《三星堆:未来往事》10月23日上映。国内第一部拿到龙标、并且在龙标后面加注了“本片全部画面和部分声音由人工智能生成”的院线电影。100分钟,千万级成本,近百人团队,120余万张底图,上百次全片迭代。
上映前,猫眼想看不足6000人,淘票票约1.76万,双平台预售约14.4万元。灯塔专业版预测总票房216.9万。首日实际票房刚过10万,排片2.9%,上座率0.2%。千万级的投入,片方分账拿回来不到100万。
龙标后面那行字,在法律和制度的意义上是一个节点。但在购票页面上,它没有说服任何人。
那行字是片方自己加的,这个细节值得说清楚
先把一个容易被误传的事实捋直。这行AI说明并非国家电影局新设的许可证类别,片方在龙标之后主动添加了这段内容说明。影片拿到的仍然是动画影片公映许可证,备案类别是动画,审查流程参照动画电影执行,监管部门并没有为AI电影单独设一套门槛。
这个区别很重要。它说明的是,制度层面并没有“批准AI电影上映”这样一个仪式性的动作。一部动画电影按照动画的规矩送审、过审、拿证,片方选择在龙标后面把AI的使用情况写出来。这个选择本身有信号意义——制作方愿意把技术手段公开,接受观众的审视。但从监管的角度看,AI电影目前仍然是“按既有类别管理”,而不是“为新技术新设一套规则”。
所以“AI标识写入龙标”这个表述,严格说是片方的自律披露,不是监管的强制性规范。它的价值在于开了一个先例:以后AI电影进院线,观众至少可以在片头看到技术来源的说明。但它离“分级”“标识规范”“审查标准”这些制度性的东西,还有相当的距离。行业里另一个正在报审AI院线电影的导演透露,他的项目卡在复审环节,原因就是“监管层面没有统一标准”。一个先例落地了,一套标准还没有。
千万成本对50万美元,两本账背后的叙事完全不同
《三星堆》的成本结构,放在AI电影里看,是一个“重工业”样本。
近百人参与,设置了摄影、灯光、美术等17个专业分工,拿到龙标之后模型更新了,团队又回头重新提升画面,小幅调整超过100次,大改动重做了5次。制片人曲吉小江的说法是,如果实拍,这部片的成本要到8到9亿。AI把成本压到了千万级,但千万级本身在AI内容里已经是一个相当重的数字。
对照今年戛纳电影市场放映的《地狱折磨》,95分钟,15个人,14天,总成本不到50万美元,其中40万花在算力上。两边的成本差距大概在三倍左右,团队规模差了六倍多,制作周期从14天拉到了两年。
这两本账不能说谁对谁错。博纳走的是“电影工业流程+AI执行”的路子,用传统剧组的分工和审美标准来约束生成工具,代价是人和时间。Higgsfield走的是“概念验证”的路子,用极小的团队和极短的周期证明技术可行性,代价是画面精度和叙事完整度上的妥协。两种路径对应的是两种产品定义:一个在试“AI能不能做院线电影”,一个在试“AI能把电影成本压到多低”。
问题在于,观众买票的时候不关心你走的是哪条路。他们只关心一件事:这100分钟值不值得花36块钱、坐进一个黑屋子里。
观众说的“人味”,到底在说什么
上映后的观众反馈里,出现频率最高的两个词是“人味”和“恐怖谷”。
有观众说,AI演员的容貌和声音缺少辨识度,表演生硬,“远不及真人丰富有层次”。因为拟真度接近人类但存在细微差异,触发了恐怖谷效应,有人看完“感到了恐惧”。预告片下面最高赞的评论是八个字:“AI感太强,看着廉价”。
这些反馈指向的其实并非技术精度的问题。清晰度已经够上大银幕了,画面不连贯、角色一致性这些工程层面的东西,团队也用了上百次迭代去磨。真正卡住观众的是另一件事:当一张脸、一个声音、一个表情全部由算法生成的时候,观众找不到那个可以共情的“人”。真人演员的表演里有微妙的失控、有即兴的偏差、有身体本身的质感,这些东西不完美,但它们是“可信”的来源。AI可以模仿表情的形态,但很难复制表情背后那个正在感受的人。
这不是《三星堆》一部片子的问题。10年前郭敬明的《爵迹》用全动作捕捉做了一部全CG真人电影,全明星阵容,票房不到4亿,豆瓣3.8,恐怖谷效应把观众推开了,续集直接转网播。技术换了,从动作捕捉换成了生成式AI,但观众的反应模式几乎没有变。大银幕对“像人但不是人”的东西,容忍度一直很低。
