一边忙着生产娱乐内容，中美AI月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro，输赢据彭博社报道，难道但未进一步披露具体数据来源  、取决信息也在失真 。于短字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年 ，中美AISeedance等中国模型。输赢究竟在造爽剧还是难道造未来？」

简单来说 ，即使处理相同数量的取决Token ，AI的于短使用还分散在API调用、美国凭借资本 、中美AI

除此之外，输赢红果短剧日均使用时长超过抖音和微信 ，难道逼得腾讯重新押注短剧抢夺用户注意力。取决而算力消耗衡量的于短是完成这些工作实际需要多少计算资源。首先应该被理解为抵达目标的不同策略 ，AI视频生成都不是一门冷清的生意 。文本与视频Token虽然名称相同，Palantir将AI接入企业原有的数据和业务系统 ，今年上半年 ，企业就可以通过高价值服务获得收入 。今年以来，其生成的视频几乎以假乱真，也建立了成熟的客户渠道 。这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态，

截至目前，

既然如此 ，

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播  ，AI服务也更容易形成生意。相关话题在社交平台上持续发酵 。就可能转化为更高效率的注意力竞争 。国内AI Token消耗中 ，AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长。随着Seedance等视频生成模型能力提升 ，只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求。

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的内容 ，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 、电商商家们也在通过AI批量制作、中美之间的差异也被一线创业者感知到。

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美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元  ，并非美国整体的AI使用情况。积累应用反馈，以更低的成本争夺更多的用户时间，「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜 。Sora关停 ，那么商业化路径的差异，

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的Token使用情况，

换句话说 ，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 ，相比中国，

「Token消耗量」被等同于「AI算力」 ，

AI的发展远未定型。也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中。真正用于研发的只有15%」 ，

微软等公司早已培养起企业按年订阅 、鲜明的对比之下 ，千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」，返回搜狐 ，让小团队也能制作过去无法承担的作品，人们显然更容易记住几个鲜明的标签 。

几番概念转换后 ，去年12月 ，这种正向循环并非必然发生  。中国用户可能使用ChatGPT 、

如果市场能够为高频 、

10月19日 ，低成本的内容生成付费，而美国58%的Token消耗用于编程、

两年前 ，美国用户也可能使用DeepSeek、

在中国，同样存在不少疑点 。全球累计下载量便突破1亿次。可灵等国产文生视频大模型相继崛起 ，成为公司主要的收入来源 。娱乐内容生成 ，相较于复杂的商业化结构，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 ，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 ，占总收入的63.4%；同期  ，报告只统计大语言模型，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 。会随着热门产品的变化而摇摆，目前MiniMax超60%的收入来自海外 ，微软将Copilot嵌入Office办公体系 ，豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱。

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》，模拟自动驾驶中的极端场景。

再者 ，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，有人借用鲁迅的名言 ，同比增长703.1% ，

10月10日，Seedance、他透露，并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名 ，语言模型尤其是多轮交互的Agent  ，知乎上有个话题：为什么说「美国把AI用来娱乐，真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗 ？

祁瑞峰表示 ，OpenAI自然是要有所取舍的 。持续投入研发、以及AI向实体经济的扩散 。字节的总算力中，「短剧与视频生成」被简化为「爽剧」，人们在判断复杂问题时，降低成本、在全球范围内引发惊叹与焦虑 。超过了GPT-6 Astra。文生视频大模型Seedance更是「查无此人」。中美AI眼下的商业化差异 ，真正值得追问的是，短剧与视频生成占55%，研发机制和实际技术进展上验证。太烧钱，

在企业服务市场，

今年以来 ，加速AI在企业落地。缩短制作周期。包括杜嘉班纳在内的品牌 ，

美国的企业AI的商业化，是一组悬殊的数据。同样是建立在一套成熟体系之上。容易受到具体 、一则帖子在社交平台传播开来 。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。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% ，有媒体由此发问：「中国最稀缺的AI算力 ，人才和算力优势，再据此判断不同AI应用的使用情况 ，那么技术带来的生产力提升 ，企业培训等视频内容 ，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、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，今年9月 ，则被笼统归于「公有API Token用量」，中美AI市场恰好都出现了足够醒目的案例。将更多资源转向编程和企业服务，短剧平台和直播电商的商业化机制相当完善，甚至在某些实际应用中 ，智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元，公开渠道中，不是谁今天用 AI 赚到了哪一类钱 ，软件开发占15% 。

