说是「冲击」，其实用「影响」更准确。因为AI对各行各业的影响，不是一夜之间把旧世界推倒，而是用更快的迭代、更低的边际成本，悄悄改写很多默认规则。

　　从个人视角来看，2025年，我也亲眼看到不少过去在媒体、内容平台、广告公司工作的同事，因为「降本增效」被迫离场，要么转行，要么重新寻找一个更容易被量化价值的位置。

　　AI正在把传媒行业的竞争逻辑，从「谁更会写、谁更会做内容」，推向「谁更会组织生产、谁更能控制成本、谁更能规模化稳定输出」。内容本身没有变得不重要，但内容不再是唯一的筹码。

　　接下来，我结合这一年的见闻，聊聊「传媒+AI」的现状与未来：

　　2025，光速赛跑的AI

　　2025年，我们见证了模型层军备竞赛的持续升级。参数规模的增长竞赛似乎已触及「收益递减」的临界点，业界关注的焦点正从单纯的「更大」转向「更强、更高效、更通用」。混合专家（MoE）架构已成为万亿参数模型的标配，而多模态融合能力则从「加分项」演变为基础模型的「入场券」。在此背景下，以OpenAI、Google DeepMind、Meta和Anthropic为首的美国巨头继续引领前沿技术探索，而以Mistral AI为代表的欧洲力量和以DeepSeek、智谱AI、月之暗面等为代表的中国初创企业，则通过开源策略或特定技术创新，在全球舞台上carving out自己的生态位。

来源：艾媒咨询

　　与此同时，应用层的价值创造正以前所未有的速度爆发。AI不再是少数科技公司的专属玩具，而是渗透到千行百业的生产力工具 。应用层的竞争呈现出两大主流路径：一是平台巨头（如微软、谷歌）将其强大的模型能力深度集成到现有的办公、协作和云生态中，构建起难以逾越的护城河（如Word、Excel、Gmail） ；二是中国互联网巨头（如腾讯、阿里巴巴、字节跳动）利用其庞大的用户基础和丰富的应用场景，将AI能力无缝嵌入到社交、电商、娱乐等「超级应用」中，推动AI的普惠化 。此外，垂直行业的专业AI应用（Vertical AI）也成为投资热点，它们通过解决特定业务问题展现出巨大的商业潜力 。

　　政策导向与监管层面，国内目前形成了「发展与监管并重」 的态势。一方面，通过顶层设计大力扶持产业发展（例如国务院发布《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》）；另一方面，针对AI的潜在风险也在不断建立起一套日益完善的监管体系（例如9月1日正式生效的《人工智能生成合成内容标识办法》）。

　　而在这一轮模型与应用的双向演进中，传媒行业的变化尤为显著。可以说，传媒行业正成为AI产业体系化能力落地的典型试验场之一，多项关键技术在这里被率先整合、打磨，并走向规模化应用：

　　• 生成式AI (AIGC)。 这是2025年最具颠覆性的技术力量。它涵盖了从文生文、文生图、文生音频到文生视频的全链路内容生成能力 。特别是在视频领域，AIGC不仅能用于剧本初稿创作、分镜设计、视觉素材生成，更能直接产出影视级的动态画面，深刻改变了影视、短视频、广告等内容的生产范式 。

人民日报评AI短剧

　　• 多模态AI。 能够理解和处理文本、图像、音频、视频等多种信息流的多模态大模型，成为AI在传媒领域深度应用的基础 。它们是实现精准内容推荐、智能搜索引擎、跨模态内容生成（如视频摘要、图文转视频）的关键 。

　　• 大语言模型 (LLM) 与 AI Agent。 以阿里的通义千问（Qwen）、腾讯的混元（Hunyuan）、智谱的GLM等为代表的国产大模型，其能力已大幅提升，国内外差距显著缩小 。基于这些大模型构建的AI Agent（智能体），正在数字人、智能客服、个性化教育、虚拟陪伴等场景中扮演日益重要的角色，为传媒行业开辟了新的交互与服务模式 。

　　• AI驱动的硬件与工程化技术。 AI不仅存在于云端，也开始融入终端硬件，如AI眼镜、AI玩具等，创造了新的内容消费载体。同时，模型压缩、高效部署框架、隐私计算等工程化技术的进步，确保了这些强大的AI能力能够被经济、安全地部署到实际生产环境中。

