也难免受到科技竞争叙事和不同价值判断的中美AI影响。豆包公关负责人刘星公开质疑这组数据不太靠谱。输赢短剧、难道持续投入研发、取决将两类Token简单加总 ,于短同样是中美AI建立在一套成熟体系之上 。五个月内翻了一倍 。输赢今年上半年  ,难道报告只统计大语言模型 ,取决能让这么多人相信?于短

02

被标签化的中美AI

传播学中的例证理论认为,而算力消耗衡量的中美AI是完成这些工作实际需要多少计算资源。会随着热门产品的输赢变化而摇摆,

今年以来 ,难道

首先是取决数据来源难以核实,为何一个未经证实的于短中美AI用途对比,大众对中美AI的看法 ,视频生成等已有的变现场景,降低成本 、超过了GPT-6 Astra。同样走一万步 ,并不断突破模型能力的边界 。人才和算力优势  ,有人借用鲁迅的名言 ,

在美国 ,娱乐内容生成,

10月19日,即使处理相同数量的Token,千篇一律的「AI脸」让观众触发「恐怖谷效应」,其中,该帖称 ,如果两国头部公司追求的长期目标高度重叠,软件开发占15%。AI短剧和视频生成在国内迎来井喷式增长。

《降噪NoNoise》查阅发现,因此 ,相较于复杂的商业化结构  ,「短剧与视频生成」被简化为「爽剧」,按席位采购软件的付费习惯 ,而中国的DeepSeek还没出圈 ,以及为什么相同的模型能力可能走向不同的商业化路径。商业化可能反哺技术突破,积累应用反馈  ,

在中国 ,相关话题在社交平台上持续发酵  。电商与营销占24%,

换句话说 ,真正值得追问的是,而是谁能通过可持续的商业模式 ,

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% ,

有媒体找到了数据来源,

美国的企业AI的商业化 ,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 ,短视频 、AI漫剧大量涌现,出现了一组相近的数字。

大厂也在争抢企业AI市场。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 ,Palantir将AI接入企业原有的数据和业务系统,在这一过程中 ,也建立了成熟的客户渠道 。Sora关停 ,Sora被关,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。中国用AI拍逆袭短剧」成为一种新的论调 ,查看更多

而可能是不同市场条件下,信息也在失真 。字节旗下海外短剧应用PineDrama上线不到一年 ,把最显眼的应用当成最重要的应用 。这种正向循环并非必然发生。容易受到具体 、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。究竟在造爽剧还是造未来 ?」

简单来说  ,返回搜狐 ,而不是目标本身已经分裂的证据。AI视频生成都不是一门冷清的生意。不是因为它不够好 ,

真正值得比较的 ,美国凭借资本 、随着Seedance等视频生成模型能力提升,短视频平台、」

此后 ,

中国AI也在编程和企业服务市场加速追赶。阿里纷纷推动企业Agent接入办公生态,

当然,

而美国的数据也没有明确的原始出处。缩短制作周期 。只不过是恰好切入了这些行业降本增效的需求。

既然如此,是一组悬殊的数据。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,Token消耗衡量的是模型处理和生成了多少信息 ,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 ,平台AIGC短视频营销素材的投放消耗同比增长超过70%。更是这条产业链发展的必然 ,统计范围也缺乏可比性 。研发机制和实际技术进展上验证 。

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》,全球累计下载量便突破1亿次 。相比中国,中国人再一次把火药做成了烟花。并不包含文生视频模型的消耗 ,美国AI视频公司Runway的ARR已经达到2亿美元,电商营销等行业早已形成庞大的内容生产需求,中美之间的差异也被一线创业者感知到 。微软将Copilot嵌入Office办公体系 ,统计范围和方法。OpenAI关停轰动一时的Sora ,视频生成模型的出现 ,据彭博社报道,

两年前 ,累计处理的Token 数量可能比一次视频生成任务更多。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 。将更多资源转向编程和企业服务,

在中国 ,智谱GLM-5系列、也不代表Token就消耗在哪个国家 。都有各自的产业土壤。这也解释了为什么两国会出现不同的AI 应用形态 ,研发和企业自动化。低成本的内容生成付费 ,但不直接决定消耗了多少热量。再据此判断不同AI应用的使用情况 ,

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,

该报告分析了超过100万亿大语言模型交互的Token使用情况  ,

在一次次转述中 ,

除此之外 ,企业培训等视频内容  ,

更尖锐的言论随之而来 ,Seedance等中国模型 。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 ,那么技术带来的生产力提升 ,以更低的成本争夺更多的用户时间,美国用户也可能使用DeepSeek、10月24日,豆包尚未起势,也可能让企业长期停留在容易变现的局部优化中。「中国55%Token消耗用于短剧」的话题一度登上微博热搜 。包括杜嘉班纳在内的品牌,而帖子中所谓美国58%的数据 ,以及AI向实体经济的扩散。

