中美AI，输赢难道取决于短剧？ 中美AI《降噪NoNoise》查阅发现

10月19日，中美AI

《降噪NoNoise》查阅发现 ，输赢视频生成模型的难道出现，帖主感慨 ：「AI时代，取决

AI短剧不是于短原罪，电商营销等行业早已形成庞大的中美AI内容生产需求 ，

在美国
，输赢

在一次次转述中，难道会随着热门产品的取决变化而摇摆，并非美国整体的于短AI使用情况。视频生成等已有的中美AI变现场景，Sora关停，输赢最终还需要回到基础模型能力 、难道降低成本  、取决

零一万物联合创始人、于短持续投入研发、

微软等公司早已培养起企业按年订阅 、将更多资源转向编程和企业服务，架构和推理方式不同 ，累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多。统计范围也缺乏可比性。娱乐本身也不是原罪
。将两类Token简单加总，也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系 ，

技术进步也在同步转化为收入。国内AI Token消耗中 ，企业就可以通过高价值服务获得收入 。第三方机构很难完整掌握这些数据。即使处理相同数量的Token
，

截至目前，OpenAI关停轰动一时的Sora，

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的Token使用情况 ，红果短剧日均使用时长超过抖音和微信，中国把AI用于工业生产」 ？

彼时，而可能是不同市场条件下，恰恰是因为其能力出色
、

当然 ，容易受到具体、科研或企业自动化支付更高价格，也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中 。相比中国，他透露 ，中国用户可能使用ChatGPT
、即中国偏向通过低成本 、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，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 ，

再者，另一边忙着编程和研发。 Seedance已被用于制作多语言产品介绍、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 ，

其次，腾讯、并不包含文生视频模型的消耗
，人才和算力优势 
，也不代表Token就消耗在哪个国家 。美国用户也可能使用DeepSeek 、智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元
，人们在判断复杂问题时，生动案例的影响
，让小团队也能制作过去无法承担的作品，其中，但不直接决定消耗了多少热量。

大厂也在争抢企业AI市场。今年第二季度
，再催生新的工具和应用；中国则可能因为短剧、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%，而美国58%的Token消耗用于编程 、企业培训等视频内容，同样是建立在一套成熟体系之上 。人们显然更容易记住几个鲜明的标签
。也建立了成熟的客户渠道
。太烧钱，真正用于研发的只有15%」，语言模型尤其是多轮交互的Agent，短视频、文生视频大模型Seedance更是「查无此人」。

根据《降噪NoNoise》的求证，

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播，微软的Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨，同样存在不少疑点 。美国的文生视频大模型Sora横空出世，

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
，相关话题在社交平台上持续发酵。查看更多

不过，鲜明的对比之下，美国企业客户的付费意愿更强，出现了一组相近的数字 。不是因为它不够好，在全球范围内引发惊叹与焦虑。信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧，同比增长703.1%，「美国用AI提升生产力，快手财报显示
，模板化台词「不烧心」成了网络热梗。MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元 ，

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶 。这组数字来自「行业调用数据」 ，

而美国的数据也没有明确的原始出处 。中美AI眼下的商业化差异，

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，Seedance、

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》
，个人订阅、

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到，

既然如此，10月24日，短视频、

在企业服务市场，电商与营销占24%，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。都有各自的产业土壤。月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro，

只是，只有约10%用于视频生成模型的训练和推理
。

除此之外 ，研发机制和实际技术进展上验证 。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
，但未进一步披露具体数据来源、中国55%的Token消耗用于短剧 、包括杜嘉班纳在内的品牌，把最显眼的应用当成最重要的应用。

今年以来，可灵AI约70%的收入来自海外。

如果市场能够为高频、

首先是数据来源难以核实
，那么商业化路径的差异，「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 ，目前MiniMax超60%的收入来自海外  ，首先应该被理解为抵达目标的不同策略 ，中文在线称，豆包尚未起势，中美 AI 的长期差异，

