55% токенов Китая сжигаются в коротких драмах, а 58% в США сжигаются в кодах: поток токенов обнажает два «метода выживания» ИИ

Скай есть что сказать

2026.11.11 14:35

· Из Пекина

Полный текст 5664 слов.

Текст | Скай есть что сказать

Что касается разницы в потреблении вычислительной мощности ИИ между Китаем и Соединенными Штатами, часто цитируют утверждение: около 55% токенов Китая идут на короткие драмы и видеоролики с ИИ, а около 58% токенов США используются для программирования, исследований и разработок.

Источники обеих цифр ненадежны.

Первоначальным источником 55% Китая является отчет о деятельности по связям с инвесторами за июнь 2026 года компании, котирующейся на бирже A, которая вложила значительные средства в короткометражные драмы с использованием искусственного интеллекта, в котором говорится, что «среди всех долей потребления токенов в стране короткометражные драмы с искусственным интеллектом и создание видео возглавляют список, составляя 55%». После проверки газета Beijing News Shell Finance отметила, что это не национальный статистический уровень, а охват выборки и метод преобразования не были обнародованы; утверждение о том, что «Китай использует 55% для коротких драм, а Соединенные Штаты используют 58% для кодов», само по себе «не имеет авторитетного источника и не было тщательно проверено».

Цифра в 58% в США также не выдерживает сомнений. Некоторый анализ и отслеживание показали, что это может быть получено из отчета «Состояние ИИ», совместно выпущенного OpenRouter и a16z: среди выборок из более чем 100 триллионов токенов к концу 2025 года на модель OpenAI приходилось по 29% в задачах, связанных с программированием и технологиями, что в сумме составляет ровно 58%. Но OpenRouter — это всего лишь платформа агрегации API, и ее статистика — это только большие языковые модели, а не генерация видео; его распределение токенов не равно распределению потребления токенов США. Многие другие СМИ проверили и пришли к выводу, что цифра в 58% в США не идет ни в какое сравнение с авторитетной статистикой.

Обе эти цифры заслуживают вопросительных знаков. Но причина, по которой они могут вызвать такую ​​широкомасштабную дискуссию, заключается в том, что они указывают на реальную структурную разницу: приложения ИИ в Китае в значительной степени ориентированы на генерацию контента, в то время как приложения ИИ в США в значительной степени ориентированы на кодирование и исследования и разработки. Различия реальны, цифры приблизительные. Что стоит демонтировать, так это индустриальную логику, лежащую в основе этих различий.

Но прежде чем ломать логику, давайте сначала разберем концепцию.

Сравнение 55% и 58% основано на неявной предпосылке: рассматривать токен как вычислительную мощность. Эта предпосылка неверна.

Токен — это единица измерения, когда модель обрабатывает информацию. Он измеряет пропускную способность — сколько слов и кадров вводится и выводится за один вызов. Вычислительная мощность — это вычислительная мощность графического процессора в единицу времени, которая измеряет объем работы, выполняемой оборудованием. Для одного и того же Токена соответствующее потребление вычислительной мощности в разных задачах неодинаково.

Насколько велик этот дисбаланс?

Согласно «Отчету об исследовании экономического развития токенов (2026 г.)» Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, один эпизод 1,5-минутной короткометражной драмы с искусственным интеллектом может потреблять от 5 до 10 миллионов токенов. По отраслевым оценкам, для производства 1 секунды видео 1080p расходуется около 50 000 токенов, что составляет 3 миллиона токенов в минуту. Согласно общеотраслевым оценкам, приведенным Shell Finance в газете «Пекинские новости», техническая группа исследований и разработок из 8–10 человек потребляет всего от 3 до 5 миллионов токенов за неделю интенсивных исследований и разработок.

Другими словами: писать код за неделю не стоит того, чтобы делать капустник за день.

В этом отчете также есть более критическое сравнение: плотность стоимости сценариев потребительского уровня составляет около 0,01 доллара США за миллион слов, в то время как стоимость сценариев промышленного уровня, таких как исследования и разработки лекарств, финансовая количественная оценка и генерация точного кода, может достигать 1000 долларов США за миллион слов — разница в 100 000 раз.

Таким образом, сравнение «55% против 58%» некорректно с точки зрения методологии: оно сравнивает сценарии с высокой плотностью потребления со сценариями с низкой плотностью и высоким объемом производства. Потребление токенов в Китае велико. Прежде всего, это потому, что сама видеосъемка потребляет слишком много Токенов, а не потому, что неправильно настроили вычислительные мощности. В комментарии на сайте China.com это прямо сказано: генерация видео — это сценарий с высокой плотностью потребления, а генерация кода — это сценарий с низкой плотностью и высокой эффективностью. Сравнивать эти два понятия методологически некорректно.

