新腕兒 報(bào)道

過(guò)去一年，AI短劇行業(yè)最明顯的變化，模型能力持續(xù)突破，創(chuàng)作者規(guī)?？焖贁U(kuò)張。

這種模型能力的躍遷，直接催生了第一批可復(fù)制的商業(yè)爆款。從《太后傳》《斬仙臺(tái)AI真人版》到今年涌現(xiàn)的大量真人AI短劇，越來(lái)越多影視團(tuán)隊(duì)、MCN機(jī)構(gòu)、工作室開始進(jìn)入賽道。

爆款的持續(xù)出現(xiàn)，驗(yàn)證了一件事：AI短劇已經(jīng)不再是技術(shù)實(shí)驗(yàn)，而是一門正在走向成熟的內(nèi)容生意。

但當(dāng)行業(yè)從增量探索進(jìn)入規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)，一個(gè)新的問(wèn)題也開始浮現(xiàn)：當(dāng)所有人都能調(diào)用同樣的模型時(shí)，創(chuàng)作者還能靠什么建立優(yōu)勢(shì)？

答案在于兩個(gè)方向，一是做出差異化的內(nèi)容質(zhì)量，二是降低試錯(cuò)成本、讓更多創(chuàng)意有機(jī)會(huì)跑出來(lái)。通用模型雖然強(qiáng)，但它為所有人提供的是同一套能力。真正能幫助創(chuàng)作者建立壁壘的，是更懂短劇的垂類模型，以及讓創(chuàng)作者敢放手去試的低成本環(huán)境。

這正是成立一周年的可夢(mèng)智能給出的答案。

6月，可夢(mèng)智能旗下AI短劇創(chuàng)作平臺(tái)LIKEAI正式上線兩款自研視頻模型——Like Pro 1.0與Like Lite 1.0。前者聚焦精品化，幫助專業(yè)團(tuán)隊(duì)在角色一致性、鏡頭控制上做出更高品質(zhì)的內(nèi)容；后者聚焦效率與成本，讓中小團(tuán)隊(duì)可以低成本快速驗(yàn)證題材。兩款模型分別對(duì)應(yīng)了質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)兩條路徑。

與此同時(shí)，LIKEAI同步推出“1周年、1個(gè)月、1億”普惠計(jì)劃：6月整月免費(fèi)開放自研模型，并投入價(jià)值1億元的模型資源補(bǔ)貼創(chuàng)作者。這意味著創(chuàng)作者可以幾乎零成本地嘗試新的模型、新的題材、新的敘事方式。

對(duì)于一家已接入多款主流通用模型的平臺(tái)而言，為何要在此時(shí)加碼自研模型？這一選擇又將如何適配 AI 短劇產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)、解決行業(yè)現(xiàn)存難題？

答案，或許就藏在 AI 短劇產(chǎn)業(yè)的下一發(fā)展階段中。

從模型能力到工業(yè)化能力過(guò)去一年，AI短劇行業(yè)經(jīng)歷了一次非常明顯的認(rèn)知轉(zhuǎn)變。

2025年以前，行業(yè)討論最多的是：模型能不能做真人？人物會(huì)不會(huì)崩？鏡頭能不能動(dòng)？而到了2026年，這些問(wèn)題已經(jīng)成為基礎(chǔ)能力。

以《斬仙臺(tái)AI真人版》為代表的一批作品證明，AI真人短劇不僅能做，而且可以規(guī)?；a(chǎn)。數(shù)據(jù)顯示，LIKEAI參與制作的AI短劇中，已有超過(guò)30部播放量破億，總播放量突破50億。

《斬仙臺(tái)真人 AI 版》制作后臺(tái)

模型能力的提升降低了創(chuàng)作門檻，吸引了大量團(tuán)隊(duì)涌入。但隨著供給激增，流量持續(xù)向頭部集中。當(dāng)越來(lái)越多人能夠快速出片時(shí)，做得快已不再構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。真正拉開差距的，是能否穩(wěn)定做出觀眾愿意看、平臺(tái)愿意推的內(nèi)容。

