近日，中國國產自主研發的人工智慧大模型DeepSeek正式發佈全新V4系列版本，在百萬級超長上下文處理、全球即時知識儲備、複雜邏輯推理等核心技術維度實現跨越式升級。資料顯示，中國國產開源大模型全球累計下載量突破100億次，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國。DeepSeek-V4系列大模型發佈 記者實測其性能表現超長上下文處理能力，是衡量大模型工業級應用價值的核心指標。針對這款模型百萬級超長內容處理能力，記者提前準備了總量達97萬字的多類型素材包，其中涵蓋長篇文學作品、多領域新聞稿件等多元文字內容，一次性匯入模型。在首輪測試中，記者要求模型精準提煉指定新聞稿件第四部分的核心內容。用約7秒鐘時間，大模型就輸出了五個核心要點的結構化精準總結。隨後，記者提出了需要橫跨全部近百萬字內容才能回答的問題：“在這套素材裡，一共涉及多少行業？”大模型給出了共涉及約45個細分行業的答覆。記者聚焦全球基建與民生實事提問：“2025年下半年，全球有那些國家開通了中國援建的新鐵路線路？這些線路給當地老百姓帶來最直觀的變化是什麼？”面對這一兼具時間限定、地域跨度、事實核查與深度解讀的複合型問題，模型不僅精準說出了多個國家的鐵路項目，還詳細講述了每條線路帶來的改變——比如坦贊鐵路啟動項目完工後，貨物運輸時間預計縮短近三分之二，運力將提升至每年240萬噸。從能記住百萬字內容的“超級記憶力”，到涵蓋全球的“海量知識庫”，再到複雜場景的深度邏輯推理，記者通過實測，直觀感受到了中國國產大模型技術的快速迭代。多款中國國產開源大模型近期完成迭代升級DeepSeek-V4一個重要的標誌，是“開源”模型。其實近期，中國多家科技企業都密集完成開源大模型的迭代升級。記者梳理髮現，本輪中國國產開源大模型迭代，覆蓋了技術降本、工業級應用、專項能力突破、端側適配等多個核心方向，實現了多維度的技術升級。騰訊開放原始碼的混元模型，大幅降低AI推理部署成本，讓中小企業無需高額投入即可快速搭建專屬AI應用；月之暗面發佈的Kimi模型，能把複雜任務拆解開，讓多個AI小助手協同幹活，能應對更複雜的工業場景；稀宇科技的Minimax在程式碼生成與程序理解領域實現顯著躍升。全球最大的AI開源社區Hugging Face發佈的2026年春季全球開源AI生態報告顯示，過去一年，該平台上41%的大模型下載量來自中國研發的模型，中國已成為全球開源大模型供給最活躍、增長最快的地區之一。開源開放的發展模式，打破了AI技術的行業應用壁壘，推動中國國產大模型從“能聊天、會問答”的通用互動能力，向“能執行、可落地、提效率”的生產力工具全面轉型，深度融入製造、能源、交通、金融等實體經濟重點領域。資料顯示，中國國產開源大模型全球累計下載量突破100億次，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國，專利申請量全球佔比達60%。目前，中國AI企業數量已超過6200家，2025年人工智慧核心產業規模超過1.2兆元。 (深科技)

過去一年，騰訊持續引入頂尖AI人才，姚順雨的加入更是被視為騰訊追趕大模型賽道的關鍵落子。現在，到了檢驗成果的時候。圖片來源|視覺中國4月23日，姚順雨交出了執掌騰訊大模型研發後的首個重要成果：騰訊最新基座模型Hy3 preview正式官宣並開源。這是騰訊混元大模型重建後訓練的第一個模型。目前，該模型已經在騰訊雲、QQ、騰訊文件等產品上線，未來將逐步在微信公眾號、騰訊新聞、微信讀書等產品上線。《財經天下》注意到，騰訊旗下最大的AI應用——元寶已全面接入最新的Hy3 preview。如此前外界消息，Hy3 preview是一款總參數為295B（2950億）的模型。一位接近騰訊的人士告訴《財經天下》，騰訊不強求Hy3 preview能夠達到SOTA（業界最佳）的水平，目標還是比較務實的。姚順雨的關鍵一戰時間回到4個多月前，騰訊正式官宣1998年出生的姚順雨加盟，這一消息迅速成為AI圈的重磅新聞。翻看姚順雨的履歷，儼然一幅天才少年的成長史：從安徽高考探花，到清華姚班；從普林斯頓博士到OpenAI，再到去年加入騰訊，姚順雨成為中國網際網路最受關注的天才少年。2025年12月17日，騰訊宣佈任命姚順雨為“CEO/總裁辦公室”首席AI科學家，向劉熾平匯報；同時兼任AI Infra部、大語言模型部負責人，向技術工程事業群總裁盧山匯報。不論是入職的高規格，還是姚順雨加入之後圍繞他本人的一系列調整，無不體現出騰訊對姚順雨的重視，以及對於他幫助騰訊打開大模型局面的期待。知情人士劉凱告訴《財經天下》，騰訊曾與包括OpenAI、DeepMind在內的多位資深研究員有過接觸。這些人有兩個特點：一是在AI圈有著極強的影響力；二是都很年輕，集中在30歲上下。劉凱透露，姚順雨以前就是做AI Agent（人工智慧體），所以本質上講，他是一個偏產品向的研究員，屬於那種思路比較清楚，跟老闆們更容易對上話。到崗後的4個多月裡，姚順雨的工作重點圍繞“混元重建”展開，旨在將騰訊的大模型底座從單純的追趕規模轉向“實用主義”和“智能體（Agent）化”。他曾在公開演講中明確騰訊AI的路線：不進行單純的模型參數競賽，而是追求全面和實用。他認為企業更願意為能將任務精準率從60%提升到90%的模型付費。對於剛剛交付的Hy3 preview，姚順雨表示：“我們希望通過這次開源和發佈，獲得來自開源社區和使用者的真實反饋，幫助我們提升Hy3正式版的實用性。