AI正加速进入媒体行业，并从内容制作延伸至分发环节。现阶段，媒体公司的核心诉求主要集中在三方面：降低制作成本、拓展新题材，以及提升用户体验。

早期只能生成数秒短片的AI视频工具，如今已可输出4K分辨率、原生音频以及2分钟以上的长视频。角色一致性、镜头控制等关键能力也在持续提升，例如在场景切换中保持人物外形稳定，或对镜头运动进行更细致的设定。

在大型科技公司持续加码的推动下，AI在媒体领域的应用正同时朝着技术能力提升和落地场景扩展两个方向快速演进。

以Google DeepMind为例，其视频生成模型Veo已可同步生成对白、音效、背景音乐和画面。Adobe则在去年初推出Firefly Video，并强调模型训练仅使用获授权内容，商业用途中的知识产权风险相对更低。纽约AI初创公司Runway推出的Gen-4.5已支持多镜头生成和音频生成，开始进入影视和广告制作流程。

中国公司则凭借价格优势和供给能力抢占市场。Kuaishou旗下Kling可在单一平台内完成视频生成、编辑、转换等18项操作。于今年1月在香港上市的AI初创公司MiniMax，则以每月15美元提供视频生成服务Hailuo，吸引了个人创作者和中小型制作公司，被认为在“以人物为主的电影感视频”方面具备较高性价比。

围绕这些工具展开的内容生产实践也在不断增加。

韩国地面电视台率先在选举直播中验证了AI应用的可能性。KBS在2025年总统大选开票直播中引入生成式AI，依据得票率变化实时自动生成候选人图形和倒计时视频；MBC利用AI修复独立运动家影像作为开场内容；SBS则推出AI角色“TuPyoro”。不过，这类应用目前仍主要集中在大型事件场景，整体上仍处于试验阶段。

在民营制作公司中，CJ ENM布局更为积极。该公司通过自研AI视频制作系统“Cinematic AI”，于去年公开了100% AI动画《Cat Biggie》，将图像、视频、音效和语音整合到单一系统中，并可自动处理3D角色和环境。CJ ENM计划在今年将应用范围进一步扩展至AI电视剧和AI电影制作。

相比之下，中国在商业化落地上推进更快。ByteDance运营的中国短视频平台Douyin上公开的68集AI真人剧《Huang Taihou he Xiaogongzhu de Jilue》，累计播放量达到2.1亿次。2025年4月发布的科幻微短剧《The Sun That Fell》则通过AI完成30集的全流程制作，涉及50名以上角色和200个场景，制作周期为3个月。其生产模式为10人团队在10天内完成100分钟内容，成本约为传统制作方式的五分之一。

韩国制作公司也开始跟进相关尝试。短剧平台Vigloo今年3月发布了全流程AI制作短剧《Bloodbound Luna》，该剧为暗黑奇幻题材，共22集，制作团队不足10人。IO Contents Group也在制作季播AI剧《Got, Bami Doemnida》，全剧共10集，每集5分钟。

不过，作为全球最大娱乐市场的美国，创作者对AI的抵触情绪更强。美国演员与配音演员工会SAG-AFTRA曾于2023年围绕限制AI复制使用等核心争议发起大规模罢工。此后达成的协议要求，在使用AI时必须获得当事人同意，并提供相应补偿。这也意味着，尽管AI视频生成技术进步很快，但尚未真正转化为大规模商业内容生产能力。

在YouTube平台上，AI长视频剧集也在持续出现。韩国同样开始出现将“难以由真人演绎”的奇幻题材以100% AI形式完成并走红的案例。YouTube频道Winkadia发布的一部18分钟AI剧，累计播放量已超过47万次，部分观众评价称“比粗糙的真人剧更好”。

