证券研究报告

传媒行业/行业深度报告

2026年9月30日

AI+影视：从漫剧到长剧，内容生态将如何演变

证券分析师：李景星 执业证书编号： S0370522090001 研究助理：谭景文 执业证书编号： S0370125070004

行业评级：增持（维持）

目录

一、多模态技术与全球竞赛

二、为什么着重关注AI+影视产业?

三、AI技术如何重构内容生态？

四、投资建议及相关标的

五、风险提示

核心观点

• • 原生全模态成为主流，全球图生视频模型能力排行榜前十名中，中国占七席。随着技术迭代，视频内容稳定性、连贯性得到大幅提升，全 流程采用AI制作长内容成为可能。因此，AI影视的内容形式也从短剧向长剧、电影升级，打开了更加多元的变现空间。高度精品化内容产 品对应更高程度的用户直付，IAA模式到长视频会员，再到电影票款，AI+影视的变现密度将得到大幅提升，也反哺AI影视走向精品化。据 DataEye数据预估，2026年AI短剧市场规模有望突破400亿元。我们预计AI短剧市场将保持高速增长，有望成为微短剧市场的主流供给形态。 随着AI影视内容形式的演进，AI影视总盘子有望向长剧、电影市场进一步扩容。
• • 从需求端来看，如果以日本为鉴，内容产业具备一定的跨周期特征。与此同时，短剧视频是当前互联网产品中最具成长性的品类，物质消 费向精神消费升级时期，AI+影视成为激活大众消费的重要力量。从供给端的角度，阿里、腾讯、字节规划投入合计近万亿元，竞争升级为 资本、算力和创作入口卡位。
• • 综合来看，AI影视的变现确定性看IP和工具，弹性看平台和出品方。具备精品化制作和IP长线运营能力的出品方收入潜力最大。2026年第 四季度到2027年上半年进入密集验证期，我们将持续跟踪长内容备案情况与市场反响。

IP版权方：阅文集团、中文在线、掌阅科技

AI工具方：昆仑万维、捷成股份、万兴科技

内容出品方：光线传媒、中国电影、华策影视、上海电影、博纳影业 平台与渠道：芒果超媒、腾讯控股、阿里巴巴、哔哩哔哩 注：以上标的中，中国电影 (600977.SH，增持)，其余均未评级。

【风险提示】竞争加剧风险；付费率不及预期风险；监管趋严风险；技术更新不及预期风险；AI生成内容接受度不佳风险；AI伦理道德风险等

一、多模态技术与全球竞赛

1.1 多模态技术驱动内容生产方式变革

多模态技术是什么？ 多模态技术是指通过融合图像、文本、音频、视频等不同模态的数据，实现跨模态信息的协同建模，从而提升大模型的理解与推理能力。这一技术在内容生产、人机交 互、自动驾驶、医疗诊断等场景中具有广阔的应用前景。

为什么内容生产必须使用多模态技术？

视听内容天然音画一体，单一模态难以满足制作需求。而多模态技术可以让大模型同时“看懂画面、听懂声音、读懂语境”，还可以生成音画同步的视频产物。统一建 模后，参考图、参考视频、语音、运镜、剧本等均可作为多模态控制信号，在影视领域可以为规模化生产内容提供统一底座，让内容更具一致性。在训练、生成多模态 信息时，如何进行“预测下一词元”（Next Token Prediction）是关键，其路径大致可分为离散词元预测与连续词元预测两类。两种路径各有长短，适用于不同场景。

多模态技术的工作原理

“预测下一词元”分为：

词元输入至Transformer架构中进

多模态信息输入，经过编码器后， 被量化（Quantization）为离散 词元或者被投影（Projector）转 化为连续词元。

• • 离散词元预测：文本词元直接预测目 标文本；量化词元通过VQ解码器还原 为图像。
• • 连续词元预测：直接输出预测图像， 或通过扩散模型从潜在变量生成图 像。

行建模，通过Transformer 解码

器输出，执行“预测下一词元” （Next Token Prediction）。

参考资料：CHEN Liang, et al. Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey[J]. arXiv:2412.18619, 2024.

