一部12集的AI短剧，光算力成本就能达到近20万元。而一个8到10人的研发团队，辛苦一周编写代码所消耗的Token量，可能连几集短剧都支撑不了。10月19日，豆包公关负责人刘星在社交平台上直接反驳了“国内超一半算力在造爽剧”的说法，指出字节公司总算力中只有约10%用于视频生成模型的训练和推理。中文在线对此没有再作回应。
这个问题源于中文在线六月份的一份投资者关系活动记录表。其中提到，国内AI Token消耗中，55%用于短剧和视频生成，24%用于电商广告，只有15%用于研发。这个比例引发了广泛关注。虽然短剧的Token消耗确实很高，但刘星指出，实际算力分配与“一半以上造爽剧”相差甚远。问题在于，中文在线统计的是Token消耗分布，而非物理GPU算力使用情况。Token是API调用时按量计费的单位，生成一段视频或运行一次对话都会记账。然而，短剧的Token消耗密度远高于写代码。720p分辨率下，一条5秒的镜头需要约10万Token，相当于处理一部十万字剧本。一部90分钟的AI短剧，成片Token消耗可达1.1亿。加上制作过程中的多次修改，单部剧的实际消耗轻松突破数亿Token。高分辨率的AI仿真人剧更是如此，其Token消耗量是720p漫剧的两到三倍。因此，从调用量角度看，中文在线的说法有一定道理。但Token多并不意味着占用的GPU多，视频推理用的卡与训练大模型用的高端卡不同，将Token分布推导为“全国算力一半在造剧”过于简单化。
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