最近有个东西特别火，叫 AI 漫剧。说个数字你感受一下，2025 年 9 月，全网 AI 漫剧的播放量超过了 55 亿次，几乎相当于每个中国人都看了 4 集。

什么是 AI 漫剧？简单说，就是用 AI 工具生成的短剧。画面是 AI 画的，配音是 AI 配的，剧本也可以让 AI 写。听起来有点科幻，但这已经是很多人在赚钱的生意了。

传统动画怎么做？一个 100 人左右的团队，一个月能做出 10 集，就已经算顶尖速度了。而 AI 漫剧呢？15 个人，20 天就能做出 60 集。过去几个月才能干完的活，现在几天就搞定。

成本更夸张。传统动画单集成本 5 万到 10 万元，30 集总成本要 150 万到 300 万元。AI 漫剧呢？单集只要 3000 到 5000 元，30 集总成本 10 万到 15 万元。差了 20 倍不止。

你可能会想，这么便宜做出来的东西，能看吗？市场已经给出答案了。据说这个行业里的头部制作方，单部作品售价最高已经达到 80 万元，毛利率能到 80%左右。这可不是网友自娱自乐的小玩意儿，而是真金白银的生意。

前几天《一拳超人》第三季上映，很多人觉得制作太糙，打斗场面太少。结果网友自己用 AI 生成了很多片段，据说点赞数比原片还高。你看，AI 已经不只是替代，有时候甚至能超越。

一、一面正在消失的墙

但如果把视角拉大一点，AI 漫剧的成熟，其实体现了一个更普遍的趋势。我们可以管这个趋势叫，用自然语言驾驭专业工作。

什么意思？就是你可以用普通人的语言，介入某个专业的领域。

前不久，柯林斯词典公布了 2025 年的年度词汇，叫氛围编程。这个词是特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始工程师安德烈·卡帕西提出的。

氛围编程说的是什么？就是用自然语言跟 AI 对话，让 AI 帮你写代码。

过去，你想写个程序，得先学编程语言。Python、Java、C++，每一种都有自己的语法规则。你得知道什么是变量、什么是循环、什么是函数。现在呢？你只要跟 AI 说：我想做一个五子棋游戏。AI 就能帮你生成代码，自动调试，自动修 Bug。

哪怕是个小学生，都可以跟 AI 说：我想做一个坦克大战游戏，坦克能发射炮弹，炮弹打中敌人就爆炸。AI 都能帮他生成代码。

你看，这跟 AI 漫剧是不是很像？

过去，你想做一部动画短剧，得先学视觉语言。什么是分镜？什么是景别？什么是镜头运动？远景、全景、中景、近景、特写，每一种景别都有特定的表达功能。这些都是影视行业的专业语言。

现在，你只要跟 AI 说：我想做一个霸道总裁爱上我的故事，女主角是个普通职员，男主角是公司老板。AI 就能帮你生成画面，配上音乐，甚至帮你写台词。

在整个创作流程里，专业语言这个环节，几乎消失了。

二、那道把世界一分为二的墙

过去，专业语言就像一面墙。它把世界分成了两种人：懂专业语言的人和不懂专业语言的人。

懂编程语言的人能写程序，不懂的人只能用别人写好的程序。懂视觉语言的人能拍电影，不懂的人只能看别人拍的电影。懂音乐语言的人能作曲，不懂的人只能听别人的音乐。

专业语言，就像一套翻译系统。它把你脑子里的想法，翻译成机器能理解的指令，或者翻译成剧组能理解的脚本。但这套翻译系统，需要花很长时间学习。学编程，学分镜，至少都要几个月。

