55% dos tokens da China são queimados em dramas curtos e 58% nos Estados Unidos são queimados em códigos: o fluxo de tokens expõe dois “métodos de sobrevivência” da IA
Skye tem algo a dizer
2026.11.11 14:35
· De Pequim
Texto completo 5.664 palavras
Texto | Skye tem algo a dizer
Em relação à diferença no consumo de energia de computação de IA entre a China e os Estados Unidos, há uma declaração frequentemente citada: cerca de 55% dos tokens da China vão para pequenos dramas e vídeos de IA, e cerca de 58% dos tokens dos Estados Unidos são usados para programação e pesquisa e desenvolvimento.
As fontes de ambos os números não são confiáveis.
A fonte original dos 55% da China é a folha de registro de atividades de relações com investidores de junho de 2026 de uma empresa listada em ações A que investiu pesadamente em dramas curtos de IA, que afirma que “entre todas as ações de consumo de tokens no país, os dramas curtos de IA e a geração de vídeos estão no topo da lista, respondendo por 55%”. Após verificação, o Beijing News Shell Finance apontou que este não é um calibre estatístico nacional, nem a cobertura da amostra e o método de conversão foram tornados públicos; a afirmação de que "a China usa 55% para dramas curtos e os Estados Unidos usa 58% para códigos" em si "não tem fonte confiável e não foi cuidadosamente verificada".
O número de 58% nos Estados Unidos também não resiste a questionamentos. Algumas análises e rastreabilidade descobriram que pode vir do relatório “State of AI” divulgado conjuntamente pela OpenRouter e a16z: entre amostras de mais de 100 trilhões de Tokens, até o final de 2025, o modelo OpenAI representava 29% cada em programação e tarefas relacionadas à tecnologia, totalizando exatamente 58%. Mas o OpenRouter é apenas uma plataforma de agregação de API e suas estatísticas são apenas grandes modelos de linguagem, não geração de vídeo; sua distribuição de tokens não é igual à distribuição de consumo de tokens dos EUA. Muitos outros meios de comunicação verificaram e concluíram que o número de 58% nos Estados Unidos não pode ser comparado com estatísticas oficiais.
Ambos os números merecem pontos de interrogação. Mas a razão pela qual podem desencadear uma discussão em tão grande escala é porque apontam para uma diferença estrutural real: as aplicações de IA da China estão fortemente focadas na geração de conteúdos, enquanto as aplicações de IA americanas estão fortemente focadas na codificação e na I&D. As diferenças são reais, os números são aproximados. O que vale a pena desmantelar é a lógica industrial por trás das diferenças.
Mas antes de quebrar a lógica, vamos primeiro quebrar um conceito
A comparação entre 55% e 58% é baseada em uma premissa implícita: tratar o Token como poder computacional. Esta premissa está errada.
Token é a unidade de medida quando o modelo processa informações. Ele mede o rendimento – quantas palavras e quadros entram e saem em uma chamada. O poder de computação é o poder de computação da GPU por unidade de tempo e mede quanto trabalho o hardware realiza. Para o mesmo Token, o consumo de energia computacional correspondente em diferentes tarefas não é igual.
Quão grande é esse desequilíbrio?
De acordo com o "Relatório de Pesquisa de Desenvolvimento Econômico de Tokens (2026)" da Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação, um único episódio de um pequeno drama de IA de 1,5 minuto pode consumir de 5 a 10 milhões de tokens. De acordo com estimativas da indústria, aproximadamente 50.000 Tokens são consumidos para produzir 1 segundo de vídeo 1080p, o que equivale a 3 milhões de Tokens por minuto. De acordo com estimativas de todo o setor citadas pela Shell Finance no Beijing News, uma equipe técnica de P&D de 8 a 10 pessoas consome apenas cerca de 3 milhões a 5 milhões de tokens em uma semana de intensa P&D.
Em outras palavras: escrever código por uma semana não vale a pena fazer uma peça teatral por um dia.
