創投圈又一筆超級回報誕生。這要從4個月前說起——“Token第一股”迅策科技登陸港交所，但彼時股價起伏不定。沒想到短短百餘天後，公司市值竟一舉突破1000億港元，上市以來股價最新累計上漲高達500%。乍聽起來有些陌生，迅策背後站著一對父子——劉呈喜在2016年出資創立公司，卻由其子劉志堅一手帶隊，歷經十年站上IPO敲鐘舞台。一路走來，迅策科技身後的投資人隊伍浩浩蕩蕩，如今市值已較A輪估值翻了500余倍。這當中，第一大機構股東騰訊無疑是最大贏家，一筆投資締造超50億浮盈；知名PE機構KKR回報40多億；其他早期投資方，動輒帳面回報超百倍。如此盛況，令人驚訝。01 深圳新貴，Token第一股市值千億這一切要追溯到十年前。時間回到2016年4月，劉呈喜在深圳南山正式創立迅策科技。行事低調，他在公眾視野中鮮少露面，就連招股書中也沒有提及個人簡歷。雖然劉呈喜身為公司最大股東，但並未擔任任何職務，而是將公司交給了其子劉志堅一手打理。現年46歲的劉志堅，2004年本科畢業於清華大學電子科學與技術專業，此後又來到香港科技大學，繼續攻讀電機及電子工程碩士學位。畢業後，劉志堅進入蘇格蘭皇家銀行工作，從一名實習生做到公司董事。2012年9月，他加入國開國際投資有限公司，擔任執行董事一職。直到2016年，劉志堅開始成為迅策科技的掌舵者，出任董事會主席兼CEO。同時，他還邀請了一位清華校友耿大為加盟迅策，由後者任職公司總經理。創立之初，迅策科技從資產管理行業起步，在成立次年推出即時資料分析解決方案XOne，提供訂單執行及投資組合監控服務；後面相繼發佈了即時資料基礎設施解決方案Done、VOne。2021年至2022年，迅策科技又接連推出了四款資料分析解決方案Pone、Tone、Cone、Rone，分別提供投資組合監控、估值、風險管理及合規監管服務。招股書顯示，按2024年收入計，迅策科技於中國資產管理行業的即時資料基礎設施及分析市場中排名首位，於中國即時資料基礎設施及分析市場排名第四。目睹AI浪潮席捲，迅策科技逐步向AI Agent服務商轉型。同時，公司開始採用Token付費模式，建構出一個“單次呼叫價格×token呼叫次數×模組應用數”的定價體系，即客戶在使用其AI資料服務時，按模型推理過程中實際消耗的Token數量進行計費。由此，迅策科技成為港交所“Token第一股”。其實，迅策科技的IPO之路一波三折。2024年，公司曾在3月和9月兩次向港交所遞表但均告失效；時隔一年第三次遞交上市申請，終於在2025年12月成功登陸港交所，沒想到開啟一場暴漲之路。02 騰訊為大贏家，A輪投資人回報500倍其實迅策科技在港股的開局並不美妙。在上市前一日的暗盤交易中，迅策科技股價較48港元發行價一度大跌超35%，與當日其它幾隻新股形成鮮明對比。儘管上市首日開盤後，股價有所回升，但最終收盤僅微漲1.04%，首日市值也定格在156億港元。此後，迅策科技股價時常在60港元上下徘徊，二級市場的質疑聲不絕於耳。然而很快，轉折點出現了。大洋彼岸橫空出世的OpenClaw，不僅點燃一場AI狂歡，更是引爆了“龍蝦三兄弟”的股價——迅策、MiniMax、智譜，三家企業憑藉著OpenClaw概念，紛紛沖上市值高峰。吃到這波紅利的迅策科技，市值先是在3月份站上500億港元，後一舉突破1100億港元，此時距離其IPO敲鑼僅僅過去100天。以4月24日收盤價計算，迅策科技股價自上市以來較發行價累計漲幅高達500%，市值在1000億港元上下浮動。如此大漲一幕，也牽動著迅策科技身後投資人的心情。