台北時間2026年3月17日凌晨2點，沒有絲毫意外，全球科技圈的目光再次聚焦於那個穿著皮衣的男人身上。輝達GTC 2026大會如約而至。如果你還以為這只是一場關於顯示卡參數的發佈會，那你可能已經掉隊了。今年的GTC，黃仁勳不再僅僅談論晶片，而是拋出了一個震撼行業的全新定義：輝達已經從一家“晶片公司”徹底蛻變為一家“AI基礎設施和工廠公司”。這場長達兩小時的演講，資訊密度極高。從CUDA生態的飛輪效應，到Token成本的極致壓縮；從Vera Rubin平台的量產，到Feynman架構的前瞻；再到那個讓全場沸騰的“龍蝦”NemoClaw。黃仁勳用無可辯駁的資料和路線圖，向世界展示了AI推理時代的宏大圖景。01 20年的飛輪：CUDA的護城河比想像中更深演講伊始，黃仁勳並沒有急於拋出新的硬體參數，而是花了近十分鐘回溯CUDA架構誕生20年的歷程。這不僅是對過去的致敬，更是對護城河的宣示。螢幕上展示著“20 YEARS CUDA FLYWHEEL”（20年CUDA飛輪）的巨大循環圖，這不僅是技術的循環，更是商業的邏輯。“二十年來，我們一直致力於這種革命性架構——單指令多線程（SIMT）。”黃仁勳回憶道。CUDA的真正壁壘，在於底層的安裝基數。這是一個經典的飛輪效應：安裝基數：全球數億塊運行CUDA的GPU構成了龐大的底座。開發者：龐大的底座吸引開發者創造新演算法。突破：新演算法帶來技術突破（如深度學習）。生態：技術突破催生新市場，吸引更多公司加入，進一步擴大安裝基數。“CUDA真正融入了每一個生態系統。”黃仁勳指著那張描述其媒體戰略的幻燈片說道。這種軟硬一體的生態壁壘，讓NVIDIA的架構應用範圍不斷擴展，計算成本持續降低。正如他所強調的，加速計算不僅帶來初期的性能躍升，還能在生命周期內持續最佳化軟體，讓算力成本不斷下降。02 資料革命：結構化與非結構化資料的全面加速在本次演講中，黃仁勳著重介紹了輝達為資料處理打造的核心軟體庫，並稱其為“本場演講最重要的一張圖”。隨著AI的爆發，全球資料處理體系正面臨結構性變革。螢幕上展示了一張複雜的圖表，標題為“Structured Data is the Ground Truth of AI”（結構化資料是AI的“真相”），這是一個價值1200億美元的生態系統。過去，企業計算建立在結構化資料之上。但未來，AI智能體將直接訪問和使用這些資料庫。與此同時，全球每年產生的資料中約90%是非結構化資料。AI的多模態能力正在將這些“死資料”轉化為可計算的資訊。為此，NVIDIA推出了兩項關鍵技術：cuDF：加速資料框計算，面向結構化資料。cuVS：面向向量儲存和語義資料，處理非結構化資料。黃仁勳透露，SQL的發明者IBM正在利用cuDF加速其watsonx.data平台。這標誌著AI正在重塑整個資料處理基礎設施。03 推理拐點：Token成本全球最低“去年我說營收將達5000億美元，你們可能沒覺得驚豔。但今天，我預見通過2027年的營收將至少達到1兆美元。”黃仁勳的這句話引爆了全場。支撐這一驚人預測的，是AI計算需求的爆發式增長。螢幕上清晰地標示著“Inference Inflection Arrives”（推理拐點到來）黃仁勳指出，過去兩年，計算需求增長了約10,000倍。這背後是三件大事的發生：ChatGPT開啟生成式AI時代：計算從“檢索”轉向“生成”。推理AI（o1/o3）的出現：AI開始思考、規劃，Token使用量爆炸。Claude Code開啟代理時代：首個代理模型革新了軟體工程。“推理既是最困難的環節，也是最關鍵的商業環節。”黃仁勳強調。在資料中心層面，衡量效率的關鍵指標是“每瓦特生成多少Token”。評測結果顯示，NVIDIA在AI推理性能和效率上保持絕對領先。從Hopper H200到Grace Blackwell NVLink 72架構，每瓦特性能提升約35倍，分析師甚至認為接近50倍。螢幕上打出了“NVIDIA Token Cost is Untouchable”（NVIDIA Token成本不可觸碰）的字樣。黃仁勳放出豪言：“即便競爭對手的架構是免費的，它也不夠便宜。” 因為建立一個1GW的工廠，即便什麼都不放，15年的攤銷成本也高達400億美元。只有運行最強的電腦系統，才能獲得最低的Token生產成本。04 Vera Rubin：為智能體AI而生的超級電腦演講的高潮之一，是Vera Rubin超級AI平台的亮相。這是一個由七款晶片組成的全新計算平台，涵蓋計算、網路和儲存三大功能。螢幕上展示的“NVIDIA Vera Rubin”字樣下，赫然寫著“40,000,000X - 10 years”（10年4000萬倍性能提升），震撼人心。 該平台包含40個機架、1.2千兆個電晶體、近2萬個NVIDIA晶片、1152個Rubin GPU，擁有60 exaflops的運算能力。這是一個完全縱向整合的計算平台，專門為智能體AI（Agentic AI）設計。隨著大模型處理更長上下文，系統需要更高頻寬的記憶體和儲存訪問能力，因此NVIDIA對整個系統架構進行了重新設計。硬體層面，全新的NVIDIA Vera CPU開始單獨銷售，有望成為一項數十億美元級業務。系統設計方面，採用100%液冷架構，通過45°C熱水散熱，大幅降低製冷成本，整機安裝時間從兩天縮短至兩小時。更引人注目的是，NVIDIA推出了全球首個CPO（光電共封裝）乙太網路交換機，將光模組直接整合到晶片封裝中，顯著提升頻寬與能效。針對光互聯技術，黃仁勳展示了全球首款量產的共封裝光學（CPO）交換機Spectrum X，並平息了市場對於“銅退光進”的路線之爭。黃仁勳說我們需要更多的銅纜產能，更多的光晶片產能，更多的CPO產能。而在未來的版圖中，Rubin Ultra和Feynman架構也已提上日程。螢幕上展示的路線圖清晰地標示著從2024年Blackwell到2028年Feynman的演進路徑，每一次迭代都涉及晶片、CPU、網路交換機等關鍵元件的全面升級 Feynman架構將採用定製化HBM技術，搭載全新的Rosa CPU，標誌著計算、儲存和封裝的深度耦合。05 “龍蝦”創造歷史：SaaS將消失整場演講中，對軟體開發者影響最深遠的，莫過於對“龍蝦”現象的評論。螢幕上展示了一張Star History圖，紅色的openclaw/openclaw曲線在2024-2026年間急劇飆升，遠超Linux和React，其增長速度“極其深遠” 黃仁勳宣佈，NVIDIA將正式支援這一項目。OpenClaw被黃仁勳定義為一種智能體電腦的作業系統。它連接大模型，管理資源，調度任務，類似於Linux之於PC，Kubernetes之於雲，HTML之於網際網路。