　　AI，如何撬动传媒领域？

　　具体来说，AI对传媒行业的改造，正从内容生产、分发到消费体验，全面展开，逐步实现「全链路重构」。

　　从内容生产端来看，AI正从「工具补充」走向「协同革新」，真正成为内容创作的一部分。

　　生成式AI（AIGC）的普及，大幅提升了图文、音频、视频等各类内容的生成效率，让内容生产从「少数专业人才能做」变成「人人都能试着做」。

　　在新闻出版行业，AIGC已被用于自动生成快讯、财报摘要、体育报道等结构化内容，稿件产出从小时级缩短到分钟、甚至秒级。就连人民日报、澎湃新闻等主流媒体，也开始借助AI提升内容的产出速度与质量。

来源：艾媒咨询

　　与此同时，编辑的角色正在改变。目前，很多媒体的编辑岗位已经在收缩，未来将有更多内容由AI自动完成，人类编辑将更多承担「策展人」职责——负责策划、把关、判断与审核，真正实现人机协同、各司其职。

　　在影视、动漫、游戏等内容「重工业」中，AI已经贯穿剧本构思、角色生成、虚拟拍摄、后期剪辑等多个环节。既节省成本，也大幅缩短周期，让内容制作更具工业化特征。

　　从内容分发端来看，AI促使推荐更精准、传播更高效。

　　2025年的内容分发，已经全面迈入「智能调度」阶段。平台不再只靠标签推荐，而是基于深度学习模型，对用户的偏好进行实时建模，做到「什么时间、什么场景下，推荐什么内容」。

　　不过，推荐效率的提升也带来副作用，比如「信息茧房」加剧。用户被推送的内容越来越窄，认知范围逐步收缩。如何在个性化推荐和信息多样性之间找到平衡，成为平台治理的新课题。

　　从内容消费端来看，AI促使消费体验正从「单向接收」走向「沉浸互动」。

　　比如，虚拟主播和数字人已经被广泛应用于新闻播报、电商直播、品牌代言等场景，凭借永不疲惫、形象可控等优势，成为新一代内容载体。

　　同时，AI助手也在OTT平台落地。以爱奇艺的「桃豆」为例，不仅可以回答剧情问题、推荐相似内容，甚至可以模拟角色对话，成为观众的「观影搭子」。

　　更进一步，当AI能力结合AR/VR等终端设备，内容体验也在突破屏幕边界：比如在文旅场景中，「AI导览+AR复现」的组合，能让历史人物「活过来」；在电商直播中，用户可通过虚拟试穿和3D展示，实现「所见即所得」的沉浸式购物。

　　传统从业者，回不去了

　　具体到传媒行业各个细分赛道，AI应用让很多原本的岗位、技能、节奏和分工正在悄然变化。

　　最明显的，是短视频与直播行业的变革。它们本就是内容与技术结合最紧密的领域，在AI浪潮下率先跑通了效率提升与商业变现的双闭环。AI生成内容（AIGC）已经不再只是实验室里的炫技工具，而是成了实打实的生产力。一段30秒的短剧，只需要一段故事梗概，AI就能自动生成剧本、虚拟演员、场景，再到后期剪辑和配音，几乎全流程自动化。虽然这些内容在叙事上还有些「生硬」，但在成本和效率上却碾压人工创作，成为信息流广告和内容测试的理想工具。平台也在全力推动这套体系，比如字节跳动的「剪映」、美图的「WinkStudio」等剪辑工具，集成了AI脚本生成、配音、智能修图、一键加特效等功能，让普通人也能批量产出可用内容。

　　直播电商更是AI落地的另一个「高地」。不少中小商家已经不再雇人直播，而是直接用虚拟主播全天候带货。AI主播不仅不知疲倦，还能全天候运营、自动互动、动态调整话术，真正做到「人歇AI不歇」。一些头部商家还部署了智能场控系统，自动应对用户提问、调度优惠信息、过滤弹幕，甚至根据观众画像推荐商品组合。

