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title: "在AI“杀死”好莱坞之前，我们还能做些什么？"
id: "20251127A04VGW00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-11-27T15:00:47+08:00"
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source: "https://view.inews.qq.com/a/20251127A04VGW00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["内容创作","IP 与版权","短剧与漫剧","AI 视频","AI 音乐","模型与基础设施","影视动画","流量与用户增长"]
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# 在AI“杀死”好莱坞之前，我们还能做些什么？

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

在2025北京非凡大赏的一场圆桌上，我们把当下最卷的两件事摆在了一起：短剧和大模型。台上四位嘉宾分别站在这条产业链的不同位置。

做AI漫剧与内容生产系统的水母智能联合创始人 **周志鹏**，

从传统电影一路杀进AI视频赛道的 MovieFlow 联合创始人 **梁巍**，

手握海量IP、在AI动漫与短剧上深度布局的中文在线 AI动漫部总经理 **周立强**，

以及把工具直接交到个人创作者手里的 MOOTION 联合创始人 **童超**；

圆桌由长期研究情绪与内容结构化的谷元文创科技董事长 **李勇**主持。

如果说过去拍一部剧是少数人才有资格参与的大工程，那么今天的问题变成了：**当人人都可以用AI拍短剧时，真正稀缺的东西，还是什么？** 是剧本，是镜头语言，是流量密码，还是人类独有的那一点说不清但能打动人的东西？

这一场对话没有停留在AI很厉害、短剧很赚钱这种浅层结论，而是沿着一个更扎心的主线展开：当技术飞快吞噬成本、效率和门槛，**创作者还能握住什么，才不至于被时代连同作品一起预制化？**

![在AI“杀死”好莱坞之前，我们还能做些什么？ · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OaVStxVe2whzbxowNt6RM8pzJzc9A8nveroNq5KaEUMgIAA/1000)

**一. 当创意沦为预制菜**

我们先从一个有些残酷的现实说起。

主持人李勇在现场抛出了一个极其犀利的观点：**流行音乐正在死去。** 为什么？因为流行音乐的底层逻辑，那些和弦的排列组合，其实是有限的。当AI穷尽了所有的和弦走向，它就能源源不断地生产出那些听起来似曾相识又还怪好听的抖音神曲。

这时候，流行音乐特别是流行歌曲创作就变成了预制菜。

这不仅仅发生在音乐界。在短剧、小说、甚至视频领域，同样的逻辑正在疯狂复制。只要找到规律，AI就能无限量供应内容。这听起来很高效，对吧？但问题来了：**如果我们的精神食粮都变成了流水线上的预制菜，人类的思想会不会也因此变得同质化？**

我们是不是正在把大脑的味蕾，训练成只适应单一算法口味的机器？

这并非危言耸听。MovieFlow的梁巍，这位投资过《让子弹飞》、在电影圈摸爬滚打16年的老兵，给出了一个更激进的判断：**在98%的场景下，大家其实并不介意吃预制菜。**

就像麦当劳和肯德基，它们解决了80亿人的吃饭问题。对于大多数人来说，内容只是消遣，是电子榨菜。在这个层面上，AI多模态大模型的进步速度是惊人的。梁巍甚至断言，除了IMAX这种巨幕电影，在手机、电视这些小屏幕上，AI生成的视频将完全替代实拍。

如果你是一名普通的创作者，这无疑是一记重锤：在一个预制菜横行的时代，平庸的创作将毫无价值。因为AI不仅做得比你快，甚至可能比你做得好。

**二. 电影的终局是京剧？**

如果平庸的创作被AI接管，那高端的艺术呢？

梁巍抛出了整场论坛最让我震撼的一个比喻：**未来的电影，可能会变成今天的京剧。**

这真是一个既浪漫又悲凉的预言。想一想，现在的年轻人看我们这一代人看电影，可能就像我们小时候看爷爷奶奶听京剧一样——那是一种古典的、仪式感的、极少数人还在坚持的艺术形式。

当人人都能用AI生成一部女孩、男孩、鹦鹉和猴子在迪士尼风格世界里冒险的3D动画时，传统的影视制作流程就不可避免地走向没落。好莱坞在下坠，韩国电影在下坠，这不是因为他们不够努力，而是因为技术重构了生产关系。

