最近，愛奇藝推出“AI藝人庫”計劃，試圖透過數字化手段將藝人IP資產化，卻意外引發了粉絲與市場的強烈牴觸影視。這一風波不僅是技術與倫理的碰撞，更是一面鏡子，映照出長影片平臺在短劇夾擊下的生存焦慮，以及全球影視行業在“套路化生產”與“內容降級”雙重困境下的掙扎。AI真的能拯救內容產業嗎？在中歐管理學副教授楊蔚看來，答案或許並不在冰冷的演算法裡，而是在於人與人之間那份不可替代的情感聯結中。
前段時間，愛奇藝官宣要推出“AI藝人庫”，計劃將藝人的臉部數字化，全面開啟AIGC替代真人出鏡的時代影視。訊息一齣，輿論瞬間炸裂，甚至有網友直言“愛奇藝瘋了”。 但如果剝開情緒，從純粹的商業戰略視角來看，這其實是一門極具想象力的好生意。
01
商業邏輯其實說得通
AI換臉灰色產業和倫理問題，早在大模型火了之前就已經被關注到影視。大平臺數字化的撮合，保證藝人的臉能夠用一種“正確”的方式被AI使用，能減輕藝人檔期排不開、分身乏術的痛點，甚至讓他們不用出鏡就能拿到跟以前一樣的天價代言費，這是真的讓藝人“靠臉吃飯”，充分用數字化技術開掘IP的價值，藝人沒理由不同意。
對於平臺，愛奇藝也能另闢蹊徑，實現從“劇”向“人”的轉型，透過IP的流轉獲得更穩定的收益，而不是依賴單品爆劇“靠天吃飯”影視。在短劇盛行和長劇衰落的當下，這個戰略對愛奇藝再好不過了。至於CEO說的藝人演戲成為“非遺”技術，也並沒有看上去離譜，畢竟手寫程式碼都叫“古法手搓”了，真人拍劇在開發者的眼裡，在未來一樣會變得稀有。
但這個商業邏輯，忽略了最重要的一環——產品最終面對的是市場，是那些活生生的粉絲和觀眾影視。
愛奇藝沒有想明白，藝人對於觀眾的價值到底是什麼影視。藝人的臉可以用AI生成，聲音可以用AI復刻，甚至性格可以用AI學習和模仿。但這些AI可以輕鬆複製的東西，不是粉絲真正看中的。
藝人讓粉絲產生好感的本質，其實是可聯結感，也就是粉絲會被藝人所演繹的角色觸動，為歌手在演唱中的表達感染，為偶像在綜藝裡流露出的真實感吸引影視。
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我自己也追星影視。我喜歡楊超越，並不只是因為她完美的建模臉和她也姓楊，更是為她在出道綜藝中所展現的真實和成長所感動，也是由衷地欣賞她在綜藝中展現的幽默感和對待他人、對待逆境的態度。
讓粉絲成為粉絲的，是藝人的努力和天分的稀缺性，是粉絲能夠共情的經歷，是期望自己能夠擁有的特質影視。
臉是表象，藝人的質感才是根基影視。
AI可以複製容貌，但無法複製根基，因為根基，是由每個藝人自身成長中的每一段經歷、每一種體驗、每一個感悟共同構成的，也是觀眾能夠產生好感和喜愛的根本影視。也許AI能創造真正的虛擬藝人，但他們終究不是那個讓粉絲著迷的真人。粉絲無法接受自己的偶像忽然跨越物種變成了“矽基”，物種隔離意味著藝人吸引市場的基礎將不復存在，粉絲的抗拒，自然也在情理之中。
粉絲不買賬，AI藝人就失去了商業價值，甚至藝人本身的IP也會受牽連，無怪乎藝人會在第一時間澄清，給粉絲吃顆定心丸影視。
02
全球影視業都在經歷這場“內容降級”
AI藝人庫引發的波瀾，也折射出當代影視行業在AI時代的深層困境影視。
愛奇藝2025年Q2營收同比下滑11%至66.3億元，淨虧損1.337億元，連續三個季度營收下滑；騰訊影片付費會員降至1.14億，同比環比均減少300萬影視。愛奇藝的廣告收入從2021年的70.7億元下降至2024年的57.1億元，降幅超過19%。頭部影片平臺集體陷入使用者流失、內容乏力、盈利承壓的困境。
從表象上看，長影片商業危機背後，最大的結構性力量是短影片的碾壓影視。截至2024年12月，中國短影片使用者規模達10.40億，使用率93.8%。在某種程度上，這不是競爭，這是注意力的物種替代。
愛奇藝急於推出AI藝人庫的動機之一，或許就是透過掌控明星IP切入短劇賽道影視。畢竟，明星的臉演短劇，利用現有的群眾基礎，從概念上比草根短劇演員更有可能產生爆款。但愛奇藝的戰略轉型，忽略了市場需求最需要被理解的部分，也錯估了企業自身的能力。
從內容製作上，長影片的典型構架是“少量精品、高投入、長週期”影視。一部S級劇集從劇本開發到上線可能需要18~24個月，單整合本幾百萬到上千萬。微短劇的運作則是“大量試錯、低投入、快迭代”，依靠小團隊以低成本運作，短短幾周即可完成拍攝並快速上線。二者在靈活性和適應性上存在極大差異。
