token直充是什么

朋友们，时代真的变了，以前咱们挤破头进大厂，图的是啥？是那顿免费的三餐？是那杯不限量的下午茶，还有那个能帮你省下房租的班车。但是今天我要告诉你，如果你现在还只盯着这些看，那你就彻底 out 了。 就在刚刚过去的三月份，腾讯和阿里干了一件大事，他们开始给员工发一种叫 token 的 东西。这玩意据说有人一年能领到二十二万，这到底是啥神仙福利？难道比发现金还香？今天咱们就来扒一扒大场这波算力福利到底藏着什么小心思？首先，咱们得先搞明白这 token 到底是啥， 咱不整那些高深的术语，你就把它当成是 ai 时代的零花钱或者粮票。以前咱们干活用的是脑子，是手，现在呢？咱们干活得求 ai 帮忙， 你想用最牛的 chat gbt 写方案，想用 cursor 帮你写代码？对不起，那都得花钱，而且是按月订阅或者按次计费，这些费用就是 token。 以前这笔钱要么你自己出心疼， 要么你得找领导层层审批麻烦。现在大厂学聪明了，阿里说，来吧，公司给你们发额度，悟空、 coder 这些内部的高级工具随便用。腾讯更豪横，直接把账给你算的明明白白。 cursor 每月给你五千块， codebody 给你七千两百块， 甚至连国产的 g、 l、 m 直接无限量供应。你算算，一个人一年，光这些 ai 工具的使用权加起来就是二十二点八万元。你可能会说，这也不发钱啊，有啥用？朋友格局小了，这哪是福利啊，这分明是在武装员工。 你看啊，以前发月饼你吃了就没了，发购物卡买了东西就没了。但发 token， 这是给你配了个超级外挂。 有数据显示，用 ai 工具，效率能提升百分之三十到百分之五十。以前写一个星期的代码，现在三天搞定。以前写方案想到头秃，现在 ai 给你提供十个思路。 对于打工人来说，这不仅仅是省了钱，更是省了时间，省了头发，别人还在吭哧吭哧手动搬砖，你开着 ai 挖掘机，那种优越感，你品你细品，更重要的是，这玩意儿能让你变得更强。当别的公司的人还在纠结用哪个免费版 ai 的 时候，大厂员工已经在用最顶级的付费模型武装自己了， 这种技能的代差比工资差更致命。所以你看，这哪是发福利，这分明是给员工发军火啊！当然，资本家不做赔本的买卖，大厂又不是慈善家，为啥这么大方？这就不得不提现在最卷的 ai 人才争夺战了。 以前抢人才靠高薪，靠股票，但现在顶尖的 ai 人才，他缺那点工资吗？不，他缺的是算力。你想啊，一个搞算法的博士，如果去了一个公司，连跑模型的算力都要排队申请，他待着多憋屈。 但如果来了腾讯、阿里，公司直接给你配齐顶级 ai 工具，每月几万块的算力随便用，这是什么感觉？这是尊重的感觉， 这就像给一个顶尖赛车手配一辆顶级跑车一样。大厂这招其实就是在释放一个信号，我们不仅有钱，我们还有最先进的武器。 你要想在这个时代不被落下，就来我这，我养着你的 ai 这招太狠了，这就相当于把算力变成了像当年的户口一样，硬核的招聘筹码。所以问题来了，这种 token 福利会不会像当年的免费三餐一样，成为大厂的标配呢？我觉得会，但也不全是。 你看啊，现在字节、华为这些公司还没官宣，但我敢打赌，他们肯定在内部憋着大招呢。因为如果你不给，你的人才就会被那些给了 token 的 公司抢走。在 ai 时代，没有 ai 工具用的员工，就像是没有枪的士兵，上了战场只能当炮灰。 但是这种福利也有它的烦恼。首先是成本，腾讯一家公司如果十万员工，每人每年二十二万，那就是两百多个亿，这可不是一笔小数目，不是所有公司都烧得起的。其次是公平性，搞技术的用的多，搞行政的用的少，这账怎么算？ 会不会有人把 token 拿去买外部工具，然后变现？这些都是问题。不过不管怎样，这确实是一个信号，它告诉我们，企业福利正在从生活关怀向生产力赋能转变。以前关心你吃没吃饱，现在关心你干活快不快，有没有成长。有人说这是大厂在卷新高度， 也有人说这才是真正的科技向善，把最先进的工具直接交到员工手里。但无论如何，对于我们普通人来说，这其实是一个警醒。 当大厂员工都在用 ai 疯狂提升自己的时候，如果你还在拒绝学习，拒绝使用 ai， 那 你和别人的差距真的会越拉越大。 好了，最后想问一下屏幕前的你，如果你公司给你发 token， 你 最想用来解锁哪个 ai 工具？评论区告诉我，或者你觉得这种算力福利能持续多久？会不会像共享单车一样，最后变成一地鸡毛？点赞关注咱们评论区见。

