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存力接棒算力—AI智能體把記憶體推上主戰場

KV Cache從"臨時變數"變成"持久資產"——記憶體容量和訪問速度，正在直接決定智能體的記憶能力。 開篇：那個越寫越厚的"草稿本" 一個AI智能體正在處理百萬級token的對話歷史。它要反覆回放上下文、呼叫工具、多步推理——每走一步，都要把已經"記住"的內容再讀一遍。 這個"記住"的載體，叫KV Cache。它像一個越寫越厚的草稿本：對話越長，草稿越厚，轉眼就佔滿了昂貴稀缺的GPU視訊記憶體。據中信證券測算，上下文從8K激增到1M tokens時，單使用者FP16精度下的KV Cache視訊記憶體佔用會從約5GB飆升至640GB以上——而一張頂級GPU的HBM視訊記憶體，不過百GB量級。
存力接棒算力—AI智能體把記憶體推上主戰場
科技#AI智能體#token#KV Cache
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Token一年半70倍，一文看懂字節的算力遷徙

2025 年 1 月，字節跳動的日均 token 消耗量還是 4 到 5 兆。 一年之後，這個數字變成了 50 兆。再到 2026 年 9 月，它已經飆升到 350 兆到 360 兆——一年半，漲了七十多倍。按照專家的預計，到 2026 年底這個數字將逼近 600 兆，而到 2027 年，整個大盤的 token 消耗量還會在現有基礎上再增長十倍。 這不是一組枯燥的數字。它的背後，是一場正在重寫中國 IDC 版圖的算力遷徙：機房正在離開一線城市，湧向內蒙古的草原；企業正在告別私有化機房，擁抱公有雲。而驅動這一切的力量，比大多數人想像的要更兇猛，也更具體。 三個核心判斷，先放在前面
Token一年半70倍，一文看懂字節的算力遷徙
科技#算力遷徙#Token消耗量#IDC版圖
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Anthropic訂閱方案性價比達OpenAI的5倍以上

測算方法 極限實測 Anthropic、OpenAI、Meta、SpaceXAI、MiniMax、月之暗面（Moonshot）、智譜、Cursor 以及 Cognition 的各項 AI 訂閱方案 Max Kan 與 Dylan Patel 著。訂閱方案目前仍是消費者和小企業為 AI 付費的主要方式。儘管正如我們此前在6月所解釋的那樣，這些方案享受著高額補貼，但作為強大的獲客與行銷工具，它們在經濟層面依然合理。例如，OpenAI 慷慨的額度重設機制所建立的使用者好感，促成了近期 Codex 採用率的激增，並迫使 Anthropic 多次撤回原定的訂閱額度削減計畫，以避免在輿論層面遭受重創。 此外，由於訂閱方案享有極高的補貼，即便它們在總營收中僅佔較小比例，也會對利潤率以及每兆瓦（MW）營收產生顯著影響。以 Anthropic 的大致資料為例。
Anthropic訂閱方案性價比達OpenAI的5倍以上
科技#AI訂閱方案#Token限額#算力補貼
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新加坡電信賣Token了

新加坡電信賣Token了 摘要：10月1日，新加坡電信推出Token即服務，Qwen、GLM、Kimi上架，海外營運商賣Token了。 10月1日，新加坡電信（Singtel）官宣了一款新產品：AI Token-as-a-Service，簡稱TaaS。 官方口徑裡，這是新加坡第一個把"模型即服務"打包成託管服務的產品——企業要用的AI模型、算力基礎設施、編排調度、治理合規，全部裝進一個服務，按詞元（Token）計費。
科技#新加坡電信#Token#Qwen
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如何用好 GPT-6 系列 AI 模型？OpenAI 放出指南，教你選模型、最佳化提示詞等

現在的模型越來越多了。不管是 OpenAI 還是 Anthropic，同一個系列裡往往有好幾款模型，而且每款模型還有不同的推理等級。 這對很多人來說，怎麼選就變得非常困難。 所以大部分人用的時候，可能根本不去選，從頭到尾都用同一個模型。這樣不僅沒有發揮出模型的最佳性能，往往還消耗了更多的 token。 OpenAI 官方也意識到了這個問題，所以前兩天專門發了一份 GPT-6 使用指南，教大家怎麼選模型。
如何用好 GPT-6 系列 AI 模型？OpenAI 放出指南，教你選模型、最佳化提示詞等
科技#GPT-6#模型選擇指南#推理等級
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IBS最新預測：3500兆Token/日、DRAM破兆，半導體“超級短缺”全面爆發

