🎮 产业观察 · 圆桌实录

AI 工作流规模化：生成快了 10 倍，管线却只快了一点

2026 ChinaJoy AI 未来生态大会上，Funloom AI、阿里云、VAST、珀乐互动四位产业先行者围坐一桌——当生成能力不再是门槛，从实验室到产线之间，AI 工作流到底卡在哪？

综合公开信息整理•2026-08-03•全文约 4 分钟读完
#AI工作流 #ChinaJoy #AI游戏 #内容生产管线
<30% 纯调用第三方 API 的 AI 应用毛利
10× 3D 生成提速，审核/返工/导入未变
50集 《明日周一》45 天小团队跑通产线

⚡ 30 秒速览

  • 一个结论：瓶颈不在模型能否生成，而在工作流能否稳定运转、成本能否回收。
  • 一个现实：AI 游戏"用户越多、成本越高"，纯 API 调用应用毛利低于三成。
  • 一个误区：生成环节快了 10 倍，审核、返工、导入没跟上，整体效率提升有限。
  • 一条路径：珀乐用 45 天做出 50 集 AI 漫剧，下一步战场是 IP 数字资产流转。
  • 一种分工：底模与云厂商"卷模型"，应用公司打磨垂类——"牙签鸟与鳄鱼"。

01圆桌在讨论什么 四个角色，一条产业链

8 月 3 日，ChinaJoy AI 未来生态大会。四家公司分别站在 AI 内容产业链的四个位置上：UGC 互动内容平台、云与算力底座、3D/世界模型、内容生产与 IP 运营。

赛道不同，问题却只有一个。

AI 工作流如何从实验室的"惊艳一刻"走向产线的"日常运转"？单点突破易，系统协同难——真正的挑战不在于模型能否生成，而在于落地的每一个环节。

单点突破

生成惊艳的 Demo，人人都能调用，但交付物进不了生产管线。

系统协同

管线稳定运转、成本可回收、协作生态有效构建。

整场对话中，四位嘉宾几乎没有争论"哪个模型更强"。他们绕开参数与榜单，反复交集的词是成本、分工、返工、验收——这些词听起来不如"AGI"性感，却恰恰是产线的日常。

UGC 内容平台→云与算力底座→3D/世界模型→内容生产管线

四家公司各居 AI 内容产业链一环：Funloom 做内容共创，阿里云供底座，VAST 供资产，珀乐做产线与 IP。箭头仅为内容流向示意。

02最贵的一道坎：ROI 账单不会说谎

从技术问题到商业问题，中间只隔着一张账单。

阿里云艾文给出了一组测算：传统游戏"研发一次、分发边际成本趋近于零"，AI 游戏却完全不同——核心交互需要持续调用大模型，每增加一个活跃用户，厂商就要付一笔实时推理费。高频互动、大并发之下，Token 账单呈指数级飙升。

结果很残酷：纯调用第三方 API 的应用，毛利普遍低于三成。

<30%纯 API 调用应用毛利
100%每新增活跃用户对应实时推理成本
≈0传统游戏边际分发成本
↑↑大并发下的 Token 账单曲线

数据引自圆桌嘉宾的行业测算口径，用于说明"规模不经济"现象；百分比为嘉宾转述的行业经验值。

这解释了"人人能做 Demo"与"人人能做产品"之间的真实分界线：Demo 的成本是一次性的，产品的成本是每一次交互的。云厂商的解法，是用不同形态的推理服务适配不同场景——艾文透露，已有客户场景做到 ROI 打正，但"打正"二字背后，是巨头真金白银的长期投入。

03四个先行者，四个坑 都收过学费

谈到"踩过最大的坑"，四位嘉宾的回答没有重样，却共享同一个底层结构：技术跑赢了，流程没跟上。

🎮 Funloom AI · 吴同 Pre-A 轮完成

  • 最早走 Vibe Coding 路线：UGC 用户不懂业务逻辑，做出来的东西满是 Bug，难以顺畅迭代创意构想。
  • 痛点很直接：内容质量不可控、用户付费率低。"关键不在于产品上限有多高，在于下限有多稳。"
  • 解法：用 AI 文游做"想法预览层"，让创作者先打磨心流，再一键"翻译"成 RPG / 互动影游。
💡 金句："AI 不可能替人生成文化作品，人永远是那个灵魂。"