與此同時，我們也在繼續擴大預訓練和強化學習的規模，提升模型的智能上限，並通過與騰訊眾多產品的深度Co-Design，持續提升模型在真實場景中的綜合表現，並開始探索特色模型能力。”持續引入頂尖AI人才除了從OpenAI引入姚順雨，騰訊還從微軟、阿里等團隊挖來眾多AI人才。粗略統計，騰訊在過去一年從外部引入的AI大牛不下10位。其中，最為知名的有前微軟亞洲研究院視覺計算組首席研究員胡瀚、微軟WizardLM項目建立者徐燦、通義實驗室應用視覺負責人薄列峰、DeepSeek資深研究員王炳等。多位行業人士告訴《財經天下》，騰訊重點聚焦於阿里、DeepSeek以及Kimi等公司的人才，這也是目前公認的中國大模型第一梯隊公司。作為一家還在追趕的AI團隊，騰訊混元吸引人才的條件非常“慷慨”。AI行業獵頭劉菲對《財經天下》表示，騰訊在薪資、職級、Scope（職責範圍）三大維度，都給了候選人能在業內拿到的幾乎最高水平。薪資上，騰訊能給到翻倍的水平；職級上，甚至可以連升兩級；Scope上，騰訊也基本可以給到更大。在2025年第四季度財報會議上，騰訊表示：“我們目前已經擁有一支頂尖水平的AI人才團隊。我們能搭建起這支團隊，不只是靠薪酬激勵，更重要的是打造了合適的團隊文化，合理劃分團隊內部以及團隊在騰訊整體架構中的定位，並由最優秀的負責人帶隊，從而持續吸引頂尖人才加入。”劉菲分析，阿里也能給錢，但阿里的體系決定了，它不太會直接給從外面空降來的人高階職位。所以，阿里位置上的那幾個高階，全是阿里回流的員工。其中，以P11等級回流阿里的張迪便是典型代表。回歸阿里幾個月內，張迪快速打造出視訊模型HappyHorse-1.0。劉菲表示，現在騰訊混元團隊對高階人才的需求已經沒有那麼高，更多是業務側。騰訊本身的生態系統非常大，業務側也都在做大模型的一些高階招聘。另有接近騰訊的人士表示，騰訊混元所有AI人才的面試，都要經過姚順雨。慢了半拍的元寶亟需借助混元的新模型扳回一城。《財經天下》瞭解到，騰訊高層對混元的階段性成果整體還是比較滿意的，對姚順雨的能力也給予肯定。一個結果是，姚順雨在騰訊內部的權限還在擴大。2026年3月，騰訊撤銷成立近10年的AI Lab，部分人員轉至混元團隊，向姚順雨匯報。有知情人告訴《財經天下》，姚順雨花了不小的力氣打通混元和資料平台部、機器學習平台部之間的部門牆，以推進Hy3 preview的開發。多位知情人士透露，未來不排除姚順雨權限的進一步擴大。一個明確的趨勢是，騰訊已經逐步完成對AI團隊的全面重塑，剩下的只待一個結果。 (財經天下)

據券商中國，4月22日，關於騰訊與阿里巴巴正就投資DeepSeek展開洽談的消息刷屏。截至發稿時，DeepSeek方面尚未公開回應此事。一位知情人士透露，DeepSeek的目標估值已從最初的至少100億美元上調至逾200億美元（約合人民幣1365億元），融資規模亦可能隨之擴大。受此影響，阿里巴巴美股盤前股價直線拉升，一度大漲超2%，現漲超1%。分析認為，騰訊、阿里巴巴入股DeepSeek，既能在雙方持續推進自研AI模型之際對衝風險，又能為與DeepSeek的深度合作打開直接通道。這是DeepSeek成立以來的首次外部融資，標誌著DeepSeek創始人梁文鋒長期堅守的“不引入外部資金”立場出現重大轉變。值得一提的是，其兩家已上市競爭對手——上海的MiniMax 和北京的智譜——今年1月在香港上市時估值均低於100億美元，但目前智譜估值已超過500億美元，MiniMax也超過300億美元。此前，DeepSeek一直堅持不引入外部資本。但隨著技術挑戰和競爭壓力上升，這一立場正在發生變化。相比一年前，DeepSeek如今所處的市場競爭更加激烈：模型迭代更快、訓練和營運成本更高，中美兩地資金雄厚的科技巨頭不斷加碼競爭。 (21世紀經濟報導)

中國雲端運算進入“算力通膨”時代。4月15日，阿里雲宣佈自7月15日起，DDoS高防（中中國地）彈性95費用上調50%（從每兆瓦月100元漲至150元），這是阿里雲一個月內第三次調價。這一輪全球漲價潮由海外率先引爆——亞馬遜AWS年初率先上調AI算力價格，Google雲隨後跟進，最高漲幅達100%。騰訊雲、百度智能雲也同步跟進。騰訊雲4月9日宣佈AI算力、容器、EMR全線上調5%；百度智能雲AI算力與儲存上調5%~30%。漲價背後最根本的驅動力，是Token消耗的爆發式增長。國家資料局局長劉烈宏在3月24日的國新辦新聞發佈會上披露：“到今年3月，中國日均Token的呼叫量已超過140兆，相比2024年初的1000億增長了1000多倍，相比2024年底的100兆，三個月時間又增長了40%多。”對於“Token”，國家資料局已正式將其定名為“詞元”。它正從AI技術的計量單位，加速轉變為智能時代的產業“貨幣”，其消耗規模的激增直接推高了算力需求，進而帶動雲端運算服務價格上漲。Token熱度也蔓延到資本市場，去年底登陸港交所的“Token第一股”迅策僅用100天市值突破1000億港元，年內漲幅達547%。港股雲巨頭們近日也迎來股價大反彈，4月16日盤中，百度集團漲超7%，阿里巴巴漲近5%，騰訊控股漲超2%。Token消耗激增OpenClaw是這輪Token需求爆發的核心因素之一。據OpenRouter平台資料，2026年3月16日至22日當周，平台接近四分之一的Token消耗由OpenClaw貢獻。