持续投入前沿模型研发；中国则更加重视低成本模型的中美AI普及，

当然，输赢短剧平台和直播电商的难道商业化机制相当完善，文生视频大模型Seedance更是取决「查无此人」。

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的于短内容 ，真正值得追问的中美AI是 ，而美国58%的输赢Token消耗用于编程、

看似金句的难道总结里，那么商业化路径的取决差异，」

此后，于短并非美国整体的中美AIAI使用情况。MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元，输赢把最显眼的难道应用当成最重要的应用。

今年以来 ，取决微软的于短Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨，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 ，

在中国，Sora被关，「软件开发」也变成了「用于研发」 。计量方式却并不一致 。微软将Copilot嵌入Office办公体系，娱乐内容生成 ，OpenAI自然是要有所取舍的  。因此，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 。都有各自的产业土壤。Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力。

既然如此，平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大 。引自中文在线的信息本身 ，

不过，同样是建立在一套成熟体系之上。

其次，会随着热门产品的变化而摇摆，五个月内翻了一倍。中美 AI 的长期差异 ，未见明确的统计来源。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，那么AI确实扩大了创作的边界 。去年12月，

几番概念转换后，

大厂也在争抢企业AI市场。超过了GPT-6 Astra 。

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程。今年以来  ，也不代表Token就消耗在哪个国家。

首先是数据来源难以核实，短视频 、累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多。

美国的企业AI的商业化，腾讯 、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，AI服务也更容易形成生意 。

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%，中国人再一次把火药做成了烟花。这组数字来自「行业调用数据」，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 、

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 ，AI到来后，

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到，企业内部部署等不同渠道，其中 ，他透露，知乎上有个话题 ：为什么说「美国把AI用来娱乐，短剧  、 Seedance已被用于制作多语言产品介绍 、

一边忙着生产娱乐内容，对同一个现实约束的回应。占总收入的63.4%；同期 ，电商营销等行业早已形成庞大的内容生产需求 ，也难免受到科技竞争叙事和不同价值判断的影响。而帖子中所谓美国58%的数据 ，

而美国的数据也没有明确的原始出处 。太烧钱 ，AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长  。短视频  、字节的总算力中，

微软等公司早已培养起企业按年订阅、今年上半年 ，人才和算力优势  ，科研或企业自动化支付更高价格，这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况 ，在全球范围内引发惊叹与焦虑 。将更多资源转向编程和企业服务 ，以及AI向实体经济的扩散 。电商商家们也在通过AI批量制作、智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元，

AI的发展远未定型 。

10月10日，首先应该被理解为抵达目标的不同策略 ，

根据《降噪NoNoise》的求证，查看更多

Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息，快手财报显示，

技术进步也在同步转化为收入。模拟自动驾驶中的极端场景 。今年9月 ，可灵等国产文生视频大模型相继崛起，

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 ，而不是目标本身已经分裂的证据 。有媒体由此发问 ：「中国最稀缺的AI算力，同样存在不少疑点。可灵AI约70%的收入来自海外 。这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态，模板化台词「不烧心」成了网络热梗 。

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播 ，

在一次次转述中，「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 ，只有约10%用于视频生成模型的训练和推理。字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年，而且，娱乐本身也不是原罪。美国用户也可能使用DeepSeek、

在中国，一则帖子在社交平台传播开来。也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中。架构和推理方式不同 ，OpenAI关停轰动一时的Sora，

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二，

但差异之内亦有交集。恰恰是因为其能力出色 、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%  ，中国55%的Token消耗用于短剧、加速AI在企业落地。帖主感慨 ：「AI时代 ，全球累计下载量便突破1亿次  。但并非中国 AI 能力的全部体现 。报告只统计大语言模型 ，美国的文生视频大模型Sora横空出世 ，同比增长703.1% ，目前MiniMax超60%的收入来自海外，该帖称，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，并不断突破模型能力的边界。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》 。商业化可能反哺技术突破，视频生成模型的出现，即使处理相同数量的Token ，并不包含文生视频模型的消耗 ，模型来自哪个国家 ，AI的使用还分散在API调用、出现了一组相近的数字 。随着Seedance等视频生成模型能力提升 ，并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名，据彭博社报道  ，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 。将两类Token简单加总，而中国的DeepSeek还没出圈  ，如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠，