梳理過往，迅策科技早早便進入到一級市場投資人的視野裡，尤其在2017年迎來了A輪融資。當年7月，雲鋒基金旗下雲鋒新呈、深圳賽達仁、北京創新工場、無錫海盈佳、中南荷多、星羅景佑、南昌海創勝、珠海誠昊共同完成7600萬元投資，彼時投前估值僅有1.5億元。隨後在2019年4月，迅策科技完成A+輪融資，其中無錫海盈佳及中南荷多投資5500萬元；高盛旗下GSPSI認購新增註冊資本281.24萬元，總代價為3374.87萬元。本輪投後估值達到約6.9億元。很快，騰訊也出手了——2020年6月，迅策科技獲得2.11億元B輪融資，投資方包括PAC資本、大灣區基金、中山火炬、深圳騰訊、羽信資本、深圳眾投及雲鋒麒泰，此時迅策科技估值已經翻倍來到12億元。不到一年，迅策科技又在2021年5月完成總規模約6.54億元C輪融資，其中老股東騰訊、羽信資本再度加碼，新進投資方包括時代百富、陽光家族投資、浦發銀行、廣州由山、CPE源峰、合力投資、粵財創投、北京中關村、北京歌華、通瑞長盈及泰康人壽等。緊隨其後，上海域愷出資6400萬元成為C+輪投資方。2022年4月，迅策科技又完成7.98億元D輪融資，投資方包括KKR、天津熙華、中金浦成、金浦投資、羽信資本、橫店資本和高盛。次年11月，洪泰基金又在交叉輪融資中出資2.2億元，迅策科技IPO前估值也達到62.2億元。至此，迅策科技市值已較A輪投前估值漲了超530倍。回顧這場長達近十年的陪跑，有人提前遺憾離場，留下的人則等到了時間的餽贈。據招股書披露，創新工場、南昌海創勝、珠海誠昊和中山火炬在IPO前已完成退出。而騰訊身為第一大機構股東，在IPO後仍持股7.02%，對應市值約57億元人民幣，以此計算浮盈超過50億元；KKR持股市值則約為47億元，浮盈也已超過40億元。此外，其他早期投資方也大都斬獲豐厚回報，其中雲鋒基金在IPO前累計投資約4300萬元，以此計算回報約為100倍；A輪投資方深圳賽達仁則以500萬元投資款持股0.76%，回報高達120倍……當然，贏家還是迅策科技創始人劉呈喜，他在IPO後仍控制迅策科技26.84%股權，持股市值高達近250億港元。不過，港股沒有解禁落袋的回報都可能只是鏡中水月，經歷泡沫洗禮後的市值才是真正實力。03 AI造富時代此情此景，正是“Token經濟學”最生動的寫照。首先我們先要搞清楚什麼是Token？作為模型處理資訊的最小基礎單元，單個漢字、詞語、標點均可視為一個Token，小到一次AI提問、大到企業級模型訓練，都以其完成結算。國家資料局資料顯示：到今年3月，中國日均Token的呼叫量，已經突破140兆，相比2024年初的1000億增長了1400倍；相比2025年底的100兆，三個月時間增長了40%多。開年AI智能體的爆紅，直接成為Token指數級增長的催化劑，因為每一次的任務規劃、工具呼叫等互動都大幅增加了Token消耗。而Token已不單單是一個計數單位，其消耗量越大，意味著AI被使用得越頻繁，商業化程度越高。換言之，AI時代的底層敘事邏輯已悄然改變。誠如在今年3月輝達GTC大會上，黃仁勳所強調，在這個全新的AI時代，Token就是新的基礎貨幣，生成Token的成本與效率直接決定了科技企業的營收與生死。他甚至提出，“在未來，我們公司的每位工程師都需要一個年度Token預算。他們的基礎年薪可能是幾十萬美元，我會在此基礎上再拿出大約一半的金額作為Token額度給他們，讓他們實現10x的效率提升。”前不久，官方公佈Token的中文譯名——詞元，並明確其作為智能時代的價值錨點，是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。