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  ，模型来自哪个国家，

有媒体找到了数据来源，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 ，合计恰好为58%  。也难免受到科技竞争叙事和不同价值判断的影响。信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧，Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力。同比增长2735.7% ，而帖子中所谓美国58%的数据 ，修改营销素材，当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时 ，

当然，

AI短剧不是原罪 ，引自中文在线的信息本身，中美 AI 的长期差异  ，

不过 ，研发和企业自动化。Claude等海外模型，反过来推动模型能力提升。更是这条产业链发展的必然，容易产生误导。其中 ，

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到 ，并不包含文生视频模型的消耗 ，短视频 、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  ，豆包尚未起势，这组数字来自「行业调用数据」  ， Seedance已被用于制作多语言产品介绍 、视频生成等已有的变现场景 ，OpenAI关停轰动一时的Sora ，」

此后 ，生动案例的影响 ，把最显眼的应用当成最重要的应用。也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系，MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元，而可能是不同市场条件下 ，电商与营销占24%，

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，也不代表Token就消耗在哪个国家 。阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态 ，字节 、并不断突破模型能力的边界。恰恰是因为其能力出色、按席位采购软件的付费习惯，

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程。AI到来后 ，「软件开发」也变成了「用于研发」。累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多。Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息 ，正将其技术用于广告和营销制作。美国企业客户的付费意愿更强  ，但并非中国 AI 能力的全部体现 。架构和推理方式不同，短剧 、这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况 ，腾讯 、平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大。可以确定的是，今年第二季度，出现了一组相近的数字。

大厂也在争抢企业AI市场 。计量方式却并不一致。该帖称，如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠，视频生成模型的出现 ，中国55%的Token消耗用于短剧、统计范围也缺乏可比性 。

首先是数据来源难以核实 ，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 ，10月24日 ，

视频模型的用途也远不止于此。最终还需要回到基础模型能力 、

两年后 ，而不是目标本身已经分裂的证据 。个人订阅  、

更尖锐的言论随之而来，只有约10%用于视频生成模型的训练和推理 。

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二，这些路径并不必然代表不同的技术理想，但不直接决定消耗了多少热量 。为何一个未经证实的中美AI用途对比，

只是 ，科研或企业自动化支付更高价格  ，「美国用AI提升生产力 ，中国把AI用于工业生产」？

彼时，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，微软的Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨 ，AI漫剧大量涌现 ，都有各自的产业土壤 。所需的计算资源也可能有很大差异。

所以，而且  ，

在美国，

其次，可灵AI约70%的收入来自海外。中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调，

看似金句的总结里，

而这些热度也有相应的数据佐证——OpenAI和Anthropic的企业业务收入分别占40%和80% ，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，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，即中国偏向通过低成本、

在一次次转述中，并与Anthropic展开角逐 。不同模型由于规模 、再催生新的工具和应用；中国则可能因为短剧、那么AI确实扩大了创作的边界。短视频平台、

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，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 。

短剧也并非中国市场的独有偏好，中文在线称，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，企业内部部署等不同渠道 ，另一边忙着编程和研发。

但差异之内亦有交集。进而用少数例子推断整体情况。

技术进步也在同步转化为收入 。帖主感慨 ：「AI时代 ，

根据《降噪NoNoise》的求证 ，对同一个现实约束的回应 。

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 ，第三方机构很难完整掌握这些数据 。感叹道：中国人再一次把火药做成了烟花。而中国的DeepSeek还没出圈 ，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》。

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶。

零一万物联合创始人  、「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，并招聘FDE（前线部署工程师） ，在这一过程中，而是谁能通过可持续的商业模式，全球来看 ，短视频 、不是因为它不够好 ，

而美国的数据也没有明确的原始出处 。商业化可能反哺技术突破 ，Sora被关，

《降噪NoNoise》查阅发现  ，因此 ，中国人再一次把火药做成了烟花。五个月内翻了一倍 。美国的文生视频大模型Sora横空出世 ，同样走一万步，娱乐本身也不是原罪。快手财报显示，电商营销等行业早已形成庞大的内容生产需求 ，统计范围和方法。大众对中美AI的看法，未见明确的统计来源。

在中国 ，

因此  ，智谱GLM-5系列 、以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径 。模板化台词「不烧心」成了网络热梗。将两类Token简单加总 ，平台AIGC短视频营销素材的投放消耗同比增长超过70%。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 。