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如今愛奇藝的麻煩，“跪求”AI就能解決嗎

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“跪求”AI生成高品質影視作品 ， 愛奇藝CEO龔宇在近期舉行的第十三屆中國網絡視聽大會上這樣說道 。

其實早在ChatGPT剛剛問世時 ， 龔宇就是影視行業中為數不多堅定看好AI賦能的人 。 在2023愛奇藝iJOY悅享會上他就曾表示 ， “因為AIGC ， 三五年內影視行業的制作方式、成本結構、人員結構一定會發生顛覆性的變化” 。
如今隨著可靈3.0、Seedance 2.0、HappyHorse等頭部視頻生成模型的涌現 ， AI生成長篇影視內容在技術上已無實質性障礙 ， 也能實現講好故事、塑造人物和傳遞情感的目標 。 因此龔宇在今年的網絡視聽大會上提出了“112定律” ， 即AI技術將使單位內容成本降低一個數量級 ， 同時帶動創作者數量增加一個數量級 ， 并最終推動作品數量實現兩個數量級的增長 。
那么問題就來了 ， 為什么愛奇藝方面對于AI抱有如此高的熱情呢？答案其實藏在了他們最新的財報里 。 該公司在2025年總營收為272.9億元、同比下降7% ， 其中會員服務收入168.1億元、同比下降5% ， 在線廣告服務收入51.9億元、同比下降9% ， 內容發行收入25億元、同比下降12% 。 核心業務收入悉數下滑的結果 ， 就是愛奇藝的凈利潤從2024年的7.641億元變為了2025年的-2.063億元 。
【如今愛奇藝的麻煩，“跪求”AI就能解決嗎】
事實上 ， 愛奇藝如今面臨的困境早在多年前就埋下了伏筆 。 自從2022年以來 ， 愛奇藝在內容端的運營策略就從大量采購劇集 ， 轉向了加強自制劇、聚焦頭部作品 ， 與當年好萊塢的“大片時代”如出一轍 。 可即使擁有全球最強電影工業好萊塢 ， 他們的“大片時代”也僅僅只持續了十年 。
隨著愛奇藝選擇放棄一些評級不高的A級、B級項目 ， 將更多時間和精力放在體量更大的A+級和S級上 ， 確實拿出了《狂飆》 ， 但很快就遇到了青黃不接的問題 。 他們2024年的劇王《唐朝詭事錄之西行》以及2025年的劇王《生萬物》 ， 就都不復當初的盛況 。
從“大水漫灌”到“精準滴灌”的結果 ， 是愛奇藝的營收高度依賴爆款內容帶動 ， 也就是沒有爆款就沒有付費會員增長以及廣告商的投放 。 可問題在于 ， 全世界的影視行業都找不出一套可復制的內容生產和運營方法論 ， 即便強如好萊塢巨頭也做不到能持續產出爆款 ， 甚至“漫威宇宙”現在都已經表現乏力 。

十年前愛奇藝能玩“大水漫灌”的基石 ， 是他們能從資本市場搞來錢 ， 但當市值從最高峰跌去97%后 ， 發債的可能已經微乎其微 ， 也就只能寄希望于AI這個資源放大器了 。
現在“跪求”AI ， 愛奇藝其實是看到了AI有實現“創作平權”的潛質 ， 并打破傳統影視創作由少數人決定內容供給的現狀 ， 從而給他們帶來重回大浪淘沙模式的可能 。 但現實真會如龔宇所愿嗎？答案恐怕是否定的 。
一個非常典型的例子 ， 就是OpenAI剛剛宣布關閉Sora ， 字節跳動的Seedance 2.0旋即提價 。 目前創作者使用Seedance2.0時想要免排隊 ， 開通訂閱會員走VIP通道已經不行 ， 不僅要預付款 ， 而且還得承諾每年消耗一定量的Token額度 。

歸根結底 ， 摩爾定律在AI領域已經徹底失效 ， 算力成本也始終降不下去 。 如今Transformer模型帶來的技術紅利已接近尾聲 ， 這種基于概率統計和神經網絡擬合函數的大模型路線 ， 本質上仍是在訓練樣本概率下尋求最大近似值 ， 可能永遠都無法達到人類期望的最佳效果 。
君不見隨著OpenClaw橫空出世產生了海量需求后 ， Token的價格不降反升 。 此前騰訊云方面就宣布 ， 自3月13日起結束部分模型的免費公測 ， 并轉為正式收費 ， 同時對混元系列模型進行大幅調價 ， 部分價格漲幅超過400% 。 阿里和百度方面也陸續發布公告 ， 在4月中旬開始上調AI算力和存儲價格 ， 整體漲幅在5%-30%之間 。
Token漲價就導致沉寂了多年的命令行界面（CLI）突然翻紅 。 在GUI（圖形界面）主宰消費級互聯網二十余年后 ， 飛書、釘釘、WPS、Stripe等一系列知名產品先后擁抱CLI ， 就是因為后者能將Token的用量打下來 。

在Scaling laws（尺度定律）遇到瓶頸的情況下 ， AI大模型的開發商再怎么優化也很難降低算力開銷 。 在業界解決算力成本問題之前 ， Token幾乎沒有降價的空間 ， 這也是AI推動影視創作去中心化的核心痛點 。
即使拋開算力成本這個問題 ， 目前AI視頻模型的能力也不足以實現“AI純生成長篇影視” 。 用過Sora 2、Seedance 2.0、可靈3.0等SOTA（當前最高水平）視頻模型的朋友應該會有相同的感受 ， 使用它們就好像與一個極有才華、但時而固執的藝術家溝通 ， 而非指揮一個專業團隊工作 。
當下 ， 這一批視頻模型輸出結果仍帶有一定的“黑箱”性質 ， 要實現一部視聽語言高度統一、風格化 ， 并能精確傳達導演意圖的商業大片還很難 。 準確地說 ， 現在的AI視頻模型并不擅長生成一個有張力的故事 ， 它們的長處是批量生成“視覺奇觀” 。

但“視覺奇觀”也是爽的一種 ， 這也是為什么AI視頻率先商業化落地的賽道是漫劇 。 可長篇影視內容不可能全靠視覺表現力來支撐 ， “講一個好故事”始終是長視頻的底層邏輯 ， 所以AI暫時可能還沒法成為愛奇藝的解藥 。

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