55 % des tokens chinois sont brûlés dans de courtes fictions, et 58 % aux États-Unis sont brûlés sous forme de codes : le flux de tokens expose deux « méthodes de survie » de l’IA
Skye a quelque chose à dire
2026.11.11 14:35
· De Pékin
Texte intégral 5664 mots
Texte | Skye a quelque chose à dire
Concernant la différence de consommation d’énergie de calcul de l’IA entre la Chine et les États-Unis, une déclaration est fréquemment citée : environ 55 % des jetons chinois sont destinés à des courts métrages et des vidéos sur l’IA, et environ 58 % des jetons américains sont utilisés pour la programmation, la recherche et le développement.
Les sources des deux chiffres ne sont pas fiables.
La source originale des 55 % de la Chine est le rapport d’activité des relations avec les investisseurs de juin 2026 d’une société cotée en actions A qui a massivement investi dans les courtes dramatiques d’IA, qui indique que « parmi toutes les actions symboliques de consommation dans le pays, les courtes dramatiques d’IA et la production vidéo arrivent en tête de liste, représentant 55 % ». Après vérification, le Beijing News Shell Finance a souligné qu'il ne s'agit ni d'un calibre statistique national, ni de la couverture de l'échantillon et de la méthode de conversion qui ont été rendues publiques ; la déclaration selon laquelle « la Chine utilise 55 % pour les fictions courtes et les États-Unis 58 % pour les codes » elle-même n'a « aucune source faisant autorité et n'a pas été soigneusement vérifiée ».
Le chiffre de 58% aux Etats-Unis ne résiste pas non plus aux interrogations. Certaines analyses et traçabilités ont révélé que cela pourrait provenir du rapport « State of AI » publié conjointement par OpenRouter et a16z : parmi des échantillons de plus de 100 000 milliards de jetons, à la fin de 2025, le modèle OpenAI représentait 29 % chacun dans les tâches de programmation et liées à la technologie, pour un total d'exactement 58 %. Mais OpenRouter n'est qu'une plate-forme d'agrégation d'API, et ses statistiques ne sont que de grands modèles de langage, pas de génération de vidéo ; sa distribution de jetons n'est pas égale à la répartition de la consommation de jetons aux États-Unis. De nombreux autres médias ont vérifié et conclu que le chiffre de 58 % aux États-Unis n’est pas comparable aux statistiques faisant autorité.
Ces deux chiffres méritent des points d’interrogation. Mais la raison pour laquelle ils peuvent déclencher un débat à si grande échelle est qu’ils soulignent une réelle différence structurelle : les applications d’IA chinoises sont fortement axées sur la génération de contenu, tandis que les applications américaines d’IA sont fortement axées sur le codage et la R&D. Les différences sont réelles, les chiffres sont approximatifs. Ce qui mérite d’être démonté, c’est la logique industrielle qui se cache derrière les différences.
Mais avant de décomposer la logique, décomposons d'abord un concept
La comparaison entre 55 % et 58 % repose sur une prémisse implicite : traiter le Token comme une puissance de calcul. Cette prémisse est fausse.
Le jeton est l'unité de mesure lorsque le modèle traite les informations. Il mesure le débit - combien de mots et de trames entrent et sortent au cours d'un seul appel. La puissance de calcul est la puissance de calcul du GPU par unité de temps et mesure la quantité de travail effectuée par le matériel. Pour un même Token, la consommation de puissance de calcul correspondante dans différentes tâches n'est pas égale.
Quelle est l’ampleur de ce déséquilibre ?
Selon le « Rapport de recherche sur le développement économique des jetons (2026) » de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, un seul épisode d'une courte série dramatique d'IA d'une minute et demie peut consommer entre 5 et 10 millions de jetons. Selon les estimations de l'industrie, environ 50 000 jetons sont consommés pour produire 1 seconde de vidéo 1080p, soit 3 millions de jetons par minute. Selon les estimations de l'industrie citées par Shell Finance dans le Beijing News, une équipe technique de R&D composée de 8 à 10 personnes ne consomme qu'environ 3 à 5 millions de jetons au cours d'une semaine de R&D intensive.
En d’autres termes : écrire du code pendant une semaine ne vaut pas la peine de faire un sketch pendant une journée.