一年发电九万亿度，全世界的 ai 都在向中国买电，而你每天玩 ai 用掉的 token， 正在为中国赚取二十倍的巨大利差。这笔钱，全世界只有中国能挣，没有夸张。这是两会提及的现实。今年我国一点五万亿的贸易瞬差，也有 ai 的 一份功劳。 一条视频告诉你，中国电力如何成为世界 ai 的 算力支柱。中国 ai 未来的算力中心不在杭州、深圳，甚至不在贵州，而是在内蒙古乌兰察布。 在大雪覆盖的戈壁滩上，成片的风车和光伏板正在发电，而一墙之隔，就是自洁华为的数据中心。在这里，电厂和机房之间只隔着一道围栏，这就是中国独有的戈壁经济。 电力刚刚出生，就直接变成算力。 ai 时代，中国正在把电力出口升级成算力出口。这种升级的底气很简单，中国是全世界最大的发电国。二零二五年，我国全年发电量超过九万亿度，几乎是美国、欧盟加印度的总和，占全球发电量的三分之一。 风电和光伏产业的装机量更是连续多年位居世界第一。在过去，电太多用不完，西电东输都仍有赋余。最后解决办法只有那么几个，要么降低发电功率，让部分风机停转，要么把电送往高能耗产业， 比如电铁、铝冶金，实在不行，就只能弃风吸光，让已经发出来的绿电白白浪费了。而现在，这些电有了一个全新的去处，把电变成算力，再把算力变成 token， 卖给全世界。 而就在这个月，两会正式给 token 定下了中文官方一名词源。这个名字看似学术，其实是在打直球。电力驱动算力，算力驱动模型，模型用词源计价， 全球 ai 都在靠中国的电力运算，每个人用 ai 打字、生图、写代码，本质就是在花费词源购买中国的算力。从制造业到 ai， 中国总有一种能力让高端技术不再昂贵。 所谓 token， 是 ai 大 模型处理文本的最小单位，我们调用大模型生成文本图像代码，本质就是消耗 token 购买算力。 通俗来讲呢，可以理解成畅玩 ai 的 点卡。对比起国外厂商的天价 token， dipstick v 三每百万 token 输出价一元，而一两元、千万三点五 plus 二到四元。这也就意味着使用国内大模型厂商的 api 价格比硅谷大厂至少便宜了十倍。 今年二月，全球前十模型总 token 消耗量超过二十八点七万亿，其中中国模型贡献了十四点六九万亿，占比百分之五十一点二，首次超越美国模型，而且这其中有百分之四十七的用户来自美国。这意味着中国 ai token 的 爆发式增长，不仅仅是靠国内市场撑起来的，这是全球开发者的功劳， 尤其是北美、欧洲的成全的选择，他们主动放弃 gpt 五、 cloud、 四点六等硅谷模型，集体倒戈国产大模型，在性能上丝毫不虚， mini max、 智普、 deepsea 等模型在各项榜单上追平甚至超越 gpt 和 cloud， 价格就只有美国同行的十分之一。在性价比这个领域，国产模型可以说是遥遥领先。 那么我们是怎么做到的呢？ token 出海的本质是电力换皮出海，把我国西部戈壁滩上零点一八元一度的风光电能输入数据中心的 gpu 集群，把电力包装成可交易的 token， 再通过海底光缆交付，最终顺着网线发到美国成权的账户里。 所以，让几毛一度的电价翻倍的谜底就藏在谜面上。 ai 时代的能源出口不再只是石油和天然气，还有算力。而在这个赛道上，同时拥有超大规模电力、完整制造业产业链和互联网平台的国家，全世界只有一个。 先说电力，中国西北的风电和光伏，在风水期和大风期，经常会出现一个很反直觉的现象，电太多了，用不完。 理论上这是最理想的绿色能源，但现实却是，电网不一定接得住这么多电，于是就会出现气风气光现象，发出来的电用不掉，只能白白浪费。近年来，西北部分地区的气风气光率一度超过百分之十，也就是说，每十度绿电就一度要被浪费掉。 而 ai 数据中心恰恰是这部分绿电最完美的出口，只要有电，它就能把电变成算力，再把算力变成 token。 再说硬件，一台服务器里，从机柜、电源到高速模块，基本零部件多数出自中国制造。哪怕是核心 gpu 来自海外，整机的集成和规模化部署的成本也能被国内供应链压到最低。 在美国，新建大型数据中心往往要经历漫长的审批流程和社区听证，一来一回就要扯皮好几年。而在中国，得益于政策支持，从拿地到通电有时候只需要几个月。于是，一个非常独特的产业结构就出现了。