AI魔改视频现象概述 - 生成式人工智能工具普及导致基于经典影视、历史题材、革命题材和英模人物的“AI魔改”视频在短视频平台集中涌现 这些视频通过换脸、换声、改词、重组画面等方式对原作进行颠覆性改编 依靠强烈反差和猎奇效果快速吸引流量 [1] - 具体案例包括《甄嬛传》被改造成枪战片 《红楼梦》中林黛玉与薛宝钗挥拳对打 孙悟空用机枪扫射唐僧 《大秦帝国》中秦始皇驾驶机甲战车 《古惑仔》桥段被嫁接到《人民的名义》 《三国演义》桃园三结义台词被改为“喜欢结交地痞流氓”且人物嘴型同步调整 [1][2] - AI魔改视频并非简单剪辑 而是借助生成式AI对原作进行深度重构 冲击感官认知 [2] AI魔改视频存在的问题 - 严重背离原作精神内核与角色形象 例如将宫斗叙事粗暴替换为暴力冲突 为情感人物赋予不相干的武力设定 将取经叙事解构为充满热武器和爆炸场面的“爽片” 人物身份、情节逻辑和价值指向均被打散重组 [3] - 猎奇化、低俗化甚至暴力化改编 部分视频刻意强化血腥、暴力和强刺激画面以制造情绪冲击 涉及历史、革命题材和英模人物的内容被过度放大受刑、牺牲等场景 以视觉冲击替代严肃叙事 削弱历史厚重感和精神内涵 [3] - 对大众认知和传统文化造成冲击 有网友担心看多后会忘记经典原貌 并担忧对青少年产生误导 [3] AI魔改视频的制作与传播 - 制作流程已被高度简化为“三步生成”固定模板 第一步“AI生文” 输入简单提示词生成剧情或台词文本 但在历史、经典题材中 大模型易出现事实错乱、情节拼接和价值偏移等“幻觉”问题 [3][4] - 第二步“文生视频”或“图生视频” AI根据文本自动生成画面 但对历史服饰、人物身份、时代语境的理解呈碎片化、标签化 导致画面与真实背景严重不符 部分工具会默认强化动作冲突和表情张力 使风格更夸张刺激 [4] - 第三步通过简单剪辑、配乐和字幕包装后快速发布 整个过程几乎不需要专业剪辑能力、版权意识或历史判断能力 [4] - 短视频平台上有不少账号以“AI魔改教程”、“三分钟AI生成视频起号”为卖点 传授如何利用经典IP改编获取流量 博主表示使用AI工具进行“魔改”没有太高技术门槛 “人人可上手” [4] 相关法规与治理行动 - AI魔改视频暗藏法律风险 本质上类似于二次创作 未经著作权人许可进行改编和传播构成典型侵权 即使获得授权也可能侵害表演者权利及声音权等人格权益 即便是公共领域名著 改编也不得歪曲、丑化或传播不良价值导向 [8] - 国家有关部门持续关注并出手治理 2024年12月 国家广播电视总局网络视听节目管理司发布《管理提示（AI魔改）》 指出此类视频亵渎经典IP 冲击传统文化认知 与原著精神内核相悖且涉嫌侵权 要求相关省局督促平台排查清理 [9] - 2025年4月 中央网信办部署开展为期3个月的“清朗·整治AI技术滥用”专项行动 将“借AI对公众人物或历史人物进行恶搞、抹黑、歪曲、异化”等7类问题列入重点整治范畴 分阶段清理违规内容 [9] - 国家广播电视总局宣布自2026年1月1日起 在全国范围内部署开展为期一个月的“AI魔改”视频专项治理 进行集中清理整治 要求网络视听平台落实主体责任 强化内容审核 清理违规内容 处置乱象突出账号 专项治理后将总结经验并研究制定长效机制 [1][9]

