行业热度与市场现状 - AI创业活动异常火爆，单场活动报名人数常达600-700人，有时超过800人，远超200-300人的到场规模 [3] - 中国人工智能企业数量增长迅猛，截至2025年9月已超5000家，是五年前1454家的3倍多 [6] - 互联网大厂（如字节跳动、阿里巴巴、腾讯）在AI领域动作频频，竞争加剧 [5] 初创企业画像与策略 - 草根创业者（如Eason）采用小团队快速试错模式，每款产品配置3-6人，用6-10个月跑通MVP，追求用户付费而非规模，目标为单产品月变现2万元以上 [10][12] - 高校背景的创业公司（如计算美学）已完成近亿元融资，其策略是从C端转向B端实现稳定营收后，再杀回C端市场 [12][13] - 行业趋势更趋落地与务实，强调应用落地，并出现越来越多小而美的创业团队 [16] - AI创业者主要分为两类：技术强但产品与商业闭环理解不足；产品与商业能力强但低估AI工程化复杂度 [16] 核心挑战与焦虑 - 首要挑战是“痛不痛”，即能否抓住真实、有长期需求的用户痛点，当前主流模式是为企业提供定制化AI解决方案以降本增效 [17][18] - 智算中心GPU平均利用率不足30%，显示资源分配与需求不匹配 [19] - 其次是“贵不贵”，即产品收入能否覆盖模型调用成本，模型成本通常占总可变成本的40-70% [21] - 对于月营收1万-10万美元的AI初创企业，模型成本占比达50-65% [22] - 模型调用成本随用户活跃度非线性飙升，例如日活从500-1000升至1万时，月成本可能从1000-2000美元跳至10000-50000美元，而收入未同步增长10倍 [22] - 大模型定价持续上涨，例如DeepSeek-V3.1输出定价为12元每百万token，较V3版涨50%；GPT-5.2输入定价为每百万token 1.75美元，较GPT-5.1涨40% [22] 全球化发展路径 - AI创业者普遍选择全球化策略，团队与市场布局海外 [23] - 出海市场具有先发优势和更高商业化程度，用户付费意识更强，例如ChatGPT付费用户占比约5%，OpenAI预测2030年付费订阅用户将达至少2.2亿人 [23][24] - 海外市场投融资机会更多，更擅长“造星”，涌现出许多年轻创始人获得高估值案例，如24岁创始人公司估值3亿美元，22岁创始人公司估值达100亿美元 [28] - 国内生态退出途径有限，竞争激烈，被收购概率较小 [28] - 中国更容易诞生性价比极高的AI产品，而美国更容易出现定义范式的公司，成功的团队需同时理解两种环境并打造全球化产品 [31] 市场动态与竞争压力 - 大模型快速迭代会淘汰部分初创企业，例如DeepSeek-R1问世后，百川智能的通用大模型客户大量转移，导致其战略收缩 [29] - 行业面临“AI发展太快，专业用户太少”的矛盾，产品众多但实际使用率低 [32]

文章核心观点 - 中国AI创业热潮涌动，企业数量激增，但行业普遍处于快速试错、探索商业化落地的早期阶段，面临真实需求匹配与高昂模型成本两大核心挑战，全球化发展成为普遍选择策略 [6][7][23][24][38] AI创业生态现状与参与者画像 - AI创业活动异常火爆，某全球AI创业社区组织的活动经常爆满，报名人数可达600-800人，远超200-300人的到场容量 [3] - 中国人工智能企业数量快速增长，截至2025年9月已超过5000家，是五年前1454家的3倍多 [7] - 草根创业者：典型代表如Eason，非技术背景连续创业者，采用小团队、多产品、快速验证MVP的模式，追求用户付费而非规模，单款产品月变现2万元以上即可盈利 [11][12][16][17] - 高校背景创业者：典型代表如计算美学，核心团队来自清华、北大、哈佛、耶鲁等名校，已完成近亿元融资，策略是快速试错调整，从C端转向B端实现稳定营收后，再杀回C端市场 [17][18][19] - 大厂背景创业者：普遍存在，但创业过程并不轻松 [17] - 服务商视角：将AI创业者分为两类，一类技术强但产品与商业闭环理解不足，另一类产品与商业能力强但低估AI工程化与成本复杂度 [20] 行业面临的核心挑战 - **需求痛点匹配（“痛不痛”）**：能否抓住真实、有长期需求的用户痛点是首要难题，业内对C端产品落地判断不一，竞争激烈但真正解决问题的产品不多 [25][26][28][29][30] - 当前主流商业模式是为企业提供定制化AI解决方案以降本增效，这是一个具有长期需求的市场 [26] - 智算中心GPU利用率不均，国内总数超280个，但平均利用率不到30% [27] - **模型成本压力（“贵不贵”）**：调用大模型产生的Token成本是创业公司的核心财务压力，催促企业快速商业化 [30][31] - 模型成本通常占AI初创企业总可变成本的40%-70%，对于月营收1万-10万美元的企业，该比例达50%-65% [32][33] - 成本随用户活跃度非线性飙升，例如一款AI Agent产品日活从500-1000升至1万时，月模型成本可能从1000-2000美元跃升至10000-50000美元，但收入并未同步增长10倍 [34] - 大模型厂商仍在提价，例如DeepSeek-V3.1输出定价较V3版上涨50%，OpenAI的GPT-5.2输入价格较GPT-5.1上涨40% [34] 全球化发展战略 - AI创业者普遍主动选择全球化团队布局与市场拓展，例如团队分布在新加坡、上海或北京、杭州、美国等地 [38][39] - **出海动因一：市场成熟度与付费意愿**：海外市场（尤其是美国）因ChatGPT更早教育市场，用户付费决策更直接、订阅意愿更强，商业化程度更高 [40][41] - ChatGPT付费用户占比约5%，OpenAI内部预测到2030年付费订阅用户将至少达2.2亿人 [42] - 相比之下，中国用户更谨慎、价格敏感，付费链路长，许多合作仍是项目制思维 [41] - **出海动因二：投融资环境与退出机会**：海外市场投融资机会多，更擅长造就年轻创业明星，且被大厂收购的可能性更高 [45][46] - 例如，硅谷出现多位20余岁创始人创办高估值AI公司的案例，而国内生态竞争激烈，被收购概率较小 [45][46] - 近期案例显示，Meta曾欲以数十亿美元收购国内AI初创企业Manus [47] - 全球化策略结合了海外高价值市场、投融资便利与国内工程师红利、高效产品迭代优势 [49] - 行业观察认为，中国更容易跑出性价比极致的产品，美国更容易跑出定义范式的公司，成功的团队需同时理解两种环境 [50][51] 行业动态与潜在风险 - 大模型技术快速迭代可能淘汰部分初创企业，例如DeepSeek-R1问世后，导致“百川智能”等公司原有客户转移，被迫进行战略调整 [48] - 行业存在矛盾心态：一方面为技术进展与潜在爆发式增长机会感到兴奋；另一方面又不得不面对现实痛点与成本压力，并因国内外市场差异做两手准备 [52][53][54] - 更深层困境在于AI技术发展速度远超专业用户的接受度和实际使用度，存在“产品多，专业用户少”的现象 [55][56]

AI漫剧：一个由AI技术驱动的新兴内容风口 - AI漫剧是脱胎于短剧、受AI技术加持的新内容形式，其诞生与爆发本质上是技术突破的产物，而非单纯的内容行业变革 [5][9] - 2025年AI漫剧行业规模预计膨胀至200亿元，超过传统电影行业的三分之一；抖音平台漫剧单日消耗在2024年12月突破2000万元，较上半年环比飙升568% [6] - AI技术显著降低了内容制作门槛与成本，提升了效率；例如2024年6月快手可灵大模型上线后，市面AI视频的质量和数量有显著提升 [9] - 行业发展速度极快，用约一年时间走完了短剧三年的历程；2025年2月首部作品出现，7月进入爆发期，目前日产量达300-500部，与传统动画年产量相当；预计2026年上半年日上新量将超过1000部，竞争加剧 [10] - 行业正加速向精品化转型，优质IP价值凸显；业内预计2026年大概率会出现国民级爆款作品 [11][13][14] - AI漫剧被视为AIGC推动的生产力革命，其形态或名称未来可能演变，但只要故事内核在，赛道就不会消失 [15][16][17] - 出海是行业必然路径；AI漫剧因试错成本低、文化隔阂小，预计比真人短剧更具出海优势，2026年行业出海可能迎来大爆发 [18][19][20] 