這意味著Token從技術名詞轉變為經濟要素，具備了標準化的計量屬性。如果說工業時代的“硬通貨”是千瓦時（電量），網際網路時代的“硬通貨”是GB（手機流量），那麼AI時代的“硬通貨”就是Token。說到底，這背後仍是一場不容有失的AI時代之爭。最近我們看到太多這樣的盛況：港股上智譜市值4000億、MiniMax最高也破4000億；A股則是“易中天”為代表，中際旭創本周市值一度破10000億，大普微IPO首日同樣破1000億。正所謂無AI不性感，這是前所未有的財富時代。 (華爾街見聞)

5個月漲500%。創投圈又一筆超級回報誕生。這要從4個月前說起——“Token第一股”迅策科技登陸港交所，但彼時股價起伏不定。沒想到短短百餘天後，公司市值竟一舉突破1000億港元，上市以來股價最新累計上漲高達500%。乍聽起來有些陌生，迅策背後站著一對父子——劉呈喜在2016年出資創立公司，卻由其子劉志堅一手帶隊，歷經十年站上IPO敲鐘舞台。一路走來，迅策科技身後的投資人隊伍浩浩蕩蕩，如今市值已較A輪估值翻了500余倍。這當中，第一大機構股東騰訊無疑是最大贏家，一筆投資締造超50億浮盈；知名PE機構KKR回報40多億；其他早期投資方，動輒帳面回報超百倍。如此盛況，令人驚訝。深圳新貴Token第一股市值千億這一切要追溯到十年前。時間回到2016年4月，劉呈喜在深圳南山正式創立迅策科技。行事低調，他在公眾視野中鮮少露面，就連招股書中也沒有提及個人簡歷。雖然劉呈喜身為公司最大股東，但並未擔任任何職務，而是將公司交給了其子劉志堅一手打理。現年46歲的劉志堅，2004年本科畢業於清華大學電子科學與技術專業，此後又來到香港科技大學，繼續攻讀電機及電子工程碩士學位。畢業後，劉志堅進入蘇格蘭皇家銀行工作，從一名實習生做到公司董事。2012年9月，他加入國開國際投資有限公司，擔任執行董事一職。直到2016年，劉志堅開始成為迅策科技的掌舵者，出任董事會主席兼CEO。同時，他還邀請了一位清華校友耿大為加盟迅策，由後者任職公司總經理。創立之初，迅策科技從資產管理行業起步，在成立次年推出即時資料分析解決方案XOne，提供訂單執行及投資組合監控服務；後面相繼發佈了即時資料基礎設施解決方案Done、VOne。2021年至2022年，迅策科技又接連推出了四款資料分析解決方案Pone、Tone、Cone、Rone，分別提供投資組合監控、估值、風險管理及合規監管服務。招股書顯示，按2024年收入計，迅策科技於中國資產管理行業的即時資料基礎設施及分析市場中排名首位，於中國即時資料基礎設施及分析市場排名第四。目睹AI浪潮席捲，迅策科技逐步向AI Agent服務商轉型。同時，公司開始採用Token付費模式，建構出一個“單次呼叫價格×token呼叫次數×模組應用數”的定價體系，即客戶在使用其AI資料服務時，按模型推理過程中實際消耗的Token數量進行計費。由此，迅策科技成為港交所“Token第一股”。其實，迅策科技的IPO之路一波三折。2024年，公司曾在3月和9月兩次向港交所遞表但均告失效；時隔一年第三次遞交上市申請，終於在2025年12月成功登陸港交所，沒想到開啟一場暴漲之路。騰訊為大贏家A輪投資人回報500倍其實迅策科技在港股的開局並不美妙。在上市前一日的暗盤交易中，迅策科技股價較48港元發行價一度大跌超35%，與當日其它幾隻新股形成鮮明對比。儘管上市首日開盤後，股價有所回升，但最終收盤僅微漲1.04%，首日市值也定格在156億港元。