腾讯云WAND-Vega落地AI短剧：可用率提到80%，成本降九成仍难算账
IT时报记者 孙永会在广州南站到上海虹桥站近七个小时的高铁行程中，晓敏（化名）注意到，前排乘客和左侧邻座都在观看AI短剧。画面里，人物有着一张精致脸，面部光滑且不见一点皱纹，表情还算得上有张力。“我睡一觉醒来，发现他们还在刷。”时常坐高铁的晓敏还记得，以往邻座的娱乐方式，不少人选择看搞笑、记录生活的短视频，现在就连家中
从广州南站到上海虹桥站，近七个小时的高铁上，晓敏（化名）发现前排乘客和左侧邻座都在刷AI短剧。屏幕里的人物脸蛋精致、皮肤光滑没有皱纹，表情倒还算有张力。
经常坐高铁的晓敏记得，以前邻座的人多半在看搞笑或记录生活的短视频。这回她睡一觉醒来，那几个人还在刷。如今连家里年过70岁的长辈也频频给AI短剧点“爱心”。几位“95后”朋友同样在看，还跟她说“有的看起来不烧心”。
车厢里的场景，在数据上能对上号。DataEye《2026上半年AI剧漫剧数据报告》显示，2026年上半年抖音端新增AI剧漫剧22.19万部，平均一天超过1200部。若把5000万播放量当作盈亏平衡线，能摸到这条线的作品只有1.3%。
2026腾讯全球数字生态大会上，有从业者算了笔时间账：一部短漫剧从分镜到成片，平均得反复“抽卡”十次，才可能拿到一条合格素材（抽卡指工作人员反复向AI软件输入指令、生成素材，再从中筛选可用镜头）。返工重制吃掉了大量算力和时间，规模化商用因此卡住。
行业对模型的要求也跟着变，光“能用”不够，还得“好用”。腾讯云在这次会上发布了WAND-Vega多模态应用模型，主攻短剧、电商、社交娱乐等内容生产场景。
腾讯云副总裁、媒体AI产品负责人李志成把话说得直接：“如果AI不能为企业带来DAU（日活跃用户）、收益的实际增长，模型本身就没有意义。”他介绍，WAND-Vega不是从零开发的通用基础大模型，而是在混元及开源基座之上，经后训练、强化调优打磨出的应用侧垂类模型。他的判断是，未来1～2年，全球通用大基座能活下来的数量会变得有限，面向垂直场景的模型和应用会越来越多。
成本缩减九成，产能翻了两倍多
市场还在放大。艾媒咨询的数据显示，2025年中国微短剧市场规模达到677.9亿元。
漫森（深圳）文化传媒AGM谭琳说，公司此前主盯真人短剧赛道，2026年初AI技术落地后转向AI短剧生产。2025年做真人剧时，一个月产能大概50～60部；转到
成本降得更猛。谭琳算过，传统真人短剧单部成本约150万元，AI短剧能砍掉约九成，公司精品AI短剧单部成本落在10万～20万元。
可这笔账往下算并不轻松。按月产150部、单部15万元估算，一个月内容投入约2250万元。再按行业整体1.3%的达标比例推算，这批剧里能跑到5000万播放的不到两部。收入端若只有平台分账和投流回收，单靠这一项能不能覆盖投入，受访者没有给出答案。
产能提上去了，流程却没跟着顺起来。画面崩坏、人物变形，在AI生成内容里很常见，抽卡因此成了最耗算力和时间的环节。谭琳透露，没接WAND相关能力之前，漫森的镜头可用率仅有30%，许多画面得一遍遍重做。这个数字按成片镜头算，和前面提到的单个分镜素材命中率并不是一个口径。
把WAND-Vega Video、画质增强等能力嵌进自研制作中台后，剧本拆解、分镜、画面生成、后期修复、剪辑交给Agent工作流自动调度，镜头可用率提升到50%～80%，流程跑顺时能稳定在80%。谭琳说：“WAND把创作者从画质修复、字幕校对这类细碎重复的工作里解放出来，人力可以投到创意环节。”对比市面上的多款产品，她看重的是WAND全链路打通的模型底座，以及针对短剧场景做的定向训练。
《IT时报》记者了解到，WAND-Vega目前分Lite和Pro两档。腾讯云WAND多模态应用负责人朱琳说，Lite更看重性价比，适合企业走批量生产路线，Pro追求效果。“Vega是应用侧的系列模型，并不是对标基础大模型，我们追求的是基座模型加Vega实现1+1大于2的效果。”
音视频领域做画质增强已有多年，最早是用来修复20世纪七八十年代的老剧，好让内容跟上新的播出载体；AI时代到来后，这项技术走向生成式，画面能凭空生成。企业那边的需求也跟着扩了，画质提升之外，又提出擦除画面、修复瑕疵，而画面崩坏恰好是眼下所有基座模型都还没彻底解决的问题。朱琳的看法是，把擦除修复和生成式能力一起加进WAND-Vega与WAND的全套技术里，内容可用率能往上走。
垂类模型补的是通用模型的短板
跨境电商也是WAND-Vega的落点，不只短剧在用。紫讯科技专做跨境电商的软件服务，其联合创始人杜玉生讲了个客户的例子：商家拿AI生成的素材投广告拉客，接了WAND-Vega以后，图片素材的有效使用率从50%～60%升到70%～80%，效果差不多的情况下，卖家的成本还降了一些。
杜玉生说：“跨境电商的核心是人、货、场，卖家关心素材最终能不能带来业务效果，而设计师的人力成本很高。”半年前，AI辅助完成的设计工作量大约相当于4～5名设计师的产能，现在已经到8～10名，设计人员可以把精力放到创意和内容优化上。
李志成认为，通用场景的能力已经算不上卖点，通用基座放到垂直场景里，仍有不少“Bad Case”（失败案例）没解决，面向专业场景的模型就是因此推出的。“WAND-Vega不只是做视频编辑，行业里优秀的生成基座已经很多，我们重点补的是通用模型在垂直场景中的能力短板。”
产能的故事和生意的故事中间，还横着一道可用率。1.3%的达标率摆在那，单部成本哪怕砍掉九成，也只是把AI短剧的门槛压低，不代表就能赚到钱。李志成给的窗口是1～2年：这段时间里，垂类模型能不能把可用率稳在80%以上、让返工成本真降下来，将决定AI短剧是卡在产能数字上，还是变成一门算得过来的生意。