Este relatório também tem uma comparação mais crítica: a densidade de valor dos cenários ao nível do consumidor é de cerca de 0,01 dólares/milhão de palavras, enquanto o valor dos cenários a nível industrial, como investigação e desenvolvimento de medicamentos, quantificação financeira e geração de código de precisão, pode atingir 1.000 dólares/milhão de palavras – uma diferença de 100.000 vezes.
Portanto, a comparação “55% vs. 58%” não é válida em termos de metodologia: ela compara cenários de consumo de alta densidade com cenários de baixa densidade e alta produção. O consumo de tokens da China é grande. Em primeiro lugar, é porque a gravação do vídeo em si consome muitos tokens, não porque tenha configurado incorretamente o poder de computação. O comentário no China.com foi direto: a geração de vídeo é um cenário de consumo de alta densidade e a geração de código é um cenário de baixa densidade e alta eficiência. Comparar os dois não é metodologicamente válido.
Só depois de clarificado este nível é que pode haver espaço para discussão. A verdadeira questão não é “quem consome mais”, mas onde fica o valor depois de consumido.
Curta-metragem chinês: token é queimado por "tentativa e erro"
A razão pela qual o consumo de tokens do drama curto de IA é incrível é que se trata de uma linha de montagem acionada em cadeia. Geração de roteiro, design de storyboard, modelagem de personagens, geração de vídeo, dublagem, edição, cada processo requer o uso independente de grandes modelos. O custo do poder de computação de um curta-metragem de IA de 12 episódios é estimado em cerca de 200.000 yuans; só o custo do poder de computação de um curta-metragem de ação ao vivo com IA de 120 minutos chega a 30.000 a 40.000 yuans no lado do modelo, representando 50% do custo total na produção em massa. Na produção real, é normal desenhar a mesma cena mais de dez vezes ou até dezenas de vezes. Uma grande quantidade de tokens é consumida no ciclo de geração, insatisfação e redesenho, e não no resultado final.
Há outro número no mesmo registro de relações com investidores: os principais cenários de produtividade, como pesquisa e desenvolvimento de tecnologia, desenvolvimento de código e iteração de modelos, representam apenas 15% do consumo doméstico de tokens. 55% vs. 15%, este contraste é mais ilustrativo do que a comparação "China vs. Estados Unidos" - o consumo de Token da China tem sido altamente inclinado para o lado do conteúdo no país.
Mas a prosperidade do lado do conteúdo não deixou o valor do lado do conteúdo. O "Relatório de dados de drama e quadrinhos de IA para o primeiro semestre de 2026" da DataEye mostra que Douyin adicionou 221.900 dramas e quadrinhos de IA no primeiro semestre do ano, e apenas 1.055 deles ultrapassaram 100 milhões em volume de reprodução, com uma taxa de equilíbrio de 0,48%. Utilizando a linha de equilíbrio de 50 milhões de visualizações reconhecida pela indústria, apenas 1,3% dos projectos cumpriram o padrão, ou seja, 98,7% dos projectos não conseguiram recuperar os seus custos no prazo de meio ano após o seu lançamento e, em média, apenas 1 em cada 77 filmes foi rentável. As despesas de investimento representam cerca de 70% da receita total, e a participação da conta final do produtor é de apenas 4% a 7%. Os custos trabalhistas economizados são transferidos para a plataforma para adquirir o volume. Os tokens são queimados no processo de geração, o dinheiro é ganho em ambas as extremidades do fluxo e do poder de computação, e as empresas de conteúdo suportam toda a incerteza no meio.
Programação Americana: Token queimado em “workflow”
Embora a fonte do valor de 58% nos Estados Unidos não seja confiável, o consumo de tokens no cenário de programação americano tem um volume verificável.
A teleconferência de resultados do quarto trimestre do ano fiscal de 2026 da Microsoft revelou que o número de usuários do GitHub Copilot atingiu 50 milhões, e a receita relacionada ao Copilot acelerou em mais de 60% em relação ao trimestre anterior em um único trimestre. Observe que 50 milhões é o número de usuários e a escala de assinaturas pagas é muito menor. O número de assinaturas pagas divulgadas anteriormente pela Microsoft é da ordem de 4,7 milhões. A diferença entre os dois é cerca de dez vezes e não pode ser confundida. A taxa de receita anualizada do Cursor aumentou de aproximadamente US$ 100 milhões no início de 2025 para mais de US$ 4 bilhões em junho de 2026 - deve-se notar que estes não são dados de relatórios financeiros auditados, mas uma estimativa de taxa de execução feita pela mídia citando pessoas familiarizadas com o assunto.
