#Token
•

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
•

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
•

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
•

一批標竿項目落地提速，多重利多持續加碼！

當人工智慧算力需求持續激增，算力中心能耗問題日益凸顯，算電協同迎來國家政策的持續加持。 從算電協同首次寫入政府工作報告，到 “十五五” 規劃綱要明確提出推動綠色電力與算力協同佈局，再到國家四部門聯合印發《關於促進人工智慧與能源雙向賦能的行動方案》，落地 29 項重點任務，頂層設計層層遞進、政策組合密集落地。 在AI算力需求爆發、新型電力系統建設提速的雙重背景下，算力與能源不再是兩個獨立賽道，算電協同正從概念探索走向規模化落地，成為支撐 AIDC 建設、培育零碳算力產業的核心抓手，也為西北依託風光資源打造零碳能源產業高地打開全新發展空間。 作為中國風光資源最富集區域，西北地區依託 “東數西算”兩大國家級算力樞紐（寧夏中衛、甘肅慶陽），正在從傳統能源輸出基地轉型為零碳能源+AIDC智算的複合型產業高地。
一批標竿項目落地提速，多重利多持續加碼！
科技#能源轉型#算力需求#寧夏中衛
•

三星領投、ASML前CEO出任董事長，這家歐洲AI晶片公司火了

AI 回答一個問題，消耗資源的不只是完成計算的晶片。每生成一個 token，處理器都要反覆讀取模型權重，並保存和呼叫不斷增長的上下文資訊。 從光刻機巨頭退休兩年後，Peter Wennink 再次回到歐洲晶片產業的聚光燈下。不同的是，這位曾執掌 ASML 十餘年的高管，這次要參與打造的不是更先進的晶片製造裝置，而是一套試圖降低 AI 推理成本的新型計算系統。 9 月 15 日，荷蘭 AI 晶片初創公司 Euclyd 宣佈獲得超過 2 億歐元 A 輪融資。該輪融資由三星、Somerset Capital Partners、EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 和 Innovation Industries 共同領投，丹麥出口與投資基金 EIFO、imec.xpand 等機構參投。 成立於 2024 年的 Euclyd 尚未公佈商用晶片、正式客戶或第三方測試結果，卻獲得了一筆規模可觀的早期融資。這筆投資背後，一端連接著三星的晶圓製造與記憶體業務，另一端則彙集了 ASML 前高管、歐洲半導體基金和多名資深晶片設計人員。
三星領投、ASML前CEO出任董事長，這家歐洲AI晶片公司火了
科技#三星#ASML#token
•

華為預測：到2035年，全球年度Token消耗量將增長10萬倍

9月16日，華為舉辦“以行動，至未來”探索智能世界系列報告線上發佈會，正式發佈《智能世界2035：從願景到行動》與《全球數智化指數（GDII）2026》兩大研究成果。 其中，繼2024年勾勒趨勢圖景、2025年發佈十大技術趨勢之後，《智能世界2035》報告首次提出通往智能世界的多個關鍵命題，系統回應Agentic AI時代的核心挑戰，為產業界提供從願景到行動的攻關圖譜。 多個關鍵命題 當前，AI正從數字世界走向物理世界，從單點工具深入生產與社會運行的核心環節，重構產業底層邏輯，加速行業變革。
科技#華為#Token#消耗量
•

Token 消耗量 4 年漲 3500 倍，中國 AI 換了個賺錢的地方

中國電信研究院周六發佈了一份《智能體時代 AI 基礎設施發展研究報告（2026）》，裡面有個數字很扎眼：2026 年中國 Token 年消耗量預計達到 10 億億，到 2030 年超過 3500 億億，4 年漲 3500 倍。Token 可以理解成 AI 處理文字的計量單位，1 個 token 約合 1.5 個漢字——你跟 AI 說一句話，它回一段話，中間來回消耗的就是這東西。 報告的結論比數字更值得琢磨：中國 AI 產業的重心，正從大模型和算力競爭，轉向智能體的規模落地和應用變現。模型層已經卷不出利潤，行業集體挪窩，去應用層找錢。 Token 為什麼會暴漲 先看這個數字怎麼來的。你跟 ChatGPT 聊天，一問一答，消耗幾百上千個 token。一個智能體幹活完全兩碼事：你交代它"把這份財報整理成對比表，再寫份摘要"，它要拆任務、讀檔案、調工具、核資料、寫初稿、自查一遍再改——每一步都在反覆呼叫模型，幹完一件事，燒掉的 token 是聊天場景的成百上千倍。
Token 消耗量 4 年漲 3500 倍，中國 AI 換了個賺錢的地方
科技#中國AI#Token
•

一個Token是怎麼“造”出來的？黃仁勳的“五層蛋糕”理論給出答案

你在聊天框裡敲下一句話，等上幾十毫秒，螢幕上便出現一段看似流暢的回答。對絕大多數使用者來說，這是一個十分輕量化的過程。可到了付款頁面，許多使用者會有一種遭到“背刺”的感覺——輸入多少百萬Token、輸出多少百萬Token、上下文多長、快取是否命中。 這時，很多人會有這樣的疑問：為什麼一個看不見、摸不著的回答，要按量收費？為什麼AI公司不能像賣傳統軟體那樣，一次授權、無限複製？ 這裡至少混著三張不同的帳單。 第一張是生產成本：造出一個Token，底層到底消耗了多少電力、晶片、機房和工程資源；
一個Token是怎麼“造”出來的？黃仁勳的“五層蛋糕”理論給出答案
科技#黃仁勳#Token經濟#AI成本結構