内容消费进入深水区：用户口味变挑剔，生命周期缩短
从快手平台的数据观察，内容消费已明显进入“深水区”——用户对内容的容忍度降低、兴趣衰减加速，直接反映在剧集投放周期的显著缩短上。过去一部剧可能通过一周至两周的集中投放即可进入平稳期；而到了2025年下半年，多数非头部剧集的投放窗口已压缩至一周以内，用户兴趣快速衰减。这一趋势表明，用户对剧情重复、套路化内容的接受度大幅下降，倒逼内容制作方从“量”转向“质”的升级路径。
值得注意的是，头部剧集（如已推出第三部、筹备第四部的系列剧）仍能维持较长热度与稳定消费表现，但平台长尾内容的生命周期普遍缩短。与此同时，短剧制作成本与质量同步提升：早前多数供给集中在几十万元级别，而2025年大量作品在布景、服化、叙事上趋于精致，部分甚至逼近长视频制作水准。成本上行叠加付费模式转型（从IAP转向IA），进一步拉长了回收周期，使制作方面临“高投入、慢回报”的双重压力。
“其实所有的内容消费领域的业务啊，我的理解都是它会从一个野蛮生长到一个有序生长的一个过程。” “用户对剧的口味在变得非常的挑剔，所以会导致很多剧的生命周期在变短。”
平台生态重构：IA模式扩大用户池，漫剧异军突起
尽管短视频行业整体用户规模增速放缓（进入个位数百分比区间），快手内部内容消费结构却呈现结构性繁荣：短剧、小说、小游戏三大品类均实现超预期增长，其中尤以“漫剧”（真人+漫画融合形态）在2025年下半年爆发式崛起最为亮眼。
这一增长的核心驱动力之一是付费模式从IAP（一次性付费）向IA（广告驱动）的全面迁移。IA模式极大降低了用户决策门槛——原本因付费意愿不足而中途弃剧的用户，如今可免费观看多集，仅需观看广告解锁后续内容。这不仅扩大了用户基数，也反向激活了创作者生态：面对更广阔的受众群体，供给方得以更精准地匹配多元口味，实现内容与用户的高效匹配。
从商业化角度看，磁力引擎数据显示2025年广告业务保持双位数增长，其中线索广告、内容消费类广告及电商体验优化（如退货率下降、商品质量提升）构成三大增长引擎。尤其在短剧产品设计上，平台更注重与快手原生交互逻辑的一致性，许多项目反而是从用户体验优化出发，最终实现商业价值跃升。
“原来可能真的是不想付钱啊，看到第十集他就停了……现在到IA这种方式来说，它的支付成本足够低的话，更多的人进来了。”
AI落地实绩：大模型驱动推荐与漫剧生成双线突破
2025年AI在快手的落地已从概念验证走向核心业务闭环，形成两条清晰主线：漫剧生成技术突破与大模型在广告推荐中的规模化应用。
在内容生产端，视频生成技术的跃进直接引爆漫剧赛道——其增长斜率甚至超过早期短剧爆发期。尽管漫剧当前占短剧总量约30%–40%，远未达天花板，但其技术成熟度与用户接受度已进入快车道。值得注意的是，这一爆发并非源于年初的精准预判，而是Q3–Q4由技术突破与市场反馈共同催化形成的“非线性跃迁”。
在商业化系统端，快手磁力引擎实现了大语言模型在广告出价与调价策略中的实质性落地，成功替代了传统依赖人工经验的临时调配工具。该模型不仅提升了广告效果，更展现出超越人类操作的稳定性与精度，标志着推荐系统从“规则驱动”向“模型驱动”的关键跃迁。
“二五年确实还是把很多望着的东西，最后落在脚下了的一个一个过程。”
漫剧爆发：供给驱动的非线性增长
回看2025年上半年，漫剧虽被普遍视为有潜力的方向，但实际增长远低于预期——无论是平台方、制作方还是行业观察者，均未预见到其在当时能实现爆发式增长。真正的拐点出现在2025年Q3至Q4，尤其在“十一”假期之后，快手平台上的漫剧内容呈现出显著且持续的崛起态势。这一轮增长的核心驱动力并非用户需求的突然激增（原有动态漫用户群体相对稳定），而是供给端的快速扩容与多元化。在短剧头部榜单相对稳定的背景下，漫剧榜单却呈现出高度动态性：上周榜首可能是《沙雕表情包》，下周就已全面被AI真人风格漫剧占据。这种“每周一变”的榜单格局，恰恰印证了供给的快速迭代与涌入。