A lógica de consumo de tokens dos cenários de programação é fundamentalmente diferente daquela das jogadas curtas. A esquete é uma geração em cadeia de "uma passagem". Se errar, será sorteado novamente. A taxa de conversão entre o consumo de tokens e a produção efetiva é extremamente baixa. A assistência à programação é um ponto único incorporado no fluxo de trabalho: gerar um trecho de código, interpretar um erro e reconstruir uma função. A quantidade de tokens de cada chamada é muito menor que a geração de vídeo, mas a chamada corresponde diretamente a uma saída entregue. Os desenvolvedores raramente redesenham o código calculado mais de uma dúzia de vezes para uma função; o compilador e os testes informarão aos desenvolvedores se o código está correto ou não. A taxa de desperdício de Token é naturalmente menor que a da geração de vídeo.
O que é mais importante é a retenção de valor. A lógica de pagamento do Cursor é “cobrança baseada no assento ou uso”, e as empresas pagam pelo tempo economizado pelo desenvolvedor. O dinheiro sai do orçamento de eficiência da empresa e cai diretamente nas mãos do fornecedor da ferramenta. A lógica de pagamento dos dramas curtos é “comprar streams e comprar tráfego”. O dinheiro sai do orçamento de marketing da empresa de conteúdo e cai nas mãos da plataforma. Ambos os modelos consomem tokens, mas o valor criado pelos tokens permanece na camada de ferramentas e vaza para a camada de tráfego.
“A China faz entretenimento e os Estados Unidos fazem produtividade” é uma narrativa excessivamente elegante
Depois de ver apenas o breve drama sobre programação, é fácil tirar uma conclusão: a China está usando a IA para criar diversão e os Estados Unidos estão usando a IA para melhorar a produtividade. Esta narrativa tem uma base parcial de factos, mas obscurece três realidades mais complexas.
Primeiro, uma parte considerável do consumo de tokens nos Estados Unidos é proveniente de programadores chineses. O Beijing News Shell Finance citou membros da indústria dizendo que muitos engenheiros de software em empresas de tecnologia nacionais usam modelos americanos como Claude para escrever código, e esses consumos são registrados no livro-razão de tokens dos EUA; O relatório da OpenRouter também mostra que a participação da Ásia nas despesas globais com chamadas aumentou de cerca de 13% inicialmente para cerca de 31%. A “nacionalidade” de um Token não é igual à nacionalidade do usuário.
Em segundo lugar, a penetração da IA nos cenários de produtividade da China não está tão estagnada como sugere 55% versus 15%. Um comentário no Economic Daily de 26 de outubro apontou que a proporção de grandes modelos e agentes inteligentes usados pelas empresas industriais chinesas aumentou para 47,5%, um total de 35.000 fábricas inteligentes de nível básico foram construídas e a taxa de localização de chips de poder de computação aumentou para 37%; TCL CSOT usa IA para agendar a produção e o plano de produção é compactado de 7 dias para 30 minutos; A CATL implantou mais de 7.000 pontos de detecção em uma linha de produção e a taxa de falhas nas células caiu de um em um milhão para um em um bilhão. O "Relatório do Índice de IA de 2026" da Universidade de Stanford mostra que, em março de 2026, a diferença de desempenho entre os principais modelos da China e dos Estados Unidos diminuiu para 2,7% (a declaração do Economic Daily é "menos de 3%", o calibre dos dois é semelhante, mas a fonte é diferente). As reproduções curtas são o maior fluxo único, mas não o único.
Terceiro, o consumo simbólico do pequeno drama em si também é um “teste de resistência” às capacidades de IA da China. Os requisitos de engenharia para alta simultaneidade, baixa latência e geração de vídeo em grande escala forçaram o avanço do agendamento do poder de computação e da otimização de inferência. O problema não é que o drama curto utilize tokens, mas se o transbordamento desta capacidade de engenharia é suficiente para compensar a diminuição do conteúdo marginal no nível do conteúdo.