另據國金證券電腦行業周報，截至2026年3月9日至15日的周度資料，OpenRouter平台內20%的Token消耗由OpenClaw貢獻，OpenClaw單周Token消耗量已相當於2025年第四季度全平台周均Token消耗量的60%。Token消耗量的快速攀升，首先暴露了一個深層矛盾：消耗量增長，並不等同於智能水平同步提升。智能體與傳統Chatbot的業務邏輯存在本質差異。傳統Chatbot遵循使用者提問到模型回答的單輪互動模式，Token消耗與對話輪次呈線性關係。而智能體具備感知、決策、執行的閉環能力，需要自主拆解複雜任務、呼叫外部工具、多輪迭代驗證，直至任務完成。這種業務邏輯的差異，直接導致了Token消耗量的數量級放大。這個問題在商業層面已經產生了真實衝突。2026年4月初，Anthropic停止了訂閱使用者通過OpenClaw等第三方工具接入ClaudeAPI的許可。Anthropic官方解釋稱，部分重度使用者每月僅支付200美元訂閱費，卻消耗了價值5000美元的算力資源，給公司帶來巨大成本壓力。一個OpenClaw代理運行一天，消耗的算力成本在1000美元到5000美元之間，受影響使用者需切換至按用量付費的API模式。商業模式與智能體算力消耗現實之間的核心矛盾已然爆發。智能體場景下的Token消耗不可預測，沒有歷史資料可以參考，任何固定月費都在對一個無法建模的變數做猜測。問題的根源不在於定價策略本身，而在於Token消耗的底層邏輯正在被智能體技術徹底改寫。今年3月下旬，火山引擎總裁譚待在接受21世紀經濟報導等媒體採訪時也指出，目前探索中的Token有一大半都是無謂的探索。他舉例說，很多使用者反饋智能體產品Token消耗快，核心問題不是單Token貴，而是它完成任務時的大量無效嘗試——為了找到最終解法，超過一半的Token都消耗在探索中。如果單Token成本低但模型能力不足，需要消耗10倍甚至20倍的Token還無法完成任務，最終只會造成更大的浪費。這標誌著，智能體的普及正在以遠超預期的速度消耗算力資源，而現有的計費體系和效率管理機制仍有完善空間。近期，小米集團MiMo負責人羅福莉在社交平台發文指出，從宏觀角度看，全球計算資源增長的腳步已跟不上Agent帶來的Token需求增長。真正的出路不是提供更便宜的Token，而是讓“更高效的Agent框架”ד更強大且更高效的模型”協同演進。算力持續緊缺當前，推理正在取代訓練成為算力消耗的主戰場。德勤在2026年1月發佈的《2026科技、傳媒和電信行業預測》報告中指出，2026年AI推理將佔算力三分之二，主要在近5000億美元新資料中心及企業伺服器進行。而推理算力需求佔比近七成之後，競爭規則正在改寫。單Token成本、部署密度、能效比取代單純峰值算力，成為客戶選型的關鍵考量因素。與此同時，算力供給的結構性缺口正在放大。根據半導體研究機構SemiAnalysis發佈的資料，H100一年期租賃合同價格從2025年10月的低點1.70美元/小時/GPU飆升至2026年3月的2.35美元/小時/GPU，漲幅近40%。該指數基於對100多家雲服務商、算力買家與賣家的月度直接調查建構。儘管價格上漲，相關GPU租賃容量已全部售罄，2026年初尋找新GPU算力資源的難度被比喻為“預訂最後一班航班的機票”，不僅價格高昂且幾乎無餘量可選。緊張的並不只有GPU。據報導，2026年3月下旬，英特爾與AMD相繼通知客戶上調處理器價格。過去幾個月，CPU作為AI伺服器調度與推理核心被雲廠商大量採購，兩大巨頭2026年伺服器CPU產能目前已基本售罄。與此同時，頭部網際網路公司正在大幅加碼資本支出。財報資料顯示，騰訊資本支出在2024年迅速增加到768億元，同比增長221%，2025年進一步增至792億元；阿里巴巴資本支出從2023年244億元增長至2025年的1039億元，突破千億。據媒體公開報導，字節跳動2026年資本支出計畫約1600億元，約一半投向AI晶片和資料中心。算力緊張的另一個側面，是中國AI晶片市場格局正在發生深刻變化。據IDC資料，2025年中國市場AI加速卡總出貨量約為400萬張。輝達出貨約220萬張，市場份額55%；AMD出貨約16萬張，市場份額4%。中國本土廠商合計出貨約165萬張，市場份額約41%。在中國廠商陣營中，華為處於領先地位。據IDC資料，2025年華為出貨約81.2萬顆AI晶片，約佔整體市場20%，接近中國供應商總出貨的一半。阿里巴巴旗下平頭哥以約26.5萬顆居次，市場份額約7%。百度崑崙芯與寒武紀各約11.6萬顆，並列第三。中信證券指出，Agent&多模態等應用爆發驅動Token呼叫量井噴，進而導致中國算力荒，中國國產大模型在推理端積極適配為中國國產算力廠商帶來加速放量機遇，預計2026年中國國產算力晶片出貨量至少實現翻倍以上增長，將為算力設計公司、先進製程、先進封裝、先進儲存以及配套產業鏈帶來強勁增長動能。本土廠商的崛起，正在逐步改變中國AI晶片市場的供給格局，為緩解算力缺口提供了新的可能。商業模式重構Token經濟的最後一塊拼圖是商業模式。當Token消耗量從兆級邁向百兆級，如何定價、如何收費，直接關係到產業的商業閉環能否跑通。回顧行業發展，2024年下半年至2025年初，中國大模型市場深陷價格戰，字節豆包報價低至0.0008元/千Tokens，智譜自己也曾將GLM-4-Plus大幅降價。但這一格局在2026年正在發生根本性變化。