现在，AI 正在接管这套翻译系统。就像黄仁勋说的：AI 编程是我们缩小技术鸿沟的最大机会，100%的人都可以参与其中。

这听起来是个好消息。门槛降低了，更多人能参与创作了。但随之而来的问题是：既然创作的门槛消失了，那么，这个行业里的人怎么办呢？

三、那个回答不出来的天才少年

杨振宁先生经常提到一个词，叫 taste。直译过来是品位，但杨振宁觉得这个翻译还不够贴切。你大概可以理解成，一个人的偏好、趣味、审美、判断力、鉴赏力，以及个人愿望的总和。你见到一个东西会莫名被触动，看到一个问题就莫名有探索的冲动，这些就是 taste 驱动的结果。

据说当年，有个 15 岁的天才少年想进杨振宁的研究院。杨振宁面试他，问了几个量子力学的问题，少年都能回答。但杨振宁接着问了一个问题：这些量子力学问题，哪一个你觉得是妙的？

少年答不出来。

杨振宁后来说：尽管他吸收了很多东西，可是他没有发展成一个 taste。假如一个人在学了量子力学以后，他不觉得其中有的东西是重要的，有的东西是美妙的，有的东西是值得跟人辩论得面红耳赤而不放手的，那我觉得他对这个东西并没有真正学进去。

据说最后，杨振宁没有接受这个学生。

这个 15 岁少年很聪明，知识也不少，但他少了一点东西，就是杨振宁说的 taste。

四、AI 能做什么，又不能做什么

这跟今天的 AI 时代，是不是很像？

AI 可以给你生成 100 张角色的脸，但是，哪张脸看起来有故事感？哪张脸能让观众一眼记住？这得你来判断。

AI 可以生成一段打斗场景，但是，这段打斗的节奏该快还是慢？该在什么时候切换镜头？这些都得你来判断。

AI 能画，但它不知道该画什么。它能写，但它不知道该写什么。它会解题，但不知道哪个题目是妙的。

杨振宁说，taste 加上能力、脾气和机遇，决定了一个人的风格，而风格决定了贡献。

换句话说，你有什么样的判断力，就会做出什么样的作品。

那么，taste 从哪来呢？杨振宁说，它跟个人的能力、家庭环境、早期教育、性格，还有运气都有关系。说白了，taste 是长期积累出来的。你看过的作品，做过的项目，踩过的坑，慢慢就形成了你的 taste。

一个做了 10 年动画的人，他一眼就能看出来，这个镜头的节奏不对。一个做了 10 年设计的人，他一眼就能看出来，这个颜色搭配不舒服。

在编程领域，现在有了氛围编程，人人都能让 AI 写代码。但是，什么样的程序是好程序？什么样的架构是合理的？什么样的代码是高效的？这些判断，需要厉害的程序员的 taste。

在设计领域，AI 能生成无数种海报。但是，哪个海报能打动用户？哪个海报符合品牌调性？哪个海报能达成商业目标？这些判断，得靠设计师的 taste。

换句话说，AI 到底是来抢饭碗，还是来放大优势，这个答案的分水岭，就在于一个人是否有足够的 taste。

五、你买的不只是 30 秒

导演塔西姆·辛曾经说过一段话：你花钱买到的不只是我做导演的这段时间，还有我喝过的每一口酒，品过的每一杯咖啡，吃过的每一餐美食，读过的每一本书，坐过的每一把椅子，谈过的每一次恋爱，去过的每一个地方。你买的是我全部生命的精华转化成的 30 秒，怎么会不贵。

这段话听起来有点浪漫，但它说的就是 taste。

当 AI 能生成一切的时候，你的全部生命的精华，那些别人无法复制的经历、感受、判断，反而变成了最有价值的东西。

所以，回到开头的问题。当 AI 学会画画和编程，我们还剩下什么？

也许答案就是：我们还剩下 taste，还剩下那些无法被量化、无法被复制、无法被生成的东西。那些让你看到一个画面会莫名感动的瞬间，那些让你听到一段旋律就能回想起某个夏天的能力，那些让你在 100 个选项里一眼就知道哪个对的直觉。

这些东西，是你全部生命的精华。也是 AI 学不会的。

#微博兴趣创作计划##科技先锋官##AI创造营#