1.2 技术趋势：从拼接走向原生全模态，下一程驶往NSP

下一程驶往NSP：从“预测下一词元”到“预测世界下一状态”

多模态大模型主流架构：从“拼接式”到“原生全模态”

• • 《2026年十大AI技术趋势》指出，“预测世界下一状态”（NSP） 已经成为AGI共识方向。当前AI影视核心瓶颈是“抽卡”，尽管当 前多模态视频工具已经可以生成视觉效果逼真的视频，但视觉逼真 ≠物理理解，在“预测下一词元”（NTP）的范式下，模型对流体、 光学、固体力学等原理掌握不足。NSP则能够从多模态数据中学习 物理动态、时空连续性与因果关系，形成“理解-预测-规划”的闭 环，推动AI从感知走向认知。
• • NSP可以为AI影视破解两大瓶颈：一是提升单次抽卡成功率，减少 站位穿插等违背物理的问题；二是提升长时一致性，解决镜头切换 后建筑结构变化、道具漂移等场景漂移难题，推动AI视频从“能生 成”迈向“工业化生产”。

• • 过去的对话式多模态模型经常采用“视觉编码器+投影层+语言模 型”的拼接式架构。
• • 2023-2024年，原生多模态架构在旗舰模型中确立为主流方向，大 模型厂商在预训练阶段就将文本、图像、音频等模态编码后的 Token放入同一个Transformer进行联合训练。
• • 2024年以来，业界对于基础模型的训练逐步收敛到“预训练+后训 练”范式，OpenAI、Google、xAI等发布的系列模型反复验证了两 阶段Scaling Law（规模定律）的有效性。OpenAI推出GPT-4o，多 模态进入Omni时代，将多模态能力从“统一预训练”推进到“实 时统一交互”，接受文本、音频、图像的任意组合输入，并实时 生成文本、音频、图像输出。

参考资料：智源研究院《2026十大AI技术趋势》，金元证券研究所整理

1.3 竞争态势：SORA退出竞争后，中国厂商占据主导地位

排名 模型 开发商 技术架构 架构所属类别 信号类型

• 1

Minimax H3 Max（posttrained by fal）

MiniMax、fal 33B Dense Single-Stream Omni Transformer 原生全模态 连续投影

• 2 Dreamina Seedance 2.5/2.0 字节跳动 双分支扩散 Transformer（DB-DiT） 双流联合生成 连续投影
• 3 MiniMax H3 MiniMax 33B Dense Single-Stream Omni Transformer 原生全模态 连续投影
• 4 Gemini Omni Flash Google 原生多模态 Transformer 原生全模态 连续投影
• 5 grok-imagine-video-1.5 xAI 自回归MoE Transformer（Aurora引擎） 原生全模态 离散量化
• 6 HappyHorse-1.1 阿里巴巴 150亿参数单流Transformer（40层自注意力） 原生全模态 连续投影
• 7 MAGI-2 Preview Sand.ai

千亿级 MoE（MagiMoE，114B总参/每token 激 活6B）

原生全模态 连续投影

• 8 SkyReels V4 昆仑万维 双流多模态扩散 Transformer 双流联合生成 连续投影
• 9 Veo 3.1 Google

时空 Latent 扩散 Transformer（DiT，视音 频联合token序列）

原生全模态 连续投影

• 10 HappyHorse-1.0 阿里巴巴 150亿参数单流Transformer 原生全模态 连续投影

• • 架构类型方面，原生全模态架构已成前沿多模态大模型应用的主流方向：10个模型中7个采用统一Transformer处理多模态输入， 反映行业从拼接式向原生融合的演进趋势。双流联合生成架构仍占两席，主要服务于音视频联合生成场景。
• • 信号类型方面，连续投影占绝对主导：仅xAI采用离散量化，表明连续潜空间生成仍是当前技术共识。头部模型参数规模集中在百 亿至千亿级，MoE与Dense架构并存。
• • 中国厂商表现突出：全球多模态图生视频榜单前十名中，中国厂商占据7席，包揽前三名，并在原生全模态与双流联合生成两类架 构中均占主导；SORA退出竞争后，美国厂商在排行榜中仅占3席。

数据来源：Artificial Analysis，金元证券研究所整理

二、为什么着重关注AI+影视产业?

