70家工具搶一個客戶：AI短劇Agent混戰誰真賺錢

今年2月到4月，商湯Seko AI用戶從30萬漲到近70萬，其中超過70%的視頻產出是AI漫短劇。巨日祿創始人杰夫也透露：「目前巨日祿的AI真人用戶比例已超過漫劇用戶」。

AI仿真人劇市場爆發后，AI Agent成了內容行業最熱鬧的戰場。這類基于底層大模型的智能體，能拆解復雜任務、規劃執行步驟、調用多模型工具，實現從劇本拆解、人物資產、畫面生成到視頻制作的全鏈路自動化。業內習慣叫它「工具」或「鏟子」。

2025年還只有巨日祿等少數玩家，2026年以來，模型廠、視頻平臺、內容公司全擠進來了。

垂直平臺有TapNow、巨日祿AI、商湯Seko AI、萬興劇廠；大模型廠親自下場做工具，包括字節小云雀Agent、Vidu Agent、MiniMax海螺AI、昆侖萬維天工短劇工作臺、360納米AI、可靈短劇Agent；長視頻平臺也推出自有Agent，如愛奇藝納逗Pro、騰訊WorkRally、芒果山海AIGC創作平臺。連制作公司都自研Agent——星火動漫做了Free Toon，水母智能做了觸手AI。

理論上，當大模型本身能支撐更高準確度和多模態一致性的長時段視頻生成，這類基于工作流的Agent生存空間會收窄。業內一直有聲音說：留給AI Agent的時間不多了。

但現實是混戰正酣。底層邏輯在于：市場尚無一個AI內容的頭部平臺，UGC或PGC維度都是空白，各方都想成為下一個AI時代的抖音或網飛。

市場有多卷？杰夫說，有頭部客戶去年12月一個月內被70多家工具找上門，「白嫖都嫖不過來，很多工具連一次被白嫖的機會都爭取不到」。

不同玩家入局動機各異。

MiniMax、Seedance、Kling等大模型廠，在原有模型基礎上更易構建工具。Seedance背后的字節有龐大漫劇生態，做工具能更貼近用戶。

愛奇藝、騰訊、芒果等長視頻平臺，習慣以平臺思維和生態思維考量內容，天然將工具視為切入點——工具是發展為平臺的基礎，做Agent本質是為了構建自有的AI內容生態。

星火動漫、水母智能等內容公司自研Agent，目的更直接：保障數字資產安全與長期沉淀，以及打造工作流。工作流目前是AI短劇公司核心的內容壁壘與業務拓展方式。

巨日祿、商湯科技則是基于通用大模型做完全垂直的Agent平臺。核心目標不是僅占漫劇的坑，而是占AI的坑，希望在AI內容賽道站穩腳跟。

商湯科技旗下Seko AI生態負責人張震認為，未來Agent的生態空間仍會持續擴大。他的判斷是：「漫短劇不是唯一選擇，哪個視頻品類的生成技術越過工業紅線，就會構建對應的agent把它吃下來；今年下半年是中長AI劇，明年可能是交互影游。大視聽行業還是一片藍海。」

杰夫的觀點更冷峻。他認為市面上Agent數量過多，源于對市場的三重誤判：

第一，大量工具涌入是數月前已發生的事，「大家如果知道市場這么飽和、擁擠，可能不會來」。第二，以為工具很賺錢，實際上利潤很薄。第三，以為工具有資本價值、可以融資。這三件事基本都判斷錯了，杰夫預測，數月后許多工具會退場。

差異化在哪？這是所有Agent的共性難題。

去年10月至11月，「巨日祿畫風」曾霸榜抖音動態漫榜單，10月TOP5占三席，11月包攬前三，「巨日祿風=爆款保障」的認知迅速確立。但那是市場初期、工具方不多，且巨日祿與醬油、花生等頭部制作方達成了合作。

如今Agent工具激增，競爭焦點轉向綜合成本效率與應用層面的智能化、便捷性。

杰夫強調，工具價值不在單抽成本，而是綜合效率：「第一成本效率優化好，第二產品很便捷，行業關心的就這兩個」，是「疊加效率后的價格戰」。單抽價格低但可用率低沒有意義，「劇本給到工具就能干完，最終可拿到粗剪版本，且還在向著精剪不斷進化」。

張震也表示，價格屬于外部噪音，產品價值在于降低門檻，讓用戶更高效、協作式地使用前沿模型。他以Seko舉例：一是「點鼠標不超過六下可以出一條片子」，小白用戶學習門檻低、快速見效；二是通過模塊化和組件化融入各類漫劇skills，讓用戶在每個環節都可精細化調整，滿足大師級精品創作需求；三是適配多內容場景、多用戶群體，讓不同用戶找到適合自己的應用鏈路。

但從用戶視角看，大量Agent工具并未形成顯著差異化，功能和交互界面大同小異：

核心功能一致，均聚焦一站式AI短劇內容生成，從劇本拆解、資產決策、內容生成到審核剪輯高度自動化，追求一鍵成片。未來目標是多Agent同時運行，實現多劇集規模化無間斷生產，一人一天多部劇。

搭載的模型也基本一致。Seedance、Kling、Vidu、OpenClaw、HappyHorse等，對主流公用模型基本全接入，用戶自主選擇。底層技術上難說誰有明顯優勢。Seko全能模式支持Seedance2.0和可靈O3。

核心定價權掌握在模型廠商手中，單價上難以形成顯著競爭優勢，更多只能隨模型「水漲船高」。

競爭者不斷涌入，而大模型能力還在持續進化。技術進步下，模型本身在向Agent、完全體方向進化，單一Agent能提供的中間價值必然被壓縮——這是Agent真正的底層風險。

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