中国西部的风光电供应全球最便宜的能源， 中国东部的制造业有着全球最完整的设备供应链，来自全国各地的工程团队建设速度全球最快。最后，北上广深的互联网公司把算力空装成 token 卖给全世界。 过去二十年，中国出口的是衣服、家电和手机，后来出口的是光伏板、锂电池和电动车。而现在，中国开始出口算力本身。当美国程序员调用 api 生成代码时，当欧洲创业者用模型训练克服机器人时，他们消耗的每一个 token 背后其实都是乌兰察布的风、宁夏的阳光和一套完整的工业体系。 从电力到算力，一度电在戈壁滩上只值几毛钱，但当他绕地球一圈，以 token 上只值几毛钱。但当他绕地球一圈，以 token 的 形式回到硅谷账户时，价格已经翻了二十倍。 好了，让我们回到最开始的问题，为什么这钱只有中国能挣呢？做到这一切需要什么？首先需要国家东数西算的百年战略决策，需要能源、工信、电网等几十家单位部门的协调调度，还需要上百家科研机构搞定 风光电存储一体化、液冷散热等高精线技术。再加上几百家下游配套企业，隆基的光伏板、金峰的风机、华为的升腾芯片、浪潮的服务器，最后才轮到数据中心把电力封禁，偷看通过海底光缆出口。

一个视频告诉你什么是 token。 你 有没有发现，用 ai 现在是越来越贵了，明明是同一个模型，有人用一百块能干一个月，有人用三天就没了，差距在哪？就两个字。 token 这个词呢，很多人听过，但没有几个人真的能搞懂。今天我用三分钟把它讲透。 你想象一下，你去餐厅吃饭，菜单上写的不是一盘菜多少钱，你吃了多少口就付多少钱。 talk 就是 ai 世界你的口，你说的每一个字是一个 talkin， ai 回复你的每一个字也是 talkin。 你 们来回对话的所有内容全都是在计算 talkin， 那 具体怎么算？中文大概是一个汉字约等于一个 talkin， 英文大概是一个单词约等于一到两个 talkin。 你 问 ai 一个问题，写了两百个字， ai 回答了你五百个字，这一来一回就消耗了大约七百个 talk。 那听起来不多，但如果你是一家公司啊，每天有一万个用户在用你的 ai 产品，每人平均一次对话七百个 token， 那 一天就是七百万个 token。 按照现在主流大模型的 a p a 价格呢？这一天光 token 的 成本就可能是几千块。那不懂 token， 你 根本不知道钱烧在哪里。 更关键的是， token 不 只是钱的问题，它还决定了 ai 到底能看多远。每个大模型都有一个上下文窗口，就他一次能看到的 token 总量啊。比如某个 token 的 上下文窗口是一百二十八 k token， 意思是他一次能最多记住大约十万字的内容， 超过这个范围的，他就直接忘了。就好比你雇了一个助理，他的桌子只有这么大，你把一百页文件堆上去，他只能看到摆在桌面上的那些，其余的他根本不知道存不存在。 所以你现在明白了，为什么有时候你跟 ai 聊着聊着，他突然开始答非所问。不是他变笨了，是你们的对话太长，早期的内容已经超出了他的 token 窗口，被推出桌子了。这就是 token， 它是 ai 的 货币， 也是 ai 的 记忆边界啊。你不懂它，你就永远不知道自己在用 ai 的 哪个层面吃了亏。我想问你一个问题，你现在用的 ai 工具，你知道它的 token 上限是多少吗？你有没有因为不懂 token 踩过坑？评论区告诉我？

最近 togan 到底怎么翻译？在互联网上引发了一波热议。起因是一条来自国家官网的新闻，相当于官宣了 togan 的 意法。词源 一时激起千层浪，先别急着站队，我们先把 togan 这个词捋清楚。 togan 本意是象征，比如情人节送人玫瑰就是 a token of love， 爱的象征。在不同领域中，它隐身出了不同的含义。玩阶级时，那种圆圆的 token 意为游戏币。计算机安全领域中的 token 意为令牌。加密世界里的资产单位意为代币。到了 ai， 这意为词源。那么这个词源到底怎么去理解呢？ 根据官方的解释， token 是 大模型处理信息时的最小单位。大模型处理一个文本时，不是整段整段的读， 而是会把它拆成一个个更小的单元，再逐步处理。从这个角度来看，词源这个翻译其实在强调它既跟词有关，又是一个基本单位源。这有点理工男的风格啊，不浪漫，但是也确实抓住了本质。不过一些网友不太买账啊，有人说词源太别扭了，并且提出了像智源等更有科技感的议法。 