文章把Token挂在嘴边，但没说清楚三层分法：第一层，文字Token（大语言模型）——按字符计费，最便宜，0.3元/百万Token已到亏本线；第二层，代码Token（Coding Agent）——开发者愿意为代码生成持续付费，Curor、Claude Code已验证；第三层，视频Token——本质是内容生产，一次推理直接生成一条视频。视频Token的贵不是真的贵，因为它创造的价值远大于消耗。爱诗PixVerse ARR 4000万美元，印证了视频Token从「成本项」到「利润项」的转变。但关键变量是：视频Token的定价权在大模型公司手里，还是在下游平台手里？

这篇讲AI视频吃掉Token，但你没看到的是：AI降本正在撞上「竖店」崛起的另一条路。郑州「竖店」单部100集微短剧成本可控制在30-80万元，而AI同规格可压到12-18万元，成本降幅60%-80%。但AI不是降维打击——传统竖店依靠真人演员、实景搭建和低人力成本，在二三线城市形成了完整就业生态（2025年直接吸纳就业约69万人）。AI短剧占比超95%的技术事实背后，是两条路径在2026年的正面碰撞：一边是极致降本，一边是就业与创意空间。关键是，AI短剧强制标注、低质专项治理已全面铺开——抖音4月下架过万部低质AI剧，合规门槛正在重新定义「谁能活下来」。

爱诗坚定All in ToC，因为视频行业最大机会在消费者端。但MIT《2025年商业AI现状》报告揭示了一个矛盾：95%的企业AI试点项目产生零回报，而5%成功的案例中，AI深度嵌入理赔流程后效率提升30倍。关键不是ToC与ToB谁对，而是「让用户用起来」和「让组织用起来」是两种完全不同的产品逻辑。ToC需要模型会讨好用户、页面好看、订阅便宜；ToB需要AI能记住上下文、从每次编辑中学习、适应真实工作流——而后者，正是ChatGPT做不到的。爱诗起步于ToC，现在才切ToB，这个时间顺序本身就是一个商业赌注。

文章的Token讨论集中在视频消耗，但2026年更颠覆性的信号是：Sam Altman拿3亿美元Token换YC 169家创业公司股权，Token正式成为风投资产。这笔交易的核心不是扶持，而是锁定——Token仅用于调用OpenAI生态服务，无法变现或转让。随着模型推理成本持续下降，今天价值200万美元的Token，未来对OpenAI的真实边际成本低得惊人。这预示着AI视频赛道的Token消耗将不只是商业行为，而是生态绑定游戏。爱诗要做的不仅是赚Token的钱，更要在Token还没变成风投筹码之前，积累起自己的Token资产池。

文章暗示AI视频会诞生新平台，但高盛报告指出全球AI视频市场到2030年约290亿美元，足以容纳多个头部玩家共存。快手可灵、字节Seedance、阿里HappyHorse已形成第一梯队，爱诗科技在夹缝中拿到30亿融资。真正值得追问的不是「谁会赢」，而是：AI视频的本质是技术竞赛还是内容生态竞赛？如果AI视频生成能力在2027年变成标配，那护城河会从模型能力迁移到分发渠道、用户习惯和内容IP。历史上电影时代、长视频时代、短视频时代从来不是一家独大——但每次迁移，赢家都不一样。