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作者:密丁 来源:原创 发布日期:08-25

铁石心肠

Token不够用了!AI时代最火“新生意”|WAIC观察_我的网站

毛骗

一 |       讯 8月20日,在江苏盐城,淮河入海水道淮阜枢纽主体工程全面完工。    Token不够用了!AI时代最火“新生意”|WAIC 2026现场观察          作者/ IT时报 毛宇          编辑/ 郝俊慧 孙妍          Token不够用,已经成为当下AI创业者的第一焦虑。                   7月的上海世博展览馆,2026世界人工智能大会(以下简称WAIC 2026)上,除了忙忙碌碌的机器人、排布密集的炫酷超节点机柜,记者听到最多的话题便是“Token”。这是淮河入海水道二期工程首个具备通水运行条件的枢纽工程。淮河入海水道二期工程是国家重大水利工程,全长162.3千米,在原有一期工程的基础上开展改扩建,全面提升行洪能力的同时,还能通行两千吨级船舶,形成淮河流域高效出海通道。  一批交通基础设施建设加快推进。                   一位来自杨浦的个人创业者站在展馆门口,跟《IT时报》记者算了一笔账:他做AI短漫剧应用,每月在Seedance上的API调用费要花掉上千元。8月20日,陕西西安至安康高铁进入按图试运行阶段。“身边真正做开发的,很少用便宜的方案。”他表示,无论国内外的模型,只要好用,创业者都愿意咬牙付费。正式通车后,两地铁路运行时间由3小时左右缩短至1小时以内,关中与陕南“一小时经济圈”加速成形。                   就在创业者抱怨Token价格昂贵的同时,展馆另一头,厂商们正热火朝天地讨论如何把Token做成“工厂”,大规模、标准化、像印钞票一样输出Token。                   Token告急之下,Token工厂正加速赶来。                   启明创投主管合伙人周志峰在WAIC“启明创投·创业与投资论坛——从算力原点到应用落地的进化征程”上感慨,AI产业的“速度、强度、烈度,是人类在这几百年工业革命、信息革命中没见过的超高水准”。8月20日,在河南周口,平顶山至漯河至周口高铁的控制性工程——郑阜上行联络线特大桥连续梁在40分钟内顺时针旋转25度,实现精准对接,为后续架梁及铺轨施工奠定基础。平漯周高铁建成后,将打通我国西北经中原至长三角的高速客运新通道。他同时抛出一组基于全球最大AI聚合平台OpenRouter的数据:美国企业使用中国模型构建AI应用的Token占比,从2025年上半年的4.5%上升至2026年年中的46%,自2026年2月8日以来,美国公司每周调用中国AI模型的比重更是持续保持在30%以上。

二 | 在黑龙江哈尔滨,东北地区最大的系杆拱桥——松花江特大桥顺利完成合龙,大桥全长近4700米,将有效缩短哈尔滨县域间往来时间。  不断夯实高质量发展基础。“也就是说美国企业将近一半的Token是跑在中国模型上的”。

三 | 8月20日,吉林洮南20万吨绿色甲醇二期项目启动建设,项目预计2028年投产,建成后可年产20万吨绿色甲醇、1万吨可持续航空燃料。

四 | 这段时间,甘肃至浙江±800千伏特高压直流输电工程甘肃第四标段实现贯通。该标段横穿秦岭西麓,全长67千米,是全线施工难度最大的区段之一。目前,工程全线导线架设进度已超九成。陇电入浙工程全线总长2370公里,是我国“西电东送”战略的关键骨干能源通道。

五 | 预计明年4月投产后,每年可将超过360亿千瓦时的清洁电能从甘肃送往浙江。版权申明:凡注有“”或电头为“”的稿件,均为独家版权所有,未经许可不得转载或镜像;授权转载必须注明来源为“”,并保留“”的电头。

六 |     。                   Token,是贯穿这条路径的“燃料”。

七 |          展馆里的高频词          Token工厂是什么?简单说,就是把底层的算力、模型、推理引擎打包成标准化的Token服务,按量售卖,按需交付。它不再是卖硬件、卖算力,而是直接卖“智能输出”,你付多少钱,我就给你多少Token,用完即止。                   “客户只要结果,那我直接打包给他就行了。”在WAIC 2026的另一个会场——张江科学会堂,来自天津的融科联创信息技术有限公司工作人员告诉记者,他们正在考虑往Token工厂方向转型,“既要做服务器,也要卖Token,现在的趋势就是这样”。他解释,很多中小客户不懂算力调配,也不关心底层架构,“客户可能连GPU和CPU都分不清,但清楚自己需要Token。”                    于是,一套“简单粗暴”的解决方案应运而生——一台预装模型、推理引擎与计费系统的服务器,插电即可启用,按Token计费。“卖给中小企业,一台就够了,”他说,“顶多两三台”。                   不仅是服务器厂商,“Token工厂”的概念正在席卷整个算力产业链。

