聚焦前沿 赋能决策
中茗汇产业研究
2026年10月15日，中文在线在一份投资者关系活动记录表中披露了一组数据：国内AI Token消耗中，55%流向短剧和视频生成，24%用于电商广告，真正投入研发环节的仅占15%。
AI短剧与视频生成对Token的消耗量，已达到软件研发的两倍以上，成为整个“Token经济学”中第一大核心消耗场景。
但一个更值得追问的问题是：当算力以如此密度涌向一个内容形态，它究竟是技术落地的高效路径，还是一场产能过剩的集体消耗？
数据从何而来：一个需要被审视的口径
先厘清一个关键前提：这组数据并非来自国家层面的全面统计。
据中文在线披露，该比例基于该公司自身参与的AI平台生态中的Token消耗分布，统计口径是“Token消耗”而非传统意义上的“物理算力”，采集时间窗口为2026年10月上旬。这意味着，它反映的是一个特定公司在特定时间段内、覆盖部分平台的观测结果，而非对整个中国AI产业的全面普查。
但另一组来自AI模型路由平台OpenRouter的数据，为这一观察提供了侧证。10月5日至11日，全球AI大模型总调用量为172万亿Token，其中中国大模型周调用量达86.74万亿Token，连续二十四周超过美国，稳居全球首位。全球调用量排名前五均为中国AI大模型。
两组数据的关联点在于：Token消耗可以直接映射算力占用情况。而短剧和视频生成，是这个映射中最醒目的那块拼图。
短剧为什么吃掉了最多的算力？
理解这个反直觉的事实，需要先理解AI短剧的“算力饥渴”到底有多夸张。
传统文字类AI应用的Token消耗量是有限的，一次对话可能消耗几百到几千个Token。但AI短剧完全不同——它涉及剧本生成、分镜设计、角色与场景建模、视频生成、配音、剪辑等至少六七道工序，每一道工序都要独立调用大模型，链式触发、层层叠加。
更关键的是“抽卡”机制。 AI视频生成不像写文章那样一次成型。同一个镜头，创作者可能需要反复生成十几次甚至几十次才能获得满意效果。这种反复试错的创作流程，产生了持续且直观的Token消耗。一部AI短剧中，画面生成成本占比通常在30%到50%之间，而这些成本里有相当大一部分消耗在了“废片”上。
成本数据令人侧目。制作一部12集的短剧，需要烧掉近20万元的算力成本。目前AI短剧每分钟算力成本近300元，一部80多分钟的剧，光算力就要两万多块钱。单集AI漫剧的算力成本从年初的17元一路上涨到80至100元，单分钟制作成本从100元攀升到200至300元，年内涨幅超过四倍。
而产能侧的数据同样惊人。2026年第一季度，全行业上线短剧约12.8万部，其中AI微短剧约12.2万部，占比超95%。仅抖音一个平台，上半年就新增AI短剧22.19万部。今年前8个月，国内上线的微短剧达到43万部，是去年全年的13倍。
烧了算力，赚到钱了吗？
43万部剧的产能量级，对应的却是一个尚未建立起有效筛选机制的注意力市场。
《中国微短剧发展报告（2026）》给出了一组对照：2026年免费微短剧市场规模预计约573亿元，同比增长仅8%。产量翻了十几倍，收入只涨了8个百分点。报告将当前阶段定性为“平稳增长期”——规模仍在扩张，但回报尚未跟上，增长由产能拉动，而非价值驱动。
掌阅科技CEO孙凯给出的数字更为直观：“过去爆款剧的跑出率在10%到20%，现在已经小于0.5%。”
一边是算力的天量消耗，一边是极低的爆款率和微薄的行业收入增长。算力在燃烧，供给在膨胀，但商业回报并没有同步放大。
这就引出了一个关键的结构性问题：视频模型公司赚的是“整个市场的生产成本”，而内容公司赚的只是“少数作品的播放与分账”。可灵AI 2026年第一季度营业收入超过6.5亿元，同比增长超300%，年化收入运行率已达近5亿美元。卖铲子的人，赚的是确定性最强的钱。
研发端的15%：高校一卡难求现实
当55%的算力流向短剧，15%流向研发时，科研端的算力短缺就显得格外刺眼。
并行科技副总裁郭星在WAIC 2026上直言：“今年的算力可以说是一卡难求，供不应求。 ”这一判断背后，是中国AI产业从“大炼模型”走向“大用模型”的转型，而在技术落地的“最后一公里”，高校青年学者的算力饥渴与市场算力供需的结构性矛盾正在加剧。
与此同时，高校科研布局更侧重算法创新，对产业急需的模型迁移、算子开发、软硬协同优化等工程化能力培养相对滞后。这意味着，即便算力供给增加，科研端能否有效利用，也取决于人才培养体系能否同步升级。
这笔账，真的能这么算吗？
“55%的算力在造爽剧”之所以刺痛舆论，隐含的判断是：这些算力“浪费”了。
但Token消耗的分布，本质上由计算密度决定，而非“价值高低”的排序。视频生成与文本生成在算力计量维度上存在数量级的差异。一条5秒的720p画面生成，其Token消耗可能相当于一部十万字剧本的处理量。
AI仿真人剧由于对帧数和1080p高清晰度有更严格的要求，其Token消耗量通常是偏漫画形态、720p分辨率AI漫剧的两到三倍。
换句话说，短剧吃掉一半算力，不是因为“短剧比研发更重要”，而是因为“生成一段视频天然比生成一段文字需要多出几个数量级的计算”。
但即便如此，一个事实仍然无法回避：当前算力的流向，高度集中在商业化变现最顺畅的领域。 短剧和电商广告合计消耗了79%的Token，因为它们直接对应着可计费的收入；而研发的15%，对应的往往是短期内看不到直接回报的基础研究和工程化探索。
这不是“算力用错了地方”，而是市场在缺少有效激励时，自然选择了那条最短的变现路径。
结语
“一半算力在造爽剧”这个话题的真正价值，不在于论证算力是否被浪费，而在于揭示了一个更根本的结构性问题：当算力的流向完全由短期商业回报驱动时，那些回报周期更长、外部性更强的领域——基础研究、工程化能力培养、前沿技术探索——如何获得足够的算力支撑？
国家层面已经在行动。“十五五”规划纲要明确将算力网列为国家基础设施，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展。国家发改委也明确“市场力量将起决定性作用”，但同时强调“加强统筹协调和政策引导”。
市场负责效率，政策负责方向。55%在造爽剧是市场的选择，15%在搞研发需要政策的加持。 两者不是非此即彼的关系，而是一个健康算力生态必须同时容纳的两个维度。
