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作者 | 鉛筆道 鄒蔚 王方 黃小貴編輯 | 鉛筆道 鄒蔚

最近，港股出現(xiàn)一家最猛的AI公司：迅策科技。

它上市不到4個(gè)月，股價(jià)6倍漲幅；只有10億營(yíng)收，市值突破千億元。

它的核心生意：賣Token（詞元）。AI瘋狂消耗Token，讓賣Token成為一門急劇膨脹的生意。

今年3月，中國(guó)日均Token消耗量突破140萬(wàn)億，較2024年初暴漲1000倍；全球年度Token的消耗，將在五年增長(zhǎng)3億倍。

與此同時(shí)，AI“燃料商”們迎來(lái)了史上最好的日子，比如大模型公司。

月之暗面，20天收入超越2025年全年；而MiniMax和智譜市值，雙雙突破3000億元，股價(jià)累計(jì)漲幅也達(dá)5倍左右；

Token大生意時(shí)代來(lái)臨，背后真正的變量不是模型，而是“agent”（智能體）。

agent讓從AI從“坐公交”進(jìn)入“開(kāi)私家車”的時(shí)代——以前聊天模型是被動(dòng)響應(yīng)，現(xiàn)在agent是主動(dòng)執(zhí)行，token消耗從線性增長(zhǎng)變成指數(shù)級(jí)膨脹。

這也是為什么，過(guò)去幾個(gè)月，那些“賣token”的公司，突然變成資本市場(chǎng)焦點(diǎn)。按token計(jì)費(fèi)的收入，動(dòng)輒增長(zhǎng)數(shù)倍甚至十倍。

但資本市場(chǎng)暫時(shí)的樂(lè)觀，并不代表生意的完美。

多位創(chuàng)業(yè)者告訴鉛筆道，Token的重要性，雖然堪比電力、帶寬、石油，但由于無(wú)法壟斷，很難在充分競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)里，長(zhǎng)期賺到高利潤(rùn)。

有人開(kāi)始用Token生產(chǎn)內(nèi)容，一條視頻背后消耗上億Token，并形成“內(nèi)容—流量—變現(xiàn)—再投入”的閉環(huán) ；

有人用Token驅(qū)動(dòng)企業(yè)服務(wù)，把Token成本控制在10%-20%，按結(jié)果收費(fèi)；

也有人看到更底層的變化——當(dāng)用戶開(kāi)始自己購(gòu)買Token、自己承擔(dān)算力成本，整個(gè)AI的商業(yè)模式都會(huì)被重寫(xiě)。

這意味著，Token熱潮并不是終點(diǎn)，而是起點(diǎn)。

鉛筆道對(duì)話了多位創(chuàng)業(yè)者，探討用Token賺錢的門道。

- 01 -最賺錢的，不是賣Token的

翁紹斌，零犀科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁

零犀科技是頭部大模型應(yīng)用企業(yè)，已經(jīng)完成4輪融資，正沖刺IPO

今年Token經(jīng)濟(jì)火了。

春節(jié)前后，智能體浪潮，把大模型應(yīng)用天花板捅破了。某些平臺(tái)，Token調(diào)用量暴增十倍、幾十倍。

很多人把這理解為“突然爆發(fā)”，但從行業(yè)內(nèi)部看，遲早會(huì)發(fā)生，這意味著：大模型的應(yīng)用天花板進(jìn)一步被打開(kāi)了。

另一方面，按Token計(jì)價(jià)的公司，收入確實(shí)激增。但很多人沒(méi)看到的真相是：收入漲10倍，虧損有可能也漲10倍。這是這一輪Token熱最容易被忽視的地方。

這種“成本加成”賣Token的模式，當(dāng)前可能連毛利打正都難。

賣Token是門好生意嗎？不一定。

我打個(gè)比喻：這像當(dāng)年2G到3G、3G到4G，流量包從幾百兆突然變幾個(gè)G。直接賣Token，本質(zhì)還是基礎(chǔ)設(shè)施的生意。