游戏行业：AI全面渗透流程，当前聚焦降本增效与IP长青 - 2025年AI已明确渗透到游戏制作全流程，行业从概念验证走向体系化推进；越来越多中小团队及个人开发者使用生成式AI技术开发游戏 [22] - Steam平台使用生成式AI的游戏数量从2025年7月的7818款上升至12月的超1万款，约占其总游戏库的8% [7] - 当前AI在游戏中的应用主流仍是“降本增效”，尤其在美术、音频、本地化等环节；大型游戏公司更倾向于探究AI落地与业务提效，对AI原生游戏的前沿探索多以研究、科普等形式推进，不追求短期商业回报 [23] - 行业认为AI游戏的“ChatGPT时刻”必将到来，但具体时间不确定；在此之前，会在内容创新、生产等维度先出现多个小的突破性时刻 [25] - 面对内容供给过剩的激烈竞争，行业更关注如何延长存量游戏的生命周期；将长青游戏IP化是重要手段，旨在将用户对玩法的短期热情转化为对品牌的长期情感认同 [26][27] - 大型游戏厂商运营IP的首要目的是吸引新玩家，其次才是商业化；游戏IP化有助于产品超越娱乐工具属性，成为具有文化感染力的数字符号 [28]

文章核心观点 - A股市场中期向上的趋势未发生根本改变 支撑逻辑包括全球资产紧缺与地缘政治下耐心资本长期流入 国内反内卷政策推进与企业盈利改善预期形成托底 以及当前板块调整主要是短期情绪和交易层面反应 [1] 市场趋势与判断 - 全球资产紧缺背景持续 叠加地缘政治冲突频发 耐心资本流入股市的长期趋势未变 [1] - 国内反内卷政策持续深入推进 企业盈利改善预期逐步升温 为资本市场形成托底 [1] - 当前板块快速调整更多是短期市场情绪及交易层面的反应 并未动摇中长期向上的趋势 [1] 中长期投资机会 - AI相关产业 在科技自主可控政策导向下 国内AI产业链支持政策持续落地 预计全球算力领域资本开支将进一步扩大 AI端侧普及率将稳步提升 可关注国产算力链 AI+游戏等投资机会 [2] - 中国品牌竞争力提升方向 中国品牌制造已实现从便宜货到质优价廉且盈利稳定 再到多个领域实现跨越发展的转变 重点关注国产品牌出海领域 尤其是创新药 电力设备 工程机械等已实现弯道超车或自主份额持续提升的细分赛道 [2] - 资源品领域 铜 小金属等资源品具备真实稀缺性与抗通胀属性 且易形成稳定的供给联盟 相关资产拥有稳定的现金流 长期配置价值突出 [2] 特定行业观点 - 有色金属等行业前期涨幅显著 拥挤度高 当前需要一定时间进行调整消化 [2] - 本轮有色金属板块调整更多源于交易层面 而非基本面变化 叠加美联储新主席履职后的实际影响预计好于市场悲观预期 板块调整后有望迎来更具吸引力的买入时机 [2]

报告背景与调研概况 - 中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会与清华大学联合开展专项调研，并于2025年12月18日发布《游戏企业AI技术应用调研报告》[1][3] - 调研选取了国内22家代表性游戏企业，地域覆盖广东、上海、北京、福建、浙江等主要产业聚集省市[3][19] - 调研以中大型企业为主，年营收超过1亿元人民币的企业占比超过90%，其中员工规模超千人的企业占四成以上[3][19] AI技术应用整体现状与特点 - AI在游戏研发中已实现高普及率，应用率达到86.36%，但呈现“广度优先，深度不足”的特点[4][19] - 行业对AI的应用目前仍以“工具化”和“浅层应用”为主，主要目标是提升效率，尚未改变“人力主导研发”的核心模式[4][20] - AI在游戏开发中的应用成熟度与任务特点相关，规则越明确、重复性越高、数据基础越好的工作，AI应用越成熟[4][20] 研发环节AI应用渗透情况 - 在美术设计环节，AI应用渗透率达到84.2%，应用呈现“静强动弱”特征[4][21] - 在静态内容方面（如搜集灵感、生成参考图、辅助3D模型生成），AI应用比例均超80%，但在动态内容处理（如动作捕捉）渗透率仅为31%[5][21] - 在游戏测试中，AI在功能测试场景渗透率高达84.6%，但在平衡性与数值测试等策略性测试中渗透率不足40%[6][21] - 