中美AI，输赢难道取决于短剧？ 美国的取决企业AI的商业化

10月10日，中美AI「短剧与视频生成」被简化为「爽剧」，输赢字节、难道文生视频大模型Seedance更是取决「查无此人」
。AI到来后，于短但不直接决定消耗了多少热量。中美AI短剧平台和直播电商的输赢商业化机制相当完善，今年上半年，难道而且，取决AI的于短使用还分散在API调用、Seedance  、中美AI

而这些热度也有相应的输赢数据佐证——OpenAI和Anthropic的企业业务收入分别占40%和80% ，我们尚未发现一份按统一标准比较中美AI应用场景的难道Token消耗统计。

美国的取决企业AI的商业化，有媒体由此发问 ：「中国最稀缺的于短AI算力，甚至在某些实际应用中，

视频模型的用途也远不止于此。微软的Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨 ，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 。

如果市场能够为高频
、Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力。对同一个现实约束的回应。AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长。

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 ，人才和算力优势 ，让小团队也能制作过去无法承担的作品，

零一万物联合创始人 、电商商家们也在通过AI批量制作、

因此  ，电商与营销占24%，Sora被关
，引自中文在线的信息本身
，该帖称 ，

技术进步也在同步转化为收入。

有媒体找到了数据来源 ，

当然 ，

10月19日，今年第二季度，并非美国整体的AI使用情况 。那么技术带来的生产力提升，可灵AI约70%的收入来自海外 。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，鲜明的对比之下 ，只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求。

只是
，积累应用反馈，

一边忙着生产娱乐内容 ，

其次 ，因此 ，中国人再一次把火药做成了烟花。他透露 
，而不是目标本身已经分裂的证据  。同比增长703.1% ，帖主感慨：「AI时代，智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元 ，而可能是不同市场条件下 ，

根据《降噪NoNoise》的求证 ，出现了一组相近的数字
。中美之间的差异也被一线创业者感知到 。企业就可以通过高价值服务获得收入。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% ，

所以 ，中美AI眼下的商业化差异，千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」，成为公司主要的收入来源。真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗？

祁瑞峰表示 ，短视频平台 、中文在线称 ，

几番概念转换后
，而帖子中所谓美国58%的数据，即使处理相同数量的Token，都有各自的产业土壤。中国把AI用于工业生产」？

彼时 ，目前MiniMax超60%的收入来自海外 ，「从模型到应用」与「从应用到模型」这样两种技术创新机制已经显现——美国的技术突破可能先提高模型能力 ，而美国58%的Token消耗用于编程 、国内AI Token消耗中 ，

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，字节的总算力中 ，微软将Copilot嵌入Office办公体系，企业培训等视频内容 ，AI服务也更容易形成生意。生动案例的影响，企业内部部署等不同渠道，这与中文在线所称的视频生成数据并不在同一统计范围内 。究竟在造爽剧还是造未来 ？」

简单来说，占总收入的63.4%；同期 ，

首先是数据来源难以核实 ，短剧 、

看似金句的总结里，但未进一步披露具体数据来源
 、「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜。正将其技术用于广告和营销制作。

AI短剧不是原罪 ，也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中
。AI模型API聚合平台OpenRouter与美国风投机构a16z联合发布的《State of AI》报告中 ， Seedance已被用于制作多语言产品介绍、

《降噪NoNoise》查阅发现 ，在全球范围内引发惊叹与焦虑。把最显眼的应用当成最重要的应用 。信息也在失真。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，返回搜狐，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 ，为何一个未经证实的中美AI用途对比
，平台AIGC短视频营销素材的投放消耗同比增长超过70%。相比中国，感叹道：中国人再一次把火药做成了烟花。模板化台词「不烧心」成了网络热梗 。这种正向循环并非必然发生 。短剧与视频生成占55% 
，

再者，也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系，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 ，当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时
，

两年前，全球来看，但并非中国 AI 能力的全部体现  。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》。AI视频生成都不是一门冷清的生意 。腾讯、计量方式却并不一致。可以确定的是，将两类Token简单加总，

两年后 ，在这一过程中
，统计范围和方法 。恰恰是因为其能力出色、持续投入前沿模型研发；中国则更加重视低成本模型的普及 ，也建立了成熟的客户渠道。阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态
，进而用少数例子推断整体情况。Claude等海外模型
，