就像電信運(yùn)營(yíng)商賣流量包——10個(gè)G賣多少錢，僅此而已。甭管上面構(gòu)建了什么應(yīng)用，本質(zhì)還是比較像。

而且今天還處于更早期階段，各家相互競(jìng)爭(zhēng)、吸引流量，甚至價(jià)格倒掛。顯然，這不是一個(gè)好生意。

說(shuō)到這里，有人可能會(huì)不同意我的觀點(diǎn)：賣Token就不能有（模型）溢價(jià)嗎？我覺(jué)得空間不大。 說(shuō)到底，還得靠產(chǎn)品或應(yīng)用帶來(lái)溢價(jià)。

目前，全球最先進(jìn)的閉源和最先進(jìn)的開(kāi)源，差距只有3-6個(gè)月，這是業(yè)內(nèi)比較普遍的共識(shí)。而且在中國(guó)，便宜還不等于質(zhì)量就差。

我們現(xiàn)在的做法是：生產(chǎn)環(huán)境用強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)后的開(kāi)源模型； 閉源模型更多用來(lái)做前期研發(fā)、做驗(yàn)證。

在垂直行業(yè)，基于開(kāi)源模型進(jìn)行后訓(xùn)練， 達(dá)到的效果顯著勝過(guò)OpenAI、Anthropic、Gemini等通用模型。 所以貴Token不一定能持續(xù)保持高溢價(jià)。

歸根到底，這取決于ROI——這個(gè)場(chǎng)景，值不值得企業(yè)自己投入資源，去做后訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

既然賣Token的，不一定最賺錢，那最賺錢的是誰(shuí)？

我們可以借鑒歷史。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，電信運(yùn)營(yíng)商賣帶寬，但真正賺大錢的是誰(shuí)？美團(tuán)、滴滴、抖音。

帶寬在它們的成本里占比不到10%，它們靠服務(wù)創(chuàng)造價(jià)值。Token經(jīng)濟(jì)也是一樣。賣Token的是水電煤，用Token的才是美團(tuán)、抖音。

真正的價(jià)值創(chuàng)造來(lái)自應(yīng)用層。應(yīng)用層要有更大的服務(wù)溢價(jià)，Token成本占比得低于20%，甚至10%以下，這才是健康的Token經(jīng)濟(jì)。

我們現(xiàn)在就是這個(gè)思路，算是這一波里有“服務(wù)溢價(jià)”的。

我們今天規(guī)模跑通的商業(yè)模式，給B端大客戶提供技術(shù)服務(wù)，我們提供的銷售智能體幫保險(xiǎn)公司賣保險(xiǎn)、幫車企賣車。不是按Token調(diào)用量收費(fèi)，而是按成交結(jié)果收費(fèi)（RaaS）。

我們是按價(jià)值創(chuàng)造定價(jià)，不是按Token成本定價(jià)。這比訂閱制、比Token成本加成，都更健康。

當(dāng)然，除了我們，還有一些場(chǎng)景也非常有機(jī)會(huì)。

第一，編程。Anthropic把這個(gè)場(chǎng)景做到極致，純數(shù)字世界完成閉環(huán)，適應(yīng)面特別廣，這是一個(gè)廣譜、更通用的機(jī)會(huì)。

第二，營(yíng)銷。離錢較近，很多公司在這里面嘗試突破。

第三，知識(shí)生產(chǎn)。文本、圖片、視頻創(chuàng)作等。

像字節(jié)Seedance等模型出來(lái)，大家都在商業(yè)化，但整體來(lái)看，真正把經(jīng)濟(jì)模型完全跑通的公司，目前還不多。

從我們的觀察來(lái)看，大模型能力基本每半年都會(huì)有一輪明顯提升。

Chatbot（聊天機(jī)器人）到Agent；從早期沒(méi)有推理能力，到現(xiàn)在可以做復(fù)雜推理；從大量幻覺(jué)問(wèn)題，到現(xiàn)在逐步被壓制。一直在前進(jìn)，但整體來(lái)看，行業(yè)還處在比較早期階段。