2.1 以日本为鉴，内容产业具备一定的跨周期特征

|① 对标｜为什么以日本为鉴

▪ 经济周期与人口拐点：日本泡沫破裂后名义GDP年 均增速不足1%，15-64岁劳动年龄人口在1995年见 顶，总需求步入自然收缩；中国正处地产深度调整 期，劳动年龄人口2011年前后见顶回落、总人口2022 年见顶，内需增长面临一定的压力。

▪ 青年心态：日本“低欲望社会”“无缘社会”“小 确幸”“cheap luxury”等概念是上世纪末以来的常 见名词；中国从“躺平”“city walk”“谷子经济 ”等概念迭出，体现出心灵愉悦成为青年的重要追 求。

▪ 消费结构：日本家庭支出由“物”转向“体验与情 绪”，单身家庭升至约35%催生一人经济；中国独居 人口超2.6亿，情绪消费CAGR18.6%约为社零5倍，消 费结构发生改变。

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|② 日本答卷｜内容产业的“黄金三十年”

▪ 产业趋势：日本名义GDP与消费长期低增，日经指 数历经约34年修复至历史高位附近；同期内容产业保 持扩张，呈现“宏观低增长、内容结构性增长”特 征。动画市场规模由2010年约1.2万亿日元增至2023 年2.97万亿日元，多数年份创新高。游戏市场维持万 亿日元量级。现场演出市场2019年达1,433亿日元， 2.5次元音乐剧816亿日元，扭蛋市场2021年4,340亿 日元，显示精神文化消费在日本总量低增的环境中仍 然具备韧性。

▪ 内容出海激发外需活力：动画海外收入占比由2014 年约20%升至约40%，出海成为第二增长曲线，打开国 内需求约束下的增长空间。

▪ 市场映射：日经指数长期横盘期间，任天堂、万代 南梦宫、迅销等部分龙头利润与市值屡创新高，内容 与IP消费呈现结构性超额收益特征。

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|③中国答卷｜三重差异下的发展机会

▪ 坐标不同：中国城镇化率约67%，低于日本1990年 前后约77%的水平；人均GDP约为当时日本的一半左 右，总需求仍具纵深，尚未进入完全存量博弈阶段。

▪ 技术阶段不同：日本在低增长期未充分参与信息 技术革命，内容供给较依赖人力与手工积累；中国 生成式AI快速迭代，据行业测算，部分模型推理成 本两年内下降超90%，内容生产边际成本与供给效率 明显改善，在部分应用环节与全球同步并具备效率 优势。

▪ 传导链条不同：日本当时受日元升值、财政政策 反复等约束，出海节奏相对偏慢；中国具备超大规 模统一市场与完整产业链，网络文学、游戏、短剧 等业态出海的可行性已经过验证。

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以日本为鉴的意义在于识别结构性机会，内容消费具有一定跨周期特征，可作为重点观察方向。进入AI时代，中国依托较好的AI基础设施、 产业链配套和内容出海经验，内容产业演进节奏有望加快，AI+影视产业进展值得持续跟踪。

数据来源：日本动画协会，CESA白皮书，日本内阁府《经济财政白皮书》，金元证券研究所整理

2.2 赛道潜力：激励计划 + 投入基建，大厂押注AI娱乐

|② 投入建设｜Capex军备竞赛

▪ 阿里巴巴：三年3,800亿元投向云与AI基础设施，截 至2026年6月末已投入约1,900亿元；另宣布800亿港元 配售全额投向AI。

▪ 腾讯：2026Q2资本开支527.8亿元、同比+176%；市 场预计全年约投入资本开支2,100-2,500亿元；2026年 AI投入较2025年180亿元预计翻倍。

▪ 字节跳动：考虑将2026年Capex上调至最高700亿美 元（约4,700亿元）；获约296亿美元银团贷款支持AI 基建。

▪ 快手：2026年Capex约260亿元主投可灵大模型算力 ；国家AI产业基金14亿元入局，可灵投后估值约1,228 亿元，与母公司市值相近。

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|① 激励计划｜用真金白银买创作供给

▪ 腾讯《火龙漫剧》：独家纯分成系数达240%，远超行业 平均50%-100%，激进抢夺创作团队。

▪ 优酷：AIGC网络故事片专项激励，独家优质AI长内容最 高135万元/部，配套播放奖励与IP系列化扶持。

▪ 爱奇艺“燎原计划”：目标全年上线40余部AI电影，后 续立项AIGC电影占比达50%；腾讯视频计划26Q3上线全流 程AI长剧。

▪ 阅文集团：开放IP资源库+设立亿元专项创作基金+推出 “漫剧助手”AIGC工具。

▪ 火山引擎：字节火山引擎发布Seedance影视合作计划， 提供Token补贴，单项目激励最高达百万。

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互联网大厂一方面以高比例分账和创作基金争夺优质内容供给，另一方面以超过千亿的Capex投入算力基建，其中阿里、腾讯、字 节规划投入合计近万亿元。行业竞争已从单一产品比拼，升级为资本、算力与创作入口的综合卡位，大厂纷纷押注AI娱乐产业，借 此构筑AI时代的长期护城河。