核心事件概览 - 全球最大零售商沃尔玛于2025年12月9日，正式将其股票上市地点从纽约证券交易所迁移至纳斯达克全球精选市场，股票代码WMT保持不变 [1][3] - 此次转板以8531亿美元市值创下美股最大规模交易所迁移纪录，远超2017年百事公司1660亿美元的纪录 [1] - 转板当日开盘后，公司股价微涨0.13%至113.71美元/股，总市值达到9067亿美元 [1] 转板具体安排与影响 - 公司股票于2025年12月9日在纳斯达克全球精选市场开始交易，同时将9只债券的上市地点一并转移至纳斯达克债券市场 [4][5] - 纳斯达克要求市场数据分销商在2025年12月8日收盘后更新数据库，以反映沃尔玛新的上市市场，并保留转移日期前的历史数据 [4] - 此次转板进一步丰富了纳斯达克的市场构成，目前标普500指数成分股中已有约40家企业从其他交易所迁至纳斯达克，其中24家已入选纳斯达克100指数 [10] - 有分析指出，沃尔玛转板后很可能被纳入纳斯达克100指数，该指数包含纳斯达克市场上市值最大的100家非金融公司，是众多指数基金和ETF的跟踪标的 [11][12] 公司战略与转型动机 - 公司首席财务官表示，此次转板与公司“以人为本、科技赋能”的长期战略高度契合 [6] - 公司正通过整合自动化与人工智能技术，打造更智能、高效的全渠道零售生态，旨在为消费者提供无缝购物体验并助力员工实现规模化价值输出 [6] - 聚集了众多科技企业的纳斯达克，其“技术先行、创新驱动”的平台基因，与沃尔玛的转型方向形成共振 [6] - 转板行为折射出传统零售巨头向科技驱动转型的坚定决心，表明公司不再满足于仅做一家传统零售企业 [4][8] 科技投入与转型成果 - 2023-2025财年，公司在人工智能、供应链自动化、无人配送、扫码购、数字支付等领域累计投入超百亿美元 [7] - 历经十年技术投入，公司配送中心已实现60%以上货物由自动化设施处理，智能分拣机器人、AGV无人搬运车等设备大幅提升物流效率 [7] - 与OpenAI合作的生成式AI工具，使自动补货指令占比达90%，库存周转天数降至30天（行业平均约60天） [7] - AI赋能的“即时结账”功能使商品转化率提升22% [7] - 2026财年第三季度，全球电商销售额同比增长27%，美国市场电商增速达28%，广告业务增长53%，成为新增长引擎 [7] 近期财务表现 - 转板发生在公司业绩表现亮眼的时期，2026财年第三季度营收达1795亿美元，同比增长5.8%，按固定汇率计算增长6.0% [9] - 第三季度经调整后的营业利润增长8.0%，调整后每股收益0.62美元，超过分析师预期 [9]

合作概述 - 中国东方教育与支付宝于10月29日在杭州达成全面合作，共同探索职业教育数字化转型新路径 [1] - 合作将在数字化招生创新与数字化管理升级两个维度展开深度合作 [1] - 合作预示着数字化将成为职教发展的核心驱动力，是招生模式与管理体系的深度变革 [3] 数字化招生创新 - 公司将借助支付宝的智能推荐、智能搜索能力，实现潜在生源的精准识别与触达 [4] - 通过实名认证、消息提醒、"碰一下"等技术产品，共同打造从需求识别到服务交付的完整招生生态链 [4] - 此举将改变依赖人力推广、电话营销的粗放式招生模式，转向基于数据驱动、智能匹配的精准化招生 [4] - 公司将依托与3万家企业的深度合作，通过支付宝平台实现人才供需两端的智能匹配，提升招生效率与就业质量 [4] 数字化管理升级 - 公司将全面推进数字化升级，采用自主研发的"智慧校园"智能辅助教学应用 [7] - 该系统能精准分析学生学习行为和认知轨迹，定位知识盲点，实现个性化教学方案的自动生成与动态调整 [7] - 从课程安排、学习进度到技能掌握程度，整个教学过程将实现数据驱动的精细化管理 [7] - 公司今年年初已发布六大AI新专业，将生成式AI工具深度嵌入课程体系，日常教学管理全面采用数字化手段 [8] 生态共建与就业前景 - 双方将成立联合培训基地，进一步拓宽合作领域 [9] - 公司现有的95%推荐就业率证明了其人才培养模式的有效性 [11] - 接入支付宝生态资源后，将实现从招生培养到就业服务的全链路数字化管理 [11] - 在与华为、比亚迪、京东方光电等头部企业合作基础上，支付宝的加入将进一步拓展产业生态边界 [11]

AI在医疗健康领域的应用趋势 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重塑全球医疗健康产业链，覆盖临床诊疗、药械研发、医院管理等环节 [1] - AI技术为医疗健康产业打开新的发展空间和产业机遇，催生智能化、精准化、个性化的医学新范式 [1] - 全球约80%的医疗机构正在部署或设点生成式AI工具，这些系统被整合进运营、临床、行政等医疗工作流程中 [2] AI技术的具体应用 - AI技术在医疗健康领域的应用包括癌症早筛的智能诊断系统、阿尔茨海默症的AI预测模型、高效缩短新药研发周期的生成式AI以及高精度智能手术机器人 [1] - 从AlphaFold破解生命密码到大模型驱动诊疗效率革命，再到具身智能、生命纤维引领的医疗健康新可能，AI成为医药健康产业跨越式发展的核心引擎 [2] - AI技术呈现出从科研实验室走向临床医疗、卫生政策和医院管理体系的趋势 [2] AI在医疗健康领域的挑战 - AI在医疗健康领域的应用面临数据壁垒、监管伦理和技术标准等多重挑战 [3] - AI模型在医疗健康领域存在模型幻觉、逻辑不一致、缺乏可追溯性等具体问题 [3] - 信任危机与算法"黑箱"成为AI应用于医疗健康领域的最大障碍 [3] 行业应对措施 - 为确保AI医疗发展的安全性和有效性，需建立透明、包容和公平的制度，并加强机构合作 [3] - 推动数据安全网建设，加快制定医疗健康数据应用相关实施方案，完善数据分级分类管理体系，创新"数据可用不可见"的安全共享机制 [3]