它之所以爆炸了，其实还是在二五年Q三到Q四这段时间里面供给的增长。
它的用户并不内卷。你放剧它就能跑，放剧它就能跑，放一个新的品类进来以后，你会发现它用户又破圈了。
我们判断，当前多家平台对漫剧天花板的认知仍严重不足——其用户池仍在持续破圈，新供给的不断入场不仅未引发同质化内卷，反而进一步释放了原有需求并吸引新用户。这标志着漫剧已进入供给-需求正向循环增强的阶段，为2026年更深层次的内容消费拓展奠定了基础。
生产范式革命：AI赋能下的轻量化、模块化制作
漫剧制作成本与门槛的大幅下降，是供给爆发的关键前提。与短剧动辄需专业片场、演员、摄影团队不同，漫剧已形成高度模块化、可协作的AI流水线生产模式：一个成熟团队仅需3–8人即可完成全流程，甚至1–2人也能产出基础内容。其核心在于将制作流程拆解为小说→脚本→图→视频→配音等环节，每个环节均有对应的AI工具支持——从大模型生成脚本、多模态模型实现“图生视频”，到语音合成与音画同步。当前行业主流的每分钟生产成本已从短剧的万元级降至千元级（贵者过万，便宜者千元），极大提升了内容产出效率与商业可行性。
现在 basically 都是在用 AI，只不过是用的多，用的少。
漫剧是一个非常好非常好的体现，就是人和AI协作的这个过程。
值得注意的是，这一范式转变并非单纯依赖技术进步，更源于制作流程的理性重构：早期对“一句话出片”的高估被打破后，行业转向“环节拆分+人工粘合”的务实路径——即由不同角色专注各自模块（如脚本组、图生视频组），再通过标准化接口协同。快手内部甚至已开展AI漫剧创作比赛，验证了该流程的可复制性：2–3集内容，熟练团队仅需1–2小时即可产出；常规40集左右的漫剧，每集1–2分钟，整体周期可控在数天内。这使得大量原短剧从业者、甚至分销商在掌握技术后，可快速转型为内容创作者，形成“分销→创作”的跃迁通道。
生态重构：从基础设施复用到平台策略适配
快手在漫剧生态建设中，很大程度上复用了短剧已有的基础设施与分发链路，但针对漫剧特性进行了关键策略调整。首要挑战在于人群破圈：短剧用户画像相对清晰，而漫剧（尤其动态漫）吸引了更多年轻、偏好弹幕互动与轻付费的用户，迫使平台在推荐模型、出价策略、变现机制上进行精细化适配。具体举措包括：上线弹幕功能、优化付费路径、调整AI内容变现点，并在广告投放中对高潜力供给（如低成本高跑量的表情包类漫剧）给予资源倾斜——这并非单纯“谁强给谁”，而是通过政策引导，扶持具备破圈潜力的新主体成长。
它呃像我们内部的话，基本上就是用原原链路直接就做起来了，就通过了。但细节上还是有所不同。
对于漫剧来说，第一个问题肯定就是人群破圈的这个问题。
当前，漫剧生态已吸引三类主力玩家：一是原短剧公司，二是其内部孵化的专项分队，三是工具型公司与SOP平台搭建者。行业正加速形成“工具层（如可灵等视频大模型）→流程层（模块化工作流）→内容层（小团队创作）”的三级结构。快手自身也推出了配套工具，并在产品、运营、策略端同步优化。展望2026年，漫剧将不再局限于画面质量的优化，而可能向2D/3D融合、AI真人结合、叙事深度拓展等方向纵深发展，真正进入内容消费的“深水区”。
AI漫剧：从技术瓶颈转向故事与镜头语言的深水区
回望2026年AI内容消费的发展路径，郑迅指出，当前漫剧已进入更复杂的演化阶段：从最初的纯二维平面形态，逐步拓展至三维立体、真人结合甚至更前沿的混合形式，呈现出向“深水区”持续进发的趋势。他强调，2025年AI技术在玄幻等题材上的应用已不再是技术能力的天花板——画面生成、一致性、稳定性等问题正被逐步解决；真正的瓶颈已转向“故事本身”：在工具高度成熟、制作成本大幅下降的背景下，能否产出优质内容成为核心竞争力。