此後，迅策科技股價時常在60港元上下徘徊，二級市場的質疑聲不絕於耳。然而很快，轉折點出現了。大洋彼岸橫空出世的OpenClaw，不僅點燃一場AI狂歡，更是引爆了“龍蝦三兄弟”的股價——迅策、MiniMax、智譜，三家企業憑藉著OpenClaw概念，紛紛沖上市值高峰。吃到這波紅利的迅策科技，市值先是在3月份站上500億港元，後一舉突破1100億港元，此時距離其IPO敲鑼僅僅過去100天。以4月24日收盤價計算，迅策科技股價自上市以來較發行價累計漲幅高達500%，市值在1000億港元上下浮動。如此大漲一幕，也牽動著迅策科技身後投資人的心情。梳理過往，迅策科技早早便進入到一級市場投資人的視野裡，尤其在2017年迎來了A輪融資。當年7月，雲鋒基金旗下雲鋒新呈、深圳賽達仁、北京創新工場、無錫海盈佳、中南荷多、星羅景佑、南昌海創勝、珠海誠昊共同完成7600萬元投資，彼時投前估值僅有1.5億元。隨後在2019年4月，迅策科技完成A+輪融資，其中無錫海盈佳及中南荷多投資5500萬元；高盛旗下GSPSI認購新增註冊資本281.24萬元，總代價為3374.87萬元。本輪投後估值達到約6.9億元。很快，騰訊也出手了——2020年6月，迅策科技獲得2.11億元B輪融資，投資方包括PAC資本、大灣區基金、中山火炬、深圳騰訊、羽信資本、深圳眾投及雲鋒麒泰，此時迅策科技估值已經翻倍來到12億元。不到一年，迅策科技又在2021年5月完成總規模約6.54億元C輪融資，其中老股東騰訊、羽信資本再度加碼，新進投資方包括時代百富、陽光家族投資、浦發銀行、廣州由山、CPE源峰、合力投資、粵財創投、北京中關村、北京歌華、通瑞長盈及泰康人壽等。緊隨其後，上海域愷出資6400萬元成為C+輪投資方。2022年4月，迅策科技又完成7.98億元D輪融資，投資方包括KKR、天津熙華、中金浦成、金浦投資、羽信資本、橫店資本和高盛。次年11月，洪泰基金又在交叉輪融資中出資2.2億元，迅策科技IPO前估值也達到62.2億元。至此，迅策科技市值已較A輪投前估值漲了超530倍。回顧這場長達近十年的陪跑，有人提前遺憾離場，留下的人則等到了時間的餽贈。據招股書披露，創新工場、南昌海創勝、珠海誠昊和中山火炬在IPO前已完成退出。而騰訊身為第一大機構股東，在IPO後仍持股7.02%，對應市值約57億元人民幣，以此計算浮盈超過50億元；KKR持股市值則約為47億元，浮盈也已超過40億元。此外，其他早期投資方也大都斬獲豐厚回報，其中雲鋒基金在IPO前累計投資約4300萬元，以此計算回報約為100倍；A輪投資方深圳賽達仁則以500萬元投資款持股0.76%，回報高達120倍……當然，贏家還是迅策科技創始人劉呈喜，他在IPO後仍控制迅策科技26.84%股權，持股市值高達近250億港元。不過，港股沒有解禁落袋的回報都可能只是鏡中水月，經歷泡沫洗禮後的市值才是真正實力。AI造富時代此情此景，正是“Token經濟學”最生動的寫照。首先我們先要搞清楚什麼是Token？作為模型處理資訊的最小基礎單元，單個漢字、詞語、標點均可視為一個Token，小到一次AI提問、大到企業級模型訓練，都以其完成結算。國家資料局資料顯示：到今年3月，中國日均Token的呼叫量，已經突破140兆，相比2024年初的1000億增長了1400倍；相比2025年底的100兆，三個月時間增長了40%多。開年AI智能體的爆紅，直接成為Token指數級增長的催化劑，因為每一次的任務規劃、工具呼叫等互動都大幅增加了Token消耗。而Token已不單單是一個計數單位，其消耗量越大，意味著AI被使用得越頻繁，商業化程度越高。