最后總結(jié)我的觀點(diǎn)：

第一，Token是基礎(chǔ)設(shè)施，真正的價(jià)值創(chuàng)造在應(yīng)用層。

第二，Token成本占比低于10%-20%，才是健康的Token經(jīng)濟(jì)。

第三，賣Token的是賣水的人，用Token創(chuàng)造價(jià)值的，才是未來(lái)真正賺錢的人。

從這個(gè)角度看，Token熱才剛剛開(kāi)始，未來(lái)幾年，還會(huì)一層一層打開(kāi)。

- 02 -賣Token，這類公司最賺錢

楊勁松，未來(lái)式智能創(chuàng)始人

未來(lái)式智能提供企業(yè)級(jí)AI Agnet服務(wù)，已完成三輪融資

最近Token話題確實(shí)很熱，但如果只看表面，會(huì)容易誤判——我給大家解讀下爆發(fā)的背景。

這波Token爆發(fā)，有一個(gè)很明確的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：“龍蝦”這一類agent產(chǎn)品出來(lái)之后，Token使用量突然激增。

一方面，“龍蝦”類產(chǎn)品底層的Agent設(shè)計(jì)，直接讓Tokens調(diào)用量翻了數(shù)十倍。

另一方面，早期像 Anthropic 這些廠商，允許你在一些coding工具里“幾乎不限量使用”模型API，而只限制訪問(wèn)頻次。

后來(lái)，這些通道被收緊甚至關(guān)閉了。這樣，用戶就不得不為百萬(wàn)Tokens的使用來(lái)付費(fèi)。比如龍蝦，每天輕松就可以花掉幾十美元。

一旦免費(fèi)或者低成本供給被關(guān)掉，原來(lái)被壓住的需求，就會(huì)外溢。

再疊加另外一些因素，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)就爆發(fā)了。

比如海外模型價(jià)格比較貴，而國(guó)內(nèi)模型能力又追了上來(lái)。于是就出現(xiàn)一個(gè)結(jié)果：大量原本在海外模型消耗的Token，開(kāi)始轉(zhuǎn)移到國(guó)內(nèi)模型上。

另外一方面，“龍蝦”的火爆，讓國(guó)內(nèi)的大模型廠商，看到了可以大量消耗Tokens的場(chǎng)景，全都下場(chǎng)推出了自己的龍蝦產(chǎn)品，以及配套的coding plan，主打量大管飽。

這才是這一輪國(guó)內(nèi)Token突然“爆火”的核心背景。

現(xiàn)在很多媒體會(huì)引用一些平臺(tái)的數(shù)據(jù)，說(shuō)Token用量暴漲。

但這里有個(gè)問(wèn)題：很多數(shù)據(jù)是基于類似OpenRouter這種“中轉(zhuǎn)平臺(tái)”，而這個(gè)平臺(tái)在全球Token消耗里，占比其實(shí)很小，可能不到1%。

所以如果用它來(lái)判斷整個(gè)行業(yè)，很容易高估或者誤判趨勢(shì)。其實(shí)如果看美國(guó)，在這段期間的日Tokens調(diào)用量，增長(zhǎng)幅度并沒(méi)有特別大。

現(xiàn)在大家都在說(shuō)：MiniMax、智譜、月之暗面收入漲得很快，Token賣得很多。那是因?yàn)橹�前賣的太少了，各家的coding plan計(jì)劃，基本都是25年底或者26年初才推出來(lái)，借著龍蝦的熱度消耗一下子就上來(lái)了。

但從行業(yè)里看，情況沒(méi)那么簡(jiǎn)單。

我個(gè)人判斷，這些模型廠商：可能“收入在漲，但利潤(rùn)不一定在漲”。

原因有幾條：1、算力準(zhǔn)備不夠，要臨時(shí)擴(kuò)容，2、到處在搶機(jī)房、搶算力，3、用低價(jià)甚至補(bǔ)貼去搶市場(chǎng)。

所以現(xiàn)在的階段，這更像是用價(jià)格換規(guī)模，用虧損換增長(zhǎng)。

如果你從產(chǎn)業(yè)鏈往下看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)很清晰的結(jié)構(gòu)：現(xiàn)在賺錢的，不一定是大模型廠，而是出租算力的人、建數(shù)據(jù)中心的人、賣服務(wù)器的人。