A verdadeira diferença não está em “o que construir”, mas em “quem paga pelo token”
Se olharmos para a comparação entre a China e os Estados Unidos a partir do nível de “conteúdo versus código”, veremos uma diferença mais fundamental: no cenário de produtividade nos Estados Unidos, existe um mercado de pagamentos maduro para suportar o custo simbólico; no cenário do entretenimento na China, o custo do token é absorvido pelos lances in-stream e um ciclo de valor sustentável não é formado.
Os hábitos de pagamento de software das empresas americanas estão maduros. As assinaturas de software são despesas tão rígidas quanto contas de serviços públicos. Engenheiros seniores no Vale do Silício ganham centenas de milhares de dólares por ano. A mão de obra economizada ao escrever códigos de IA é dinheiro real. Portanto, os aplicativos de nível empresarial são os primeiros a serem produzidos em massa. Os pagadores e os usuários são as mesmas pessoas e a cadeia de feedback de valor é curta e clara. O Cursor pode atingir uma taxa de execução de US$ 4 bilhões porque um grupo de empresas está realmente usando-o para substituir parte da carga de trabalho de desenvolvimento.
Para curtas-metragens chinesas, o pagador é a plataforma de streaming, o usuário é o público e o pagador é a empresa de conteúdo. A maior parte do dinheiro gasto pelas empresas de conteúdo torna-se receita de publicidade para a plataforma, em vez de retornar ao processo de produção de conteúdo. Os tokens esgotaram a produção, mas a produção não se transformou em lucros para a empresa de conteúdo, nem em ativos técnicos reutilizáveis.
Isto não é “a IA da China seguiu o caminho errado”. A China tem o maior mercado de consumo de conteúdo do mundo, e a explosão da IA em cenas curtas de drama é uma escolha razoável determinada pela estrutura do mercado. Mas uma escolha razoável não significa a melhor escolha. Quando 55% dos tokens fluem para um link onde “mais de 90% do projeto não consegue recuperar o seu custo e o produtor obtém apenas uma percentagem de um dígito”, o retorno a longo prazo deste investimento precisa de ser recalculado.
Conclusão
A comparação de “55% vs. 58%” se espalha porque usa um número simples para expressar uma ansiedade real: a IA da China está gastando muito em “fazer com que as pessoas assistam de forma mais agradável” em vez de “tornar a produção mais eficiente?”
Os números em si não resistem à verificação e os tokens não equivalem ao poder de computação. Mas os problemas apontados pela ansiedade são reais. O ciclo fechado pago do cenário de programação americano prova que o Token pode criar valor mensurável e retido. O ciclo fechado de investimento nos short dramas chineses prova que os tokens podem criar tráfego, mas o tráfego não é igual à retenção de valor.
O fluxo de tokens acabará por se tornar a direção da indústria. A China não precisa negar dramas curtos por causa do número de 55% - é razoável usar IA para reduzir o custo de dramas curtos, e o número de chamadas geradas por cenas de grande escala dilui o custo do raciocínio. O preço dos modelos de vídeo domésticos caiu para menos de 1 yuan por segundo. Mas o que precisa ser perguntado é: fora das peças curtas, aquelas cenas que são mais difíceis e mais lentas, mas que podem alterar a eficiência da produção depois de concluídas, têm poder computacional suficiente obtido e se o mesmo ciclo fechado de pagamento claro foi formado. Se a resposta for não, então 55% não é apenas uma questão de calibre estatístico, mas uma questão de escolha de configuração.
O fluxo de consumo do Token é essencialmente o resultado da votação do capital e do mercado. O drama curto consome uma grande quantidade de tokens em troca da escala de tráfego, e as cenas de código consomem tokens com precisão para acumular valor de produtividade. O tráfego pode ser alcançado rapidamente, mas o ciclo fechado do valor industrial requer um cultivo intensivo e de longo prazo. Na sequência, desmantelarei em profundidade: a IA industrial doméstica e a inteligência de nível empresarial, que rastreiam o ciclo fechado de pagamento real e se livram do modelo ineficiente de “queimar tokens em troca de água”. Siga-me e continue entendendo a verdadeira lógica do lucro da indústria de IA.
