一张中美AI用途对比图在外网被看了80多万次，直接把国内科技圈吵翻了。图上写着：中国消耗的token，第一名是短剧和短视频，占了55%；美国消耗的token，第一名是编程和企业自动化，占了58%。有人看完直接甩出一句话：AI时代，中国人再一次把火药做成了烟花。可这事真这么简单吗？

这张图的数据，中国这一半来自中文在线在2026年6月投资者交流中的披露。

在国内所有token消耗份额里，AI短剧与视频生成占55%，电商与营销占24%，软件开发只有15%。

美国那一半来自硅谷各家公司的实际账单，Uber五千人的工程团队里，Claude Code的渗透率从年初的三成出头一路冲到八成以上，每个工程师每月在token上要花掉五百到两千美元，公司整个2026年的AI编程预算不到四个月就烧光了。

Meta那边更猛，员工三十天内通过编程工具消耗掉了六十万亿token。两边的用法确实不一样，一个在拿AI做视频，一个在拿AI写代码。

中国这边token大头流向短剧，根子在市场本身。2026年一季度，国内单日新增AI短剧约1500部，月度上新超过4万部，这个产量已经等同于2025年全年真人短剧的产量。

全国微短剧用户超过8亿人，AI剧占比超过九成。短剧产业链在国内跑了几年，从剧本、分镜到配音、分发，每个环节都有现成的商业模型，AI视频技术一成熟，最先接上的就是这条线。

拿一部总长九十分钟的AI短剧来说，仅成片就要消耗上亿token，再算上行业里普遍一个镜头跑三四次才达标的重生成，单部剧实际消耗很容易突破数亿。

视频token的计价方式是像素乘以帧数，跟文本token根本不是一个量级，720p下一条五秒的镜头消耗的token量，抵得上十万字的短剧剧本。

这就是为什么短剧能占到一半以上，不是国内把一半算力拿去玩了，是视频这个东西本身就吃算力。

美国那边token大头流向编程，原因同样清楚。美国企业级AI起步比国内早，编程工具在硅谷已经用了好几年，从代码补全到智能体自主写程序，工具链成熟度很高。

2026年的开发者调查显示，全球约九成专业开发者每周至少用一次AI编程工具，美国开发者中使用Claude Code的比例达到47%，接近一半。

企业用AI写代码的账很好算，一个智能体可以连续工作好几个小时，审查和编辑大型代码库，从一条指令直接生成完整程序，每个智能体还能派生个子智能体去处理不同任务。

可账也不好算，智能体跑起来之后token消耗量是普通对话机器人的十倍到一百倍，Uber的AI编程预算不到四个月烧完，微软甚至因为第三方编程工具用量超标把内部预算砍掉了三分之一以上。

所以美国公司消耗这么多token在编程上，不是因为编程这个事最高级，是因为编程工具在这个市场里已经深度嵌入了工作流程，用量跟着工作流程一起涨。

再把两边的消耗结构摆到一起看，国内短剧和电商营销加起来占了将近八成，美国编程和企业自动化也占了将近六成，这两个结构其实是各自市场条件长出来的结果。

国内是全球最大的内容消费市场和电商市场，短剧、直播、广告营销这套产业链早就成熟，AI视频技术一落地，最先跑出规模的就是这些离用户最近的地方。

美国企业软件和互联网服务的底子厚，编程研发、企业自动化这些场景先规模化跑起来了。

一个市场先把AI用在老百姓每天要看的、要买的东西上，另一个市场先把AI用在企业每天要写的、要跑的系统上。

两边的token消耗结构不一样，但背后的逻辑是一样的，都是把AI往自己市场里需求最旺的地方放。

而且token消耗占比和产出价值占比是两回事。视频模型耗token多，单条内容覆盖的用户量也大。

2025年国内漫剧市场规模已经突破200亿元，2026年一季度AI剧和漫剧合计播放量接近一千三百亿次。

海外短剧市场今年预计突破六十亿美元，其中AI剧和漫剧占接近七成，中国短剧出海APP上半年在海外拿到了十几亿美元的内购收入。

美国那边编程token烧得多，产出的是软件产品和自动化系统，价值直接体现在企业效率和产品迭代上。两边花token的方式不一样，赚回来的东西也不一样。

信源：中文在线：AI短剧与视频生成成为第一大Token消耗场景——证券时报