八 | 清华大学背景的清程极智在展区提出了Token“前店后厂”模式,后厂是标准化的算力集群,前店是Token商店;PPIO发布了面向Agent时代的“智能Token工厂”;范式智能则把展台做成了“AI 2.0 Token工厂”的全景展示,创始人戴文渊在采访中透露,2026年一季度的Token收入已超过去年全年。                   这个模式的诱惑力在哪儿?戴文渊在大会期间算了一笔账:如果集群利用率能做到极致,Token工厂的毛利率可能达到70%~80%。                   周志峰在演讲中给出一个更宏观的判断:未来12到24个月,AI应用的商业模式将加速脱离互联网时代的Freemium(免费增值)逻辑,转向以结果和价值定价。                   同时,原本被业界戏称为“AI水电煤”的Token付费模式也正在发生变化,一批AI产品开始把价签上的计量单位,从“Token”换成了“任务完成数”甚至“有效交付件”。衡量AI公司的核心指标,将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。                   这一趋势已在多个领域显现,比如Zendesk在2025年初推出了基于AI解决方案的定价模式——按“成功解决的工单数”收费,而非按客服座席数;Intercom将AI客服Fin的定价锚定在“自动解决率”上;Salesforce的Agentforce平台直接以“每次AI对话”为计费单元,法律科技公司Harvey则按“成功完成的法律研究任务”定价。         Token依然没有统一定价          尽管当下AI行业内人人言必称Token工厂,但至今仍未形成统一的行业标准。这里的“标准”指的是Token从生产到交付全链条的质量、计费、计量、服务等级等一整套规则体系。                   Token与Token并不等值。中国工程院院士郑纬民在商汤主办的“算创·无限——Agentic时代AI基础设施创新发展论坛”上指出,Token的实际商业价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定。不同业务场景需要不同等级的服务标准,只有高等级、高品质的Token才能支撑复杂智能体的规模化落地。

九 |                    “行业普遍存在模型虚标、算力质量不透明、计费模式粗放等问题,压缩模型沿用原品名报价、节点缓存命中率差异,导致同等算力调用成本悬殊”。不同的Token工厂、不同的模型厂商,定价方式五花八门,折扣力度差距明显,且“根据用量大小,给的折扣不一样。”山海引擎COO彭璐向《IT时报》记者坦言,“每家公司套餐价格都不一样,目前没办法统一定价”。                   在张江科学会堂展区,博思芯宇展台打出了一张“Token成本拆解”牌:单位Token成本 = Token总成本÷有效Token产出,Token总成本由三部分构成——CAPEX(资本性支出,算力设备折旧)、OPEX(企业的日常运营开支,包括电费、散热、运维等)、有效产出保障成本(故障防控、容错调度),它试图用这套公式,帮算力运营商把每一分钱算清楚。         启明创投也在论坛上发布了“2026 AI十大展望”。其中,将安全可信与产品效果、Token成本并列为影响企业AI大规模落地的三大关键变量。

十 | 在周志峰看来,AI基础设施的竞争正在进入系统级阶段——“竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节,未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群,以实现低成本、高效率的Token生产”。

十一 |          Token炼就“新石油”          Token工厂,是被现实逼出来的生意。                   在H2算力展区,记者遇到了一位正在咨询Token工厂产品的创业者。他做的是医疗影像AI,每天处理大量CT图片,上个月光API调用费就烧掉了上万元,“想来大会看看有没有更便宜的Token,”他说。

十二 |                    Token的消耗量,已经膨胀到了一个令人咋舌的地步。

十三 |                    周志峰在论坛上透露,中国日均消耗大模型Token,从2024年1月到现在上涨了超千倍。有数据显示,截至2026年3月,中国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿增长至140万亿,但据阶跃星辰联合创始人、首席技术官朱亦博在启明创投论坛上指出,在Token需求快速增长的同时,算力供给增幅相对有限,这也进一步凸显了 AI 基础设施创新的价值。面向 Agent 时代,行业不能只依赖算力规模扩张,还需要通过模型、系统与芯片的协同设计,持续提升单位算力的智能产出和任务交付效率。

十四 | “如果Token继续翻倍,加上模型的尺寸越来越大,对Infra的挑战将持续增加。”          然而,在供需之间,依旧有着结构性的失衡。

十五 | 一边是创业者喊着“不够用,价格贵”,一边是算力厂商喊着“赚钱难、跑通累”,中间的鸿沟,恰恰是Token工厂想要填补的空白。                   一位深耕企业级智能体领域的创业者告诉《IT时报》记者,他们今年帮客户落地智能体项目,客户最关心的问题已经从“能做什么”变成了“Token要花多少钱”,“以前谈AI,大家兴奋的是能力,现在热潮褪去,开始算账了”。                   大模型领域的“杰文斯悖论”还在持续,Token越来越便宜,需求规模反而爆发式增长,算力总支出还在持续增加。                   WAIC 2026上,Token工厂正从概念展示落地为实体产品。谁能在Token这个“新石油”的炼化链条上跑得最快,谁就可能成为AI时代最大的赢家。         排版/ 季嘉颖          图片/ IT时报 采访对象          来源/《IT时报》公众号vittimes                    E N D。

十六 |

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