也有人觉得，不管叫什么，有中文名字总是一件好事。因为这一波 ai 浪潮里，大量底层概念都是来自于英文世界。什么 chatbot、 prompt agent、 token， 如果不进行一轮中文重构，那么这些词就会变成一种圈内的黑化，懂的人越懂，不懂的人呢，直接劝退， 久而久之，就会形成一个隐形的门槛，把大量普通人挡在门外。正如当年我们把 laser 翻译成激光，把 computer 翻译成电脑就挺成功的，既好记又突出了特点，还极易传播。所以给 token 找一个好的中文名啊，本质上是在做一件更大的事， 是用我们的母语去构建数字世界的底层认知。但另一派的观点也很鲜明，就是 togel 作为一个外来的专有名词，没必要用中文硬翻。这个评论倒让我想起了 dna 这个说法，貌似没有简洁的译法，但也不妨碍大家交流使用，对吧？ 这样争论还挺有意思的，它不只是一个词的翻译问题，背后其实藏着一个更大的命题，就是我们要不要为新技术建立一个属于自己的语言体系呢？词源或许不是一个最优解，但是它至少是一个开始。你接受词源这个翻译吗？还是更愿意直接说 token 评论区聊聊？

token 是 什么？今天这期视频，我们把 token 彻底拆开来讲，先搞清楚它有几种以及各自是什么含义，再深入讲 ai 大 模型里的 token 到底是怎么运作的，以及如何帮你省钱。 token 这个词在计算机领域至少有两种完全不同的含义，很多人混淆就是因为没有先区分清楚。第一种语言 token language token 也叫 nlp token， 这是 ai 大 模型处理语言时的最小单位，是模型理解和生成文字的基本碎片， 我们今天重点讲的就是这种。第二种，身份验证 token， off token， 比如 access token、 jwt token， 这是一串加密字母串，用来证明你的身份和权限，相当于服务器给你颁发的数字门禁卡。两者唯一的共同点就是都叫 token， 这就好比苹果手机和苹果水果名字一样， 但完全是两个领域的东西。以后遇到 token 这个词，先看上下文，在 ai 和大模型的语境里，它是语言单位， 在登录 api 健全的语境里，它是身份凭证。搞清楚这个分类，你在这两个领域都不会再被绕晕了。接下来我们重点来讲语言 token。 在 ai 领域，特别是大语言模型 l l m， 像 chat、 gpt、 cloud、 gemina 一 类的系统里， token 是 模型看懂和写出语言的最小单位，它不是密码或凭证，它是 ai 内部真正处理文字的基本快，是模型理解和生成语言的原材料。 通俗的讲， token 就 像乐高积木，我们写一句话给 ai， 看起来是一个完整的句子，但 ai 不 会像我们一样理解整个句子，它会把文本拆成一个个小块及 token， 这些小块可以是一个完整的词，一部分词，甚至是一个符号或标点，每一块就是一个 token。 模型不是按人类的语法去理解，而是按这些 token 一 步步分析和预测下一个最可能出现的 token。 为什么要这样做？因为 ai 模型内部只能处理数字，不能直接看懂文字。先把文字拆成 token， 然后把每个 token 转换成一个数字 id， 再把这些数字送进模型进行计算和预测，这样模型才能理解上下文并生成回答。在实际使用中， token 还有两个非常重要的作用， 第一，它决定了 ai 能处理的内容范围大模型对话时有一个上下文窗口，就是说模型一次最多能看到多少个 token， 如果超过了这个限制，最早的 token 会被丢掉，这会影响模型理解整个对话。第二，它关系到成本和计费。 很多 ai 服务是按 token 计费的，包括你发送的输入 token 和模型返回的输出 token。 token 越多，成本越高。 那如何节省 token？ 在 ai 模型使用中， token 是 直接影响成本和效率的核心指标，控制好 token 的 使用，能省钱又提升速度。下面是最有效的几个方法，帮你在实际使用时节省 token 消耗。一、精简输入内容，别把所有背景都丢进 prompt， 只把真正相关的信息留给模型，让每个 token 都有价值。缩短指令，去掉庸俗描述，可以显著降低 token 消耗。 精简上下文相当于少用 token。 