同一枚 Token，中国喂短剧，美国喂编程

作者：Melody Wong · 品牌几何产研团队
发布机构：品牌几何 (BrandVista)
发布时间：2026 年 9 月 7 日
声明：本文仅供产业研究与商业认知构建参考，不构成任何投资建议。

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两张账单，几乎说的不是同一种生意。

一张来自中国的行业叙事：把国内 Token 消耗按垂直切开，最大头落在 AI 短剧与视频生成，其次是电商与营销，再往后才是软件开发。数字本身可以争论，结构很难装看不见——算力在喂内容工厂。

另一张来自美国企业侧：部门级生成式 AI 支出里，编程相关吃掉最大一块；企业 LLM 花钱的格局、编码模型份额、开发者网关的流量，也反复把「写代码、改系统、扛生产负载」推到前排。聊天当然有海量用户，但企业账单讲的故事，不是娱乐产能，是软件产能。

没有同一套「中美全国 Token 按垂直」的官方对照表。硬拼会骗人。能写的，是可对照的结构差：同一枚 Token，一边扩娱乐与交易转化，一边扩生产工具与认知工作。排序差，就是 AI 应用路径差。

声明在前：本文仅供产业研究与商业认知构建参考，不构成任何投资建议。

一、先把口径钉死，再谈洞察

谈中美 Token，最容易犯的错，是假装存在一张干净的全球行业普查表。

中国这边，公开最刺眼的一组排序，来自厂商披露时援引的「国内行业」Token 份额：AI 短剧与视频生成约 55%，电商与营销约 24%，软件开发约 15%。出处可回溯到 2026 年 6 月相关投资者交流及证券时报等报道；部分二手转述会说成「某公司自身占比」，原文强调的是援引行业数据。原始统计方与样本并未公开。成稿只能写：厂商披露/援引，非官方普查。

规模锚另有一条：国家数据局相关公开场合给出的中国日均 Token 约 140 万亿（2026 年 3 月中国发展高层论坛语境，经多家媒体转述）。它说明体量，不说明垂直结构。

美国/全球这边，公开强项不是「全国 Token 行业表」，而是企业支出与网关路由。Menlo Ventures《2025 State of Generative AI in the Enterprise》（2025 年 12 月发布，约 495 名美国决策者，田野约 2025-11-07 至 11-25）显示：部门级 AI 支出约 40 亿美元量级叙事中，编程相关约占 departmental 支出的 55%，显著高于 IT、营销、客服等分项。同报告里，企业 LLM 支出份额大致为 Anthropic 约 40%、OpenAI 约 27%、Google 约 21%；编码模型层面 Anthropic 估约 54%、OpenAI 约 21%。这是钱的结构，不是全国 Token 普查。

OpenRouter 的公开材料与相关研究（含 arXiv:2601.10088 相关综述口径）则提供开发者聚合网关视角：Programming 相关 token 占比可从约 11% 抬到超过 50%；开源侧 Roleplay 一类娱乐向负载也可占到约半数。它是全球开发者网关流量，不等于美国全国普查。Vercel AI Gateway 的 Production Index（公开至 2026 年 6 月前后）又补一条生产路由信号：在 coding、back-office、app gen 等类别里，Anthropic 相关 spend 可到很高占比。仍是生产网关，不是普查。

聊天、SaaS、科研的「全国 Token 位次」——查不到与中国 55/24/15 同构的表。科研更多是领域应用叙事，公开 Token 占比弱。成稿里不排假名次。

口径钉死后，洞察才站得住：我们比的不是谁更会报数，是 Token 被哪类需求吸走。

二、命名一个模型：消耗排序即路径图

给它一个能上会的名字：消耗排序即路径图。

三层读法：

第一层，看谁吸走 Token。短剧、视频、电商、编程、聊天——谁在账单上最大，谁就在定义「AI 先变成什么产业」。

第二层，看钱与 Token 是否同向。有的市场先有用户时长，后有企业账单；有的市场企业账单率先把负载堆进生产工具。两种同向或错位，都会改写创业与品牌策略。

第三层，看路径锁定。内容工厂路径会逼出多模态、低成本生成、分发与版权摩擦；软件产能路径会逼出评测、权限、Agent 工作流、与现有系统的焊接。路径一旦形成惯性，后发者要付的是改口成本，不只是换模型。