行业动态 - 美国教师联合会与微软、OpenAI、Anthropic合作推进面向教育工作者的AI培训计划 [1] - 合作项目投资总额2300万美元 将在纽约建立培训中心 [1] - 培训计划目标在未来5年内覆盖40万名教育工作者 [1] 公司参与 - 微软、OpenAI、Anthropic三家企业联合参与教师AI培训项目 [1] - 参与企业将收集教师反馈用于产品改进和技术普及 [1] 教育领域现状 - AI已深入美国教育领域各方面 带来教学便利与学术诚信等新挑战 [1] - 学生使用ChatGPT等生成式AI工具完成作业现象日益普遍 [1] - 美国各地学校对AI技术态度分化 部分禁用部分尝试接纳 [2] 政策与愿景 - 美国教育部正建立AI实验室 探索技术与课堂融合的全国性模式 [2] - 美国教师联合会主席强调AI应服务于学生和社会而非相反 [2]

赛事概况 - 2025年"数质实体・数字新零售实体门店创新管理挑战赛"决赛在福州市职工创新创业创造中心举办，由福州市总工会指导，福州市高新技术产业工会和福州市数字经济产业工会主办 [1] - 赛事聚焦AI工具应用和门店数字化管理，旨在通过创新思维推动传统实体门店转型升级，利用数字化工具提升门店运营效率 [1] 参赛与赛制 - 赛前邀请AI专家和行业导师对100余位参赛人员进行培训，内容涵盖AI工具实操和数字化痛点解决方案，最终30名选手进入决赛 [3] - 决赛选手运用生成式AI工具（如DeepSeek）、经营支付平台和自媒体引流工具，在门店陈设优化、顾客体验提升、精准营销引流、活动策划执行和销售业绩增长等环节展示AI赋能能力 [3] - 考评要点包括技术应用深度、创意广度、方案可行性和经营效果显现，体现"以赛促学、以赛促练、以赛促用"的宗旨 [3] 赛事成果与影响 - 决赛评选出一等奖3名、二等奖5名、三等奖10名，并颁发奖金以激励选手持续创新 [5] - 大赛激发零售行业职工钻研数字化技术的热情，为福州实体商业创新发展输送高素质技能人才 [5] - 福州市高新技术（数字经济）产业工会表示未来将继续发挥平台优势，推动AI赋能实体门店，为社会经济发展注入创新动能 [5]

AI对影视行业的影响 - AI在影视行业的应用从最初的发展速度惊叹演变为"AI是工具"的主流观点 各方更加关注AI带来的效率提升 [1] - 当前讨论焦点转向"通过AI技术创新能否降低成本"和"利用AI如何提高内容质量与体验" [1] - AI不仅提升影视行业生产力 也开始对生产关系产生影响 同时高质量内容产出成为新考验 [1] 影视行业生产方式变革 - 传统影视剧生产周期长(最快1年) 制作成本高 融资难度大 存在资方撤资等不确定性 [2] - 生成式AI大幅提升创作效率 概念海报制作从团队协作变为单人完成 动漫原画从1-2周缩短至几分钟 [2] - AI降低电影制作门槛 全球内容创作者从几千人增长至上亿人 提升市场供给效率和多样性 [3] AI技术带来的成本优化 - 实景拍摄成本高 AI可快速生成数字场景(单体建筑至城市集群)实现虚拟拍摄 节省布景成本 [3] - 虚拟摄影棚租赁价格从十几万元/天下探至最低3.5万元/天(不含数字场景制作) [3] - 大麦娱乐在国内布局10个虚拟拍摄棚 旨在减少换景置景成本 [4] 中国电影市场发展现状 - 中国电影票房从2003年占全球0.6%增长至2023年6月的28% 银幕数从1900块大幅增长 [5] - 中国与美国成为唯二具备探索科幻电影、虚拟现实和AI技术条件的国家 [5] - 观众对AI生成内容质量要求提高 《传说》因AI生成"年轻成龙"引发热议但票房仅8000万元(豆瓣4.3分) [5] AI与内容创作的关系 - AI无法替代人类创造情感共鸣的故事 技术提升导致制作过程更精细而非更快速 [6] - 用户观影体验变化 科幻电影最难处在于想象力突破而非制作或成本 [6] - AI生成剧本存在套路化问题 创意核心仍需人类把控 需要具体指令才能呈现理想质感 [6]