值得注意的是，头部平台正加速推动“小说+漫剧”的融合模式，优先选择经市场验证的IP资源，以降低风险并提升成功率。但这也意味着对原创故事供给能力提出了更高要求。与此同时，镜头语言成为漫剧区别于传统短剧的关键差异点：传统短剧从业者多具备影视背景，擅长用中景、特写等手法构建叙事节奏；而漫剧因制作流程轻量化、团队结构去中心化，部分作品已出现镜头语言失序甚至“表情包化”的倾向。这种失控可能催生新的审美范式，也可能倒逼行业建立新的专业标准。
“原来大家去想的时候，确实更多想象的还是AI视频能力在画面上……但某种来说，AI像一个没有办法描述清楚形状的一个状态。”
“把AI做好了，其实就是让AI不存在——所有的工具产品，其实最后都会走向这个逻辑。”
短剧2025：标签体系裂变、出海加速与平台格局重构
2025年短剧领域出现三大结构性变化：题材标签体系深度裂变、出海成为头部CP核心战略、平台生态呈现“头部集中+生态扩张”双轨并行。
在内容理解层面，平台已从人工定义标签转向大模型驱动的自动标签生成机制。以快手为例，2025年初其标签数量约数十个，集中于“逆袭”“穿越”等经典主题；到下半年，经大模型筛选优化后，可用标签数跃升至三位数量级，且聚集度显著下降——单一标签（如“重生”“系统”）组合自由度大幅提升，使故事套路更加丰富多元。尽管“逆袭”类仍为热度Top题材，但细节创新已成主流。
在产业层面，出海已成为头部CP的必选项：据观察，多数头部制作公司海外收入占比已大幅提升，主要通过本地化配音复用国内成片，部分激进者甚至直接拍摄海外本地剧集。这种策略有效摊薄内容成本，并拓展增量市场。与此同时，平台策略也转向“国内外版权打包谈判”，强化全球化协同能力。
在平台格局上，短剧市场呈现“专业平台收缩，泛平台扩张”的态势：专注短剧的独立APP增长乏力（买量成本高、用户圈层窄），而快手、红龙等第一梯队平台持续巩固阵地；更值得关注的是，美团、支付宝等原本与内容消费无直接关联的平台也纷纷入场，将短剧作为用户时长与场景延伸的新入口。
“当用户想看这个内容的时候，只要我们顺着用户的操作习惯去做，大概会做出一些新的用户体验，来让更多的用户进到这个观看用户的池子里面来。”
商业化演进：IA主导、混合模式与小游戏的镜像启示
短剧的商业化路径在2025年进一步收敛：IA（激励广告）成为绝对主流，IP付费模式被挤压至边缘位置。郑迅分析，这一转变本质是用户对内容价值与支付意愿之间的再平衡——IA模式降低了观看门槛，使更多用户进入短剧消费池，从而支撑行业持续高增长。
快手在2025年尝试了一项关键实验：将部分流量的激励广告替换为中插广告。二者核心差异在于交互逻辑——激励广告需用户手动点击关闭，而中插广告在定住结束后可直接滑走。实验数据显示，中插广告的商业化效果显著优于激励广告，即便在定住时长一致的情况下亦然。这印证了“顺应用户操作习惯的微创新，能有效提升商业转化效率”的判断。
这一趋势与小游戏行业形成镜像呼应：后者同样进入混合模式（IA+IP）主导阶段，头部厂商已全面转向“分层设计”——同一款游戏可同时提供IA路径与IP深度付费路径，以满足不同用户需求。小游戏市场虽规模已达500亿量级，但其IA/IP结构变化并不剧烈，说明内容消费进入深水区后，商业化创新更依赖产品设计与用户心理的深度耦合，而非单一模式的颠覆。
“短剧这个形态是不是天生就跟IA绑得比较死？IP在付费这件事上还有没有别的可能性？”
小标题
