生成式人工智能（GenAI）正引爆一场深刻的内容生产力范式革命。从文本、图像到视频、音乐等系列惊艳应用，正在打破高质量动态内容生成的壁垒，将过去被认为是人类专属的复杂创意工作推向机器可及的范围。这种指数级的技术进步，给文化产业带来“战略性焦虑”与“机遇性渴望”并存的复杂局面：一方面，所有市场参与者都看到GenAI在降本增效、拓展创意边界上的巨大潜力；另一方面，这种颠覆性力量也带来前所未有的挑战，既有的价值链、商业模式与内容生态等正面临全面重塑，引发全行业对未来的深刻追问。

腾讯研究院与中国传媒大学文化产业管理学院合作推进的《破晓：GenAI重塑文化产业》研究项目，聚焦GenAI在长视频、短视频、音乐、动画、网络文学等重点领域的应用，探索文化产业智能化发展路径。以下为项目相关的核心访谈内容分享，汇聚行业专家对GenAI时代内容产业变革的深度洞察。

一、GenAI在内容生产中的降本增效与人机协同：落地现状与能力边界

核心议题：GenAI大模型和智能体不断涌现，逐步渗透到不同文化内容形态的生产流程中。行业普遍认为的“降本增效”具体在哪些环节实现，内容生产中的“人机协同”是否已真实落地？现有GenAI的能力边界是什么？

楚利彬（影视行业从业者）：基于多年影视从业经验，我深刻意识到此次AI技术变革与以往任何一次技术迭代都有本质不同。许多影视创作者所持的“人机协同”观点，其前提是创作流程仍始于人类拍摄的素材，再由AI进行辅助处理。这几年我一直在做“智能剪辑”的探索，发现真正的智能剪辑在当下很难实现——AI对“素材”的理解能力远远不够，用现有算力对500个小时的素材逐帧分析，不仅面临模型对人类文明多元细节理解不足的问题，单从上下文数据保持和算力需求来看就极难实现，且成本和效率完全不成正比，不如人工剪辑直接高效。这导致当前的“智能剪辑”或“人机协同成片”都难以真正落地。

但如果前端的影像本身就不是人类创造的，后端直接生成成片——包括画面、剪辑、音乐、声效全部一次性生成，那么这套传统内容制作体系就会彻底瓦解。

陈坤（行业研究者）：关于AI在影视创作中的渗透程度，目前在前中期环节较为深入，后期环节相对较少。前期环节中，策划、剧本创作、分镜设计等领域，AI已得到广泛应用，我们已看到AI短剧、长剧等内容出现，预计未来一两年内会出现完整的AI电影。中期环节，传统拍摄方式正被大模型和智能体替代，实现从文字到视频的转换，包括直接生成或通过图片中转等方式。后期环节中，商业化剪辑仍主要依靠人工完成，尽管AI剪辑已能满足普通用户需求，但在专业剪辑领域的应用仍较为有限。

赵天奇（技术研究者）：未来GenAI在影视领域会有2D和3D两条发展路线。相对而言，3D路线更接近工业时代的影视本质，能让影视内容更具物理真实感；而2D路线无法实现、也不会过于关注内容前后一致性的可控。3D路线的难点在于高质量的表征数据太难获得，其需要的三维、点云、网格和骨骼等多模态表征极为复杂。当前2D路线的拟真性已很好，画质和自由性都较高，但已接近能力边界；3D路线则会持续推动技术突破和应用创新，有望达到传统工业级影视的水平。

此外，AI对于内容加工处理的决策支持仍有难度，因为AI存在“遗忘”和“乱想”的问题。比如目前使用AI工具的编剧，需要自行将工作拆解成分散、分阶段的任务交给AI完成。我刚开始研究AI解决影视问题时，曾直接采访传统影视行业从业者，询问哪部分需要被AI颠覆，他们会基于当前的生产流程提需求，但这些需求往往无法真正颠覆现有生产流程。一旦更换生产力，旧流程会被打破，但又不能彻底打破，需尊重创作本身，创作的内核不能被颠覆。我们提出了“剧本-分镜—预演成片（生产一体）”的工作流：将大家不愿做的枯燥费力、成本较高的工种用AI替代，但创作本身仍需尊重其本质。AI打破了从预演到成片之间的关系，但前端的创作核心不能被打破。

