庄明浩
这期播客的嘉宾是一位返场嘉宾。我看了一下小宇宙后台，2025年4月我们更新过一期关于内容消费的播客，当时对谈的嘉宾也是今天的嘉宾，来自快手的郑迅。迅哥，跟大家打个招呼。
郑迅
大家好，我是快手磁力引擎郑迅，很高兴又来到明浩的《屠龙之术》。
庄明浩
上期我们聊的时候，是2025年Q1刚结束，所以针对2024年，我们在那个时间点做了一些整理。那一期应该是我去年为数不多的、上了小宇宙首页的播客节目，也引发了比较多的讨论。
可能确实是因为，到了今天这个时间点，内容消费进入了一个相对比较深的状态。我们回看整个内容消费行业的大变化，如果用一个词来定调，我会想到“深水区”。
首先，从平台角度来讲，你们看到了什么样的趋势和变化？
郑迅
1. 内容消费进入深水区
“深水区”这个词还是比较恰当的。有两件事情可以佐证内容消费走到深水区了。
第一，我们会看到，在快手平台上，一部剧投放的有效时间，或者说一部剧从快速起量到进入平稳期的时间，在缩短，而且缩短的速度非常明显。原来一部剧第一轮投放可能要一周或者两周左右，到2025年下半年，基本上一周，甚至有的剧一周以内，用户对这部剧的兴趣就会逐渐变淡。
当然，一些非常好的头部剧，比如过去一年里我们看到的一些系列剧，已经出到第三部，或者正在筹备、拍摄第四部，这些剧的火爆时间会非常长。进入平稳期以后，它的流量和消费表现仍然很好。
但是，平台里相当一部分长尾剧的投放周期其实在变短。这说明什么？其实说明用户对于剧的口味在变得挑剔。重复的，或者大致剧情已经看过的剧，在2025年下半年会变得比较艰难。
这其实在倒逼制作方想得更多、更深。所有内容消费领域的业务，我的理解都是从野蛮生长到有序生长的过程。比如现在国家对于短剧也出台了更多政策，包括各种题材和剧情的规范。这要求剧方按照规范、按照框架去写故事，但故事肯定还是要想办法编得更好。
除了从小说IP里寻找好的故事，编剧还要发挥自己的聪明才智，对叙事和拍摄的要求也变得很高。这是第一个例子：用户的口味变得非常挑剔，所以很多剧的生命周期在变短。
如果这个趋势继续下去，剧作成本能够降下来，对于内容制作方来说不一定是坏事。这样它可以通过另一种大浪淘沙的策略去做。比较不巧的是，我们看到短剧的制作水平和投入也在提升，短剧和小游戏都是这样。
我们去年聊的时候，真正愿意花上百万元拍一部剧的供给方其实比较少，大部分供给的成本在几十万元或者小几十万元。但到了2025年，这些内容不是没有了，而是变得不好看了，所以大家不得不去拍一些更精致的内容。
从C端视角也能看到，短剧的服化、布景都在变得更加精致。有些剧作水平可能已经快赶上大银幕的电影，或者长视频的一些剧目。制作成本的增加，意味着剧作方的投入和回收周期都变大了很多。
还有一个变化会让深水区这件事情更加加剧。它不一定是坏事，但确实是2025年一个很重要的趋势：短剧的付费模式大幅从IAP走向了IAA。
过去短剧可能是支付10元或者20元看全集，现在变成了看广告，甚至有的平台上前很多集都是完全免费的。这意味着回收难度变大，回收周期变长，对于版权方和制作方来说，挑战非常大。
所以，2025年对于制作方来说，确实是一个往深水里走的过程。
庄明浩
你提到的更多还是我们上期聊过的短剧。那从另外一个角度，纯粹从平台角度来讲，2025年短视频平台的用户规模增长，应该是个位数百分比的变化。毕竟早就已经超过10亿这个体量了，中国大概就是这些人。
从另外一个商业化和市场规模的角度，可能也是差不多的情况。但是作为平台方，你们去看这一年，虽然大盘变化不是太大，内部比如用户消费的品类、趋势，或者他们对什么内容产生了更多兴趣，你们有没有看到一些比较有意思的趋势或变化？
郑迅
2. 平台增长转向结构期
首先，大盘的内容消费，或者说整个短视频行业，增速确实没有前几年那么快了。几家平台的格局基本已经确定，快手在这里面会有一定的增长，但也不会大幅领先于其他非短视频行业的增长。短视频整个赛道的增速应该已经确定了。
但在短视频这个赛道之内，短剧依然能非常蓬勃地增长。我们的小说业务今年增长也会比预期好一些，小游戏同样是大幅增长的情况。
具体到短剧，当然也包括今年下半年、特别是Q4大幅崛起的漫剧品类。我们上次埋下了这个种子，这次可以详细聊聊真人漫。
真人短剧这一部分，今年无论是消费时长还是消费人数，在快手内部都有比较大幅的增长。我自己的理解来自两个部分。
一部分确实如刚才所说，当供给开始采用IAA变现方式时，意味着从用户视角看，支付门槛变低了。快手有4亿用户，其他平台可能是更大的规模，也有一些相对小一点的短剧平台。大家都走IAA这条链路以后，用户的支付成本降低，更多人就可以进入这个市场。
原来用户可能不愿意付钱，看到第10集停在那里，心里很痒，特别想知道后面怎么样，但还是不会支付。现在采用IAA方式，支付成本足够低，更多人就进来了。更多人进来以后，生态依然在繁荣。
虽然对于拍剧的版权方来说，压力变大了，但他们也面对了一个更大的市场，可以针对更多用户的口味制作内容。所以这个市场还是在增长。
庄明浩
其他领域呢？比如电商、本地生活，甚至直播，有什么变化吗？从平台方角度来看，结构上有什么不同？
郑迅
从结构上来说，变化不大。从磁力引擎的数据来看，今年整个广告业务大概有两位数增长。
在两位数增长之下，内部增长非常快的，第一肯定是线索广告。快手在这个领域付出了非常多的努力，包括有效性优化和商家拓展。
第二个增长比较快的，其实就是内容消费。刚才也说了，第一得益于用户规模的扩大和用户支付成本的降低，当然还有一些体验上的优化。以短剧为核心的产品，和快手的交互方式确实非常一致，所以我们很多项目最后不是从商业化角度出发，反而是从用户产品角度出发，取得了很好的收益。
第三个增长比较快的是电商。特别是快手电商也会经历几个发展阶段，现在我们比较看重商品质量和退货体验。这些方面优化以后，也会带来比较好的增长。
整体来说，从广告视角看，我们面对的市场应该是有两位数增长的，至少局部市场是两位数增长。
庄明浩
在考虑到你们的用户体量和收入体量的情况下，这已经非常不容易了。过去一年确实挺不容易的。
我们自身也有业务，去年预计的保守指标可能是增长8%到9%，最后算下来大概是10%到11%，确实做得非常艰难。