2026年的全球半導體產業，正在經歷一場前所未有的“加速度”。 國際商業戰略公司（IBS）最新發佈的幾張核心資料圖表，勾勒出一幅令人震撼的產業圖景：半導體市場規模提前四年撞線兆美元，AI Token消耗量指數級飆升，DRAM單品市場規模逼近過去整個行業的預測值，晶圓代工市場衝向兆美元，而供應端卻全面告急。 1.6兆美元提前撞線，半導體進入“AI超級周期” 這張圖展示了全球半導體市場按產品分類的增長軌跡。2020年，全球半導體市場規模為4467億美元。此後逐年攀升，2023年經歷短暫回呼至5299億美元，但隨即強勢反彈。IBS預測，2026年全球半導體市場將達到約1.586兆美元，2030年達2.585兆美元，2035年達4.678兆美元。
IBS最新預測：3500兆Token/日、DRAM破兆，半導體“超級短缺”全面爆發
科技#IBS#半導體短缺#AI超級週期
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輝達下一條增長曲線浮出水面：AI開始按Token算帳，誰能分走最大蛋糕？

9月，輝達連續釋放兩個明確訊號：Vera Rubin NVL72已進入全面生產，面向低延遲推理的Groq 3 LPX也已投產；最新MLPerf測試中，Vera Rubin NVL72在部分推理任務上的吞吐量達到GB300 NVL72的3.7倍。 輝達講述AI生意的口徑也隨之發生改變，關注點從訓練出多少參數，轉向每兆瓦能夠生產多少Token、服務多少使用者、產生多少收入。這個變化很現實。訓練是一筆階段性資本開支，推理卻伴隨每次提問、每輪程式碼生成和每個Agent任務持續發生。 模型進入企業流程後，呼叫次數、上下文長度與響應速度不僅共同決定了算力消耗，也決定了整個產業鏈的利潤分配。接下來需要研究的更多的是誰能讓Token生產得更快、更便宜，並把這些Token轉化為企業收入。 輝達正在把一次性賣晶片，
輝達下一條增長曲線浮出水面：AI開始按Token算帳，誰能分走最大蛋糕？
科技#輝達#AI推理#Token經濟
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巴倫周刊—智譜把token搬上淘寶，只為教育使用者？| 巴倫港股

智譜天貓旗艦店賣Token套餐，搜尋暴漲50倍但銷量僅三位數，股價也因融資與定價困局劇烈波動。 近日，智譜AI（02513.HK）這家中國大模型明星公司做了一件新鮮事——在天貓開了家官方旗艦店，賣的不是晶片不是軟體，而是自家模型的API額度。四款GLM Coding Plan套餐掛上去：Lite版118元/月，Pro版538元/月，Max版1078元/月，還有598元/月/席的團隊版。 9月2日開業當天，四款商品均顯示無銷量資訊。同一天，智譜港股收跌5.26%，從前一天的1179港元跌到1117港元。接下來兩周，智譜的股價走出了一條令人窒息的弧線——9月11日收在793港元，9月13日宣佈完成50億美元融資，市場非但沒買帳，9月14日暴跌9.08%，9月15日再跌5.69%至680港元，總市值縮到3166億港元。緊接著9月16日到18日連續反彈，主要系智譜發佈的新模型GLM-5.3-FlashX，股價漲超5%收在約780港元。 從6月22日歷史高點對應約1.33兆港元市值算下來，不到三個月，智譜蒸發了近兆港元。一家上市不到九個月的公司，融資公告成了利空，旗艦店門可羅雀，開店48小時內品牌搜尋環比暴漲50倍，帶動天貓AI token等訂閱類產品成交環比漲超160%——這中間的落差，正是理解AI Token這門生意的最好切口。
巴倫周刊—智譜把token搬上淘寶，只為教育使用者？| 巴倫港股
港股#智譜AI#Token零售#價格戰