近期中國的 AI 生成 AV 網站「XX短劇」迅速走紅，AI 成人影像由零散生成圖片，開始走向短劇、連載及平台化製作。另一邊廂，30 集 AIGC 長劇《後西遊記》登上湖南衛視黃金檔，香港 TVB 亦先後公布 AI 短劇及大型算力設施布局。三件表面上毫不相關的事，其實都展現一個重大變化：AI 生成影片逐步進入商業內容生產體系。而成人內容由於對場地、演員及題材本來就存在更多現實限制，反而成為最容易看清這場轉變的實驗場。
AI 生成 AV 對行業及觀眾皆帶來巨大衝擊
真人 AV 最大限制，不只是製作成本。拍攝時需要高度受控的私人場地，公共空間幾乎無法合法地拍攝；且涉及親密接觸的內容，還要考慮演員意願、身體界線、安全與衛生等限制。結果是很多幻想即使存在需求，亦很難在現實中拍攝出來。
生成式 AI 改變的正是這條界線。演員、場景及任何你想到的畫面都可以生成，不受限制。雖然現階段 AI Video 仍有角色一致性、動作連續性、鏡頭控制和精細修改等問題，但限制已開始由「現實是否容許拍攝」，轉移至「模型能否生成得好」。因此 AI AV 最值得觀察的並非單純節省多少製作費，而是把原本受限的想法，透過 AI 去實現。
AI 影片未必要先做到真假難分
今天評價 AI 影片，很多焦點仍放在人物有沒有變形、會否突然變臉、光影和物理效果是否自然。但對真正觀看內容的人而言，還有另一個更直接的問題：內容是否正好符合自己的偏好。
一段 AI 影片即使仍未達電影級擬真，只要人物、場景和情節高度符合個人興趣，仍然可能具有消費價值。Generative Media 的產品市場契合點（Product-Market Fit），因此未必需要等待完美寫實（perfect realism），反而可能先由更高的相關性（relevance）出現。
成人內容尤其容易放大這種現象。2025 年《Archives of Sexual Behavior》一項研究分析 36 個 AI 成人內容生成網站，97.2% 支援選項式自訂，72.2% 支援 Prompt，設定可以涵蓋人物特徵、衣著、視角、場景與光線等，41.7% 已提供影片生成。這代表成人內容正在出現一個比「AI 拍片更便宜」更重要的產品變化：傳統平台先製作作品，再讓觀眾選擇；串流平台進一步利用推薦演算法（recommendation），從現有片庫找出最符合個人興趣的內容；Generative AI 則可能再向前一步——如果片庫根本沒有你想看的東西，就直接把它生成出來。
成人內容的產品單位，因而可能由「一套片」逐漸走向「一個人的幻想」。這亦改變傳統影視的長尾經濟（long-tail economics）。過去只有少數人感興趣的特殊題材，未必值得專門組織演員、場地和製作團隊；當生產愈來愈依靠模型和算力，即使非常小眾的需求亦可能具有被滿足的經濟條件。傳統媒體依靠一套作品服務大量觀眾，Generative Media 則可能利用同一套模型、IP 及工作流程，為大量觀眾產生不同版本。
你可以看到中國的成人 AI 生成 AV 網站「XX短劇」的影片，雖然仍存在不少生成瑕疵（bug），例如眼睛不見了、嘴巴糊成一堆以及人體器官形狀奇怪等，但亦不影響觀眾沉溺其中。因為這些影片帶來的新鮮感與高度貼合感，遠超這些微不足道的生成 bug。
為何短劇更適合現階段 AI 生成
另一個值得注意的地方，是「XX短劇」的影片沒有沿用傳統成人影片鋪排，而是採用了近年中國已非常成熟的短劇產品形態，包括分集、連載、劇情設定和排行榜；平台亦公開招募 AI 導演、編劇及視覺創作者，要求熟悉 Seedance、Kling 等影片生成模型。
這種短劇形式，恰好與目前 AI Video 的能力相配。生成數十秒漂亮畫面，與讓同一人物在四十分鐘甚至幾十集內容中保持外貌、動作和故事一致，是完全不同的技術難度。短劇篇幅較短、節奏較快、設定集中，可以把長時間的一致性問題拆成更多較小的生成和修改單位。因此中國 AI 成人短劇近期迅速冒起，未必單純因為 Seedance、Kling 等中國影片模型能力提升，也可能因為中國本身已存在一套與現階段 AI 影片相當契合的短劇製作及消費文化。
從 AI 成人短劇走到湖南衛視黃金檔
2026 年 8 月 31 日，芒果 TV 出品、芒果 TV AIGC 創新內容中心製作的神話題材長劇《後西遊記》正式登場。第一季共 30 集、每集約 40 分鐘，當日在芒果 TV 上線後，同晚亦登陸湖南衛視黃金檔。
這項事件的重要性在於 AIGC 長篇內容開始正式進入傳統電視台的製作、內容審核、黃金時段排期及大規模分發制度。「XX短劇」與《後西遊記》看似處於內容市場兩端，背後展示的其實是同一套 AI 生成式影片下的兩種發展方向：前者探索如何利用 AI 滿足過去難以製作的長尾幻想，後者挑戰的則是 AI 工作流（workflow）能否支撐長篇敘事與工業化製作；一邊把慾望個人化，一邊把想像力工業化。