郑迅
这也呼应了最开始说的深水区。我自己的理解是，现在不管从广告还是用户体验角度，都很难有一种策略一下去就直接带来大幅增长。
当然，个别项目可能会有这种惊喜，但大部分其实都是在精细地画格子，非常细致地拆策略、拆数据，拆到一些很细的地方，才发现原来三层策略之下还有一些矿可以挖。
庄明浩
在大盘极度稳定、挖得很深的情况下，当然还是有一些异军突起的方向。2025年，甚至过去几年，AI都是回避不掉的话题。
我会觉得，到了2026年初回看2025年、远眺2026年的时候，多模态会变得更重要，它得到的关注和技术研发速度也会变得更快。这个事情和快手的结合可能会更深，比纯语言模型更能和你们已有业务结合，也可能为新业务拓展带来更多收效。
AI确实是今天这个时间点我们聊任何话题都回避不掉的延展。过去一年，AI相关的事情和你们自身业务结合，产生了哪些变化、趋势或者里程碑？
郑迅
3. AI推动漫剧爆发
2025年的AI，大家广为知道的事情，确实是随着视频生成技术进一步突破，在漫剧领域引发了一波增长。我觉得它的增长斜率甚至可能比当年短剧崛起时还要高。
无论是我们还是其他做漫剧的公司，漫剧在短剧中的占比可能还没有达到大家心里的天花板。虽然占比可能已经达到30%或者40%，已经很高了，但应该还没有达到天花板。这是所有人都看得到的事情。
还有一些不太容易被看到的事情。上次和明浩聊到大模型在推荐系统里的应用，这件事情到年底时，我们已经把年初制定的计划做出来了。
我们在用大语言模型做广告推荐这件事情上取得了非常大的突破，成功落地了一些用大语言模型做广告出价和调价策略的细节。它替代的是什么？一定程度上，它替代了广告投放过程中投手自己的操作，也替代了平台内部为了让客户效果更好而做的一些临时调配工具和手工策略。
一定程度上，是用大模型替代了人，而且效果比人还要好。这件事情藏在数据和策略背后，不太容易被看到。
这两条线的大模型推进，让我对2025年的总结是：2025年确实把很多原来仰望的东西，最后落到了脚下。这个过程也会让我们在2026年更有信心地推进和投入AI，进行更多尝试和探索。
庄明浩
那我们正式聊聊今年可能回避不掉的话题——动态漫。2025年4月我们聊的时候，平台方和一些有感知的厂商确实已经开始行动了，但似乎所有人都没有想到，年底会变成这个量级的事情。
你们怎么看这次爆发，以及像你刚才说的增长斜率发生变化这件事？
郑迅
我们内部年度总结也已经做完了，复盘时肯定大幅讨论了漫剧今年的发展。
首先，如果说快手现在在漫剧上的增速非常快，这件事情是不是得益于大家的前瞻判断？我觉得不是。
很简单，因为我们上次聊的时候，如果大家有兴趣可以翻一下，在那个时间点我们就投了一家做漫剧的公司。但我们内部也没有觉得它今年的业务会增长成这个样子。所以它肯定不是来自大家在逻辑上一步步推演出来的结果。
我觉得它来自两个东西。
第一个，回看2025年上半年，漫剧处于一种大家都看到机会、觉得可以做的状态，但坦诚地说，2025年上半年它并没有快速增长。包括我们内部，以及我们知道的行业里很多做漫剧的人和平台方，大家对漫剧增长的判断都是不及预期，至少没有报太高的预期。
大概在2025年Q3到Q4之间，特别是国庆以后，我们在快手平台上非常明显地感觉到，漫剧有了大幅崛起。
我们的判断或者内部复盘大概是这样的：首先从需求上看，需求其实没有变化太多。原来喜欢看动态漫这种风格的用户一直都在。它爆发以后，新增了一些用户，比如AI真人漫的用户和短剧用户相对接近，他们原来也会看，因为这些内容本身都不是新的。
它之所以爆发，还是因为2025年Q3到Q4这段时间供给增长了很多。短剧的头部榜单相对比较稳定，几家平台拿到的头部榜单差不多，内容大致也能跑起来。但漫剧完全不是这样。
漫剧榜单根本追不住，每个平台的头部榜单都不一样。上个礼拜还是沙雕表情包，下个礼拜榜单可能就全部变成AI真人风格的漫剧了。
所以它的繁荣和增长其实来自供给增长。有更多供给进场以后，原来的用户需求进一步得到释放。这也是我们认为现在几家平台对漫剧的天花板远远没有看到的原因。
它的用户并没有内卷。你放一部剧，它就能跑；放一个新的品类进来以后，你会发现用户又破圈了。这样我们会觉得它的机会还是比较大，更多供给入场也会带来这个行业继续发展。
庄明浩
这是不是也和刚才聊到的话题有关？因为短剧本身的门槛在被拉高，当然会有一些厂商被拉下来，他们就要寻找出路。
这对于他们来说，是一个非常现实的选择。无论从成本、可实施性还是行业增长率来看，漫剧都像是一个接住这件事情的方向。
郑迅
4. 漫剧进入小团队生产
是的。漫剧现在最极致的做法可能是一个人完成，但一个人做，流水线工作和产量确实比较难长期持续。我们现在看到比较好的团队，应该是3到5个人，或者5到8个人左右，是一个小团队。
有一些供给方原来可能是十几个人一个团队，大家一起拍剧，可能一段时间拍一部，再剪辑回来，做流水线工作。现在他们可能会把团队拆成三四个小团队，用三条生产线去做漫剧。
大概3到5个人就可以完成一条生产线的工作，而且每分钟生产成本也大幅降低。现在漫剧基本上用“每分钟生产成本”这个单位来衡量。
贵的每分钟成本可能还是上万元，但便宜的已经到了几千元这个量级。相比之下，短剧肯定还是万元量级，所以漫剧的生产成本确实大幅降低了。
现在基本不存在完全不用AI、纯靠手绘，或者纯粹一帧一帧用电脑CG制作的团队。大家都会用AI，只是用得多或少。
最极致的团队，主流流程是从小说拆脚本开始，然后脚本生图、图生视频，最后配音等环节，基本每个环节都可以用AI实现。
在整个链条中，AI技术能力的提升，包括多模态图片生成、图片到视频的转换、连贯性和一致性，以及下半年大家追的图像和声音同时生成的多模态能力，本质上都是AI视频技术发展到某个节点以后，打开了这个场景。
庄明浩
现在这些原来拍短剧的厂商，可能并不那么了解AI工具和流程。他们是怎么补上这部分能力的？你们又做了哪些工具或流程，帮助他们进入这个领域？
郑迅
用户需求一直在，很多人也能看到这个趋势，所以会有很多人进来。但大家刚进来的时候其实是迷茫的。