在辅助生成内容方面，合成游戏背景音乐和特效音乐的渗透率为52.6%，玩法规则设计渗透率为47.4%[4][20] - 在高创意、强主观环节，如世界观架构与剧情大纲，AI渗透率仅达31.6%[4][20] 发行运营环节与全球应用对比 - 游戏发行与运营是AI技术落地的重要领域，超过四分之三的企业在此环节应用AI，整体应用率达77.3%[6][22] - AI在发行运营中主要集中在市场推广、智能运营和风险控制三大场景[6][22] - 海外游戏工作室对AI技术的使用相较国内更为谨慎，使用比例在50%到55%之间[6][22] - 全球范围内，AI已广泛应用于角色动画、加速代码编写、生成艺术作品和游戏关卡以及自动化游戏测试[7][23] 市场产品端与“AI游戏”探索 - 2025年Steam发布的游戏中，使用了生成式AI的游戏产品占比已接近20%[8][24] - 不同规模团队对AI态度差异明显，21%的3A游戏工作室禁止使用生成式AI工具，而独立工作室的这一比例仅为9%[8][25] - “AI游戏”整体处于早期探索阶段，仅约一成企业推出了实验性AI游戏产品，超过四分之一企业处于内部研究和验证阶段，另有超过三分之一企业保持高度关注但尚未布局[8][25] AI应用面临的挑战与制约因素 - “AI生成，人工精修”仍是主流模式，近七成企业表示AI产出内容需要大量人工后期处理[9][26] - 技术整合复杂度高，将不同AI工具接入现有工作流存在挑战[10][27] - AI在需要深度、连贯性和情感表达的叙事与剧情设计上能力有限[10][27] - 版权合规性和内容失控是两大最受关注的风险，各有超过六成的企业表示担忧[10][27] - 当前AI应用处于伦理与规范建设的空白期，规则、标准与长期治理框架尚未健全[10][27] - 人才短缺是突出制约因素，72.7%的企业认为AI与游戏设计复合人才短缺，63.6%的企业认为AIGC算法研发人才短缺[12][29] - 投入产出平衡是问题，有接近四分之一的企业认为当前投资AI技术的性价比低[13][30] 未来发展趋势 - 趋势一：从单点提效走向系统融合，AI将深度融入游戏全流程，实现各环节智能化协同[14][31] - 趋势二：从效率提升迈向价值创造，借助AI技术重构游戏体验，深化情感价值，挖掘社会意义[14][31] - 趋势三：从技术应用走向生态构建，构建包含标准、伦理、治理和人才培养的健康产业生态[15][31]

传媒行业整体观点 - 传媒行业在AI与IP双轮驱动下呈现攻守兼备特性 [1] - 电影市场迎来内容供给提升和结构改善 [1] - 监管政策释放积极信号 [1] 电影市场财务与运营 - 2025年第一季度至第三季度行业毛利率达28.9%，同比增长7.2个百分点 [1] - 非票经济受重视 [1] IP领域发展趋势 - IP消费升级成为情感货币，赋能内需增长与文化出海 [1] - IP与AI等前沿科技商业化形成共振 [1] - 国产文化基建全球领先 [1] - 千禧一代和Z世代具备文化自信和情绪消费需求 [1] AI技术应用与效率 - 多模态技术迭代推动AI漫剧生产效率提升3倍以上，费用缩减90% [1] - 平台政策支持进入高品质增长阶段 [1] - AI游戏研发环节渗透率持续提升 [1] - 轻度休闲及互动类游戏有望率先实现AI化 [1] 出版行业现状 - 出版行业国有公司凭借教材教辅业务巩固基本盘 [1] - 地方出版公司平均分红比例达50-60%，具备红利属性 [1] - 同时布局智慧教育、研学业务以挖掘新增量 [1] 中证影视指数与影视ETF - 影视ETF跟踪的是中证影视指数 [1] - 该指数从沪深市场中选取涉及影视内容制作、发行、渠道运营等业务的上市公司证券作为样本 [1] - 指数涵盖影视制作、网络剧、动漫等多个细分领域 [1] - 指数主要配置于通信服务行业，同时覆盖可选消费与工业等跨领域标的 [1] - 指数旨在综合反映中国A股市场影视文化产业上市公司的整体表现，体现行业多元化发展特征 [1]