這種變化亦意味著，AI 影片不只幫創作者生成幾個特殊鏡頭，而開始觸及影視產業更核心的製作工作流。當模型負責的畫面比例愈來愈高，影響產能的因素亦可能逐步由攝影時間、場景數量和製作人手，延伸到模型能力、生成速度和可用算力。
TVB 亦開始把算力放進影視生產體系
2026 年 6 月，TVB 與火山引擎展開合作，把 Seedance 2.0 應用於影視內容智能化生產、短劇數碼化製作及 IP 商業化，旗下 FF 工作室亦探索 AI 短劇。TVB 此前亦已在節目製作中，把真人實地拍攝與 AI 生成的歷史場景結合。
兩個月後，TVB 再宣布擬與基滙資本成立合營公司，在將軍澳發展 AI 算力設施。TVB 亦表示隨着集團增加 AI 工具及 AI 生成內容的使用，自身對算力的需求亦會增加，並研究讓外部創作者利用其內容庫配合 AI 工具創作。
目前並沒有資料顯示 TVB 已決定利用這個算力中心製作全 AI 劇集，但 Seedance、AI 短劇、數十年 IP 庫與大型算力設施相繼出現在同一套企業布局之中，本身已是一個值得注意的訊號。
傳統電視台增加製作能力，過去主要依靠攝影廠、器材、後期設備與製作人手；如果 AI 原生製作持續成熟，GPU 算力亦可能逐步變成影視產能的一部分。對內容公司的資本開支而言，這可能是一個相當根本的轉變：未來部分製作能力，不再只由有多少攝影廠和製作團隊決定，亦可能愈來愈受到可用算力影響。
當 Seedance、Kling 等模型愈來愈容易取得，單純「擁有生成模型」很難形成長期競爭優勢。真正難以複製的資產，反而可能是多年累積的 IP、內容判斷、製作工作流、分發渠道，以及合法使用角色、人物和素材的權利。
虛擬 AV 演員仍能滿足觀眾
AI AV 已經帶來一個衝擊認知的答案：觀眾明明知道片中演員不是真人，內容是否仍然有效？答案是不只有效，而且滿足感甚至比真人更強。
現有心理研究顯示，人的反應並不是單純由真假決定。2019 年《Computers in Human Behavior》一項 VR 成人影片研究發現，較強的臨場感（presence，即感覺自己身處場景之中），與較高的自陳性喚起（self-reported arousal）相關；第一身參與視角亦比旁觀視角產生較高反應。
類似現象亦出現在 AI 互動。2026 年《Communications Psychology》兩項實驗發現，當參與者知道互動對象是 AI，人際親密度（interpersonal closeness）確實會下降，但關係建立並不會完全消失。另一方面，2024 年《Cognition and Emotion》研究又發現，同類情色圖片如果被參與者相信是真實人物照片，自陳性喚起仍然較高。
目前研究因此沒有證明「真人已經不重要」，反而指出兩件事可以同時成立：虛擬內容可以產生真實心理反應，而知道對方是真人本身亦可能增加感受。真人與真實感並不是同一個變量。這亦解釋了為甚麼 AI AV 只要滿足個人偏好及帶來新鮮感，便可獲得不亞於甚至超過真人 AV 的沉浸感。
「能生成」vs 「有沒有權生成」
生成式影片降低製作門檻的同時，亦放大另一類風險。
虛構的 AI 成人角色，與未經本人同意把真實人物製成色情 Deepfake，是兩個完全不同的問題。前者主要涉及內容、幻想和媒體經濟；後者核心在於知情同意（consent）、身份濫用（identity abuse）及私密影像傷害。
中國自 2025 年起要求 AI 生成合成內容加入相應標識，2026 年針對擬人化 AI 互動的規管亦要求服務商讓使用者知道互動對象是 AI 而非真人。監管焦點已由「這是不是 AI 生成內容」，逐漸延伸至「使用者是否清楚自己面對的是甚麼」。對香港企業而言，同樣問題亦不限於成人內容。當 AI 可以生成藝人、KOL、企業管理層甚至虛擬代言人的影像與聲音，涉及的範圍不限於傳統版權（copyright），還包括肖像、聲音、個人資料、授權範圍與數碼雙生（digital double）的使用權。
因此當生成模型愈來愈普及，「能不能生成」可能很快不再是最困難的問題；「有沒有權生成」，以及生成之後由誰負責，反而可能成為內容企業更重要的治理能力。
在「XX短劇」中，更有一類是「換臉」及「魔改」傳統 IP 劇集，這明顯是非法生成，但卻精準滿足了部分觀眾更深層的私密幻想。
AI AV 是 AI 影片極端預演
「XX短劇」真正值得研究之處，是成人內容把生成式影片的能力和問題一次過放大。真人、場地與物理限制下降，小眾題材開始具有被製作的經濟條件，觀眾亦可能由選擇現有作品，逐漸走向指定自己想要的內容。
由 AI 生成的 AV 劇本，其天馬行空的程度甚至將傳統日本 AV 比下去，呈現出題材極多、產出極快的特點。
以往 AI 生成影片未成熟時，很多觀眾直指「無 feel，一看就知假」，甚至許多演員自身亦認為 AI 不會取代自己，因為微表情、演技等都是 AI 難以複製的特徵。然而當 AI 達至一定的「逼真度」，這個觀念已被徹底打破——官能刺激非常實在，已成功騙過大腦。