“未來所有科技公司都會面臨一個問題——你的OpenClaw戰略是什麼？”黃仁勳的這句話擲地有聲。他認為，未來幾乎所有SaaS公司都將演變為AaaS（Agentic as a Service）——即以智能體為核心的服務平台。針對智能體進入企業網路帶來的安全挑戰，NVIDIA推出了NVIDIA NemoClaw參考架構。螢幕上演示了簡單的安裝命令：curl -fsSL https://nvidia.com/nemoclaw.sh | bash，顯示出NVIDIA推動這一生態落地的決心。NemoClaw在OpenClaw基礎上加入了安全元件，確保企業能安全部署智能體系統。甚至未來工程師招聘，除了薪資，公司還會提供“Token配額”，因為算力將直接決定生產效率。06 物理AI與數字孿生：AI工廠的作業系統AI的未來不僅在數字世界，更在物理世界。黃仁勳介紹了面向“AI工廠”的基礎設施平台——NVIDIA DSX在資料中心建設階段，系統通過工程模擬工具進行驗證，實現“虛擬偵錯”；投入運行後，數字孿生系統成為基礎設施的“作業系統”，AI智能體即時監控冷卻、電力和網路，動態最佳化效率。在物理AI方面，NVIDIA的觸角已延伸至自動駕駛和機器人。螢幕上展示的“NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module”暗示了其向太空計算領域的拓展。自動駕駛領域，基於NVIDIA Drive AV，車輛已具備推理能力。NVIDIA宣佈了新的Robotaxi合作夥伴，包括BYD、Hyundai、Nissan和Geely，並與Uber合作部署自動駕駛計程車網路。機器人產業方面，正與ABB、KUKA等企業合作，將物理AI模型用於工業自動化。結語：跨越“推理鴻溝”，中國AI產業的破局之路演講的最後，黃仁勳站在巨大的“NVIDIA Vera Rubin”標識前，背後是醒目的“40,000,000X - 10 years”。這一刻，我們看到的不再是單一的晶片迭代，而是一場宏大的生態進化。從底層的CUDA飛輪，到算力成本的極致壓縮；從智能體作業系統NemoClaw的推出，到SaaS向AaaS的範式轉移；從資料中心向AI工廠的蛻變，到物理AI的全面覺醒。黃仁勳用這場演講證明：AI推理的拐點已經到來。未來的競爭，不再僅僅是算力的競爭，更是Token生產效率、智能體生態和物理世界融合能力的全方位競爭。面對輝達如此強勁的實力與深不見底的護城河，中國AI產業該如何趕上？這或許是每個從業者看完這場演講後最深刻的思考。首先，必須正視“軟體生態”的斷層。 黃仁勳反覆強調，CUDA的安裝基數才是飛輪加速的原因，這不僅是硬體的勝利，更是二十年軟體生態的積累。中國產業界往往重硬輕軟，但在AI時代，軟體棧（如cuDF、cuVS等核心庫）才是連接應用與算力的橋樑。我們不僅需要造出“卡”，更需要打磨出能承載萬行程式碼、適配千行場景的“軟底座”。其次，要從“單一產品”思維轉向“系統級整合”。 Vera Rubin平台的成功在於其垂直整合能力——從Vera CPU到NVLink互連，再到液冷機架，這是一個整體的“超級電腦”。中國廠商不能只盯著單點突破，而應致力於建構從晶片、網路到液冷散熱的整體系統解決方案，追求每瓦特性能的極致最佳化。最後，要抓住“智能體”與“物理AI”的新範式窗口。 當SaaS轉向AaaS，當OpenClaw成為新的作業系統入口，這意味著軟體開發的底層邏輯正在重構。這是彎道超車的機會。中國企業應積極擁抱開源生態，在智能體安全、垂直行業大模型、以及物理AI（如機器人、自動駕駛）的落地場景中尋找差異化優勢，建構屬於自己的“主權AI”。在這場通往未來的競賽中，輝達已經鋪好了最堅實的鐵軌，但列車駛向何方，依然取決於我們如何握緊手中的方向盤。 (算力與科技茶館)

黃仁勳的這場演講值得仔細看的地方不在於兆美元這個數字本身，而在於他用兩個小時講了一套新的商業邏輯：資料中心正在從訓練模型的地方，變成生產Token的工廠。素有AI行業年度風向標之稱的輝達GTC大會，今年3月16日至19日在美國加利福尼亞州聖何塞舉行。當地時間3月16日上午11點，也就是台北時間3月17日凌晨2點，輝達CEO黃仁勳在聖何塞SAP中心發表了超過兩小時的主題演講。黃仁勳在演講中預測，到2027年全球AI基礎設施相關需求將達到1兆美元。他還說，實際需求可能會比1兆美元高得多，輝達的產品甚至會供不應求。這個數字發佈後，輝達美股股價瞬時跳漲超過4%。但幾個小時後A股開盤，算力產業鏈股票集體下跌，天孚通訊（300394.SZ）收盤跌幅超10%，長光華芯（688048.SH）收盤跌幅亦達9.72%，多數龍頭股回吐了近5日漲幅。一邊是兆美元預期，一邊是產業鏈股票大跌，落差來自時間尺度。黃仁勳講的是未來的需求預期，而他預告的下一代Feynman晶片架構要到2028年才上市。另外，萬聯證券在3月16日發佈的研報中指出，A股電子類股截至3月15日的平均市盈率約為82倍，市場或在擔心“高處不勝寒”。但黃仁勳的這場演講值得仔細看的地方不在於兆美元這個數字本身，而在於他用兩個小時講了一套新的商業邏輯：資料中心正在從訓練模型的地方，變成生產Token的工廠。01 Token工廠Token是大語言模型處理資訊的基本單位，可以粗略理解為AI處理或生成的文字片段，一個漢字大約對應一到兩個Token。過去兩年，Token的消耗量發生了幾次量級上的跳躍。黃仁勳在演講中把這件事追溯到了三個節點：2022年底ChatGPT上線，AI學會了生成內容，開始大量消耗Token；ChatGPT o1模型出現後，AI學會了推理和反思，為了思考，它要在內部生成大量Token給自己看；Claude Code（Anthropic公司開發的AI程式設計工具）發佈後，AI能讀取檔案、編寫程式碼、編譯測試，每完成一個任務消耗的Token比簡單對話多出好幾個數量級。黃仁勳提到，輝達所有的軟體工程師都在用AI輔助程式設計。AI的工作分兩個階段：訓練是讓模型變聰明的過程，需要花一次大錢把模型練出來；推理是模型幹活的過程，每天都在發生，需求也越來越大。過去全球買GPU（圖形處理器，目前AI計算的核心硬體）主要是為了訓練，現在重心已經在向推理轉移。黃仁勳說，推理服務商的業務規模過去一年增長了100倍。IDC中國分析師杜昀龍也告訴經濟觀察報記者，目前國內推理伺服器不論增速還是佔比均已超過訓練，從伺服器出貨金額來看，推理佔比已接近60%。推理的需求在爆發，但Token還沒有形成市場定價體系。黃仁勳在演講中給出了他認為未來會出現的五檔價格：免費層，Token產出量大但響應速度慢；中等層，每百萬Token約3美元；高級層，每百萬Token約6美元；高速層，每百萬Token約45美元；頂級層，每百萬Token約150美元。