炫佳科技秦林谈AI短剧：成本从50万降到5000元，赚钱仍不易

这些创业者创办的公司，有的已是独角兽，有的才刚启动种子轮；有的家喻户晓，有的长期藏在幕后，有的正从微末起步。但他们都是中国新经济的微观脉搏，是这轮产业和技术升级的微观主导者与实践者，不同行业里成千上万的他们汇聚起来，投射出变革的洪流。

财联社与《科创板日报》联合发起“连线创始人/CEO”栏目，把目光投向创新创业型企业，以企业创始人/CEO的访谈作为一手信源，让成长中的创业公司走进公众和市场视野，同时发掘最新技术与产业趋势。

《科创板日报》11月12日讯（记者 徐赐豪）一部120分钟的短剧，制作成本能压到多低？炫佳科技创始人兼CEO秦林给出的答案是：借助旗下AI视频工具KinoAuto，这一成本可从30万—50万元降至5000元。

不过，制作变便宜，不等于赚钱变容易。

秦林认为，生成环节之外，筛选、返工、剪辑等投入仍要计入成本，投流与发行也还得继续花钱。批量生产出来的短剧，观众愿不愿意留下来、肯不肯付费，又是另一道门槛。

秦林表示：“最危险的，是把模型演示效果等同于稳定产能，再把稳定产能直接等同于市场收入。”

这同样是炫佳科技自己要回答的问题。这家视听企业成立于2013年，2022年底把资源转向视频大模型。其Kino-AIGC视频大模型已通过中央网信办备案，是江苏省唯一获备案的视频类大模型。眼下公司业务还延伸到内容生产与全球发行。据公司介绍，其AI业务收入已达传统业务三倍以上。

近日，秦林接受《科创板日报》“连线创始人”栏目专访，聊了AI短剧的成本与收益、视频生产的工业化，以及内容出海的机会。

他在采访中说到：“模型决定我们能做什么，创作者决定我们做出什么，市场决定什么能够留下来。”

不卖模型，卖“能在预算内交付的产能”

秦林把AI视频产业链分成算力设施、模型训练、应用与分发三层。行业里多数企业只盯模型训练或应用分发其中一环，炫佳则三层同时布局，还向上延伸到产业基地的规模化交付，向下布局全球发行。

秦林表示：“视频大模型距离最终交付非常远。”生成一段观感不错的视频片段，不等于能产出完整内容，更不等于跑通商业闭环。只做模型，人物一致性、镜头衔接、对白表演这些实际问题很难在真实生产场景中定位；只做工具，数据闭环搭不起来；只做内容，会受模型能力与成本限制；只负责生产却不分发，内容的市场有效性就无从验证。

于是炫佳搭起一条完整业务闭环：模型提升生产能力，平台把能力封装成标准化工作流，真实项目反过来验证模型与流程，产业基地承接规模化交付，再通过全球发行把用户反馈回流到选题、制作以及模型训练环节。整条产业链看着冗长，但每个环节都能给上游提供效果判据。

收入上，炫佳形成三大板块：C端订阅、B端定制服务、数据销售，三者的商业化节奏差别明显。秦林判断，B端定制更容易盈利，这条赛道门槛更高，客户付费意愿强；C端竞争激烈，算力投入、用户流失等问题突出，商业化周期更长。

秦林向《科创板日报》记者举了武汉一家200人规模内容公司的例子：该企业此前没有AI短剧经验，今年7月用上炫佳2.0版本后，单日可产出百部短剧，客户周付费从最初1万元逐步攀升至20万元，还出现其他客户大额版本授权采购、新华社试用认可工具体验等复购现象。但单客户付费增长的另一面是，模型厂商的收入会绑定客户的投放节奏，内容行业固有的项目波动会直接传导到企业营收上。

成本方面，KinoAuto把120分钟短剧的制作成本从30—50万元压缩到5000元，漫剧单分钟成本从60—100元降至5—10元。

价格压到这个位置，下一个竞争维度是什么？秦林的回答回到工业化的老逻辑：单位成本下降，需求会被放大，产量随之增加。他拿纺织业打比方，“过去一匹布值一两白银，后来只要二十个铜钱”。

秦林还提到，入局成本低，并不代表整个项目的开销就能控住。拿500万元做AI短剧，最常出问题的环节有三个：有效制作成本、获客发行成本、项目命中率。有效成本里要把筛选、返工、音视频剪辑、审核和项目管理都算进去；获客这块则涉及投流、平台分成和回款周期。

秦林说道：“最危险的，是把模型演示效果等同于稳定产能，再把稳定产能直接等同于市场收入。”这套逻辑同样适用于AI模型企业的估值评判。

模型只是产线上的一个工位

秦林反复强调一个前提：视频生产不是“生成一段画面就结束”。后面还有配音、镜头组织、剪辑、修复、超分、压缩、对口型、表情匹配，这些环节一个模型解决不了。

所以炫佳用的不是某一个通用大模型，而是一批垂类小模型：动画、口型、语音、配音各有专门的模型，另外还有针对特定风格的模型。镜头生成交给大模型，具体工位上的精度由小模型负责，两者之间通过类似MoE的多专家协同调度衔接起来。秦林的说法是，“模型”指的是能力，“工业化”则是把能力拆解到各个工位上。

