最近我国一个机构提出来了一个数据，说中国目前的token有百分之五十五用在了短剧上面，而美国百分之五十八的算力用在了自动化编程上。这个数据引起了不少讨论，但这个数据真的有价值吗？或者说我们该怎么理解这个数据呢？
首先这个数据的真实性本身就值得怀疑。字节跳动就有人回应，说他们的视频生成用的token比例根本没有那么高。这其实也是当代统计难题了，比如说关于中国现在每天大概用多少token，如果我们查找一下的话就会发现一大堆自相矛盾的数据。
这是很常见的，因为各家token消耗量算是商业秘密，虽然到不了机密那一档，但也只会在特定的宣传会议才会说出来。而现在的很多第三方模型部署的token用量是很难统计的，所以中国每天用了多少token，token中多少用在了视频生成上，确实是个难以回答的问题。
在全世界性来说也是如此。比如说美国现在这么多金融机构，花了大力气在人工智能领域做研究。但美国企业买的那么多算力卡，究竟有多少实际部署了，有多少在仓库吃灰，各家的估计结果天差地别。人工智能作为一个还在野蛮增长阶段的行业，很多统计数据是当不得真的。
而从结构上来说，视频生成本来就是更消耗token的工作，这是基本性质所决定的。不同工作token消耗量差异是很大的，比如说你和大模型聊天一天可能也就消耗十几万token，但随便让agent跑点代码，那就是几百万甚至几亿token。而现在的视频生成是最消耗token的工作。
作为人工智能从业者，理论上应该对这个数据有基本的理解。至于为什么美国视频生成用的token少，那是因为视频生成这个领域美国没有做起来，OpenAI刚刚做出来SORA模型的时候，可是一直在吹要颠覆影视行业的，结果面对中国的视频模型完全没有还手能力，在现实压力之下，OpenAI不得不放弃这一领域。
如果有些人真要论证什么视频生成没有用，那应该在OpenAI刚刚发布SORA模型的时候说这一点，而不是等中国在这个领域做到世界第一才说这种话，不然双标的味道也太明显了。
说到底，炒作这个话题不就是想说，美国人把AI用到“正道”上了，中国搞的都是奇技淫巧吗？但这种炒作的水平着实有点低下，如果真的相信人工智能会改变一切，那么人工智能短剧就是个很成功的实践，在商业化和产业化水平上都很高，人工智能对社会的改变不该只有写代码，通过短剧这种形式释放出来更多的创造力是很好的事情。
唯一倒霉的大概是各路短剧演员，毕竟真人短剧才火了两三年，就要被人工智能所替代了，这个替代的速度确实有点快了，但这最起码比硅谷炒作人工智能制造大失业是好事来的更好。
人工智能确实会带来很多完全不一样的东西。在这种情况下，保持一种理智的态度看待人工智能，而不是陷入炒作之中，是非常重要的事情。现在很多人分析人工智能的发展，依然带有美国一切都是好的那种莫名其妙的滤镜，这是要不得的。
之前不是很多人跟着美国的说法，批评中国人工作太多，休闲太少，怎么现在人工智能用在休闲上，有人又要批判中国人不工作了？这种态度可完全不是实事求是的，生成短剧是中国人切实的文化需求。
不过短剧消耗的token太多确实也是个问题。这里不是说token用在短剧是错误的，主要的问题是现在AI短剧的成本对个人创作者依然很高。很多比较火的短剧，整个制作下来要几万块，虽然比起真人短剧便宜很多，但对于个人创作者来说，这依然是个天文数字，并不利于创造力发挥更大的作用。
这是多个因素共同造成的，第一点当然是算力不足了，虽然我国确实在加速算力国产化，但我国整体算力依然是明显不足的，在视频生成这种大量消耗算力的事情上，算力也就成了阻碍，所以推动算力国产化是很重要的。而从事实来看，视频生成这种可以形成商业闭环的模式，是最能加速半导体国产化的，所以生产短剧，实际上就是在加速中国先进半导体进步。
另一个问题则是模型的性能，很多时候短剧的成本来自于反复抽卡，因为一致性等等问题，一个片段要形成很多次才能真的拿出来用。如果视频生成模型的性能继续迭代，这个问题应该会得到一定程度的解决，当然，这也需要算力作为支持。
除此之外，高水平的LLM也可以作为一个指挥的核心。说白了就是用AI当导演来解决短剧生成的成本问题，通过更加精准的提示词，来降低抽卡的成本。当然了，这对大模型的多模态还有审美的要求是非常高的。但这倒是符合大模型的发展方向，也就是作为智能的核心，来指挥调用各种工具。
而随着视频生成模型和LLM的进步，我们大概率会看到，视频生成模型在一致性达到一定水平之后，从短剧蔓延到电视剧和电影领域，这会对人类的文娱带来复杂的改变。可以说，也是人工智能颠覆世界的一种模式，给文化领域带来更多的活力与变化。
考虑到技术进步的速度，这大概率还需要几年的时间，那个时候，中国的算力和先进半导体问题也差不多到了初步解决的阶段了。相信那个时候，人工智能对中国文艺界带来的变革，一定是震撼人心的。
觉得算力不该生成短剧的人，显然对人工智能的理解是把人工智能当成了一种神兵利器。但人工智能本就不是这种东西，从更加合理的角度来说，人工智能在未来应该是水电网络这样的基础设施，它们无处不在，并且改变了很多东西。
在人工智能时代，如何正确看待人工智能，会成为检验一个人认识水平的重要标准。显然，很多人对此缺乏最基本的认识，人工智能对时代的改变，可不只是硅谷宣传的那个样子。