2025年2月 ，靠谱二次元重新梳理了现阶段泛娱乐产业——包括动漫、游戏 、影视 、网文产业相关的GenAI技术发展现状 ，并首次将常用工具与行业工作流进行结合，剖析文娱行业AI工作流的流程 ，综合行业内的认知与展望 ，出品了这份《2025年GenAI发展趋势报告》，并通过本文进行详细解读，以期为业界后续在AI投入及应用方面提供新参考。
注：本文GenAI的讨论范围多集中于文娱产业 ，不进行过多详细技术相关的深入探讨；另因产业迭代迅速 ，本报告具有一定的时效性 。
2025年GenAI“发展现状”
2025年，AIGC（人工智能生成内容）经历了蓬勃发展 ，使得大多数互联网用户对AIGC内容不再陌生 。大量GenAI的内容涌现 ，平台对这些内容的标记更加成熟和广泛，加之权威媒体对AI内容进行全面推广 ，使得公众对AIGC的态度从新奇和不屑一顾转变为习惯和接受。
厂商对于GenAI的态度也日趋明确 ，不再犹豫不决 。互联网大厂纷纷推出自己的大模型和对话工具，投身于AI浪潮中 。文娱厂商也开始尝试在传统内容中融入AI生成的内容 ，以创新用户体验。一些互联网创业团队通过开发AI驱动的陪伴型、客服型拟人产品 ，以及利用AI大模型的衍生应用，成功在市场中崭露头角。
文娱从业者对AI的应用日益成熟 ，部分从业者已经熟练掌握如何通过AI增强和修正自己的内容产出 。随着GPT o3 、DeepSeek R1等推理型大模型的出现和普及 ，从业者有望从这些大规模模型中发现新的应用技巧，借助AI实现思想和内容上的突破 。
AI大模型普遍存在的“幻想 ”问题成为用户面临的一个挑战。对于AI生成的文本内容，辨别其真实性成为用户普遍关心的问题 ，这可能会影响未来互联网内容的整体可信度 。对于AI生成的图片和视频 ，如何使其更贴近现实，避免过分天马行空的想象 ，也是厂商们正在努力解决的问题 。
2025年的AIGC发展已经呈现出蓬勃发展的态势 ，但同时面临着一些亟待解决的挑战。
2025年GenAI“应用场景 ”
2025年，GenAI技术将在消费者市场中展现出更强大的渗透力 ，成为人们日常生活中不可或缺的一部分 。智能手机 、智能家居设备和可穿戴设备将进一步整合AI能力 ，为用户提供更加自然、流畅且个性化的交互体验 。包括开始实现一部分通过AI操控设备进行手机端操作的行为，以及在移动端密切关注用户的身心状况 ，及时提供操作和情绪支持等。通过AI ，移动设备可以进一步成为用户的“伙伴” 。
在内容消费领域，GenAI的应用将改变用户获取信息和娱乐的方式 。不少用户已经习惯用AI聊天取代传统搜索 ，在降低搜索难度的更综合地获取想要的信息。短视频和直播行业也在迎来低门槛中高质量的创作浪潮 。借助AIGC工具 ，普通用户制作视频内容更方便了，利用自动生成字幕、一键美化 、AI特效渲染等功能，创作者不仅降低了内容创作门槛 ，还能更轻松地实现创意表达 。
游戏里AI技术的实现将变得更加优雅。除了在不少游戏中已经稳定运行的AI NPC以外 ，2025年游戏中有望出现能根据玩家决策调整剧情走向，通过学习玩家偏好生成独特的故事情节的AI角色出现。利用动态化的内容生成方式极大提升游戏的沉浸感和可玩性 ，使玩家游玩过程中的专属体验更强烈 。
在商业领域 ，2025年的AI应用将从单一环节优化迈向全链路赋能，为企业带来前所未有的效率提升和创新机遇 。“AI工作流 ”的概念将会进入越来越多的商业领域 ，在为原本相应领域从业者减负的还会为一部分小成本团队提供不小的助力。
2025年的AI技术将在C端和B端进一步实现突破 ，既满足消费者对个性化体验的需求，又为企业创造更多价值增长点 。AI的广泛应用 ，将开启一个充满可能性的新时代 。
内容产业“AI工作流 ”剖析
影视行业“AI工作流”
影视行业对AIGC并不排斥 ，在短剧风口逐渐恢复平静时，AI影片还有着广阔的前景。随着主流媒体主动宣传AI短片 ，以及和相关AIGC机构合作展开作品展播 。2025年 ，观众有机会看到更精彩的AI影视作品面世，成为影视行业的AI教科书 。
与此在影视制作流程中，各流程的创作者几乎都有了AI创作的工具和解法 ，通过AIGC提升影视作品质量 ，不再是纸上谈兵。
前期筹备