模型越大、上下文越長、響應速度越快，Token就越貴。他以頂級層舉了個例子：一個研究團隊每天用5000萬Token，按每百萬Token150美元來算也就只有7500美元，對企業來說不算什麼。上下文窗口從32K個Token拉到400K個Token之後，AI能一次性讀完一整份合同或一整個程式碼庫，價格對應的是此前做不了的事情。有了分層定價，資料中心的經濟模型就變了。黃仁勳說，每一座資料中心都受電力限制，一座1GW（吉瓦，一種電力計量單位）的資料中心永遠不會變成2GW，這是電力和土地決定的。在固定功率下，誰消耗每瓦電力能產出的Token最多，誰的生產成本就最低。也就是說，同樣耗一度電，誰能生產更多Token，誰就能賺得更多。他在演講時展示了一組數字：同一個1GW資料中心，假設把算力分配給不同價格層級，使用輝達當前的Blackwell架構年營收約300億美元，換成新一代Vera Rubin約1500億美元，再加上Groq LPU推理加速器約3000億美元。同一座資料中心，換一套裝置，營收可以相差10倍。輝達2026財年全年營收2159億美元，資料中心業務貢獻了其中的1937億美元。按黃仁勳的邏輯，客戶現有的資料中心還沒有被充分利用，換上新一代裝置，同樣的電力條件下收入可以翻好幾倍。兆美元預期就是這麼來的，不是晶片漲價，是同樣的電力能生產出更多、更貴的Token。黃仁勳說，未來每一位CEO都會盯著自己Token工廠的效能，因為那直接就是收入。他還描述了一個正在矽谷出現的變化：現在越來越多工程師日常用AI寫程式碼、做研究、處理文件，這些操作都要消耗Token，企業需要為員工使用AI的開銷買單。黃仁勳預測這筆開銷會大到需要單獨列預算，就像企業給員工配電腦和軟體一樣。他還說，未來每個工程師入職時都會拿到一份年度Token預算，金額大約相當於基礎薪資的一半。02 兩種晶片黃仁勳的這套Token經濟學對應的硬體，是GTC上正式發佈的Vera Rubin平台。黃仁勳在演講中說，過去談Hopper架構的時候他會舉起一塊晶片，但Vera Rubin不是一塊晶片的事，它是一整個系統。這套系統做到了百分之百的液冷，安裝時間從過去的兩天壓縮到了兩個小時。Vera Rubin由七款晶片組成。核心機架NVL72整合72顆Rubin GPU和36顆Vera CPU，通過NVLink 6（輝達自研的晶片間高速互連技術）相連。與上一代Blackwell相比，每瓦推理吞吐量最高提升10倍，單Token成本降至十分之一。輝達同時發佈了全新88核Vera CPU，為AI智能體場景下的工具呼叫和資料處理做了專門最佳化。黃仁勳在演講中稱，微軟CEO納德拉已向他確認，首批Vera Rubin機架已在Azure（微軟的雲端運算平台）上運行。但Vera Rubin有一個短板，黃仁勳在演講時說，當每個使用者每秒需要生成超過400個Token時，NVL72的頻寬就不夠用了。補上這個缺口的，是Groq這家成立於2016年的美國AI加速晶片公司。輝達此前收購了Groq的技術授權和核心團隊。Groq的LPU（語言處理單元）和GPU是完全不同的兩種晶片。GPU記憶體大、算力強，單顆Rubin GPU有288GB記憶體，適合處理複雜計算。LPU記憶體小但讀寫速度極快，單顆只有500MB儲存，裝不下大模型的完整參數，但生成Token的速度和延遲遠優於GPU。輝達通過一套叫Dynamo的推理調度軟體，把推理過程拆成了兩步：需要大量算力和記憶體的上下文理解交給Vera Rubin處理，對延遲敏感的Token生成交給Groq LPU。兩者通過乙太網路高速連接協同工作，延遲減少約一半。黃仁勳管這種方式叫解耦推理（即把推理過程拆分給不同晶片處理），核心想法是承認高吞吐和低延遲天然矛盾，不如讓兩種晶片各幹各擅長的事。他說，這套組合在45美元和150美元的高價格層級實現了相比上一代35倍的性能提升。從更長的時間維度看，同一個1GW的資料中心，兩年時間，Token生成速率可以從每秒2200萬提升到7億。黃仁勳給客戶的建議是，如果工作以高吞吐的批次推理為主，就完全用Vera Rubin；如果有大量程式設計、即時互動等需求，可以拿出25%的資料中心算力配Groq LPU。黃仁勳表示，Groq 3 LPU由三星代工，已在量產，預計今年三季度出貨。軟體方面，輝達發佈了企業級智能體平台NemoClaw，支援近期火爆的開放原始碼專案OpenClaw。OpenClaw在幾周之內成為GitHub（全球最大的開放原始碼託管平台）上增長最快的開放原始碼專案，黃仁勳把它的地位抬到和Linux同一等級，說它是智能體電腦的作業系統。但企業環境下直接用開放原始碼的OpenClaw有安全風險，因為智能體可以訪問公司的敏感資料、執行程式碼和外部通訊。NemoClaw就是輝達給OpenClaw加上的企業安全層。Adobe、Salesforce、SAP等17家企業軟體公司已宣佈採用輝達的Agent Toolkit（智能體開發工具包）。路線圖方面，輝達預告了2028年上市的下一代Feynman架構，首次同時支援銅纜和CPO（將光通訊元件直接整合到晶片上的技術）兩種互連方式。今年也是CUDA（輝達開發的GPU通用計算平台，被視為輝達軟體生態的基石）誕生20周年。據黃仁勳在演講中介紹，輝達目前60%的業務來自全球前五大雲服務商，另外40%分佈在主權AI、企業、工業、機器人等各個領域。在本次GTC大會上，輝達還宣佈了與Uber、比亞迪、吉利、現代、日產、五十鈴在自動駕駛領域的合作。受此消息推動，港股汽車類股17日集體走強，吉利汽車（00175.HK）盤中一度漲超5%，最終收漲4.55%。 (經濟觀察報)

🔥中國 Token Hub！中國 AI 時代的 “算力與 Token 總調度中心”。🔥3 月 16 日，阿里突然官宣。成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業群。CEO 吳泳銘直接負責。通義、千問、悟空、MaaS、AI 創新五大事業部，全部併入。這是阿里 AI 戰略的終極整合。目標只有一個：創造 Token、輸送 Token、應用 Token。通義實驗室，造最強多模態模型。MaaS，建開放模型服務平台。千問，做最好個人 AI 助手。悟空，深耕 B 端企業工作流（首次曝光）。AI 創新，探索前沿應用。從模型到平台，從 C 端到 B 端。阿里 AI，從此一盤棋。破局 Token 焦慮，重塑 AI 生態Agent 時代，Token 成 AI 水電煤。供需矛盾爆發，Token 焦慮蔓延。阿里 Coding Plan 上線即爆。需求遠超預期，被迫暫停首購優惠。分散佈局，內耗嚴重。資源重複，效率低下。ATH，就是破局關鍵。整合 Token 資源，全域最優調度。不同於Google DeepMind 的縱向打通。阿里瞄準 Token 的橫向統籌。建構以 Token 為流通貨幣的內部大市場。手握開源模型第一、雲服務第一。阿里要做 AI 時代的基礎設施。從產品競爭，轉向生態競爭。從分散作戰，到大兵團協同。這是阿里 AI 的終極答案。能否成為中國 Token Hub，拭目以待。 (深科技)