小游戏作为内容载体，其容纳的广度与层级远超传统剧集，为内容创作与商业化探索提供了更灵活的空间。在当前内容消费进入“深水区”的背景下，小游戏板块正成为产品设计与商业化匹配度探索的前沿阵地。据公开报告，2024年小游戏市场规模已达500多亿元，展现出强劲增长动能。其中，IP价值持续扩大，而IA（互动叙事）表现则异常稳定——相较于短剧的极端波动，小游戏的IA生态更具韧性。值得注意的是，当前AI尚未显著降低游戏生产成本：尽管已有创作者宣称其游戏“完全用AI编写”（如小红书上某解谜游戏作者），但实际成品仍显简陋；即使是AI生成的“贪吃蛇”类基础游戏，也多依赖人工设计逻辑，更复杂的玩法（如拆钉子、兑水类）仍难以由AI独立完成。因此，在成本未下降前，IP仍与玩法深度、体验爽感强相关——用户愿为“更爽”付费，其本质诉求并非付费本身，而是体验的确定性提升。若未来内容制作成本大幅降低，使“人人可爽”成为可能，商业化路径或将向普惠化方向演进。
‘同一款游戏，可以I的来弄，也允许给你空间I P的让你玩的更爽’
‘如果说你的生产成本能降下来……你真的能让所有的用户都能那么爽，对吧？’
小标题
AI在游戏中的应用正从生产端（如图标生成、流程优化）与投放端（素材生成） 向玩法与设计层渗透，催生一批“小小游戏”现象：恋爱模拟器、打工模拟器、狼人杀变体、roguelike解谜等，均体现了微创新逻辑——即AI并非凭空创造新玩法，而是对既有玩法进行增量式重构。传统模拟类或叙事类游戏依赖预设分支与固化剧情，而AI的加入使故事脉络具备开放性与意外性，为早期用户提供更强的心理沉浸感。尽管当前此类尝试尚未形成成熟商业化闭环，但已显现明确苗头：大型游戏正逐步集成AI组件，例如在开放世界中，NPC若由大语言模型驱动，可基于世界观设定生成动态对话，显著提升耐玩性。更深远的想象在于：以AI构建完整世界观，再由多个Agent扮演NPC/玩家/观察者，形成可迭代的“生成式叙事系统”——这既可产出不同风格的AI小说，也可延伸至沉浸式短剧或游戏，实现“每次进入都有新体验”的动态世界。这种范式虽尚未落地，却为元宇宙叙事提供了比传统虚拟空间更可行的路径：关键不在于“复制现实”，而在于“生成差异”——用户在其中扮演角色，而AI驱动的NPC具备行为逻辑与应变能力，使互动具备真实演化可能。
‘它不像原来那种游戏，就是一共仨结局……每个人进去玩，每一次玩都会玩出不一样的体验’
小标题
在快手等大型内容平台，推荐引擎正经历从“算法时代”到“AI时代”的关键跃迁。其复杂性源于超大规模匹配需求：中国日均视频上传量达亿级，终端日均使用时长约1–2小时，若以平均视频时长30秒计，则单日匹配频次可达千亿级——此规模下，传统规则引擎完全失效，而AI赋能的推荐系统正逐步打破“黑箱”状态。尤其在广告场景中，量级进一步膨胀：因广告单元由视频+文案+出价等多要素组合构成，同一视频在不同推广任务中即形成多个独立广告创意单元。快手今年重点推进的“白盒化推荐”策略包含三方面突破：其一，大模型驱动内容理解，不仅生成标签，还能输出数百字的剧情摘要或玩法说明，并通过强化学习机制抑制幻觉，使内容画像从几十维扩展至上百维；其二，构建“品-视频”组合对（pair），将重复物料收敛为唯一核心单元，大幅降低冷启动复杂度；其三，将生成的内容向量与用户向量直接嵌入推荐策略，实现更精细的匹配。这些改进不仅提升了广告冷启效率，也为内容分发提供了更强的可解释性与可控性——当推荐系统不再仅依赖“最大公约数”的流量集中逻辑，而是能识别长尾用户的独特偏好，内容生态的多样性与公平性才真正具备技术基础。
‘这个量级呢，确实是一个非常庞大的量级’
内容-物料对齐：冷启效率的结构性优化