二、限制输出长度，提前设定回答长度上限，避免生成宕长啰嗦内容，这样模型不会自动扩展答案，从而减少输出 token 数。 三、做缓存与复用对于重复查询或者经常用到的内容，可以先将结果缓存起来，后续类似请求直接从缓存返回，不再重新调用模型，从而节省大量输入和输出 token。 四、选对模型分阶段处理任务， 不同模型价格差异巨大。把大任务拆成两步走，先用小模型或简化逻辑生成摘药或关键内容，然后再用更强模型处理简化后的内容， 这样整体消耗的 token 更少。五、只保留重要上下文历史对话长篇内容会不断重复发送给模型，快速占满 token 上线，所以只保留与当前任务直接相关的上下文就够了，其他历史可以省略或者按需摘药再传入。 最后总结一下， token 在 计算机里有两种完全不同的含义，语言 token 是 ai 处理文字的最小单位。身份验证 token 是 证明身份的加密凭证，两者只是名字相同，本质毫无关联。在 ai 大 模型的世界里，语言 token 是 一切的基础。 ai 不是 看单词，而是看 token， 它靠一串串 token 来理解世界作判断，生成结果。这就像我们拼积木一样，模型把语言拆成一块块小积木，然后用它们组合出回答。理解了 token， 你 就掌握了和 ai 打交道的底层语言。无论是调用 api、 优化提示词，还是控制成本，都离不开这个基础概念。 token 是 ai 世界里的基本单位，是 ai 语言理解与生成的起点。好了，本期的分享就到这里，如果觉得这期内容对你有帮助，记得点赞、关注和收藏，我们下期见！

token 是 什么？这个 ai 零的概念被翻译成词源，而且已经被中国政府网人民日报等官媒确认为标准中文译名。那它到底是什么意思？又有什么用呢？说白了，它就是你使用付费 ai 工具的收费计量单位， 就像你的手机流量一样，一个 g 就是 十块钱。你使用付费 ai 工具，就按照你消耗的投坑数量，也就是资源的数量来收费， 也就是说它是一种国际互联网的通用货币。我看到有一个人一天就消耗了等额两千块钱的投坑， 本来想让 ai 替自己打工，结果却发现根本就养不起，只好含泪卸载了付费 ai。 你 已经使用过付费 ai 了吗？欢迎在评论区聊聊。

家人们最近刷抖音是不是总刷到 token？ 评论区全是问 token 啥意思？跟我有啥关系？今天我不装高深，用三个生活话类比，让你一分钟入门两分半彻底搞懂全程无专业术语听懂的评论区扣懂了。 首先咱明确一点，头肯不是什么高大上的高科技，本质就是一个凭证，一个标记，就像咱们生活里常见的东西。可以说你的第一个类比点头肯，就像你去网吧的商机卡，你去网吧前台给你一张卡，这张卡就是点头肯，他证明你付了钱 上机的权限，拿着它就能开电脑用网络，没这张卡你就进不去，用不了。第二个类比，投肯，就像你小区的门禁卡，你是小区业主，物业给你一张门禁卡，这张卡就是投肯，他证明你是小区里的人，能刷开大门进电梯， 外人没有这张卡就进不来。简单说，投肯就是通行证，证明信，不同场景下他证明的东西不一样， 但核心都是有它你就能做某件事，用某东西，没它就不幸福。咱刷抖音看到的头等，主要就两个地方会出现，跟咱们普通人有一定相关，别划走。 第一个， ai 聊天里的头等，最近大家都在玩 ai 聊 ai， 你 跟 ai 说话，让 ai 写文案，其实都是在消耗头等。这就像你去 跟咱们手机没流量不能上网一个道理。而且告诉大家一个热点小知识，现在咱们中国的 ai 每天消耗的 token 都能突破 去年增长了上千倍，咱们平时用的豆包、听力，这些 ai 背后都在消耗 token 哦。第二个，手机登录里的 token， 你登录微信、抖音不用每次都输密码，就是因为手机里有头肯，它就像你家里的备用钥匙，你第一次输完密码，系统就给你一把备用钥匙。头肯下次打开 app， 它自动用这把钥匙验证，不用你再麻烦输密码，既方便又安全，这就是头肯最实用的用途之一。 还有人说头肯是带币通证，其实那是区块链里的用法，跟咱们普通人刷抖音用 ai 没关系，不用记，记了也用不上，咱就记住通行证 凭证这个图形就够了。最后总结一下，三句话搞定头肯。一、他就是个凭证，跟门禁卡、上机卡一样。 二、抖音上聊的主要是 ai 里的流量登录时的备用钥匙。三、不用记专业术语，知道他是通行证就已过百分之八十的人。怎么样，是不是彻底懂了？ 没懂的再看一眼懂了的评论区扣，懂了顺便点赞收藏，下次刷到 top 相关的热点，你也能跟朋友聊两句。