AI落地主线 - AI落地聚焦三条主线：端侧入口成型、模型能力实用化迭代、多模态工具成熟 [1] - AI漫剧受益于多模态技术迭代，生产效率提升3倍以上，费用缩减90%以上，平台政策支持其进入高品质增长阶段 [2] - AI游戏研发环节渗透率持续提升，轻度休闲及交流互动类游戏有望先行AI化，AI将助力游戏增益及提升用户粘性 [2] - AI营销催生新模式，53.1%的广告主在创意内容生成中使用AIGC，超过80%的消费者从“多平台搜索对比”转向“AI一站式咨询” [2] - AI教育可降本提效，海外商业模式落地顺畅，国内教育公平化需求旺盛，看好AI+教育公司进行市场下沉与落地 [2] - AI出版在海外结合效果优异，国内公司正推进AI参与大众及学术出版生态，以赋能产业链降本增效 [2] IP行业投资价值 - 消费市场从“功能满足”转向“心灵共振”，IP从流量符号提升为“情感货币”，大IP商业化受期待 [1][3] - 自上而下看，IP赋能内需增长与文化出海，并与AI等前沿科技商业化产生共振 [1][3] - 自下而上看，国产文化产品基建全球领先，千禧一代和Z世代具备文化自信和情绪消费需求，供需逻辑顺畅 [1][3] 传媒行业细分领域机会 - 游戏板块EPS支撑度高，安全垫较高，建议关注业绩稳定性强或产品边际变化明显的公司 [1][4] - 电影行业在疫情后波动中恢复，25Q1-Q3行业毛利率为28.9%，同比增长7.2个百分点，盈利质量提升，非票经济受重视，监管政策释放积极信号 [1][4] - 出版行业在防守维度，国有出版教材教辅业务凭借国有背书、内容、渠道优势巩固基本盘，行业平均分红比例50-60%具红利属性 [1][4] - 出版行业在进攻维度，公司布局智慧教育（教育数字化、AI+教育等）、研学业务，挖掘线下门店空间价值，为业绩提供新增量 [4]

核心观点 - 传媒行业年度策略的核心是“AI+IP双轮驱动”，认为行业具备攻守兼备属性 [3][4] - 投资主线一：关注AI落地的三条主线，即端侧入口成型、模型能力实用化迭代、多模态工具成熟，具体应用领域包括AI漫剧、AI游戏、AI教育、AI营销、AI出版 [4] - 投资主线二：关注IP行业的投资价值，IP正从流量符号提升为情感货币，并与AI等前沿科技商业化产生共振 [4] AI技术发展现状与趋势 - 全球大模型能力对比中，综合排名前三为Gemini-3-pro、grok-4.1-thinking以及claude-opus-4.5，国产模型如阿里qwen3-max-preview、Kimi-k2-thinking-turbo、智谱glm-4.6进入榜单TOP20 [16][18] - 国产大模型多走开源路线（如阿里qwen），有利于AI生态快速繁荣，应用端可基于开源模型微调以百花齐放 [18] - 多模态模型取得突破，例如快手可灵O1是全球首个统一多模态视频模型，能一站式完成从构思到生成、编辑的全流程，极大提升创作效率与连贯性 [21][22] - 端侧AI入口争夺激烈，从AI眼镜、耳机延伸到“Agent手机”，竞争焦点转向对用户意图的捕捉速度与服务分发权 [23][26] - AI正走向Agent（智能体）应用，相关开发包（如MCP、langchain）下载量在2025年明显提升，预示新一轮产品爆发期 [29][30] - 全球重点AI应用年化经常性收入（ARR）超过1000万美元的领域集中在搜索、编程、金融、医疗、广告等标准化且附加值高的行业 [33][35] - 例如，AI编程公司Cursor的ARR达5亿美元 [35] - AI广告公司Applovin通过数据优化显著提升广告主投资回报率（ROAS） [35] AI+漫剧 - 2024年国内微短剧市场规模达505亿元，已超越传统电影票房，但行业面临“高投流、低毛利”困境，AIGC技术成为颠覆性生产力 [39] - 漫剧（动态漫画视频短剧）市场规模自2024年下半年快速增长，2025年末进入高质量供给拉动增长新阶段 [40][43] - 2024年四季度，字节平台漫剧观看人次突破20亿，付费规模达2600万元 [41][43] - 2025年4-7月，漫剧供给量复合增长率83%，播放量与点赞量分别增长92%和105% [43] - 近半年累计上线作品3000部，环比增长603%，市场规模预计年内突破200亿元 [43] - AI工具大幅降低漫剧生产成本与周期：使用集成式AI工具可将生产时间从纯人工的50-60天压缩至15天以内，成本从数万元/分钟降至1000元/分钟以内，效率提升3倍以上，费用缩减90%以上 [64] - AI生成效果快速提升，在画面清晰度、人物稳定性、场景融合、镜头流畅度及多人物交互等方面进步显著 [65][68] - 漫剧产业链已形成IP储备、改编制作、商业化运营投放的成熟价值链，商业模式核心是投流利润大于内容成本 [45][46] - 漫剧IP改编主要来源于漫画、网文小说和真人短剧，其中爆款真人短剧改编空间预计有500-800部，相关厂商包括阅文集团、中文在线、快看等 [48][50] - 漫剧在抖音等平台变现模式丰富，包括用户付费（IAP）、广告变现（IAA）等，全域经营投流投资回报率（ROI）可观 [52][53] - 当前漫剧题材以男频为主导，“逆袭”、“架空玄幻”、“奇幻”等标签内容累计播放量领先，但女频内容有发展空间 [57][58] - 核心用户源自网文用户（超2.5亿）、真人短剧用户（超6亿）和漫画用户（约4000万），未来用户规模有望赶超短剧 [58] - 各大平台密集出台AI漫剧扶持政策，通过赠款、流量激励、高比例分账等方式降低内容与投流成本，例如快手最高分账90%，B站对精品剧提供最高100%成本覆盖 [60][62] AI+游戏 - 游戏行业面临研发周期与成本的双重压力，AI成为破解困局的关键抓手 [70][71] - 2023年平均研发周期达304天 [70] - 约62%的游戏工作室在工作流程中引入了AI [71] - AI深度渗透游戏工业化管线，在游戏原型设计、角色动画、代码编写、美术资产生成、营销运营等八大环节提升效率 [74][76] - 68%的开发者认为AI加快游戏原型设计 [76] - 盛趣游戏使用AI嵌入美术流程，效率提升60%-80% [76] - AI正在重构游戏体验，新一代AI NPC依托大语言模型实现类人思维、环境感知与长期记忆，带来更强沉浸感，例如《燕云十六声》中的NPC拥有独立作息与社会关系 [78][79] - AI游戏打破虚实边界，例如《EVE》中玩家可与AI NPC深度互动，甚至实现“跨次元奶茶”等游戏指令干涉现实的实践 [83][85] - AI+游戏进入落地之年，角色扮演类应用API调用量最大（超50%），其中基于游戏的调用占主导（达58%） [88][91] - 以恺英网络为例，其布局包括AI游戏开发平台SOON（业内首个跑通AI生成游戏数值）、潮玩“星之子”、以及3D AI智能陪伴应用EVE [89][91] AI+营销 - AI多模态技术迭代催生营销新模式，2025年53.1%的广告主会在创意内容生成中使用AIGC技术 [7][93] - AI大幅提升内容营销生产效率： - 百度AI工具可帮助中小企业在24小时内完成从IP生成到素材批量产出，底图合格率超90% [93] - 蓝色光标为东风奕派制作AI发布会视频，工期相比传统CG缩减60% [93] - AI推动营销向超个性化发展，基于实时互动实现“千人千面”，例如腾讯Magic Agent在太平鸟案例中，使点击率提升90%，转化率提升20%，营收提升31% [93] - 消费决策路径重构，超过80%的消费者开始从“多平台搜索对比”转向“AI一站式咨询”，AI搜索综合满意度（3.95）超传统搜索（3.62），缩短30%以上购物决策时间 [7][98] - 营销重心需从搜索引擎优化（SEO）转向生成引擎优化（GEO），通过提供权威、专业、结构化的内容，抢占AI推荐优先信息源 [105][109] - AI Agent生态赋能营销管理全流程变革，从数据处理、决策效率到预测能力全面升级，推动营销从“经验驱动”向“数据+算法驱动”转型 [112][120] - 2025年中国企业级营销智能体进入爆发增长期，可完成知识库问答、内容创作、数据分析、用户运营等各类营销任务 [120][121] AI+教育 - AI可降低教育成本并提高教学效率，海外商业模式已落地验证 [7][124] - 以海外公司Duolingo为例，其“免费学习+付费订阅”的双飞轮商业模式成功验证了C端变现可行性 [128] - 