市值跌去97%后,爱奇艺打算用AI强行续命

BlockBeats

 · 2026/04/23 05:44:53

这场发布会被包装成一次技术狂欢,配乐、灯光、PPT 都在配合这个叙事:未来已来,拥抱它。 但在这场盛会之外,另一块大屏幕上有一个数字,1.41 美元。 这是爱奇艺在纳斯达克屏幕上的收盘价,市值仅剩 13.61 亿美元,距离退市红线仅有一步之遥。而在 2018 年上市时,爱奇艺的股价曾最高触及 46 美元,巅峰市值超过 312 亿美元。从 312 亿到 13 亿,跌去了 97%,用了不到八年。 外界...

文 | Sleepy.md


2026 年 4 的爱奇艺世界大会,龚宇站在台上说:「真人实拍或成非遗」。


台上的大屏幕在展示着「AI 艺人库」,屏幕里的虚拟人不知疲倦地变换着表情和服装。龚宇说,爱奇艺已经签约了超过 100 位 AI 艺人,因为使用 AI,拍摄时间会大幅缩短,后期可以用数字分身完成大量工作。他还宣布了「纳逗 Pro」正式商用,这是一个面向中小创作者的 AIGC 影视制作平台,提供 AI 工具、分账新规和「上不封顶」的收益承诺。


这场发布会被包装成一次技术狂欢,配乐、灯光、PPT 都在配合这个叙事:未来已来,拥抱它。


但在这场盛会之外,另一块大屏幕上有一个数字,1.41 美元。


这是爱奇艺在纳斯达克屏幕上的收盘价,市值仅剩 13.61 亿美元,距离退市红线仅有一步之遥。而在 2018 年上市时,爱奇艺的股价曾最高触及 46 美元,巅峰市值超过 312 亿美元。从 312 亿到 13 亿,跌去了 97%,用了不到八年。



外界在争论 AI 能不能演好戏,但资本市场关心的只是 AI 能不能讲好叙事。过去十年,爱奇艺烧掉了千亿资金,却始终没有找到一条可以持续盈利的路。


2025 年,这家流媒体巨头的内容成本依然高达 154.5 亿元,占全年总收入的 56%;全年净亏损 2.063 亿元,由盈转亏;运营利润仅为 6.4 亿元,相比 2024 年的 23.6 亿元暴跌 73%。而就在两年前的 2023 年,爱奇艺的净利润还高达 19.3 亿元,是公司成立以来的盈利顶峰。


从顶峰到亏损,只用了两年。


更棘手的是,爱奇艺的自由现金流已从 2023 年的超 33 亿元骤降至不足千万元,自身造血能力快速退化。


公司在 2023 年和 2025 年两次发行可转债,合计近 10 亿美元,利息负担持续加重。美股融资功能基本失效后,爱奇艺在 2026 年 3 月底秘密向港交所递交上市申请,4 月就抛出了 AI 艺人库和「纳逗 Pro」的大饼。


一家正在谋求港股「补血」的公司,需要一个能让投资人眼前一亮的新叙事。「边际成本趋零」「AI 降本增效」,这些词汇在今天的资本市场的语境里,比任何一部爆款剧都更有价值。


这无关艺术,只关乎把壳保住。


但当一家公司不再靠内容质量,而是靠「降低成本」来取悦资本时,谁会成为这台降本机器下的第一批燃料?


横店


这场 AI 风波的舆论焦点,很快被几张律师函占据了。


张若昀率先发声,声明自己从未授权任何平台生成 AI 分身,并保留追究法律责任的权利。于和伟、陈晓、王楚然等人随后跟进,纷纷辟谣。易烊千玺工作室发布声明,指出多部 AI 短剧未经授权盗用其肖像和声音,涉事短剧热度近 7500 万。檀健次、龚俊、杨紫等演员也接连发声维权。


一时间,「AI 艺人库」变成了一个烫手山芋,爱奇艺被迫出来解释,说 AI 艺人库里的都是「经过授权的 AI 艺人」,并非真实明星的数字复制,「艺人入驻纳逗 Pro 艺人库,仅代表有意接洽 AI 影视项目」。龚宇也多次公开回应,强调平台尊重演员权益,AI 是工具而非替代。



