字节回应算力造爽剧：仅约10%用于视频生成训练推理

10月19日，豆包公关负责人刘星回应“国内超一半算力在造爽剧”，称字节总算力中约10%用于视频生成模型训练和推理。此前中文在线披露国内AI Token消耗55%烧在短剧和视频生成。口径不同，值得内容从业者关注。

发生了什么

10月19日，围绕“国内超一半算力在造爽剧”话题，豆包公关负责人刘星发文回应称，这个算力数据“有些不靠谱”，并以字节为例说明：“就字节来说，我们公司的总算力中，只有约 10%，用于视频生成模型的训练和推理。”

此前，中文在线在一份“投资者关系活动记录表”中披露，国内 AI Token 消耗 55% 烧在短剧和视频生成，24% 烧在电商广告，真正用于研发的只有 15%。该记录还提到，AI 短剧与视频生成的 Token 消耗量已达到软件开发的两倍以上，成为整个 Token 经济学中第一大核心消耗场景。

刘星的回应只针对字节自身，且限定在“视频生成模型的训练和推理”，并未直接推翻中文在线关于 AI Token 消耗的数据。两方说法统计口径不同，话题仍可能继续发酵。

关键事实

• 中文在线披露：国内 AI Token 消耗 55% 烧在短剧和视频生成，24% 烧在电商广告，真正用于研发的只有 15%。
• AI 短剧与视频生成的 Token 消耗量已达到软件开发的两倍以上。
• 豆包公关负责人刘星今日发文，字节总算力中约 10% 用于视频生成模型的训练和推理。
• IT之家相关阅读提到：AI 短剧制作成本仅为真人剧 1/10，平均每 36 秒诞生 1 部。
• IT之家相关阅读还提到：全国微短剧用户已超 8 亿，2025 年市场规模突破千亿元。

我们的分析

这组争议的焦点不是“短剧是否火热”，而是“算力是否被单一内容形态占据”。中文在线的数据描述的是 AI Token 消耗结构，而字节回应的是自家总算力中视频生成模型训练和推理占比，两个口径并不同。前者可能包含各类模型调用、生成任务和第三方服务，后者只是字节内部视频生成模型的相关资源。因此，刘星说数据“有些不靠谱”，更多可能是在纠正“超一半算力”这一表述被公众直接等同于“公司算力被爽剧吃掉”。

对内容行业来说，短剧和视频生成成为 Token 消耗第一大场景，意味着 AI 生成视频已经在真实消耗大量资源和用户时间。制作成本仅为真人剧 1/10、平均每 36 秒诞生 1 部，会明显降低生产门槛，也让平台上的同质化内容更容易快速增加。用户规模超 8 亿、市场规模突破千亿元，则意味着这个赛道有真实的受众基础，不只是技术演示。

同时，平台方开始公开回应算力结构，可能意味着资源投入会进入更精细的核算阶段。对创作者而言，早期靠低成本大量生成“爽剧”的窗口可能收窄；平台或模型方若调整计费、额度或生成策略，会影响批量生产型账号。

对运营者意味着什么

• 不要照搬“超一半算力在造爽剧”做标题或选题，引用时注明是中文在线披露的 AI Token 消耗数据，并说明字节回应的口径是“视频生成模型的训练和推理”。
• 如果做短剧、短视频或品牌内容，测试 AI 生成的低成本流程：制作成本仅为真人剧 1/10，可先用于脚本分镜、场景测试、辅助素材，不必直接押注全 AI 成片。
• 关注平台和模型方的算力、API 额度与生成限制变化。若批量生产型 AI 内容承压，提前准备真人实拍、图文、混剪等多内容形态，避免单一依赖。
• 微短剧用户规模大、市场在增长，但同质化风险也在上升。品牌和运营者应更注重选题差异、账号人设和版权合规，而不是只靠量冲曝光。