报告概述
本报告聚焦AI技术赋能下中国内容产业的出海进程,覆盖游戏、短剧、社交三大核心赛道。报告系统梳理了网文、游戏、短剧的出海演变趋势,分析了政策支持与AI技术如何加速出海,并深入探讨了各细分领域的市场格局、竞争态势及增长动力。通过对比中外市场数据,报告揭示了国产内容在全球市场的竞争力提升路径,为投资者和企业提供决策参考。
报告的核心结论
内容出海呈现精品化与自主分发趋势
报告指出,网文、游戏、短剧的出海历程均显示,内容正从简单翻译走向深度本地化和精品化,分发渠道从委外代理转向自主控制,国内企业在做大市场规模的同时提升了产业链价值占比。
游戏出海传统品类优势稳固,创新拓展能力圈
策略类和RPG类游戏仍是出海强势品类,但以《无尽冬日》为代表的“SLG+X”玩法和柠檬微趣的“合成+剧情”模式,以及《黑神话:悟空》等大作,表明国内厂商通过创新持续突破品类天花板,推动出海收入增长。
海外短剧市场高增,AI重塑制作与分发路径
2025年海外短剧收入同比增263%,中国平台主导分发。AI视频生成技术大幅降低本地化制作成本(单部从20万美元降至2万美元)并提升漫剧产能,有望推动市场进一步扩容。
AI社交开启新范式,国内厂商积极布局
AI降低内容创作门槛并提升用户匹配精准度,Character AI等现象表明用户可信任虚拟人。国内厂商如MiniMax、昆仑万维、盛天网络正通过AI伴侣、音乐社交等产品拓展海外市场,打开流量变现空间。
政策加码与AI技术双轮驱动,内容出海加速
中央及地方持续出台细化扶持政策(如资金奖励、信贷支持),叠加国产AI大模型(如DeepSeek R1、Seedance 2.0)性能提升与成本下降,为内容出海提供更强动力,看好市场规模加速扩大。
报告回答的关键问题
AI如何帮助中国游戏厂商降低出海成本?
报告指出,AI在游戏研发、运营和营销环节全面提效:例如三七互娱AI工具单季度生成超50万张2D美术素材,效率提升80%以上;游族网络AI翻译平台支持16种语言互译,节省80%本地化成本;AI还能自动生成精准广告素材。
海外短剧市场还有多大增长空间?
报告对比中外短剧对短视频的渗透率:国内短剧渗透率58.6%而海外仅5.6%,海外用户时长也远低于国内。同时,中东、东南亚等新兴市场下载量高增,IAA模式降低消费门槛,显示海外短剧市场仍有较大成长空间。
中国游戏厂商在策略类游戏出海上有哪些成功经验?
以《无尽冬日》为代表的“SLG+X”模式通过末日生存叙事降低初期门槛,实现用户平滑过渡SLG核心玩法,2025年海外收入超16.5亿美元蝉联冠军。同类产品《Kingshot》结合塔防玩法也快速起量,表明题材与玩法融合可有效拓展策略游戏市场。
为什么说AI社交是社交媒体新范式?
报告认为,AI通过AIGC降低内容创作门槛,虚拟人技术升级内容形态,AI伴侣提供及时高质量反馈,从而提升用户表达欲和平台活跃度。Character AI的“心理学家”收到超9500万条信息,证明用户能信任虚拟人,为流量变现打开新空间。
报告中的代表性数据
2025年海外短剧收入
2025年,仅考虑付费点播、会员订阅净收入,同比增长263%;下载量突破12.1亿次,同比增长135%。中国应用收入市占率超90%。
2025年中国自研游戏海外收入
2025年,同比增长10.23%,2019-2025年CAGR约10%。策略类、RPG为传统强势品类,广义休闲类游戏收入占比持续提升。
全球游戏市场规模(Newzoo)
2025年,Newzoo估计数据,同比增长7.5%,预计2025-2028年CAGR为4.9%。移动游戏占55%。2024年策略游戏全球移动游戏支出175亿美元居首。
以上数据根据报告摘要整理,具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表:包括全球及中国游戏、短剧、社交市场规模、增速、品类结构等图表,以及TOP应用排名。
- 政策梳理:详细列出了2021-2026年中央及地方政府(北京、上海、深圳、杭州等)出台的支持内容出海的具体政策措施。
- AI技术赋能场景详解:深入分析AI在网文翻译、游戏本地化、短剧制作、社交应用等环节的具体应用案例及效率提升数据。
- 游戏厂商出海动态:涵盖心动公司、世纪华通、完美世界、三七互娱、神州泰岳、恺英网络、吉比特等上市公司的境外收入占比、成功产品及最新动态。
- 短剧出海厂商与平台分析:梳理中文在线、昆仑万维、掌阅科技、华策影视、快手等公司在短剧分发、IP、AIGC工具方面的布局及市占率数据。
- AI社交应用案例详解:对MiniMax Talkie、昆仑万维Linky、盛天网络给麦等产品的功能、变现模式、用户数据进行深度拆解。
- 投资建议与标的:给出游戏、短剧、社交三大方向的重点推荐及受益标的列表,并附有盈利预测与估值数据。
- 风险提示:包括贸易政策变化、汇率波动、AI大模型迭代不及预期、应用商业化落地不及预期等四大风险。
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