最近都在说大厂发放福利的方式变了哈，不发购物券，不发消费补贴，发的什么呢？发的 to 肯，阿里、腾讯，一年人均二十二万的额度。很多人看到这条消息呢，第一反应是，哦，变大方了啊。 但是我们其实分析这个事情的时候，看到这里想的第一个念头是，这不算是一种福利，这是一种门票。你回想一下互联网，我们发展那么多年，每一次行业大洗牌的前夕，其实普通人都是最后一个知道的。外卖补贴那几年满减呐，红包啊，免配送费啊， 你看上去是平台的大方，但是后来价格体系重建的时候才发现，那些大方都是在养成你的习惯。打车也是一样的，头几年拼命的补贴让我们的腿开始不那么好用，等你真的离不开天天想打车的时候，价格就不是你说了算了。 现在这套东西其实也是原封不动的被搬进了 ai 这件事情上，只是换了一个单位，从红包变成了偷啃。 token 是 什么呢？说白了就是 ai 世界里的消耗品，你问他一个问题，他要消耗你，让他跑一套流程，写一份报告，做一次数据分析，消耗更多。而且这个消耗不是限行的，是指数级的 一个稍微复杂一点的工作任务， ai 可能在后台被调用几十次上百次，现在用 ai 问问题都只是非常开始的操作了，接下来会有越来越多的让 ai 干活儿。那么问题就来了，模型再强，没人用等于零啊， 有人用扛不住，量更麻烦。最聪明的办法是什么？不是等市场教育用户，而是从内部开始，把员工变成第一批真正使用者，给你额度，让你天天用，让你的工作流程自然的迁移到 ai 上，一旦迁移完成，习惯形成了，回头路就没有了。 我觉得这套逻辑里面有一个细节很值得注意，就是在公司开始发 token 的 同一时期，云厂商的 ai 价格是在往上走的，有的甚至翻了几倍，一边送一边涨，这不是矛盾，这是同一套剧本的两个章节，先用让你依赖，再涨让你付钱。 而到那个时候，你已经回不去了，就已经习惯了 agent 在 帮你工作了。阿里甚至开始把 token 使用量当做核心的考核指标， 这意味着未来衡量一家 a i 公司，不只是看模型有多聪明，而是看每天有多少人在真正的消耗他。就 像电厂，不是看你能发多少电，而是看有多少人今天开了灯。所以你现在回头看这二十二万的头啃，感觉是不是就不一样了？他不是公司突然变大方了，他更像是一种信号， 你要么主动的走进这个系统，要么系统会慢慢的把你挤出去。用不完额度的员工，某种意义上已经在说明一件事情， 他还没有找到 ai 在 工作里的位置，找到了的那部分人呢？一个人可以干以前很多人干的活，每一次历史的车轮转动都是悄无声息的，那我们回头来看，那个转弯的路口，其实一直都在。 普通人能做什么呢？还是要坚持学习，保持谨慎，做好自己的基础保障，然后认真的想清楚，在这一轮变化里，我们想站在哪里。

token， 大家都觉得这是个挺高级的技术名词，甚至还有人以为是搞区块链炒币的那个代币。你如果没搞懂 token 的 底层逻辑，你就根本看不懂现在这帮 ai 大 厂到底在赚什么钱。你在对话框里跟 ai 说的每一句话，它不是按一个字一个词去理解的。 为什么？这逻辑很简单，你要是按整词去算，中英文词汇量，几百万模型脑容量根本装不下，遇到个生僻词直接就蒙了。你要是按单个字猜，那完全就是碎片，没有上下文逻辑，他根本学不会。所以行业里是怎么干的？他把高频出现的连续字固定的词根打包成一个小块， 这个最小的处理单位就叫 token， 中文差不多一个汉字对应一到两个 token。 这样做既把词汇表压缩了，又保住了句子的核心意思。它其实是 ai 时代的核心消耗品， 是整个 ai 行业的底层硬通货。大家回想一下历史，第一次工业革命，机器转起来靠什么烧煤？第二次垫起革命，全世界的命脉是什么？ 是电？再往后，全球经济为了抢油田甚至能打仗，对不对？现在这个 ai 时代，所有大模型跑起来烧的全是 tok？ 你 觉得你是在用 ai 写剧本划分境？你觉得大厂在搞毫秒级的金融交易？无人驾驶？拨开表面看本质，每一次点击背后全是在疯狂地烧 tok。 你顺着这个思路去盘整条 ai 产业链，最底层的电力是基础能源，英伟达卖的那些天价 gpu， 其实就是生产 tok 的 发电机，那些云厂商和大模型公司，本质上就是 tok 制造工厂和批发商，而最终我们用的各种 ai 软件全都是消耗终端。整个行业的商业逻辑 掰开了，揉碎了，其实就八个字，生产 token， 售卖 token。 未来 token 的 价格绝对会像今天的电价水价一样，成为整个社会最核心的经济指标。 谁能把生产 token 的 成本给打下来，谁就掐住了所有行业的脖子，掌握了真正的定价权。你平时用 ai 的 时候关注过 token 消耗吗？评论区聊聊。