Ce rapport présente également une comparaison plus critique : la densité de valeur des scénarios au niveau du consommateur est d'environ 0,01 USD/million de mots, tandis que la valeur des scénarios au niveau industriel tels que la recherche et le développement de médicaments, la quantification financière et la génération de codes de précision peut atteindre 1 000 US$/million de mots, soit une différence de 100 000 fois.
Par conséquent, la comparaison « 55 % contre 58 % » n’est pas valide en termes de méthodologie : elle compare des scénarios de consommation à haute densité à des scénarios à faible densité et à haut rendement. La consommation de jetons en Chine est importante. Tout d’abord, c’est parce que le tournage vidéo lui-même consomme trop de jetons, et non parce qu’il a mal configuré la puissance de calcul. Le commentaire sur China.com le dit directement : la génération de vidéo est un scénario de consommation à haute densité, et la génération de code est un scénario à faible densité et à haute efficacité. Comparer les deux ensemble n’est pas valable d’un point de vue méthodologique.
Ce n’est qu’après avoir clarifié ce niveau qu’il pourra y avoir place à la discussion. La vraie question n’est pas « qui consomme le plus », mais où reste la valeur une fois consommée.
Court métrage dramatique chinois : un jeton est brûlé par "essais et erreurs"
La raison pour laquelle la consommation symbolique du court métrage dramatique sur l'IA est étonnante est qu'il s'agit d'une chaîne de montage déclenchée par une chaîne. Génération de scripts, conception de storyboard, modélisation de personnages, génération de vidéos, doublage, montage, chaque processus nécessite l'utilisation indépendante de grands modèles. Le coût en puissance de calcul d'un court métrage dramatique sur l'IA de 12 épisodes est estimé à environ 200 000 yuans ; le coût en puissance de calcul d'un court métrage dramatique d'action réelle de 120 minutes atteint à lui seul entre 30 000 et 40 000 yuans côté modèle, ce qui représente 50 % du coût total de la production de masse. Dans la production réelle, il est normal de dessiner le même plan plus de dix fois, voire des dizaines de fois. Une grande quantité de jetons est consommée dans le cycle de génération, d'insatisfaction et de redessinage, plutôt que dans le résultat final.
Il y a un autre chiffre dans le même dossier de relations avec les investisseurs : les scénarios de productivité de base tels que la recherche et le développement technologique, le développement de codes et l'itération de modèles ne représentent que 15 % de la consommation nationale de jetons. 55 % contre 15 %, ce contraste est plus révélateur que la comparaison entre "la Chine et les États-Unis" : la consommation de jetons en Chine a été fortement orientée vers le contenu dans le pays.
Mais la prospérité du côté du contenu n’a pas laissé de côté la valeur du côté du contenu. Le « Rapport sur les données sur les drames et les bandes dessinées IA pour le premier semestre 2026 » de DataEye montre que Douyin a ajouté 221 900 drames et bandes dessinées IA au cours du premier semestre, et seulement 1 055 d'entre eux ont dépassé 100 millions en volume de lecture, avec un taux d'équilibre de 0,48 %. En utilisant le seuil de rentabilité reconnu par l'industrie de 50 millions de vues, seulement 1,3 % des projets répondaient à la norme, c'est-à-dire que 98,7 % des projets n'ont pas pu récupérer leurs coûts dans les six mois suivant leur lancement, et en moyenne seulement 1 film sur 77 a été rentable. Les dépenses d'investissement représentent environ 70 % des recettes totales et la part du compte final du producteur n'est que de 4 à 7 %. Les coûts de main-d'œuvre économisés sont transférés à la plateforme pour acheter du volume. Les jetons sont brûlés au cours du processus de génération, l'argent est gagné aux deux extrémités du flux et de la puissance de calcul, et les sociétés de contenu supportent toute l'incertitude au milieu.
Programmation américaine : jeton gravé dans le « workflow »
Bien que la source du chiffre de 58 % aux États-Unis ne soit pas fiable, la consommation symbolique sur la scène de la programmation américaine a un volume vérifiable.
La conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre de l'exercice 2026 de Microsoft a révélé que le nombre d'utilisateurs de GitHub Copilot a atteint 50 millions et que les revenus liés à Copilot se sont accélérés de plus de 60 % d'un trimestre à l'autre en un seul trimestre. A noter que 50 millions correspond au nombre d'utilisateurs et que l'ampleur des abonnements payants est bien plus petite. Le nombre d'abonnements payants précédemment divulgué par Microsoft est de l'ordre de 4,7 millions. La différence entre les deux est d’environ dix fois et ne peut être confondue. Le taux de revenus annualisé de Cursor est passé d'environ 100 millions de dollars au début de 2025 à plus de 4 milliards de dollars en juin 2026. Il convient de noter qu'il ne s'agit pas de données de rapports financiers audités, mais d'une estimation du taux de rendement par les médias citant des personnes proches du dossier.
