博纳首部AI院线电影上映遇冷,千万投入仅收169万票房,大学生团队却靠AI漫剧单剧赚200万
国内首部获“龙标”并正式公映的AI长片《三星堆:未来往事》票房仅169.8万元,博纳影业投入超千万元;同期,苏州大学大三学生肖天乐带领团队用AI制作漫剧,单部爆款播放15亿次、创收200多万元。两种路...
10月23日,《三星堆:未来往事》登陆全国院线,作为国内首部取得国家电影局公映许可证(“龙标”)的AI原生长片,它承载着行业对技术变革的期待。然而首日排片占比2.9%,上座率不足1%,截至11月3日累计票房仅169.8万元,观影人次约5.9万。影片由博纳影业出品,总制片人蒋德富在上映前一周仍奔波于序列帧打包与影院适配问题——这距离他主导《长津湖》系列已过去多年,但“紧张感”再度袭来。
这部影片讲述古蜀文明与未来危机跨时空交汇的故事,技术实现上集结近百人团队,历时两年,生成120余万张底图,经历上百轮全片迭代,总投入超千万元。尽管制作流程已跑通,观众反馈却两极分化:有人称赞神鸟降临、祭祀场面“震撼”,给出8分;也有人批评人物表情呆滞、叙事跳跃,“像把几十集AI短剧硬拉成电影”。更尖锐的声音来自观众留言:“既然是AI电影,就该免费”——折射出公众对AI降本逻辑的天然期待:省下的成本,理应让利消费者。
资本市场的反应更为剧烈。定档消息公布后,博纳影业9月底至10月中旬三度涨停,市值从87亿升至105亿元;但上映后首个交易日即跌停,公司两次公告提示票房不确定性。其2026年三季报显示,营收7.67亿元同比下降21.07%,归母净亏损2.46亿元,虽同比减亏77.85%,现金流转正至1.58亿元,但收入规模收缩事实明确。
博纳创始人于冬将此次尝试定位为“实验”:他强调“电影+AI”与“AI+电影”将并行发展,前者辅助实景拍摄,后者生产原生内容;但他也清醒指出,小屏可接受的画面,放大到银幕可能沦为马赛克——电影仍需完整工艺、真情实感与细腻表达。AI不是替代真人电影的方案,而是用于优化项目成本、缩短周期、盘活内容资产的新工具。
与院线端的谨慎探索形成鲜明对比的是小屏短剧赛道的爆发式增长。国家广电总局数据显示,2026年前8个月全国上线微短剧43万部,其中AI剧占比超九成。而在这股浪潮中,一位苏州大学机械电子工程专业的大三学生肖天乐,正以“宿舍创业”模式跑出惊人成绩。
去年11月,AI生图、配音与视频生成工具快速成熟,肖天乐敏锐切入AI漫剧赛道。起初他独自完成脚本、提示词、画面生成、配音校对与剪辑全流程,曾为一周交付120分钟剧集连续熬夜。通过一次学徒经历,他系统掌握了选题策划、节奏把控与平台规则,从“只会调提示词”的新手成长为能统筹整部作品的负责人。
2026年,他组建十余人线上团队,5人7天可产出3部漫剧,其中一部爆红带来20余万元收入;后续数百部作品中,一部斩获15亿次播放量,单剧创收超200万元,团队全年营收突破300万元.他在吴江注册OPC公司,计划毕业后定居当地,目标是“打磨出能留在银幕上的好故事”。
肖天乐坦言,AI并非一键生成的流水线:“AI给的剧本常节奏平淡、冲突不足;画面易出现肢体错误、表情违和;每一帧、每个镜头过渡都需反复校准。”他认为,决定作品成败的从来不是模型强度,而是故事内核、叙事节奏与镜头语言——这些仍依赖人的审美判断。“AI省下重复劳动,但替代不了讲故事的人。”
两种路径的差异,本质是应用场景与用户预期的错位。院线电影面向高期待、高沉浸场景,观众对画质、表演、叙事连贯性要求严苛,而当前AI生成内容在细节真实感与情感传递上仍有明显短板。反观短视频平台,用户容忍度更高,更关注前3秒钩子、情绪起伏与信息密度,AI恰恰擅长快速试错、批量迭代与精准匹配算法推荐机制。
值得注意的是,博纳的探索并非孤立。早在2022年,四川省相关部门即向其提出合作意向;2023年生成式AI兴起后,团队先以AI制作预告片验证方向,后扩展为短剧免费投放抖音——这条“轻量试探→内容验证→长片落地”的路径,与行业技术演进节奏吻合。蒋德富回顾胶片转数字的经历时说:“市场总是先拒绝,再适应。”他相信,AI早期的不成熟不能否定方向。
但时间窗口正在收窄。2026年上半年全国影院票房同比下降40.6%,观影人次减少2亿。当观众已在手机端习惯AI内容,却对大银幕AI电影持怀疑态度,问题核心已非“能否做出来”,而是“谁愿为它买单”。博纳试图用千万级投入换取经验资产,而肖天乐们则用极低成本验证了商业模式可行性。
AI影视的真正分水岭或许不在技术本身,而在价值分配逻辑:院线模式依赖高客单价与强体验,需解决“为何值得花40元看AI生成画面”;而短剧模式依托流量分成与广告变现,只需回答“如何让用户多看3秒”。前者仍在寻找破局点,后者已进入规模化复制阶段。
于冬曾说,博纳过往每次新项目试探,最终都转化为长期能力——民营发行、港片合作、新主流大片皆如此.这一次,AI“副线”能否成为新的增长引擎,取决于经验沉淀能否转化为可持续的产品力,而非单部影片的盈亏。
肖天乐的团队仍在迭代:他们开始学习导演与编剧知识,计划引入更多专业人才,目标是让AI作品有机会登上大银幕。这条从宿舍电脑出发的路径,或许正悄然改写行业人才与内容生产的底层逻辑。