這背后，本質(zhì)上是AI短劇行業(yè)進(jìn)入工業(yè)化階段后，對(duì)生產(chǎn)體系提出了更高要求。越來(lái)越多的創(chuàng)作者意識(shí)到，問(wèn)題不在于有沒(méi)有模型，而在于通用模型的設(shè)計(jì)目標(biāo)與短劇生產(chǎn)之間存在根本性錯(cuò)位。

通用視頻模型追求的是單次生成的多樣性和單幀美學(xué)，它被訓(xùn)練成每次都給出一段看起來(lái)很酷的視頻，但不保證角色的一致性和情緒的連貫性。而短劇創(chuàng)作恰恰相反，它需要長(zhǎng)序列的角色一致性、跨鏡頭的敘事連貫性、可重復(fù)調(diào)用的場(chǎng)景資產(chǎn)，以及可控的生成成本。

這種底層邏輯的沖突，直接導(dǎo)致了通用模型在短劇場(chǎng)景中的幾大頑疾：角色形象漂移、人物情緒斷裂、鏡頭邏輯混亂、反復(fù)生成帶來(lái)的成本失控。不是不能用，而是用起來(lái)處處受限。

在可夢(mèng)智能CEO熊昺輝看來(lái)，“如今模型層面的能力已經(jīng)構(gòu)成基礎(chǔ)，創(chuàng)作者現(xiàn)階段需要的是一套能夠真正支撐內(nèi)容生產(chǎn)的完整工作流。”從劇本分析、角色資產(chǎn)建立，到場(chǎng)景管理、分鏡生成，再到多人協(xié)作、成本管控。這套工作流，正是AI短劇從手工作坊走向工業(yè)化生產(chǎn)的核心樞紐。

Like Pro 1.0與Like Lite 1.0的誕生，正是為了滿足這套工作流。它們不是孤立的模型，而是嵌入LIKEAI全流程的引擎，與劇本分析、角色管理、場(chǎng)景庫(kù)、協(xié)作系統(tǒng)共同構(gòu)成閉環(huán)。

這也回答了前文的問(wèn)題：自研模型不是為了更強(qiáng)的單次生成，而是為了實(shí)現(xiàn)可復(fù)用的工業(yè)化能力。只有當(dāng)模型、工作流、團(tuán)隊(duì)協(xié)作三者咬合，AI短劇才能真正進(jìn)入工業(yè)化深水區(qū)。

可夢(mèng)智能自研模型為短劇生產(chǎn)深度優(yōu)化

此次發(fā)布的Like Pro 1.0和Like Lite 1.0，并非重新訓(xùn)練一套通用視頻大模型。

按照可夢(mèng)智能的定義，兩款模型更像是針對(duì)AI短劇生產(chǎn)鏈路進(jìn)行深度優(yōu)化的垂類視頻模型，區(qū)別于面向全行業(yè)的視頻生成工具，它們直接圍繞短劇團(tuán)隊(duì)最常見的問(wèn)題展開優(yōu)化。

例如角色一致性。在長(zhǎng)篇AI短劇制作過(guò)程中，角色形象漂移一直是行業(yè)公認(rèn)難題，LIKEAI過(guò)去一年沉淀的大量真人AI短劇項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，也直接反饋到了模型設(shè)計(jì)當(dāng)中。

從平臺(tái)公開的創(chuàng)作體系來(lái)看，創(chuàng)作者可以通過(guò)角色資產(chǎn)管理、劇本智能分析、場(chǎng)景統(tǒng)一管理等方式，實(shí)現(xiàn)角色與場(chǎng)景的長(zhǎng)期穩(wěn)定調(diào)用。

此次推出的兩款模型則進(jìn)一步強(qiáng)化了這一能力。

Like Pro 1.0更偏向精品化內(nèi)容生產(chǎn)，重點(diǎn)強(qiáng)化角色一致性、長(zhǎng)時(shí)序穩(wěn)定性、鏡頭控制能力和畫面質(zhì)感，面向的是高品質(zhì)真人AI劇和長(zhǎng)篇敘事內(nèi)容；

而Like Lite 1.0則更強(qiáng)調(diào)效率與成本控制。在保證生成質(zhì)量的前提下提升生成速度與并發(fā)能力，更適合中小團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證題材和批量生產(chǎn)。