“當下正處於AGI爆發前夜。大量數位化工作將由數以百億計的AI Agent來支撐，而這些Agent將由模型產生的Token支撐運行。”3月16日，阿里巴巴CEO吳泳銘在全員內部信中寫下這句犀利判斷的同時，也宣佈了一個同樣犀利的架構重塑：成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，並將通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、全新曝光的悟空事業部及AI創新部悉數納入麾下，由其本人直接掛帥。這個以“創造Token、輸送Token、應用Token”為使命的新組織，覆蓋了從基礎模型研發、模型服務平台到C端和B端AI應用的完整鏈條。這，也是全球科技巨頭中，第一家徹底摒棄“按產品線劃分”的傳統網際網路邏輯，轉而以“Token流轉”為核心組織原則重構AI版圖的組織重構。三年前，Google做過一件類似的事——將內部競爭多年的Google Brain和DeepMind合併為一個統一組織。18個月後，整合後的團隊不僅交出了驚豔的Gemini 3.0，更直接推動Alphabet市值一度沖上4兆美元，超越蘋果重返全球第二。那麼，阿里能否複製這一“整合-加速-價值重估”的軌跡？01 Token風暴——當AI Agent吞噬一切全球的Token消耗量，正在經歷一場“寒武紀大爆發”。驅動力來自AI Agent。當AI從“聊天”轉向“辦事”，Token消耗結構發生了根本性變化——推理模型每次查詢的Token消耗比普通模型高17倍以上，Agent工作流更是傳統聊天的100倍。2025年10月，GoogleCEO皮查伊在財報電話會上透露，Google每月處理的Token數量已達1.3千兆個，較一年前暴增約130倍。阿里各AI條線的資料，也在說明Token需求端的爆發力。今年1月，阿里雲推出百煉的Coding Plan訂閱服務，因完美契合高頻的Agent和程式設計場景，上線僅兩個月左右，就因需求持續快速暴漲超出了預期，而被迫暫停首購優惠。與此同時，根據去年公佈的資料，百煉MaaS平台的API呼叫量一年增長接近100倍，要知道，這個增長資料還未統計到最近幾個月Agent爆發的階段，可以推測，這將是一個更高數量級的增速；另一方面，在開源生態端，千問模型全球下載量突破10億次，並在OpenRouter全球市場份額中以超12.3%的佔比超越OpenAI和Llama系列。更為大眾熟知的千問App，自去年11月公測起，3個月內月活躍使用者突破2.03億。當Token的生產、分發和消耗都在以百倍速度膨脹，組織架構就必須跟上。過去，阿里的模型團隊、平台團隊和應用團隊分佈在不同業務線，各有各的節奏和優先順序。而ATH的做法是以Token為主線，將這些原本分散的力量整合進同一個組織：通義實驗室負責創造Token，百煉MaaS平台負責輸送Token，千問和悟空事業部負責在C端和B端將Token轉化為使用者價值。如此，團隊之間的協同將更加緊密，從模型到應用每一環都將產生新的化學反應——模型側的效率提升可以即時傳導為平台側的成本最佳化，應用側的需求訊號可以直接回傳指導模型迭代方向。這也解釋了ATH為什麼不叫“AI事業群”或“智能事業群”，而叫“Token Hub”。它精確地描述了這個組織的核心使命：做AI時代的Token中樞。02 DeepMind先例：整合如何釋放AI加速度完成整合，究竟能釋放出多大的能量？大洋彼岸的Google，是一個走完全程的先例。2023年4月，ChatGPT的衝擊波讓Google內部拉響了警報。彼時Google擁有全球最強的AI研究團隊，卻打不出有力的回擊——Google Brain和DeepMind兩支隊伍各自為戰多年，Brain偏向商業化落地，DeepMind專注基礎科研，重疊的研究方向造成資源浪費，而協調成本又拖慢了產品迭代。巨大競爭恐慌下，皮查伊做出了Google AI歷史上最艱難的決定：將長期各自為戰、資源內耗的Google Brain與DeepMind合併，由DeepMind創始人Demis Hassabis統帥。接下來發生的事，成了科技史上組織整合釋放創新動能的經典案例。合併後僅8個月，Gemini 1.0系列模型發佈，次日Alphabet股價漲5.3%。2024年2月，Gemini 1.5以MoE架構突破100萬Token上下文窗口。同年8月，Google以約27億美元的授權協議從Character.AI請回了Transformer共同發明人Noam Shazeer——這位關鍵人才回歸後發現並修復了Gemini的一個深層訓練缺陷，直接促成了Gemini 3的突破。2024年10月，皮查伊再進一步，將Gemini App團隊也併入DeepMind，實現了“模型+應用”的終極合體。這種緊密的反饋循環，直接催生了2025年底至2026年初Gemini 3系列在原生多模態和複雜推理上的全面爆發。到2026年1月，Gemini的市場份額從一年前的約5.7%躍升至2026年1月的21.5%，全球月活使用者達到7.5億。在資本市場，Alphabet在2026年1月8日超越蘋果重返全球市值第二，並於1月12日歷史性地突破4兆美元大關。從合併重組到市值巔峰，耗時不到3年。當下，阿里面對著相似的局面。ATH與Google DeepMind的核心邏輯高度一致：兩者都是在外部強敵環伺和內部協調摩擦的雙重擠壓下，將分散的AI力量收攏到最高層直管的統一組織中。且ATH的整合版本甚至更加領先——Google DeepMind的整合以“實驗室”為核心，先合併研究團隊，再逐步納入應用團隊，前後經歷了約18個月；而由CEO吳泳銘親自掛帥的ATH則一步到位，將模型研發、MaaS平台、C端應用和B端應用全部整合進同一個組織，整合範圍覆蓋了Token的完整生命周期。尤其值得投資者關注的，是首次亮相的悟空事業部——定位B端AI原生工作平台，要將模型能力深度融入企業工作流。有媒體披露，ATH還將監管釘釘和夸克品牌下的裝置（包括智能眼鏡）。