9月3日，华鑫证券发布了一篇传媒行业的研究报告，报告指出，AI时代传媒从中长叙事IP到渠道如何撬动文化体力？
AI时代对内容行业如何影响？
自2026年7月31日字节跳动推出Seedance2.5到Minimax推出多模态模型再到阿里（BABA）的WAN3.0，AI视频模型高性价比下对内容行业带来“质变点”，2026年8月31日AI长剧黑马作品《后西游记》获得社会与商业价值双丰收，截止9月2日22：55分AI长剧《后西游记第一季》（第一季共30集，每集40分钟）在芒果TV的APP播放量达6800.8万次，大众对AI纯原生内容接受度高企也得益于其差异化内容制作及故事内核，本剧为“广电21条”发布后首部“边审边播”剧集，采取边制作、边审核、边播出的创新模式，芒果TV（芒果超媒（300413））具内容制作、IP储备和视频平台的功能，新供给也可拉动会员、广告及衍生品业务。AI时代对内容生成行业是把双刃剑，内容创作的低门槛会稀释中腰部内容公司的护城河，也会诞生一批潜在优质内容作品，换言之，能成为IP内容的门槛在拔高，AI内容供给的“通货膨胀”也会拉高优质IP内容公司竞争力，AI时代对于内容行业的价值在于资产持续复用与边际成本的递减，同时AI长剧也有望带来“文化体力”（人民日报评论指出文化体力指观影、艺术欣赏等文化活动所需时间、注意力、耐心，文化体力不只是消耗品，它也是一种再生品，不必急于借感官刺激麻痹自我，而是花一些工夫沉浸在精品内容的滋养中，感受文化特有的韧性）。
AI时代对线上渠道如何影响？
2026年9月爱奇艺（IQ）指出，从《奇谭：纸刃渡荒墟》首部获证上线，到《灵魂摆渡》“浮生梦”系列两部作品《灵魂摆渡·蝴蝶梦》《灵魂摆渡·天女之梦》的分账票房累计超600万元，连续推出三部AIGC电影长片，为AIGC影视内容从品质化创作、规模化生产到商业化回报，提供一条可参考的实践路径，将继续探索AI技术与影视创作的融合边界。AI时代短中长视频机遇与挑战并存，2026年9月MinimaxH3M（MMM）ax视频生成输出分辨率480p/768p（按秒计费刊例价0.33元/秒、0.50元/秒），海外开发者已围绕H3M（MMM）ax搭出Twitch直播、24小时“AI电视台”，并邀请观众实时改写剧情创作实验；通过后训练和推理引擎的协同优化，H3M（MMM）ax的吞吐量约为MiniMaxH3的35倍，H3M（MMM）ax生成一段长度5秒、768p的音视频时间不到3秒，已跨过实时直播所需的速度门槛，换言之AI时代视频模型被接进一条持续运转的内容流，开始参与实时互动；基于H3模型开源，新的视频生成、交互形式不断出现，视频生成不仅仅是一次性的内容工具，而开始成为可实时响应、不断生长的内容系统。线上视频拥抱AI带来发展潜力可关注社区平台代表的B站、国有视频代表的芒果TV（芒果超媒（300413））、抖音、红果等。
AI时代对线下渠道将如何影响？
线下渠道分为电影院线和展览展示体验经济板块，其中电影院线在AI时代其价值有望凸显，从传统观影属性端看，2026年暑假档（6-8月）票房111.56亿元（同比+4.41%），观影人次3.4亿次（同比+5.92%），稳中有增，电影院线入口价值除了传统票房之外，在AI时代是否会被替代？我们认为，未来影院将不仅是单一影片放映空间，而是可探索的智能文化体验新入口，AI时代不变的是什么？是人类的情感的共鸣、好奇心，线下渠道均有望承接，从电影《牛来》的个例也较好的凸显出院线场景也是情感容器与价值的放大器。线下渠道另一个代表是展览展示板块，在AI时代也从展览展示逐步拓展发力物理AI与空间智能。
投资要点
AI时代如何培养“文化体力”？我们关注中长叙事内容IP与渠道双线，第一条线，AI多模态工具高供给下，内容生成门槛逐步拉低，但优质内容IP诞生的门槛逐步在拉高，内容企业的竞争能力将从“产能”走向“资产”以及系统化的运营而非单点灵感驱动的能力，内容板块之游戏（881275），AI视频游戏（881275）的实时与互动有望赋能游戏（881275）再上新台阶，可关注AI游戏（881275）（恺英网络（002517）、吉比特（603444）、完美世界（002624）、顺网科技（300113）、姚记科技（002605）、b站），内容之剧集/国漫（儒意电影（002739）、华策影视（300133）、完美世界（002624）、奥飞娱乐（002292）、中信出版（300788）、荣信文化（301231）等）。第二条线，渠道之线上视频（b站、芒果超媒（300413）等），渠道之线下院线与体验经济（儒意电影（002739）、博纳影业（001330）、上海电影（601595）、横店影视（603103）、风语筑（603466）、凡拓数创（301313）、米奥会展（300795）等）；同时AI生产力可关注minimax等。
风险提示
产业政策变化的风险；AI生产的文化产品不受欢迎的风险；AI应用不及预期的风险；AI产品商业化进展低于预期；电影游戏（881275）产品上线不及预期的风险；数据安全（885942）的风险；推荐公司业绩不及预期的风险；行业竞争的风险；宏观经济波动的风险。
