Anamana結盟騰訊雲，AI漫劇進入“系統戰”階段

當AI視頻生成的成本曲線一路下探，真正的產業機會已經不在“能不能做”，而在“能不能持續做、規模化做、全球化做”。

2026年，AI漫劇正從技術嚐鮮走向規模化生產。字節跳動Seedance、快手可靈、商湯Seko等視頻生成技術持續迭代，過去需要專業動畫團隊才能完成的內容，如今小型工作室甚至個人創作者也能上手。但一個更現實的問題隨之浮現：當內容生產不再昂貴，誰能把技術優勢轉化爲持續的商業價值？

一家成立於2025年、總部位於新加坡的AI原生內容平臺Anamana，正在給出自己的答案。10月28日，在2026年騰訊全球數字生態大會期間，Anamana與騰訊雲簽署戰略合作，雙方將圍繞AI漫劇內容平臺建設、多模態模型升級及全球內容生態展開深度協作。這次合作真正值得關注的，不是又一家企業拿到了AI模型支持，而是一種產業模式正在成形：以先進大模型爲底座，以Agent智能體實現工業化內容生產，再通過全球創作者網絡和發行平臺完成商業化閉環。

一、騰訊WAND-Vega入局，AI漫劇進入工業化競爭

先說此次合作的技術看點——騰訊雲的WAND-Vega。

不同於面向廣泛場景的通用視頻生成模型，WAND-Vega更強調針對具體行業的深度優化。騰訊雲官方資料顯示，其面向電商、短漫劇等場景進行專項訓練，重點提升角色一致性、畫風連貫性與生成可控性，WAND-Vega-Video已提供文生視頻、首尾幀生視頻和參考生視頻等能力。

這恰好切中AI漫劇製作最現實的痛點。製作一個精彩的10秒視頻，與製作一部人物穩定、劇情連貫、能夠持續更新的幾十集漫劇，完全是兩回事。連續劇集不僅需要畫面精美，還必須保證人物形象、場景設定、敘事節奏和視覺風格的一致性。任何鏡頭生成失敗，都意味着額外的算力消耗和人工修改成本。

AI漫劇真正需要的，不只是更強的視頻模型，而是能夠把大量視頻片段組織成完整作品的生產系統。Anamana此次與騰訊雲合作，正是圍繞這一方向展開。根據雙方規劃，Anamana將結合自身Agentic AI內容生產工作流，與騰訊雲的WAND音視頻AI能力、推理加速及智能體運行技術，共同探索複雜敘事、長篇連載和規模化生產。

如果雙方能夠在視頻質量、生成成功率和綜合製作成本上取得實質改善，這類合作就不只是模型採購，而有機會成爲面向全球創作者的技術解決方案。戰略合作只是起點，具體模型整合程度及效率提升，還需要後續產品落地來驗證。

二、Anamana Studio：從視頻生成工具走向AI內容生產系統

進一步看Anamana的核心技術載體——自研的Anamana Studio。

與傳統AI視頻工具主要解決單個畫面或鏡頭生成不同，Anamana Studio試圖通過Agentic AI工作流，將劇本理解、角色設計、場景構建、分鏡製作、視頻生成及成片輸出連接起來。其技術邏輯可以理解爲：讓不同AI模型承擔不同製作任務，再由智能體系統協調生產流程。語言模型負責解析故事結構，圖像模型完成人物和場景設計，視頻模型負責鏡頭生成，工作流系統則管理角色資產、製作進度與內容一致性。

這種模式並不要求平臺從零訓練所有基礎模型。恰恰相反，能夠持續整合先進模型，並將其轉換爲穩定、可重複的生產能力，本身就是AI應用層的重要發展方向。

此前亞馬遜雲科技披露的Anamana客戶案例已經展示了這一技術路線的潛力。Anamana利用Amazon Bedrock及AWS雲基礎設施，爲Studio提供多模型接入、Agentic AI生產和算力支持，同時爲消費者端App提供全球內容分發、個性化推薦及數據分析等基礎設施。AWS案例顯示，相較北美傳統真人短劇製作方式，Anamana Studio可將同等規模內容的製作成本從約20萬至30萬美元降低至數千美元級別，最高降幅達到97%；通過AWS技術優化，相關算力成本降低約30%。

這些數據屬於AWS客戶案例披露的成果，並非與其他AI漫劇平臺的直接比較，但它至少揭示了一種趨勢：AI技術正在把影視內容生產從高度依賴人力和資金的項目制模式，推向更加標準化、平臺化的生產方式。 Anamana此次與騰訊雲的合作，則有望進一步豐富Studio的視頻生成及音視頻處理能力，爲多模型協同和全球化製作提供更多選擇。

三、同業加速入場，AI漫劇製作平臺正在成爲新戰場

Anamana並非唯一試圖打造AI漫劇生產平臺的企業。國內已有多家上市公司和AI技術企業佈局類似方向，各自競爭優勢有所不同。

閱文集團（00772.HK）的DramaBuddy，最突出的優勢是IP與發行資源。2026年10月，閱文宣佈將DramaBuddy漫劇助手升級爲OPC一站式平臺，爲個人創作者提供從IP授權、AI製作到全球發行的完整鏈路。閱文披露，2026年上半年短劇及漫劇業務收入超過4.3億元，同比增長230%；其生態已有107部播放量破億的漫劇作品，簽約個人創作者及工作室超過5000個。對閱文而言，AI技術的重要價值是加速龐大文學IP庫的視覺化開發，讓更多故事以更低成本進入視頻市場。