新闻来源：公司公告，央广网，华尔街见闻，第一财经，上证报，短剧自习室，金元证券研究所整理

2.3 短剧视频是当前互联网产品中最具成长性的品类

中国全网用户月均上网时长（单位：小时） 中国全网用户月均上网次数（单位：次）

2026年6月中国移动互联网使用情况

• • 互联网用户规模增速放缓，但用户粘性持续深化：QuestMobile数据显示，截至2026年6月，全网月活跃用户规模达12.82亿，同比增 长仅1.2%，增速持续放缓，用户总量天花板已基本确立。与此同时，用户粘性指标仍保持增长。全网用户月人均使用时长及次数分别 为189.3小时和2691次，同比分别增长7.4%和3.1%。在总时长增量有限的约束下，能够持续获取用户注意力的品类，才能具备结构性 增长优势。
• • 移动互联网使用深度分化，短剧视频成长性领先： QuestMobile数据显示，短剧视频、股票交易、智能健康是少数在用户规模与使用 时长两项核心指标上同时实现高速增长的品类，短剧视频是其中最具成长性的品类。

数据来源：QuestMobile，金元证券研究所整理

2.4 AI+影视成为激活大众消费的重要力量

• • 大众消费需求转型时期，用户更愿意为情绪价值付费：2025年9月-2026年8月，App Store中国区应用月度平均收入前五名分别为抖 音、腾讯视频、QQ音乐、剪映及网易云音乐，音视频内容付费仍是移动端变现最集中的方向。在当前阶段，大众消费需求由物质消费 向精神消费升级，短视频、长视频与在线音乐构成大众精神消费的核心品类，其付费体系已较为成熟，变现能力居移动应用之首。
• • 有效流量入口激活终端消费需求，字节跑通“内容+消费转化”自循环商业模式：从近一年应用平均下载量来看，前五名应用抖音商 城、抖省省、红果短剧、豆包、汽水音乐均出自字节跳动产品矩阵，9月份以来红果漫剧下载量快速攀升，一度超越红果短剧。字节以 抖音为核心流量入口，向电商、短剧、AI工具、在线音乐等场景持续延伸，各应用互相导流。红果短剧、红果漫剧、汽水音乐承接内 容娱乐需求，抖音电商承接消费转化，内容引流与消费转化相互反哺，跑通了“内容+消费转化”的自循环商业模式。

2025年9月-2026年8月AppStore应用月均收入前五 2025年9月-2026年8月AppStore应用月均下载量前五

数据来源：七麦数据，金元证券研究所整理

2.5 从图生视频到参考生视频，资产复用提升商业化效率

当前最主流的两种AI视频制作方式：图生视频、参考生视频

生成角色图 生成环境图 海量分镜融图 图片调整 图生视频 选片配音剪辑

图生视频

生成角色资产 生成场景、特效、风格库 参考生视频 选片配音剪辑

参考生视频

沉淀角色资产

沉淀角色资产

主体库

复用角色资产

• • 参考生视频比图生视频减少80%分镜融图工作流，产能提高4-5倍，同时生成的视频在一致性、资产复用能力方面得到显著提升。
• • 图生视频+参考生视频联合使用，可以充分发挥AI生产效率：尽管AI多模态技术具备文生视频的能力，但是图生视频+参考生视频联合 使用更符合工业化生产要求。图生视频适用于生成远景镜头、第一视角、空镜及在中景交代人物关系。参考生视频更适用于连续动作、 大幅运镜及强调角色和场景一致性的情况，同时沉淀的角色资产有助于后续复用及IP商业化活动。