你敢相信吗？你每天用的 ar， 正在悄悄消耗中国的电，把钱送到美国人的口袋？我一个刚刚接触 ar 的 穷小白，就因为在自己的电脑上部署了那个龙虾 ar 助手，本来就是想图新鲜玩一玩，结果就因为一个从来没有听过的词， token， 愣是打出了大国之间藏的极深的财富底牌。越琢磨越通透。先问你们一个直击本质的问题，你们以为透坑是什么？是虚拟货币还是智商税？我开始也被带偏了，研究透了才敢说错了。透坑从来不是虚拟币，它是 ai 时代的电能结算凭证，是算力的量化单位，说白了就是 ai 时代的电费结算单。 你给 ai 发一句指令，让他写文案解决问题，拍视频跑模型，他每输出一个结果，后台都要疯狂的跑模型算数据， 这靠的是算力，而算力的底层，全是实打实的电力，没有电，再厉害的大模型就是一堆废代码，每个投款都是一度度电能转化来的数字价值。这就是所有逻辑的起点，没有半点虚伪。紧接着，一个超级扎心的真相扑面而来， 咱们中国什么最牛？绿电全球第一分电，光伏、水电、核电体量全世界没有人比的了！电价还低点又稳定， 这本来是握在咱们手里的王牌底炸，可一旦我们长期依赖美国研发的 ar 八模型，就等于陷入了致命的陷阱。用中国廉价的绿电去供养欧美的 ar 八权，用我们本土的能源为他们的科技帝国打工。我们在国内耗着自己的电，转化成算力，支撑海外模型的运行， 最后支付的托管费用全以美国结算，稳稳流入了美国科技公司的口袋，相当于我们把低成本的能源价值拱手让人转化成美元财富。明明是我们生产的电力消耗资源，承担所有能源的成本，最终却沦为被收购的一方。这就是旧 ai 格局下最隐蔽的财富掠夺，憋屈与无奈。 你们以为只有咱们看明白这个逻辑吗？那些中东石油土豪比谁都精，沙特阿拉伯、阿联酋靠的石油赚的盆满钵满，现在去拼命的往 ar 算利绿电里砸钱，到底是为什么？ 人家早就看透了时代的终极根底，过去抢石油是争夺工业时代的能源霸权，现在抢 ar 抢算力，是抢占电力时代的财富霸权。石油是旧时代的硬通货，而电力是 ar 时代的新石油，谁掌握电力转化的算力，谁就掌握未来的财富分配权。他们只拿石油累积的巨额财富抢下一代财富霸权的入场券，决 不想被历史彻底淘汰。那咱们国家难道就看着咱们的能源优势被白来收割吗？肯定不是，这款关乎国运的大旗，国家早就层层布局 一套完美的绿电算力，人民币闭环逻辑直指核心，破局点不少。我们国家要大力发展绿电，为啥死磕核电？因为分电发电有间隙性的短板，核电才是 ar 时代稳定的 核能源，是支撑算力狂奔的能源底座。为啥非要攻坚做国产大模型呢？就是为了掌握投坑的定价权，彻底摆脱对欧美模型的依赖。为什么全力推进精装合作，一带一路死磕人民币跨境支付呢？答案只有一个， 搭建属于我们自己的能源算力货币结算体系，让全球用中国的绿电，中国的算力就必须用人民币结算。这根本不是为了单纯的多赚能源，而是要实现更核心的目标，让人民币从单纯的国内货币变成某定绿电算力这些硬资产的全球印度货。 全球想要 ar 算命，想要数字服务，就必须支持人民币，大幅提升人民币的全球需求亲密度，这才是真正的货币增值，而非凭空印钱。同时，这也是最精准大型的美元都垄断霸权。过去美国靠石油美元体系，所以印钱就能稀释全球的财富，收割全世界。现在我们搭建起独立的结算通道， 西方国家绕开美元，直接用人民币交易绿电算力，大众商品美元再也无法靠硬钱轻轻松松的薅全球的羊毛，其金融霸权被逐步挖掘，彻底打破硬钱收割的特权。我一个小白从一个小小的 tucker 一 步一步拆解，竟看透了这么宏大的国家战略，真是太震撼了！最后给大家总结一句， 记牢 ai 时代的全球博弈，本质就是过去石油就是能源，就是财富，财富就是新的霸权。 咱们国家正从全球最大的绿电生产国，一步步升级为全球数字能源的定价者、新金融秩序的构建者，把实打实的能源优势彻底转化为财富话语接口，国家见证。你别再觉得 ar 跟自己没关系，你每用一次 ar， 都在参与这场不见硝烟的全球财富大博弈，看懂大局，才知道我们国家的布局有多深邃，有多智慧。