智譜成為中國國產頭部模型廠商中首個在推出新模型的同時，執行實質性提價的公司。2月發佈GLM-5時，CodingPlan套餐價格上調30%起，3月發佈GLM-5-Turbo時再漲20%，相對GLM-4.7累計漲幅達83%。漲價並未抑制需求。據智譜公開披露，2026年一季度API呼叫定價提升了83%，呼叫量反而增長400%。智譜MaaSAPI平台ARR約17億元，在過去12個月提升60倍。截至2026年3月，平台註冊使用者已突破400萬，覆蓋全球218個國家和地區。智譜CEO張鵬表示，當模型足夠強，API本身就是最好的商業模式，定價權是由技術實力以及長期趨勢所帶來的領先地位決定的。當前，Token計費正成為行業標準。今年3月，劉烈宏在中國發展高層論壇年會上指出，一套以詞元（Token）計費為基礎的新型商業邏輯正在加速演進，圍繞詞元的呼叫、分發與結算，一套新的價值體系正在加速演進形成。但Token定價面臨的真正難題，不在於收費標準，而在於智能體場景下的Token消耗目前高度不可預測。與電力或鋼鐵等傳統生產要素不同，Token具備獨特的可程式設計性。輝達創始人兼CEO黃仁勳在2026年3月的一篇署名文章中，將Token定義為現代AI的基本單位，並指出它同時具有兩種屬性：作為語言，它是計算過程的原子；作為貨幣，它是價值流通的媒介。譚待在受訪時指出，判斷行業階段可以用終局倒推——看所有Tokens未來能產生的收入規模，再對比當前全球行業的實際收入，可以看出所處位置。目前OpenAI、Anthropic等企業的收入已知，全球行業收入大概是這些企業收入的三倍。整體來看，AI算力與Token經濟仍處於極早期階段，定價機制、效率管理、供給能力等方面，仍有巨大的完善和提升空間。 (21世紀經濟報導)

科技大廠既眼紅AI視訊的好生意，沉重的算力消耗也讓人望而卻步。AI短劇帶來的極致成本優勢與工業化生產效率，引爆了資本熱情，也讓AI視訊賽道格局重構。4月初，一匹黑馬殺出：視訊生成模型HappyHorse-1.0在第三方測評平台Artificial Analysis登頂，文生視訊Elo得分1333、圖生視訊Elo得分1392，雙雙超越字節跳動Seedance 2.0與快手可靈，成為不容忽視的新變數。4月10日中午，阿里下場“認領”HappyHorse為“ATH事業群”旗下的AI創新事業部自研，API將在4月30日開放。此前，阿里並非視訊生成的核心玩家。但3月16日，阿里新成立以Token 為核心的“ATH事業群”後，提升多模態能力變成了拉高Token效率的抓手——而HappyHorse可視為這場戰略大轉向的重磅成果之一。不只阿里，科技巨頭正在視訊生成賽道集體壓境。憑藉Seedance系列的生成質量與成熟商業化，字節跳動已構築起顯著壁壘。據瞭解，火山引擎面向企業開放的Seedance API介面，有些機構得到的最低年消費門檻高達1000萬元。以高門檻開放API的底氣，來自市場的極度供不應求。《中國企業家》獲悉，在火山引擎近期的招商會上，許多城市與火山引擎和視訊生成業務洽談合作，有城市為此投入了數千萬、上億元資金，將算力支援作為招商引資的重要配套。另一巨頭騰訊也已下場。知情人士向《中國企業家》透露，騰訊挖走了Seedance開發團隊中的數名核心成員，計畫在5月推出混元視訊大模型新版本，與Seedance正面對壘。“5月的視訊模型賽道，將會格外熱鬧。”01 阿里認真了HappyHorse亮相之前，阿里雖有通義萬相視訊模型，但表現始終不溫不火。作為大模型生態的附屬功能，萬相此前在清晰度、運動連貫性、長視訊穩定性等核心指標上，與Seedance、快手可靈等有明顯差距，也未打通專屬商業化場景。這一次，阿里好像認真了。HappyHorse採用150億參數，將文字、視訊、音訊三種模態Token置於同一序列聯合建模，從底層解決了音畫不同步、語氣與表情不匹配等問題。“它的物理模擬更貼近真實環境。”一位測評人士告訴《中國企業家》。另外，HappyHorse原生支援七國語言唇形同步，詞錯誤率顯著降低。同時，它在成本與速度上表現優異：單張H100生成5秒1080p視訊約38秒，DMD-2蒸餾技術將去噪步驟壓縮到了8步。但HappyHorse的短板同樣突出。測評人士表示，在完成複雜動作與多人互動時，HappyHorse易出現肢體錯亂、軌跡不穩。相比於Seedance，HappyHorse更擅長鏡頭呈現，不擅長動作敘事。在應用方面，HappyHorse的API尚未開放，在內測中，其支援的時長僅為5~10秒，場景上限較低，更適合做短影片、廣告、AI漫劇素材，還難以支撐劇情長片。其本地部署也有門檻，需配備H100或A100顯示卡，消費級顯示卡無法運行。阿里突然在視訊模型戰場投入火力，意欲何為？相關人士表示，HappyHorse誕生於淘天未來生活實驗室，或許意味著阿里希望其能與電商場景碰撞融合。阿里擁有完整的商品、商家、交易與廣告生態，但商品視訊一直是中小商家的痛點：場景搭建、拍攝剪輯成本高，白底圖難以展現賣點。而AI視訊可批次生成多版本、多場景、多語言內容，大幅降低了創作門檻。更關鍵的是，阿里的商品詳情、使用者評價、搜尋行為、轉化資料、直播表現等全鏈路資訊，也可反向訓練電商專屬視訊能力，讓HappyHorse成長為懂電商、能帶貨的內容生產引擎。但這條商業閉環要跑通，除了技術攻堅，還必須先解決阿里的算力問題。接近阿里的人士向《中國企業家》透露，目前阿里內部GPU分配非常緊張。