商湯（00020.HK）的Seko更偏向技術驅動。依託自研多模態模型及智能體技術，Seko重點解決多劇集生成、角色一致性和長篇連續創作等問題，競爭邏輯更接近從底層視覺模型延伸至專業內容製作系統。

萬興科技（300624.SZ）旗下萬興劇廠，走的是多模型集成與專業創作工具路線。平臺整合Seedance、可靈、Vidu等視頻生成模型，結合分鏡、視頻編輯和製作流程，爲內容創作者提供一站式工具。萬興長期積累的數字創意軟件經驗，有助於其向AI影視製作軟件市場延伸。

掌閱科技（603533.SH）的“泡漫”，則強調IP、智能生產與流量運營的結合。通過整合版權資源、AI漫劇生產流水線和自動化內容投放，掌閱試圖實現從IP開發、製作到商業分發的完整流程，並藉助海外短劇業務拓展國際市場。

幾家公司的發展方向說明，AI漫劇產業競爭已經不再侷限於視頻生成質量，而是在向內容生產、IP運營和發行體系全面延伸。不同路徑也面臨不同挑戰：專業工具平臺需要證明持續付費價值，模型技術平臺需要保持技術領先，IP平臺則需要不斷孵化有商業回報的內容。

相比之下，Anamana選擇了一條更加鮮明的國際化路線：以Studio賦能全球創作者，以內容合作擴大供給，再通過自有發行平臺連接海外觀衆。

四、模型能力之外，Anamana在積累什麼？

對AI漫劇平臺而言，模型接入正在成爲一項基礎門檻，而真正拉開差距的，是門檻之上能否沉澱出穩定的生產體系與內容資產。

首先，是專業製作經驗和工作流數據。不同題材、不同文化市場、不同畫風的連續劇集，在生產流程和質量標準上存在明顯差異。如果Anamana Studio能夠通過長期創作積累形成更成熟的角色資產管理、自動質檢、製作調度與成本控制體系，就有機會建立專業軟件層面的競爭力。

其次，是全球創作者網絡。根據官網披露，Anamana已連接美洲、歐洲、亞洲、非洲及大洋洲的編劇、導演和製片人，並通過孵化、聯合制作等方式推動跨文化內容共創。這一模式的價值在於，平臺不必完全依賴購買成熟IP，而可以在內容創作早期介入，參與原創故事開發、本地化改編及後續發行。尤其對於海外市場而言，文化理解、語言適配與當地用戶偏好，並不能簡單依靠視頻模型解決。

第三，更重要的是內容發行與商業反饋。Anamana不僅運營製作工具，還建設面向消費者的Anamana App。如果創作者能夠通過Studio生產作品，再經由平臺發行，並利用用戶觀看、留存和付費反饋優化下一輪創作，就有機會形成從創意到商業化的數據閉環。這意味着其未來的價值，可能不只是向創作者收取工具使用費，而是通過聯合制作、版權運營、內容分發和平臺商業化，參與更完整的內容價值鏈。

第四，這些積累已經指向一條清晰的商業模式路徑。隨着創作者活躍度、優質內容產出、用戶留存和單劇盈利等指標逐步兌現，這條路徑有望沉澱爲Anamana真正的護城河。

五、AI漫劇下一站：從低成本生產走向全球內容生態

AI漫劇的產業機會，並不簡單等於傳統短劇成本降低了多少。當製作門檻持續下降，內容供給可能迅速增長，競爭也將從製作能力轉向故事質量、IP價值、發行效率和用戶注意力。

某種程度上，AI正在重新分配影視產業鏈的價值：底層模型提供生產能力，智能製作平臺組織生產，而真正能夠持續吸引觀衆的故事、創作者和發行渠道，將決定最終的商業回報。這也解釋了Anamana爲何同時佈局Studio、全球創作者網絡和消費者端App。從AWS到騰訊雲，Anamana正在拓展自己的技術合作體系；從多洲創作者合作到日本等地區的本地化IP開發，其內容生態也在嘗試跨越單一市場——近期與東京Marketing Monster合作設立的Anamana Japan區域樞紐，正是這一路徑的落地註腳。

未來，這一模式可能形成三個相互促進的環節：先進模型降低製作成本，全球創作者擴大優質內容供給，發行平臺通過用戶反饋提升內容商業化效率。其中任何一個環節單獨存在，都不足以建立長期優勢；但如果三者能夠相互強化，就可能產生超越一般AI製作工具的商業價值。

最後，對於Anamana而言，此次與騰訊雲合作的意義，不僅是爲Studio增加一種視頻生成能力，更是向規模化、全球化AI內容生產邁出的關鍵一步。真正值得期待的，不是未來AI能夠一鍵生成多少部短劇，而是當製作技術逐漸普及之後，Anamana能否將全球創作者、原創IP和海外觀衆連接成一個持續運轉的內容生態。

當人人都能製作AI漫劇，誰能讓好故事被全球觀衆看見，誰纔可能掌握下一階段的產業價值。