Только после прояснения этого уровня может появиться место для дискуссии. Реальный вопрос не в том, «кто потребляет больше», а в том, где останется ценность после того, как она будет потреблена.

Китайская короткометражка: Токен сжигается методом «проб и ошибок»

Причина, по которой потребление токенов в короткометражной драме об искусственном интеллекте удивительно, заключается в том, что это сборочная линия, запускаемая цепочкой. Генерация сценариев, дизайн раскадровки, моделирование персонажей, генерация видео, озвучка, монтаж — каждый процесс требует самостоятельного использования больших моделей. Стоимость вычислительной мощности 12-серийной короткометражной драмы с искусственным интеллектом оценивается примерно в 200 000 юаней; Стоимость вычислительной мощности только 120-минутной короткометражной драмы с искусственным интеллектом достигает 30 000–40 000 юаней со стороны модели, что составляет 50% от общей стоимости массового производства. В реальном производстве один и тот же кадр можно нарисовать более десяти или даже десятков раз. Большое количество токенов потребляется в цикле генерации, неудовлетворенности и перерисовки, а не в конечном выходе.

В тех же отчетах по связям с инвесторами есть еще одна цифра: на основные сценарии производительности, такие как технологические исследования и разработки, разработка кода и итерация модели, приходится только 15% внутреннего потребления токенов. 55% против 15%, этот контраст более нагляден, чем сравнение «Китай против США» — потребление токенов в Китае сильно смещено в сторону контента в стране.

Но процветание содержательной стороны не утратило ценности содержательной стороны. «Отчет по драмам и комиксам с использованием искусственного интеллекта за первое полугодие 2026 года» DataEye показывает, что Дуин добавил 221 900 драм и комиксов с искусственным интеллектом в первой половине года, и только 1055 из них превысили 100 миллионов по объему воспроизведения с коэффициентом безубыточности 0,48%. Используя признанную в отрасли линию безубыточности в 50 миллионов просмотров, стандарту соответствовали только 1,3% проектов, то есть 98,7% проектов не смогли окупить свои затраты в течение полугода после запуска, а в среднем только 1 из каждых 77 фильмов был прибыльным. Инвестиционные расходы составляют около 70% от общего дохода, а доля конечного счета производителя составляет всего от 4% до 7%. Сэкономленные трудозатраты переносятся на платформу в соответствии с объемом закупок. Токены сжигаются в процессе генерации, деньги зарабатываются на обоих концах потока и вычислительных мощностей, а контент-компании несут всю неопределенность посередине.

Американское программирование: токен сгорел в «рабочем процессе»

Хотя источник цифры 58% в США ненадежен, потребление токенов на американской сцене программирования действительно имеет поддающийся проверке объем.

Конференц-звонок Microsoft по итогам четвертого квартала 2026 финансового года показал, что число пользователей GitHub Copilot достигло 50 миллионов, а доходы, связанные с Copilot, увеличились более чем на 60% по сравнению с предыдущим кварталом за один квартал. Заметим, что 50 миллионов — это количество пользователей, а масштаб платных подписок гораздо меньше. Количество платных подписок, ранее раскрытых Microsoft, составляет порядка 4,7 миллиона. Разница между ними примерно в десять раз, и ее невозможно спутать. Годовой объем выручки Cursor вырос с примерно 100 миллионов долларов США в начале 2025 года до более чем 4 миллиардов долларов США в июне 2026 года. Следует отметить, что это не проверенные данные финансовых отчетов, а оценка темпов роста, сделанная СМИ со ссылкой на людей, знакомых с этим вопросом.

Логика потребления токенов в сценариях программирования принципиально отличается от логики коротких игр. Скит представляет собой «однопроходную» цепную генерацию. Если вы допустите ошибку, он будет нарисован заново. Коэффициент конверсии между потреблением токенов и эффективным выпуском чрезвычайно низок. Помощь в программировании — это единый этап, встроенный в рабочий процесс: создание фрагмента кода, интерпретация ошибки и восстановление функции. Количество токенов за каждый вызов намного меньше, чем за генерацию видео, но вызов напрямую соответствует конечному результату. Разработчики редко перерисовывают код, рассчитанный для функции более десятка раз; компилятор и тесты сообщат разработчикам, правильный ли код или нет. Уровень потерь токена, естественно, ниже, чем при генерации видео.

