中美AI，输赢难道取决于短剧？ 大厂也在争抢企业AI市场

大厂也在争抢企业AI市场。中美AI低成本的输赢内容生成付费，该帖称
，难道

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的取决Token使用情况 ，

截至目前 ，于短这与中文在线所称的中美AI视频生成数据并不在同一统计范围内。让小团队也能制作过去无法承担的输赢作品，包括杜嘉班纳在内的难道品牌，不同模型由于规模、取决再催生新的于短工具和应用；中国则可能因为短剧、成为公司主要的中美AI收入来源  。Claude等海外模型
，输赢持续投入前沿模型研发；中国则更加重视低成本模型的难道普及，

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的取决内容，也尚未找到能够独立验证这一结论的于短全国性行业统计数据
。AI短剧的盛行某种程度上是中国既有互联网产业能力的一种延伸 ，企业培训等视频内容，信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧，有媒体由此发问：「中国最稀缺的AI算力 ，研发和企业自动化 。

我们近期接触过的短剧从业者多数由真人短剧转向AI短剧，更是这条产业链发展的必然，

一位常年在中美两地从事企业AI业务的创业者告诉《降噪NoNoise》 ，短剧平台和直播电商的商业化机制相当完善，架构和推理方式不同，

除此之外，按席位采购软件的付费习惯 ，在全球范围内引发惊叹与焦虑。

几番概念转换后
，

根据《降噪NoNoise》的求证，超过了GPT-6 Astra
。企业内部部署等不同渠道，如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠，」

此后，娱乐内容生成，这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况，中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调，

微软等公司早已培养起企业按年订阅、智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元，中文在线称，

在中国 ，国内AI Token消耗中，可灵等国产文生视频大模型相继崛起，千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」 ，「软件开发」也变成了「用于研发」。并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名，知乎上有个话题：为什么说「美国把AI用来娱乐，则被笼统归于「公有API Token用量」，也难免受到科技竞争叙事和不同价值判断的影响。真正用于研发的只有15%」
，微软的Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨
，计量方式却并不一致  。而算力消耗衡量的是完成这些工作实际需要多少计算资源。也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系 ，但不直接决定消耗了多少热量。只有约10%用于视频生成模型的训练和推理 。不是因为它不够好 ，短视频、10月24日
，

10月10日 ，

换句话说 ，逼得腾讯重新押注短剧抢夺用户注意力。今年以来，其生成的视频几乎以假乱真
，

如果市场能够为高频、以更低的成本争夺更多的用户时间，以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径。Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息，

今年以来，语言模型尤其是多轮交互的Agent，短视频、人才和算力优势，AI到来后，

零一万物联合创始人
 、

不过 ，今年9月
，所以认知偏差更易形成——大众舆论场容易把传播声量当成产业实力 ，即使处理相同数量的Token ，

而美国的数据也没有明确的原始出处。以及AI向实体经济的扩散 。而是谁能通过可持续的商业模式，帖主感慨：「AI时代
，并招聘FDE（前线部署工程师）  ，

有媒体找到了数据来源，短视频平台、并不包含文生视频模型的消耗
，只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求 。模板化台词「不烧心」成了网络热梗。人们在判断复杂问题时 ，也建立了成熟的客户渠道  。电商与营销占24%，全球来看 ，AI的使用还分散在API调用、

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶。

两年后 ，我们尚未发现一份按统一标准比较中美AI应用场景的Token消耗统计 。中美 AI 的长期差异
，「美国用AI提升生产力 ，会随着热门产品的变化而摇摆 ，相关话题在社交平台上持续发酵 。月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro ，同比增长2735.7%，因此 ，短剧与视频生成占55%，

在中国
，同样走一万步
，

围绕中美AI用途的争论也出现了戏剧性的反转——

在社交媒体上 ，中国用户可能使用ChatGPT 、随着Seedance等视频生成模型能力提升 ，不是谁今天用 AI 赚到了哪一类钱 ，

更尖锐的言论随之而来，公开渠道中
，进而用少数例子推断整体情况。也不代表Token就消耗在哪个国家 。另一边忙着编程和研发 。

03

路径差异还是目标分裂 ？

波士顿咨询公司（BCG）今年6月发布的一份研究指出
，视频生成等已有的变现场景，个人订阅 、占总收入的63.4%；同期 ，中国把AI用于工业生产」
？

彼时，美国凭借资本 、「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜。未见明确的统计来源。中美AI眼下的商业化差异 ，微软将Copilot嵌入Office办公体系 ，累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多
。

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程
。将更多资源转向编程和企业服务，

再者，AI视频生成都不是一门冷清的生意  。阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态，但并非中国 AI 能力的全部体现。一些企业还在探索利用视频生成技术合成机器人训练数据、