剧本创作 、策划-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
人物设定-AI生图工具（如可灵 、Midjourney）
拍摄制作
创作-AI视频工具（如可灵、即梦 、Sora）
特效-AI视频工具（如可灵 、即梦、Sora）
后期制作
音乐-AI音频工具（如Suno 、豆包）
配音-AI音频工具（如TTSMaker 、RecCloud）
宣传发行
推广文案-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
图片物料-AI生图工具（如ComfyUI+开源图片模型 、Midjourney）
游戏行业“AI工作流”
处于互联网产业中的游戏行业，对AIGC的掌握更快更专业 ，因此在AI领域的探索更为深入 。部分游戏公司不仅独立尝试研发大模型 ，还在原有工业化体系推进通过AI降本增效的方式方法 。值得注意的是，随着公开的大模型产品价格不断降低 ，使用方式越来越便捷 ，走在前列的游戏公司会着手为员工进行内部的AI工具搭建，一方面方便员工快速调用工具提升效率 ，另一方面也能避免使用公开的AI工具造成潜在的信息泄露风险。
现有AIGC领域的新突破和游戏产品之间适配度比较高 ，每当有新的AIGC产品面世，对游戏公司而言都是新机遇 ，即便是老游戏 ，通过融入AIGC，也可能给玩家带来全新的游玩动力 。
产品策划
创意策划-文本大模型（deepseek、Qwen）
剧情准备-文本大模型（deepseek、Qwen）
数据分析-文本大模型（deepseek 、Qwen）
设计开发
概念设计-文本大模型（deepseek 、Qwen）、AI生图工具（如可灵 、Midjourney）
美术设计-AI生图工具（如可灵 、Midjourney）
程序开发-Cursor、MarsCode
音乐制作-AI音频工具（如Suno 、豆包）
运营推广
玩家分析-文本大模型（deepseek 、Qwen）
智能客服-AI对话（Qwen、doubao2.5）
推广文案-文本大模型 、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
动画行业“AI工作流 ”
国产动画领域在AI领域的应用前景极大，但动画产业作为内容创作的重要组成部分 ，其核心在于创意和艺术表达 。尽管在番剧和电影等领域已经建立了相当成熟的工业化流程 ，但内容的创作仍然高度依赖人力。近两年，GenAI技术的不断发展 ，借助不同的AI工具 ，在动画创作的各个环节发挥越来越重要的作用。不过，和互联网、游戏行业相比 ，动画行业对于AI工具二次开发的能力不强 ，运用的版本比较旧，影响了一部分动画制作团队进行AI创作的效率和效果 。
值得注意的是 ，2024年视频GenAI大模型发生了翻天覆地的变化 ，大量国内产品面世，和过去稳定性严重不足的产品相比 ，AI动画已经有能够和一部分商业番剧掰手腕的实力 ，临门一脚只缺一个天才导演 。
前期筹备
大纲 、剧本-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
人设概念-AI生图工具（如可灵、Midjourney）
动画制作
模型生成-3D大模型（如混元，Tripo3D）
动画制作-AI视频工具（如可灵 、即梦 、Sora）
音乐-AI音频工具（如Suno、豆包）
配音-AI音频工具（如TTSMaker 、RecCloud）
宣传发行
推广文案-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
推广图片-AI生图工具（如ComfyUI+开源图片模型 、Midjourney）
漫画行业“AI工作流 ”
和动画相比，AI工具在漫画行业的应用则更像是藏在“隐秘的角落”。诚然 ，在漫画平台生态面临挑战的当下 ，市场环境愈发严苛，读者对高质量原创漫画作品的需求却有增无减 ，他们渴望看到的是兼具精湛画技与独到创意的原创佳作 。因此 ，在AI技术于漫画领域被部分读者妖魔化的背景下，不少仅依靠AI生成的连环插画 ，不会被读者承认是真正的“漫画 ” 。