但是，请注意，京剧并没有消失，它变成了国粹，变成了艺术品。

这恰恰揭示了AI时代的一个真相：**技术的普及，会让技法变得廉价，但会让审美变得昂贵。**

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**三. 人的压缩与解压缩**

那么，在这样一个技术狂飙突进的时代，我们这些肉体凡胎的创作者，究竟还剩下什么？

MOOTION的童超提供了一个非常迷人的视角。他认为，创作本质上是一个压缩**的过程：你把你脑海中那些灵光一闪、那些无法言说的情绪，压缩成一段视频、一幅画或一篇文章。而观众的阅读和观看，则是一个**解压缩的过程，试图还原你当时的心境。

AI非常擅长处理那些中间环节,比如编剧格式、分镜绘制、画面渲染。但它无法替代那个最初的压缩指令，也无法完成最后的解压缩共鸣。

这就是人类的领地。

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水母智能的周志鹏把这一点拆解得更透彻：内容是由形式和内核组成的。AI可以穷尽形式，但它无法产生内核。为什么？**因为AI没有独立的人格，它没有活过。**

《阿甘正传》之所以打动人，不是因为剧本结构有多完美，而是因为编剧对这个世界有着独特的、温情的认知。AI没有童年阴影，没有失恋的痛苦，没有在深夜痛哭过的经历，所以它永远无法凭空生成一种对他人的悲悯。

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**四. 最后的尊严：学会提问，并热爱生活**

聊到最后，所有的嘉宾都不约而同地指向了一个方向：**选择权**。

当AI能帮你干完所有脏活累活时，人类最后的尊严，就剩下了选择。你要什么？你不要什么？你的品味在哪里？你的判断力在哪里？

这就像以前我们学画画，要花十年练素描排线，那是手的功夫。现在AI接管了手，它逼着我们必须进化眼和脑。

所以，回到现实，对于当下的我们，哪怕不是影视从业者，也有两条极其务实的建议值得带走：

第一，**去做一个会提问的人。**

在AI时代，答案是廉价的，问题才是昂贵的。如果你不会思考，不会提出精准的需求，那你就只能等着被算法投喂预制菜。你要学会用更好的AI模型，去探索能力的边界，而不是被困在旧世界的规则里挣扎。

第二，**去热烈地爱生活。**

这听起来像是一句鸡汤，但在AI语境下，这是最硬核的生存策略。梁巍说：你只有热爱生活，你才知道AI替代不了什么。

多看书，多看世界，多去经历那些AI无法模拟的真实瞬间。因为只有当你对这个世界有了足够深刻的理解，你才能给AI下出那条最动人的指令（Prompt）。

**五. 写在最后**

这场对话让我不再那么焦虑技术的迭代。

未来的世界或许真的会像李勇担心的那样，充斥着廉价的思想预制菜。但正如中文在线的周立强所说，这也是个体崛起的最佳时机。制作难度从90分降到了10分，意味着只要你拥有哪怕一点点独特的灵魂，都有机会借助AI的杠杆，撬动巨大的影响力。

所以，别担心被AI取代。去生活吧，去体验痛苦和快乐吧。只要你的心里还有想表达的冲动，AI就永远只是你手中的画笔，而不是握笔的那只手。

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更多对话细节

**AI在短剧剧本创作中的替代性与局限性**

**李勇：**我就直接进问题，先请教周总。从水母智能在AI辅助内容创作的实践来看，AI目前在短剧剧本的创作——比如说情节生成、人物设定这些环节里——能多大程度上代替或者说辅助人类创作者？有哪些局限性？你可以稍微展开一点。

**周志鹏：**主持人好，各位好。简单总结，我觉得这一轮AI技术在短剧，尤其是我们主要做的漫剧方向，主要体现两个价值：

第一，它在一些关键岗位上做到了高并发和更高效率；

第二，在一些需要大量生产力的地方，它降低了成本和门槛。

我拿剧本和后面的生产举例。比如剧本环节，我们现在其实是用 **Agent（智能体）矩阵**——我们叫MAS系统——来帮助编剧更好地做改编。比如上游我们从中文在线拿了IP回来，我们会先做选题，有专门的选题Agent。编剧会先得到一个结论，说这本小说在前100章里有哪些情绪密集点适合改编。