参考资料：生数科技《AI漫剧视频模型行业白皮书》，金元证券研究所整理

三、AI技术如何重构内容生态？

3.1 AI+短剧：IP、算力、工具端更具确定性，平台与出品方承担弹性

付费观看（IAP）

提供 算力

AI工具 提供商

广告商

算力云

分

小程序

分销商

播 放

销

商业 合作

提供模型及 工具

广告投放 平台

推送

IP授权 制 作

成

会员制订阅、免 费观看（IAA）

IP版权方 AI短剧出品方

片

用户

平台方

推送

播 放

监管

• • 国内平台以红果为核心，主要采用IAA模式，做流量生 意；海外DramaWave、ReelShort等则以IAP和会员订阅模 式为主，平台用户直接为内容付费。
• • AI短剧出品方分两类：承制由甲方定选题、提供基础资 源，承制方负责制作，版权归甲方，收固定承制费，收入 弹性小且有限；自制则从创意到制作均由自制方完成，成 本自担，版权自有，收入取决于作品热度。
• • 相对而言，平台方和出品方的收入更具弹性。

监管机构

分账 分账

• • IP版权方收入相对确定：以收取授权费为主。
• • 算力云、AI工具深度受益于产能增量：当前AI短剧供给仍处于快速扩张阶段，无 论是AI短剧精品化，还是向长剧、电影延申，都会进一步扩大token消耗量，行 业对算力及工具的需求仍在上升。

注：此处的广告商是指在AI短剧中植入广告或进行其他形式的商业合作。此处的广告投放平台是指节选AI短剧的精华片段，在各大流量平台进行精准投放，吸引用户点击。 数据来源：金元证券研究所整理

3.1 AI+短剧：精品化驱动IP长线运营价值兑现

AI漫剧《万妖图录传》主角账号及剧集评论区

• • AI短剧下半场，角色资产将成为兑现关键：AI短剧发展前期，平台保底政策用于 刺激内容供给，培养用户观看习惯。随着行业规范化、补贴逐步退坡，AI短剧的 供给将从“量扩张”转向“质竞争”，精品化及具备IP长线运营价值的作品更易 积累用户，获得商业化优势。7月以来，红果短剧陆续官宣虚拟角色入驻社区， 将剧集热度延伸至角色日常运营，角色资产价值逐渐得到兑现。

• • AI漫剧《万妖图录传》长线运营打开IP衍生空间：该系列已连更12季，播放量突 破60亿。其中，第12季红果热度值一度破1亿、观看量破20亿，成为首部达成 “双破亿”的漫剧，并且第13季预约已超800万人。主角账号持续发布拼豆、拍 照等营业动态，延续剧集服化道设定并引入角色客串，带动评论区高强度互动。 用户对IP开发、手办周边等衍生品表达期待，显示精品AI漫剧在角色沉淀、粉丝 运营与衍生商业化上具备长线空间。

• • 多部AI仿真人短剧主角开启直播带货模式：《惊！我和死对头有个孩子第二季》 《都重生了，谁还装富二代啊》《夫人一个过肩摔，瘫子总裁站起来了》等AI仿 真人短剧已经与品牌、购物平台展开合作，通过在剧集内植入合作商品、由主角 进入真实带货直播间等方式，探索角色资产向终端消费转化的可行性。

AI仿真人短剧《死对头》主角直播带货

参考资料：短剧自习室，金元证券研究所整理

3.2 AI+长剧：与短剧路线分化，AI长剧以精品开局

《后西游记》登陆湖南卫视黄金档，并同步上线芒果TV

|案例1：芒果推出首部上星AIGC长剧《后西游记》

8月31日，国内首部上星AIGC长剧《后西游记》登陆湖南卫视黄金档并同步上

线芒果TV。单集40分钟，无真人、无实景，画面100%由AI生成，由字节 Seedance2.0/2.5提供技术支持。该作从立项到播出约4个月，单集成本约90万 元，约为传统动画1/10。首播省级卫视同时段第一，66个热搜，传播19.6亿。 标志AIGC从网生短剧走向卫视主流长剧。|

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华策影视出品电视剧《太平年》

|案例2：华策精品长剧《太平年》AI助力长剧全流程

2026年初，《太平年》在央视一套黄金档首播，单集最高收视3.20%，全网 有效播放超17亿，豆瓣评分高达8.3，触达海外近4亿人次。该剧借助AI技术 在前期生成疆域版图、古建等，50套数字场景、45套概念设计、300个三维 模型，中期通过虚拟拍摄辅助表演调度，后期制作“乌鸦食腐肉”“海浪流 体”等视觉特效，并借助AI完成多语种译制与本土化。|

