潮新闻客户端 特约评论员 佘宗明
图源：视觉中国
近段时间，“美国用AI提生产力，中国用AI造奶头乐”的说法蔚为风行。
起因是，有上市公司在报告中披露，中国Token消耗结构中，短视频、AI短剧生成场景占比高达55%，技术研发、代码开发、模型迭代等生产力核心场景则仅占15%。另有消息称，在美国，约58%的Token流向了代码生成和企业自动化。
消息一出，有人唏嘘不已：这是“西方用火药造枪炮，中国用火药造烟花”的翻版；有人痛心疾首：如果算力都被用来烧在短剧上，中国靠什么赢得中美科技竞争？
看似发人深省，但“中国55%的AI算力用于短剧，美国58%的AI算力用于代码”一说，经不起查证。
首先，这两组数据的真实性都存疑，前者信源是正重仓押注AI短剧的上市公司单方面说法，后者没有权威出处，连严谨行业调研数据都谈不上。其次，Token消耗量跟算力投入量不能混为一谈，不同任务单Token对应的算力消耗并不对等。再者，这没考虑到模型跨境调用带来的统计错位情形——美国API平台上代码生成的Token消耗，有很多是其他国家（包括中国）程序员贡献的。
用缺乏真实数据支撑的结论来“扬人抑我”，虽然能煽动情绪，却站不住脚就是站不住脚。
毋庸讳言，现实中，国内AI短剧产业发展势头凶猛，确实带动了短剧制作流水线Token消耗量的上升；Vibe Coding（氛围编程）在美国的率先兴起，让编程场景在其Token消耗结构中的占比不低。
但AI短剧成为中国Token消耗的重要场景，是视频生成场景的算力消耗密度高导致的结构性结果，并非全社会AI资源过度涌向娱乐领域、忽视技术研发的直接证据。
一般来说，视频生成是典型的“高密Token消耗场景”，而代码生成则是“低密高效Token场景”，二者消耗密度判若霄壤。
据行业通用测算数据，一段10分钟的高清AI短剧全程消耗的Token量，通常比一个8到10人的技术研发团队一周高强度研发的总Token消耗量还要多。
这里面，视频Token跟文本Token是两种计价单位，还不能直接做等权数值比较。
错把Token消耗占比跟算力投向占比画等号，由“55%：15%”推导出中国AI产业“重娱乐、轻研发、逐短利、无长远”，并不科学。
由未经核实的数据推导出“美国AI重研发，中国AI重变现”，通过营造二元对立来批评中国紧缺的算力被用在了不该用的地方，也是错立靶子。
中美AI Token消耗结构不一样，本质上是中美AI产业处于不同发展阶段、市场环境形成的差异化路径，可持续商业化则是其中的决定性因素。
商业化从来都是前沿技术规模化普及的必经阶段。AI如果跑不通商业化链路，缺乏可持续的商业化收入，基础研发、技术迭代都没法跑远。
美国AI产业将大量算力用在前沿模型研发和应用软件开发上，背后是成熟的硬核科技投融资体系、特殊的技术壁垒转化路径做支撑。美国企业级AI起步早、软件生态成熟、大众付费意愿强，编程研发成为最先规模化的场景在情理之中。
中国企业有的用AI提高生产力，有的用AI制作短剧，也有其必然性：中国拥有全球最大的内容消费市场，短剧、直播产业链本就成熟，AI视频技术落地后最先跑出规模，是市场选择的结果，而非“堕落”的证明。
这不是说，所谓“中美Token消耗对比图”引发讨论背后的社会心态不值得关注。它主要体现在两点上——
首先，许多短剧都是“爽感有余，营养不足”，导致观众审“爽”疲劳——数据显示，2026年前8个月，我国上线微短剧43万部，是去年全年13倍，超九成有AI参与制作。含AI量大增，但套路还是那些套路：霸总、赘婿、重生、复仇、金手指……价值营养匮乏，是大量短剧的共性特征。
其次，紧张的AI算力资源更多地用在攻克“卡脖子难题”上，成了大众期许。很多人担心，鉴于国内高端GPU紧缺，紧张的AI算力资源如果过度涌向“回报周期短”的AI短剧上，必然会挤压硬科技的“Token配额”。
寓于这两种社会心态中的大众诉求可以理解，但这需要系统求解，包括社会消费习惯的渐次成熟：比如，用少刷来抵御那些无脑短剧；比如，形成付费订阅AI软件的习惯——若是靠用户付费就能跑通商业模型，企业自然就更有更足动力将更多Token用在软件开发上了。
无论如何，多些冷静思考、缜密求证，少被“美国用AI算力提生产力，中国用AI算力造奶头乐”之类的伪命题带到坑里，是正解。