因?yàn)樗麄冊(cè)谶@一輪里，是“剛需供給”。而模型廠，反而是在中間承壓的一層。

現(xiàn)在市場(chǎng)上，Token生意大概有三種模式：

第一類是算力批發(fā)商。他們直接租算力、把推理Token批量賣給模型廠。這類是穩(wěn)定賺錢的。

第二類是Token聚合平臺(tái)。他們低價(jià)拿Token，加價(jià)賣給開(kāi)發(fā)者。本質(zhì)就是“分銷商”，也有利潤(rùn)空間。

第三類是模型廠。他們既要買越來(lái)越緊俏的算力，又要打價(jià)格戰(zhàn)，還要搶用戶，這層反而最難賺錢。

不要只看當(dāng)下賣Token的熱度，Token變現(xiàn)的最好途徑，是被“封裝成應(yīng)用”。未來(lái)，開(kāi)放agent框架成熟后，將會(huì)出現(xiàn)大量垂直應(yīng)用，token被隱藏在產(chǎn)品里。用戶不會(huì)再關(guān)心Token，而是關(guān)心能不能幫我把事情做完。

今天很多Token的消耗，其實(shí)是“探索性消耗”。比如用agent去跑一個(gè)復(fù)雜任務(wù)：不斷試、不斷修正。這中間會(huì)浪費(fèi)大量Token。

但一旦這個(gè)任務(wù)跑通了，后面就會(huì)發(fā)生變化：任務(wù)會(huì)被固化成workflow或者skills。

這個(gè)時(shí)候：Token消耗會(huì)明顯下降，但結(jié)果反而更穩(wěn)定。

在企業(yè)場(chǎng)景里，這一點(diǎn)會(huì)更明顯。

剛開(kāi)始接入agent的時(shí)候，所有任務(wù)都用agent跑，Token消耗會(huì)迅速上升。但慢慢企業(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn)，并不是所有任務(wù)都適合用這種方式。

于是就會(huì)分成兩類：

一類是確定性任務(wù)，比如：財(cái)務(wù)報(bào)稅、報(bào)關(guān)、分類審核。這些任務(wù)有明確輸入輸出、有固定流程。最終會(huì)變成：workflow + 固定模型。這類任務(wù)的agent消耗Token更少、成本更低、穩(wěn)定性更高。

另一類是開(kāi)放性任務(wù)，比如研究分析、創(chuàng)意內(nèi)容、非標(biāo)準(zhǔn)決策。這些任務(wù)沒(méi)辦法完全固化，就會(huì)繼續(xù)用agent去跑，會(huì)消耗大量Token。

建立在Token上的最大的應(yīng)用機(jī)會(huì)，我認(rèn)為是內(nèi)容生產(chǎn)，尤其是視頻。

越來(lái)越多內(nèi)容行業(yè)的人，用agent去做整條鏈路：選題、調(diào)研、生成、分發(fā)和復(fù)盤(pán)。這一套下來(lái)，token消耗會(huì)非常大。

而且內(nèi)容制作是可以規(guī)模化復(fù)制的，一旦跑通，就可以批量生產(chǎn)，會(huì)持續(xù)消耗Token，形成商業(yè)閉環(huán)。

- 03 -Token不值錢，IP更值錢

司馬華鵬，硅基智能創(chuàng)始人

硅基智能正沖刺港股IPO，為企業(yè)提供數(shù)字人及數(shù)字IP制作服務(wù)

賣Token突然變成一門看起來(lái)不錯(cuò)的生意，背后三個(gè)關(guān)鍵因素。

第一，agent爆發(fā)。過(guò)去人和AI的交互，無(wú)論是聊天還是簡(jiǎn)單推理，Token消耗其實(shí)不高。但agent出現(xiàn)以后不一樣了，它有長(zhǎng)上下文，有復(fù)雜任務(wù)鏈，Token消耗是幾何級(jí)增長(zhǎng)的。這是最核心的驅(qū)動(dòng)力。