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2026爱奇艺秋季悦享会分享AI战略

|案例3：爱奇艺秋季悦享会分享All in AI战略，强调始终落脚优质长剧

9月23日，爱奇艺在秋季悦享会上发布2026-2027年度350余部新作片单，并分

享AI战略的三大方向——AII in AI赋能实拍长片及AIGC长片，建设健康创作 者生态，探索AI催生的新形态作品。大会上爱奇艺表示将坚守降本不降质的原 则，始终落脚优质长剧。|

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数据来源：芒果TV官网，华策影视官方公众号，广电周报公众号，金元证券研究所整理

3.2 AI+长剧：从“视觉辅助”到“全流程”，AI技术助力ROI修复

长剧成本结构

• • 传统长剧生产具备典型的“长周期、重资产、低胜率”特征： 制作端，项目通常经历概念开发约6—12个月、剧本开发约 1.5—2年、实拍约4—6个月；单部投资普遍达1—2亿元。回款 端，收入主要依赖平台采购、广告、会员及版权分销，回款周 期常以年计，现金流错配问题突出，资本周转效率偏低。
• • 传统制作流程下，长剧盈利压力显著：据公开报道，爱奇艺创 始人、CEO龚宇在2025电视剧导演大会指出，视频平台虽仍保 持盈利，但电视剧项目亏损占比超过50%；制作成本高企是核 心掣肘之一，十年前单集电视剧成本已达300万元，当前高投 入使大量项目入不敷出。内容行业的资本回报亟待修复。
• • AI技术有望通过降低制作成本、提升制作效率改善单剧ROI， 并借助市场反馈，高效完成内容迭代与资源配置。长剧领域， AI应用正由后期特效制作、智能译制、本地化宣发等辅助环节， 逐步向AI影视工业化、虚拟拍摄、AIGC资产库等方向演进。

|演员片酬 ≈40% 传统电视剧成本结构中最大的一部分，AI生成的数字角色可逐步 替代，同时降低演员片酬弹性这一重要成本制约项|

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|拍摄+服化道灯 ≈35% 传统长剧包括实景、群演、器材等：可由AI虚拟制片替代|

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|后期特效 ≈12% 最早、最直接受益于AI技术，可用更低成本制作 更优秀的特效|

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|营销发行 ≈10%

AI辅助译制、出海本地化、生成宣发物料|

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参考资料：金元证券研究所整理

3.3 AI+电影：从概念迈向项目验证，首部AI院线电影正式定档

目前AI长电影仍以“AI辅助制作”为主要形态，2026年内全流程AI电影有望从概念迈向项目验证过渡的阶段：

• • 博纳影业出品的《三星堆：未来往事》已拿到国家电影局公映许可证并定档10月23日，创作团队历经两年技术探索、一百二十余万张底 图、上百次全片迭代重做，AI在该片中承担生成与执行角色，创意发起和创作判断仍由博纳AIGMS团队按照电影工业流程完成。
• • 爱奇艺全AI生成电影《灵魂摆渡·浮生梦》已在开发中，此前“浮生梦”系列前两部《蝴蝶梦》《天女之梦》已上线并取得良好分账表 现。
• • 腾讯视频此前在第十三届中国网络视听大会上宣布，将推出全球首部全流程AI制作的院线电影，时长90分钟，从剧本到特效100%由AI完 成，预计2026年内发布，目前已在腾讯视频平台内上线一部70分钟科幻悬疑AI长片《杀他的100种办法》。