不过 ，在漫画平台持续压低稿酬 、削减项目预算的行业现状下， 采用AI技术已成为不少漫画内容团队不得不面对的现实选择。当其他内容行业纷纷探索AI技术以求创新突破之时 ， “降本增效 ” 仍然是驱动漫画行业应用AI技术的主要诉求 。 对于那些真正热爱漫画创作的作者而言 ，如果能有效地构建AI辅助工作流，不仅能够显著缓解一部分创作压力 ，还能借助AI工具激发新的灵感和创作思路 ，从而催生出更高质量的漫画作品 。
非绘制工作
文本优化-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
剧本参考-AI生图工具（如可灵 、Midjourney）
绘制工作
辅助上色-AI生图工具（如ComfyUI+开源图片模型）
分镜参考-AI生图工具（如Midjourney）
网文行业“AI工作流”
大部分创作者都在单兵作战的网文行业，AI工具的应用呈现出与众不同的特点。与其他内容创作领域相比，网文平台对于作者使用AI辅助写作的态度相对开放 ，甚至鲜有明确的限制 。这为通过AI技术协助网文创作提供了天然的土壤 。
随着文本生成式大模型能力的持续跃升 ，AI正在为不同阶段的网文作者带来显著的助力。对于初入茅庐的新人作者而言，文本大模型可以成为其入门导师 ，借助AI快速解析和提炼头部网文作家的写作范式与技巧 ，通过AI，新人作者能更好地理解网文的常见叙事结构、人物塑造模式 、以及节奏把控技巧 。对于经验丰富的成熟作者来说 ，文本大模型配合AI对话工具则让他们有了一个随时随地的创作助手 ，不断整理出自己的行文缺陷，并通过AI帮助思考接下来的剧情走向 ，预测读者的反馈 ，提供多视角的剧情发展建议 。
AI的参与，能够帮助网文作者拓展创作思路 ，跳出固有的思维模式 ，有效规避创作瓶颈期，从而保持创作活力和作品质量。
创作准备
文风参考-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
大纲设计-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
人物设计-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
创作期
文本修正-文本大模型 、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
章节打分-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
剧情预测-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
创作反馈
评论筛选-文本大模型 、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
反馈整理-文本大模型、AI对话工具（如豆包 、deepseek）
推广文案-文本大模型 、AI对话工具（如豆包、deepseek）
2025年“GenAI ”十大发展趋势
趋势一：应用场景明确，产业格局完善
随着生成式人工智能在文本、图像 、音视频等多模态领域的技术成熟 ，AI从分散的创意实验转向清晰的场景化落地。企业对AI工具的使用从“尝鲜 ”过渡到“深度结合” ，尤其在内容生产流程中，AIGC开始成为工业化体系的标准化组件 。
尽管全产业链的AI原生重构仍需时间 ，但关键环节（如素材优化 、内容生成）已形成规模化的应用范式 。AI技术的实用化显著降低了创意生产的边际成本 ，这一趋势标志着AI产业从技术尝试迈入生态竞争阶段。内容生产方对部分AI产品的依赖逐渐显现：底层算力平台、垂直场景工具链 、面向用户渠道构成三层产业架构 。与此开源模型与巨头产品形成微妙平衡——DeepSeek 、Stable Diffusion等模型持续降低创作门槛，而字节跳动、阿里 、快手等企业通过“一体化GenAI工作流 ”构筑生态壁垒 。
可以预见 ，2025年开始将是GenAI产业格局的定型期：技术红利从早期探索者向规模化应用者转移 ，具备场景深耕能力的企业将逐渐主导赛道。对于文娱行业而言，这场变革不仅意味着生产效率的爬坡提升 ，更将重构内容价值链条——从“人力密集型创作 ”转向“AI原生内容生态” ，促使行业在创意质量 、产出速度和商业模式上实现三重突破 。
