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“72%的Token消耗卻僅佔27%的支出”--AI多空之爭的關鍵議題

OpenRouter資料顯示，Token需求20個月暴增250倍，但72%的流量湧向收費最低的開源模型，僅貢獻27%支出；Token價格每季度崩跌47%，GPU租金卻同步飆升160%。錢流向GPU持有者，帳單轉嫁給股東。高盛認為，加上科技圈外未見實質生產力紅利，這場資本循環岌岌可危，空頭邏輯正佔據上風。 AI需求資料正在製造一場罕見的市場分歧：同一組數字，多頭和空頭各取所需，雙方都宣稱勝利。這場爭論的核心，是一個令人不安的結構性矛盾——Token消耗量爆炸式增長，但絕大多數增量流向了收費最低的模型，而服務這些Token的GPU成本卻在同步攀升。 據高盛Bobby Molavi在其最新報告中披露，OpenRouter資料顯示，開源權重模型（open-weight models）在9月第二周處理了72%的Token流量，卻僅獲得27%的平台總支出；與此同時，閉源模型雖然份額從1月初的89%降至73%，仍牢牢掌控著絕大部分貨幣化收益。 更值得關注的是，OpenRouter平台9月中旬約69%的Token來自中國AI實驗室。Molavi將當前市場定性為“無法操作”（unplayable），並指出AI生產力紅利迄今尚未在科技行業以外留下可量化的痕跡。
“72%的Token消耗卻僅佔27%的支出”--AI多空之爭的關鍵議題
科技#GPU租金#算力成本#高盛
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剛剛，百度開源再拿全球第一！1000萬下載神作殺回來了

曾獲LeCun轉發推薦、狂攬1,000萬下載的百度開源神作，又殺回來了！ 時隔4個月，百度今天正式開源新一代文件解析模型——文心Unlimited OCR 2。 它的體量依然輕巧，總參數3B，每次推理實際啟動僅500M（5億）。 但就是這個5億啟動的輕量級模型，直接拿下了兩大權威基準的全線第一：
剛剛，百度開源再拿全球第一！1000萬下載神作殺回來了
科技#百度#文心#Unlimited OCR 2
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2026全球人工智慧（物理AI、Token經濟、智能體）展望報告

《2026全球人工智慧展望報告》指出，人工智慧正從技術競賽的階段走向社會基礎設施的階段。報告重點圍繞Token經濟, 智能體, 物理AI三個維度展開。 一、Token經濟：從“算力消耗”走向“價值流轉” 報告提出Token經濟已形成完整的大產業鏈。 上游部分是Token工廠, 通過晶片、推理引擎以及叢集調度這些工具來高效率地製造出Token。
2026全球人工智慧（物理AI、Token經濟、智能體）展望報告
科技#2026年#人工智慧#AI展望
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DeepSeek，登頂全球第一

據每日經濟新聞，OpenRouter最新資料測算，上周（10月19日至25日）全球AI大模型總呼叫量為188兆Token，環比增長14.63%。 其中，上榜的AI大模型中，中國AI大模型周呼叫量達93.54兆Token，環比增長18.14%；同期美國AI大模型周呼叫量為22.47兆Token，環比增長29.44%。中國大模型周呼叫量連續二十六周超過美國，穩居全球首位。 記者注意到，上周，全球呼叫量排名前五均為中國AI大模型。其中，DeepSeek V4.1-Flash-1017位居第一，周呼叫量達33. 6兆Token，環比增長801%。 (財聯社)
科技#DeepSeek#Token呼叫量#市場佔有率
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Kimi最大迷思是，它什麼都想要，但卡是有限的

