AI内容全球化：短剧、影视与互动内容的下一程 ｜WAIC2026

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。 7月17日晚，在钛媒体集团与2026世界人工智能大会组委会共同举办“WAIC UP! AI三极夜话全球AI创新者夜间思享会”上，NetShort CEO王利、FizzDragon 创始人兼CEO陈卓、昆仑万维 DramaWave内容生态总监杨天宇、灵珠 CMO吴荻、 MemVerge 中国区 CTO赵玥五位嘉宾，围绕“AI内容全球化的底层重构”展开对谈与讨论。 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