A base factual deste artigo: Formulário de registro de atividades de relações com investidores online chinês em 3 de junho de 2026 (fonte original de "55%/24%/15%", verificado por Shanghai Securities News, Beijing Daily e Beijing News Shell Finance); Beijing News Shell Finance "É "A IA americana melhora a produtividade, a IA chinesa cria diversão para os mamilos" é uma proposição falsa?" (os dados não têm fonte oficial, Token ≠ poder de computação, uma equipe de 8 a 10 pessoas consome 3 milhões a 50 yuans por semana) 00.000 Tokens); Shanghai Securities News "Quem está criando o conflito sobre o consumo de palavras" (55% da cadeia de rastreabilidade: Chinese Online → Julho Zhongtai Media Materials → Relatório do Instituto de Tecnologia da Informação e Comunicação, esta proporção não é encontrada no texto do relatório de corretagem); China "Relatório de Pesquisa sobre Desenvolvimento Econômico de Tokens (2026)" da Academia de Tecnologia da Informação e Comunicação (um único episódio de um drama curto de 1,5 minutos tem de 5 a 10 milhões de tokens, um volume médio diário de chamadas de 500 trilhões e uma densidade de valor de 0,01 vs. US$ 1.000/milhão de palavras, 70,5% do poder de computação de inferência em 2026); A China Net comentou: "A IA criando pequenos dramas é um desperdício de poder computacional?" (alta densidade de vídeo versus baixa densidade de código, a metodologia não é válida; o preço do modelo doméstico caiu para menos de 1 yuan por segundo); OpenRouter × a16z "Estado da IA" (100 trilhões de amostras de tokens, programação do modelo OpenAI 29%, tecnologia 29% até o final de 2025); Economic Daily "O consumo de palavras em Moyin é cego" (26 de outubro de 2026, taxa de transparência de penetração de IA industrial 47,5%, 35.000 fábricas inteligentes, chips domésticos 37%, a diferença entre os modelos principais é inferior a 3%); "Relatório de Índice de IA de 2026" da Universidade de Stanford (a diferença de desempenho entre os modelos chinês e americano é de 2,7%); Teleconferência de relatório financeiro do quarto trimestre do ano fiscal de 2026 da Microsoft (29 de julho de 2026, 50 milhões de usuários do GitHub Copilot, a receita do Copilot aumentou mais de 60% mês a mês; as assinaturas pagas foram de 4,7 milhões para o calibre do segundo trimestre do ano fiscal de 2026); Taxa de execução anualizada do Cursor (aproximadamente US$ 4 bilhões em junho de 2026, a mídia citou pessoas familiarizadas com o assunto, não auditadas); DataEye "Relatório de dados de drama e quadrinhos de IA para o primeiro semestre de 2026" (221.900 unidades, 1.055 unidades acima de 100 milhões, 0,48%, linha de equilíbrio de 1,3%, 77 unidades e 1 unidade lucrativa); Securities Times, China News Weekly (o investimento representou cerca de 70%, a divisão da conta foi de 4% a 7%, o custo do poder de computação do drama curto de 12 episódios foi de cerca de 200.000 yuans e o terminal modelo de 120 minutos foi de 30.000 a 40.000 yuans); Chao News, Huxiu e China News Weekly relataram a verificação desta disputa de dados; 55% e 58% não são estatísticas oficiais. O consumo de tokens não é igual ao investimento em poder de computação. O fluxo específico está sujeito a dados de auditoria independente oficial ou de terceiros.
Isenção de responsabilidade: os dados, cálculos do setor e narrações de relatórios citados neste artigo são todos de materiais públicos. Alguns dos dados são estimativas de amostragem da indústria e não são estatísticas completas de auditoria nacional. Os tokens, o poder de computação e os níveis de receita variam entre as diferentes instituições e não constituem qualquer conselho de investimento. As opiniões contidas neste artigo são apenas deduções lógicas industriais e não representam um julgamento de valor sobre qualquer empresa ou caminho.
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