10月24日凌晨，Kimi K3.1 Pro發佈了。月之暗面官方公眾號寫道，“我們正式推出Kimi K3.1 Pro，這是K3.1系列的第一個模型，也是我們迄今能力最強的3兆級參數模型。”距離上一次Kimi發佈K3旗艦模型已經過去了99天。 值得注意的是，這裡的“3兆級參數”並不意味著模型又擴了參數。K3.1 Pro依然維持K3的2.8T，即2.8兆總參數規模。這次升級並沒有重新進行預訓練，重點則是在既有底座上進一步增強後訓練。官方也明確解釋，K3.1 Pro是K3的後訓練版本，大幅增加了後訓練的算力投入，尤其是面向數百個下游領域的聯合強化學習。 頭圖｜視覺中國，經由AI處理 而就在過去兩周，國內模型廠商也接連發佈了最新模型：先是10月17日，DeepSeek發佈V4.1 Flash-1017，緊接著10月19日，MiniMax發佈M3.1 Flash。兩家都在提升能力的同時，強調更高的推理效率和更低的任務成本。
Kimi最大迷思是，它什麼都想要，但卡是有限的
科技#Kimi K3.1 Pro#Token消耗#AI競爭
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DeepSeek全面開源推理框架：相容輝達、華為昇騰晶片，單叢集日吞吐155兆Token，每卡每小時收入38美元

DeepSeek全面開源推理框架DeepInfer及Token編解碼元件deepseek-recipe，相容輝達與華為昇騰平台。基於該框架，DeepSeek V4.1 Flash單叢集日吞吐達155兆Token，按谷電價計算每卡每小時收入38美元。通過Prefill與Decode分離、KVCache復用及投機解碼等技術，DeepSeek旨在提升推理效率、降低算力成本與能源消耗。 DeepSeek進一步開放大模型推理基礎設施。 繼開源大模型、TileLang編譯工具及一系列推理算子庫後，DeepSeek宣佈全面開源內部推理框架DeepInfer，並同步開源Token編解碼元件deepseek-recipe，旨在幫助開發者和企業最佳化大規模模型部署，降低AI服務的算力成本與能源消耗。 DeepSeek介紹，基於DeepInfer，團隊已實現DeepSeek V4.1 Flash的高吞吐、低延遲大規模推理服務。目前，單一叢集的服務吞吐量達到每天155兆Token，按谷電價計算，每卡每小時收入為38美元。
DeepSeek全面開源推理框架：相容輝達、華為昇騰晶片，單叢集日吞吐155兆Token，每卡每小時收入38美元
科技#DeepSeek#輝達#華為昇騰晶片
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一個最佳化讓token速度暴漲465%，RTX 3090單卡運行千問3.8 27B可達382 Tok/s

是不是3090二手要漲價？ 在本地運行大語言模型時，顯示卡的算力往往不是第一瓶頸，視訊記憶體頻寬才是。NVIDIA RTX 3090雖然擁有24GB視訊記憶體和936.2GB/s的頻寬，但在運行270億參數等級的模型時，傳統的逐Token生成方式依然會受限於反覆讀取模型權重的過程，導致顯示卡的計算單元大量閒置。 近日，Reddit使用者u/iamMess通過一套專門建構的推理引擎，在不更換任何硬體的前提下，將Qwen3.8-27B模型在單張RTX 3090上的Token生成速度從82 tok/s提升到了382 tok/s，增幅達到4.6倍。 這是一個極快的速度，目前主流雲端大模型（如ChatGPT）的生成速度通常在30到60 tok/s左右。382 tok/s意味著它一秒鐘就能“寫”出大概250到300個漢字，一分鐘能生成近兩萬字。
一個最佳化讓token速度暴漲465%，RTX 3090單卡運行千問3.8 27B可達382 Tok/s
科技#大語言模型#推理最佳化#投機解碼
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一顆DRAM的話語權遷移史：2000年PC佔65%，2030年誰排在隊首

2026年9月30日，TrendForce給出四季度判斷：一般型DRAM合約價環比漲10~15%，計入HBM後的整體DRAM漲15~20%，NAND也漲15~20%。漲幅在放緩，但這不是好消息。放緩的是價格斜率，換手的是分配權。記憶體行業正在把"誰付得起"改寫成"誰配拿到"。 聚焦 🔍 這篇只做一件事：把一張2000到2030年的DRAM應用演化示意圖，對照2026年的真實價格走勢，拆出"需求重心遷移"的機制。圖裡的佔比和路徑是建模假設，不是統計年報，當方向看，別當帳本看。 2000年的帳本：PC一家獨大
一顆DRAM的話語權遷移史：2000年PC佔65%，2030年誰排在隊首
科技#DRAM#HBM#token