換言之，AI時代的底層敘事邏輯已悄然改變。誠如在今年3月輝達GTC大會上，黃仁勳所強調，在這個全新的AI時代，Token就是新的基礎貨幣，生成Token的成本與效率直接決定了科技企業的營收與生死。他甚至提出，“在未來，我們公司的每位工程師都需要一個年度Token預算。他們的基礎年薪可能是幾十萬美元，我會在此基礎上再拿出大約一半的金額作為Token額度給他們，讓他們實現10x的效率提升。”前不久，官方公佈Token的中文譯名——詞元，並明確其作為智能時代的價值錨點，是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。這意味著Token從技術名詞轉變為經濟要素，具備了標準化的計量屬性。如果說工業時代的“硬通貨”是千瓦時（電量），網際網路時代的“硬通貨”是GB（手機流量），那麼AI時代的“硬通貨”就是Token。說到底，這背後仍是一場不容有失的AI時代之爭。最近我們看到太多這樣的盛況：港股上智譜市值4000億、MiniMax最高也破4000億；A股則是“易中天”為代表，中際旭創本周市值一度破10000億，大普微IPO首日同樣破1000億。正所謂無AI不性感，這是前所未有的財富時代。 (投資界)

詞元（Token）呼叫量的指數級增長，正在帶來一批公司估值的飆升。被稱為“Token第一股”的迅策科技，上市僅108天，股價較發行價上漲近6倍，最新總市值已經達到1050億港元。今年1月8日登陸港股的智譜，上市首日市值約580億港元，交出首份年度成績單後股價迅速，突破1000港元大關，市值也衝破4000億港元。智譜CEO張鵬將2026年的關鍵詞定義為“Token量”，認為智能上界突破與Token消耗的指數級增長一起，共同構成了AGI時代的商業價值。尚未上市的公司之中，月之暗面上個月剛完成新一輪超10億美金融資，估值達到180億美元，而在去年底的一輪5億美元融資中，其估值僅為43億美元。這種估值的短時間躍遷，與今年2月OpenClaw宣佈將Kimi K2.5設為其官方主力模型有著直接聯絡。K2.5發佈僅一個月，月之暗面ARR（年度經常性收入）即突破1億美元，業績增速不僅支撐了估值提升，也打開了公司IPO的可能性。無論國內國外，資本市場都在以驚人的熱情為Token經濟的騰飛定價，未來幾個月裡，我們將有機會聽到各種各樣的財富神話。這場轟轟烈烈的Token經濟大繁榮，正在以“大躍進”的方式完成對所有人的認知普及，以及對風險的累積。增長聊天Bot剛問世的時候，很少有人能想到2年之後，僅僅豆包這一款大模型的日均Token使用量就可以突破120兆。即便按照每百萬Token兩塊錢這個有點便宜的價格來計算，這也意味著每天有3億元的真實經費在豆包上空燃燒。事實上，國內外各家大模型公司都在上演著類似的劇本，全球範圍內的Token日均消耗量都在以指數級規模增長。工信部旗下中國資訊通訊研究院發佈的資料顯示，截至2026年3月，中國日均Token呼叫量已突破140兆，較2024年初暴漲超過1000倍。全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter則統計到，其平台每周處理的Token數量從2025年3月的1.62兆飆升至2026年3月的16.90兆，一年之內增長超過10倍。OpenRouter連接著Anthropic、OpenAI、Google、Meta等幾乎所有主流模型廠商的API介面，它的周度Token消耗曲線，本質上就是全球AI應用活躍度的即時監測圖。