兩款模型的定位，恰好對(duì)應(yīng)了當(dāng)前AI短劇行業(yè)的兩類典型創(chuàng)作者：一類是追求精品化的專業(yè)團(tuán)隊(duì)，另一類是數(shù)量龐大的個(gè)人創(chuàng)作者和中小工作室。前者關(guān)注質(zhì)量，后者關(guān)注成本。

但無(wú)論哪一類創(chuàng)作者，想要做出爆款，都必須先解決內(nèi)容的穩(wěn)定性和可控性。可夢(mèng)智能的自研模型，正是從底層優(yōu)化了角色一致性、長(zhǎng)時(shí)序穩(wěn)定性和鏡頭控制能力，讓創(chuàng)作者能夠穩(wěn)定地產(chǎn)出高質(zhì)量畫面。

而真正讓中小團(tuán)隊(duì)敢放手去做的，是成本可控，這也是行業(yè)最現(xiàn)實(shí)的痛點(diǎn)。為此，LIKEAI在推出自研模型的同時(shí)，同步面向OPC生態(tài)開放了平價(jià)Seedance 2.0 API接入服務(wù)，統(tǒng)一結(jié)算標(biāo)準(zhǔn)僅為1元/秒，平臺(tái)不加價(jià)、不設(shè)差異化收費(fèi)。這意味著，一個(gè)中小團(tuán)隊(duì)可以用極低的成本快速生成大量視頻素材，反復(fù)驗(yàn)證題材、打磨敘事，而不必?fù)?dān)心算力費(fèi)用失控。

當(dāng)“內(nèi)容穩(wěn)定”和“成本可控”同時(shí)具備時(shí)，提高爆款命中率就不再是空話。因?yàn)閯?chuàng)作者可以把精力從對(duì)付模型的不確定性中解放出來(lái)，專注于創(chuàng)意、節(jié)奏和情感。

這正是自研模型與通用模型最大的區(qū)別，它不只是生成視頻，而是在幫助創(chuàng)作者把偶然的爆款變成可復(fù)現(xiàn)的能力。

通過(guò)底層模型優(yōu)化保障內(nèi)容質(zhì)量，通過(guò)平價(jià)API和算力補(bǔ)貼降低試錯(cuò)成本，LIKEAI讓更多創(chuàng)作者有機(jī)會(huì)反復(fù)嘗試、持續(xù)迭代，最終提高命中爆款的概率。

一場(chǎng)針對(duì)創(chuàng)作者的算力普惠

比起模型發(fā)布，更受行業(yè)關(guān)注的其實(shí)是此次周年活動(dòng)。為可夢(mèng)智能直接拿出了價(jià)值1億元的模型資源，在當(dāng)前AI視頻生成成本依然高企的情況下，這無(wú)疑是一次力度不小的投入。

根據(jù)官方公布的信息，6月整月，LIKEAI自研模型全面免費(fèi)開放。升級(jí)后的會(huì)員體系中，298元和598元兩個(gè)檔位用戶均可不限次數(shù)使用Like Pro 1.0與Like Lite 1.0。同時(shí)啟動(dòng)“1周年、1個(gè)月、1億，只為與你同行”主題活動(dòng)。

對(duì)于大量AI短劇創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，這意味著試錯(cuò)成本的大大降低。過(guò)去制作一部AI短劇，最貴的部分往往不是創(chuàng)意，而是反復(fù)生成所消耗的模型費(fèi)用。尤其是精品項(xiàng)目。一個(gè)鏡頭可能需要多輪迭代。一個(gè)角色可能需要數(shù)十次調(diào)整，成本壓力直接影響創(chuàng)作者的創(chuàng)作空間。

而此次開放自研模型，則相當(dāng)于把原本屬于少數(shù)頭部團(tuán)隊(duì)的資源能力，進(jìn)一步向普通創(chuàng)作者開放。

在算力昂貴的背景下，LIKEAI敢于推出免費(fèi)不限次使用自研模型的底氣，熊昺輝坦言來(lái)自三個(gè)方面：一是自研模型針對(duì)短劇場(chǎng)景深度優(yōu)化，算力效率大幅提升，單位成本可控；二是公司已跑通商業(yè)閉環(huán)，有能力將技術(shù)紅利回饋用戶；三是基于長(zhǎng)期主義理念，希望通過(guò)降低使用門檻，讓更多創(chuàng)作者先用起來(lái)、跑出結(jié)果，共同把行業(yè)蛋糕做大。