La logique de consommation de jetons des scénarios de programmation est fondamentalement différente de celle des jeux courts. Le sketch est une génération de chaîne « en un seul passage ». Si vous faites une erreur, il sera tiré à nouveau. Le taux de conversion entre la consommation de jetons et la production effective est extrêmement faible. L'aide à la programmation est un point unique intégré au workflow : générer un morceau de code, interpréter une erreur et reconstruire une fonction. La quantité de jetons pour chaque appel est bien inférieure à la génération vidéo, mais l'appel correspond directement à un résultat livrable. Les développeurs redessinent rarement le code calculé plus d'une douzaine de fois pour une fonction ; le compilateur et les tests indiqueront aux développeurs si le code est correct ou non. Le taux de gaspillage du Token est naturellement inférieur à celui de la génération vidéo.
Ce qui est plus important, c’est la rétention de la valeur. La logique de paiement de Cursor est « des frais basés sur le siège ou l'utilisation », et les entreprises paient pour le temps gagné par le développeur. L'argent provient du budget d'efficacité de l'entreprise et tombe directement entre les mains du fournisseur d'outils. La logique de paiement des fictions courtes consiste à « acheter des flux et acheter du trafic ». L'argent provient du budget marketing de la société de contenu et tombe entre les mains de la plateforme. Les deux modèles consomment des jetons, mais la valeur créée par les jetons reste au niveau de la couche outil et s'échappe vers la couche trafic.
« La Chine fait du divertissement et les États-Unis font de la productivité » est un discours trop soigné
Après avoir vu seulement le court drame sur la programmation, il est facile de tirer une conclusion : la Chine utilise l’IA pour créer du plaisir avec les tétons, et les États-Unis utilisent l’IA pour améliorer la productivité. Ce récit repose en fait sur une base partielle, mais il occulte trois réalités plus complexes.
Premièrement, une part considérable de la consommation de jetons aux États-Unis provient de programmeurs chinois. Le Beijing News Shell Finance a cité des initiés de l'industrie disant que de nombreux ingénieurs logiciels d'entreprises technologiques nationales utilisent des modèles américains tels que Claude pour écrire du code, et que ces consommations sont enregistrées dans le grand livre des jetons américains ; Le rapport d'OpenRouter montre également que la part de l'Asie dans les dépenses mondiales d'appels est passée d'environ 13 % initialement à environ 31 %. La « nationalité » d'un Token n'est pas égale à la nationalité de l'utilisateur.
Deuxièmement, la pénétration de l’IA dans les scénarios de productivité de la Chine n’est pas aussi stagnante que le suggèrent 55 % contre 15 %. Un commentaire paru dans l'Economic Daily du 26 octobre a souligné que la proportion de grands modèles et d'agents intelligents utilisés par les entreprises industrielles chinoises est passée à 47,5 %, qu'un total de 35 000 usines intelligentes de base ont été construites et que le taux de localisation des puces de puissance de calcul a augmenté à 37 % ; TCL CSOT utilise l'IA pour planifier la production, et le plan de production est compressé de 7 jours à 30 minutes ; CATL a déployé plus de 7 000 points de détection sur une ligne de production, et le taux de défaillance des cellules est passé d'un sur un million à un sur un milliard. Le « 2026 AI Index Report » de l'Université de Stanford montre qu'en mars 2026, l'écart de performance entre les top modèles chinois et américains s'est réduit à 2,7 % (la déclaration de l'Economic Daily est « inférieure à 3 %, le calibre des deux est similaire mais la source est différente). Les pièces courtes constituent le flux le plus important, mais pas le seul.
Troisièmement, la consommation symbolique du court métrage lui-même constitue également un « test de résistance » pour les capacités chinoises en matière d’IA. Les exigences techniques en matière de simultanéité élevée, de faible latence et de génération vidéo à grande échelle ont forcé l'avancement de la planification de la puissance de calcul et de l'optimisation de l'inférence. Le problème n’est pas que les courts métrages dramatiques utilisent des jetons, mais plutôt de savoir si les retombées de cette capacité d’ingénierie sont suffisantes pour compenser la diminution du contenu marginal au niveau du contenu.