這條Token消耗曲線幾乎是垂直向上的，既不像GDP的線性增長，也不像網際網路使用者滲透率的S型曲線，完全走出了人工智慧經濟自己的發展趨勢。是什麼在驅動Token需求的大爆發？答案是人工智慧的技術演進。早期AI應用以聊天機器人（Bot）為主，使用者輸入一句話，模型返回一段回答，一個來回消耗幾百到幾千Token，完事即止。但從去年下半年開始，以Agent和Claw為代表的新型應用範式以更快的速度、更廣的範圍流行開來。它們的共同特徵是讓AI不再只是“一問一答”的對話工具，而是一個能夠自主規劃、呼叫工具、長周期執行任務的數字員工。這種技術架構底層的變化，讓Token消耗量以很多使用者意想不到的方式大幅增長。行業內部測算表明，完成同一個業務目標的情況下，Agent模式消耗的Token大約是Bot模式的50到200倍。這是因為，Agent在執行任務時需要將整個歷史對話上下文全量攜帶，一個複雜任務動輒累積數十萬Token的上下文窗口。而且Agent每次思考都需要經過多輪推理，都會觸發API請求，還需要持續載入系統配置檔案和記憶庫，以維持任務的一致性和個性化體驗。這導致Agent模式下的Token消耗，更像是個不受使用者主觀控制的黑箱操作。更值得警惕的是，這個階段Token表面的消耗量，並不等同於真實的需求量。當AI轉型成為企業的政治正確，當Token消耗量被越來越多的公司納入員工的考核指標，一種“Token偽需求”的情況就誕生了。Meta內部已經有團隊將Token消耗量作為AI滲透率的衡量標尺，部分員工為了“顯得自己很懂AI”，會故意運行大量冗餘的模型呼叫任務；國內騰訊等大廠也被爆料存在類似現象，一些業務線甚至發明了“Token刷量”的灰色操作。這種為了不被時代拋棄而製造多餘的消耗、誇大不存在的業績的行為，充滿了大躍進式的荒誕。核心當Token消耗量以指數級增長，一個嚴肅的產業問題也浮出水面——誰來買單，誰會受益？4月15日，國家資料局就《關於推進行業高品質資料集建設行動的實施方案（徵求意見稿）》公開徵求意見，首次在官方政策檔案中提出“探索詞元交易等新型交易模式，建構以詞元為基礎，可量化、可定價的資料集價值體系”。從“詞元交易”被寫入國家頂層設計的那一刻起，Token就不再僅僅是一個技術概念，而是會逐漸成為人工智慧經濟的法定計價單位。某種意義上來說，Token化收費是人工智慧經濟的核心。迅策科技被稱為“Token第一股”，就是因為其率先在商業模式上做出了調整，全面轉向了按Token消耗付費與分成的新模式，建構了“收入=Token價格×呼叫次數×模組應用數”的增長模型。目前，Token付費收入佔迅策科技總營收的5%左右，公司預計到年底這一比例將快速提升至20%至30%。市場對迅策的估值邏輯也因此發生了重大變化，脫離了傳統市銷率的限制，有了更大的想像空間。迅策科技的模式也說明，在人工智慧經濟中，大模型廠商大機率會扮演“精煉廠”的角色，即將底層的算力與資料，加工成可以被直接消費、以Token計價的“成品”、“結果”，並掌握著價值分配體系中的關鍵生態位。而云服務廠商大概會扮演著“發電廠”和“電網”的角色，它們不直接定價Token，卻決定了Token的底層成本。以阿里雲為例，截至2026年2月底，阿里雲2026財年累計外部商業化收入突破1000億元，AI相關產品收入延續高增長態勢，實現連續第十個季度三位數同比增長。緊隨需求而來的就是漲價，上周阿里雲四天連發三條產品漲價公告，調整百煉部分模型單元服務價格及DataWorks部分API免費額度——雲服務廠商對Token成本的影響力，可見一斑。