在这个环节，AI会得出基本的改编策略。基于策略，它再去做人物小传、道具描写、情节提炼。比如梳理前30秒怎么埋钩子，怎么让用户愿意往后付费，能不能在三集内把留存率拉起来。这些剧情构建的工作，我们认为AI目前的赋能还是比较强大的。

当然它也有做不到的地方。比方说我们原来做六分钟的动态漫时，AI编剧已经在很大程度上可以替代人类编剧做80%以上的内容情节梳理了。我们可以让**人类编剧使用Agent**，大概一天可以出12集的剧本，人类再做20%的微调就可以。但是到了两分钟的短剧，由于情绪点极其密集，它对于钩子包括转化的要求更高，这个时候AI的使用效率可能就降到了20%到30%，更多需要人工深度介入。

再往后，比如到了角色设定、画面生成、动画生成，你会发现原来对能力和经验要求很高的岗位——像需要训练5到10年的主笔、编剧、导演——AI给他们的提效很大，因为可以做到高并发。而像画面生成，反而可以让门槛很低的人快速进入，比如高中生、大学生、甚至五十多岁的阿姨都可以做，成本也很低。

**人类创作者的分水岭与影视行业的未来**

**李勇：**我不知道现场有多少位经常看短剧，或者经常接触AI和创意结合的部分。想调研一下，现场刷过短剧的人举个手？好，谢谢大家，大概是这样一个比例。

我再提供一个上下文。今天我们从短剧切入，本质上讨论的是 **AI如何赋能创作者更好地表达**。短剧因为时间短、相对简单，所以目前应用得更快更好。

刚才周总提到一个重要的点：在有些环节AI能降低门槛，但有些环节还是需要人工介入。这就是一个从上游（创意/0到1）、中游到下游的链条。真正的难点还是在上游——**人类最后的领地到底在哪里？** 也就是灵光乍现、洞察、策略这些东西，目前AI还不能完全代替。

这里有一个分水岭。比如说剧本生成，我们小时候都学过写作文，全校同学都会写，但写得好和写得差有天壤之别。今天软件能写剧本，格式很像，但它写出来的东西和好剧本是一回事吗？这就开始了人类智能和机器智能的分野。

接下来请教两位聚焦影视相关AI应用的老总。有人担心，AI和传统叙事逻辑融合，会不会让影视叙事变得过度模式化？

**梁巍：**其实对大家好，AI并不会在存量市场上做太多事儿，因为我们现在做的是一个增量市场。

在座可能只有我是拍过16年电影的人，我投资、拍摄、营销发行了二百多部电影，像《栀子花开》、《让子弹飞》我都参与过。作为AI视频领域唯一一个电影公司出来的1号位，我可以很明确地告诉大家：**现在AI多模态大模型的进步速度，把我们所有事儿都干了。**

说老实话，今天讨论短剧没多大意义，一年后短剧就不存在了。

从我的角度看，因为每个人都可以拍。我们现在全球几十万用户，他一次性输入我要创作一个女孩跟一个男孩、一只鹦鹉和一只猴子的迪士尼一样的3D动画故事，要求很冒险、很Fancy，十分钟我们就生成了六分钟的故事，连续性一次性交付。

不管是中国影视行业还是全球，包括韩国电影、好莱坞都在下坠，都在为Netflix打工。就像华纳和环球这些音乐公司，一开始要告 **Suno**（AI音乐生成），最后告不过怎么办？就加入Suno。

为什么两三年前ChatGPT刚出来时，美国编剧工会还会抗议？但那次抗议结束后，你现在看到有好莱坞演员工会、导演工会大规模抗议吗？没有。因为大家在硅谷前沿看到，多模态的进步速度就是它来了。