2020年至2025年第三季度，月活跃用户（MAU）从3670万增长至1.4亿，付费用户从160万增至1150万 [128][130] - 2023年推出AI功能产品Duolingo Max后，进一步推动用户增长 [128] - Duolingo的订阅用户平均收入（ARPU）和每付费用户平均收入（ARPPU）保持平稳，AI加持的高阶服务Duolingo Max定价更高（如英区年套餐119.99英镑 vs Super Duolingo的59.99英镑），有望提升客单价 [132][138][140] - AI有效改善产品交互性与拓展课程，如Duolingo Max的“角色扮演”、“3D视频通话”及国际象棋课程，增强了用户粘性与付费转化 [142][144] - 中国教育公平化需求旺盛，但区域资源不平衡，例如河南省2023年K12在校学生数占代表省市比重9.2%，教育经费占比仅5.0%，AI+教育低成本、高效率的特点契合市场下沉需求 [146][148] - AI+教育应用落地的核心竞争力在于强产品力（模型、行业理解、数据壁垒）和高效推广能力 [150][151] - 国内公司积极布局： - 豆神教育的“AI超能训练场”及“AI双师”产品在2025年第三季度累计收入约5000万元 [155] - 南方传媒推出“粤教讯飞E听说”和“新华乐育校园AI智能体”等产品 [154][155] AI+出版 - 海外出版公司积极融合AI技术： - 大众出版公司Spines利用AI将图书出版时间从传统的6-8个月缩短至2-3周，截至2025年11月累计出版2800种图书 [156][157] - 学术出版巨头励讯集团推出超20款AI产品，其ScienceDirect AI可为科研人员节省50%的文献检索时间 [161][162] - AI技术能有效赋能国内出版产业链，参与内容创作、审核校对、销售分发等环节，加速产业链周转 [167][168] - 据Oliver Wyman数据，AI深度融合后有望降低20-30%的生产成本 [168] - 南方传媒的“AI原生数智化出版平台”预计到2025年底将出版整体流程提效30% [168] - 国内出版公司推进AI应用： - 数传集团的“AI编辑工作室”已在300多家出版单位试用，在中国华侨出版社的《天赐》一书中，封面设计、内容审校等环节均由AI完成 [173][177] - 果麦文化的“书世界智能出版平台”中，AI校对模块能以600字/秒的速度处理文本，释放人工从事高附加值工作 [179][181] 传媒板块投资机会 - 游戏板块：行业增速稳健向上，EPS支撑度高，安全垫较高，建议关注业绩稳定性强或产品边际变化明显的公司 [7] - 电影板块：市场迎来内容供给提升和行业结构改善，2025年第一季度至第三季度行业毛利率为28.9%，同比增长7.2个百分点，盈利质量提升，非票经济受重视 [7] - 出版板块：具备攻守兼备属性 [7] - 防守维度：国有出版公司的教材教辅业务凭借国有背书、内容与渠道优势巩固基本盘，行业平均分红比例达50-60%，具红利属性 [7] - 进攻维度：出版公司布局智慧教育、研学业务、挖掘线下门店价值，为业绩提供新增量 [7]

市场对AI游戏的预期与现状 - 市场对AI的期望开始下降，这为AI游戏未来“超越预期”提供了可能[3] - 目前市场上大部分AI游戏被评价为“没那么有意思”，市场对热潮感到失望[3] - AI大模型技术处于“短期被高估、长期被低估”的宿命中[3] - AI与元宇宙/AR不同，其模型在持续快速迭代更新，每周都有新模型出现[4] - 市场预期下滑后，AI生成的产品只要能比用户预期高出一点，就有机会获得好的市场反馈[5] AI游戏开发面临的挑战与人才需求 - 传统游戏策划的思路与AI的“不可控”和“概率性”特点存在根本冲突[7] - 能做好AI游戏的策划可能需要具备AI底层逻辑知识，而非传统策划背景[7] - 许多传统策划对AI反感，且不擅长与AI交互及撰写Prompt[8] - 优秀的AI游戏人才需要结合技术认知与审美，并非单一技能背景即可[8][9] - 理解AI的关键在于“情境工程”能力，即为AI设置行为边界，防止逻辑偏移[11] - 策划的核心任务之一是发现并放大AI的闪光点，而非仅控制其缺点[12] 