第二，商業(yè)化場(chǎng)景跑通了。現(xiàn)在很多公司已經(jīng)找到了用Token賺錢的路徑。

第三，國(guó)產(chǎn)模型能力追上來(lái)了。現(xiàn)在國(guó)內(nèi)模型大概已經(jīng)達(dá)到全球先進(jìn)模型的95%，這讓大規(guī)模使用token成為可能。

而真正讓Token需求爆發(fā)的，是第二點(diǎn)——用Token做成生意。

比如短劇，就是一個(gè)典型場(chǎng)景。我們自己也在做內(nèi)容矩陣，像“大司馬”這樣的IP，每天都有上億流量，對(duì)應(yīng)的Token消耗，從幾千萬(wàn)到幾億，很快可能到百億級(jí)。這里面最重要的是，它已經(jīng)形成了商業(yè)閉環(huán)：內(nèi)容—流量—變現(xiàn)—再投 Token。

過(guò)去，我們把工具賣給別人，現(xiàn)在是自己用Token直接生產(chǎn)結(jié)果。

我們內(nèi)部有一套自動(dòng)化的視頻生產(chǎn)系統(tǒng)，選題、調(diào)研、內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)，基本都由 agent 完成。然后再疊加企業(yè)家IP、科普內(nèi)容，就形成了一套可復(fù)制的內(nèi)容生產(chǎn)和商業(yè)化體系。

一旦可復(fù)制，Token 的消耗就會(huì)快速放量。但我一直強(qiáng)調(diào)：Token本身不一定是最有價(jià)值的。

很多人現(xiàn)在討論賣Token這件事，但我不覺(jué)得這會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的生意。

從商業(yè)邏輯上看，Token是一個(gè)會(huì)不斷貶值的東西。

你可以看到，一方面是開(kāi)源在推進(jìn)，比如谷歌、DeepSeek 這些都在往外放能力；另一方面，模型能力越來(lái)越接近，差異在縮小。一旦供給變多，價(jià)格一定往下走，這是必然的。

所以我更傾向于把 Token 理解成一種“基礎(chǔ)資源”，類似帶寬、電力，它不是一個(gè)有長(zhǎng)期護(hù)城河的產(chǎn)品。

但你把Token“封裝”成了結(jié)果交付，比如幫企業(yè)做內(nèi)容、做賬號(hào)、做增長(zhǎng)，競(jìng)爭(zhēng)就少很多。我們現(xiàn)在做的就是這件事。

所以，未來(lái)真正值錢的，不是Token，而是IP。

我們用Token去做IP、在每個(gè)內(nèi)容里大量投入Token，走高質(zhì)量路線。AI是一個(gè)“增效工具”，而不是“降本工具”。就像開(kāi)一家牛肉面店，不是因?yàn)樾�率高了就少放肉，而是可以賣更多面，同時(shí)保證每碗肉的量。

從行業(yè)來(lái)看，未來(lái) Token供給市場(chǎng)會(huì)明顯分化：

一類是低成本、大規(guī)模的Token，用來(lái)做日常任務(wù)，比如寫(xiě)郵件、寫(xiě)報(bào)告，這個(gè)市場(chǎng)很大，但競(jìng)爭(zhēng)也極其激烈。

另一類是高質(zhì)量、高價(jià)值的Token，用來(lái)做精品內(nèi)容、復(fù)雜創(chuàng)作，這一類才有溢價(jià)空間。我們選擇的是后者。

現(xiàn)在行業(yè)痛點(diǎn)是Token質(zhì)量還不夠高：做普通內(nèi)容是夠用的，但你要做真正頂級(jí)的東西，比如電影、文學(xué)作品，它還差得很遠(yuǎn)。

可以用一個(gè)很簡(jiǎn)單的類比來(lái)理解這個(gè)行業(yè)。

一種是代步車，滿足基本需求，量大、便宜、普及，這是低端Token。另一種是賽車，追求極致性能，成本很高，但它代表技術(shù)上限，這是高端 Token。

最終能贏的，一定是那些能用“賽車級(jí)能力”去創(chuàng)造更高價(jià)值的公司。這些公司有機(jī)會(huì)走向更高水平，甚至接近AGI。

- 04 -這輪Token熱：2個(gè)明顯誤區(qū)