视频模型在单片段上表现强、在长程叙事上偏弱，这是业内公认的：角色这一会儿在东、一会儿在西，包上一个镜头还在、下一个镜头就没了。炫佳对此的办法是“三层记忆体系”，分别对应实体（人物、道具）、环境和状态。据秦林介绍，这套体系让抽卡率从行业常见的接近50%压到不足5%，真人短剧plus 2.0“几乎解决95%的问题”，基本实现了“零抽卡”。

剩下的5%卡在哪？秦林向记者解释称：“只要是依托Transformer架构的模型，对方向、物理和时间的理解就始终存在局限。”这类问题要等世界模型，不是调参数能补上的。

产量涨上来只是第一步，能不能用才是关键。秦林并不回避这一点：连续叙事比展示类项目难得多，返工主要出在多人互动、复杂肢体动作、口型与对白表演、连续调度，还有角色在不同景别和角度下的一致性上。他说：“返工不可怕，不可预测的返工才是最大的问题。”办法是把失败原因拆开归类——角色资产、提示模板、镜头拆解、模型调度、人工修正，一项项记清楚。

所以他不赞成只停在应用层。在他看来，提示词工程算不上通用本事：国风、日系、欧美动画各有一套，分辨率怎么提、超分怎么降本，都得对着具体模型调。

炫佳的家底还有一层是数据：1.6亿家庭用户、上百万小时动画版权，外加几十亿条用户行为数据。秦林说，公开网络视频教给模型的只是世界知识和基础运动，产业级模型真正缺的是结构化、可解释、能跟生产流程对上的数据。剧本、分镜、镜头直到成片，每个环节为什么这么定、改前改后出了什么变化，这类记录才有用。

他算过一笔账：两家公司同时起步，有版权和数据积累的那家能省掉三段路——版权、训练数据购买、对视频本身的理解，前期准备周期从两年拉到四到五年，视频模型公司数量少，原因也在这里。合规这块，炫佳把素材库单列成板块，景区、学校、人脸肖像等授权先拿到手，先建知识库，再做成数据集。

出海与终局

对市场，秦林看得很长：整个AI视听产业，未来是十万亿量级。

他的依据是，AI真正跑通的场景眼下只有两个——Coding和AI加视频。AI短剧去年市场规模约50亿元，今年截至10月已超过400亿元；去年全国短剧产量约3万—4万部，今年截至10月已达43万部，其中95%由AI参与制作。

秦林接着往下算账：“光AI短剧这一块，未来三到五年肯定过千亿元。”在他看来短剧只是开头，后面电影、动画、连续剧、广告、传媒、教育、电商、文旅八个产业排着队，每一个都可能做到几千亿级。国内视频产业盘子约3万亿元，AI加持放大三倍就是9万亿元。这还没算全球近3万亿美元的影视产业，以及游戏CG和过场动画。

今年去过釜山电影节之后，秦林有了一个类比：中国AI视频已经世界领先，中国短剧叙事有机会像1927年的好莱坞那样，重塑全球内容话语权。

秦林提到，1927年好莱坞把取景拍摄改成影棚拍摄，成本大降，影视工业随之爆发。“中国短剧一年新增约40万部，这股爆发会往电影、动画、连续剧上传。”他说，广电总局刚把电影、动画、短剧并列为平行影视品类，中国AI影视制作会走当年美国把Coding外包给中国的路子，向全球输出。

他估算，好莱坞电影工业从普及到成熟花了近一百年，AI时代就算缩短到五分之一，也还有二十年窗口期。炫佳的内容出海产品KinoRipple，瞄的正是这段时间。

需求是真是假？他的判断是“真实需求存在，但当前也包含阶段性的产能红利”。供给涨了不等于需求涨了，平台很快会抬高门槛，最终看的还是完播、留存、付费、复购，以及IP能不能持续做下去。

出海这条线背后有一个具体案例。《科创板日报》记者了解到，炫佳用一周时间做完74集柬埔寨短剧《Where You Belong》，角色建模、生成、合成和柬语配音，全部只基于几位演员的照片。

秦林认为，这个案例证明的不是生成速度，而是一套跨国生产流程走得通。更难的在本地化——“语言准确不等于文化准确”，人物关系、表演习惯、称谓、节奏，连服装和空间都会影响当地观众信不信这个故事。

发行因此被他放进了闭环。KinoRipple把生产、多语种译制和全球渠道串起来，播放、留存、转化的数据再反过来参与选题。“如果没有分发反馈，生产系统就不知道什么是真正有效的内容。”在他看来，光把制作成本降下来，容易掉进同质化竞争；生产和分发接上，才有能持续优化的商业闭环。

他把眼下的局面比作芯片：工序大家都清楚，最后拼的是谁理解得更深；落到结果上，就是客户愿不愿意买、会不会持续复购、认不认为下一个版本远超其他版本。

三年后希望外界怎么理解炫佳？“一家AI视听基础设施公司。视频大模型是底层能力，内容生产是验证和应用场景，全球发行让能力形成市场价值。”秦林向《科创板日报》记者表示。

至于终局，他的判断带点理想主义。“内容产业最好是没有壁垒，当没有壁垒的时候，唯一标准就是创造力。”秦林说，“炫佳要做的，让好的故事讲给全球。”