La vraie différence ne réside pas dans « quoi construire » mais dans « qui paie pour le jeton »
Si vous regardez la comparaison entre la Chine et les États-Unis au niveau « contenu contre code », vous verrez une différence plus fondamentale : sur la scène de la productivité aux États-Unis, il existe un marché de paiement mature pour supporter le coût symbolique ; sur la scène du divertissement en Chine, le coût symbolique est absorbé par les enchères en cours de diffusion et un cycle de valeur durable ne se forme pas.
Les habitudes de paiement des logiciels des entreprises américaines sont matures. Les abonnements aux logiciels sont des dépenses aussi rigides que les factures de services publics. Les ingénieurs seniors de la Silicon Valley gagnent des centaines de milliers de dollars par an. La main d’œuvre économisée en écrivant des codes d’IA est de l’argent réel. Par conséquent, les applications au niveau de l’entreprise sont les premières à être produites en masse. Les payeurs et les utilisateurs sont les mêmes personnes, et la chaîne de rétroaction de la valeur est courte et claire. Cursor peut atteindre un coût d'exécution de 4 milliards de dollars car un groupe d'entreprises l'utilise en réalité pour remplacer une partie de la charge de travail de développement.
Pour les courtes dramatiques chinoises, le payeur est la plateforme de streaming, l’utilisateur est le public et le payeur est la société de contenu. La majeure partie de l’argent dépensé par les sociétés de contenu devient des revenus publicitaires pour la plateforme, plutôt que d’être réinvesti dans le processus de production de contenu. Les jetons ont épuisé la production, mais la production ne s'est pas transformée en bénéfices pour la société de contenu, ni en actifs techniques réutilisables.
Il ne s’agit pas de « l’IA chinoise a fait fausse route ». La Chine possède le plus grand marché de consommation de contenu au monde, et l'explosion de l'IA dans les courtes scènes dramatiques est un choix raisonnable déterminé par la structure du marché. Mais un choix raisonnable ne signifie pas nécessairement le meilleur choix. Lorsque 55 % des jetons sont dirigés vers un lien où « plus de 90 % du projet ne peut pas récupérer son coût et le producteur n'obtient qu'un pourcentage à un chiffre », le retour sur investissement à long terme doit être recalculé.
Conclusion
La comparaison « 55 % contre 58 % » s'étend parce qu'elle utilise un chiffre simple pour exprimer une réelle inquiétude : l'IA chinoise dépense-t-elle trop pour « rendre les gens regarder plus agréables » au lieu de « rendre la production plus efficace ?
Les chiffres eux-mêmes ne résistent pas à la vérification et les jetons n’équivalent pas à la puissance de calcul. Mais les problèmes évoqués par l’anxiété sont réels. La boucle fermée payante de la scène de programmation américaine prouve que Token peut créer une valeur mesurable et conservable. La boucle fermée des investissements dans les courts métrages dramatiques chinois prouve que les jetons peuvent créer du trafic, mais que le trafic n’équivaut pas à la rétention de valeur.
Le flux de jetons finira par devenir la direction de l’industrie. La Chine n'a pas besoin de refuser les courtes dramatiques en raison du chiffre de 55 % : il est raisonnable d'utiliser l'IA pour réduire le coût des courtes dramatiques, et le nombre d'appels générés par les scènes à grande échelle dilue le coût du raisonnement. Le prix des modèles vidéo nationaux est tombé à moins de 1 yuan par seconde. Mais ce qu'il faut se demander est : en dehors des pièces courtes, les scènes qui sont plus difficiles et plus lentes, mais qui peuvent modifier l'efficacité de la production une fois terminées, ont-elles obtenu une puissance de calcul suffisante et si la même boucle fermée de paiement clair a été formée. Si la réponse est non, alors 55 % n’est pas seulement une question de calibre statistique, mais une question de choix de configuration.
Le flux de consommation de Token est essentiellement le résultat du vote du capital et du marché. Le court métrage consomme une grande quantité de jetons en échange de l'échelle du trafic, et les scènes de code consomment avec précision des jetons pour accumuler de la valeur de productivité. Le trafic peut être réalisé rapidement, mais la boucle fermée de la valeur industrielle nécessite une culture intensive et à long terme. Dans la suite, je démonterai en profondeur : l'IA industrielle nationale et l'intelligence au niveau de l'entreprise, dont les pistes ont dépassé la boucle fermée du paiement réel et se sont débarrassées du modèle inefficace de « brûler des jetons en échange d'eau ». Suivez-moi et continuez à comprendre la véritable logique de profit de l'industrie de l'IA.