🧊 VAST · 罗小我 能生成 → 能生产 → 能运行

  • Tripo S2 做到 0.5 秒单图生成 3D，但进了游戏公司管线才发现：生成快了 10 倍，后面的审核、返工、导入一点没变。
  • 残酷体感："整体效率往往只提升一点。"
  • 迭代方向：面数可控的 P1.0 模型、绑骨与动画，再到把生成—编辑—导入串成工作流的 Studio SaaS。
💡 金句："怎么为大家所用，真正从工作流层面改变，才是很大的 takeaway。"

☁️ 阿里云 · 艾文 云厂商视角

  • AI NPC 分四层落地：闲聊陪伴 → 知识问答 → 对战 AI → 自主运行，越往深处越接近真正的玩法创新。
  • 但当前最大困难是 AI 玩法的 ROI 难以回正，很难只靠皮肤或抽卡收入覆盖算力开销。
  • 云厂商的思路：不同形态推理服务适配不同场景，已有客户 ROI 打正。
💡 金句："AI 游戏'用户越多、成本越高'，这本身就是最大的坑。"

🎬 珀乐互动 · 杨晟 50 集 · 45 天

  • 去年用 AI 做出 50 集《明日周一》，验证了 AI 漫剧赛道；但比起"更便宜"，更怕陷入低价内卷。
  • 判断：Token 本质是电价，"怎么把电价卖贵"才是根本。
  • 解法：与阿里云、开心麻花合作《羞羞的铁拳》，探索IP 数字资产的流转与分成。
💡 金句："鳄鱼有鳄鱼的战场，牙签鸟有牙签鸟的战场。"

一个诚实的注脚：主持人说，去年大家还不信 AI 漫剧，如今第一波风头甚至已经过了——技术迭代的速度，快到让人来不及庆祝。

0412–18 个月，关键变量 没有人说参数

圆桌尾声，主持人把同一个问题抛给四位嘉宾：未来 12 到 18 个月，AI 重构内容研发的最关键变量是什么？

四个答案里，没有一个是"模型参数"。

🏭 生产关系 吴同 · Funloom

内容组织从公司下沉到个人，创作者直接面向消费者。《青教模拟器》这类 Vibe Coding 爆款，只是开始。

🎯 AI 原生游戏 艾文 · 阿里云

玩法从"代码驱动"走向"意图驱动"，付费从买断/道具转向"为动态体验时长付费"——前提是推理成本降到拐点。

🤖 模型能力 × Agent 罗小我 · VAST

工具从 Copilot 走向 Agent；AI 从生产工具走向运行态，在游戏里实时生成文字、图像与 3D 世界。

👑 超级 IP × 超级模型 杨晟 · 珀乐

头部版权与头部模型互相绑定，数字资产跨底模流转。"几十万 Token 几块钱"与"几百块"，是巨大的产业差。

四个观点按嘉宾发言顺序提炼，原文有详细论述；此处为关键词级压缩。

这些判断并不冲突。它们其实在说同一件事：AI 内容的下半场，主角不再是模型，而是系统、生态与商业模式。

✍️ 编辑核心判断

单点突破易，系统协同难。

这场圆桌最可贵的地方，是四位嘉宾都诚实地承认自己踩过坑，且没有一个人宣称已经跑通了全部答案。AI 工作流的规模化，本质是一场关于成本回收、分工边界与流程再造的持久战。技术红利终会趋平——跨过规模化这道坎，行业最后比拼的，是对场景的理解深度与工程化落地能力，而这些能力，不会随着模型参数自动涌现。

▸散场后值得记住的三句话

"关键不在于产品上限有多高，在于下限有多稳。"

—— 吴同，Funloom AI CEO

"生成快了 10 倍，整体效率往往只提升一点。"

—— 罗小我，VAST 战略负责人

"Token 本质是电价，怎么卖出附加价值，才是根本。"

—— 杨晟，珀乐互动科技创始人