二、AI原生内容的定义与价值：从工具到“超级有机体”的蜕变

核心议题：如何理解AI原生内容？AI原生内容的价值在哪里？

楚利彬：完全AI原生内容的出现，意味着AI不再是简单的视频生成工具，而会演变为能够深度洞察并主动塑造用户心理的“超级有机体”。其底层商业逻辑将发生根本性转变，核心是从“争夺用户注意力”转向对用户“潜在需求与情绪”的精准筛选与创造。

AI可以通过人类每一次内容变体创作（每一次提示词生成）形成微观察，侦测到每个人的潜在偏好——有些是用户自身都未察觉的情感需求和审美可能性，却能通过细致操作让AI生成潜意识里渴望的影像，这是人类创作者难以实现的。我们在观看、搜索自我偏好的AI生成影像，以及进行生成、修正的过程中，其实都在为数据飞轮贡献数据，帮助模型识别我们更深层次的情绪感受。

AI满足的不再是被动的注意力响应，而是主动塑造需求——从满足需求转向创造和引导需求。这意味着AI内容不仅能匹配用户当前状态，更能主动生成内容，将用户引导向其更需要的情绪“程序”中。这种“深度理解—生成无法抗拒的内容—获取更高质量数据—更深层次理解”的循环会不断强化，建立起当今任何人类创作者主导的平台都无法企及的用户依赖和生态壁垒，这才是未来内容形态真正颠覆性的变化。

陈坤：目前并不存在真正的AI原生内容。当前所有AI创作或人机协同创作的内容，传统影视都能完成，AI只是在传统影视基础上实现降本增效。人类的价值在于定义方向和情绪，目前尚未看到AI完全自主创作的内容。我认为，使用AI达到真实临界点并非终极目标，那只是追平传统影视的水平；真正有价值的是超越传统影视的能力，探索传统影视做不到、而AI能做到的新领域。

未来必然会出现超越传统影视的内容，这首先会体现在技术层面的超越，进而带来新的分发方式、平台和商业化模式。比如实时影像生成、交互式内容生成：传统影视最快的传播方式是现场直播，而未来AI可能实现生成速度快于观看速度，根据观众反应实时调整内容，创造全新的平行宇宙或空间体验。近期Sora的新功能实现了内容的可迭代和可生长——传统影视作品完成后表达就结束了，而AI技术能让内容在发布后继续生长、延展、修改，从一个小点子发展成庞然大物。传统的内容互动形态是树状或网状结构，本质上是预设路径的选择；而真正的交互式内容，就像文字端已实现的那样，用户与大模型的交流能实时生成内容，影像内容的目标就是将这种文字交互高质量地视觉化。

赵天奇：当前2D路线的AI适合制作短视频，或对前后一致性要求较低、包容性较强的内容品类。其核心逻辑是借助AI实现“内容更多、成本更低、受众更广”，这也是AI漫剧、“动态漫”等形态爆火的原因。2D路线存在穿帮问题，但这类内容的剧情本身天马行空，恰好能与画面适配；且观众对漫画形态的容忍度较高，不苛求绝对的前后一致、流畅细腻的动作。目前2D路线制作动态漫画的成本，与同时长真人剧相比存在量级差距。