李笛，明日新程創(chuàng)始人

明日新程主攻群體多智能體，連續(xù)獲得兩輪天使融資

最近Token很熱。

本質(zhì)上看，并不是Token消耗突然變多了，而是大家第一次“看見(jiàn)了Token”。

以前你在云端用AI產(chǎn)品，比如用ChatGPT、用各種模型，Token一直在消耗，只不過(guò)你感知不到。現(xiàn)在像OpenClaw這種智能體形態(tài)，讓Token消耗直接暴露在你面前，所以突然覺(jué)得“消耗很大”。

第二個(gè)變化是，過(guò)去Token優(yōu)化主要是廠商在做，但現(xiàn)在很多優(yōu)化權(quán)交給了用戶。用戶自己在調(diào)agent、調(diào)流程，這個(gè)過(guò)程中天然會(huì)產(chǎn)生大量低效消耗。

第三點(diǎn)更關(guān)鍵——AI從“被動(dòng)響應(yīng)”變成“主動(dòng)執(zhí)行”。

以前的AI，是reactive的（被動(dòng)反應(yīng)）。你問(wèn)，它才干活；你不問(wèn)，它停著。但現(xiàn)在的智能體不是，你不盯著，它也在后臺(tái)跑任務(wù)。這個(gè)變化，會(huì)讓Token消耗從“按次計(jì)費(fèi)”，變成“持續(xù)消耗”。

舉個(gè)例子，過(guò)去的AI更像公共交通：統(tǒng)一線路、固定調(diào)度、用戶只是乘客。

智能體出現(xiàn)，相當(dāng)于AI世界開(kāi)始出現(xiàn)私家車。每個(gè)人可以自己決定路線，自己決定任務(wù)，自己調(diào)用Token。

這會(huì)帶來(lái)兩個(gè)結(jié)果：整個(gè)系統(tǒng)更“擁擠”，Token消耗更高，但整體經(jīng)濟(jì)規(guī)模會(huì)更大、更繁榮。

現(xiàn)實(shí)世界也一樣，私家車一定比公共交通更消耗資源，但它帶來(lái)了更高的自由度和更大的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

賣Token是一門大生意，但它不參與價(jià)值分配，是產(chǎn)業(yè)鏈里的基礎(chǔ)層。

就像汽油，它本身沒(méi)有附加價(jià)值，關(guān)鍵在于你把它用在哪里。加油站給豪華專車加油，還是給一輛破車加油，油價(jià)是一樣的，但最終能賺錢的是車的擁有者，看他用來(lái)做什么。

這也是為什么，這一輪AI其實(shí)很早就開(kāi)始分化了——有人做基礎(chǔ)設(shè)施，有人做應(yīng)用，有人做系統(tǒng)集成，各自占據(jù)不同位置。

如果未來(lái)Token消耗非常大，是不是可以像石油公司一樣靠規(guī)模賺錢？

可以，但前提不一樣。石油、電力、水這些基礎(chǔ)設(shè)施，都有一定壟斷或準(zhǔn)壟斷屬性。但現(xiàn)在的Token供應(yīng)，是完全競(jìng)爭(zhēng)的。

現(xiàn)在市場(chǎng)上MiniMax、智譜、月之暗面，都在拼價(jià)格、拼能力、拼API。這種完全市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，很難形成穩(wěn)定利潤(rùn)率，也很難建立護(hù)城河。

這輪Token熱，我看到兩個(gè)明顯的誤區(qū)。

第一，很多人以為：好的任務(wù)用好Token，簡(jiǎn)單任務(wù)用差Token。

其實(shí)不是。同一個(gè)任務(wù)，在不同階段，對(duì)Token的要求完全不同。

初期需要強(qiáng)模型（貴token）去探索、試錯(cuò)，后期流程穩(wěn)定后，用普通模型就可以跑。

Token的質(zhì)量，不是由任務(wù)決定，而是由“成熟度”決定。這也是為什么端側(cè)、小模型會(huì)有機(jī)會(huì)。

第二，用Token消耗量來(lái)評(píng)價(jià)公司，甚至評(píng)價(jià)員工。

這個(gè)邏輯是有問(wèn)題的。Token消耗多，有兩種可能：任務(wù)復(fù)雜、價(jià)值高或者純粹在浪費(fèi)。

同樣一個(gè)視頻任務(wù)，不同團(tuán)隊(duì)可能消耗差10倍Token，但結(jié)果一樣，那多出來(lái)的9倍，本質(zhì)是低效。