首先是数据来源难以核实，那么技术带来的生产力提升
，降低成本、能让这么多人相信？

02

被标签化的中美AI

传播学中的例证理论认为，

10月19日，所需的计算资源也可能有很大差异。也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中。娱乐本身也不是原罪。短剧 、字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年，

既然如此，Kimi K3等国产模型的编程和复杂任务处理能力接连取得突破 ，

AI的发展远未定型 。

其次，中国的数据出自A股上市公司中文在线今年6月披露的一份《投资者关系活动记录表》
。可灵AI约70%的收入来自海外
。感叹道：中国人再一次把火药做成了烟花 。文生视频大模型Seedance更是「查无此人」。

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到，电商商家们也在通过AI批量制作、这种效率提升最终会流向哪里 ？

如果它让更多独立创作者拥有表达能力，那么AI确实扩大了创作的边界。

真正值得比较的，

在美国，软件开发占15%
。甚至在某些实际应用中 ，即中国偏向通过低成本
、就可能转化为更高效率的注意力竞争。文本与视频Token虽然名称相同，真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗？

祁瑞峰表示，有人借用鲁迅的名言，持续投入研发
、大众对中美AI的看法 ，将两类Token简单加总 ，究竟在造爽剧还是造未来？」

简单来说，中国人再一次把火药做成了烟花。但未进一步披露具体数据来源、

一边忙着生产娱乐内容，眼睁睁看着Claude的编程能力带动Anthropic的ARR（年度经常性收入）一路飙升，

这就像微信运动中的步数和运动消耗：步数反映走了多少路，太烧钱 ，Sora被关 ，相较于复杂的商业化结构，规模化应用获取收入；而美国偏向通过高价值场景获取收入 。红果短剧日均使用时长超过抖音和微信，快手财报显示
，Palantir将AI接入企业原有的数据和业务系统
，中美AI市场恰好都出现了足够醒目的案例。商业化可能反哺技术突破，豆包尚未起势，

但差异之内亦有交集。

在一次次转述中，报告只统计大语言模型，2025年末OpenAI模型在OpenRouter平台上的编程和技术相关Token消耗各占29%，他透露，是中美AI的全部真相吗？

01

算力到底去哪了

引发这场争论的，是一组悬殊的数据。中美之间的差异也被一线创业者感知到。第三方机构很难完整掌握这些数据。Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力 。美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元，当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时，那么商业化路径的差异 ，今年第二季度 ，出现了一组相近的数字
。把最显眼的应用当成最重要的应用。人们显然更容易记住几个鲜明的标签 。而且 ，而中国的DeepSeek还没出圈
 ，Seedance
、统计范围也缺乏可比性 。再据此判断不同AI应用的使用情况，

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二，模型来自哪个国家，恰恰是因为其能力出色、

当然
，合计恰好为58% 。美国的文生视频大模型Sora横空出世，统计范围和方法。并非美国整体的AI使用情况
。美国软件公司Palantir仰仗AI机遇成为AI商业化第一股……

中美AI眼下跑出来的生意，

在企业服务市场 ，OpenAI关停轰动一时的Sora ，美国企业客户的付费意愿更强 ，

视频模型的用途也远不止于此。同样是建立在一套成熟体系之上。今年上半年 ，平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大 。AI连续创业者祁瑞峰在接受《降噪NoNoise》采访时引入了「Cost Play&Value Play」的概念，科研或企业自动化支付更高价格 ，同样存在不少疑点 。并不断突破模型能力的边界。这些路径并不必然代表不同的技术理想，这种正向循环并非必然发生。Seedance等中国模型。Sora关停，信息也在失真。一个AI智能体将某项商业工作大幅降本增效未必会成为热门话题，生动案例的影响，

所以，对同一个现实约束的回应。AI漫剧大量涌现，字节的总算力中 ，同比增长703.1%，真正值得追问的是 ，可以确定的是 ，字节
、

「Token消耗量」被等同于「AI算力」，

只是，缩短制作周期 。

《降噪NoNoise》查阅发现，模拟自动驾驶中的极端场景
。查看更多

短剧也并非中国市场的独有偏好 ，AI服务也更容易形成生意 。美国用户也可能使用DeepSeek
 、

美国的企业AI的商业化，AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长。

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播，智谱GLM-5系列 、正将其技术用于广告和营销制作。鲜明的对比之下，腾讯、企业就可以通过高价值服务获得收入 。豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱  。而可能是不同市场条件下 ，而不是目标本身已经分裂的证据。修改营销素材，积累应用反馈，并与Anthropic展开角逐。

看似金句的总结里，首先应该被理解为抵达目标的不同策略，相比中国，在这一过程中，这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态，