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那55% 不是浪费，也不是跑偏。它是「门槛降到了零，而注意力没跟着扩容」。
—— 企业 AI 获客顾问 · 思源
这几天「中国一半 AI 算力在造爽剧」刷了屏。评论区最扎心的一句是：“中国人再一次把火药做成了烟花。”
数据是这么来的。A 股上市公司中文在线在投资者关系记录里披露：国内 AI Token 消耗的 55% 用在短剧和视频生成，24% 用在电商广告，真正投入研发的只有 15%。而美国那边，大约 58% 的 Token 花在编程和企业自动化上。
一边拍短剧，一边写代码。中美对照，刺眼。
但我想说一件不太好听的话：这组数字被误读了，而且误读的方向，恰好对做企业的人最不利。
📌 本文看点
01
55% 到底是谁的算力
02
98.7% 回不了本
03
算力买不到完播
04
门槛没了，门槛还在
CALIBER
先把这 55% 的口径厘清楚
判断一，这不是全国普查
这是所有讨论里最该先说、却最少人说的一句。
中文在线披露的这组数据，并不是国家层面的全面统计，而是基于该公司参与的 AI 平台生态中的采样。统计口径是「Token 消耗」而非「物理算力」，采集窗口是 2026 年 10 月上旬。
它反映的是一个特定主体在特定时间段内的观测结果，不是整个中国 AI 产业的普查。
用一家公司的生态采样，去给一个国家的技术路线定性——这个动作本身，比结论更值得警惕。
更关键的：Token 消耗 ≠ 技术深度。
视频生成和文本生成，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，Token 消耗可能相当于一部十万字剧本的处理量。AI 仿真人剧对帧数和 1080p 清晰度要求更严，Token 消耗通常是偏漫画形态、720p 分辨率 AI 漫剧的两到三倍。
在实际制片中，这个消耗还会被放大——团队要不断「抽卡」，反复生成、反复筛选，才能符合导演对叙事和镜头的要求。一部 12 集的 AI 短剧，算力成本接近 20 万元。
一条 5 秒画面 ≈ 一部十万字剧本的算力。Token 消耗高，是因为视频这个媒介本身重，不是因为内容低智。
再补一个容易被忽略的：Token 消耗量与技术难度之间没有等号。一段 1080p、多镜头一致的 AI 视频生成，背后要求的角色一致性、音画同步、长程叙事连贯性，并不比生成一段代码更低。
2026 年 3 月，字节 Seedance 2.0 把商用定价降到约 1 元/秒；7 月底，Seedance 2.5、可灵 3.0、MiniMax H3 密集上新，多镜头一致性、角色稳定性集体跨过「可量产」阈值。
这些技术突破的第一个落地场景，恰恰就是「造爽剧」。
Token 的去向，反映的是计算密度和产业结构，不是价值高低。
ROI
98.7% 回不了本
判断二，也是全文重点
技术路径合不合理是一回事，能不能赚到钱是另一回事。而第二件事，答案不太好看。
2026 年前 8 个月，国内上线微短剧 43 万部，是去年全年的 13 倍，其中 AI 剧占比超过九成。平均每天超过 1700 部新剧，某头部平台高峰期每 20 秒就有一部 AI 短剧诞生。
对照一下收入。《中国微短剧发展报告（2026）》给的数据是：2026 年免费微短剧市场规模预计约 573 亿元，同比增长 8%。
产量翻了十几倍，收入涨了 8 个百分点。
报告把当前阶段定性为「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。
同时，一个更直观的数字：过去爆款剧的跑出率在 10% 到 20%，现在已经 小于 0.5%。
98.7% 的 AI 微短剧，半年内回不了本。