资本市场先信了,观众没有跟
有意思的是,这部片在资本市场和购票市场之间制造了一条很陡的落差。
9月27日定档消息出来,博纳影业次日股价一字涨停。国庆假期后,10月9日和12日又两度大涨,涨幅分别达到9.94%和10.04%。AI电影的产业叙事,在股票端先兑现了一轮。
然后预售数据出来,股价开始回调。10月15日跌8.24%,10月22日近乎跌停,较10月12日高点跌去逾两成。
这条曲线说明的事情很清楚:资本市场愿意为“第一部AI院线电影”这个标签定价,但观众不会为同一个标签掏钱。一个独立AI导演对法新社说了一句大实话:“观众不会仅仅因为一部电影是AI生成的,就自动买票”。标签可以制造想看,制造不了购票转化。
这件事真正的启示,不在“AI行不行”
如果你在这个行业里做内容,这部片给出的最实际的信号是:AI标识在观众端的作用,可能和它在制度端的作用完全相反。 在制度端,它是透明和合规的进步。在购票端,它变成了一个品质预警。观众看到“全部画面由AI生成”,第一反应不是“技术好先进”,是“那会不会很假”。这种先入为主的预期,是AI电影在建立信任之前必须消化掉的东西。
另一个更底层的判断是,AI把制作成本从8亿压到千万级,这件事本身是真实的效率革命。但千万级仍然是一个需要观众用票房来投票的数字。当一部片的卖点集中在“AI做的”而不是“讲了一个什么故事”的时候,技术的叙事就会盖过内容的叙事。曲吉小江自己说得很清醒:“走得早的人不一定是最幸运的人,有可能是承受很多压力的人”。蒋德富的说法是“第一个吃螃蟹,第一个拿到龙标,也第一个接受观众检验”。
接受检验的结果已经出来了。216万的预测票房,不到100万的片方分账,在商业上是一次明确的试水失败。但“能上映就是胜利”这句话,放在制度层面并不算自我安慰。一部按动画类别送审、按电影工业流程制作、片方主动披露AI使用情况的片子走完了全流程,后面的AI电影至少知道路该怎么走了。这条路的第一块路标,是用千万级的成本和一次票房冷遇换来的。
龙标后面那行字,暂时还没有改变观众的购票决定。它改变的是这个行业谈论AI电影的方式:从“能不能做”,变成了“做出来之后,有没有人愿意看”。第二个问题的答案,比第一个难得多。
本文主要信息来源:
1. 36氪/文娱价值官《首部AI院线电影票房遇冷,但字节、快手仍在冲击大银幕》(2026年10月23日)
2. 界面新闻《首部AI院线电影票房遇冷,但字节、快手仍在冲击大银幕》(2026年10月23日)
3. 新黄河/百家号《首部拿到“龙标”的AI院线电影将上映 博纳回应制作成本与票房预期》(2026年10月21日)
4. 天津日报《国内首部AI电影将登银幕》(2026年10月22日)
5. 环球时报/新浪《中国首部AI院线电影主创接受专访:AI电影不是速成片》(2026年10月23日)
6. 澎湃新闻《全球首部AI电影戛纳上映,15人如何用50万美金撬动好莱坞》(2026年6月3日)
7. 搜狐《〈三星堆〉投资过千万,票房血扑,但会有更多AI电影上映》(2026年10月23日)
8. 腾讯新闻/都市快报《首部AI院线电影今日公映,票房刚破10万》(2026年10月23日)
9. 人民网四川频道《国内首部AI院线电影“成都造”》(2026年5月5日)
10. 流媒体网《AI电影〈三星堆:未来往事〉拿龙标?拿的是动画龙标》(2026年5月7日)
11. AFP/BSS News《China's first AI film hits cinemas but ticket sales lag》(2026年10月23日)
免责声明:本文为行业观察与趋势分析,仅供交流参考,不构成任何投资、经营和法律建议。文中涉及的数据、案例均来源于公开报道,已尽力核实,如有出入以原始来源为准。本文不代表任何机构立场,亦不针对特定企业或个人作出评价。如涉侵权或事实错误,请联系我们及时更正或删除。
评论(0条)
查看全部评论 >相关资讯