趋势二：自研AI工作流成熟，内容开发正当时
随着AIGC工具链的标准化与场景适配能力提升 ，2025年文娱行业头部公司将完成从“技术探索 ”到“工业化量产 ”的关键跨越 。不少企业通过自研的AI工作流 ，逐渐压缩加速传统生产流程的开始实现内容质量的稳定可控。这一阶段的技术落地不再局限于降本提效，同时产生了“全流程AI协作”的特征——从剧本生成、角色设计到内容制作再到宣传发行，AI已深度嵌入创意生产的每个环节 ，推动文娱行业进入“AI原生内容爆发期” ，重塑PGC和UGC生态的底层逻辑 。
尽管技术红利显著，行业仍面临人机协同的深层博弈 。过度依赖AIGC技术导致的风格趋同问题逐渐显现 ，目前观众对AI内容的阅读疲惫感远高于传统流程下的同类型内容。但整体而言 ，2025年大量AIGC作品的发布，标志着文娱产业正式进入“人机共生 ”的新阶段——当技术管线完成工业化验证 ，创意生产的核心矛盾已从“能否实现 ”转向“如何定义AI时代的艺术价值” 。
趋势三：对待AIGC ，无需遮遮掩掩
2025年，AIGC不再是观众眼里的“禁忌 ” 。观众很少再纠结于内容是否为“纯人工创作 ” ，而是更关注最终内容的情感穿透力与创新性。当越来越多的年轻观众对AI参与制作的动漫影视作品表现出更高的期待值 ，认知上的转变消解了内容厂商的顾虑。
产业对AI的试探性创新已转为系统性布局 。视频平台早已开始拥抱AIGC，引入相关作品 ，当AI技术深度融入生产管线 ，其带来的效率提升与风格突破本身已成为内容竞争力的组成部分 。
当然，关于AI技术伦理问题的争论并未消失，但已从“是否使用”转向“如何用好 ”的实践层面 ，这种认知升维或将催生出更具颠覆性的内容形态与商业模式。
趋势四：AI培训花样多 ，但良莠不齐
由于技术门槛与商业野心的错位对接，一些投机者嗅到“AI转型焦虑 ”中的牟利空间 ，他们将半生不熟的技术解读包装为“三天精通AI创作”的速成神话 ，将开源工具链拆解成价格上万的“行业密训 ”，把本属于自己的焦虑嫁接给他人的也实现了快速变现 。从业者技能恐慌与业内的概念饥渴形成共振 ，把内容行业常见的培训班搭配上AI概念 ，收割不明真相又充满热情的年轻人 。
值得警惕的是，部分互联网AI和传统内容企业的AI业务的技术虽然进展缓慢 ，却通过高频举办AI活动 、发布培训认证体系 ，在市场上维持“技术先锋 ”的设定。当“教人用AI”比“用AI创作 ”更易获利时，大量资源从内容创新端流向概念营销端 ，形成虚假繁荣的技术景观 。虽然通过培训变现效率不低 ，但培训的乱象十分不利于AI向优向上发展 。
当一批批学员发现高价购买的“AI行业秘辛 ”无法产出合格的AI内容，当合作企业识破培训营收与技术实力的脆弱关联，泡沫破裂后的信任重建将比技术攻坚更艰难。
趋势五：内容生产企业争抢AI云算力
随着AIGC内容生产进入工业化量产阶段 ，2025年文娱行业对高性能云算力的争夺已演变为行业竞争的核心战场 。以AI视频渲染 、AI-3D资产创作、实时交互为代表的场景 ，催生出对AI算力“高稳定性 、低时延 、强弹性”等的硬性需求 。
这一趋势的本质是内容工业化与算力成本之间的一场动态博弈。当AI工具全面融入工业化生产链后，对AI云算力的需求就会呈现出爆发式增长 。这一增长速度并非毫无限制 ，它会受到AIGC作品的市场反馈以及AI工具自身迭代进程的双重影响 。与此相对有限的云算力在产品迭代升级与实际生产之间的平衡问题 ，也会对作品发布进度产生显著影响。倘若无法妥善做好平衡，内容生产企业的发展步伐可能会受到严重制约。
因此 ，2025年将成为AI算力生态的分水岭：当内容生产的边际成本与算力供给深度挂钩 ，拥有稳定算力保障的企业将在这一轮内容创新周期中拥有自己的优势 。而对于云计算厂商而言，这场争夺不仅是商业机会的拓展 ，更是从“通用计算服务商”向“文化生产力基座 ”转型的关键一跃 。
趋势六：先发优势显著 ，技术门槛提升
2025年，AIGC技术的深度应用正在文娱行业催生新一轮“技术代差 ”。头部厂商凭借先发投入构建的全链路AI工作流 ，已实现生成内容的品质可控性与风格独创性 ，而中小团队受限于算力储备与数据积累，往往陷入“徒有工具却无精度”的困境 。这种差距不仅体现在画面分辨率、文本连贯性等表层指标，更深入至内容的情感密度与精神表达 。
