AI 短剧怎么赚钱， 普通人选哪条路？

网上教短视频赚钱的人很多， 但还没怎么见过有人正儿八经拆解过

AI 短剧到底怎么赚钱。

短剧和短视频， 完全不是一个物种。

赚钱模式自然也完全不一样。

短剧的赚钱模式， 大概可以先拆成 4 种：

1、承制外包

平台或者大短剧公司， 给你一个剧本。

你先做一两集 demo。

他们觉得没问题了， 就跟你签合同。

然后你按时交付， 一部几万块钱制作费。

Token 你自己解决。

这种模式， 在你刚开始搓剧赚钱的时候， 其实是比较稳的。

一个月搓一部剧， 刨掉 Token 成本， 至少一万块总能赚到吧，

成本控制得好，一个月赚个几万块钱也没问题，

2、独家发行和非独家发行

有了一定经验， 你就可以试着自己干了。

最好注册一个公司。

最好再办个广播电视节目制作经营许可证。

大多数平台发短剧， 都需要公司主体。

腾讯的火龙漫剧， 算是少数可以个人注册的平台。

不想注册公司的， 可以先从火龙漫剧开始。

这时候你需要自己搓剧本， 然后自己花 Token， 把这部剧做出来。

9 月 1 日新政后， 短剧被分成三类。

个人做的， 显然就是第三类：

平台自审自播。

第一个上传的平台， 可以选火龙漫剧。

先通过他们平台获得审核。

如果你独家给他们， 那就等他们一家的播放分成。

独家的分成比例会高一点。

如果做非独家发行， 还可以继续传到别的网站。

因为你在火龙漫剧发过， 剧是有备案号的， 传别的平台会毫无阻力。

非独家不要只盯着红果、抖音、爱优腾。

偷偷告诉你， 拼多多、淘宝、京东， 也都能发剧。

如果剧爆了， 分到的钱就会很多。

靠一部剧买路虎， 也不是没可能。

3、保底分账

保底分账， 是早期有些短剧平台采用过的模式。

现在很少了。

偶尔也会有一些窗口期很短的保底活动， 通常还会对题材有要求。

这种模式风险低。

但基本上轮不到你。

有关系的人会提前知道信息， 坑位很快就被占完了。

4、投流自营

还有一种模式叫投流。

这个玩法， 从真人短剧时代就有。

在这种模式下， 剧是什么剧， 其实已经没那么重要了。

重要的是 ROI。

剧只是这场游戏的入场券和道具。

这跟创作已经没多大关系， 属于流量玩法。

不建议创作者玩这个。

因为这里面真正稳定赚钱的， 根本不是做剧的人， 而是卖流量的人。

再说说出海短剧。

不要以为没有国内审核， 出海短剧就好做。

出海短剧对制作质量的要求， 比国内短剧高很多。

模式也无非两种：

承制， 和自发行。

通常海外剧承制， 在承制费之外， 还能再谈一个分成。

之前海外剧制作费高的时候， 能到两千一分钟。

但现在成本已经很透明了。

这么好的价格， 基本不可能再有了。

那普通人到底怎么选？

1、刚开始做短剧， 能搓出 demo， 但还需要一个相对稳定的收入来源， 就选承制， 或者先去上班。

承制赚制作费。 上班赚工资。

都不性感， 但稳。

2、如果你已经能稳定输出， 而且学会写剧本了， 那就可以自己搓剧， 再找发行公司帮你发。

赚了钱大家坐地分赃。

万一哪部剧爆了呢？

3、如果你不仅会写剧本， 还能把发行也跑通， 那恭喜你， 可以走自发行路线了。

这时候赚的就不是制作费， 而是剧本身的钱。

靠一部剧买房也是有可能的。

当然， 4、如果你有不错的平台关系， 手里还认识一大帮搓剧民工， 也可以做中间商。

接项目， 拆任务， 管交付， 赚差价。

这也是一条很好的路。

所以判断依据就是：我现在能稳定交付什么？

最后说回最稳的路。

不是上来就自己投钱做剧。

而是先练。

练到能做出几个像样的 demo， 先去上班。

找个 AI 导演， 或者抽卡师的工作。

当然， 我更愿意把这个岗位叫：

生视频师。

别怕自己没经验。

这个行业太新了。

市面上经验最多的人， 也就一年工作经验。

你能拿出 demo， 就已经比只会听课的人强很多了。

我以前在公司面试人的时候， 主要看两点。

第一， 阅片量。

如果 IMDb 500 的电影都没看过几部， 别想做好片子。

第二， 现场生成。

你说得再好都没用。

我直接给你一段剧本， 让你从人物资产、场景资产开始搓， 现场做一段剧出来。

能不能干， 直接见真章。

编者提示一：这篇内容对读者的直接价值是可上手的做法。建议先用 ChatGPT、Claude 或文中提到的 AI 工具跑通作者演示的核心工作流，再对照自己的写作、编程或办公场景做一次小规模测试，把生成结果与手动操作的产出对比，评估 AI 带来的效率提升。动手时逐步复现文中的配置和运行步骤，遇到卡点直接把报错信息或生成内容贴给 AI 让它诊断调整，这样能最快验证这套任务是否适合你的日常工作。

编者提示二：如果你正打算用 AI 提升效率、探索变现路径，或需要判断某类工具是否值得投入学习，这篇文章提供了一线实践的参考。阅读时重点抓三个要素：作者输入了什么、做了哪些设置与调用、最终生成或输出了什么结果，然后挑一个环节照着做一遍，比看十篇综述更有用。

原文信息

作者：夏一跳（@xiayitiaoAI）

原文地址：