DataEye-ADX 监测数据：2026 年上半年抖音端 22.19 万部新增 AI 剧中，播放量破亿的仅 1055 部，破亿率 0.48%。以业内公认的 5000 万播放量为盈亏平衡线，达标项目占比仅 1.3%。
也就是：98.7% 的 AI 微短剧，无法在半年内回本。平均每 77 部，才有 1 部能盈利。
为什么会这样？原因不复杂：
Token 消耗发生在生产端，收益却取决于分发端的注意力分配。而平台算法的核心逻辑是完播率和互动率，不是算力投入。你一部剧烧掉 20 万算力，并不保证它在千万部竞争者里拿到推荐权重。
SURVIVORS
算力买得到画面，买不到完播
不过，亏损面里还是有几个案例值得拆——因为它们指向了 Token 消耗之外的东西。
案例一：一对四川 95 后夫妻做的 AI 漫剧《发配边关，罪妻开荒养出战神》，全网播放量突破41 亿，累计更新 534 集。他们没有专业影视背景，没有大额投流。
案例二：兑吧集团的 AI 短剧业务，2026 年第三季度连续三个月录得纯利，单月新增播放量从 7 月的 68 亿次飙升至 9 月的 264 亿次，过亿爆款率维持在 4% 左右，显著高于行业平均。
案例三：中文在线自身财报显示，短剧及 IP 衍生品业务上半年营收 4.11 亿元，同比增长 108.72%，毛利率 48.62%。支撑这一业绩的，不仅是 AI 生成能力，还有 560 万种数字内容构成的 IP 储备，以及「先用 AI 验证、再决定真人拍摄」的分层制作策略。
看出共同点了吗？
它们赢的地方，都不是「用了更多算力」。一个靠极致手搓的更新密度，一个靠系统化的投放效率，一个靠 IP 储备和分层验证策略。
Token 可以买到画面，但买不到观众愿意看完的叙事。
FOR US
门槛没了，门槛还在
判断四，也是我这行最在意的
讲到这里，我想把这事接到一个更实际的地方——这对做企业的普通人，意味着什么。
AI 把制作门槛砸到了地板：以前拍一部网剧，二三十人的班子搭起来，选角、搭景、后期，两三周打底、几十万起步；现在两三个人配几台显卡，几天就能拧出一部上百集的短剧。AI 短剧每分钟报价从年初的 5000 元跌到几百元，降幅超过 90%。
于是供给爆炸：一年上新 43 万部，九成以上有 AI 参与。
而观众的注意力没有同比例扩容。单部作品能分到的用户时长被急剧摊薄。
这件事对企业的含义，我讲得直接一点：
当一样东西人人都能做的时候，它就不再是壁垒。而「被看见」这件事，从来没有门槛降低过——它只是从线下搬到了线上。
这不是新问题。这是老问题换了个跑道。
我们过去十年见过太多次：开店的人越来越多，做东西的门槛越来越低，最后赢的是最先被记住的那几家，而不是最努力的那几百家。
算力管的是「能不能被做出来」。而「被看见」这件事，管的是「能不能被推荐、能不能被找到、能不能在客户问 AI 的时候被第一个想起来」。
这两件事，从来是两件事。
所以中国 AI 算力流向短剧这事，对我们这行的真实启示，不是「算力都去拍烂剧了真可惜」，而是：
当生产能力的红利见顶、分发权集中在平台算法手里的时候，「被认出来」就是唯一还能自己抓的杠杆。
短剧行业 98.7% 的亏损率，换个名字，就是所有「埋头做产品、不管自己能不能被搜到」的企业的镜子和未来。
写在最后
AGI 什么时候来我们决定不了。但 AI 眼里的你长什么样，今天就能决定。
数据来源说明：本文数据引自中文在线投资者关系记录披露、《中国微短剧发展报告（2026）》、DataEye-ADX监测数据、掌阅科技公开表态、中文在线及兑吧集团财报，以及澎湃新闻《一半 AI 算力，去拍爽剧了》等公开报道。文中「55%」为该公司生态采样口径，非国家层面普查数据。
END
我是企业 AI 获客顾问思源，全媒体运营师、AI赋能讲师。专注 AI 获客，助力品牌突围——让品牌在 AI 搜索中被看见、被引用、被推荐。
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