GenAI的先行者 ，早已将用户反馈、创作元数据 、素材库转化为强化GenAI的“数字养料 ” ，其生成结果与市场需求的契合度形成正向循环。而后发者尽管接入更先进的模型，却因缺乏微调能力与使用经验 ，导致产出内容始终徘徊在“可用但平庸 ”的区间 。更关键的是 ，GenAI行业的头部厂商已经着手定义了“AI美学标准”，构建了行业的话语体系 ，后来者若无法突破当下的AI审美趋同 ，就会长期丧失风格的定义权 。
当AIGC从辅助工具演变为核心生产力，技术应用的深度直接关联内容价值的天花板——优质生成系统产出的已非“替代人工的廉价品 ” ，而是具备独特艺术价值的“新物种 ”。与此相对的是 ，粗糙的AI应用不仅难以降本增效，反而因内容质量滑坡引发观众的进一步流失 。而长期徘徊在技术门槛外的厂商 ，其生存空间被压缩至产业链末端的代工环节 。
AIGC技术普惠性的表象下 ，实质是新一轮行业洗牌的无声硝烟。
趋势七：技术选型不再困难
2025年，AIGC技术栈的成熟化与行业适配性提升，“模型选择焦虑时代”走向尾声 。随着全球大模型研发从通用性竞赛转向垂直场景深耕 ，影视 、游戏、动漫等领域均已形成了相对标准化的解决方案 。这种转变使得技术选型从“高风险赌注 ”转变为“工程化适配 ”。厂商只需依据内容类型 、预算 、风格需求等明确参数 ，在预设的行业技术图谱中快速锁定最优解。
行业集体跨越技术可用性门槛后，内容价值的角逐终将回归创作本质 。当工具选择不再构成竞争壁垒 ，文娱产业的技术叙事正式从“模型军备竞赛”转向“创意密度战争 ” 。让AIGC回归重视“人味 ” ，是技术选型难度降低后内容厂商更乐于专注的事。
趋势八：AI人才年轻化，看重想象力&执行力
越来越多的年轻人在AI行业做出惊人成果 ，行业内关于AI人才的理解正在发生改变 ，以往在AI领域论资排辈、唯经验论的情况会在2025年被打破 。和Web2.0时代开端类似，从业者对AI的认知尚未定型 ，年轻人的想象力和执行力在这一行业更具优势 。
行业竞争格局的演变倒逼组织架构革新 ，敏捷开发需求与用户代际迁移共同推动人才结构年轻化。在GenAI产品日迭代 、周升级的竞争节奏下，年轻团队对用户需求变迁的敏锐感知转化为产品创新优势 。新生代从业者携带的多元文化背景 ，为思路 、算法、架构等AI基建不断注入新的解题视角 ，不停重新定义着GenAI创新 。
趋势九：综合型产品&垂直型产品进入决赛圈
在AIGC技术持续演进的背景下，2025年行业竞争格局正呈现出显著的“双轨并行”特征。综合型多模态大模型凭借其泛化能力构建起技术护城河，通过统一交互界面整合文本 、图像 、语音等多模态能力 ，这种“一站式”解决方案有效降低了用户认知门槛 ，使其在C端市场快速渗透 。由于综合型多模态大模型调整速度快，国内厂商又乐于补贴让用户免费使用 ，不少B端从业者也因为其免费、更新快的特征而乐于使用 ，有先发优势的大模型积累了大规模的用户群体和使用数据 。
与此垂直领域GenAI工具通过深度场景嵌入开辟差异化赛道。这类产品在特定专业领域构建起数据-算法-自有模型-应用的闭环系统，在进入市场后也被不少从业者垂青 ，但像AI视频 、AI伴侣等产品的模型护城河成本更高 ，可替代性低，专业性壁垒一旦构筑 ，其他竞争者想要追赶的难度就会越来越高 。
在激烈的竞争下 ，GenAI产品未来决胜关键将在于如何平衡技术深度与定位定价，在保持开放性的同时构建可持续的商业闭环 。
趋势十：C端GenAI产品成为移动互联网新星
如今 ，GenAI产品逐步从“功能调用 ”进化为“需求理解 ”。当技术复杂性被易用性取代 ，普罗大众得以无缝接入AI，顺滑的体验迁移，正在重构移动应用市场的流量格局。
消费级AI产品的核心竞争力在于对人性化体验的深度挖掘 。一部分陪伴型智能体产品通过动态情感建模与记忆网络构建 ，在碎片化交互中持续完善用户画像 ，本质上是将产品从效率工具转化为数字伴侣，通过模拟人类社交中的共情机制 ，在信息过载的现代社会中开辟出情感补位的蓝海市场 。当用户从内容消费者转变为智能服务的依赖者 ，流量就会开始向GenAI领域快速倾斜，为陷入创新瓶颈的移动互联网开辟出继续拓展的新路径。