营收翻倍、利润蒸发八成:两份财报,同一种“增长的坏味道”
75阅读
同一天,同一张脸,3.86亿和800万:十月影市把“确定性”卖出了什么价
117阅读
判赔3万,但音频平台的麻烦才刚开始
88阅读
拿“造爽剧”的尺子,量不出AI算力的全貌
108阅读
龙标后面多了一行字,但观众没有多买一张票
96阅读
连续播放和互动奖励,第一次被要求证明“对未成年人无害”
99阅读
金鸡奖的尺子没有坏,但或许它量的和观众看的不是同一个东西
106阅读
2万亿之后,广告业的增量不在流量里,在“合规的AI”里
103阅读
1元门票撬动7元消费,但这7元不是谁都能挣到
82阅读
酒店预订量超过上海:华晨宇在汤山住了5天,把“演唱会”这个词撑破了
66阅读
章小蕙:从“香港第一败家女”到200万人的“审美导师”,一个把“花钱”变成印钞机的传奇女人
124阅读
美ONE:从一个人到一套系统,连续两年登顶胡润百强榜首,矩阵直播间GMV已破十亿
154阅读
董洁:从“冷清秋”到小红书“带货一姐”,一场关于“慢”的逆袭
199阅读
小潮院长:从“无节操解说”到B站1555万粉的“快乐厂长”,一个把“给人快乐”做成正经事业的大连小伙
130阅读
派芽星球:近千位美食达人、S级MCN,这家杭州机构把“做饭”做成了数据驱动的营销基建
177阅读
乡村小乔:从苏北农家女到千万粉丝“乡村代言人”被官方“抢”着合作,2026藏着一个更大的野心
121阅读
奇东传媒:成立一年拿下S级、三年冲进胡润前十,这家北京MCN把“短视频营销”做成了系统
183阅读
帕梅拉PamelaReif:从“人形AI”到“东北秧歌代言人”,一个德国女孩如何成为1498万中国女孩的“电子私教”
142阅读
绵羊料理:从电视台编导到“料理界押韵狂魔”,一个把厨房变成实验室的“硬核吃货”
148阅读
老番茄:从“B站一哥”到“八年四皇”,一个复旦学霸如何用十年“无用技能”定义B站知识娱乐的天花板
163阅读
麦芽传媒:从MCN到微短剧大王,年入超25亿,海外下载量破1.3亿,这家重庆公司用内容为商业和社会赋能
563阅读
圆宵文化:专注二次元,做到抖音头部,签下832万粉“兔娘”,这家南京MCN27人背后是1.6亿粉丝的支持
365阅读
不尔视界:带着5万元从深圳回武汉,两年做到营收8000万,还拿了省级创业扶持
286阅读
华星璀璨:从4个“蓉漂”小伙伴到签约15万主播,这家成都MCN把旧仓库改成了400个“工业质感”的直播间
295阅读
初颂:不签最多的人,只签最对的人,方圆和迅猛龙特蕾莎都出自这家上海MCN
319阅读
小灿灿新媒体:从“5人1条狗”到全网6亿粉丝,捧出猴哥说车3891万粉,这家南京MCN还把公益做了十年
297阅读
奇光MCN:从《风起陇西》出品方到抖音TOP3,粉丝超10亿,还把这门生意做到了海外
301阅读
无忧传媒:从10个网友到签约10万达人,粉丝20亿,营收超100亿,连续78个月抖音MCN榜首
325阅读
缇苏:用10年把美妆种草做成一个王国,合作品牌超3000个
373阅读
仁汇网络:从西安后海到单日GMV7500万,木森大舞台把草根选秀做成了顶流
343阅读
差点红:这家广州MCN挤进胡润百强第27名,靠的居然是"不急着红",只是认真做着有趣的事
301阅读
最白的乌鸦:一个检察官助理,在修仙世界搞起了“法治建设”
232阅读
黄诗洋:写过《鬼吹灯》和鲁迅的中戏博士,把张桂梅最柔软的一场戏写哭了
194阅读
潘越飞:一个“懒人”如何建起视频号最大的创作者联盟
195阅读
毕心怡:一个画了十几年“人”的插画师,靠一群荡秋千的小动物拿了国际金奖
208阅读
万晓利:一个不爱说话的酿酒工,写了一首替所有人说话的歌
189阅读
丁宽:一个给AI“讲戏”的90后,拍出了中国第一部付费AI短剧
217阅读
奇迹山:签下300位创作者,全网5亿粉丝,奇迹山偏不叫MCN
299阅读
最美妆:捧红“全网Z帅的女人”,叫最美妆却做内容电商,这家南京MCN粉丝超6亿
281阅读