“此前，像月之暗面作為阿里雲大客戶，雖然與Qwen存在競爭，還是能獲得比較充足的算力。現在阿里要支援基模研發、電商、雲服務多條戰線，未來要重新考慮GPU的投入產出比了。”而視訊生成是算力消耗大戶，如果HappyHorse逐步開放推廣，算力需求更將指數級增長。這匹黑馬能跑多快、多遠，很大程度上取決於阿里能否破解算力這一核心瓶頸。02 Seedance的好生意被盯上了儘管挑戰重重，各大廠商仍爭相湧入AI視訊賽道，只因這是一門想像空間極強的生意。目前，紅果短劇等平台收一部劇的最高價格約2000元/分鐘，一部常規短劇的時長約120分鐘，價格約24萬元。而市場上AI短劇的外包製作報價已經低至400元一分鐘，甚至有團隊用自動化工具實現了一天800~1000分鐘的漫劇內容產出。巨大的成本優勢和生產效率，讓AI短劇成為資本追逐的熱點。有AI視訊製作公司負責人告訴《中國企業家》，短短半個月，就有好幾家資本來談收購、併購，目前給他們的估值已超5億元，但他們和合夥人都覺得，這個出價還不夠“美麗”。更有地方政府直接找上門來，希望直接獨家買斷公司的AI漫劇自動化生成工具。Agent技術的進展，也正讓一人公司（OPC）大量湧現。幾個擅長高效使用AI工具的員工，便能頂得上過去一個甚至幾個團隊的工作量。各地政府敏銳地捕捉到了這一趨勢，紛紛對AI視訊、AIGC、AI短劇推出算力補貼、內容獎勵、園區集聚等扶植政策，吸引OPC進入。2月27日，武漢東湖高新區發佈“微短劇八條”，對重大產業項目最高支援5000萬元，爆款短劇單部獎勵50萬元。3月10日，上海市徐匯區發佈《“AI+微短劇”產業扶持意見》，對頭部企業最高給予1000萬元發展支援，同時發放最高100萬元算力券、100萬元語料券，並為OPC減免工位費用。3月13日，深圳市施行新版微短劇扶持政策：AIGC微短劇單項目最高資助200萬元。需求的旺盛和政策扶植，讓字節成為最早嘗到甜頭的公司。據《中國企業家》瞭解，雖然火山引擎向大型影視公司、內容製作公司、特定機構等開放的Seedance API介面“白名單”，有些機構被要求“最低消費”1000萬元/年，客戶仍趨之若鶩。接近火山引擎的人士告訴《中國企業家》，地方政府已將算力扶持作為招商引資的重要配套。一些AI短劇公司以“拼盤”接入API，不少算力費用由政府出面解決，以吸引相關公司落地。“有些城市採購了火山3000萬、7000萬，甚至過億的費用，用於內容扶植。當然其產出的內容也將對本地稅收和GDP產生極大拉動，這個帳很好算的。”清晰可見的變現路徑，疊加千億級的市場增量，點燃了巨頭間的競爭熱情。阿里、騰訊紛紛加碼AI視訊賽道，試圖從字節手中分走一杯羹。接近騰訊的相關人士向《中國企業家》透露，混元視訊模型其實早就有了，“只是效果很差”。近期，騰訊痛下決心，“開出高薪，差不多把Seedance開發組整個挖走了”。新款模型大約5月上線，有望和Seedance掰掰手腕，在短時間內實現技術突破。依託騰訊生態，混元新視訊模型還有望深度融入到視訊號的內容生產、分發、商業化全鏈路，放大騰訊的內容生產力與商業變現空間。03 視訊模型的高風險抉擇雖然所有人都看到了AI視訊在短劇、電商、廣告等領域打開的兆級商業潛力，但這條賽道的燒錢速度，也遠超想像。投入矛盾與定價分化，以及擺在巨頭面前的規模化盈利困境，正在考驗著各家的平衡智慧。雖然火山引擎的收入不菲，但其算力成本負擔依然沉重，收入中的絕大部分，都要用來採購GPU和支付電力成本。4月，火山引擎總裁譚待告訴《中國企業家》：“我們去年已經修改了商業計畫，把目標提升了不少。但目前我們還沒有做3年的盈利規劃，暫時沒有這方面的具體安排。”OpenAI關停Sora，更給狂熱的市場潑下一盆冷水。視訊生成的算力消耗，是大模型的上百倍甚至上千倍，即便全球最具財力的科技公司，也難以承受這種無底洞式投入。OpenAI雖宣稱，關停Sora是為了將資源轉向企業智能體、編碼工具與具身智能等方向，但業內普遍認為，成本與付費嚴重倒掛才是核心原因：Sora單條1080p的視訊生成成本約0.5~1美元，而使用者平均付費意願不足0.1美元，根本無法支撐持續營運。更深層的挑戰，還來自於科技大廠技術路線的高風險抉擇。業內人士向《中國企業家》指出：多模態任務過度消耗算力，在Token用量已經暴漲的情況下，廠商有再多算力依舊不夠燒，要把算力留給誰，就成了關鍵問題。由於忌憚視訊的無底洞式算力投入，Google始終不敢大規模開放API，也未推出獨立的視訊生成C端應用。“去年Google的多模態路線備受推崇，但今年便在Agent浪潮下被Anthropic趕超，現在只能說勉強留在牌桌上。大模型的核心技術路線，往往需要提前一兩年佈局，效果卻要滯後顯現。有時候真的像玄學。”行業成本與收入失衡，近期利益和遠期發展，迫使所有玩家重新審視視訊模型的商業模式與定價邏輯，這也直接催生了行業內的定價策略分化。摩根大通曾判斷：頭部領先模型可以維持溢價，追趕者則不得不通過降價搶佔市場份額。Sora停服後，字節率先選擇漲價。4月8日，即夢宣佈：基礎、標準、高級會員的月度積分分別從1080、4000、15000下調至725、2210、6160，積分縮水近六成，相當於變相漲價。相比之下，Google和快手則選擇用降價換市場：Google在3月底放出的Veo 3.1 Lite版本，將720p視訊生成價格壓至0.05美元/秒。可靈緊隨其後，推出會員限時8折優惠，部分圖片生成功能甚至完全免費。定價的兩極分化，本質上是競爭烈度的直接體現。長期來看，平台、API、廣告、電商都只是外層變數，決定勝負的關鍵因素仍然是：強化模型本身的同時，誰能在效果和成本之間找到最佳平衡點，誰能結合自身生態，找到不可替代的落地場景。 (中國企業家雜誌)