當前，釘釘在中國企業市場擁有超過7億使用者，如果悟空事業部能有效利用這一分發基礎，阿里在B端AI應用上的起步位置可能遠遠領先於市場認知。03 邁向AGI時代的最佳陣容拉長時間線看，ATH並非一個突發決策，而是阿里過去兩年AI戰略演進的必然結果。從2023年9月上任三天就確立了“AI驅動”的戰略重心，到2025年2月拋出震撼業界的3800億元人民幣天價資本開支（CAPEX）計畫，再到雲棲大會明確“AGI到ASI”的演進路線，最後到今天ATH事業群的落地，吳泳銘領導下的阿里，打出了一個極其清晰的“戰略宣言→資本配置→組織重塑”的閉環。在AI Agent浪潮席捲而來之際，阿里已經率先完成了從“單點技術比拚”向“模型、平台、應用協同作戰”的陣型切換。然而，商業世界沒有無風險的坦途。ATH能否真正成為阿里的“DeepMind時刻”，仍取決於三個核心變數：第一，能否持續吸引人才；第二，大模型的迭代速度，能否跟上這台龐大組織機器運轉的節奏；第三，被寄予厚望的悟空事業部，能否在B端真正跑通AI原生工作流的商業化閉環。如果參考Google DeepMind的“18個月效應”，市場大機率將在2027年年中之前，看到ATH重組帶來的第一波決定性成果。而短期的試金石近在眼前——3月19日的財報，將直接檢驗阿里雲連續9季度三位數增長的AI營收能否延續，以及華爾街普遍給出的200美金以上的目標價是否具備堅實的業績支撐。對阿里巴巴而言，這已經是其目前能排出的、邁向AGI時代的最佳陣容。而對整個中國乃至全球的AI產業而言，ATH的成立宣告了一個殘酷的事實：當AI戰爭從 “模型軍備競賽”正式進入“Token供應鏈之爭”，誰能率先完成從底層算力到頂層應用的全鏈條整合，誰，或許就握住了下一個十年的定價權。 (華爾街見聞)

我們在《人工智慧應用中，token到底應如何翻譯？》中，認為對於token翻譯需要一個兼具價值基本單位、計算基本尺度和基礎構成單位，三者於一體的表述，據此認為token最好的翻譯是“籌”。之所以如此關注這個問題，是因為token已經在一定程度上成為人工智慧應用能力的關鍵詞，我們將進一步論述token是資訊單位、算力單位、貨幣單位，已經成為衡量人工智慧應用水平的尺度。從“字節”到“Token”，已經形成了認知的躍遷。在電腦科學的傳統語境中，“字節”（Byte）是資訊儲存和傳輸的基本計量單位。無論是硬碟容量、網路頻寬還是記憶體大小，我們都習慣於用字節來衡量。然而，當我們將目光轉向人工智慧領域，尤其是大語言模型的世界，另一個單位悄然成為核心度量衡——Token（籌）。Token究竟是什麼？它與字節有何關係？為什麼DeepSeek、OpenAI、Anthropic等AI廠商無一例外地選擇用Token來定價、限制對話長度、衡量算力消耗？更進一步，為什麼Token的消耗量和使用效率，正在成為評判AI模型能力強弱的核心標尺？本文將從Token與字節的技術關係出發，深入剖析Token為何成為AI經濟的“一般等價物”，並論證一個核心觀點：Token能力，即模型用儘可能少的Token實現儘可能高價值任務的能力，正在成為人工智慧的核心競爭力。一、字節與Token：從物理儲存到語義理解的跨越要理解Token的意義，首先需要釐清它與字節的本質區別。字節是電腦物理層面的儲存單位，1字節等於8位元，代表一個0-255之間的數值。在純文字檔中，一個英文字母通常佔用1字節，一個中文字元在UTF-8編碼下通常佔用3字節。字節的計量是機械的、均勻的、與語義無關的——無論這個字元是“的”還是“量子”，無論它在句子中扮演什麼角色，在字節層面它們只是冰冷的數字。Token則完全不同。Token是大語言模型處理文字的基本單元，是將連續文字序列離散化後可計算的最小語義單位。它既不是字元，也不是固定的字節塊，而是通過分詞演算法（如字節對編碼BPE）從訓練資料中統計得到的語義碎片。舉例來說，英文單詞”unbelievable”可能被分成”un”、”believe”、”able”三個Token，因為從統計上看，這些子詞單元能更好地組合出新詞；中文句子“人工智慧很強大”可能被分成“人工”、“智能”、“很”、“強大”四個Token，而非逐字分割。根據統計，英文中平均每個Token對應3-4個字元，約0.75個單詞；中文則因編碼效率不同，平均每字約0.5-2個Token。字節和Token的關係，折射出兩種截然不同的世界觀：字節計量的是“儲存了什麼”，它忠實記錄每一個位元，無論資訊有無意義；Token計量的是“模型看到了什麼”，它反映的是模型理解語言的基本粒度，是語義世界的最小公倍數。字節是物理世界的計量，Token是語義世界的計量。當電腦從計算走向理解，計量單位也必須從物理躍遷到語義——這正是Token取代字節成為AI核心單位的底層邏輯。二、Token是資訊單位：智能思考的細胞為什麼人工智慧應用的最基礎單位不是字節，而是token呢？這是理解AI所有問題的基礎。究其原因，從根本上說這是因為模型根本不是按“字節/字元”理解文字的，它只認token。而且算力、成本、長度，全都跟 token 強繫結，跟字節無關。模型是怎麼“讀”資訊的？比如你看到的是“我喜歡人工智慧”，而電腦（字節）看到的是一堆 0101 二進制，按字節存。但大模型看到的，是先把文字切成一段“小碎片”這就是token，比如：我 / 喜歡 / 人工 / 智能。模型不認識字，只認識編號。每一個token，模型都要做一次巨大的矩陣計算。那為什麼不能按“字節”收費/算長度？ 一是因為同樣長度字節，token可能差很遠；同樣是 100 字節，英文可能切成25個token，而中文可能切成30～40 個token。而程式碼、符號、特殊表情：可能1個字元=1個token。字節相同，模型計算量天差地別。二是模型算力=跟token 數量成正比。每進1個token，模型要做一次完整推理計算， 進1000token，計算量×1000。上下文越長（比如 128k token），算力爆炸式增長。算力成本≈token數量，而跟字節幾乎無關。三是字元/字節沒法衡量“模型理解難度”。一個生僻詞可能佔1個字元，卻切成 3 個 token，一個常用詞可參3個字元，只切成 1 個 token。模型理解成本、計算成本，只由 token 決定。總之，字節是存檔案的單位，而token是模型思考的單位。API 收費、長度限制、算力消耗，本質都是在收模型“思考”的錢，不是存檔案的錢。 所以必須按token算，而不能按 字節/字元算。三、Token是算力單位：智能效率的標尺理解了Token的本質，就不難解釋為什麼AI廠商的API定價、對話長度限制、算力消耗估算都不約而同地選擇Token而非字節。這背後有著深刻的技術和經濟原因。