8.0
深览指数
商业虎嗅·斯凯有话说··AI 生成
深度｜中国55%的Token烧在短剧，美国58%烧在代码：Token的流向，暴露了AI的两种“活法”
文章先拆穿“中国55%用短剧、美国58%用代码”两个数字的来源漏洞，再指出更根本的前提错误：Token是吞吐量而非算力，视频生成与代码生成的Token价值密度相差上万倍。作者据此把问题往下压一层——真正的差异不在造什么，而在谁为Token买单：美国有企业效率预算形成的付费闭环，中国短剧钱漏向投流平台，98.7%项目半年内无法回本。适合关注AI商业落地与中美产业结构的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍“中国55%、美国58%”两个数字均无权威出处，把Token当算力比较在方法论上不成立；真正的问题不是谁消耗多，而是消耗后价值留在哪个环节。
- ▍中美AI差异的本质不是“造内容还是造生产力”，而是美国的生产力场景有成熟付费市场承接Token成本，中国的娱乐场景Token成本被投流竞价吸收，未形成可持续价值循环。
- 01中国55%的原始出处是重仓AI短剧的A股上市公司投资者关系活动记录表，新京报贝壳财经核查指出其非国家统计口径、样本与折算方式未公开。
- 02美国58%可能来自OpenRouter与a16z的《State of AI》报告：在超100万亿Token样本中，OpenAI模型编程、技术两类各占29%合计58%，但该平台只统计LLM不含视频，不等于全美消耗分布。
- 03中国信通院报告：单集1.5分钟AI短剧词元消耗500万至1000万，生产1秒1080p视频约5万Token；而8至10人团队一周高强度研发总消耗约300万至500万Token。
- 04消费级场景价值密度约0.01美元/百万词元，药物研发、金融量化、精密代码等产业级场景可达1000美元/百万词元，相差十万倍。
- 05DataEye数据：2026上半年抖音端新增AI剧漫剧22.19万部，破亿率仅0.48%；以5000万播放为盈亏线达标仅1.3%，98.7%项目半年内无法回本，投流约占总流水70%，制作方分账仅4%至7%。
- 06微软FY2026 Q4财报：GitHub Copilot用户5000万，付费订阅约470万量级，相差十倍；Cursor年化运行率从2025年初约1亿美元升至2026年6月超40亿美元，但为非审计估算。
- 07经济日报数据：中国工业企业应用大模型与智能体比例升至47.5%，建成3.5万家基础级智能工厂，算力芯片国产化率37%；TCL华星AI排产将计划从7天压缩到30分钟。
反方 / 局限
- — 作者承认短剧是市场结构下的合理选择，且大规模调用摊薄了推理成本，国产视频模型定价已降至每秒1元以下，并非全盘否定。
- — “美国做生产力”叙事被削弱：不少中国工程师使用Claude等美国模型写代码，消耗记在美方账本；OpenRouter显示亚洲调用支出占比已从约13%升至约31%。
- — 文章用于支撑美国编程体量的Cursor 40亿美元运行率来自媒体援引知情人士，非经审计数据，作者自己标注了这一证据的脆弱性。
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