Что более важно, так это сохранение ценности. Логика оплаты Cursor заключается в «плате в зависимости от места или использования», и предприятия платят за сэкономленное время разработчика. Деньги поступают из бюджета эффективности предприятия и попадают непосредственно в руки поставщика инструментов. Логика оплаты коротких драм заключается в том, чтобы «покупать потоки и покупать трафик». Деньги поступают из маркетингового бюджета контент-компании и попадают в руки платформы. Обе модели используют токены, но ценность, создаваемая токенами, остается на уровне инструментов и переходит на уровень трафика.

«Китай занимается развлечениями, а США — производительностью» — слишком аккуратный рассказ.

Увидев всего лишь короткую драму о программировании, легко сделать вывод: Китай использует ИИ для развлечения сосков, а Соединенные Штаты используют ИИ для повышения производительности. На самом деле эта история имеет частичную основу, но она затеняет три более сложные реальности.

Во-первых, значительная часть потребления токенов в США обеспечивается китайскими программистами. Газета Beijing News Shell Finance процитировала инсайдеров отрасли, заявивших, что многие инженеры-программисты в отечественных технологических компаниях используют американские модели, такие как Claude, для написания кода, и это потребление фиксируется в реестре токенов США; Отчет OpenRouter также показывает, что доля Азии в глобальных расходах на звонки увеличилась с первоначальных примерно 13% примерно до 31%. «Гражданство» токена не равно гражданству пользователя.

Во-вторых, проникновение ИИ в сценарии производительности Китая не так стабильно, как предполагают 55% против 15%. В комментарии Economic Daily от 26 октября отмечалось, что доля крупных моделей и интеллектуальных агентов, используемых китайскими промышленными предприятиями, выросла до 47,5%, всего было построено 35 000 интеллектуальных заводов базового уровня, а уровень локализации чипов вычислительной мощности увеличился до 37%; TCL CSOT использует ИИ для планирования производства, при этом производственный план сокращается с 7 дней до 30 минут; Компания CATL развернула более 7000 точек обнаружения на производственной линии, и частота отказов ячеек снизилась с одной на миллион до одной на миллиард. «Отчет об индексе искусственного интеллекта за 2026 год» Стэнфордского университета показывает, что по состоянию на март 2026 года разрыв в производительности между ведущими моделями Китая и США сократился до 2,7% (по данным Economic Daily, «менее 3%», уровень этих двух моделей аналогичен, но источник разный). Короткие пьесы — самый крупный, но не единственный поток.

В-третьих, потребление жетонов самой короткометражной драмы также является «стресс-тестом» возможностей искусственного интеллекта Китая. Инженерные требования к высокому параллелизму, низкой задержке и крупномасштабной генерации видео привели к развитию планирования вычислительной мощности и оптимизации вывода. Проблема не в том, что в короткометражной драме используются жетоны, а в том, достаточно ли распространения этих инженерных возможностей, чтобы компенсировать уменьшение маргинального контента на уровне контента.

Реальная разница не в том, «что строить», а в том, «кто платит за токен».

Если вы посмотрите на сравнение Китая и США с уровня «контент против кода», вы увидите более фундаментальную разницу: в сфере производительности в США существует зрелый рынок платежей, способный нести стоимость токенов; на рынке развлечений в Китае стоимость токенов поглощается потоковыми торгами, и устойчивый цикл создания ценности не формируется.

Привычки американских предприятий платить за программное обеспечение уже сформировались. Подписка на программное обеспечение — это такие же жесткие расходы, как и счета за коммунальные услуги. Старшие инженеры Кремниевой долины зарабатывают сотни тысяч долларов в год. Рабочая сила, сэкономленная за счет написания кодов ИИ, — это настоящие деньги. Поэтому приложения корпоративного уровня первыми начнут массово производиться. Плательщиками и пользователями являются одни и те же люди, а цепочка обратной связи по стоимости короткая и понятная. Курсор может достичь оборота в 4 миллиарда долларов США, поскольку группа компаний действительно использует его для замены части рабочей нагрузки по разработке.

В случае китайских короткометражных драм плательщиком является потоковая платформа, пользователем — аудитория, а плательщиком — контент-компания. Большая часть денег, потраченных контент-компаниями, становится доходом от рекламы для платформы, а не возвращается в процесс производства контента. Токены сожгли производство, но производство не превратилось в прибыль контент-компании и не превратилось в многоразовые технические активы.