Token是計算的基本單元。在大模型的推理過程中，Token是計算的基本單位。模型對每個Token的處理都需要執行嵌入層查詢、注意力計算和前饋網路運算，處理的Token數量越多，計算量呈平方級增長。更重要的是，不同Token消耗的算力並不相同。Google最新的研究發現，模型生成的Token其實可以分為兩類：一類是“功能性詞彙”，如“和”“是”“的”這類詞，模型在淺層網路就快速確定了，不需要深度思考；另一類是“深度思考詞”，如“運算結果是10”“選項為A”，這類詞在深層網路中還會被反覆修正，體現模型真正在琢磨問題。如果用字節計費，意味著要求使用者為“的”“了”“嗎”這些廉價Token支付和核心推理Token同樣的價格——這顯然無法反映真實的計算成本。而Token作為模型處理的基本單元，天然地與計算量掛鉤，因此成為更公平的計量基準。Token是輸入/輸出的雙向成本結構。當前主流API均採用“輸入Token+輸出Token”的復合計價模式。這一設計的精妙之處在於，它精準反映了NLP任務中“思考過程”（輸入處理）與“結果生成”（輸出）的不同資源消耗。以DeepSeek為例，其計費模型中輸入和輸出價格不同，輸出通常更貴，因為生成過程需要逐個Token地自回歸計算，無法平行。如果按字節計費，這種成本結構的差異將無法體現——同樣是1KB資料，作為使用者提問傳送和作為模型答案生成，背後消耗的算力可能相差數倍。Token是語義容量的衡量尺度。另一個關鍵概念是上下文窗口（Context Window），即模型單次處理的最大文字長度。GPT-4支援32K Token，Claude 3支援200K Token，DeepSeek企業版支援32K Token。為什麼不用字節來定義上下文窗口？因為模型真正“看到”的是Token序列，而非字節流。Transformer架構的注意力機製作用於Token之間，其計算複雜度和記憶體佔用與序列長度的平方成正比。一個200K Token的窗口，對應的是模型能夠同時“關注”的語義單元數量，而非物理儲存空間。用Token定義窗口，才是對模型能力邊界的真實刻畫。四、Token是貨幣單位：智能商業的壁壘如果說Token消耗量反映了模型的效率，那麼單位Token創造價值的能力則是模型商業價值和技術能力的終極體現。一個反直覺但日益成為共識的結論是：對於同一個意思，Token使用量越少，說明模型處理能力越強。最高級的智能，恰恰在於知道什麼時候該停止思考。 能夠用更短的思維鏈、更少的Token精準解決問題的模型，才是真正聰明的模型。Token消耗量，正在成為衡量模型“思考效率”的核心指標。Token的貨幣化：AI經濟的計量單位。當前，全球AI廠商的營收正與其Token呼叫量呈現顯著同步的高增趨勢。OpenRouter平台的周度Token呼叫量在2026年3月達到14.8兆，兩個月內增長約160%。Token已經成為衡量AI應用滲透的“硬指標”。在這一背景下，單位Token的經濟產出成為區分模型優劣的關鍵。同樣是處理一個企業客服請求，模型A消耗5000 Token，模型B消耗2000 Token但達到相同的解決率，後者就具備了5倍的成本優勢。中國模型之所以能在全球市場持續提升份額，核心優勢正是“性能與成本效益”——即更高的Token價值化能力。Token的價值化：AI技術的演進標尺。Token價值化能力的提升，正在成為各大廠商技術競賽的主戰場。一方面，通過演算法創新壓縮冗餘Token。字節跳動的SAGE-RL演算法能在保持精準率的同時，將推理Token消耗壓縮約1/3；Google的Think@n策略通過早期識別低品質推理樣本，在多款模型上實現算力成本砍半。另一方面，通過架構創新提升Token的語義密度。字節Seed的DLCM將推理單位從Token推向“概念”，在壓縮後的語義空間進行深度推理，實現計算資源的自適應分配。這一突破意味著，未來的模型可能不再逐字“思考”，而是在概念層面直接推理，用更少的步驟解決更複雜的問題。Token價值化水平：AI應用的商業壁壘。對於AI廠商而言，Token價值化能力正在成為核心的商業壁壘。表面上看，增加Token輸出似乎能增加API收入。但頭部廠商深知，降低冗餘Token消耗帶來的長期價值遠高於短期收益。能讓伺服器接收更多並行請求、降低響應延遲、提升使用者體驗，這些帶來的市場份額增長，遠比讓單個請求多說幾句廢話要划算。DeepSeek之所以能在開源模型中脫穎而出，不僅因為技術先進，更因為“把推理成本打到了不可思議的低價”。這種成本優勢的背後，正是對每一個Token價值的極致挖掘——讓每個Token都用在刀刃上，不浪費算力，不拖延時間。五、Token能力，人工智慧應用核心競爭力的尺度從字節到Token，計量單位的躍遷折射出人工智慧從“計算”走向“理解”的範式革命。Token是人工智慧語義的最小單元，是算力的計價單位，也是AI經濟的“一般等價物”。它連接著底層的算力消耗、中層的API定價、頂層的模型能力。Token的數量決定模型的視野範圍，Token的效率決定模型的思考深度，Token的價值化能力決定模型的商業競爭力。展望未來，隨著多模態模型、AI Agent、長上下文處理的普及，Token的含義還將不斷演化。字節跳動已經在探索“概念”級推理，Google在量化“深度思考”Token，擴散模型在挑戰自回歸的Token生成範式。Token這個單元本身，或許會有不斷進化，不斷包括更高級的語義。不斷提升Token能力，或許是人工智慧永不停歇的進化方向。 (數字新財報)

01在商業世界裡，有一件極其有趣跟現實的規律：我們對待一項新事物的態度，往往是從一個極端，迅速走向另一個極端。在上周，我們在單仁行裡聊了火爆全網的“龍蝦智能體（OpenClaw）”。那個時候，全網都還在熱捧龍蝦，吹噓它無所不能，好像只要說一句話，龍蝦就能幫我們把所有的活全幹了。所以，在那篇文章裡，我們是非常早，並且花了大量篇幅告訴大家，龍蝦有著極高的使用門檻跟安全風險，它是一個缺乏常識，容易撞南牆的實習生，我們要克服那些難點，掌握什麼樣的能力，注意那些環節，才能真正用好龍蝦。結果，這才過了多久，輿論就出現了極其魔幻的反轉。從無腦吹捧，人人都可以輕鬆上手，到今天各大平台，各個專家突然就開始罵起龍蝦了，出了大量痛罵龍蝦的內容跟視訊。說它連個簡單的網頁都打不開，token燒的飛快，費用猛猛上跳，簡直就是一個只知道燒錢的人工智障。這一下，龍蝦就從神壇跌落下來，從“無所不能”的智能體，變成了“一文不值”的智能廢物。那麼，為什麼會出現這種極端的反轉？龍蝦這樣的智能體到底有沒有用？今天，我們不聊技術跟程式碼，我們就從商業邏輯跟人性的角度來拆解一下。