在快手磁力引擎的推荐与广告系统中，“内容-物料对齐” 是一项关键的底层策略：当一个视频（如短剧、游戏预告、商品演示）与一个具体商品或内容本体（如一部剧、一款游戏、一个电商 SKU）唯一对应时，系统会将其抽象为一个 pair（配对单元），并将所有重复、变体或冗余物料收敛至该配对组织中。这一机制显著降低了推荐与投放过程中的计算复杂度与资源消耗。尤其在广告冷启阶段或新用户冷启场景下，该策略展现出极强的实用性——若不对物料进行聚合收敛，所有广告素材都需独立冷启，将导致流量资源不可控膨胀，广告主陷入“无限试错”的双输博弈：反复更换素材、反复投放，最终成本仍由系统兜底回收。
此外，该策略还兼顾供给方的组织独立性。以短剧为例，平台每日新增短剧达百量级，但同一部剧可能由不同发行方上传，且带有不同片名。系统不会跨发行方合并数据，而是为每个发行方维护独立的冷启路径。一旦某短剧完成冷启并跑出正向数据，后续即使调整出价、人群定向或创编形式（如剪辑新封面、改标题），其历史成功数据亦可继承，避免重复冷启。这一机制大幅提升了推荐效率与投放稳定性，也为系统在冷启阶段分配更多资源提供了结构性保障。
“如果你一直膨胀下去的话，所有资源就是所有的广告物料都要给冷启的机会，这简直就不可控了。”
“同样的短视频、同样的剧，但希望改变出价方式或人群定向，这种变动都会继承它原来已经成功起量的数据，不至于再重新走一遍。”
语义ID：多模态内容的可计算语义编码体系
快手将大模型能力深度融入推荐系统，其核心创新之一是构建了一套名为 “语义ID” 的内容编码体系。传统视频ID（如1001、1002）仅反映上传顺序，不具备语义关联性；而标签或分类又过于宽泛，难以支撑精细化推荐。相比之下，语义ID 类似于身份证号：前两位代表大类（如“11”=北京），后几位逐级细化（如“1101”=北京市东城区），使得系统能精准识别内容间的语义层级关系。例如，两个视频的语义ID若前三位一致，说明其在主题、风格或目标人群层面高度相似，可共享冷启成果、复用人群策略。
这一编码体系的生成，依赖于多模态与语言模型的协同能力：首先通过多模态模型将视频内容（画面、语音、字幕）转化为结构化语言描述（wording），再由大语言模型提炼其深层语义，最终编码为统一的语义ID。关键不在于汉字相似性，而在于“它在说什么含义”。该过程不仅可正向生成，亦支持反向溯源——任意视频的语义ID均可回查其对应的语义标签与生成逻辑，使原本“黑盒”的推荐系统部分白盒化。
“图像的embedding它是没有语义的……这张图画的到底是猫还是狗，它其实是不可知的。”
“语义ID简单理解，像我们的身份证号一样。幺幺零代表北京，幺零幺代表北京市东城区……这样ID它就不膨胀了，还能大幅继承前序跑起来的短视频。”
Agent化出价策略：从人工经验到大模型协同决策
快手进一步将大模型能力延伸至广告出价策略层，实现了Agent接管动态出价博弈的实验性落地。传统广告系统中，出价调整依赖人工经验：运营人员根据大促节奏、账户冷启阶段、成本敏感度等，手动配置出价系数、上下限或投放工具。这一过程高度依赖口口相传的“know-how”，难以规模化、实时化。
如今，系统引入一个自然语言交互Agent：它首先理解广告主意图（如“我想十块钱买一个激活，但大促可以接受二十”），再结合账户当前状态（是否过冷启、历史跑量表现、行业成本基准）、竞品动态等全局信息，生成精准的策略指令（如“当前账户已过冷启，建议收紧出价系数至0.8”）。该指令由下游策略模块执行，实现从语义理解→状态判断→策略生成→参数配置的端到端闭环。
这一变革不仅提升了投放效率，更重塑了产品经理的角色要求：未来的产品能力不再仅限于调参看板，而在于能否识别数据模型的视角盲区，并补充行业知识以校准模型输出。正如前Facebook研究员田云栋所言，人类的分野正变为两类：一类能通过AI放大自身经验价值，另一类则被甩在AI能力线之下。
