文 | Dataeye
近日，掌阅科技对其旗下AI短剧一站式生产平台“泡漫”进行升级，推出选题助手、AI短剧制作两大板块与剧本评分功能。
作为深耕数字阅读与内容产业多年的上市公司，掌阅科技长期积累了丰富的IP资源、用户阅读数据、内容判断能力与技术研发能力。这些能力正在成为“泡漫”升级为AI短剧一站式生态平台的重要基础。
本期，DataEye研究院将聚焦掌阅“泡漫”，以其为例，分析头部大厂对AI短剧的产业链布局思路。
一、近期泡漫关联作品上榜情况
截至5月8日，ADX行业版中，掌阅旗下AI短剧一站式平台“泡漫”关联微短剧达6部，均为AI仿真人剧。
6部关联作品中，有不少由小说IP改编而来，如《彪悍人生：从制霸高原开始》与《出狱后迎娶女总裁，前女友悔哭了》等。对于AI短剧生产而言，网文IP是一项天然优势：一方面，成熟IP已经经过读者市场的初步验证，具备明确的人设、情节与爽点基础；另一方面，都市日常、男频逆袭等高转化题材，也更适合被快速结构化、视觉化和短剧化，从而降低选题试错成本，缩短作品冷启动周期。
整体来看，这些作品呈现出“存量IP高效转化”与“增量内容规模生产”双线并行的特征。泡漫并不只是将AI用于某一个制作环节，而是在内容源头、剧本判断、视觉生产与商业化验证之间建立更完整的协同机制。
这一成绩背后，体现的是IP储备、AI工具链与内容工业化能力的共同作用。也正因如此，AI短剧行业的竞争正在从单点工具比拼，逐步走向全链路能力的竞争。
二、泡漫最新动态
（一）“泡漫”升级内容
泡漫此次升级，主要聚焦在选题助手、AI短剧制作及剧本评分三项能力。
选题助手：通过榜单分析、爆款提炼、IP供给等方式，解决内容创作源头的判断问题，为创作者提供“什么内容值得做、什么内容更可能被市场验证”的前置参考。
AI短剧制作： ①精调分镜提示词，将可用率提升至70%以上；②升级形象版权与视觉能力，支持一键试镜；③支持团队专属提示词库，提高多人协作与项目复用效率。
剧本评分： 智能测评剧本完整度、逻辑流畅度与内容质量，识别剧本的潜力点与待优化环节，帮助创作者在开拍前完成更清晰的内容校准。
这次升级可以看出，泡漫正在把掌阅在内容行业长期沉淀的爆款判断、IP理解和生产经验，系统性地转化为AI工作流。
换言之，泡漫正在从AI制作工具，升级为一个面向短剧产业的智能决策与生产系统。
（二）泡漫的生态布局与行业价值
对于AI短剧而言，真正影响效率的并不只是生成速度，而是从选题开始，就能尽可能减少无效试错，让创意、剧本、视觉、投放之间形成更顺畅的闭环。
泡漫接入的选题助手、剧本评分等功能，正在降低AI短剧的创作门槛。对于非专业创作者而言，过去依赖经验判断的选题、剧本结构、角色设定等环节，如今可以通过平台能力获得更清晰的参考。
据泡漫，智能决策升级是其布局AI短剧产业化的一环，后续泡漫还会陆续上线剧本创作、规模分发等板块，并持续升级。可以看出，泡漫想做的并不是单纯的AI短剧制作平台，而是涵盖“选题—创作—制作—分发—变现”的AI短剧一站式生态平台。
当下，布局AI短剧工具的企业很多，但真正试图贯穿全链路、沉淀平台化能力的玩家并不多。泡漫的布局，对行业有三重意义。
第一，提升生产链路的可控性。 全链路平台对创作者而言，不仅能提升创作效率与生产便利性，也能让内容项目在选题、制作、审核、分发等环节拥有更稳定的执行标准。
第二，推动内容工业化范式升级。 过去短剧爆款高度依赖“经验+运气”，而在数据驱动与AI能力加持下，选题、剧本、角色、分镜、视觉和投放可以逐步形成更标准化、可复用的工作流。
第三，释放AI内容基础设施潜力。 目前泡漫尚在升级过程中，就已进入浙江本科及职业院校课程，用于培养AI动画导演等新兴职业人才。随着剧本创作、规模分发等板块陆续上线，泡漫有机会进一步成为行业共享型基础设施，帮助更多创作者参与AI短剧生产与商业化。
三、大厂的产业链多点布局，自闭环是必选项？
（一）为何大厂相继布局自闭环
目前，多数头部平台正在对AI短剧制作产业链进行多点布局。要理解这些布局，需要先看到AI短剧生产的一项核心变化：当AI工具成为内容生产的重要基础设施后，平台对工具、模型、数据和流程的掌控能力，将直接影响成本、效率与稳定性。
过去三个月，字节跳动旗下即梦平台经历了一系列定价与权益调整。据蓝鲸财经，即梦曾上调高级会员生成一条15秒视频的积分消耗至120积分，随后又推出VIP专属通道，在VIP之上叠加VIP，以更高积分消耗换取免排队权益。此后，会员积分也出现调整，基础、标准和高级会员每月积分分别从1080分、4000分、15000分调整至725分、2210分和6160分。
也有漫剧从业者表示，生成一条15秒视频的实际成本，在短期内出现明显上升。
对于大多数短剧制作方而言，视频生成成本在项目总成本中占据重要比例。因此，当外部工具的价格、排队机制或服务策略发生变化时，下游团队的生产节奏与成本模型都会受到影响。
从更宏观的角度看，这是AI视频工具商业化进程中的正常阶段：早期工具通过低门槛吸引用户，随着需求增长和算力成本显性化，价格体系、会员权益和服务分层都会逐步调整。对于内容平台而言，如果长期完全依赖外部工具，就容易在成本、效率和产能稳定性上受到外部变量影响。
这也是为什么越来越多头部平台开始重视自有AI生产链路与产业闭环。
（二）大厂的自闭环布局
在上述背景下，大厂对AI漫剧制作产业链的多点布局，也就不足为奇了。
2025年以来，字节跳动、腾讯、掌阅、中文在线等布局AI短剧的头部玩家，不约而同地加大了在自研能力、工具链和内容生产体系上的投入。谁能掌握更完整的链路，谁就更有机会在成本、品控、效率和数据沉淀上形成长期优势。
这套闭环的价值，在与行业主流模式的对比中尤为凸显。当行业过于依赖Seedance、即梦、可灵等开源工具时，生产成本、排队效率、模型能力和平台规则都可能成为变量；而当平台具备从IP到制作再到分发的全链路能力时，就能在内容开发、成本控制、质量标准和数据资产沉淀方面获得更强的主动权。
这也是“自闭环”最核心的商业价值：它并不是为了封闭，而是为了建立稳定、可控、可复用、可持续进化的生产系统。
当然，自闭环的实现需要极高的成本。掌阅2025年亏损1.76亿的现象表明，要构建一套从IP到变现的全链路智能化系统，除了时间成本外，前期的研发投入、算力建设、生态培育都是“烧钱”工程。
尽管投入极大，但对头部平台而言，建立自闭环是降低系统性风险的必选项。对掌阅、中文在线等以内容起家的大厂来说，建立从IP到分发的全链路闭环优势，是刻不容缓的任务。