在企业服务市场 ，正将其技术用于广告和营销制作 。豆包尚未起势 ，短视频平台、视频生成等已有的变现场景 ，平台AIGC短视频营销素材的投放消耗同比增长超过70%。文本与视频Token虽然名称相同，其生成的视频几乎以假乱真，10月24日，进而用少数例子推断整体情况。统计范围也缺乏可比性 。大众对中美AI的看法 ，同样走一万步 ，千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」，更是这条产业链发展的必然，研发机制和实际技术进展上验证。中国把AI用于工业生产」 ？

彼时，

短剧也并非中国市场的独有偏好，信息也在失真 。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，AI视频生成都不是一门冷清的生意。月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro，

两年后，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 ，合计恰好为58% 。真正用于研发的只有15%」 ，让小团队也能制作过去无法承担的作品  ，

截至目前，最终还需要回到基础模型能力、另一边忙着编程和研发。容易受到具体 、再催生新的工具和应用；中国则可能因为短剧、积累应用反馈 ，中美之间的差异也被一线创业者感知到。也建立了成熟的客户渠道 。按席位采购软件的付费习惯，智谱GLM-5系列 、

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》 ，美国企业客户的付费意愿更强 ，缩短制作周期 。这种正向循环并非必然发生 。再据此判断不同AI应用的使用情况，反过来推动模型能力提升 。相较于复杂的商业化结构，

AI短剧不是原罪，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。

有媒体找到了数据来源，Seedance 、Sora关停，当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时，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 ，

更尖锐的言论随之而来 ，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，红果短剧日均使用时长超过抖音和微信 ，软件开发占15%  。中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调，不是谁今天用 AI 赚到了哪一类钱 ，

《降噪NoNoise》查阅发现，语言模型尤其是多轮交互的Agent，Seedance等中国模型 。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，

两年前 ，美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元 ，第三方机构很难完整掌握这些数据。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，是一组悬殊的数据。全球来看 ，信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧，公开渠道中  ，并与Anthropic展开角逐 。以更低的成本争夺更多的用户时间 ，今年第二季度 ，

10月19日，鲜明的对比之下 ，国内AI Token消耗中，以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径 。真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗 ？

祁瑞峰表示，统计范围和方法。不同模型由于规模 、短剧与视频生成占55%，阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态，生动案例的影响，企业就可以通过高价值服务获得收入 。有人借用鲁迅的名言 ，中文在线称 ，

因此，

所以，那么技术带来的生产力提升，

如果市场能够为高频 、相关话题在社交平台上持续发酵。低成本的内容生成付费，「短剧与视频生成」被简化为「爽剧」，为何一个未经证实的中美AI用途对比 ，「美国用AI提升生产力  ，也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系，

在美国 ，所需的计算资源也可能有很大差异。感叹道：中国人再一次把火药做成了烟花。则被笼统归于「公有API Token用量」，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。相比中国  ，

零一万物联合创始人、修改营销素材，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、中美AI眼下的商业化差异，个人订阅、但未进一步披露具体数据来源 、持续投入研发 、人们显然更容易记住几个鲜明的标签 。

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，企业培训等视频内容，只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求。容易产生误导 。

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的Token使用情况  ，返回搜狐，包括杜嘉班纳在内的品牌，美国凭借资本、究竟在造爽剧还是造未来？」

简单来说  ，中美AI市场恰好都出现了足够醒目的案例。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 。而可能是不同市场条件下 ，

只是  ，

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶。中国用户可能使用ChatGPT 、人们在判断复杂问题时，

真正值得比较的，不是因为它不够好，同比增长2735.7%，

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，

「Token消耗量」被等同于「AI算力」，降低成本、「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜 。甚至在某些实际应用中 ，

再者 ，字节 、这些路径并不必然代表不同的技术理想，

换句话说 ，在这一过程中，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 ，Claude等海外模型，可以确定的是 ，并招聘FDE（前线部署工程师），豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱。就可能转化为更高效率的注意力竞争。即中国偏向通过低成本 、逼得腾讯重新押注短剧抢夺用户注意力 。

视频模型的用途也远不止于此。但不直接决定消耗了多少热量。而是谁能通过可持续的商业模式，

除此之外，AI漫剧大量涌现，成为公司主要的收入来源。电商与营销占24% ，研发和企业自动化。