结合 AI+动漫+短剧形式，AI 漫剧有效满足用户轻量内容消费需求，自 2025 年爆发式增长，增量空间广阔。根据 DataEye 数据，2025 年在投漫剧数量增长超 76 倍，预估 2025 年中国漫剧市场规模达 168 亿元，2026 年可达 243.6 亿元，涨幅达 45%。其中，AI 漫剧因低成本、可规模化生产，且可以覆盖下沉市场对网文、动漫、真人短视频的轻量内容消费需求， 中长期具有强势爆发潜力。2025 年 AIGC 漫剧供给月度占比从几乎为零升至 12 月的 10.88%，成为增速最高的漫剧细分品 类；根据快手可灵，3Q25 AI 漫剧行业日流水较 4Q24 增长 900%。
AI 漫剧盈利模式确定性强，受益于 AI 视频技术升级，成本效率优势突出。漫剧是 AI 视频为数不多的确定性落地场景， 核心变现路径参考已具备成熟商业模式的短剧，采取付费购买+广告分成的 IAP+IAA 变现。当前 AI 漫剧已实现盈利，据界 面新闻，单部千万级播放作品在付费模式下净利润可达 20-30 万，免费模式亦有 10 万元级净利。成本端直接受益于 AI 技 术升级，据从业者透露，AI 漫剧平均制作成本已实现从传统短剧的 1.5-4 万元/分钟压缩至约 1000 元/分钟，最低可达 200-300 元/分钟；制作周期上，传统短剧从筹备到上线需要 30-45 天，AI 漫剧上线周期可缩短至 7-10 天，随着规模效应 的扩大，盈利空间有望进一步拉升。
Seedance2.0 多方面性能提升，解锁精品化+规模化潜力，有望成为 AI 漫剧行业发展催化剂。Seedance2.0 实现角色叙事 一致性、音画同步、导演级控制能力的全方位性能突破，有效推动 AI 漫剧内容从碎片化、低质量短片向高质量剧情长片 升级，适应当前漫剧行业精品化发展方向。效率和成本方面，Seedance2.0 通过降低单次生成时长和提升生成可用率有效 节省单集制作成本，有望催化 AI 漫剧实现规模化、低成本生产，成为推动行业升级的关键变量。
挖掘 AI 漫剧产业链，IP 龙头具备核心优势：AI 漫剧上游包括 AI 技术提供方，及提供网文、漫画 IP 授权及原创 IP 孵化的 IP 厂商；中游为内容生成与制作团队；下游为抖快等短视频平台为核心的分发与变现环节。AI 技术降低制作门槛后，内 容质量成为竞争关键，上游 IP 质量直接决定内容竞争力。拥有海量优质网文、漫画 IP 的上游内容方可持续输出符合市场 需求的内容，同时具备成熟的 IP 运营能力，通过授权模式可最大程度受益于下游漫剧供给爆发。
阅文集团：国内 IP 龙头企业，2025 年 10 月宣布入局漫剧赛道，开放 10 万部精品 IP 改编权，设立亿元专项 创作基金支持团队开发。酱油动漫已成为漫剧领域首个获得阅文投资扶持的团队，此后三年内每年合作上线的漫剧数量 不少于 400 部，其中不少于 200 部作品会改编自阅文 IP。近期公司宣布将 IP+AI 作为核心战略方向之一，预计将持续释放 IP 价值。 对于游戏行业，Seedance2.0 可深度接入游戏生产全流程，降低创意与制作成本。AI 视频技术在游戏研发至推广阶段的 多个环节，包括概念可视化、CG 宣传片、剧情动画、买量素材等均有落地场景，游戏厂商能以更低成本完成内容试错与 版本迭代，缩短宣发物料产出周期，提升研发与营销效率，助力中小团队降低制作门槛、头部厂商优化成本结构。 AI 产业链内，视频生成的突破会持续驱动推理侧爆发，Token 成为新型算力货币 从单条视频来看，Seedance 2.0 生成一条 10 秒、1080p 的视频，大致要消耗 35 万 token，而同等质量下可灵需要 40 万以 上 token，Seedance 在多帧合成上的效率略好一些。 如果把视角拉到内容生产端，AI 漫剧/短剧已经成为视频大模型最重要的纯下游场景之一：一部普通动态漫，由于 720p、 15fps 视频生成环节占到 90%+的 token 消耗，单个项目整体往往要用掉上亿 token。