在中国，美国的文生视频大模型Sora横空出世，这组数字来自「行业调用数据」
 ，OpenAI关停轰动一时的Sora，真正用于研发的只有15%」 ，10月24日，科研或企业自动化支付更高价格，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，短视频 、并招聘FDE（前线部署工程师）
，也不代表Token就消耗在哪个国家。娱乐本身也不是原罪。降低成本、Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息，以更低的成本争夺更多的用户时间
，

大厂也在争抢企业AI市场。而是谁能通过可持续的商业模式 ，美国凭借资本、美国用户也可能使用DeepSeek、只有约10%用于视频生成模型的训练和推理 。Sora关停，今年9月
，同样存在不少疑点 。也尚未找到能够独立验证这一结论的全国性行业统计数据。公开渠道中，第三方机构很难完整掌握这些数据 。会随着热门产品的变化而摇摆，软件开发占15% 。这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况，

截至目前，中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调 ，首先应该被理解为抵达目标的不同策略，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
。

但差异之内亦有交集 。同样走一万步，」

此后，按席位采购软件的付费习惯，

真正值得比较的，个人订阅、信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧，将更多资源转向编程和企业服务，就可能转化为更高效率的注意力竞争
。这些路径并不必然代表不同的技术理想，并不断突破模型能力的边界 。AI漫剧大量涌现，

不过，美国企业客户的付费意愿更强，那么商业化路径的差异，持续投入研发
 、

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的内容，随着Seedance等视频生成模型能力提升 ，全球累计下载量便突破1亿次 。平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大。太烧钱，

今年以来，红果短剧日均使用时长超过抖音和微信，即中国偏向通过低成本 、

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程。OpenAI自然是要有所取舍的 。则被笼统归于「公有API Token用量」
，人们在判断复杂问题时，超过了GPT-6 Astra。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 ，Palantir将AI接入企业原有的数据和业务系统，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 
，快手财报显示 ，

除此之外  ，以及AI向实体经济的扩散。

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的Token使用情况，娱乐内容生成，合计恰好为58%。如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠 
，同比增长2735.7% ，

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二 ，人们显然更容易记住几个鲜明的标签。

短剧也并非中国市场的独有偏好 ，容易受到具体 、五个月内翻了一倍 。

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》  ，研发和企业自动化 。豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱。据彭博社报道
，并不包含文生视频模型的消耗 ，再据此判断不同AI应用的使用情况，再催生新的工具和应用；中国则可能因为短剧、模型来自哪个国家
，所需的计算资源也可能有很大差异。

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶。商业化可能反哺技术突破 ，有人借用鲁迅的名言 ，

在中国 ，模拟自动驾驶中的极端场景 。反过来推动模型能力提升 。研发机制和实际技术进展上验证。美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元，一则帖子在社交平台传播开来。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，并与Anthropic展开角逐。这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态，

微软等公司早已培养起企业按年订阅、短视频、

AI的发展远未定型。而中国的DeepSeek还没出圈，「软件开发」也变成了「用于研发」 。

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
，相关话题在社交平台上持续发酵 。未见明确的统计来源 。另一边忙着编程和研发。

「Token消耗量」被等同于「AI算力」，统计范围也缺乏可比性。其中，MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元 ，

在美国 ，中国用户可能使用ChatGPT 、

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  ，

在一次次转述中，中国55%的Token消耗用于短剧 、加速AI在企业落地。架构和推理方式不同，去年12月 ，

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播，不同模型由于规模、更是这条产业链发展的必然，

既然如此，文本与视频Token虽然名称相同 ，知乎上有个话题：为什么说「美国把AI用来娱乐，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、是一组悬殊的数据
。今年以来 ，那么AI确实扩大了创作的边界 。Seedance等中国模型 。并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名，「美国用AI提升生产力，相较于复杂的商业化结构，最终还需要回到基础模型能力
、低成本的内容生成付费，

换句话说，月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro，其生成的视频几乎以假乱真，

更尖锐的言论随之而来
，企业就可以通过规模化应用寻找商业回报；如果市场愿意为编程、视频生成等已有的变现场景，电商营销等行业早已形成庞大的内容生产需求，以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径
。包括杜嘉班纳在内的品牌，视频生成模型的出现，累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多。真正值得追问的是，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
，修改营销素材，同样是建立在一套成熟体系之上。字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年，缩短制作周期
。

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到 ，

而美国的数据也没有明确的原始出处 。查看更多