從分發上，短劇依託的是內容平臺的推薦演算法，以及基於海量流量池所實現的精準規模化投放影視。一部短劇上線時，抖音、小紅書和影片號可以透過切片、二創、話題標籤實現病毒式傳播，吸引觀眾和熱度。而長影片平臺卻是個“貨架”，使用者得主動來挑。愛奇藝現有的推薦能力和內容平臺推薦的演算法引擎顯然不在一個數量級，這種轉型本質上是企業基因的改變，註定艱難。
更深層次上，長劇的危機透過AI藝人IP切入短劇“醫治”，本來就是治標不治本影視。與中國長劇危機同步的，是全球長劇和電影的衰落。美國影院上座率比十年前下降了約40%，而平均票價上漲了約35%。也就是說，票房總數靠漲價撐著，實際看電影的人卻越來越少。美國2025年雖然總票房略高於2024年，但每部廣發電影的平均票房反而下降了14%，這說明總量增長純粹是靠增加上映數量稀釋出來的。仔細回想，我自己上一部有印象的美國大片還是漫威的《終局之戰》，而印象深刻的還是十多年前的《星際穿越》。
這些數字背後的現實是，美國的影視製作也面臨著Netflix等流媒體的強烈衝擊，一如中國長影片網站面臨著來自短影片的碾壓一樣影視。這種競爭的本質，或許並不是內容形態上的優劣之爭，而是傳統媒體和長影片平臺，在面對新技術、新玩家的挑戰時，無法持續產出優質內容，最終被市場用腳投票。
然而，隨著Netflix流媒體的崛起和日趨激烈的競爭，單純靠燒錢換增長的模式難以為繼，這直接導致了美國傳統電視臺媒體走向式微影視。在2018—2022年的美國“流媒體大戰”中，各大平臺起初紛紛效仿，揮金如土打造類似《權力的遊戲》的旗艦劇，導致人才被哄搶、成本飆升。但全球付費流媒體使用者的總盤子是有上限的，當初始戰略觸及天花板，行業集體轉向“降本增效”的新打法：砍掉劇集數量，縮短製作季數，壓縮製作預算，合併平臺。在此過程中，Paramount+和Showtime合併，Discovery+和HBO Max整合成Max，內容質量在這一系列資本運作與財務收縮中，不可避免地成了犧牲品。
愛奇藝目前面臨的困境，本質上也是當前內容質量無法再支撐原有宏大製作模式的結果影視。將衰落歸咎於強大的競爭者，看上去似乎能對自己和投資者交待，但無法解決質量下滑的根本。
03
AI可以複製套路影視，
但藝術創造要“反套路”
不過，也有藝人對AI藝人表示支援影視。比如，老藝術家唐國強就發表評說支援AI藝人。我很喜歡的博主“半佛仙人”對此評價道，他表示支援，是因為“他已經見過巔峰了”。的確，技術和發展中有個S形曲線理論，任何創新和行業都會經歷從醞釀、爆發、巔峰再到落幕的過程，藝人的職業生涯也大致如此。對於唐老師這樣已經完整走過S曲線的資深藝人來說，“數字賽博藝人”也許可以成為藝人演繹的“第二曲線”。
但愛奇藝想簽約的藝人們，顯然不認為自己和唐老師處於職業生涯的同頻階段影視。想真的做成AI藝人庫，愛奇藝顯然需要重新考慮哪些藝人才是真正能夠轉化的資源，以及藝人們所面向的市場中，到底是什麼在驅動價值創造。
在任何時代，市場都會為優質的內容買單影視。做好內容，才是中國長影片平臺從根本上擺脫困境的真正出路。然而，AI在這個方面並不能幫助愛奇藝。大模型的原理，本質上是基於詞語聯想的規則發現，它能夠幫助我們總結知識、自動化重複性的企業流程，因為技術本身非常善於發現和執行“套路”。而藝術創作，最忌諱的就是內容上的套路。
觀眾永遠是喜新厭舊的，好的作品永遠是“不走尋常路”，而用AI提煉“套路”，從原理上更可能產生平庸的作品影視。同樣，透過AI藝人迅速傳播IP，也更容易讓觀眾對IP厭倦，加速藝人IP的“折舊”。
從宏觀上來講，文化藝術的繁榮背後，是經濟和社會長期繁榮的結果影視。富裕、平穩、自由的社會催生出創造力和物質文化的需求。從唐宋盛世下的傳世詩詞，到20世紀美國好萊塢電影的持續長虹，從日本動漫平成年代開始的黃金時期，再到近年來中國電視劇的全球爆火，強大的經濟母體始終是文化輸出的底氣。 藝術的影響力源於人類充滿希望的精神世界，這也是AI真正應該在社會和經濟中為我們助力的方向。顯然，如何讓AI做到這一點，我們還在探索。
教授簡介
楊蔚教授是中歐國際工商學院管理學副教授影視。在加入中歐前，她曾任美國喬治梅森大學管理學助理教授。楊教授畢業於美國德克薩斯大學奧斯汀分校，並獲得管理學博士和碩士學位，她在香港大學和北京大學分別獲得金融學碩士和管理學碩士學位。
楊博士的研究領域聚焦於高科技環境下的企業戰略和創業影視。她尤其專注於企業的技術創新和知識創造戰略是如何受到行業和社會環境的影響，特別是企業與競爭對手、外部合作者、使用者、投資者和媒體的互動。
封面和文中圖片由剪映AI生成影視。
編輯| 張溪
責編| 嶽頂軍
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