雲服務廠商在傳統架構中主要收入來自虛擬機器、儲存與網路等基礎設施計費，進入Agent時代後，它們完全可以推動按資源（Token）使用量計費，並通過Agent平台訂閱、開發者生態套件、行業級解決方案等獲得長期合同收入。算力廠商則像是更上游的原材料、燃料供應方，輝達的高端GPU至今仍然處於產業鏈中最核心位置，高頻寬記憶體（HBM）如今更是供應緊張，三星、SK海力士及美光三大儲存原廠一邊產能受限，一邊毛利率抬高。也許有人會擔心算力實際已經過剩，輝達和儲存廠商的股價已經過高，但是這都不影響Token化收費的歷史處理程序。Token收費，讓整條產業鏈的價值分配有了清晰的計算依據。就像千瓦時的確立讓電力市場得以形成，流量/曝光量成為抖音和視訊號的收費標準單位一樣，Token正在讓人工智慧經濟從“感覺有用”走向“可以算帳、可以收稅”，成為一種真實存在的經濟構成。狂歡Token化收費，讓人工智慧經濟運轉的邏輯變得清晰起來，但是人工智慧作為一種劃時代的技術革命，其經濟運轉的邏輯，是否與傳統的經濟學規律一致呢？至少傳統經濟學的供需平衡理論，在人工智慧經濟中並不完全適用。傳統模型中，供給和需求是兩條獨立的曲線相交，而在人工智慧經濟中，供給本身會通過資料飛輪改進供給質量。需求曲線向右移動不是因為外部收入變化，而是因為供給曲線本身向下、向右移動了。目前這個階段，我們更可能看到蒸汽時代的“傑文斯悖論”在人工智慧時代重演。所謂的傑文斯悖論是指，當蒸汽機效率提升、單位馬力耗煤量下降時，煤炭的總消耗量反而暴增，因為更便宜的蒸汽動力催生了更多工廠、火車和輪船。現在Token的單位生產成本越低，願意消耗Token的群體就越多，捨得使用Token而非人力的場景就越多，最後Token的總成本就越高，或者說人工智慧經濟的總價值就越大。根據國內媒體的資料統計，過去兩年多，Token生產成本下降了超過99%，GPT-4每百萬Token的成本已經從37.5美元下降到了2025年的0.14美元。但根據矽谷知名風投Menlo Ventures，全球企業2025年在AI上的支出反而比2024年增長了3.2倍。如果這種趨勢延續下去，那麼那怕單位 Token的價格趨近於零，全人類消耗的 Token 總價值（總量 × 單價）以及它撬動的 GDP 比重，也可以成百上千倍的增長。這正是智譜、MiniMax等公司在巨額虧損的情況下，仍然被資本市場賦予超過許多傳統網際網路企業估值的深層原因——市場定價的不是今天的利潤，而是未來Token經濟總價值。更何況，用Token生產出來的東西，本身也會越來越有價值。同一百萬個Token，在不同場景下創造的價值差距可達十萬倍，其價值完全因執行的任務而異——用於閒聊的Token只值幾分錢，用於寫程式碼的Token值幾百幾千元，用於量化投資、企業併購的Token完全可以價值幾萬元。史丹佛大學2026年AI指數報告估算，僅2024年生成式AI就為美國消費者創造了約1720億美元的消費者剩餘，而使用者獲得的價值遠超實際支付的費用。值得警惕的是，在AI代替了大量人類的腦力勞動後，傳統的勞動力供給理論也會面臨挑戰。傳統的需求曲線會因為購買力萎縮而整體坍塌，而供給端因為自動化依然強勁，這就是凱恩斯所說的“技術性失業導致的有效需求不足”。只不過在這個階段，圍繞著Token消耗量指數級增長的一切都還披著繁榮的外衣，引領著產業鏈上下游和資本市場的狂歡。但是歷史已經反覆證明了，每當一種新技術被資本市場賦予無限想像空間，泡沫總是比價值更先抵達終點。 (巨潮WAVE)