比如传统动态漫制作方，或者前几年做国漫的那些人，他们并没有摸到这个门路。上半年漫剧为什么起不来，可能就是因为原来做传统漫画的那批人在做。
我觉得变化的契机在于，一批做短剧的编剧和做短剧故事线的人进来了。这些人比较擅长怎么埋梗、怎么设计冲突和反转。
他们进来以后，首先是脚本发生了明显变化。你会看到故事里开始出现穿越、重生、系统等关键词和关键设定，这些都是大家喜闻乐见的故事。
第二个变化来自大家开始梳理漫剧的制作流程。最早的时候，大家设想的基本是一句话出片，也就是端到端，某种程度上高估了当时AI的能力。
包括2025年上半年比较火的端到端概念，各个环节逐渐落地以后，大家开始对漫剧生产环节进行切分。
现在主流的切分方式是小说到脚本、脚本到图、图到视频。把环节拆分以后，每个环节都有对应的大模型能力或工具可以处理。
同时，工作流里是有人的。多的团队可能十几个人，少的团队就是刚才说的3到5个人，大家仍然有分工，并不追求完全用工具一站式打通。
比如我负责脚本部分，你负责视频部分，我们之间总要有一个工作流交接。我把脚本到图做好，把图给你，你拿着素材库去做图生视频。中间有人作为粘合剂，工作流就可以被切开。
漫剧是人和AI协作的一个非常好的体现。
庄明浩
现在一个成熟的漫剧生产流程，大概需要多久？
郑迅
不会太久。我们内部有一个工具，做这个工具更多是为了理解行业，也给一些客户使用。公司内部我们还做了AI漫剧比赛，让对这件事感兴趣的员工都可以参与。
这个工具是一个分环节的工具平台。基本上，如果做两三集，想做得比较漂亮，可能一两个小时就可以完成，前提是大家已经熟练了。
庄明浩
现在常规漫剧的长度大概是多少集？每集多长？
郑迅
它确实会比短剧短一点。现在有20多集、40多集、60多集的。短剧前一段时间已经走到80集以上，甚至100集的趋势，但现在漫剧会把故事写得稍微短一点。
40多集是平台里比较主流的内容。每集时间大概还是1到2分钟，和短剧原来的节奏差不多，相当于一小时左右的内容量。
庄明浩
刚才说的那种几个人组成的完整团队，估计需要几天去完成？
郑迅
完整做出来还是需要几天，但可能需要一个熟练的过程。我们内部试过，发现会做和不会做的差距很大。
它变成了一个非常好的工具：一方面可以切分环节，另一方面结合可灵在内的视频大模型，前序环节更多依赖大语言模型，把长文本切成脚本。
这件事大幅节约了制作成本。特别重要的是，在短剧世界里，我们是真的要去横店或者竖店拍摄。如果团队不掌握片场资源或者演员资源，就做不了短剧。
但漫剧只要掌握技术就可以做，很多人直接就能进入这个行业。
我们平台里有一个比较有意思的现象。快手投广有直投和分销两种模式，也有达人的分销和机构的分销。我们发现很多人明明是分销角色，等他学会剪辑以后，就变成原始作者，自己去做漫剧了。
庄明浩
他来做分销也是这样吗？
郑迅
会少一些。因为短剧需要掌握演员资源，没有演员资源或片场资源，还是做不了。它有线下的硬条件。
庄明浩
我们也听到一些消息。按你刚才的说法，一个10个人甚至更少人的团队，就可以完成一个工作流。现在也有一些公司开始用叠工作流的方式，把流水线叠起来。
听起来这些公司的规模也不小了。现在整个动态漫或者漫剧，可能已经是一个百亿体量的盘子。今天这个时间点看，2026年肯定会有三位数以上的增长，理论上确实容得下一些不错的公司出现。
你们平台上有没有看到长出来的公司？
郑迅
还是有一些的。其实有一部分是原来做短剧的公司，也有一些短剧公司的分身。它们发现这件事情足够大，就分出一个小团队去做。
包括现在头部几家公司自己做工具，平台也做工具。还有一些公司虽然没有工具，但会搭平台，市面上也有很多SOP工具。大家用这些工具搭工作流，确实有很多人投入进来了。
我感觉今年至少工具这件事情，应该能出现几个比较好的公司，纯工具公司也会有。
庄明浩
你们也做工具吗？
郑迅
我们也做。
庄明浩
除了工具之外，有没有做一些相配合的产品、运营或策略调整？
郑迅
短剧的基础已经比较好了，所以某种程度上，动态漫这一波要感谢之前短剧那波提供的基础设施。我们内部基本上是直接沿用原来的链路做起来的。
但细节上还是有所不同。最大的问题在于人群。
原来的广告推荐模型和广告出价策略，主要面向短剧客户。那批客户相对已经固化，用户也比较明确。如果原来的用户直接喜欢漫剧，平台市场就没有增量。
所以对于漫剧来说，第一个问题肯定是人群破圈。我们在这方面投入了一些资源和策略。
配套功能上，动态漫这个细分里有很多年轻用户，所以我们做了弹幕等功能，也对付费和IAA变现点进行了调整。这些是前期在用户侧做的事情。
在客户侧，大家对漫剧起量的诉求也很强。漫剧不像短剧，短剧基本上好剧和起量之间有相对明确的映射关系，但漫剧的映射关系很弱。
比如去年10月、11月左右看到的一些表情包漫剧，制作成本非常低，但跑量能力非常好。对于供给方来说，平台到底是谁能跑就让谁跑，还是要对供给有所倾斜？我们也做了讨论，在客户侧放出一些政策，倾斜于我们认为长期对生态、广告和消费更有帮助的部分，让它们成长起来。
庄明浩
你觉得2026年会怎么样？漫剧可能又是一个更大的话题，有纯平面的二维，也有三维，现在又和真人结合，甚至还会继续演化，看起来也进入了深水区。
你觉得2026年漫剧会往什么方向演化，可能出现什么变化？
郑迅
5. 漫剧瓶颈转向故事
2025年初我想过这个问题。当时我觉得，AI技术其实在一些玄幻题材上，这也是大家之前能想到的事情。
但现在我的观点发生了一些变化。我认为画面的优化可能不是这件事情的天花板。原来可能认为有些画面真人拍不了，但现在AI可以做。我觉得现在的天花板应该是故事。
在工具已经不太制约这件事情、生产成本也大幅下降的情况下，拼的是能不能写出更多好故事。
现在几家平台都开始做把小说和漫剧结合的方式。毕竟前人已经写出来的作品，故事经过验证，值得再做。但这件事情可能还需要更多故事。
第二个很重要的事情是镜头语言。传统短剧里有编剧、导演、摄影，他们大部分仍然是在传统影视行业工作的人，不一定科班出身，也不一定使用多么高级昂贵的设备，但他们能拍出好的短剧。
他们大部分具备传统影视的规划能力。我们复盘内部制作的漫剧和外部做出来的漫剧有什么区别时，我觉得很重要的一点就是镜头语言。
