍在为“抽卡”焦虑时，这家公司已在试图解决另一个层级的问题：不是怎么多生成一条视频，而是怎么把视频生成这件事，变成可复制、可协同、可交付、可沉淀的工业流程。

为破解这一难题，万兴剧厂已集成TGI2、TNB Pro、Seedance 2.0、Kling 3.0 4K、Vidu Q3、HappyHorse等行业主流模型，并与生数科技等大模型企业深度共创，将平均分镜一抽可用率提升至80%，其中AI真人剧一抽可用率达70%，“抽卡”精确度翻倍。

同时，万兴剧厂结合其自研技术及对AI漫剧行业的理解，优化核心工作流，推进创作效率大幅提升：单集分镜创作周期提速至1人/天/10集，真人剧分镜效率提升10倍，后期剪辑提效翻倍，综合效率较传统手搓模式提升超5倍。

万兴科技卡位的不是工具，而是工业化工作流

过去行业还有一个认知偏差，即“模型强，产品自然强”。但AI漫剧从业者发现，模型持续迭代确实可以解决众多问题，但单一模型的改善，无法解决更根本的工业化问题。

原因在于，AI漫剧不是单次生成任务，而是一条连续生产链。前端要将创意转化为可执行的剧本；中间要将角色、服装、场景、音色沉淀为可复用资产；生成环节要保证人物一致、空间合理、镜头可控；后端还要完成剪辑、配音、字幕、对轨与交付。其中任何一环失控，最终都会回退为人工干预。

单个模型，或者多个模型的能力提升，并不能带来符合预期的结果性交付。简言之，AI漫剧真正缺的从来不是又一个模型，而是一套能将多模型、多流程、多资产组织起来的工作流系统。

从产业界到资本市场，一个共识正在形成：模型决定上限，工作流决定下限。在AI漫剧生产中，重要的不是偶尔触及上限，而是既长期守住下限，同时又持续往上限突破。 AI漫剧的竞争焦点，不是谁能做出最惊艳的演示，而是谁能建立更稳定的工业化标准。

沿着工业化逻辑审视，万兴科技布局AI漫剧不能简单地用“推出了一款AI产品”来概括。

据介绍，万兴剧厂已覆盖AI原创剧本、百万字符级小说AI改编、资产批量提取、整集智能分镜创作，到团队权限管控、成本核算及后期剪辑的全链路闭环。同时，万兴科技借力生数科技、灵漫快创，持续积累行业第一手市场反馈——其中生数科技提供从模型迭代到可用性优化的底层支撑，灵漫快创则输出真实产线验证数据，技术与内容双轮驱动，反哺产品持续进化。

这一覆盖“技术-工具-内容制作方”的工业化全链条布局，已在众多合作方的产出中得到验证。据公开信息，灵漫快创已借助万兴剧厂制作并上线了超过200部AI漫剧作品，在各平台播放量累计已突破数亿次，其中部分单部作品播放量过亿，爆款率达到30%。由福州木头软件有限公司使用该平台创作的《全员罢工后我反手注销公司》，上线两天播放量突破1.27亿，登顶红果短剧推荐榜第一；《我劝果农清空砂糖橘》播放量突破2亿，摘得抖音短剧热播榜TOP1。

这意味着，爆款不再只是运气，而是有方法论可循；量产不再只是堆人力，而是靠系统驱动；平台不再只是工具集合，而是生产基础设施。

财报数据印证了这一趋势：万兴剧厂已吸引诸多头部及中腰部创作团队入驻，3月产品发布首月周度AI积分消耗量复合增速已达63%。

AI漫剧之于万兴科技：不是加分项，是重估线索

整体上看，万兴科技的AI漫剧布局背后，有三重战略逻辑值得关注。

其一，万兴剧厂在帮助用户做资产沉淀，而不是一次性生成。角色锁定、音色入库、参考图提取、跨项目复用——这些产品功能的本质是平台壁垒。一旦角色、场景、镜头语言开始资产化，平台价值便不再停留在“用一次、付一次”，而会转向“越用越深、越沉淀越离不开”。这与普通轻工具的估值逻辑完全不同。

其二，万兴剧厂在做流程控制，而不是参数堆叠。参数会被追平，模型会被替代，单点能力难以长期稀缺。但谁掌握了流程，谁就掌握了AI漫剧产业的核心竞争力。万兴剧厂的关键不是将某一个模型推至极致，而是将不同底层能力组织成一套能实际交付的系统。对创作团队而言，这比多一点画质、多几秒时长重要得多——他们要的不是炫技，而是稳定出片。

其三，万兴科技正从工具逻辑切到平台逻辑。市场对AI应用公司最大的顾虑在于：是否只是“套壳接模型”，用户新鲜两天便流失；是否只能讲故事，不能讲商业化价值；是否看似站在风口，实则缺乏工作流主导权。而AI漫剧赛道的切入恰恰提供了一个不同的位置：若能持续将生成、资产、剪辑、交付串联起来，所获取的便不是推出一款工具，而是输出一种平台能力。

换言之，AI漫剧给万兴科技带来的，不只是业务增量期待，更是公司定位的升级线索。

在AI时代，所有软件公司都可以接入AI，真正拉开差距的，是谁能把AI能力转化为可持续的生产体系，是谁能从“AI能力接入者”，向“AI生产组织者”转变。

AI漫剧是一个足够高频、足够刚需、有足够发展空间的商业生产场景。相比其过往偏向C端的产品，B端产品的内容生产更为稳定持续，付费意愿更强，每天都有内容在生成、每天都在交付、每天都会产生Token消耗收入。

AI积分与Token消耗为核心的收入模式，本质上是AIGC行业从“卖软件”转向“卖算力服务”的标志性变化，是一种新的商业模式：每多一次有效调用，便多一份确定性收入。这一模式天然契合AI工具边际成本递减的特性，也为从工具走向平台提供了商业层面的支撑。

其董事长吴太兵在近期的业绩交流会上表示，未来几年，AI对内容产业的影响将逐步从“效率提升”迈向“生产方式重构”。

这一判断的落地，恰恰体现在Token消耗上。万兴科技管理层明确看好Token经济爆发——虽然其消耗量增长短期会对毛利率带来压力，但有助于打开新的商业化增长空间。

用户在真金白银地为AI功能付费，这本身就是AIGC行业被严重低估的信号。

从市场视角看，谁能在Token经济时代站稳脚跟，谁在估值上的表现将更为直接。市场终将追问：用户是否高频使用？团队是否愿意持续付费？工作流是否能形成替换成本？场景是否能从漫剧外溢至短剧、动画、广告、品牌内容？

若这些问题的答案逐步转正，AI漫剧之于万兴科技便不只是战略布局，而是一条可期待、可兑现的成长主线，可助其穿越周期。