行业参与者的尝试与态度 - 许多大厂在尝试AI游戏，但更多处于观望状态[3] - 目前缺乏明确证明能带来收益的爆火AI游戏产品，因此厂商未下定决心大规模投入[28] - 国内厂商如完美世界在做小型demo验证，网易等则在现有游戏中融入AI功能[28] - 目前少有厂商敢投入几千万至上亿成本开发全新的AI游戏体验[28] - 预计未来一两年会有更多公司愿意投入更高成本进行探索[28] 当前有潜力的AI游戏应用方向与案例 - 游戏《AIvilization》虽设计不完善，但其小镇沉浸感让用户感受到AI的进步[13] - 应用“空扇区”通过让用户创建的AI角色在社区中自主交互，提供了有“活人感”的体验[16][18] - 游戏《Status》以低成本实现了AI角色扮演与模拟社交，玩家目标是成为AI网红[18] - AI在听觉内容生成（如音乐、配音）方面有前景，可满足定制化需求并解决真人配音的档期、成本及风险问题[22] - AI陪伴应用《EVE》通过为玩家写定制歌曲、点外卖等个性化服务引发了传播讨论[23] - AI在游戏本地化（如配音）方面有巨大的应用潜力[25] AI游戏发展的未来展望与制约因素 - AI技术的发展路径漫长，短期内难以发生翻天覆地的变化[26] - 游戏从立项、研发到上线的周期，远慢于AI大模型周更、月更的速度，构成主要矛盾[26][28] - 新玩法从探索到成熟产品出现需要时间，例如自走棋模式从出现到《金铲铲之战》爆火经历了2-3年[30] - 市场需要更多探路者，即使不完美的产品也能推动行业向前发展[30]

文章核心观点 - 游戏行业AI革命路径明确为供给侧提效和产品侧玩法革新，大厂聚焦AI提效服务于工业化大生产，而原生AI游戏探索主要由创业团队承担[3][21][32] - 腾讯采用"AI+游戏"模式在成熟项目上叠加AI功能提升体验，并以混元平台推动开发效率提升，但内部协作复杂制约技术转化[5][6][12][13] - 网易通过伏羲实验室与项目深度绑定，以市场化机制承接AI需求，在玩法创新层面自由度高于腾讯[16][17][20] - 创业团队摆脱大厂束缚，在原生AI游戏开发中实现开发范式变革，AI深度融入开发流程模糊传统职能边界[23][26][30] 腾讯AI游戏战略 - 技术路径以"提效为主、原生为辅"，通过混元游戏平台赋能开发，2025年7月将2D生成扩展至3D，支持生成面数达上万面的几何模型[4][9] - 组织架构形成矩阵化模式，混元作为T一级部门与工作室AI团队协作，但跨部门沟通成本高导致落地效果存在落差[12][13] - AI应用提升用户活跃度，如《王者荣耀》AI人机实现"菜得像人"行为逻辑，推动日活暴涨，但AI团队常被视为成本部门难以获得对等回报[14][15] 网易AI游戏实践 - 伏羲实验室采用与项目强绑定模式，通过投入人头和服务器使用量向产品部门收费，具备明确KPI导向[16][17] - 技术应用聚焦强化学习AI、智能NPC等方向，如《逆水寒》为400多名NPC配置AI系统，增强剧情和社交互动提升粘性[17][18] - 技术方案呈现"解耦"特性，同一生成式AI能力可根据项目需求适配不同生成模型，灵活性较高[20][21] 创业团队AI游戏探索 - 原生AI游戏判定标准为"没有AI则产品无法存在"，当前产品多属AI增强型，AI作为局部随机变量而非系统创造者[23] - 《麦琪的花园》团队不足20人，算法工程师占比近半，自研AI管线使工程师周代码量从1000多行提升至30000行[24][26] - 《妹居物语》以8000元预算实现AI动态记录玩家互动，通过对话-事件-数值反馈循环形成可重复体验的游戏机制[27][28] - AI提效显著，美术成本占比40%-50%的项目预计提效10%-20%，同时模糊策划、程序、美术的传统职能边界[30] 行业生态分工 - 大厂承担稳定营收职责，优先考虑AI提效而非激进玩法创新，技术外因素制约原生AI游戏发展[21][32] - 创业团队灵活融入AI至开发管线，承担探索AI游戏范式的主要责任，推动开发范式质变[23][32] - AI需作为游戏设计工具而非技术炫技，深入开发肌理才能重新定义电子娱乐边界[32][33]