如果当个吹哨人，我可以告诉大家：到明年年中，多模态的能力除了 **IMAX** 或 **Cinity** 那块大屏——那个清晰度AI暂时做不到——以外，手机端、移动端、电视端，AI多模态生成的视频完全可以替代。

**李勇：**我就追问一句，为什么这个替代是分屏的大小？

**梁巍：**因为IMAX那个屏的4K清晰度、细腻度，AI视频生成现在能做到2K就不错了，到4K很难。而且IMAX电影大家投入几个亿去拍，这个东西不会消失得那么快。

**李勇：**我想确认一下您的观点：您说AI会代替人类创作，区别在于屏幕大小？清晰度小的就可以被替代？

**梁巍：**屏大小的意思，只是说从清晰度和观感上，你分辨不出来它是拍的还是AI生成的了。

**李勇：**生成是个技术性动作，但创意是个艺术性动作。

**梁巍：**创意这个事儿AI也可以，为什么不可以？上半年很多导演问我：老梁，AI永远干不了导演的活。一开始我是认同的，但当我们越用大模型，你就越知道它比你聪明多了。

**人类最后的尊严就是选择**。最终的选择权在你。比如说用MovieFlow做片子，最后你还是跟它说我要个什么东西。但再往后，就像抖音千人千面，未来AI拥有了你足够的上下文，它就知道你喜欢什么，直接为你创作了。

**李勇：**我理解一下：AI确实比人类聪明，而且在加速聪明，所以会代替人类创意。但是，《阿甘正传》里的阿甘没有一般人聪明，可他讲的故事依然打动人心。既然AI越来越聪明，像阿甘这样不聪明但打动人的故事以后是不是就没有了？

**梁巍：**我觉得会有，但它就变成一个艺术品。就算有了照相机，还是有人画画。电影最后可能会像京剧一样——像我们小时候看爷爷奶奶喜欢京剧，以后10后看我们看电影也是这种感觉。

**李勇：**谢谢。这个讨论很好，今天主要有三大类观点：

-   人类永远不可能被AI代替。
    
-   随着算力、算法、数据的突破，AI将全面超越人类，一统天下。
    
-   人类智能与机器智能将构成双智社会，长期共存。
    

创意就是这件事的分水岭。你相信哪一边，决定了你接下来的资源配置和努力方向。

  

**AI叙事中的版权与原创性保护**

**李勇：**接下来请教中文在线的李强总。在AI动漫、短剧的布局中，面对AI叙事带来的版权问题，在保障原创性和处理AI生成内容的版权归属上，你们有没有可行的思路？

**周立强：回答这个问题前，我想顺着刚才的话题说一下。现阶段中文在线做漫剧和真人剧，大概分四个阶段：**

**故事/剧本阶段：** 以IP进行剧本创作。

**图片生成阶段：** 剧本改脚本分镜，设计人设场景，生成图片。

**视频生成阶段：** 图片转动态视频。

**后期制作阶段：** 剪辑、配音、音效。

在中短期内，我觉得人类在第一阶段（故事）仍然占据主导地位，是有上下限区别的。但长期来看，随着个性化算法和千人千面的学习，这个环节也有一部分会被AI接手。那时候人类更多是在审美和选择上做工作。

回到版权问题，我们是这样做的：

第一，我们在源头（第一阶段）仍然使用IP进行剧本创作和改编，从故事层面解决了版权问题。

第二，在视觉化表达（第二阶段），特别是人设，我们还是会请画手设计人设，再交由AI学习。

总的来讲，它不是一个纯生成式的内容。通过文字故事和视觉化设计这两个环节的人工介入，确保版权归属，规避纯AI生成可能带来的法律风险。

  

**效率提升与内容质量的平衡**

**李勇：**接下来的问题请教童超总。有人说AI提升了效率，但也可能让行业陷入生产大于质量的困境。怎么平衡效率和质量，提升短剧的艺术性？

**童超：**MOOTION的视角不太一样，我们第一天发产品就是完全面向个人用户的。

我们观察到，**因为有了AI，更多人变成了创作者。** 很多人脑子里有创意，但在以前的语境下，他们没有能力把创意可视化。现在有了像MOOTION或MovieFlow这样的工具，更多新人有能力把创意变成可被消费的内容。这是一个新增的市场，而不是去颠覆原来的导演编剧。