漫剧不受原来的限制，但需要合理的镜头语言去传递故事。就像我们俩今天聊天，可能中景切换一下、特写切换一下，他要掌握镜头语言，才能比较顺利地把故事讲出来。
但漫剧起来以后，工作室变小了，人变多了。我们能明显看到，有些作品已经不讲究镜头语言了，比如表情包漫剧。
如果这件事情彻底放飞，可能又会带来新的变化。
庄明浩
原来大家想象的更多是AI视频能力在画面上的提升，比如一致性、稳定性。但某种程度上，AI像一个没有办法描述清楚形状的状态。
之前也有一个观点，说把AI做好，其实就是让AI不存在。所有工具产品最后可能都会走向这个逻辑。
郑迅
我会觉得，在漫剧这块，因为人和AI的工作流已经非常紧密地结合在一起，慢慢应该会出现这样的情况：它真的变成一种产业工具。
庄明浩
看起来2026年应该是三位数以上的增长，甚至可能还会更高。
6. 短剧进入全面深水区
顺着第二个板块聊短剧。2022年、2023年算是起步，2024年开始迎来爆发，2025年真正进入全面爆发状态，甚至开始出现一些调整，无论是政策还是内容趋势。
进入2026年，按我们刚才的观点，短剧已经进入完整意义上的深水区。从这个时间点回看，2025年短剧领域出现了哪些重要变化？你刚才已经提到题材出现了比较大的变化，它已经脱离了原来那套最典型的样子。
郑迅
题材这件事情很有意思。一方面，做剧的人会想办法做出不同的剧；另一方面，用户口味也在变刁。
我们也经常会问，供给是不是完全在顺从用户意志。我有一个挺有意思的数据可以在这里聊：我们对短剧的标签，也就是内容理解标签，在2025年发生了比较大的变化。
标签体系一般先从供给视角来做，会认为这是男频、女频，这是最简单的分类；还有古代、穿越、现代、都市、逆袭等主题。
平台一开始也是这样。原来大概有几十个标签，而且标签集中度很高。因为逆袭是短剧里最容易火、最容易引发共鸣的标签。
到2025年下半年，我们看到两件事情。第一，现在平台里的标签已经不是客户写的了。客户可以写一个标签，但写完以后，我们会让大模型做整部内容的理解，由它自己生成标签。
这个标签体系是开放的，不是封闭的，可以让大模型自己给出它认为合适的标签。当然，大模型也会说一些有的没的，或者过于稀薄的内容，我们不会采纳。
可用标签从原来的几十个，发展到大两位数，现在基本已经到了三位数，而且标签集中度在下降，变得更加分散。
特别是考虑几个标签的组合，分散度会更高。重生是一个标签，穿越是一个标签，系统是一个标签，三个组合在一起，大概就能想象出故事。但它可以只重生、只穿越而没有系统，也可以只重生、有系统但不穿越。
组合变多以后，标签离散度会变高，大家写故事的套路也变得更加丰富。
如果只看单一标签，最火的可能还是逆袭类，或者穿越类。但完全按照标签去看热度最高的选题，可能还是原来那几个，只是细节已经不同了。女性题材的标签也确实多了很多。
庄明浩
从平台角度来看，流量集中度和CP的状态有什么变化？平台和CP在2025年也都在疯狂出海。
郑迅
快手现在做的这条业务线，不涉及出海的范畴。但对于CP来说，我们了解到基本上头部CP都在出海。
如果去研究供给方公司的投入和变现规模，会发现从2024年底开始，几家公司GMV中出海部分已经占了很大比例。
这对于版权制作来说，我的理解也是摊薄成本的一种方式。现在出海基本上重新配音就可以，剧的内容可以直接使用。当然也有更激进的合作伙伴，直接拍海外本地剧作，这会更加激进。
今年开始，很多平台也会考虑把国内和国外的版权一起打包去谈。这对剧作方来说，出海应该已经是一个很重要的赛道。
庄明浩
还有一个角度，是不是平台也在变少？
郑迅
国内肯定是在收敛。现在大概是两部分平台。
第一梯队是红果短剧，它在这个领域里是独大的。快手和其他一些平台是综合内容消费平台，里面有短剧。
还有很多原来和内容消费没什么关系的平台也进来做短剧，比如美团、支付宝。这些平台进来以后，也会给整个全网短剧消费市场和内容消费市场做延伸。
所以如果说专门做短剧的平台变少了，确实是少了。但内容消费平台反而更多了。
庄明浩
之前也有一些大的CP想做短剧，现在有做动态漫和漫剧的吗？
郑迅
有，几家公司应该都在尝试。
庄明浩
漫剧作为一个独立App，目前增长速度应该没有综合App里的漫剧快。
郑迅
对。我们也做了一些尝试，确实它的买量成本会很高，因为人群稍微窄一些。
如果按传统漫剧的逻辑去买量，获客成本基本会比较高；但如果按剧的逻辑去买，它和短剧的逻辑其实一样，二者就会此消彼长，那就没有必要单独做。
当然，这件事过一段时间也可能会打脸，毕竟赛道增长足够快，随着供给变化还不好说。
庄明浩
纯从CP公司来讲，刚才讲到成本上涨，具体成本主要体现在哪里？
郑迅
如果是短剧，基本还是演员，特别是头部演员的片酬最贵。这个行业已经经历了几年，有头部演员出现，他们证明了自己的能力。
而且演员片酬波动也很大。如果你的作品最近在榜单上，演员片酬就会变贵；过一段时间作品下榜，片酬又会降下来。
庄明浩
和演员相比，我的数据里应该还是演员涨得更多。发行成本肯定也涨了，但没有那么多。IP引入成本呢？
郑迅
现在基本上有一些是自己拥有的IP，有一些是和小说平台或原来的内容平台合作。这部分据我了解还好。
短剧故事现在大概用AI也能写出来。先写故事梗概、大纲和设定，再去扩展，基本也能完成。
庄明浩
所以从旁观者角度来看，头部短剧公司的故事，无非就是AI内容质量提升、漫剧、出海这几个关键词。
郑迅
基本上是这样，也没什么别的花头了。变现模式基本收敛在IAA，平台的话基本上就是这一家。大家会把自己的内容，一部分自留，一部分输送给各个平台。
庄明浩
既然聊到短剧商业化，从2025年的趋势来看，IAA占比应该更大了，IP付费已经被挤到了比较小的地方。
这个问题就变成了：短剧是不是天生和IAA绑定得比较紧？IP，或者说付费，在短剧领域还有没有其他可能性？如果IAA继续强势，哪怕只是在IAA形态里，我们还能做哪些事情？
郑迅
7. IAA重塑短剧变现
2025年短剧非常大的一个变化，就是IAA和IAP的结构发生了很大变化。
我们的理解更多在于，用户有多喜欢这部剧的内容，以及用户愿意支付什么成本去获得这部剧的内容，两者之间需要找到平衡。