最近北京網際網路圈出了個小事，不算多大，但特別有嚼頭。騰訊北京分部在亞金大廈辦公，大樓裡有一家中高端健身房TRACTION運動中心，環境、器材都還不錯，所以在這兒上班的騰訊員工，都願意花錢在這兒辦卡。這個卡不便宜，年卡13800！實打實的自費，不是公司福利，純純是鵝廠人自己掏腰包，圖個健身方便、環境好、不用擠。本來挺好的，大家去了能練上器材，課程也不用搶，更衣室也不擠，花錢買個舒心，值當。但轉折點來了，不知道什麼時候，馬路對面寫字樓的字節跳動跟這家健身房談成了合作，直接變成了員工福利——字節人憑工卡，就能免費進這家健身房。以前這家健身房人流不多，體驗也穩定，平時只有鵝廠人和大樓裡人在鍛鍊。結果對面字節員工一進來，瞬間人就多炸了：器材要排隊，更衣室擠得轉不開身，就連平時好約的團課，也得拼手速搶，晚一秒就沒了。可想而知，騰訊員工花一萬多辦的卡，本來是奔著中高端體驗去的，結果現在要跟免費進來的字節員工搶資源，鵝廠人心裡覺得憋屈。在大眾點評上，這家運動中心收到了不少差評——其實吧，兩邊都沒錯。鵝廠人花了大價錢，自然想要更好的體驗；而字節人享受自家的員工福利，也無可厚非。壓力給到健身房這邊——4月2日，亞金大廈TRACTION運動中心發佈公告稱，“近期因我們與企業客戶的合作嘗試，影響了大家的運動體驗，收到了已有會員的反饋。TRACTION運動中心始終將客人的運動體驗置於首位，不能因為一個客戶放棄其他的客人的訴求。”“為此，TRACTION運動中心亞洲金融大廈店將於4月5日起終止該企業合作，全力保障現有會員的運動權益與體驗”。 (BAT)

筆記君說：最近，整個商業圈和AI圈，都被同一個詞徹底刷屏了。這個詞，黃仁勳在萬眾矚目的GTC大會上，全程掛在嘴邊，把它抬到了未來經濟核心支柱的高度。阿里為它成立了和淘天電商、阿里雲平級的一級事業群，由集團CEO吳泳銘親自掛帥；釘釘創始人無招，直接把做了11年的釘釘徹底打碎重寫，All in這個賽道。除了阿里，字節跳動和騰訊都已深度押注Token經濟。字節從“賣算力”轉向“賣智能”，將Token視為新一代增長引擎，邏輯是“大模型不被大規模使用就是廢紙”。騰訊3月將原MaaS平台升級為 TokenHub ，開放微信、小程序、企業微信、元寶、QQ等國民級應用生態，推出“龍蝦管家”等工具。阿里、字節、騰訊都從“模型競賽”走向 “Token效率競賽” 的新範式。甚至連國家資料局，都專門在國家級論壇上，給它敲定了官方中文名。這個詞，就是Token，官方定名：詞元。與此同時，一組震撼的資料也同步公佈：2024年初，中國日均詞元呼叫量僅為1000億；到2025年底，這個數字躍升至100兆；2026年3月，已經突破140兆，兩年時間增長超千倍。很多人可能早就聽過這個詞，覺得它只是一個AI圈的技術黑話，和自己的企業和生意沒什麼關係。但我想告訴你的是：科技大佬們下重注的詞元經濟學，從來都不只是一個技術術語，而是一套正在重構整個商業世界、甚至重塑全球競爭力的完整經濟邏輯。它不僅決定了未來十年你的企業能不能活下去，甚至藏著中國智能時代的國運級機會。今天，我們就用大白話，把黃仁勳、吳泳銘、無招都在談論的詞元經濟學，一次性講透。一、詞元到底是什麼？想要看懂詞元經濟學，首先要搞懂：詞元到底是什麼？1.詞元，是AI能讀懂的“最小識字積木”我們人類說話、寫字，最小的資訊單位是字；但AI不一樣，它沒辦法直接讀懂人類的文字，它有自己的“語言體系”，而詞元，就是AI能聽懂、能處理、能輸出的最小資訊單位。舉個最簡單的例子：1個漢字是1個字元，但1個詞元，可能是一個詞、半個詞，甚至一個標點符號。比如“吃飯”這2個漢字，在AI眼裡可能就是1個詞元；“人工智慧”4個漢字，可能會被拆成2個詞元；英文裡的“unbelievable”，會被拆成否定前綴“un”、動詞詞根“believe”、形容詞後綴“able”3個詞元。你可以把它理解成AI的“識字積木”：人類用漢字組詞造句，表達想法；AI用詞元拼接組合，理解世界、完成任務。沒有詞元，AI就是一堆不會思考的程式碼；有了詞元，AI才有了認知和執行的基礎。2.詞元，是智能時代真金白銀的“硬通貨”上面是技術層面的解釋，在黃仁勳這些商業大佬眼裡，詞元的真正身份，是智能時代的硬通貨，是和黃金、電力一樣的基礎生產資料。它同時具備三重核心屬性，每一個都在重構商業的底層邏輯：第一，它是AI世界的成本單位；黃仁勳在GTC大會上，給詞元做了一套完整的分層定價體系，從免費到超高速，一共分了五個檔次：免費層：高吞吐、低響應速度，靠廣告變現；中級層：每百萬詞元約3美元，適配基礎推理場景；高級層：每百萬詞元約6美元，適配通用高品質推理；高速層：每百萬詞元約45美元，適配低時延核心業務；超高速層：每百萬詞元150美元，適配科研、即時關鍵任務。你可能會問：都是一樣的詞元，價格怎麼差了50倍？道理很簡單，就像你寄快遞，同樣一個包裹，普通快遞3天到，同城閃送2小時到，速度和確定性不一樣，價格當然天差地別。對企業來說，核心業務的即時決策，晚一秒都可能造成巨大損失，自然願意為更快的詞元響應速度付更高的溢價。第二，它是AI世界的效率單位；黃仁勳在演講裡說了一句石破天驚的話：未來的資料中心，不再是檔案儲存倉庫，而是生產詞元的“工廠”。