大明星的声明能上热搜,但在镜头照不到的地方,还有横店的 13.4 万群演。


过去几年,随着短剧市场的爆发,横店的群演需求一度有所回升。短剧剧组多、周期短、节奏快,对群演的需求量大。在长剧里,群演只是背景板,没有台词,没有名字;在短剧里,他们有机会露脸,说几句台词,甚至当上主要角色。一个普通群演的日薪在 150 到 300 元之间,拼命的话一个月能赚四五千块。不算多,但够活。


AI 来了之后,这个「够活」也开始动摇了。


2026 年一季度,横店超 85% 的短剧剧组已全面改用 AI 演员出演配角与群演,真人短剧专职演员就业率从 2025 年的 82% 暴跌至 29%。有些剧组已经不再招募群演,只需要在绿幕前拍完主角,剩下的背景人群全部交给算法一键生成。AI 生成的群演不需要吃饭,不需要休息,不会迟到,不会要求加薪,而且永远不会抱怨。


横店在册群演约 13.4 万人,每天能提供的有效岗位仅 800 个左右,竞争比考公还要激烈。有演员曾经保持一个月拍 20 多天戏的节奏,光短剧就拍了上百部,但春节后一个多月,他一天戏都没拍。今年春节后,真人短剧的承制量直接腰斩了 50%。


大明星在热搜上捍卫肖像权,小群演却在 AI 的冲刷下消失了。头部明星有经纪公司、有律师、有微博热搜,他们的维权可以变成新闻,可以形成舆论压力,可以逼迫平台让步。但群演什么都没有。他们的消失不会成为新闻,只会成为横店某个剧组门口越来越短的等候队伍。


技术革命的赞歌,总是用底层劳动者的叹息谱写的。但这场降本游戏里,平台自己扮演的是什么角色?它真的是在推动一场技术革命,还是在用一个漂亮的名义,把自己最沉的包袱甩出去?


从「地主」到「抽水机」


爱奇艺在大会上宣布,要向「非中心化社交媒体」转型,推出「纳逗 Pro」并修改了分账规则。


「纳逗 Pro」的定位是一个面向中小创作者的内容平台,提供 AI 创作工具,支持用户自制短剧并通过分账获得收益。龚宇说,这是在「把内容创作的权力还给大众」,是「去中心化」的内容革命。新的分账规则承诺创作者可获得「上不封顶」的分账收益,AIGC 内容和中剧内容还将获得额外补贴激励。


听起来,这是在赋能创作者,把舞台交给大众。但也只是「听起来」。


长视频平台过去是砸钱买剧的「地主」。爱奇艺在最鼎盛的时候,一年的内容采购和制作支出超过 200 亿元,一部 S 级大剧动辄几个亿的投资,平台自负盈亏。这种模式的逻辑是,我砸钱,我买内容,我吸引用户订阅,我赚会员费。2023 年,爱奇艺会员服务收入达 203 亿元,会员规模突破 1.2 亿,是公司的巅峰时刻。


但这个逻辑有一个致命的缺陷:它假设平台能持续判断什么是好内容,并且好内容能持续带来足够多的订阅用户。


爱奇艺砸了十年钱,亏了十年。会员数从 1.2 亿的峰值一路下行,2025 年会员服务收入降至 168.1 亿元,同比下降约 5%。更麻烦的是,爱奇艺的降本手段之一,是大力推行电影分账模式,平台不再预付版权费,根据实际播放量与合作方分账。这确实降低了前期现金支出,但副作用是愿意接受分账的片方多为中腰部内容,真正能拉动会员付费的热门 IP,版权方仍倾向于高价买断。结果爱奇艺的内容库充斥着「走量不走质」的中腰部作品,爆款缺失,用户感知到了,平台的黏性与付费意愿也随之下降。



这个模式走到了尽头。


现在,爱奇艺不想亏了,它想稳赚不赔。平台把 AI 工具递给无数散户创作者,让他们去卷、去试错。谁火了,平台分走大头;谁扑街了,平台也不会收到波及。就像 Uber 不雇佣司机,Airbnb 不购买房产一样,爱奇艺不想再买剧了。