Это не «Китайский ИИ пошел по неправильному пути». Китай обладает крупнейшим в мире рынком потребления контента, и бурное развитие искусственного интеллекта в коротких драматических сценах является разумным выбором, определяемым структурой рынка. Но разумный выбор не означает лучший выбор. Когда 55% токенов переходят по ссылке, где «более 90% проекта не могут окупить свою стоимость, а производитель получает только однозначный процент», долгосрочную отдачу от этих инвестиций необходимо пересчитать.

Заключение

Сравнение «55% против 58%» получило широкое распространение, потому что оно использует простое число, чтобы выразить реальную тревогу: не тратит ли китайский ИИ слишком много на то, чтобы «сделать людям просмотр более приятным», вместо того, чтобы «сделать производство более эффективным?»

Сами числа не выдерживают проверки, а токены не равны вычислительной мощности. Но проблемы, на которые указывает тревога, реальны. Замкнутый платный цикл американского программирования доказывает, что Token может создавать измеримую и сохраняемую ценность. Замкнутый цикл инвестиций в китайские короткометражные драмы доказывает, что токены могут создавать трафик, но трафик не равен сохранению ценности.

Поток токенов в конечном итоге станет направлением развития отрасли. Китаю не нужно отрицать короткие драмы из-за цифры 55% — разумно использовать ИИ для снижения стоимости коротких драм, а количество звонков, генерируемых крупномасштабными сценами, действительно снижает стоимость рассуждений. Цены на отечественные видеомодели упали до менее 1 юаня в секунду. Но вот что нужно спросить: помимо коротких пьес, те сцены, которые более сложны и медленны, но могут изменить эффективность производства после завершения, имеют ли достаточную вычислительную мощность, и сформировался ли такой же четкий замкнутый цикл оплаты. Если ответ отрицательный, то 55% — это не просто вопрос статистического калибра, а вопрос выбора конфигурации.

Поток потребления токенов, по сути, является результатом голосования капитала и рынка. Короткометражная драма потребляет большое количество токенов в обмен на масштаб трафика, а сцены кода точно потребляют токены для накопления ценности производительности. Транспортное движение может быть достигнуто быстро, но замкнутый цикл промышленной ценности требует долгосрочного и интенсивного развития. В дальнейшем я подробно разберу: Отечественный промышленный ИИ и интеллект уровня предприятия, треки которого прошли замкнутый цикл реальных платежей и избавились от неэффективной модели «сжигания токенов в обмен на воду». Следуйте за мной и продолжайте понимать истинную логику получения прибыли в индустрии искусственного интеллекта.

Фактическая основа этой статьи: Форма учета активности китайских онлайн-инвесторов по состоянию на 3 июня 2026 г. (первоначальный источник «55%/24%/15%», проверено Shanghai Securities News, Beijing Daily и Beijing News Shell Finance); Beijing News Shell Finance: «Является ли фраза «Американский ИИ повышает производительность, а китайский ИИ доставляет удовольствие соскам» — ложное утверждение?» (данные не имеют авторитетного источника, токен ≠ вычислительная мощность, команда из 8-10 человек потребляет 3 миллиона-50 юаней в неделю) 00 000 токенов); Новости Shanghai Securities «Кто создает конфликт из-за потребления слов» (цепочка отслеживания 55%: китайский онлайн → июльские материалы СМИ Чжунтай → отчет Института информационных и коммуникационных технологий, эта доля не встречается в тексте брокерского отчета); Китай «Отчет об исследовании экономического развития токенов (2026 г.)» Академии информационных и коммуникационных технологий (один эпизод 1,5-минутной короткометражной драмы содержит от 5 до 10 миллионов токенов, средний ежедневный объем вызовов 500 триллионов и плотность значений 0,01 против 1000 долларов США за миллион слов, 70,5% вычислительной мощности вывода в 2026 году); China Net прокомментировала: «Является ли ИИ создание коротких драм пустой тратой вычислительной мощности?» (высокая плотность видео по сравнению с низкой плотностью кода, методология недействительна; цена отечественной модели упала до менее 1 юаня в секунду); OpenRouter × a16z «Состояние ИИ» (100 триллионов образцов токенов, программирование моделей OpenAI 29%, технологии 29% к концу 2025 года); Economic Daily «Мойин, потребляющий слова, закрывает глаза» (26 октября 2026 г., уровень прозрачности проникновения промышленного искусственного интеллекта 47,5%, 35 000 умных фабрик, отечественные чипы 37%, разрыв между топ-моделями составляет менее 3%); «Отчет об индексе искусственного интеллекта за 2026 год» Стэнфордского университета (разрыв в производительности между китайской и американской моделями составляет 2,7%); Конференц-звонок Microsoft по финансовому отчету за 4 квартал 2026 г. (29 июля 2026 г., GitHub Copilot — 50 миллионов пользователей, доход Copilot увеличился более чем на 60 % в месячном исчислении; количество платных подписок составило 4,7 миллиона для калибра за 2 квартал 2026 финансового года); Курсор в годовом исчислении (около 4 миллиардов долларов США в июне 2026 года, СМИ цитируют людей, знакомых с вопросом, не прошедших аудит); DataEye «Отчет по данным AI Drama and Comic за первое полугодие 2026 года» (221 900 единиц, 1055 единиц свыше 100 миллионов, 0,48%, линия безубыточности 1,3%, 77 единиц и 1 единица прибыльная); Securities Times, China News Weekly (инвестиции составили около 70%, разделение счета составило 4%-7%, стоимость вычислительной мощности 12-серийной короткометражной драмы составила около 200 000 юаней, а 120-минутная модель терминала - 30 000-40 000 юаней); Chao News, Huxiu и China News Weekly сообщили о проверке этого спора о данных; 55% и 58% не являются авторитетной статистикой. Потребление токенов не равно инвестициям в вычислительную мощность. Конкретный поток подлежит официальным данным или данным независимого аудита третьей стороны.