总句：同一枚 Token，中国叙事里优先喂内容工厂；美国企业侧优先喂编程与生产工具。排序差，就是应用路径差。

三、中国：内容工厂先把 Token 吃饱

按厂商援引的行业份额，中国 Token 消耗的头部不是「帮程序员写函数」，是「让画面与故事持续流出」。

AI 短剧与视频生成占到约一半以上，意味着生成式能力最先规模化的场景，是可消费的视听产能。电商与营销紧随其后，说明第二波吸收力来自交易转化：卖货素材、投放内容、客服与营销自动化——一切能把注意力变成订单的环节。软件开发排第三，约一成五，重要，但不是吸走算力的第一引擎。

聊天与客服的全国独立位次查不到。不能因为产品无处不在，就给它安一个「Token 第一」的席位。体感热度不等于账单结构。

还有一条业务口径补充：在中文在线相关披露语境里，仿真人剧相对漫剧，Token 消耗可到约两到三倍。这是公司业务口径，不是全国普查，但方向一致——越逼真、越长、越连续的内容形态，越像 Token 吸尘器。

把这些放在一起，中国路径的画像很清楚：多模态内容工厂。模型能力被用来扩张可分发的内容供给，再接到电商与营销的转化管道。编程在场，却不是叙事中心。

这对品牌与产业意味着什么？意味着「AI 应用」在中国公共讨论里，更容易长成内容供给革命，而不是企业软件革命。算力补贴的是产量与分发速度；竞争关键往往落在选题、人设、更新频率、平台分发与合规边界。Token 便宜且充裕时，内容侧会先把它烧成库存。

也要防一种误读：以为中国「没有编程」。15% 不是零。它只是说，在厂商援引的行业份额叙事里，编程不是第一吸力。对中国做 ToB 与开发者工具的团队，这反而是空隙——当内容工厂把 Token 价格与供给习惯养出来之后，工具链有机会吃到第二波迁移。只是你不能假装今天的主叙事已经是 GitHub，而不是剧场。

四、美国企业侧：钱先跟着编程走

美国公开数据更愿意回答另一个问题：企业把 AI 预算花在哪。

Menlo 的企业调研把答案写得很直：部门级生成式 AI 支出结构里，编程是杀手级用途，约占 departmental 的 55%。营销、客服也有份额，但远不是主菜。企业 LLM 支出与编码模型份额，也把严肃负载推向 Anthropic 等更偏生产工具叙事的供应商格局——具体百分比以原报告为准，结构信号一致：企业愿意为「能改代码、能进工作流」付钱。

OpenRouter 与 Vercel 的网关数据，则从流量与生产路由侧面印证：编程相关 token 可以迅速成为聚合流量的主体；生产环境里 coding 与后台类负载，也会集中到少数能扛企业场景的模型路线。注意边界：网关 ≠ 全国，开放市场还可能同时存在大量 roleplay 娱乐向 OSS 流量。美国并不是没有娱乐向 Token，而是企业账单与生产网关讲述的主线，是软件产能。

SaaS 与科研的全国 Token 排序查不到。能说的是：美国 AI 叙事里，「工具化、工作流、可审计产出」更早成为企业采购语言；科研更多以论文、实验室与垂直模型出现，而不是一张可与短剧份额对位的 Token 饼图。

所以美国路径的画像是：生产工具优先。Token 被用来降低软件生产与认知工作的边际成本。聊天可以有海量 C 端用户，但决定企业预算迁徙的，是能不能嵌入研发与运营。