早期短剧肯定都是IAP，用户支付10元或者20元购买一个阶段的剧，然后观看。IAA的加入，让更多人可以进入短剧观看这件事情里。这也是短剧在2025年继续保持高水位增长的原因。
2025年在快手，我们还做了一个IAA里的尝试，这是从用户视角出发的。我们把短剧的激励广告，在一部分流量上切成了短剧中插广告。
激励广告是用户在一个地方停留10秒或20秒以后，还需要点击右上角或左上角的关闭按钮，才能退出激励状态。但中插广告和上下滑的交互方式完全一样，停留时间结束以后就可以直接滑走。
仅仅是交互体验上的变化，就让上下滑的中插广告在所有实验数据里大幅优于激励广告。即使把停留时间拉齐，也是这样的结果。
这说明，当用户想看内容时，只要顺着用户的操作习惯和体验方式去做，就可能做出新的变现方式或用户体验，让更多用户进入观看池，进而带来短剧增长。
庄明浩
8. 小游戏走向混合变现
我们抛开短剧，看看今天以中国厂商为代表的服务型游戏。传统意义上的网络服务型游戏和小游戏之间，也开始出现变化。
和这个板块更接近的小游戏，似乎没有像短剧那样明显地走向某一种模式。它甚至出现了一个变化：今天头部小游戏厂商基本都是混合模式。
混合模式又倒逼厂商在产品设计上做出区隔。同一款游戏，可能既有IAA的玩法，也有让IAP用户玩得更爽的空间。
游戏这种内容载体，比剧容纳的层级更多，所以可以做区隔。你会发现，小游戏也在践行内容消费进入深水区之后，在产品设计和商业化之间做探索。
小游戏现在应该已经是一个500多亿元的盘子了。
郑迅
小游戏IAA和IAP的分隔以及变化趋势并不明显。IAP仍然有比较大的增长，IAA则相对短剧来说非常稳定，没有那么极端。
我对内容的理解是，AI这一波目前还没有让游戏成本降下来。我用的是“还没有降下来”，因为接下来有可能会降下来。
我前段时间玩了一个在小红书上很火的解谜游戏。作者会直接说，他整个游戏完全用AI编写，自己没有任何编程基础。但那个游戏是解谜游戏，难点在于设计谜题。
现在大幅使用AI，甚至完全使用AI做的游戏，还比较简陋，不能真正玩。我们团队也有人试过，最后能做出来的可能就是贪吃蛇。
但高级一点、真正能玩的游戏，比如拆钉子、倒水之类的小游戏，AI现在还没有完全做出来。在生产成本没有降下来的情况下，IAP对应的还是更好玩、玩法更丰富，以及更高的体验追求，所以会有明确的市场。
用户当然希望充钱以后能更爽，但他在意的还是“爽”，并不一定非要充钱。如果生产成本和内容制作成本降下来，真的能让所有用户都玩得那么爽，可能就会往那个方向发展，在一些PVE玩法里也许可以。
但游戏即使是小游戏，仍然有社交和PVP玩法。PVP就没有办法了，因为总要有人比别人更爽一些。
庄明浩
年底在AI和游戏结合上，也出现了一个变化。我们抛开生产端，比如AI做图、做图标、做流程，也抛开投放端的素材，单看玩法和设计层面，出现了一些“小小游戏”，比如恋爱模拟器、打工模拟器，以及尝试做类似狼人杀的游戏。
包括你刚才提到的解谜、roguelike，其实都类似。有一种游戏行业的观点认为，游戏玩法的创新永远是微创新。今天AI来了以后，大家期待所谓AI原生游戏，但它可能也是AI加上原来的某种玩法，通过微创新一步步出现新的东西。
现在在“小小游戏”这个板块，确实出现了这样的变化。原来设计解谜、模拟器或者狼人杀时，故事脉络需要人提前写好，一定是有限且固化的几个分支集合。
但今天有了AI以后，这件事情的边界被打开了。它的不确定性和意外性，可能给早期用户带来更好的心理体验。
当然，这离真正意义上的游戏商业化还有很长距离，但至少在这个节点上，我们能看到一些苗头。
郑迅
现在一些比较大的游戏，会更多使用AI组件，但不能说那个游戏就是AI游戏。
比如NPC对话，背后其实可能是大语言模型。原来在比较大的游戏里，每个NPC的对话都是文案写好的，也会有一些触发条件，你只能和NPC聊几句，只能领取几个任务。
如果在一个比较开放的大型游戏里，让一些NPC背后接入Agent或大语言模型，给它一定的设定，让它去说一些内容，我觉得会在一定程度上增加游戏的耐玩性。
但这种设定目前还不是游戏的核心玩法。
9. AI打开沉浸式内容
沿着这个事情去想，我觉得可能在不一定是2026年、也许更早的年份里，会出现一种很有意思的游戏或短剧设定：让AI写一个世界观，让不同的Agent在这个世界观里扮演人物、NPC、玩家或者其他角色，再由另一个Agent把这些角色串联起来。
Agent发生了什么，我可以把它写出来，它就会变成一篇有意思的小说。我可以给写作Agent赋予不同风格，它就会变成不同作家的小说。它和next-token的逻辑不一样。
如果它可以这样写小说，那能不能让NPC不光和你对话，甚至被动作驱动？无论你叫它游戏，还是沉浸式短剧，这个想象空间都会比较大。
目前这件事还没有完全落地，仍然处于非常畅想的阶段。
庄明浩
上一个时代元宇宙的叙事又回来了。
郑迅
是的，其实还是原来的需求，只是现在AI在这个叙事中的权重变大了。
它比原来的元宇宙更容易落地一点。原来的元宇宙是把真实世界搬到虚拟世界里，我在真实世界里是自己，到了虚拟世界里还是自己，那会有什么变化？
刚才说的这个不一样，因为那个世界里有一个设定。你可以创造性地说，我进入虚拟世界后要扮演一个人。但如果没有人陪我玩，就玩不起来。
如果其他人哪怕是NPC，是游戏里的PVE角色，但它背后有更多变化，有自己的设定，每个人进去、每次玩都会有不一样的体验。
它不像原来的游戏，一共只有3个结局，打第一个、第二个、第三个。它的想象力会更大一些。
庄明浩
我们聊了很久，从动态漫到短剧再到小游戏。纯粹从平台和内容消费角度来看，比较大的几个品类差不多就是这些了。
你觉得还会有什么新的可能性吗？
郑迅
这个问题我们也经常讨论。其实还是一点点微创新。
在短视频出现之前，我们也不是完全想不到视频可以竖过来，但原来我们只会觉得它还是视频。直到竖屏视频足够大以后，大家才把它和长视频区分开，变成一种独立的内容类型。
作为快手平台，我们也会尝试内容形态上的突破。今年我们在听书领域又做了一些事情。你说它是一个新需求，其实也不是，因为听书、小说剧，本来就是小说和短剧之间的一种中间形态。