Отказ от ответственности: данные, отраслевые расчеты и отчеты, цитируемые в этой статье, взяты из общедоступных материалов. Некоторые данные представляют собой выборочные оценки отрасли и не являются полной статистикой национального аудита. Токены, вычислительная мощность и уровень доходов различаются в зависимости от учреждения и не представляют собой каких-либо рекомендаций по инвестированию. Мнения в этой статье являются лишь промышленными логическими выводами и не представляют собой оценочного суждения о какой-либо компании или направлении.

Уважение к оригинальной работе, если вы квалифицированы, вас следует ценить.

В соответствии с требованиями Закона о кибербезопасности в отношении настоящего имени, пожалуйста, привяжите свой номер мобильного телефона, прежде чем оставлять комментарий.

Выражать

2026-11-11 23:07

Ван И разговаривает по телефону с госсекретарем США Рубио

2026-11-11 23:06

Внутренние товарные фьючерсные рынки в основном закрылись с повышением в ночное время, при этом химическая продукция лидировала.

2026-11-11 22:41

Главный фондовый индекс Мексики после открытия вырос до 72 231 пункта, достигнув рекордного уровня.

2026-11-11 22:36

Поставщики услуг облачных вычислений на базе искусственного интеллекта в совокупности укрепились, акции CoreWeave выросли на 14%

2026-11-11 22:34

Фьючерсы на золото в Нью-Йорке упали ниже $4030 за унцию, снизившись на 0,01% за день.

2026-11-11 22:33

Индекс Nasdaq China Golden Dragon упал более чем на 1%

2026-11-11 22:32

Индекс Philadelphia Semiconductor открылся ростом на 4,5%, отыграв все потери в 12%.

Фондовый рынок США открылся: три основных индекса выросли в совокупности, CoreWeave вырос более чем на 16%.

2026-11-11 22:26

Россия планирует выбрать план лунной АЭС в 2027 году

JD Logistics запускает поезд в Тибет

2026-11-11 22:25

Бюджет ЕС на 2027 год первоначально утвержден

2026-11-11 22:24

В уезде Хэцзин префектуры Байингуолен Синьцзяна произошло землетрясение магнитудой 3,0 с глубиной очага 17 километров.

2026-11-11 22:20

Китай, Турция и Египет выступают с инициативой международного сотрудничества для укрепления высококачественных углеродных кредитов

2026-11-11 22:19

Hualin Securities: Генеральный директор Донг Донг получил решение о регулятивном разговоре от Бюро регулирования ценных бумаг Цзянси

Eton Electronics: Строительство инвестиционного проекта частного размещения начнется в декабре

2026-11-11 22:15

Guosheng Securities: Получено решение об административных штрафах и мерах административного регулирования

2026-11-11 22:02

Xiangcai Shares: дочерняя компания Xiangcai Securities получила штрафы и меры регулирования от Бюро регулирования ценных бумаг провинции Хунань.

2026-11-11 21:53

Внутридневной рост доллара по отношению к иене увеличился до 0,5% и сейчас составляет 159,53.

2026-11-11 21:33

ОПЕК сохраняет прогноз роста мирового спроса на нефть на 2,6 миллиона баррелей в день в 2027 году

ОПЕК: добыча сырой нефти стран-членов выросла на 1,97 млн ​​баррелей в сутки в октябре по сравнению с предыдущим месяцем

Сканируйте, чтобы загрузить приложение