工業時代，衡量一個鋼鐵廠牛不牛，核心指標只有一個：年產多少噸鋼；網際網路時代，衡量一個資料中心強不強，看的是算力峰值、儲存容量；但到了智能時代，衡量一個資料中心的核心指標，只有一個：每秒能生產多少詞元。固定功率下，每瓦電力能產出多少詞元，直接決定了你的生產成本，決定了你在商業競爭裡有沒有活路。第三，它是AI世界的新生產資料，甚至是新貨幣。黃仁勳預判，未來企業招聘，薪資裡會自帶“詞元配額”，就像現在公司給你配電腦、配辦公手機一樣，詞元會成為你幹活的必備生產資料。現在的矽谷，已經有很多科技公司在這麼做了。你想一下，未來的職場，沒有詞元，你就沒法呼叫AI智能體，沒法完成方案、程式碼、資料分析，就像現在沒有電腦，你沒法辦公一樣。詞元，正在成為智能時代，每個企業、每個人都離不開的基礎生產資料，成為AI世界裡流通的“通用貨幣”。二、從爆火的“龍蝦”，看懂詞元經濟為什麼突然爆發講完了詞元是什麼，你可能還有一個問題：詞元這個概念早就有了，為什麼偏偏在現在，突然就成了全行業的風口？答案，藏在那隻紅遍全網的“龍蝦”——OpenClaw裡。這只被網友戲稱為“龍蝦”的開源AI智能體框架，在2026年初徹底破圈，GitHub上的星標數量登頂歷史榜首，全網掀起了一場“全民養蝦運動”。很多人跟風養蝦，但沒看懂它背後真正的顛覆性意義：這只龍蝦，讓無數人第一次真切感受到，AI真的能當一個7×24小時不休息的打工人，而養活這個數字員工的唯一口糧，就是詞元。先給大家看一組資料，你就知道它對詞元消耗的拉動有多恐怖：傳統對話式AI，一問一答，一次互動也就消耗幾百到幾千詞元，一個普通使用者，一個月也用不了100萬詞元；但OpenClaw不一樣，它採用“主動喚醒→檢查→推理→休眠→循環”的永動模式，7×24小時不間斷運行，重度企業級使用者，單日詞元消耗就能突破1億，甚至有人6小時就燒掉了上千塊的詞元。為什麼它能讓詞元消耗呈指數級爆發？因為它讓AI完成了一次本質躍遷：從“工具”，變成了“員工”。黃仁勳在GTC上直接宣告：SaaS時代正在終結，AaaS（Agent as a Service，代理即服務）時代已經到來。那SaaS和AaaS，到底有什麼本質區別？過去你買SaaS軟體，買的是“工具”。軟體是死的，你得自己招人，自己教員工怎麼操作，自己填資料，自己走流程，自己點滑鼠。你買的是一個“更快的馬車”，最終能不能跑到終點，還是要靠人來駕馭。但現在你買AI Agent（智能體），買的是“員工”。你不用管它怎麼操作，不用教它流程，不用盯著它打卡上班，你只需要說清楚你的目標：“幫我生成上周的銷售周報，拉取全管道資料，分析異常波動，給出最佳化方案，同步給所有區域負責人”。剩下的事，它會自己拆解任務，自己呼叫工具，自己拉取資料，自己完成報告，自己同步資訊，全程不用你碰一下滑鼠。這個數字員工，不拿工資，不摸魚，不請假，不鬧情緒，7×24小時連軸轉，它唯一要的“口糧”，就是詞元。這就是詞元經濟突然爆發的核心密碼。三、詞元經濟學的底層邏輯到底是什麼？詞元正在從四個維度，徹底重構我們熟悉的商業邏輯，甚至改寫整個經濟的增長範式。1.詞元經濟學，是一整條完整的產業鏈，重構了AI產業的商業閉環黃仁勳的“Token工廠經濟學”，從頭到尾都圍繞詞元展開，分成清晰的五層架構：最底層，是能源與算力，這是詞元生產的“原材料基地”，沒有電力和算力，詞元就是無源之水；往上，是晶片與系統，這是詞元生產的“生產線”，決定了詞元的生產效率和生產成本；再往上，是大模型，這是詞元的“精煉廠”，把基礎詞元，變成具備推理、執行能力的智能能力；再往上，是Agent開發平台，這是詞元的“流通管道”，把智能能力封裝成企業能用的數字員工；最上層，是企業應用場景，這是詞元的“消費終端”，詞元在這裡轉化成實實在在的商業價值。你看，整條產業鏈，從生產、加工、流通到消費，形成了一個完整的商業閉環。上游賺的是詞元生產的錢，中游賺的是詞元精煉的錢，下游賺的是詞元消費的錢。所有環節的價值，都可以用詞元來統一計量、統一結算。2.詞元經濟學，讓智能有了統一的度量衡商業史上，每一次通用度量衡的出現，都會帶來一次商業範式的徹底革命。工業時代，我們用“千瓦時”來度量電力，從此，所有的工業生產，都有了統一的成本和效率標尺，人類正式進入工業文明。網際網路時代，我們用“GB”來度量流量，從此，所有的數字業務，都有了統一的計量標準，人類正式進入資訊時代。到了智能時代，我們將用“詞元”來度量智能，從此，所有的AI能力，都有了統一的價值標尺，人類正式進入智能時代。這就是詞元經濟學最核心的本質：萬物皆詞元。不管是文字、圖片、視訊、音訊，還是3D內容、機器人控制指令，最終都能被轉化成詞元來處理、來定價、來交易。以前，你沒法衡量寫一份方案的智能，和做一張設計圖的智能，那個更值錢；你沒法核算AI做一次客戶溝通，和做一次資料分析，分別應該給企業帶來多少價值。但現在，詞元給了所有智能能力一個統一的標尺，你可以精準計算每一個詞元的投入，能帶來多少產出。智能第一次從一個模糊的概念，變成了可計量、可定價、可交易的標準化商品。這是整個商業世界重構的起點。3.詞元經濟的主戰場在To B端無招在悟空平台的發佈會上，說了一句話：AI時代的革命性變革是生產力，不是消費。To C的詞元消耗，大量是無效的、娛樂化的，增長是線性的；但To B的數字生產力一旦爆發，詞元的消耗就是指數級的。這句話，不僅點透了詞元經濟的核心，更點透了中國經濟未來的增長密碼。