它有一定用户需求，但还不足以单独拿出来说是一件很大的事情。
包括刚才畅想的那个形态，你说它最后是游戏还是短剧？如果用户进去以后得到的是沉浸式体验，那可能就是一种新的内容形态。
新的内容形态现在还比较难想象，但大家在不断微创新。比如直播领域现在用得比较多的数字人直播，能力越来越强，交互感也越来越丰富。
庄明浩
10. 推荐与投放走向白盒
我们聊下一个话题。上一次对谈时也聊过，作为大的内容平台，推荐引擎的作用非常大。
到了今天，AI能力提升以后，原来有点黑盒的东西变得白了一点。你刚才也提到，过去一年快手基于大模型能力，在推荐上做了很多努力。
在这个问题之前，我想多说两句。之前我没有想过这个角度，但仔细想想会觉得这件事太难了。
比如今天，中国所有内容平台、视频内容平台，每天新上传的视频应该是亿级体量。中国每天有将近10亿个终端打开相关视频App，每天访问可能有一到两个小时。
如果把所有视频的平均长度拍脑袋算成半分钟，大概率相当于10亿人每天每人看100个视频，也就是1000亿次匹配。
如果只看新视频，就是1亿个新视频乘以10亿用户的匹配。这个数字已经大到无法用人的方式、用规则的方式解决。
而且数据量这么大，背后的实施细节和我们想达到的结果，如果没有今天推荐引擎的能力，我们看到的可能就完全不可控。那时只能看到热榜，但热榜又受最大公约数限制，会变成另一种极端。
所以你会发现，推荐引擎在今天，即使从算法时代进入AI时代以后，也变得更麻烦、更庞大、更复杂。
从这个角度看，哪些事情原来完全是黑盒，现在开始变得有一点白了？
郑迅
我补充一个数据。大家理解推荐引擎，更多是在内容推荐这件事情上，发一个视频，然后让人看到。
在广告世界里，这个数量级还会再膨胀一次。广告系统包括快手和几家主流广告平台，都是以广告创意和广告单元的方式存在。
客户除了要给一个视频，还要有文案标题、广告出价等内容，组合起来才会形成一个广告单元。同一款游戏用A素材和B素材投放，就是两个广告单元。
同一个视频今天用来投一部短剧，明天用来投另一部短剧，也会被当成两个广告创意。这样如果不考虑去重，量级会更大。
从统计上来说，两个视频即使前15秒一模一样、后面不一样，技术上也是两个视频，但在用户视角里可能还是一个视频。这些都会进入算法计算，所以量级确实非常庞大。
2025年，快手在内容消费为主的业务里，确实在努力让推荐系统变得更加白盒，做了几个比较有意思的迭代。
第一个比较容易想到，就是用大模型做内容理解。
庄明浩
大模型做内容理解，和传统内容理解有什么区别？比如你刚才提到的给短剧打标签。
郑迅
它可以加入很多推理内容。一个短剧的剧情介绍，可以让它写100字，也可以写500字；一个游戏的玩法，可以让它写50字，也可以写500字。
这里面会出现很多大模型幻觉，但在广告系统里，我们可以用很多reward机制，也就是强化学习的方法，让它写出来的东西尽量贴近真实。
这样我们基本就拥有了所有供给和所有用户的画像，而且这个画像比传统内容理解丰富得多。
这些画像有很多用法。刚才讲到，里面包含开放标签，我们就可以用从几十个变成上百个的开放标签，做很多内容分析。
也可以在推荐策略里，直接使用生成的内容小传和用户小传，做embedding，或者做广告推荐策略。这样推荐匹配会更加精准。
过去一年里，我们把很多工作从想象变成了落地，变成可实施的方案。
特别是对于广告，我们还做了一个很重要的事情：通过大模型的方法，消除刚才提到的那些膨胀单位。
当一个视频和一个推广物料唯一对应时，或者说一部剧、一款游戏、一本小说、一个电商商品和视频唯一对应时，我们会认为它是核心推荐对象，也就是用这个视频去讲这个商品。这样就会形成一个pair。
所有重复的内容，我们都会收敛到这个组合里，从而大幅降低计算复杂度。
这个策略对于广告冷启动和新用户冷启动效果非常好。否则所有广告物料都要获得冷启动机会，这根本不可控。
第一，平台没有那么多流量；第二，对于广告主来说，这会变成双输的博弈。他会不断尝试哪个素材能跑起来，不行就再来一遍，最后成本还是要从系统里回收回来。
以短剧为例，我们现在每天新上的剧很多，大概是百部量级。
但新上的剧里，有些剧有不同发行名称，或者由不同发行方上传到快手。我们会认为不同发行方还是要保留自己的数据，不会把各个发行方的数据串在一起，否则就不太考虑供给方的身份了。
这样做完以后，冷启动的短剧会得到更多机会。如果冷启动成功，后续即使它对素材做一些改编，比如同样的视频素材和同一部剧，只是调整出价方式或人群定向，这些变动也会继承原来成功冷启动的数据，不需要重新走一遍。
所以这也大幅提升了推荐效率。这算是大模型做推荐的一条路径：用大模型更好地理解用户和内容。
庄明浩
这个问题又引发了另一个问题，也是我最近几次播客经常问不同嘉宾的问题。
回看过去3年左右AI领域的发展，我有一个说法：语言是一条线。国内主流大模型初创公司基本都是做语言的。DeepSeek目前没有多模态，Kimi也没有，智谱刚刚上线图片能力。
大部分公司做的是语言，这是一条线；多模态是另一条线，包括图像、视频、语音，甚至三维世界模型。我觉得这也是另一条线。有人会说，coding又是另一条线。
但发展到今天，我越来越感觉它们其实是一条线。
郑迅
在我们的应用里，是把多模态大幅变成语言，再把语言变成embedding或者其他东西。
对于快手来说，最重要的就是把短视频推好。短视频一定是多模态的东西。
图像当然可以有embedding，但图像embedding没有语义。比如这张图画的是猫还是狗，它本身是不可知的，它只是一些像素层面的分析。
我们内部最后会把这套系统统一叫作“语义ID”。
一个短视频ID，1001和1002有什么关系？它们没有关系。1002只是比1001晚上传的短视频。这样的编码体系注定会膨胀，也无法理解视频之间的关系。
但如果用分类去讲，又太宽泛；用标签去讲，标签也太宽泛。所以我们会把所有大模型能够理解的东西，最后编码成语义ID。
简单理解，语义ID像身份证号。110代表北京，101代表北京市东城区，102代表北京市西城区。