生成式AI在企业中的核心作用 - 生成式AI是推动企业变革的关键力量，能助力企业创新、提升生产力和开拓新市场[1] - 生成式AI能推动商业模式和运营模式创新，如提供数据访问、生成新洞察、拓展市场和加速产品服务开发[1] - 在未来三年，传统AI和生成式AI将在推动企业创新方面发挥重要作用[1] 数据与技术领域应用 - 生成式AI可优化产品开发流程，快速生成代码，助力IT成为业务创新的发射台[3] - 帮助企业选择合适的AI模型，控制计算成本，推动平台、数据和治理的发展[3] - 促进开放创新和生态系统建设，加速应用现代化[3] - 62%的IT主管表示正在使用生成式AI，65%的受访者认为生成式AI能够解决成本问题[24] - 目前典型企业使用11种生成式AI模型，预计未来三年将增加到50%[27] - 生成式AI计算成本预计2025-2026年将增长89%，73%的受访者认为生成式AI是成本增长的主要因素[39] - 23%的生成式AI计划因成本问题难以实现规模化扩展[39] - 98%的受访者认为生成式AI能够推动以往延期的现代化项目[59] - 77%的受访者表示在应用现代化项目中使用生成式AI可提高敏捷性[59] 运营领域应用 - 生成式AI能重塑企业运营模式，实现业务流程自动化[3] - 释放财务团队的分析能力，协助采购团队应对压力[3] - 加强风险管理，提升实物资产管理水平，推动供应链创新[3] - 助力市场营销实现个性化，加强网络安全防御，促进可持续发展[3] - 75%的受访高管认为生成式AI将改变企业核心运营模式[82] - 53%的受访者采用"中心辐射"模式部署生成式AI，12%的企业已全面中心化[83] - 生成式AI可让员工专注高价值工作，8%的受访企业表示生成式AI让员工有更多时间专注于创造性工作[92] 人才领域应用 - 生成式AI改变了工作方式和所需技能，企业需将人才置于战略核心[3] - 提升员工AI技能，在客户服务中提升服务效率和质量[3] - 改善客户和员工体验[3] - 84%的企业计划在2025年前设置专门机构管理生成式AI人才[100] - 70%的高管表示将在"技能分析"[100] - 生成式AI培训可使员工生产力提升20%[16] 企业应用建议 - 企业要明确应用场景和期望收益，将人才战略与生成式AI相结合[1] - 注重员工培训和技能提升，建立合适的治理框架[1] - 平衡创新与风险，加强跨部门协作[1] - 采用渐进式实施方法，而非一步到位[89] - 建立实验文化，鼓励创新精神[90] - 将生成式AI应用于已实现现代化的应用，以取得易于把握的成果[60]

AI初创公司估值趋势 - 基础模型开发者如OpenAI和Anthropic的估值倍数下降，OpenAI从54倍降至43倍，Anthropic从150倍降至58倍 [1][6] - AI应用开发者如Perplexity和Writer的估值倍数上升，Perplexity从63倍升至170倍 [1][2] - 行业垂直型AI初创公司（如医疗、法律）获得更高估值倍数，例如Abridge达到50倍 [3][4] 高估值驱动因素 - AI应用收入增速远超传统软件，Perplexity年度经常性收入从5000万美元增至8000万美元（60%增长） [2] - 企业AI支出增加，因AI软件可提升员工生产力并降低成本 [2] - 垂直行业数据优势受青睐，如Abridge通过医疗数据训练模型获得竞争优势 [3] 典型案例分析 - **Perplexity**：估值85亿美元对应170倍收入倍数，业务扩展至广告和API服务 [2] - **Abridge**：25亿美元估值（50倍倍数），专注医疗对话转录，年经常性收入5000万美元 [3][4] - **Harvey**：法律AI公司估值倍数从64倍降至54倍，年经常性收入稳定在5000万美元 [5] - **Glean**：估值倍数从67倍降至43倍，年经常性收入从3000万美元增至1亿美元 [6] 估值方法差异 - 投资者更关注投资前估值，年轻垂直行业初创公司获更高倍数 [3] - 财务数据不透明导致估值差异，分析基于十多家公司的公开融资数据 [3][6]