定档2026年10月23日 ？

2026年8月，AIGC电影《灵魂摆渡·浮生 梦》系列前两部已于爱奇艺平台内上线

博纳影业出品的AI电影《三星堆：未来往事》

参考资料：灯塔数据，金元证券研究所整理

3.3 AI+电影：传统院线标杆布局AI转型，探索多元变现结构

传统院线标杆 在AI电影领域的布局 战略定位

出品《三星堆：未来往事》，首部AI超写实院线电影，定档10月23日， 片长100分钟，已获国家电影局公映许可证

以“数字资产”为核心，将AI定位为公司独 有、无法复制的核心资产

博纳影业

推进AI译制系统、AI导演创意助手、CINITY AI视频制作平台；启动青年 原创电影及AI电影扶持计划二期，计划投资项目不少于30个

将AI作为创新板块核心方向，推动AI在创作、 制作、宣发、放映全链条应用

中国电影

发布“iNEW”新战略，布局“iPAi星球”、中国动画学派大模型；联合 出品AIGC漫改武侠电影《山竹刀》于9月上线

以AI为抓手，主攻IP内容焕新和IP商业开发 两大方向，打造“文化+科技+消费”生态

上海电影

AI定位为“辅助手段”，强调高端院线电影

光线传媒 将AI植入动画制作流程，用于降低制作成本

核心创意不可替代

• • 商业模式层面，电影行业正从单一票房收入向多元化变现结构转型：传统影视公司以IP衍生品潮玩手办为商业化重点方向，柠萌影业 剧集衍生收入从约142万元猛增至1006.5万元，同比增幅高达610.3%。上海电影旗下上影元全年衍生品销售额同比增长300.81%，单IP 终端GMV突破25亿元。AI微短剧的降本效应可辅助电影制作端压缩成本，而AI长片在平台分账模式下展现出的快速回本能力，则为电影 ROI修复提供了新的验证路径。从“收取广告费”到“收取电影票款+IP衍生品收入”的商业模式升级，客单价与变现效率均有望提 高。
• • AI电影仍处于早期阶段，票房收益与商业模式存在不确定性，AI生成内容的观众接受度与情感共鸣仍需市场验证。建议关注三条投资 主线：一是以博纳影业、中国电影为代表的，具备出品、发行、放映资源，有利于AI电影项目落地的标的；二是拥有丰富IP储备和衍 生品运营能力的平台型公司，包括上海电影、光线传媒等；三是进军AI电影领域的视频平台，例如爱奇艺、腾讯视频。

3.4 内容变现密度提升，从广告变现走向用户直付

|免费短剧（IAA） 4.5元/人/月 用户免费观看，通过广告变现。红果广告收入 约200亿，MAU约3.7亿，≈ 4.50元/人/月|

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AI+影视变现模式从广告侧走向用户侧，单位内容价值 越高，越靠近用户直付：IAA模式下，广告变现密度天

|长视频会员 14-15元/人/月 以爱奇艺ARPU推算，长视频平台会员每人每月约贡献 14-15元，约为Netflix的1/7，仍有上行空间|

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花板由eCPM×曝光时长决定，与内容成本无关。内容成 本每上一个台阶，就必须切换到“按内容定价”的变现 方式才能闭环。“走向长剧”因此不仅是AI内容精品化 的方向，更是现金流的必然要求。漫剧用户已表现出的 超前点播、打赏、单集付费等类IAP行为，表明用户为 AI内容直付的心理账户已在长剧到来之前开户。

|电影票 36.9/人次 根据灯塔数据显示，2026年平均电影票价约为36.9元；单次收 入高，强调体验溢价，|

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|海外短剧IAP 3-5美元/周 北美付费池；欧美用户为强情绪内容直付意愿显著|

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资料来源：；DataEye、QuestMobile、猫眼研究院，公司公告，灯塔数据，金元证券研究所整理

3.5 可供探索的商业化路径

3.6 AI短剧规模年内有望突破400亿，内容产业AI渗透率快速提升

2024-2030年中国网络微短剧市场规模预测

• AI电影与AI长剧带来两个500亿级市场：左图测算 尚未纳入AI电影与AI长剧的增量贡献。若将二者 纳入AI影视未来空间测算，AI影视将再迎两个500 亿级市场，分别对应AI电影与AI长剧的增量空间。 逻辑在于，长内容单位价值更高，天然适配订阅、 票款、IP衍生品等用户直付型变现方式，可突破 广告变现的密度天花板。AI短剧已验证了AI内容 的生产效率与用户接受度，而AI电影与AI长剧则 有望验证AI内容的付费深度与商业闭环。随着AI 影视内容形式的演进，AI影视总盘子将从当前以 短剧为主的千亿级市场，向两个500亿级增量市场 扩容。

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2024 2025 2026E 中国网络微短剧市场规模（亿元） AI短剧市场规模（亿元）

• • 依据艾媒数据预测，国内微短剧市场整体规模将由2024年的504亿 元增至2030年的1506亿元，CAGR约20%，总体规模持续扩张。
• • 据DataEye数据预估，2026年AI短剧市场规模有望突破400亿元。 我们预计AI短剧市场将保持高速增长，成为微短剧市场的主流供 给形态。