在这样的编码体系里，我们就知道1001和1002这两个视频，在前两位上是一样的，但在后两位上不同。这样的ID不会无限膨胀，还能大幅继承前序已经跑起来的短视频数据。
这个策略依赖于把多模态视频和语言结合起来。它需要多模态能力，把视频变成文字、变成语言，同时还要理解其中的语义。
汉字本身是否相似并不重要，关键是文字里表达的含义。这件事情很有意思，也会让我们看到，大模型在推荐系统里确实有很多原来想不到的空间。
但对于传统策略产品经理或算法工程师来说，这也是全新的事情，是完全新的挑战。这也回到了最开始聊的深水区。
原来理解的是特征入模，包括内容特征和用户特征。现在这个特征变成了语义ID，而语义ID是通过另外一套编码生成的。
看起来最后好像更黑盒了，但实际上整个过程有大语言模型不断进行几次翻译，把它变得更白盒。每一次编码都可以反向解析、倒推。
语义ID很像身份证号。1001、1002就像不同的身份证号码，它们有不同含义。回去查每一个视频的语义，都能找到它对应的具体含义。
庄明浩
如果再往前推一步，今天大语言模型加多模态、加混合的方式，相当于把语言或者语义往前推进了一步。
那是不是有一天，人类也没有办法理解它所产生的东西？这种可能性会不会存在？
郑迅
有这种可能。我们还有第二个实验，也非常有意思。
第二个实验是让广告里的出价策略由大模型接管。简单理解，在现在的广告系统里，客户会说我想用10元买一个激活，这是客户给出的目标。但今天是大促，客户可能接受用20元买一个激活。
这件事可能通过客户改变系统里的出价，或者通过我们内部的顶价策略、boost策略来实现。
我们让大语言模型介入整个系统的出价博弈。它会判断一个广告账户当前跑量是不是好，是否已经经过冷启动阶段。如果已经过了冷启动，成本控制就要更加严格。
这时上下界、出价系数、跑量工具应该是一组配置结果。如果账户还没有过冷启动阶段，更快触碰上下界可能会导致账户跑不动。对应策略就应该先放开，让它跑起来。大促时可以放得更大、更宽。
但线索广告对成本非常敏感，小客户对成本也非常敏感，就需要收得更窄。
原来这些策略掌握在一批产品经理和运营手里，靠人和人之间口口相传。每天群里都在说，这个调一下，那个调一下，这边搓一下。
现在让大模型接管这件事情，大模型使用的交互方式确实是自然语言。
一个Agent会判断这段话的含义，另一个Agent会判断账户当前状态，理解完以后给出自然语言指令。另一个产品模块或策略模块接收到指令，再按照指令配置对应系数。
现在大概是这样运行的。未来有没有可能它们之间直接用自己的语言交流，不再需要人来传递？有可能。
但我们肯定希望自己能看懂，因为这样debug会方便很多。
这件事的收益也很大。人对于全局数据和未来趋势的预期，其实不是非常可靠。大语言模型可以分析账户过去的状态、其他账户当前的状态，以及产品之前的投放习惯，然后给出对应指令。
人很难这么精细地做策略，也不可能一直盯着策略细节调整。但如果让Agent来做，它们之间的协同效率会非常高，所以我们确实拿到了很多广告收益。
庄明浩
某种程度上，这直接引发了下一个话题。展望2026年，2025年大家会说是Agent元年，给Agent套了一个看上去无所不能的含义和定义。
但从现实节奏来看，今天无论To B还是To C，开始显现效果的这些Agent，都不是广义上无所不能的定义。它们都是像你刚才说的，在推荐和广告策略这样的具体场景里，以特定工作方式满足客户和业务诉求，达到目的以后执行。
郑迅
我的理解是，大语言模型现在真的能够创造或者发明东西的空间还比较小，也更难。
它更多是理解过去的知识、经验和内容，然后按照过去的规律输出一些东西。看起来可能有一些创新，或者出现一些人没有想到的内容，但其实来自已有内容的组合。
只是过去你没有想到或者没有看到这种组合方式，并不是凭空出现的。
所以现在能拿到收益的很多Agent，以及我们为什么在短剧里把流程切成几个工作环节，让Agent在各个环节工作，是因为这样的产出在现阶段更稳定。
未来有没有端到端直接解决很多问题的想象力？肯定有。但我觉得2025年AI的发展会更加落地。
前几年每年都说自己是AI元年，但2025年确实落地了很多东西。很多能力在人和AI协同的过程中真正落地，并产生了商业收益，这一点非常不一样。
庄明浩
沿着这个角度往前推，2026年在很多场景明确、边界清晰的领域里，Agent会继续深入落地。它会把原来划分好的场景边界里的效率、能量，甚至一些原来没有想过的角度不断挖出来。
郑迅
我们最近内部也在讨论，AI时代产品经理需要什么新的能力。
其中一条就是，你能不能想到一个场景在使用AI和不使用AI时，解决方法有什么不同。
比如调价和出价，如果不用AI，系统会读取系统里的所有数据，根据现有数据决定下一次出价多少，让客户和平台都划算。
但使用AI以后，大语言模型除了读取这些数据，还能理解为什么数据组合会产生这样的结论。这需要很多行业知识。
所以对产品经理的要求反而是，你能不能想到数据之外还缺少什么视角？如果只让判别式模型根据数据决策，它有什么弊端？会缺少什么视角？你怎么补充？补充以后，如果大语言模型真的推理出来了，你怎么确认它没有胡说？你怎么通过reward机制判断它生成的东西可靠？
思维方式会发生变化。对于产品经理来说，反而需要更了解行业、系统数据之外的东西，而不是只盯着看板上的10个数字在那里调参。
庄明浩
之前Facebook的前研究员田渊栋总结过，未来一段时间，人的区隔会变成两类：一类人能够通过自身的know-how、经验等，让自己使用AI的能力得到提升，也就是让AI能力得到提升；另一类人在AI能力线下面，他们无法让AI变得更强，就会被留在下面。
现在这个趋势越来越明显了。
11. 多模态打开新场景
接下来我们更多聊的是自身业务，无论内容形态还是推荐系统。我们再发散一点，推到2026年。
我前面讲过，2026年多模态能力的提升一定会更强。你们内部有没有什么期待？
你们的可灵最近也很强，无论是MAU的增长、营收的数据，包括可能现在海螺也上市了，大家都能看到这些数据。你们作为多模态领域比较领先的厂商，有没有期待或者畅想中的未来业务形态，会因为多模态能力进一步提升而打开新的场景？刚才提到的沉浸式体验可能是一个，还有没有别的？