02輿論對於龍蝦看法的反轉，其實是一場非常經典的“達克效應”的集體展演。達克效應告訴我們，當一個人對某個領域瞭解很少的時候，他往往會產生一種虛幻的自信，覺得自己什麼都懂，這就是所謂的“愚昧之巔”。所以，當一些人用精心剪輯的視訊，展示龍蝦如何行雲流水地訂機票、做報表的時候，很多人就被推上了這個“愚昧之巔”。大家潛意識裡把龍蝦當成了一顆靈丹妙藥，看著視訊覺得它很簡單，小白都能幹，只要把它裝進電腦，它就會自己幹活了，自己就能躺著把錢賺了。這是自信心爆棚的高點，因為大家瞭解得太少，所以根本不知道這件事情的邊界跟難度在那裡。但就像我們在之前單仁行裡拆解過的，龍蝦並不是靈丹妙藥，它更像是一台極其硬核的健身器材。它確實能讓你變強，但前提是你得懂規則、懂拆解、還要每天流汗去訓練跟教會它。所以，處於“愚昧之巔”的人，第一次試圖讓龍蝦去幹極其複雜的非標任務，結果龍蝦在後台燒光了Token、甚至搞崩潰了電腦的時候。好了，馬上就跌入了達克效應的第二個階段“絕望之谷”。他們發現龍蝦不是神奇的魔法棒，而是一把需要自己組裝，用力揮舞的鐵錘的時候，他們不會去反思自己缺乏臂力，不會去思考自己要去學什麼，只會大罵這把錘子太難用，把它一腳踢開。然後，就告訴所有人，龍蝦沒用，把它貶的一文不值。這就是今天龍蝦被全網群嘲的根本原因，人們懶惰的預期，被技術門檻無情擊碎了，然後開始懷疑，這個工具壓根就沒什麼用。03那麼，既然現在進入到“絕望之谷”，是不是意味著Agent智能體這條路就走不通了呢？當然不是。矽谷有一個著名的“阿瑪拉定律”：人們總是高估一項新技術的短期爆發力，卻又大大低估它的長期破壞力。我們要明白，接下來Agent的發展不會停止，而是會持續的進步。正是因為發現了巨大難點的存在，才會給難點的解決，帶來豐厚的回報。商業怕的，從來不是有問題，而是找不到問題。但是，Agent接下來絕對不是造出一個無所不能的“數字上帝”。那種指望一句話就能讓Agent打天下的想法，在真實的商業環境裡是不成立的。Agent未來的真正形態，是走向“多智能體協同（Multi-Agent System）”。什麼意思呢？一百多年前，亨利·福特是怎麼把汽車成本降下來的？他不是發明了一個能包攬所有造車工序的全能機器，而是發明了標準化、分工明確的流水線。同樣的邏輯，Agent接下來會逐步降低使用的門檻，然後細分成不同的應用，去對應不同的應用場景。像騰訊現在就已經在這樣做了，開始打造Agent矩陣。這就意味著，我們未來不僅要去學習跟使用Agent，而且，我們要面對的一定不只是一個龍蝦。比如說我們可能要用Agent A專門負責盯著信箱、工作軟體，接受資訊，分門歸類，A就只幹這一件事，做到極其精準。Agent B就負責把歸類後的資訊做篩選跟排序，區分出這些資訊那些是緊急重要，那些是值得注意，但不是馬上就要做的事。Agent C就負責檢查跟校驗，提醒使用者，給出具體的執行建議。這其實就是技術發展的規律，真正的工業革命，靠的不是包攬一切的全能超人，而是逐漸演化出細分、垂直的標準化流水線。04那麼，面對這種正在演進的趨勢，我們的企業跟個人，應該怎麼正確對待智能體呢？我想給大家的建議只有四個字：向內生長。什麼意思呢？Agent現在正在經歷最讓人痛苦，也是淘汰率最高的絕望之谷。在這個階段，絕大多數跟風者、好奇者，都會死在這個谷底，他們會放棄探索，轉而去尋找下一個“能讓人一夜暴富，不用幹活”的愚昧之巔。這個時候，我希望大家不要被情緒的鐘擺所左右，不要在它火的時候去神化它，更不要在它低谷的時候拋棄它，而是要找到方法，逼著自己去學習。因為達克效應並不是只有“愚昧之巔”跟“絕望之谷”這兩個階段，它還有後來的“開悟之坡”跟“平穩高原”。我們不要幻想一口吃成個胖子，而是要敬畏常識，尊重規律，向內生長。我們現在打開公司的業務流程、獲客話術、銷售動作跟轉化路徑，看看有沒有一份能夠讓人類員工看懂的標準執行流程？而且，你的每一個節點有沒有精準清晰的資料，維度是不是足夠？當這些準備好的時候，Agent工作就變得容易了。如果你發現公司決策全靠老闆拍腦袋，銷售全靠老師傅帶徒弟的口口相傳，業務資料跟邏輯本身就是一團亂麻的時候。那你引進任何Agent，那都是一場災難，它只會放大你的混亂。所以，今天靜下心來，借助自己的經驗跟數位化工具，把企業的每一個業務動作，拆解成極其清晰、沒有歧義的SOP；把企業沉澱下來的各種資料，包括客戶資料，各種維度、產品賣點、關鍵詞、業務邏輯整理好。然後，把它們放入到我們現有，成熟的，馬上就能用的AI工具中，它可以是你最熟悉的AI大模型，也可以是垂直領域的AI應用，比如說我們的文思子牙專業行銷AI系統，嘗試用它輸出符合企業特徵跟需求的行銷內容。重要的是動起來，開始去有目的地進行訓練、輸出、調整、再訓練。這一步就是檢驗跟提高AI與企業實際業務結合的契合度，同時，訓練我們如何把一個大目標，拆解為一步步精準指令的人機協作能力。這就是“開悟之坡”，走在這個階段的人，不會再有狂熱的情緒，而是一次次的學習-使用，再學習，再使用...直到逐漸做出結果。所有的長期主義者，都是在這條坡道上默默攀爬的苦行僧。等到我們的業務、資料、流程實現了高度的標準化，我們知道怎麼給AI下達精準、有效的指令。未來降低了技術門檻的Agent，才能真正給我們插上自動化的翅膀，走進平穩高原。因為人機協作已經內化為我們的肌肉記憶跟本能，用好Agent也就是一種理所當然的事情了。 (單仁行)

OpenClaw現在最大的問題，是帳單太嚇人。(1)一個群裡電商老闆說：“太燒token了，我有點燒不起。”(2)另一個做教育的老闆更絕，他說一天消耗217刀，差不多1500人民幣。(3)這還不是最慘的。Reddit上有個老外想搞自動化SaaS。AI卡進死循環：讀檔案、改程式碼、調API、再讀檔案……72小時帳單 57.76美元，差不多400多元。(4)還有狠人，直接用頂級模型Opus 4.6跑。只問了15個問題，15美金(差不多 100 多塊沒了)。平均一個問題7塊錢。 這那是問AI?這是在吞金條。AI很猛，但帳單更猛有人算過一筆帳，越算越心驚：一個重度使用者，一個月 Token 消耗 1.8億。帳單接近：3600美元。但真正讓人害怕是死循環。無限讀取、無限呼叫、無限執行。有開發者反饋：一天就燒掉了200美元。很多人不是不用OpenClaw，是不敢一直開著，生怕半夜醒來，房子沒了。更尷尬的是：很多人連燒錢的機會都沒有你以為有錢就能玩?更尷尬的是：你連跑都跑不起來。甚至有騰訊工程師直接在大會現場擺攤，免費幫人裝OpenClaw。為什麼?因為太難了。很多人想試試AI Agent。結果第一步就卡住了：伺服器環境、依賴安裝、模型配置、API接入，折騰半天，任務還沒跑。折騰了三天三夜，任務還沒跑起來，人就沒耐心了。