“超过一半的AI算力被用来制作短剧”的说法，近日在业内引发激烈讨论。这一说法的源头，是上市公司中文在线在2026年6月1日至2日投资者交流活动后公布的《投资者关系活动记录表》。文件称，中国AI Token消耗有55%用于AI短剧与影片生成、24%用于电商及营销、软件开发占15%，三类合计94%。不过文件并未交代这些比例的统计期间、样本范围及计算方法。面对质疑，豆包公关负责人刘星于10月19日在社交平台回应，称有关算力数字”有些不靠谱”，并表示字节跳动总算力中只有约10%用于视频生成模型的训练与推理。

事情要从那份《投资者关系活动记录表》说起。中文在线在投资者交流中给出的数字相当具体：AI短剧与影片生成占了中国AI Token消耗的55%，电商及营销占24%，软件开发占15%。三个数字加起来高达94%，一下子勾勒出一幅画面：全国的AI算力，大半都花在了生成短剧和影片上。这个说法流传开来后，很多人感到意外——AI这么大的投入，结果主要产出是短剧？争议随之而来，有人质疑数据的真实性，也有人开始讨论AI算力分配是否合理。

刘星的回应则把话题引向了另一个方向。他在社交平台表示，有关算力数字”有些不靠谱”，同时给出了字节跳动内部的口径：字节跳动总算力中，只有约10%用于视频生成模型的训练与推理。这个数字和55%相差悬殊，很容易让人产生疑问：到底哪个数字更接近真实情况？其实，两组数字根本不在同一个维度上，不能直接对比。

关键在于统计对象的不同。中文在线谈的，是全国范围内不同应用的Token消耗分布，也就是大家用AI干什么事时，消耗了多少Token。而刘星谈的，是字节跳动一家公司内部，用于视频模型训练和推理的算力占总算力的比例。一个是全国应用侧的Token消耗结构，一个是单家公司内部的算力投入结构，口径完全不同，自然不能画等号。

还有一个容易混淆的概念：Token数量不等于实际算力。Token是模型处理文本或内容的基本单位，消耗的Token多，不代表消耗的算力就多。模型架构、输入输出形式、训练还是推理、硬件效率，都会影响实际的运算开支。比如，一个参数量巨大的模型做一次推理，和一个轻量模型生成大量Token，背后的算力消耗可能完全不同。把Token消耗比例直接理解为算力分配比例，本身就是一种误读。

这场争议背后，AI短剧确实是一个快速增长的赛道。《AI驱动全球微短剧创新发展报告》指出，2025年中国市场占全球微短剧市场约77.78%，AI已经应用在剧本创作、拍摄及后期制作等环节。短剧制作周期短、成本敏感，天然适合用AI提效，所以AI在短剧领域的渗透率不断走高。但这并不意味着全国过半AI算力都流向了短剧，中文在线的数字缺少统计口径说明，参考价值有限。

目前来看，这场讨论至少澄清了一件事：讨论AI算力去向时，先要把口径说清楚。谈的是Token还是算力，谈的是全国还是单家公司，谈的是训练还是推理，这些前提不同，结论可能天差地别。在AI投入越来越大的今天，算力分配确实值得关注，但关注的前提是数据本身站得住脚。

来源：unwire.hk（2026-10-22）、第一财经、中文在线《投资者关系活动记录表》