王朔在采访中透露自己每天刷短视频长达十小时，贾樟柯也在微博上求推荐短剧，短视频与短剧已填满大众屏幕。近日一份咨询公司投资者关系活动纪要流传开来，其中称国内Token消耗中AI短剧与视频生成占55%，电商与营销占24%，软件开发仅15%，由此引发“国内一半AI算力都拿去造爽剧”的话题。这一数字之所以令人印象深刻，在于它契合了一种期待错位——人们原以为AI的使命是写程序、做科研、提高生产力，最先铺天盖地的却是几分钟一部的逆袭、复仇和霸总故事。
然而这一说法并不准确。算力消耗难以轻易计算：训练任务调用多少卡、运行多久、属于哪个模型，都记录在调度与计费系统中；推理也经过明确的模型服务端点，云厂商可统计请求量、Token与生成时长。但推理结果拿去做了什么，基础设施未必知晓。同一个视频模型生成的十秒画面，可能用于短剧、广告、游戏素材；一部短剧又会同时调用文本、图片、视频、语音等多个模型。除非客户主动标注业务类型，否则底层日志只能看到某模型执行了一次生成，看不到它属于哪部短剧。直接宣称一半算力用于生成短剧已不准确，若要说“国内所有Token消耗份额”，更需掌握字节、阿里、腾讯、百度等平台的完整调用数据，根本不可能。即便取得全部Token数据，也不能直接得出算力占比，因为文本、图片、视频的Token定义不同，相同数量背后的运算量也不同。算力并非一块固定大小的蛋糕，而混合了算力容量、算力使用与计算工作量三种概念，是由请求触发的计算。路透社调查发现，国内部分算力中心利用率仅20%—30%，短剧需求可能让原本闲置的机器真正运转起来。
但AI短剧确实多起来了。中国网络视听节目服务协会披露，2026年上半年各平台共上线微短剧约36.7万部，其中AI微短剧约27万部，占比超过74%。路透社援引DataEye数据称，上半年抖音上线22.19万部AI剧，但仅1055部播放量过亿，大量内容迅速生产又迅速沉入信息流。10月12日，芒果TV官宣程渡、方屿、林恩娜、戚许、展颜五位“原生AI艺人”，每人开通实名认证微博，背后配有真人编剧和经纪人；10月14日，五人主演的六集AI仿真人剧《了不起啊朋友》上线。视频生成的计算量远高于文本，NVIDIA测试显示，一段5秒720P视频需对约7.2万枚时空Token重复计算约40次。今年郑州出现主要面向短剧公司的“Token工厂”，计划为当地超3000家短剧相关企业提供专属算力支撑；西安短剧产业综合年产值超60亿元，其中AI短剧贡献增量约35亿元。短剧未必是从科研、编程手中抢走既有算力，而是在制造新增需求：先有内容订单，才有模型调用；调用持续增长，平台才会扩充推理资源。最先养活一项基础技术的，未必是高大上的用途，而是最容易形成规模消费的用途。上半年YouTube上微短剧观看量也超过65亿次，AI参与生成的不在少数。用户未必知道自己在消费GPU时间，但每一次生成、重做和挑选都在形成真实需求。当稀缺芯片、电力与公共补贴被持续投入其中并挤压其他用途时，资源分配才成为必须回答的问题。市场不会按知识价值分配计算，而会优先响应最容易形成订单的需求。短剧内容有没有营养，与它能否支撑视频模型扩张是两个不同的问题；但后一个问题的答案，迟早会改变前一个问题面对的世界。