但需清醒认识到，2D路线本质是在“低成本”与“低一致性”之间的妥协，并未真正实现“低成本、高效果、高回报”的技术红利，更像是现有技术约束下的细分市场探索。它的天花板清晰可见：无法胜任角色与场景严格统一的长线叙事，难以提供细腻复杂的表演，更支撑不起需要沉浸感的影视级内容，因此无法从根本上撼动传统影视工业的核心价值链。而3D路线的使命，正是打破这一天花板——让原本需要大团队、专业人员、巨额资金和超长周期才能完成的沉浸式影视剧集，变为个人或小型团队可低成本、快速完成的作品，这有望催生出全新的职业和行业形态。

三、创作者转型：“视频作家”与“超级个体”的崛起

核心议题：GenAI赋能个人创造后，是否会产生新型的内容生产者？传统内容生产者会发生什么变化？

赵天奇：未来一定会出现新型内容生产者，我将其称之为“视频作家”——这一概念由刘慈欣提出，其出现将成为GenAI时代内容创作的重要标志。人的创作能力主要分为两部分：一是故事创意能力，二是表达能力（文笔或画面呈现）。其中，故事创意能力与导演的核心能力相近，而表达能力（无论是文笔还是画面塑造）则更容易被AI取代。之前有人问我，未来编剧和导演哪个行业会被淘汰，我的答案是这两个行业可能会合二为一——最被颠覆的是导演层面的画面构建能力和编剧层面的文笔表达能力。

陈坤：目前AI影视创作领域已出现一些“超级个体”，本质上是AI技术带来的影视话语权下放。影视AI大模型和智能体，能帮助创作者完成从创意开发到最终成片的全流程工作。这带来两大影响：一是降低了视听语言的专业门槛，让创作者能更专注于创意和故事表达；二是降低了技术操作门槛，让创作者能更便捷地使用各类AI工具。传统影视时代也有“超级个体”（如导演），但他们仍需依赖团队协作；而在AI时代，超级个体或小型团队就能完成原本需要大型团队才能胜任的工作，个人创作者有望完成更完整的叙事作品。

不过，即便AI在语义理解和执行精度上足够强大，精细化分工仍会存在——比如专门的数字人表演模型、视觉表达模型等。就像传统影视产业的发展历程一样，行业会从混沌状态逐步走向细分，仍需通过组织协作完成更高要求的影像制作。只有到AGI（通用人工智能）时代，整个行业才可能被彻底颠覆。

楚利彬：作为深度应用AI的研究者，我感受到AI技术正在促使我过往的认知体系和知识结构发生根本性重构。这要求我们必须打破固有思维框架，提升认知维度后重新审视创作本身。过去依赖的经验和工作流程几乎无法直接迁移到AI语境中，强行沿用反而会阻碍AI潜力的释放。

我正在推进一个福建仙游非遗数字化项目，就用AI重构了生产流程，实现了“一人+AI”的极简操作：我们将复杂的木雕工艺拆解为标准化的数据采集流程，通过编写详细手册，让当地工人就能完成专业的数据采集，颠覆了传统需要专家驻场的重模式，后续核心处理工作则由AI完成。这正是AI原生工作流的本质：将复杂任务拆解为可量化的标准化模块，通过AI工具链实现流程智能化，最终以极简配置取代传统重型作业模式。这种“用魔法创造魔法”的方式，正是跨越从0到1的新型工作范式。

四、商业模式变革：版权重构与瞬时IP的崛起

核心议题：GenAI时代版权、授权和收益方式会发生什么变化？文化产业的商业模式如何变革？

陈坤：我认为版权概念可能会发生根本性变化。版权本质是因商业利益而产生的，目前AI影视的版权界定仍很模糊，而法律通常是后置的，需要先出现问题才能制定相应规范。未来可能会出现内容不由单一机构或个人拥有的状态，形成“参与者即版权拥有者”的新模式，这需要全新的规则和法律来规范。

楚利彬：在AI驱动的未来生态中，商业体系将发生根本性重构。当内容生成平台积累亿级用户时，其核心商业模式将从显性广告转向“欲望按需生产”：系统通过数据飞轮精准识别用户的潜在需求，与品牌方协同生成完全个性化的产品概念，这些“IP”可能仅存续十几天，完成短期销售目标后就自然消退。这种瞬时IP模式将颠覆传统消费主义依赖长期品牌积淀的逻辑，形成“需求识别-内容生成-消费满足”的零时差闭环。