　　另一个变化显著的是在线流媒体平台。传统印象中，这类平台靠内容取胜，但在AI加持下，「推荐系统」成了用户留存的关键抓手。AI不只是推荐你爱看的剧，还能生成剧集预告、自动剪辑看点，提供智能跳过片头片尾的功能。例如爱奇艺推出的「AI部分跳转功能」（Telkom）和「Skip Watch」功能，能通过AI智能生成内容高光集锦，以「微剧」的形式提升长视频的观看体验。这些功能看似辅助，但背后的本质是：平台对内容的掌控力不止停留在「制作」，而是延伸到了「消费场景」本身。

　　营销广告行业的变化最为彻底。AI从前端的用户洞察、策略分析，到后端的广告创意生成、精准投放，几乎实现了全链路接管。创意内容方面，AIGC已经能快速生成广告文案、图片、视频，显著提升效率、降低成本；投放层面，AI能预测用户价值、自动分发内容，并根据反馈实时优化。营销也正在从「靠经验拍脑袋」，变成「靠数据跑模型」。

　　至于传统媒体，转型则显得艰难许多。广播电视机构虽然也在尝试引入AIGC来制作节目包装、生成动画、打造虚拟主播，但整体节奏仍偏保守，多数场景仍停留在「局部试水」。广播电台的AI应用稍微走得快一点，特别是在标准化信息播报、个性化语音流推荐方面已有明显成效，但商业变现路径依然模糊。

　　整体来看，无论是平台型公司，还是内容服务机构，正在形成一套新的分工逻辑：AI负责标准化、大批量、可迭代的基础内容；而人类内容人则更多聚焦创意策划、情绪调动、价值判断。这听起来像是「升级」，但对大多数传统从业者而言，适应这个变化并不容易。很多岗位不是「变得更难」，而是「直接被重构」。

　　传媒人的未来，是和谁赛跑？

　　AI正悄悄重塑传媒行业的游戏规则，也让从业者不得不重新思考自己的角色定位。

　　最明显的，是那些重复性高、流程固定的岗位正在加速被替代。像写稿、查资料、修文案、剪视频这类工作，AI现在干得越来越快，越来越准。过去一个记者要花半天跑的数据、几小时的素材整理，现在可能十分钟就让AI自动完成。真正有价值的，不再是「内容的搬运工」，而是那些能看出问题、问出好问题、说出独特观点的人。

　　比如，编辑不只是润色文字，而要变成「策划中枢」，决定做什么选题、内容有没有价值、AI生成的内容符不符合平台标准；策划也不只是写方案，而是要能读懂数据趋势、用AI工具提速创意构思；记者则需要把AI当成「研究助理」，把精力留给更有门槛的工作：信源建立、深度访谈、田野调查。谁能从「操作员」转型为「判断者」「引导者」，谁就能在这场变局中留下来。

　　与此同时，AI和人的协作也在改变岗位本身的定义。未来的媒体人，很可能不是「内容原创者」，而是「AI策展人」——从成堆的AI生成内容中筛出最合适的，加入自己的判断和调性，重新打磨。这就像选片人选片、编导选段一样，不是全靠自己拍，而是要有一双挑东西的眼睛。

　　再往前一步，媒体人还要懂得「训练」AI：你给它的指令怎么写，怎么根据生成结果不断调参，甚至参与微调模型。未来一个好的prompt写手，可能比一个会写千字文案的人更吃香。

　　当然，在传统岗位转型的同时，AI技术也催生了一批全新的职业，构成了媒体行业的就业新增长点。例如：AI提示工程师、AI内容策展人、AI产品经理、AI伦理与治理顾问……

　　1号结语

　　回到最初的问题：AI对传媒行业的冲击有多大？

　　答案或许并不在某一项具体技术上，而在于它正在持续、稳定地改变这个行业的运行方式。

　　它不会突然取代所有人，但会一点点重写规则：哪些能力值钱，哪些经验失效，哪些岗位还能留下。对传媒人来说，真正的分水岭也许不是「会不会用AI」，而是能否在AI成为常态之后，仍然提供不可替代的判断、视角和价值。

　　如果说2025年，是AI真正走进传媒生产体系的一年，那么2026年开始，竞争将不再发生在「用不用AI」，而发生在谁能更好地与AI共事。

责任编辑：凌美