娱乐向负载并非不存在。OpenRouter 开源侧 roleplay 一类流量可以很高——这说明「美国=纯生产、中国=纯娱乐」是懒对比。精确说法应是：中国公开行业份额叙事由内容工厂主导；美国企业支出与生产网关叙事由编程主导。C 端娱乐与 B 端生产可以同时存在，谁上新闻标题、谁上采购合同，才是路径。

五、惊人点不在模型智商，在喂养对象

很多人仍在问：中美谁的模型更强？

更刺的问题是：同一代 Token，先喂给了谁？

一边，Token 变成短剧与视频的原材料，再变成电商素材与营销弹药。AI 的产业意义，首先是内容供给与交易转化的产能扩张。

一边，Token 变成代码、补丁、内部工具与 Agent 工作流。AI 的产业意义，首先是软件生产函数改写。

这不是道德判断，是路径依赖。内容工厂路径会强化「更快出片、更低成本试错、更卷分发」；软件产能路径会强化「更高可靠性、更深系统集成、更贵的评测与权限」。两边都会用到多模态与 Agent，但主战场不同。

品牌几何此前写过中国 Token 经济与美国席位制的错位：一边更早按量感知算力，一边仍用软件年卡吸收成本。今天这张「消耗排序」把故事推进一步——不只是计费方式不同，是 Token 被哪类需求吸走不同。计费是皮肤，喂养对象才是骨头。

六、从排序推出应用方向：四条可争论的推论

推论一：中国下一阶段的硬仗，不只是「更大模型」，而是内容工厂的质量、版权、分发与变现效率。Token 份额已经证明需求在；胜负手是把生成变成可持续生意，而不是把算力烧成垃圾库存。

推论二：美国企业侧下一阶段的硬仗，是 Agent 是否真能进入生产系统。钱已经愿意为编程付；接下来要看权限、评测、与遗留系统的焊接能否支撑更长链路的自主性。

推论三：聊天不是不重要，是它很难单独支撑「全国 Token 行业冠军」叙事。没有同构数据，就不要假装排得了名。对品牌而言，聊天入口常在，但可核验的商业化往往滑向客服、转化与工作流——那又回到电商或软件路径。

推论四：跨洋抄作业要先换坐标系。把美国的「企业编程支出结构」直接当成中国的「Token 行业份额」去对打，会得到伪洞察。正确比法是：各自的最大吸力在哪一类需求，以及这类需求会逼出怎样的产品、监管与品牌语言。

七、给决策者的一张短表

看中国：先问自己是不是活在内容工厂的溢出效应里——素材成本塌陷、分发噪声上升、真假内容同时爆炸。品牌要准备的是可验证的主体与履约，而不只是更会生成。

看美国企业客户：先问采购预算是否正在从座位与项目制，转向「能改系统的能力」。卖情绪卖点，过不了生产网关；卖可核验产出，才进得了短名单。

看投资与战略：别只问模型榜。问 Token 与美元分别在奖励哪条路径。奖励内容工厂的市场，会出现一批「产能型」赢家；奖励软件产能的市场，会出现一批「工作流型」赢家。偶尔有人两边通吃，那是稀缺，不是默认。

结语

没有一张完美的中美 Token 总表。有的是两张足够锋利的侧写。

中国：厂商援引的行业份额里，短剧与视频生成最大，电商营销次之，编程第三——Token 在喂内容工厂。

美国企业侧：部门 AI 支出与网关路由里，编程与生产工具率先吸金吸负载——Token 与美元在喂软件产能。

判断就一句，可以争论：

别再只比谁的模型更聪明。先看 Token 喂给了谁。排序差，就是 AI 应用的路径差。

还在用同一套「通用 AI 战略」同时解释杭州短剧工作室与硅谷编程 Agent 的人，不妨先把账单打开。账单比口号诚实。

本文首发于 BrandVista 品牌几何（www.brandvista.com）。