从排播到推荐：AI成为内容分发基础设施

在内容分发环节，AI同样已成为关键基础设施，个性化推荐算法正在取代传统排播逻辑。

Netflix数据显示，其总观看时长中约75%至80%来自算法推荐，通过搜索主动找到内容的占比仅为20%至25%。业内普遍认为，OTT用户通常会在60至90秒内浏览10至20个标题，如果平台无法在短时间内把用户可能感兴趣的内容推到眼前，流失风险就会明显上升。

AI算法也已被应用到缩略图展示环节。同一内容面向不同用户时，平台可能展示不同的图片。Netflix会为单一内容打上7万至8万个标签，涵盖题材、情绪基调、结局类型、主角特征等维度，再结合用户观看历史，挑选点击概率更高的缩略图。例如，向偏好爱情题材的受众展示情侣画面，向偏好动作题材的受众展示追逐场景。

从全球发行角度看，AI配音正在成为新的竞争力。随着可实现声音复刻、情绪语气保留和口型同步（lip sync）的AI配音工具不断成熟，内容跨语言传播的门槛正进一步降低。

社交媒体平台率先推动相关功能落地。YouTube在2024年末公布AI自动配音功能后，于今年2月向全体创作者全面开放，并支持27种语言。Meta则于去年8月为Facebook和Instagram Reels正式上线自动配音和口型同步功能。据报道，YouTube订阅量最高的创作者MrBeast曾当面向Mark Zuckerberg指出平台缺乏多语言支持，这也成为推动相关功能上线的因素之一。

Netflix也正将AI引入配音流程。通常情况下，Netflix原创内容会被翻译成30种语言，普通内容则翻译成10种语言。具体流程是先由AI生成翻译初稿，再由专业译者进行润色。AI也被用于优化口型与台词同步，但配音声音本身仍由真人完成。Netflix相关人士提到，仅《Squid Game》第三季的配音工作就动员了1320人。

在全球平台加快内建AI配音能力的同时，韩国市场更多通过初创公司和政府扶持项目推进。ESTsoft运营“PERSO.ai”，Hudson AI运营“Timber”，Vbridge也推出了自有AI配音服务。

政府层面同样在支持AI配音产业。韩国科学技术信息通信部与韩国信息通信振兴协会（KAIT）正在推进“AI配音特化K-FAST扩散”支持项目，预算规模为80亿韩元。该项目目标是获取约4400部、合计约1400小时的AI配音内容，建设20个K频道，并向22个国家播出。

监管与发展如何平衡：制度补位迫在眉睫

随着AI同时改变内容制作和分发流程，相关副作用也引发更多担忧，焦点主要集中在版权归属、创作者保护以及内容审核机制等制度层面。

其中，AI生成内容的版权归属已成为核心争议之一。美国华盛顿特区联邦地区法院在2023年的Thaler案中裁定，不含人类创造性介入的AI生成物不应被认定享有版权。美国版权局（USCO）也确认，美国版权法仅保护人类创作作品，但同时指出，如果人类对内容作出实质性贡献和编辑，仍可获得部分保护。韩国也在文化体育观光部主导下推进版权法修订讨论，但在全球尚无统一标准的情况下，要形成清晰规则并不容易。

随着配音演员、译者、编剧等内容生产岗位可能被AI替代，创作者保护问题也持续被提出。韩国国内虽有韩国配音演员协会、韩国编剧协会等团体发声，但尚未形成协议层面的保护机制。

此外，AI生成内容在电视和线上渠道传播时，也缺乏专门的内容审核标准。韩国今年1月施行的AI基本法虽然对AI生成物设定了标识义务，但并不对内容本身作出判断。因此，要求将标识义务与内容审核机制衔接起来的呼声也在上升。

一位媒体行业相关人士表示，一线从业者普遍感受到，“能用的技术”与“允许使用的标准”之间并不一致。当前亟须将创作者保护、内容标识和分发责任纳入统一规则框架，但现有执法与推进机构仍较为分散。其强调，AI重塑媒体产业的速度越快，制度建设就越需要同步提速。