这套逻辑在互联网行业有一个更学术的名字,叫「平台资本主义」。平台提供基础设施,吸引大量供给方入驻,然后通过算法分发和抽成机制,把风险转嫁给供给方,把利润留给自己。YouTube、TikTok 都是这套逻辑的成功案例。但这两家平台的成功,建立在它们本身就是流量入口、本身就有巨大用户基础的前提上。


爱奇艺能复制这套逻辑吗?这是一个存疑的问题。爱奇艺的月活用户规模和 TikTok 不在同一个量级,它的内容消费场景是「坐下来看剧」,而不是「刷一刷」。把一个付费订阅平台改造成 UGC 内容平台,用户凭什么留下来?


但更值得追问的是,当长视频平台开始自降身段做「抽水机」,把内容生产的风险全部转嫁给散户创作者,这对整个内容产业意味着什么?那些原本就靠短平快起家的短视频平台,又在做什么?


两种路线


就在爱奇艺押注 AI 的同时,抖音却砸下 5 亿元扶持「真人短剧」。


2026 年 4 月 15 日,在第十三届中国网络视听大会上,抖音集团发布最新真人短剧扶持计划,平台将投入 5 亿元专项资金,持续扶持真人短剧内容创新与现实题材深耕。红果短剧总编辑乐力在发布会上明确表示,真人短剧在用户留存、完播率、长线付费意愿上具备明显优势。


抖音的 5 亿元扶持计划,专门针对「真人出演的短剧」,明确排除了 AI 生成内容。抖音的逻辑是,平台上的 AI 生成内容已经泛滥,用户开始产生审美疲劳,真实的人脸、真实的情感表达、真实的肢体语言,反而成了稀缺品。真人短剧贡献了平台绝大多数的播放量、收藏量、互动量与付费转化,AI 漫剧在用户留存和完播率上与真人内容差距显著。


短视频平台在流量见顶之后,面临的核心问题是用户留存和付费转化。劣质的 AI 内容可以填充时间线,但无法建立用户粘性,更无法驱动付费。真实的情感共鸣才能做到这一点。于是,抖音开始花大价钱买「人味」。


而原本应该代表高品质、深度内容的长视频平台,却因为财务绝望,主动跳进了最廉价的工业流水线。


这个错位,是两种不同财务状况下的理性选择。抖音背靠字节跳动,有充足的现金流,可以在内容质量上做长期投入;爱奇艺账上的现金已经不够支撑高成本内容的长期赌博,它必须找到一条「低成本、高产量」的路。


相比之下,腾讯视频背靠腾讯控股,2025 年前三季度母公司收入 5573 亿元、同比增长 14%,腾讯视频以超 3.4 亿月活和 1.14 亿会员数保持长视频市场领先。芒果 TV 依托湖南广电的内容供应链和低成本自制能力,仍保持稳定盈利。爱奇艺既没有腾讯的社交生态输血,也没有芒果的成本优势,它的处境是三家长视频平台中最难的。



但「低成本、高产量」的路,在内容行业从来都不是好路。


数据显示,漫剧百强榜中 AI 仿真人短剧的占比已从 2025 年的 7% 激增至 38%,每天授权播出的 AI 短剧日新增量级可能有上千部。3 人小团队、几千块钱的算力成本、耗时 48 小时就能出炉一部剧,这是 AI 短剧的生产效率。但这个赛道里,90% 的公司都处于亏损状态,超六成作品播放量惨淡,盈利困难。上万部上线作品中,播放量破亿的爆款屈指可数。


低门槛从来不是竞争力,只会让赛道变得拥挤不堪。


《爵士歌手》


1927 年 10 月 6 日,第一部有声电影《爵士歌手》在纽约首映。


在此之前,每一家电影院都有一支乐队,专门为默片伴奏。规模大的影院有二三十人的乐队,小影院也至少有一位钢琴师。他们根据银幕上的情节即兴演奏,悲剧时奏出低沉的弦乐,喜剧时配上轻快的钢琴。这是一门手艺,也是一份稳定的生计。全美国有大约 22000 名影院乐师,他们有自己的工会,有自己的行业标准,有自己的职业尊严。