過去二十年，中國網際網路行業的增長，一直被兩大天花板死死卡住，而詞元經濟，直接把這兩塊天花板，徹底打碎了。第一塊天花板：勞動人口的限制。AI時代，憑空多出了海量的“數字勞動力”。這些數字員工，不需要戶口，不需要社保，不受人口老齡化的限制，不受人口周期的約束，你的企業需要多少，就能“招聘”多少。以前一個企業，最多管理幾萬、幾十萬名員工；現在一個企業，理論上可以管理幾百萬、幾千萬個數字員工。這是什麼概念？這相當於，中國經濟，憑空多了一個沒有上限的“勞動力增量池”，直接破解了人口老齡化、低生育率帶來的勞動力短缺難題，為經濟增長打開了全新的空間。第二塊天花板：商業成本中的勞動力成本。過去，網際網路公司賺的是什麼錢？大多是行銷的錢，廣告、電商佣金、遊戲充值，這些錢，加起來只佔中國GDP的1%-2%。盤子就這麼大，大家捲來捲去，都是存量博弈，你多賺一塊錢，別人就少賺一塊錢。但詞元經濟時代，AI公司能賺的，是人力資源的錢。根據國家統計局的資料，中國GDP裡，勞動者報酬的佔比，常年保持在40%以上，這是一個幾十兆級的增量藍海。未來企業的人力成本，很大一部分，會從給員工發的工資，變成詞元的採購成本。這是整個商業成本結構的重構，也是經濟增長的全新引擎。為什麼阿里要成立ATH事業群，由吳泳銘親自掛帥？為什麼無招要把做了11年的釘釘徹底打碎，重寫底層程式碼，做全面的CLI化改造，推出悟空平台？因為他們看懂了，釘釘過去的核心，是“人與人的連接”，是基於軟體功能的協同；而未來的核心，是“人與數字員工的協同”，是基於詞元消耗的生產力釋放。詞元經濟學的價值，不在於用機器取代人，在於把這部分龐大的人力資源成本，轉化為可放大10倍、100倍的數字生產力。4.詞元經濟，中國有那些優勢？用輝達的H100 GPU（圖形處理器）做推理，1度電理論上可以產出大約923萬個詞元，扣除資料中心的散熱、傳輸損耗，實際商用場景下，1度電也能產出約550萬個詞元。而這恰恰是中國在智能時代，最大的國運級優勢。中國西部的綠電（筆記俠註：風能、太陽能、水能、地熱能等可再生能源轉化而來的電力），成本大約只有0.2-0.3元一度；而美國的工業電價是1.1到1.2元一度，他們的詞元生產成本，天生就是中國的5-6倍。以前，我們的電力要出口，只能靠物理電網，線損高、壁壘多，還要看別的國家的臉色，很難把能源優勢，轉化成全球競爭力。但現在，我們的電力，通過算力轉化成詞元，通過一根網線，就能瞬時交付給全球的使用者，真正實現“電力不出境，價值通全球”。0.2元一度的綠電，轉化成詞元之後，能賣到11元左右，價值翻了幾十倍，增值幅度遠超傳統的製造業出口。這意味著，我們的能源優勢，通過詞元經濟，可以直接轉化成全球AI服務的成本優勢、競爭優勢。中國有全球最完善的算力基礎設施，有全球成本最低的綠電資源，有全球最大的企業服務市場，有全球最多的市場主體。這些優勢，通過詞元經濟，會被無限放大，變成我們在智能時代，參與全球競爭的核心底牌。四、詞元經濟來了，企業和個人的生存法則與核心機會講完底層邏輯，我們回到最現實的問題：詞元經濟來了，我們到底該怎麼辦？怎麼才能抓住這次時代的紅利？對企業來說，就是抓住3件事。1.徹底轉變認知：從“買軟體”，到“買數字生產力”很多企業老闆，現在對AI的認知，還停留在“買個AI工具，給員工用，提高工作效率”。這就像汽車剛發明的時候，你把它當成“更快的馬車”，你永遠沒法參與汽車帶來的交通革命。你必須徹底轉變認知：AI不是給員工提效的工具，而是你的企業全新的生產力主體。未來，你的企業，不再是“一群人+一堆工具”，而是“一個管理者+一群數字員工”。未來衡量一個企業的內部實力，是它能調動多大的數字生產力，能管理多少個能持續創造價值的數字員工。因此，你的組織架構、管理模式、成本核算體系，都要圍繞“數字生產力”，都要徹底重構。2.建立“有效詞元消耗”的評估與最佳化體系不是所有的詞元消耗，都有價值。員工用AI摸魚聊天、刷段子，消耗的詞元，就是無效的；用AI做方案、跑資料、談客戶，帶來了實實在在的業績增長，這才是有效的詞元消耗。未來，企業的核心管理能力，就是詞元效率管理。同樣消耗1000萬詞元，有的企業用它賺了10萬，有的企業只打了水漂，這背後的差距，就是企業未來的生死差距。你要盡快建立一套完整的體系，去評估每一次詞元消耗的投入產出比，去最佳化你的提示詞，最佳化你的Agent（智能體）執行流程，砍掉無效的詞元消耗，讓花出去的每一個詞元，都能給你帶來實實在在的商業價值。就像無招的“悟空”平台，把“有效詞元消耗”當成核心考核指標，本質上，就是把詞元當成了企業生產力的核心度量衡，從根源上倒逼企業提升詞元效率。3.沉澱過程資料，打造企業專屬的“數字小腦”AI Agent（智能體）消耗詞元的每一個過程，都會產生資料。這些資料，就是你打造專屬“數字小腦”的核心原材料。你用得越多，資料沉澱得越多，你的數字小腦就越懂你的業務，你的詞元效率就越高，你的數字生產力就越強。未來，企業之間的競爭，本質上就是“數字小腦”的競爭。你沉澱的專屬業務資料，就是你最深的護城河，是別人花再多錢，也買不走的核心競爭力。結語未來十年，我們會像今天談論水電氣一樣，自然地談論“詞元”。我們每個人，都正在親歷這場商業史、經濟史上，前所未有的變革。農業時代，土地是生產資料；工業時代，機器和能源是生產資料；網際網路時代，資料是生產資料。AI時代，詞元就是新的生產資料。我們要麼生產詞元，要麼消費詞元，沒有任何中間態。 (筆記俠)