在这种长视频=token 老虎机的模式下，火山引擎、阿里云、腾讯云这类云厂商会直接受益：火山引擎的大模型日均 token 调用量已经从 2024 年底的 2 万亿快速增至 2026 年 1 月的 63 万亿，阿里云外部客户 2025 年日均 token 调用也接近 5 万亿，2026 年目标是至少 15–20 万亿，内部业务日均调用则计划从 16–17 万亿拉到 100 万亿；从全行业看，中国整体 日均 token 消耗已从 2024 年初的 1000 亿，在 2025 年中突破 30 万亿，2026 年 2 月主流大模型合计日均已到 180 万亿级 别。所以，只要 Seedance 这类视频模型跑起来，本质就是在持续给头部云厂商拉 token、抬收入。
在海外，同样能看到类似的 token 化趋势。谷歌和 Azure 在 2024–2025 年的日均 token 调用量也呈现出接近指数级的增长， 其中谷歌从 2024 年 4 月的 0.3 万亿提升到 2025 年 9 月的 42.7 万亿。
模型侧：我们认为终局生态仍然会是大厂主导，但中小玩家仍然有差异化切入点
在人才、算力、组织力都拥有的同时，字节在多模态数据储备天然占优，字节在视频内容的积累是此次多模态发力重要 的基础。尽管如此，我们理解此次 Seedance 2.0 的提升更多是不同技术细节的突破，而不是代际式模型架构的变化，因 此我们认为大厂的多模态模型能力或许会此起彼伏。我们建议同时关注阿里通义万相的进展。 中小玩家里面，我们认为 Seedance 2.0 对快手的影响有限。可灵聚焦海外市场与专业内容创作者，26 年 1 月流水高速增 长。根据快手管理层，可灵主要聚焦全球专业创作者市场，70%的收入来自海外市场，30%是国内用户，其中 70%是专业 消费者，30%是 B 端用户。继快手 25 年 12 月推出可灵 01 及可灵 2.6 模型后，可灵 APP 流水大幅增长，根据 Sensor Tower，2026 年 1 月可灵全球 APP 界面流水（不包含 Andriod）为 348.3 万美元，月环比增长 92%，年同比增长超过 7 倍。 我们认为可灵主要发展优势在于通过技术领先性和产品不断迭代更好满足用户和专业创作者需求。 AI 视频创作市场空间广阔，Seedance 及可灵具备各自优势。根据快手管理层，全球专业创作者的潜在市场规模达 1200 亿美元，包括了电影制作、动漫制作、广告制作、短剧制作等视频生成市场，而可灵在目前市场竞争中已经具备流量及 产品优势；作为多模态架构下不同模型，不同公司的数据特点某种程度上决定视频模型的优势，谷歌 Veo 侧重于端到端 全场景覆盖、视频生成和音频同步等功能，字节 Seedance 在文生视频领域表现优异，可灵的优势主要在图生视频领域。
多模态模型的发展对其他行业的影响更中长期
我们调研反馈得知，多模态模型在传统行业亦有渗透率的提升，比如传统制造业模具设备的精确度通过多模态图像技术 可以提到大幅提升，从而减少人工的纠错；以及比如美国已经看到屠宰业通过多模态技术可以在产线更精准地屠宰分割， 减少损耗。在考虑 TMT 行业和内容行业的同时，我们建议投资人持续关注多模态在传统行业的落地进展。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