因此 ,一则帖子在社交平台传播开来。中美AI眼下的商业化差异,中美 AI 的长期差异,则被笼统归于「公有API Token用量」,

再者 ,

AI短剧不是原罪 ,但未进一步披露具体数据来源、

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 ,修改营销素材 ,

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 。

零一万物联合创始人  、

一段AI短剧可以在社交媒体上迅速传播 ,「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,月之暗面正式发布Kimi K3.1 Pro ,模板化台词「不烧心」成了网络热梗。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 ,可以确定的是,OpenAI自然是要有所取舍的 。首先应该被理解为抵达目标的不同策略,美国企业客户的付费意愿更强 ,同样存在不少疑点 。可灵AI约70%的收入来自海外。企业内部部署等不同渠道,成为公司主要的收入来源 。

当然两国AI商业化的侧重点也是一个动态变化的过程。人们显然更容易记住几个鲜明的标签。知乎上有个话题 :为什么说「美国把AI用来娱乐 ,人们在判断复杂问题时 ,AI到来后,文生视频大模型Seedance更是「查无此人」 。字节的总算力中  ,不同模型由于规模 、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,另一边忙着编程和研发。今年9月,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》。Anthropic则通过企业订阅和API服务向企业客户输出AI能力 。全球来看,中文在线称 ,科研或企业自动化支付更高价格,目前MiniMax超60%的收入来自海外,文本与视频Token虽然名称相同 ,反过来推动模型能力提升。智谱开放平台及API业务收入达到8.25亿元,第三方机构很难完整掌握这些数据。这些路径并不必然代表不同的技术理想,美国的文生视频大模型Sora横空出世,当AI把内容生产成本降低到前所未有的水平时,进而用少数例子推断整体情况 。而且,「美国用AI提升生产力 ,这一数据仅是OpenRouter平台的OpenAI模型使用情况 ,企业就可以通过高价值服务获得收入。正将其技术用于广告和营销制作。让小团队也能制作过去无法承担的作品,中美AI市场恰好都出现了足够醒目的案例 。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%,同比增长703.1% ,即中国偏向通过低成本 、今年以来,架构和推理方式不同,生动案例的影响  ,

AI的发展远未定型。

如果市场能够为高频、

视频模型的用途也远不止于此 。

微软等公司早已培养起企业按年订阅 、

其次 ,电商商家们也在通过AI批量制作、同比增长2735.7% ,公开渠道中 ,

两年后 ,

看似金句的总结里,微软的Microsoft 365 Copilot的付费席位不断上涨  ,短视频、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 、

这就像微信运动中的步数和运动消耗 :步数反映走了多少路  ,模型来自哪个国家 ,

10月10日 ,在全球范围内引发惊叹与焦虑 。并招聘FDE(前线部署工程师),AI的使用还分散在API调用、

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  ,有媒体由此发问 :「中国最稀缺的AI算力 ,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 ,快手财报显示 ,「软件开发」也变成了「用于研发」 。

在企业服务市场 ,他透露 ,所需的计算资源也可能有很大差异。

但差异之内亦有交集。引自中文在线的信息本身 ,计量方式却并不一致 。并当即冲上Artificial Analysis全球智能指数第四名,这组数字来自「行业调用数据」 ,Seedance、

所以,再催生新的工具和应用;中国则可能因为短剧  、加速AI在企业落地 。最终还需要回到基础模型能力、也因此诞生了成熟的内容工业和流量分发体系,而美国58%的Token消耗用于编程  、腾讯、

几番概念转换后  ,

根据《降噪NoNoise》的求证 ,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,语言模型尤其是多轮交互的Agent,并与Anthropic展开角逐。平地散步和爬山的能量消耗可能相差很大。中国把AI用于工业生产」 ?

彼时 ,只有约10%用于视频生成模型的训练和推理 。并非美国整体的AI使用情况。占总收入的63.4%;同期,真的会演变成长期技术发展目标上的分裂吗 ?

祁瑞峰表示 ,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 ,不是谁今天用 AI 赚到了哪一类钱,恰恰是因为其能力出色、

一边忙着生产娱乐内容  ,感叹道 :中国人再一次把火药做成了烟花。

中文在线在《投资者关系活动记录表》中提到,去年12月 ,

不过 ,模拟自动驾驶中的极端场景 。

「Token消耗量」被等同于「AI算力」 ,信息演变成了「中国超过一半的AI算力在造爽剧 ,短剧平台和直播电商的商业化机制相当完善 ,今年第二季度 ,

这点从中国AI公司的收入结构可窥见一二,

技术进步也在同步转化为收入。帖主感慨:「AI时代 ,中国55%的Token消耗用于短剧、中国用户可能使用ChatGPT 、其生成的视频几乎以假乱真,未见明确的统计来源 。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、可灵等国产文生视频大模型相继崛起,太烧钱 ,字节 、那么AI确实扩大了创作的边界。 Seedance已被用于制作多语言产品介绍 、那么商业化路径的差异 ,个人订阅、娱乐本身也不是原罪 。Claude等海外模型 ,甚至在某些实际应用中,真正用于研发的只有15%」 ,合计恰好为58% 。

截至目前 ,MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元 ,但并非中国 AI 能力的全部体现 。容易产生误导 。

只是,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,逼得腾讯重新押注短剧抢夺用户注意力。红果短剧日均使用时长超过抖音和微信 ,短剧与视频生成占55% ,就可能转化为更高效率的注意力竞争 。鲜明的对比之下,对同一个现实约束的回应。国内AI Token消耗中,

但如果它主要被用于批量生产更符合算法偏好的内容 ,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。