算力热议引发行业辨析，过半算力造爽剧说法并不成立

10月19日，豆包公关负责人刘星针对网络流传的“国内超一半算力在造爽剧”说法作出回应，指出该数据并不靠谱。以字节为例，企业总算力里仅有大约百分之十投入视频生成模型的训练与推理。这场行业争议，核心在于很多人混淆了Token消耗统计与算力资源投入两个不同概念，一边是AI短剧产量爆发，一边是算力统计口径存在差异，需要理性区分看待。

一、争议数据广为传播，Token统计引出热门论断这组引发热议的数据，源自中文在线投资者交流记录，记录显示国内AI的Token消耗里，百分之五十五用于短剧、视频生成，百分之二十四流向电商广告，只有百分之十五用于技术研发。该信息在传播过程中被简化总结为国内超一半算力用来制作爽剧，还附带观点称AI短剧视频的Token消耗达到软件开发两倍以上。相关内容还给出成本参考，12集AI短剧算力成本接近二十万元，AI仿真人剧集Token消耗更是AI漫剧的两至三倍，直观的数据让话题快速扩散，引发大众对AI资源分配的讨论。

二、官方澄清厘清概念，Token消耗不等于算力投入豆包公关负责人刘星直接指出这份网传数据存在偏差，并且给出字节内部算力分配情况作为佐证，视频生成相关训练推理仅占用公司总算力一成。本次争议关键就在于统计口径不同，Token消耗量代表API调用量、业务层面的周转频次，不能直接等同于算力投入、芯片硬件资源占用。另外国内不少大模型科研、模型训练搭建在企业私有算力集群，并不通过公有API接口运行，这部分算力资源不会被纳入这份统计样本，也造成统计结果存在局限性。简单来说，频繁调用生成短剧画面，会拉高Token消耗，但不代表占用大量底层训练算力。

三、AI短剧产能爆发，高周转推高Token消耗虽然算力占比被夸大，但微短剧市场的火热是客观事实。2025年全球微短剧市场规模接近180亿美元，国内市场突破140亿美元，在全球占比高达77.78%。平台供给端增长迅猛，仅抖音平台2026上半年新增上线AI短剧就达到22万部，前八个月国内上线微短剧总量43万部，是上一年全年数量的13倍。AI短剧制作流程需要反复生成画面、筛选素材，也就是行业所说的反复抽卡，高频迭代的生成过程，持续拉高Token消耗，这也是该项数值占比偏高的直接原因。

四、读懂算力分配逻辑，分清调用消耗与底层研发很多网友容易把Token消耗等同于芯片算力，其实二者有着本质区别。Token更偏向于使用次数，就像用水，反复开关水龙头，流水总量变多，但不代表水厂大部分产能都供给这一处用水。大模型底层训练才是消耗巨额算力资源的环节，短剧更多是模型推理层面的高频调用。AI短剧火热，是模型落地应用场景的一种体现，却并不挤占绝大多数底层研发算力。AI产业是分层发展，应用落地与基础研发可以并行推进。

五、理性看待AI应用浪潮，产业发展需要多元平衡AI短剧作为大模型落地的大众化应用，快速发展带来市场活力，但也带来内容质量、资源分配的讨论。算力资源如何分配，是企业结合业务战略自主权衡的结果。基础科研需要算力深耕，面向大众的内容应用同样具备产业价值。大家可以聊聊，你觉得AI算力资源，应该优先投入底层模型研发，还是鼓励更多像AI短剧这样的大众应用落地。