La base factuelle de cet article : formulaire d'enregistrement d'activités de relations avec les investisseurs en ligne chinois du 3 juin 2026 (source originale de "55 %/24 %/15 %", vérifiée par Shanghai Securities News, Beijing Daily et Beijing News Shell Finance) ; Beijing News Shell Finance « L'IA américaine améliore la productivité, l'IA chinoise crée du plaisir avec les tétons » est-elle une fausse proposition ? » (les données n'ont pas de source faisant autorité, Token ≠ puissance de calcul, une équipe de 8 à 10 personnes consomme 3 à 50 yuans par semaine) 00 000 Tokens) ; Shanghai Securities News « Qui crée le conflit sur la consommation de mots » (chaîne de traçabilité à 55 % : chinois en ligne → juillet Zhongtai Media Materials → rapport de l'Institut des technologies de l'information et des communications, cette proportion ne se trouve pas dans le texte du rapport de courtage) ; Chine « Rapport de recherche sur le développement économique des jetons (2026) » par l'Académie des technologies de l'information et des communications (un seul épisode d'une courte fiction d'une minute et demie contient 5 à 10 millions de jetons, un volume d'appels quotidien moyen de 500 000 milliards et une densité de valeur de 0,01 contre 1 000 USD/million de mots, soit 70,5 % de la puissance de calcul d'inférence en 2026 ); China Net a commenté : « La création de courts métrages dramatiques par l'IA est-elle un gaspillage de puissance de calcul ? (haute densité vidéo versus faible densité de code, la méthodologie n'est pas valide ; le prix des modèles nationaux est tombé à moins de 1 yuan par seconde) ; OpenRouter × a16z « State of AI » (100 000 milliards d'échantillons de jetons, programmation du modèle OpenAI 29 %, technologie 29 % d'ici fin 2025) ; Quotidien économique « La consommation de mots de Moyin est un aveugleur » (26 octobre 2026, taux de transparence de l'IA industrielle de 47,5 %, 35 000 usines intelligentes, puces domestiques de 37 %, l'écart entre les meilleurs modèles est inférieur à 3 %) ; le « 2026 AI Index Report » de l'Université de Stanford (l'écart de performance entre les modèles chinois et américains est de 2,7 %) ; Conférence téléphonique sur le rapport financier du quatrième trimestre de l'exercice 2026 de Microsoft (29 juillet 2026, 50 millions d'utilisateurs de GitHub Copilot, les revenus de Copilot ont augmenté de plus de 60 % d'un mois à l'autre ; les abonnements payants étaient de 4,7 millions pour le calibre du deuxième trimestre de l'exercice 2026) ; Taux d'exécution annualisé du curseur (environ 4 milliards de dollars en juin 2026, les médias citent des personnes proches du dossier, non auditées) ; DataEye "AI Drama and Comic Data Report for the First Half of 2026" (221 900 unités, 1 055 unités sur 100 millions, 0,48 %, seuil de rentabilité 1,3 %, 77 unités et 1 unité rentable) ; Securities Times, China News Weekly (l'investissement représentait environ 70 %, la répartition des comptes était de 4 à 7 %, le coût en puissance de calcul du court métrage de 12 épisodes était d'environ 200 000 yuans et le terminal modèle de 120 minutes était de 30 000 à 40 000 yuans) ; Chao News, Huxiu et China News Weekly ont rendu compte de la vérification de ce différend concernant les données ; 55 % et 58 % ne sont pas des statistiques faisant autorité. La consommation de jetons n’équivaut pas à un investissement en puissance de calcul. Le flux spécifique est soumis à des données d’audit officielles ou indépendantes par des tiers.
Avertissement : les données, les calculs de l'industrie et les rapports cités dans cet article proviennent tous de documents publics. Certaines données sont des estimations d’échantillonnage de l’industrie et ne constituent pas des statistiques d’audit nationales complètes. Les jetons, la puissance de calcul et le calibre des revenus varient selon les institutions et ne constituent aucun conseil en investissement. Les opinions contenues dans cet article ne sont que des déductions logiques industrielles et ne représentent pas un jugement de valeur sur une entreprise ou une piste.
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