同时，物质极大丰盛可能使商业本质从“卖货”转向体验经济，传统的IP价值评估体系、版权规则乃至商业模式都需要重新定义。在这个过程中，无痕的内嵌式营销将成为主流，而现有基于稀缺性的消费文化将面临深刻挑战。

五、消费者接受度：内容为王，而非“AI标签”为王

核心议题：消费者对AI内容的接受度如何？消费者是否愿意为AI生成内容和服务付费？

楚利彬：作为频繁参与行业评审的观察者，我发现当前AI生成内容仍处于追赶人类影像标准的阶段。这种“追赶”本质取决于两个核心因素：一是美学驯化水平——若模型使用高质量电影素材训练，其产出自然会具备专业影像的构图、光影等视觉规范；二是物理模拟真实度——观众觉得AI内容“假”，根源是模型对物理世界规律（重力、材质、运动轨迹等）的模拟不足。当某个平台能通过世界模型实现对物理属性的高度拟真模拟，再结合专业的美学控制，就能自然形成精品AI影像——既符合人类对“高级感”的审美认知，又具备以假乱真的物理合理性。

陈坤：对大多数消费者来说，他们并不关心内容是否由AI生成，只关注内容是否打动自己。就像短剧的发展历程一样，最初被认为是低质内容，但随着政策支持、资本投入和创作者涌入，内容形态和商业模式不断升级，最终吸引了广泛受众。AI内容也是如此，普通观众不会刻意关注“含AI量”，只在乎内容本身的吸引力。目前部分人对AI内容反感，主要是因为AI能力尚未完善，在表演细腻度、场面调度、动作流畅度、内容一致性等方面存在瑕疵，影响了观看体验。

赵天奇：当前影视产业的核心矛盾，是人们对优质影视作品的需求未被满足，生产力不足才是问题的根本。影视行业一直存在“好内容稀缺”的痛点，生产力低下的现状尚未被彻底颠覆。作为技术研究者，我的使命是打破“不能”的局面，实现从“做不到”到“做得到”的突破；至于实现突破后如何用好技术，则需要更多人共同探索。我不认为AI会导致内容同质化——技术能力成熟后终究是为人服务的，当人们需要多样性时，AI自然能生产出更多元的产品；若出现同质化，只能说明AI的能力还不够强大。人类不会因为“AI生成”就选择观看，核心需求始终是“优质内容”，这意味着AI必须达到人类认可的作品水平，首要任务是拥抱价值、满足人类需求。

六、行业隐忧：价格战风险与认知迭代的紧迫性

核心议题：对AI内容爆发式增长是否存在隐忧？

赵天奇：我始终认为，生成式人工智能的“能力不足”才是最值得担忧的问题。作为技术发明者，我们更多关注哪些能力尚未达标、需要持续突破，聚焦于将“不能”变为“能”的探索。

陈坤：目前最大的担忧是，AI热潮可能很快引发极其残酷的价格战。由于AI制作成本远低于传统影视，若单纯遵循市场逻辑，可能会出现大量同质化、低质内容冲击优质内容的情况。这种现象虽难以避免，但随着AI技术发展，当出现“传统影视做不到、AI能做到”的突破性内容时，行业会迎来拐点；在此之前，行业大概率会陷入“卷价格、卷效率”的恶性竞争。

楚利彬：我最大的感受是“时间宝贵”，每天都在“狂奔”。这种狂奔并非为了追赶某项具体技术，而是焦虑于自身认知的提升速度跟不上行业变革。如果对过去的“智能”做一个总结，那就是我们耗费大量能量将事情“确定化”的过程；而未来智能发展的关键，在于我们这一代人如何将其推向“可控”的轨道。