這有點(diǎn)像評(píng)估經(jīng)濟(jì)如果只看GDP單一指標(biāo)，不看其它，最后一定不準(zhǔn)確。而且只盯著token，容易看偏。

我現(xiàn)在看到的機(jī)會(huì)，更多是在Token之上的結(jié)構(gòu)性變化。

第一，今天的agent，本質(zhì)上還不成熟。你可以把它理解成一輛車：能開(kāi)，但不好開(kāi)。它不聽(tīng)話，經(jīng)常跑偏，甚至?xí)?ldquo;翻車”（比如誤刪數(shù)據(jù)）。

意味著現(xiàn)在最大的問(wèn)題，不是Token不夠，而是：產(chǎn)品封裝能力不夠。

如果你要把a(bǔ)gent賣給普通用戶，你必須做到幾件事：降低使用門檻（不能太極客）、控制風(fēng)險(xiǎn)（不能隨便出事故）、讓Token消耗可預(yù)期、出問(wèn)題有明確的“說(shuō)明書(shū)”。

誰(shuí)能把這件事做好，誰(shuí)就能吃到第一波紅利。

第二，現(xiàn)在很多人低估了一件事：agent之間的協(xié)同，是最大的難點(diǎn)。

單個(gè)agent做短任務(wù)，其實(shí)問(wèn)題不大。但一旦多個(gè)agent協(xié)作，執(zhí)行長(zhǎng)任務(wù)（比如24小時(shí)），結(jié)果往往很糟糕。

原因很簡(jiǎn)單：協(xié)同機(jī)制還沒(méi)做好。而且這件事不能交給用戶解決。

所以未來(lái)真正有價(jià)值的公司，是幫用戶把“多agent協(xié)同”做好的人。我們現(xiàn)在就在做這件事。

第三，我看好一個(gè)趨勢(shì)：算力從云端往端側(cè)遷移，用戶自己的設(shè)備加上自己買Token。

用戶一旦自己承擔(dān)計(jì)算成本，將會(huì)顛覆現(xiàn)有的AI商業(yè)模式。

今天AI產(chǎn)品不賺錢，本質(zhì)原因只有一個(gè)：它們?cè)趲陀脩魤|付算力成本。也就是批發(fā)英偉達(dá)算力，再打包賣給用戶，這件事利潤(rùn)很薄。

但一旦變成用戶自己承擔(dān)token，軟件只收“服務(wù)費(fèi)”，那AI整個(gè)商業(yè)模型就成立了。

端側(cè)設(shè)備我看好兩類：

1、手機(jī)和可穿戴設(shè)備這樣的隨身設(shè)備，它們有算力（1B~7B模型已經(jīng)夠用），授權(quán)方便（agent需要頻繁調(diào)用權(quán)限）；

2、家庭/組織節(jié)點(diǎn)，小型本地算力中心。

如果只看今年下半年，先賺錢的也會(huì)是硬件。

原因很簡(jiǎn)單：AI必須依賴基礎(chǔ)設(shè)施，基礎(chǔ)設(shè)施一定是先有硬件。就像5G，先建基站，再有應(yīng)用。

現(xiàn)在AI也是一樣。如果端側(cè)硬件不普及，agent沒(méi)地方跑，token經(jīng)濟(jì)也跑不起來(lái)

所以Token經(jīng)濟(jì)的順序是：先硬件，再軟件，再服務(wù)。

本文僅代表口述者獨(dú)立觀點(diǎn)，不構(gòu)成任何投資建議。

       原文標(biāo)題 : Token熱，他們賺麻了