郑迅
这里面我觉得有两条路线在往下走。
第一条路线，是我们在商业体系里可能更加看重的路线。它更加落地、更加好用，也就是人和工具的结合。
如果把AI定义为一种工具，那就是人和工具的结合，让这个闭环运行下去，大幅提高现在的效率。这件事情在商业体系里，过去一段时间已经落地了很多。
2026年，无论在广告系统还是内容系统里，我们都会有一些新的畅想。
第二条路线更值得期待，是技术本身的提升。
比如最近火起来的AI真人风格剧，口型和画面其实对不上，画面没有那么好。它更多是因为故事经过筛选，确实引人入胜，所以才跑出来。
真正的技术提升，应该是让口型和画面对得上。假设我们今天是AI驱动的，不光口型要对得上，发丝、眼神、脸上的肌肉，也都能做出非常明确的一一对应效果。
这会是技术上的更大提升。这样一来，可能不光是短剧，长视频甚至大银幕都能降低成本。
以后做内容的人认真讲故事、把内容写好，技术实现交给工具来做。
庄明浩
你看饺子拍《哪吒》的时候，幕后经常讲到最后一场天兵天将和哪吒的战斗。海里的怪兽不是都牵着锁链从海里出来吗？
那些锁链的细节，他们找了很多外国公司，花了很长时间去抠。因为如果真的用手做，太复杂了。角色那么多，每个人都有链子，链子要有弯度、有弹性，还要和水面、海平面结合，想想就头疼。
郑迅
所以如果AI能力真的够了，这些事情就可以以非常高的效率完成。
这也是我们对可灵、对多模态更大的预期：不断提升工具或技术的上界。
我们商业应用的努力，更多是在不断落地下界。大模型基础能力提升的是上界，商业应用则是把下界不断落地。
整个行业在上界和下界之间努力。2026年我们对多模态的预期肯定还是很高的：讲好故事，并且有更高质量的画面。
这才是用户的需求。不会有用户想要粗糙、制作水平不够的内容。现在这些内容能跑出来，只是因为故事讲得好，而且是经过用户筛选后跑出来的。
如果内容质量也能跟上，这才是我们对内容生态最终的预期。
庄明浩
又回到深水区了。
郑迅
肯定是深水区的活，不好干。
庄明浩
另外一个角度，你像我们上次也提到，快手当时是多元经营，有短剧、动态漫、游戏、小游戏、小说，你刚才说听书今年也在做拓展。
这种品类拆分的状态，2026年会不会有更细或更新的东西出现？
郑迅
目前看，2026年大家应该还是会在漫剧这件事情上投入更多。
真人短剧这一部分，要看供给市场的变化和投入。确实会有一些从业者或制作方转向漫剧。
当然，好的演员、好的编剧、好的剧本仍然会非常值钱。估计还会有一些新的知名演员或新的编剧出现。
现在除了圈内人，大家还不太叫得上编剧的名字，但演员已经开始出现粉丝经济了。
真人短剧这一部分，头部成本和头部投入仍然会存在，但一些中腰部的投入，可能会转移到漫剧赛道。
如果做漫剧，前几年增长没有那么快的小说行业，没准又会被带起来。因为漫剧对剧本数量的要求会增加。
原来有些还没有被翻拍过的故事，或者原来讲得不够好的故事，可能会重新获得机会，也许会有新的中短篇小说写手出现，这里还存在一些增长空间。
庄明浩
从平台角度来讲，2026年你们作为平台方有什么期待、里程碑或想法？
郑迅
快手平台明年在内容消费这边，主要会在解决我们和版权方的收益问题上投入更多努力。
除了商业流量之外，纯自然流量里，我们也在逐步打通更定向分发漫剧和短剧的通道。这样用户会有更多机会看到短剧、漫剧和小游戏内容。
同时，这部分收益对于版权方来说成本投入相对较小，因为是自然流量。收益可以徐徐图之，或者拉长实验周期去看，一部剧的回收可能还不错。
我们也希望让更多版权制作方从经济压力里慢慢释放出来。AI释放掉一部分，快手的流量和分账政策也释放掉一部分。
这样我们希望真正让擅长做内容、讲故事的人，把好的内容做出来。
AI这条线就不用说了，刚才已经聊了很多，包括大模型做推荐、做出价。
我们还会有一些更宏大的想法。如果出价环节可以由大模型进行白盒翻译，那有没有可能整个投放系统也由客户和系统直接对接，客户直接用人话和系统沟通？
这是一个大胆、也很有意思的事情。广告投放看上去很专业，但随着漫剧这种3到5个人的工作室也能入行，最终可能需要的是更简单的投放系统。
我觉得不需要太久，就能实现让客户用自然语言完成今天市场上最专业投手做的事情。
我们其实已经开放了一些小模块进行尝试。比如快手做了大模型内容理解，但内容理解里会出现错误。
大模型可能理解出A和B是情感故事，但实际上A和B在剧里是母女关系。这很正常，大模型很容易出现这种错误。
我们把这个结果白盒给客户，客户可以帮我们纠偏。这种纠偏不只是把数据写对，而是让大模型知道这个地方错了，进而进入整个模型的reward机制。
做了一些小范围尝试后，我们发现客户和投手对这件事有互动意愿。这意味着在不久的未来，我们就能开放这种能力，让更多投手使用。
庄明浩
最后一个问题，2026年有什么期待？无论是AI技术、产品端，还是你们正在做的事情，有什么变化？
郑迅
首先肯定希望业绩能更好一些，让快手在这个快速增长的赛道里，和合作伙伴一起获得一个还不错的下一年。
第二，希望这些有意思的事情能有更多人参与进来。无论是3到5个人做漫剧的工作室，我希望它能够蓬勃发展；还是我们的产品团队、算法团队，我都希望更多人参与到大模型实践里。
今年快手公司层面也会做各种AI练兵和探索。我们内部有一个机制，就是不设置单独的AI产品方向，这样所有产品方向都可以探索AI。
2026年可能仍然会是这样的局面。我希望更多产品经理和算法工程师能在这个浪潮里，真正把自己的聪明才智发挥出来。
我发现这件事只要启动，转速就很快，就像漫剧一样。
庄明浩
回到今天的主题：《AI如何解锁2026年内容消费的深水区》。
2026年应该还会继续往深处走。肉眼可见的、相对成熟的内容形态会更深，但旁边又有一个巨大的技术浪潮，而且明显能感觉到，2026年会打开更多我们想象不到的场景。
我也很期待2026年AI和内容消费会出现什么样的变化。
今天的节目就到这里，感谢迅哥的这次对谈。希望明年这个时候，我们再聊一聊2026年的情况和2027年的变化。
郑迅
好呀，如果有这样的机会的话。感谢庄老师，感谢大家。