在此基础上，我认为**人会越来越关注审美和品味。**

我特别相信创作是一个压缩过程：我把创意可视化，压缩成一段内容；而观众看内容是一个解压缩过程，去理解你的故事。

AI很擅长技术性的事情（编剧、分镜、摄影），但怎么评判AI生成的东西？怎么改？这非常依靠人的审美和品味。AI作为中立角色，很难有这种感觉。

所以，虽然生产效率高了很多，但这并不意味着生产出更多垃圾，而是有更多人能产生更多创意。在这个去中心化的、离散的方式下，会出现更多新的内容机会。

**李勇：**多肯定不代表垃圾，但多了以后可能平庸的作品会多。就像写作文，大多数人写得都很平。我们想探讨的是，AI是不是更有品味呢？

**周志鹏：**主持人我补充一个观点。我们作为AI公司，习惯从底层解构。

内容本质上分为 **内容** 和 **形式**。

**内容：** 取决于人对世界独立的认知。AI再发展也不会生成独立人格，它不会说我对世界是这样看的。《阿甘正传》是因为编剧对世界有那样的认知，才会有那样的故事。这块是人的天然优势。

**形式：** 是无穷无尽的。AI在帮我们解决形式的问题。

所以不是因为屏的大小，而是每个阶段人类对世界认知的需求不同，导致承载方式不同。

  

**关于预制菜与创意的未来**

**李勇：**

我举个流行音乐的例子。现在很久没有听到好听的新歌了，很多都是抖音神曲。为什么？因为流行音乐的核心是和声进行，AI只要穷尽和弦的排列组合，就能写出似曾相识的神曲。

但这事走入死胡同了。**一旦找到规律并排列组合，就变成了预制菜。** 一开始受欢迎，过段时间就不行了。

如果创意行业也变成了预制菜，我们从业者该抓哪一个点？

**MovieFlow 联合创始人-梁巍：**

核心在于教育。AI时代，**会提问题的人**是最有帮助的。如果你不会思考、不会提要求，那就等着被投喂预制菜。

其实98%的人天天都在吃预制菜（麦当劳肯德基），这没毛病。

所以，**基础教育（审美、Taste、对世界的理解）反而变得更重要了。**

**李勇：**如果不幸言中，我们的思想也像口味一样被预制了——要么是女性主义，要么是逆袭——那人类未来会怎样？

**周立强：**在中短期，我们还是希望在创意本身由人类进行更多干预，创作百花齐放的作品。重复性工作交给AI。

有一本书叫《Bullshit Jobs》（狗屁工作），99%的工作其实是被浪费在重复性事情上，让人没时间做创意。AI的好处是，如果你掌握了它，你就有更多时间去想创意。这会让能提好问题、有更好品味的人站出来。

**给年轻人的建议**

**李勇：最后请每位嘉宾给年轻人或从业者一句话建议。未来会怎样？现在应该怎么做？**

**周志鹏：我有两个趋势判断和两个建议。**

**趋势：**

高质量的碎片化UGC内容会大面积爆发。

互动式剧情、开放式支线、AI NPC与真人的深度互动会成为主要内容线。

**建议：**

学会用AI打破认知边界，快速掌握不了解的知识。

学会和AI高效协作。

**梁巍：**

多看书，多看世界，热爱生活。你热爱生活才知道AI替代不了什么。

多用AI，而且要用**更好的AI（付费的大模型）**，你才知道能力的边界在哪。

**不要在下坠的行业挣扎**，去找增量市场。该放弃就放弃。

**周立强：**

现在是成为 **超级个体** 的最好时机。比如漫剧，制作难度从原来的八九十分降到了一二十分。个人或小团队利用Agent加持，完全有机会做出成品剧集。这时候，你对内容的理解和专业判断将是核心竞争力。

**童超：**

**多用：** AI迭代非常快，要不断尝试。

**有耐心：** 很多人期待过高，用一下觉得不行就放弃了。你要知道它是趋势，要有耐心沉下来去用，等待新机会适配你的那一刻。

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