新乡橱柜台面胶 向AI提问,背后都在Token!用好它才是核心竞争力|新民·科技前沿

联系奥力斯 2026-05-31 20:56:22 155
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近来,AI在具体场景中落地的消息层出不穷;与此同时,开源AI智能体项目OpenClaw继续席卷全球,帮助不同行业的从业者实现了复杂的Agent。

然而,越来越多的人开始发问:“做到这些究竟掉了多少Token(词元)?”

率的跃升并非毫代价——作为大模型处理信息的小单位,AI在具体场景中施展拳脚,离不开海量Token的消耗。

与此同时,企业界也开始重新审视Token的稀缺与战略价值。英伟达CEO黄仁勋近期提出了“Token经济学”的概念,他认为数据中心正在演变为生产Token的“AI工厂”,Token需要根据相应的标准进行分层定价供给。同时,Token将成为继工资、金、期权之后的“四种薪酬”。

Token,这个曾经位于技术文档底部的计量单位,正在跃升为AI时代的新货币。问芯穹联创始人兼CEO在不久前举行的2026中关村论坛年会上给出了个惊人的数据:“从今年1月底开始,问芯穹平台上的Token调用量每两周翻倍,至今已经增长了十倍。”

Token突然变成硬通货

要理解Token为何突然变得如此重要新乡橱柜台面胶,先需要回答个问题:Token到底是什么?

通俗来说,Token是大语言模型处理信息的小单位。段文字被模型“理解”之前,需要被切分成数个Token——个英文单词可能对应个或多个Token,个汉字也可能被拆解。每次你与大模型对话,每次你用AI写代码、做分析、画图表,背后都是海量Token在“燃”。

但Token的意义远不止于此。上海交通大学教授、问芯穹联创始人戴国浩提出了个清晰的价值转化链条:输入价值→电能→力→Token→生产力→输出价值。

在这个链条中,Token是连接力与生产力的关键枢纽。“随着模型能力的提升,‘Token到生产力’的转化率显著提。”戴国浩指出,“每个Token所能承载和释放的价值变得”。

这解释了为什么企业愿意为质量Token支付的价格。当模型从“聊天机器人”进化为“能干活的生产力工具”时,Token就不再是单纯的成本项,而是直接对应产出的投资。

成本下降和价格上涨

然而,个看似矛盾的现象正在发生:面,技术进步动单位Token的计成本持续下降;另面,不少云厂商却在上调API调用价格。

戴国浩认为,这并不矛盾,“在模型尚不可用的阶段,企业需要通过低价甚至补贴来动使用。但当模型能力提升、后端价值显著提后,整个逻辑会从‘广驱动’转向‘市场化驱动’。”

换句话说新乡橱柜台面胶,过去是“钱培养习惯”,现在是“按价值定价”。个Token能完成的任务越复杂,它就越值钱。

夏立雪则从基础设施层面给出了现实的解释:需求正在以指数增长,而资源是有限的,“我们现在所有能够用到的资源,泡沫板橡塑板专用胶想要支撑起这样个快速增长的时代是不够的。”

他将当前Token用量的爆发,比作当年手机流量从每月100兆到限流量的跨越。而这个跨越,对底层力、带宽、存储、调度提出了前所未有的挑战。

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从“为人设计”到“为Agent设计”

问芯穹的核心业务,正是解决这矛盾。夏立雪指出,当前的云计基础设施本质上是为人类工程师设计的——人类发起个任务是分钟别的,而Agent(智能体)的思考和响应是毫秒别的。这套架构,正在限制Token率的进步释放。

“面向Agent时代,我们认为这是不够的。”夏立雪提出了“Agentic Infra”的概念——基础设施本身也应该是个智能体,能够自我进化、自我迭代,甚至像个CEO样管理整个系统。

他透露,问芯穹已经接入了几乎所有能看到的计芯片,将国内十几种芯片和几十个不同的力集群统连接起来。“当资源不足的时候,好的办法是:,把能用的资源都用起来;二,让每个力都用在刀刃上。”

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进步,夏立雪提出了个具野心的愿景——“可持续Token”。他希望将的能源优势和制造业成本优势,通过的Token工厂,转化为优质的Token输出到全球。

“我们不仅要盘活国内力资源,要造特Token经济学,复刻Made in China的优势,把我国的能源、成本优势,通过Token工厂,转化为质量AI服务。”夏立雪表示。

“Token观”:不是越多越好

面对Token经济的热潮,戴国浩也给出了冷静的提醒。他并不认同“Token消耗量直接等于生产率”的观点,“Token到生产力的转化率,取决于模型能力、Prompt质量、任务类型等多个因素。质量地使用Token,比单纯增加Token消耗重要。”

他建议,理的评价式应该是将“Token使用量”与“终产出价值”进行联评估,“我们应该鼓励的是:用少的Token产生的价值。”

这意味着,未来的核心竞争力,可能不再是“谁能调用多Token”,而是“谁能聪明地使用Token”。从“编码者”到“系统架构师”的能力跃迁,将成为每个AI时代从业者的修课。

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