有人開始用“外掛”玩了!現在很多團隊已經算過一筆帳：如果一個AI Agent每天消耗500萬Token一個月就是：1.5億Token。成本可能接近：2萬人民幣。但最近，我發現一群聰明人換了個玩法。他們不自己部署了。直接用已經裝好的伺服器。伺服器一開，OpenClaw直接跑。更離譜的是：有些平台，居然還送Token。很多人一算帳：成本直接被打下來一大截。原來還能這麼玩?七牛雲的新玩法：開機即跑這群聰明人用的，就是七牛雲。最近有開發者在用的一種方案是：直接用已經預裝 OpenClaw 的伺服器。環境都配好了：Python環境、依賴庫、模型介面開機就能跑。比如七牛雲最近推出的AI Agent 部署方案。別人折騰幾天的環境，這裡幾分鐘搞定。但這還不是最關鍵的。最關鍵的是：它把Token成本，按在地上摩擦。Token快取，才是關鍵大家可能都知道，大模型API是輸入和輸出分開計費。在很多場景下(比如程式設計和Agent處理任務)，傳統呼叫大模型API：每次輸入請求都會重新計算Token，全量計費。比如一個任務：傳統：100 次 × 1000 Token = 10 萬 Token 計費，但有快取後，一切就變得不一樣了。快取命中後：1 次正常寫入 + 99 次 × 0.1 價格讀取，理論上約節省 90% 左右七牛雲快取：在一定時間內，你傳送請求中包含的靜態內容(比如大段的提示詞、文件，工具定義)，它直接呼叫“記憶”(並不是真的記憶，而是之前計算過的快取結果)，對於命中的部分直接跳過計算，可以大幅節省算力和時間，以 Claude 4.6 Sonnent為例，命中快取的輸入價格是未命中快取價格的1/10 !對於小龍蝦這種對上下文利用效率不高，經常反覆讀取上下文的Agent框架，在有快取的機制下，Token消耗通常能直接降低 70% 左右。別人燒錢跑一天，你在七牛雲上能跑上十天半個月。這一層最佳化，七牛雲直接在底層幫你做了。你不用懂程式碼，省錢是自動的。我用Claude 4.6 Sonnet實測下來，在OpenClaw場景的快取命中率差不多能在 60% -70% 左右。雖然第一次建快取會貴一點，但綜合算下來，整體相當於打了個6折。124 款頂級模型，一次性全部給你!這次七牛雲給OpenClaw 使用者準備了四樣東西：伺服器、Token、沙箱、拉新獎勵。① 66元一年伺服器：2核2G，20G系統盤、200M頻寬，關鍵是：已經預裝好 OpenClaw。而且新加坡 / 東京 / 香港 / 國內節點都能選。② 106元兩台伺服器：企業使用者可以再領200元無門檻券，可以直接用50元拿下一台2核4G的伺服器，疊加上面那個66元活動，可也就是說106元拿兩台伺服器。③ 500元Token券：七牛雲還送 500元 Token券，換算成七牛雲的Token資源包差不多相當於2.8億 MiniMax Token。基本夠公司跑一個月了。④ 168小時AI沙箱：你可以讓 OpenClaw 在裡面執行任務。比如自動寫程式碼、自動跑任務，那怕失控，也不會燒你電腦。⑤ 如果Token 還是喂不飽你的小龍蝦，七牛雲去年年底的拉新送百億Token的獎勵，還可以再給你續一波。如果你正準備折騰 AI Agent，這波其實挺香。寫在最後：說到底，OpenClaw的問題，不是技術。而是成本。如果每一次任務，帳單都在往上跳。很多人自然就不會玩了。但如果成本被打下來，AI Agent這種東西，可能真的會開始進入，普通開發者的工具箱。但前提只有一個，帳單得先降下來。 (盧鬆鬆)

你發現沒？最近關於AI泡沫的爭論，悄悄變少了。去年這時候，還到處是“AI泡沫”“炒概念”“沒場景”的聲音。可今年，大家好像突然閉嘴了。因為一組資料，實在太硬了——全球AI模型日均Token消耗量，過去一年漲了300倍。（Token就是AI理解語言時用的“小碎片”——你說的話、它回的話，都要拆成一個個Token來算，就像發簡訊按字數計費一樣。）不是30%，不是3倍，是300倍。01. 300倍，是個什麼概念？這麼說吧：如果把2025年初的AI呼叫量比作你家門口的小溪，那今天，它已經是長江了。你每一次用ChatGPT寫周報、用Midjourney做海報、用豆包查菜譜——都在給這條江加水。幾個數字，讓你感受下這水流有多猛：ChatGPT周活使用者破了8億——一年漲了200%多，相當於地球上每10個人裡就有1個在用企業級API呼叫量直接起飛——有朋友跟我說，他們公司去年每月AI帳單才幾千美金，現在奔著幾十萬去了開源模型下載量瘋漲——像Llama、Qwen這種開源模型，下載量直接翻5倍還不止資料不騙人：AI早就不是極客的玩具，它成了所有人的水電煤。02. 為什麼突然就爆了？三股風撞在一起，把火吹旺了。第一，能用的地方，太多了。最開始就是聊天解悶，現在呢？寫程式碼、剪視訊、做客服、查資料、畫圖、做PPT……你能想到的每一個數字角落，AI都在往裡鑽。每多一個場景，就多一批人離不開它。第二，它真的越來越聰明。GPT-4o、Claude 3.5、GLM-5……名字記不住沒關係，你只要知道：現在的模型，比去年靠譜太多了。你願意把更多活交給它，它幹得越好，你越願意用——這循環一旦轉起來，就停不下來。第三，它變便宜了。你看，我們用的量翻了300倍，可API單價反而跌到了去年的三分之一。便宜，就更捨得用；用得越多，攤得越薄——一個完美的正向螺旋。03. 產業鏈：訂單接到手軟上游那幫人，現在什麼狀態？就是：訂單排到明年，產線24小時連軸轉，做夢都在擴產能。華工科技：AI高速光模組訂單爆滿，全年無休，工人三班倒輝達：資料中心收入又雙叒創新高，H100/H200還是一卡難求台積電：CoWoS封裝產能拉滿，所有AI晶片產線全線飄紅，想插隊？沒門一個做晶片的朋友苦笑：“以前愁客戶，現在愁產能。這感覺，又爽又焦慮。”04. 說點實在的：這和你有什麼關係？我知道你可能在想：他們賺他們的，關我啥事？講真的，關係比你想像的大。如果你是程式設計師——AI程式設計現在就是硬通貨。我用Cursor寫程式碼，效率起碼是以前的3倍。你不會？那只能看著別人準時下班。如果你是營運、市場、產品——AI寫文案、做分析、一鍵生成PPT，這些技能正在重新定義“競爭力”。早一天用上，你就比別人多一雙手。那怕你只是個普通使用者——試試新出的AI工具，看看趨勢，跟朋友聊聊。不為別的，就為了時代轉彎的時候，你還站在車上，不是被甩下去。05. 寫在最後300倍的增長，不是終點，是起跑線。按照現在的勢頭，再翻10倍、100倍，可能也就兩三年的事。模型會更聰明，成本會更低，場景會更野——這趟車，只會越來越快。我們正站在AI爆發的前夜。唯一的問題是——你上車了嗎？ (一帆智量)