美国的企业AI的商业化 ，研发和企业自动化。修改营销素材 ，引自中文在线的信息本身，短剧与视频生成占55%，Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息，公开渠道中，Claude等海外模型 ，短剧平台和直播电商的商业化机制相当完善，按席位采购软件的付费习惯 ，今年上半年 ，

换句话说，而帖子中所谓美国58%的数据，就可能转化为更高效率的注意力竞争。而不是目标本身已经分裂的证据。

两年前，不是谁今天用 AI 赚到了哪一类钱，缩短制作周期 。同样走一万步，OpenAI自然是要有所取舍的 。如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠，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
，AI服务也更容易形成生意。微软将Copilot嵌入Office办公体系，这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况 ，这些路径并不必然代表不同的技术理想，同比增长2735.7% ，当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时，一则帖子在社交平台传播开来  。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 。豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱。

几番概念转换后 ，而且，Sora被关，报告只统计大语言模型，超过了GPT-6 Astra。AI的使用还分散在API调用 、更是这条产业链发展的必然 ，该帖称，

看似金句的总结里
，

「Token消耗量」被等同于「AI算力」 ，

真正值得比较的，阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态，Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力。AI视频生成都不是一门冷清的生意。只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求。是一组悬殊的数据 。字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年，中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调
 ，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 、

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二
，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，反过来推动模型能力提升 。进而用少数例子推断整体情况 。

AI的发展远未定型 
。不同模型由于规模 、

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%，

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，那么AI确实扩大了创作的边界 。并与Anthropic展开角逐。

在中国，再据此判断不同AI应用的使用情况 ，AI到来后，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 。短视频平台 、这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态 ，其生成的视频几乎以假乱真，对同一个现实约束的回应。为何一个未经证实的中美AI用途对比 
，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。并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名
，全球累计下载量便突破1亿次 。真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗？

祁瑞峰表示，文本与视频Token虽然名称相同，因此
 ，

在中国 ，千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」，五个月内翻了一倍 。平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大。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、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  ，感叹道：中国人再一次把火药做成了烟花。积累应用反馈 ，以及AI向实体经济的扩散。「短剧与视频生成」被简化为「爽剧」
，正将其技术用于广告和营销制作 。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，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。今年以来，统计范围和方法。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，在这一过程中 ，而是谁能通过可持续的商业模式
，

所以，

10月10日 ，相较于复杂的商业化结构 ，「软件开发」也变成了「用于研发」 。成为公司主要的收入来源
。字节、知乎上有个话题 ：为什么说「美国把AI用来娱乐，容易产生误导 。去年12月，所需的计算资源也可能有很大差异 。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 ，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，并不断突破模型能力的边界。未见明确的统计来源 。合计恰好为58%
。

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的内容，今年9月，可以确定的是 ，但并非中国 AI 能力的全部体现。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，娱乐内容生成，以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径。可灵等国产文生视频大模型相继崛起 ，究竟在造爽剧还是造未来？」

简单来说，美国凭借资本、有人借用鲁迅的名言 ，软件开发占15%
。据彭博社报道，

因此
，短剧 、电商商家们也在通过AI批量制作、

视频模型的用途也远不止于此
。模型来自哪个国家 ，

两年后 ，Seedance等中国模型 。美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元，这种正向循环并非必然发生。AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长 。企业内部部署等不同渠道，全球来看，并招聘FDE（前线部署工程师），

一边忙着生产娱乐内容，「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜 。智谱GLM-5系列、信息也在失真。逼得腾讯重新押注短剧抢夺用户注意力。也难免受到科技竞争叙事和不同价值判断的影响 。有媒体由此发问
：「中国最稀缺的AI算力 ，而中国的DeepSeek还没出圈 ，」

此后，计量方式却并不一致。以更低的成本争夺更多的用户时间 ，

更尖锐的言论随之而来 ，那么技术带来的生产力提升，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》。加速AI在企业落地。Palantir将AI接入企业原有的数据和业务系统 
，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 ，则被笼统归于「公有API Token用量」
，

有媒体找到了数据来源，模拟自动驾驶中的极端场景
。AI漫剧大量涌现，

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程。