有声电影出现后,这批乐师在几年内几乎全部失业。1927 年到 1930 年间,美国影院乐师的数量从约 22000 人骤降至不足 5000 人。他们的工会曾经发起抵制,组织乐师拒绝在安装了有声设备的影院演奏,但无济于事。技术的浪潮不会因为有人反对就停下来。


约翰·菲利普·苏萨早在 1906 年就写下了《机械音乐的威胁》,预言留声机和机械乐器会取代真人演奏,让音乐变成一种工业产品,让演奏者失去生计。


今天,龚宇说出「真人实拍成非遗」,和当年电影公司对影院乐师说的话,乍一看是同一句话。


每一次技术革命,都需要一个「非遗」的叙事来完成交接,把被淘汰的东西美化成「珍贵的传统」,然后顺理成章地把它扫进博物馆。「非遗」这个词本身就是一种安抚,它承认你曾经存在过,承认你曾经有价值,但同时也宣告你的时代结束了。


有声电影和 AI 艺人库,这两件事在表面上很像,但有一个本质上的不同。


有声电影是一种新的表达方式。它让电影可以讲更复杂的故事,表达更丰富的情感,最终让观众得到了更多。


影院乐师失业了,但电影这种艺术形式本身变得更完整、更有力量。


AI 艺人库是什么?它不是一种新的表达方式,它是一种更便宜的复制方式。它不让影视变得更完整,它只是让影视变得更廉价。有声电影的逻辑是用更好的技术讲更好的故事,吸引更多的人进入影院。AI 艺人库的逻辑是用更便宜的成本,生产更多的内容,少花钱。


这不是同一件事。


如果爱奇艺的 AI 赌局成功了,它赢了,那么观众呢?


刺激取代共情,被折叠的真实


AI 影视泛滥的终局,不是取代了谁,而是悄悄改变了人类接收故事、感知真实情感的机制。


神经科学的研究表明,人类在观看真人表演时,大脑中的镜像神经元会被激活,产生情感共鸣,我们会在某种程度上感受到演员正在经历的情绪。这是人类几万年进化出来的能力,是我们理解他人、建立社会连接的基础。这也是为什么一部好的电影或剧集,能让人在结束后久久回味,甚至改变一个人对某些事物的看法。


AI 生成的表演,在技术层面可以做到高度逼真,但它缺少真实的经历。一个 AI 生成的角色在哭泣,是因为算法计算出这个场景需要哭泣,而不是因为这个角色真的经历了什么。这种差异,人类的大脑在某种程度上是能感知到的,这就是为什么 AI 生成内容的完播率和付费转化率远低于真人内容,即便它的画面可能更精致、情节更「爽」。


但这种感知能力,是用进废退的。


当一代人从小习惯了 AI 喂养的绝对平滑、高频刺激,他们的大脑会逐渐适应这种刺激模式,对复杂、幽微、充满褶皱的真实情感的感知阈值会越来越高。就像长期吃重口味食物的人,会渐渐尝不出清淡食物的滋味。


麦克卢汉说「媒介即按摩」,他的意思是媒介不只是传递内容的管道,它本身就在塑造我们感知世界的方式。当内容生产的逻辑从「讲一个真实的故事」变成「用算法计算出观众想要的刺激」,媒介就不再是按摩,而是麻醉。


这不是在为「真人实拍」唱挽歌,也不是在说 AI 一定是坏的。技术本身没有善恶,问题在于它被用来做什么,以及它在什么样的商业逻辑下被大规模推广。一家因为财务绝望而押注 AI 的公司,和一个真正相信 AI 能让艺术更好的创作者,用的是同一种技术,但动机完全不同,结果也会完全不同。


龚宇说,AI 能让演员一年接 4 个项目而不是 2 个。这句话的潜台词是,演员的价值,不在于他们在片场经历了什么,而在于他们的脸被渲染了多少次。


但真正的表演从来不是关于脸的。它是关于一个人在某个特定的时刻,因为某种真实的经历,做出了某个无法被预测的选择。这种东西,AI 算不出来。


只是,当观众已经习惯了算法喂养,他们还会需要那种算不出来的东西吗?

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