“人其实是很难去这么精细地去做出一些策略的……但如果你让Agent去做的话，他们之间的这个协同，其实效率会变得非常高。”
“它更多的其实还是对于过去的知识和经验和一些内容的理解之后，然后按照过去的规律去输出一些东西……并不是说那个东西是凭空出现的。”
AI能力分层：工具化落地与技术上界突破
当前AI能力的发展呈现出明显的分层趋势：一部分用户处于AI能力线之下，缺乏使用意愿与基础认知，无法被有效带动；而真正推动行业进步的，是那些主动将AI视为工具、并深度参与人机协作的实践者。在快手磁力引擎的业务实践中，AI已广泛落地于广告系统与内容系统中，成为提升效率的关键杠杆。但更值得期待的是技术本身的跃迁——例如当前AI生成短剧中常见的“口型与画面不同步”问题，其根源在于多模态模型尚未实现对微表情、眼神、发丝动态、面部肌肉运动等高精度生理级建模的精准映射。一旦实现，将极大降低长视频乃至电影级内容的制作门槛。正如郑迅所言：“以后就是做内容的人认真去讲故事，真的把故事讲好，把内容写好。至于这些技术的实现，就交给工具来做。”
“真正的技术的提升……不光我们的口型要对得上，可能我们的发丝啊，我们的眼神啊，我们脸上的肌肉啊，这些东西能做出来。这个非常明确的这种一一对应的效果，那这个其实是一个技术更大的提升。”
这种技术上界的提升，与商业应用的下界落地形成协同：大模型基础能力决定技术天花板，而商业团队则致力于将能力转化为可规模化、可复用的解决方案。当工具足够强大，曾经需要大量外包人力抠细节（如《哪吒》中海兽锁链的复杂物理模拟）的高成本环节，将被高效、可控的AI流程替代，从而释放创作者的精力，回归内容本质。
内容生态重构：漫剧崛起与短剧供给再平衡
展望2026年，快手平台对内容形态的演进有清晰预判：漫剧（动态漫画）将成为短剧赛道的下一个增长主阵地，而真人短剧则面临供给结构的深度调整。一方面，头部真人短剧仍需高成本投入，依赖优质演员、编剧与剧本；另一方面，大量中长尾制作资源正加速向漫剧迁移——因其对制作人力要求更低、周期更短，且对剧本数量需求显著提升。这将反向带动小说创作生态复苏：大量未被充分开发的优质IP有望被重新挖掘，催生新一代擅长主旋律、暖题材的网络小说作者。值得注意的是，演员与编剧的“明星化”趋势已初现端倪：部分真人短剧演员已开始形成粉丝经济，而编剧群体尚未获得同等市场认可，未来或将成为价值洼地。
“如果他的内容质量能追得上的话，这才是我们对那种生态最终的预期——又跑到深水区了，是肯定是个深水区的活儿，哎，不好干。”
平台使命：释放版权方压力，推动投放系统民主化
快手平台在2026年的核心目标之一，是系统性解决版权方的收益与成本压力：通过打通自然流量对慢剧/短剧的定向分发通道，使内容在无商业投放压力下获得曝光机会；同时，自然流量带来的长周期分账模型，为版权方提供了更从容的回报测算空间。这一策略与AI降本形成合力——AI降低制作成本，平台政策降低分发门槛，共同释放创作者的创作自由。
更深远的变革在于广告系统：快手正探索“大模型白盒化翻译投放指令”的可能性，即允许客户以自然语言直接与投放系统交互，完成从定向、出价到优化的全流程。目前，平台已开放部分模块进行小范围测试：例如基于大模型的内容理解模块虽偶有错误（如误判角色关系），但通过客户实时纠偏反馈，可将错误纳入模型Reward机制持续优化。郑迅指出：“客户和投手对于这件事的互动意愿是有的……不需要太久，我们就能实现——今天这个时间点，可能允许客户以自然语言的方式，做到今天市面上最专业的投手做的事情。” 这一趋势将推动广告投放从“专家垄断”走向“大众可用”，与漫剧“三五人工作室即可入局”的轻量化生态高度契合。