“AI短剧成为Token消耗大户，本质是应用规模化带来的流量结果，不等于它吃掉大量高端稀缺算力。”DataEye研究院负责人刘尊告诉《中国新闻周刊》， AI短剧很多环节用的是通用模型、中低端卡，与科研、基础大模型训练用的高端算力不是同一类资源。

　　刘尊举例，科研场景主要消耗算力在模型预训练、微调，是重GPU算力，而AI短剧绝大多数Token消耗，集中在推理阶段。推理算力市场和训练算力市场是相对分割的两条供给线，采购主体、硬件型号、成本体系不一样。不能简单理解成：短剧用了Token，科研就没得用，或者科研就用得少。

　　“中国一半算力在造爽剧”冲上热搜后，有网友给出中美对比，提出美国58%的词元消耗流向写代码与企业自动化。

　　刘尊表示，网上流传的“国内55%造短剧，美国58%写代码”这组数据口径不一样，不能直接对比。国内Token消耗的55%，统计范围是推理侧Token消耗，包含视频配套文本，而“美国58%写代码”，大多是代码大模型的Token统计，统计边界、模型类型、统计样本完全不同，放在一起对比很容易误导公众。

　　在刘尊看来，AI短剧大规模消耗Token，客观上确实会推高推理算力的需求、抬升市场价格，对其他推理类应用有竞争，比如AI生成网文，但这和科研训练算力不是直接抢资源的关系。算力资源将越来越分化，高端算力优先保障基础科研，通用推理算力交给商业应用。

　　记者：李明子

　　来源：中国新闻周刊