数据来源：艾媒数据中心，DataEye，生数科技《AI漫剧视频模型行业白皮书》，金元证券研究所整理

四、投资建议及相关标的

4.1 相关标的梳理

4.2 投资建议

• • 确定性看IP及工具，弹性看平台和出品方：IP方通过版权授权前置锁定收益，工具方依赖算力及软件调 用量赚取稳定现金流，二者商业模式确定性高、可预测性强。平台与出品方则需承担内容投流成本与市 场验证风险，收入高度依赖爆款率与用户付费转化，具备显著的高弹性特征。
• • 具备精品化制作能力的出品方更有收入潜力：广告ARPU≈4.5元/月，会员订阅费≈ 14-15元/月，电影 平均票价≈ 41.9元/次，长剧、电影把AI内容的变现方式推向用户直付，AI影视产品的变现密度提升。 与此同时，虚拟主角直播带货、开发IP衍生品进一步拓宽AI影视商业化空间。具备精品化、IP长线运营 能力的出品方拥有最大的收入潜力。
• • 审慎追踪AI影视向长剧、电影发展的接受度：向长剧及电影跃迁是提升变现密度的必经之路，但长内容 对画面细节、剧情连贯性要求极高，受众是否愿意为AI长内容买单尚待验证。预计2026Q4–2027H1将迎 来“边制边审边播”的密集验证期，我们将密切跟踪相关备案过审进度及长内容留存数据。

五、风险提示

五、风险提示

• • 竞争加剧风险：AI影视赛道正成为各大平台竞逐的流量新入口。为应对增长瓶颈，抖音、快手、爱奇艺、芒果TV、优酷、腾讯等平台已 相继推出流量扶持与激励政策，旨在抢占市场份额。目前行业竞争格局尚未锁定，随着市场热度持续，未来或有更多新平台与公司加入， 行业竞争存在进一步加剧的风险。
• • 付费率不及预期风险：当前AI+影视市场规模虽然快速增长，但付费转化能否持续达到预期水平仍存在不确定性。若后续内容无法维持 对用户的付费吸引力，这将对行业的收入增长与长期发展构成直接挑战。
• • 监管趋严风险：未来在内容题材、价值观导向、版权规范及AI工具使用等方面，监管要求可能进一步趋严，从而增加合规成本并和经营 的不确定性。
• • 技术更新不及预期风险：将AI技术应用于影视工业化生产过程中，可能面临新的技术难题，若AI技术迭代放缓，可能直接影响内容质量 与产能上限，可能制约行业长期发展并削弱其市场竞争力。
• • AI生成内容接受度不佳风险：由于AI影视产品在画面连贯性、情感表达等方面仍存在技术局限，可能导致观众产生审美疲劳，甚至对 “AI感”较强的内容产生抵触。这将对其在大众市场的普及和用户长期留存构成潜在挑战。
• • AI伦理道德风险：

• （1）版权侵权风险：AI训练数据及生成内容可能涉及未经授权的作品或肖像。
• （2）真人换脸滥用风险：技术滥用可能引发虚假信息、诽谤等严重社会与法律问题。
• （3）内容合规风险：AI批量生成难以完全规避违规内容，平台面临重大的内容审核与监管责任。如有相关立法和诉讼案例可能对行 业发展造成重大影响。

投资评级说明

金元证券行业投资评级标准： 强于大市：预期行业相关指数在未来6个月内超越沪深300指数表现； 中性：预期行业相关指数在未来6个月内基本与沪深300指数表现持平；

弱于大市：预期行业相关指数在未来6个月内明显弱于沪深300指数表现。

金元证券股票投资评级标准： 买入：预期未来6个月内股价收益率超越沪深300指数的涨跌幅15%以上；

增持：预期未来6个月内股价收益率超越沪深300指数的涨跌幅5%～15%；

中性：预期未来6个月内股价收益率相对沪深300指数涨跌幅的差异在-5%～+5%之间； 减持：预期未来6个月内股价收益率弱于沪深300指数的涨跌幅5%以上。

金元证券机构销售负责人：詹宝强 电子邮件：zhanbq@jyzq.cn

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定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专业财务顾问的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，金元证券及/或其关

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