干货｜拆解 Token 的主要消耗场景与中美需求差异

2026 No.23期

Token 研讨干货「1」

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本期邀请来自模型层、AI应用、基础设施、创业公司及投资机构的嘉宾，深度解析中美市场Token需求差异与实际消耗场景。

行业共识逐渐清晰：Token消耗正从日常对话向Coding、Agent、内容生产等深层场景延伸。中美市场在需求结构上存在显著差异，企业自动化、视频生成及互动娱乐等领域呈现出不同的增长路径。

本文聚焦核心议题：当前Token消耗主力是谁？中美市场需求差异的根源何在？除Coding外，下一批持续高耗Token的场景将出现在何处？

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SEAMATE

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SEAMATE

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Alibaba｜Director｜Davy Chen

Blink｜Founder｜杨攀

DeepChatBI｜Founder｜Alex

Jobright｜Co-Founder｜Ethan Zheng

赛热科技｜VP Of Operation｜杨晏慈

试玩互动｜CEO｜胡健Tony

森炎智能｜CEO ｜李玫

某互联网头部企业｜资深产品架构师｜Zoe

某互联网头部企业｜AI Sales Specialist｜Rock Shi

某视频模型｜战略专家｜Cici

阅读小Tips：因原文逐字稿篇幅较长

部分内容由AI辅助精炼

以下为精彩节选

Part.01 谁在消耗Token？

 Alex｜DeepChatBI 

DeepChatBI聚焦电商领域的AI媒体投放运营，通过Agent实现投手工作自动化，直接交付结果。

中美Token消耗差异显著，尤其在To B领域。国内To B业务Token消耗相对有限，更多集中在To C端，如文生视频、文生图等多模态应用。这主要受限于中美购买力差异及人力成本：国内企业更倾向使用廉价人力交付结果，而北美高昂的人力成本促使企业更愿意为Agent买单。因此，短期看国内To C机会更多，北美To B落地更容易，Anthropic等企业的大量To B业务也印证了这一点。

在广告投放素材生成方面，全球化产品增长迅速。若仅看国内，机会更多集中在内容和素材生成赛道。

 李玫｜森炎智能 

森炎智能专注生成式AI产业化及出海，投资人背景涉及算力与Token建设。除了Coding这一主要方向外，AI短剧在国内爆发式增长，形成了大量“短剧工厂”。虽然国内完全用AI替代人工尚不明显，但To B端的降本增效需求巨大。

 Ethan Zheng｜Jobright 

中美场景类型相似，但美国用户付费能力全球领先，能支撑高Token消耗且用户愿意付费的场景多集中于美国市场。中国厂商受合规等因素影响，部分通过云端使用顶级模型，头部厂商每年在Token上的预算依然高昂。

 Davy Chen｜Alibaba 

从应用层看，未来大部分Token收入将源自B2B场景，尤其是Agent驱动模式。美国500强企业普遍已接入OpenAI、AWS Bedrock、Gemini或Anthropic，愿意为企业服务付费；而中国Open-weight模型在高价值客户中的渗透率仍有提升空间。

 Ethan Zheng｜Jobright 

目前Token消耗最大的两类场景：

1. Agent应用场景：包括Manus、Claude Code、Cursor等。由于涉及长上下文思考过程及Tool Use（工具调用），Context极长，导致Token消耗巨大。

2. 模型训练的合成数据生成：利用教师模型生成回答或执行轨迹，帮助其他模型提升特定任务表现。批量生成和筛选大量样本带来可观的Token消耗。

 胡健Tony｜试玩互动 

作为AWS和GCP官方代理，观察到客户需求已从云资源转向Token消耗，主要集中在以下领域：

1. Google Gemini：去年下半年爆发，早期Banana及后续Veo视频生成需求巨大。催生了一批基于此搭建工作台或To C应用的公司，部分优秀团队日广告投入达5-10万美金，通过简化操作和丰富模板吸引C端用户。

2. ChatGPT：作为文本类基础需求的标准配置，被广泛接入。

3. Anthropic Claude：中国公司用量最大，约80%用于蒸馏，供不应求。

此外，头部游戏公司在真实生产环境中大量使用模型进行代码编写和美术素材生产，年Token消耗可达500-1000万美金以上，部分甚至对员工下达Token使用KPI。

 杨晏慈｜赛热科技 

服务于海外AI数据中心，反馈显示Token用量最大的四大领域：

1. Coding：毋庸置疑的第一名，占比往往超过一半或三分之一，尽管存在滥用现象，但消耗仍在持续增长。

2. 女性向互动游戏：类似《恋与制作人》的游戏出海时，利用AI进行语言和文化本土化更高效。AI使得角色互动（语音、视频、电话）更逼真，大幅增加了Token消耗。

3. 文生视频：涵盖AI短剧、微电影、宣传片及电商视频。由于视频生成“抽卡”成功率仍需优化（约3-5抽1），生产端Token消耗巨大。

各类场景Token消耗占比分析

 杨晏慈｜赛热科技 

Coding占据绝对主导地位，远超其他场景总和。其次是文生视频和女性向互动游戏。文生视频因覆盖短剧、微电影、宣传片及互动游戏中的视频生成需求，体量巨大。即使Seedance等模型增强，爱诗科技等业务仍在增长，表明市场需求旺盛。

 Davy Chen｜Alibaba 

Synthetic Data（合成数据）在大模型开发中用量巨大。未来Physical AI（具身智能）领域，如十万小时视频数据的轨迹标注和Labeling，将在模型开发底层持续产生显著的Token消耗。

多模态重塑内容消费：视频、游戏与语音

 Ethan Zheng｜Jobright 

视频模型以文生短剧为代表，消耗增长迅猛。聊天类场景（如Character AI）虽用量大，但规模化后企业倾向于自训模型以控制成本。

 Cici｜某视频模型 

短剧产能中95%以上已实现纯AI制作，海外变化更快。此外，AI短视频在抖音、TikTok等平台成为新增长点，涌现出专门从事AI视频的MCN机构。

横屏内容方面，从预演特效向“中剧”、“网络故事片”转型，国内进展比海外快数月。模型训练数据和功能宣传也正朝向工业级横屏内容方向发展。

 杨攀｜Blink 

MiniMax H3视频模型开源激发了新一轮消费需求，围绕其上下游部署、调优及生成应用产业链活跃。虽然高质量成品多用Seedance等模型，但大量“流量型”视频仍有巨大市场。

 Zoe｜某互联网头部企业 

语音交互成为增速最快的消耗场景之一，超过生图和生视频。TTS效果显著提升，广泛应用于AI外呼、客服及小说读物等领域，催生了新的商业模式。