從產(chǎn)業(yè)視角來(lái)看，這更像一次基礎(chǔ)設(shè)施層面的投入，因?yàn)锳I短劇行業(yè)真正缺少的，未必是創(chuàng)作者，而是讓創(chuàng)作者持續(xù)留下來(lái)的低成本環(huán)境。

從工具平臺(tái)到創(chuàng)作生態(tài)平臺(tái)

如果把時(shí)間拉長(zhǎng)來(lái)看，可夢(mèng)智能過(guò)去一年做的事情有一條清晰的脈絡(luò)，他們不是單純做模型，而是在搭建一套完整的AI短劇生產(chǎn)體系從劇本分析到角色創(chuàng)建，從場(chǎng)景管理到分鏡生成，再到多人協(xié)作生產(chǎn)，平臺(tái)已經(jīng)形成較為完整的工作流。

尤其是在企業(yè)協(xié)作層面，LIKEAI已經(jīng)支持項(xiàng)目級(jí)協(xié)同創(chuàng)作機(jī)制。主賬號(hào)統(tǒng)一管理積分消耗，協(xié)作者可按照角色和任務(wù)進(jìn)行分工，實(shí)現(xiàn)多人同時(shí)推進(jìn)劇集制作。這種能力對(duì)于逐漸走向工業(yè)化的AI短劇行業(yè)而言意義不小，因?yàn)槲磥?lái)真正參與競(jìng)爭(zhēng)的，很可能不再是單個(gè)創(chuàng)作者，而是擁有完整生產(chǎn)能力的團(tuán)隊(duì)。

從自研模型到第三方模型接入，再到創(chuàng)作者協(xié)作體系建設(shè)，LIKEAI的角色也正在發(fā)生變化，它不再只是一個(gè)模型調(diào)用平臺(tái)。而是在向AI短劇基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)演進(jìn)。

結(jié)語(yǔ)

過(guò)去一年，AI短劇行業(yè)最大的特點(diǎn)是模型驅(qū)動(dòng)，誰(shuí)先拿到更強(qiáng)模型，誰(shuí)就擁有更高生產(chǎn)效率。

但當(dāng)模型能力逐漸趨同之后，競(jìng)爭(zhēng)邏輯也開始發(fā)生變化，未來(lái)行業(yè)比拼的，可能不再是誰(shuí)擁有最強(qiáng)模型。而是誰(shuí)能夠幫助更多創(chuàng)作者持續(xù)創(chuàng)作，從這個(gè)角度再看可夢(mèng)智能此次動(dòng)作，其意義已經(jīng)不僅僅是一場(chǎng)周年慶活動(dòng)。

Like Pro 1.0與Like Lite 1.0的發(fā)布，是平臺(tái)從模型使用者向模型建設(shè)者邁出的關(guān)鍵一步。

1億元資源補(bǔ)貼，則是在嘗試降低整個(gè)行業(yè)的進(jìn)入門檻。而Seedance 2.0 API開放和協(xié)作生態(tài)建設(shè)，則是在為下一階段的規(guī)?；a(chǎn)做準(zhǔn)備。當(dāng)AI短劇從“會(huì)不會(huì)做”進(jìn)入“如何持續(xù)做好”的階段，行業(yè)需要的也不再只是單一工具。而是一整套圍繞創(chuàng)作、生產(chǎn)、協(xié)作和增長(zhǎng)構(gòu)建起來(lái)的生態(tài)體系。

構(gòu)建這套生態(tài)體系的前提，正是可夢(mèng)智能一直在推進(jìn)的工業(yè)化能力，從自研模型到完整工作流，從算力普惠到協(xié)作平臺(tái)，每一步都在把AI短劇推向真正的工業(yè)化深水區(qū)。

某種意義上說(shuō)，這或許才是可夢(mèng)智能一周年最值得關(guān)注的信號(hào)。因?yàn)锳I短劇的競(jìng)爭(zhēng)，正在從模型之爭(zhēng)，走向生態(tài)之爭(zhēng)。

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