最近 talking 这个词很火，那到底什么是 talking 呢？嗯，不完整的理解，你可以把 talking 理解为未来的第二个流量。 talking 呢，就是相当于是 ai 的 文字和它的一个编码， ai 是 没有办法理解的，是因为它后面有一个 talking， 就是 由数字组成的一个代码。 打个比方吧，就像我喜欢吃巧克力，这几个字呢，就是由四个 talking 组成的，我呢是一个 talking， 喜欢是一个 talking， 吃是一个 talking， 巧克力呢，也是一个 talking， 正是由这一个一个的 talking 呢组成了这些数字， 从而呢，让我们觉得 ai 是 完全可以理解我们的，但其实不是的，他是靠这个 tokin 去理解我们的意思的，那对我们有什么影响呢？首先 ai 公司他们生成 tokin 是 需要成本的，那他们未来也会通过 tokin 的 费用，比如说一一 tokin 多少钱？也有一种可能呢，就是 未来普通的用户呢，也会像用流量一样的使用 talking， 比如说一 talking 多少钱？你像现在我们使用的流量，就是比如说一张照片多少 m， 多少兆，那未来呢，就是 ai 帮你生成一段文字，帮你解析一个题，需要多少 takin， 那 这个呢，就会通过 takin 以 takin 多少钱来收费，所以 takin 可能就是未来的一个 流量。对了， takin 现在他是有中文名称的，他的中文名称叫磁源，你知道了吗？

全世界都在调用中国的资源，目前，中国日军 ai 资源调用量突破了一百四十万亿，比二零二四年增长了一千四百倍。周资源调用量首次超过美国。也许有人不理解，哈，这有什么牛逼的，馆长，今天就好好聊聊吧。我们使用 ai 调用资源这个行为的本质就是在消耗算力嘛。而衡量算力的核心资源和基础成本就是电力。 人们付费使用 ai 模型的输入电价约为每百万次元零点三美元， 而海外主流模型的定价约为每百万次元五美元，差距达十六倍。如此悬殊的价格差异，使得中国的模型在国际市场上具备了极强的竞争力。这种优势贯穿 ai 产业的全链条，从基础设施到技术生态，从商业应用到标准制定，形成了难以撼动的产业壁垒。 更为关键的是，这种模式实现了绿电加算力的深度协同，一拖东数西算的工程。中国西部的绿电资源被 ai 数据中心高效利用，既解决了可再生能源的消纳难题，又给 ai 算力提供了稳定、廉价且低碳的能源支撑。二零二四年，中国开源模型在全球调用的占比中只有约百分之一点二。到了二零二五年，这一比例就猛增至接近百分之三十。 m i t。 的 联合报告也印证了这一趋势。过去一年中，中国开发的开源大语言模型占全球下载量的百分之十七点一，首次超过美国的百分之十五点八。这意味着中国模型正在被全球开发者和企业大规模采用，尤其是在编程、设计等高密度专业业务场景中，约百分之四十的中国模型被用于这类高价值服务。 二零二六年，中国大模型正在悄悄吃掉全球的开发者市场。 open source 最新数据显示，平台前十模型的磁源消耗中，中国模型占百分之六十一， 前三名清一色来自中国。从某种程度上来说，我们的资源出海本质上就是电力出海。全球的开发者每天发出的 a p i 请求穿越海底光缆抵达中国的数据中心，算力在那里消耗，电力在那里流动，电力从未离开中国电网，但它的价值却通过资源完成了跨境交付。从 从产业落地和风险规避来看，这种模式采用店不出境、算力不出境、服务器不出境的轻资产出海方式，无需建设海外工厂，无需承担高额的物流和关税成本，只需要通过一根网线和 a p i 接口，就可以实现全球服务交付，部署效率远高于传统的制造业出海。 同时，这种模式可以有效规避地缘政治风险和数据主权合规风险。通过境内算力职务或者模型授权加海外合规部署两种途径，既满足不同国家的数据驻留要求，又保持了服务的统一性和成本优势。 随着海外国家使用的越来越多，就会形成开发者使用问题修复、场景拓展、技术迭代的良性循环，进一步巩固了中国大模型的技术优势。这条赛道，美国是绝对挤不进来的。 美国的 ai 产业看着高级性能理论先进， open ai 和谷歌动不动就发布个新模型，参数规模大到吓人，推理能力又强，看着的确高大上，但问题是，这些东西跑起来的耗电量也不是开玩笑的呀， 训练一个 g p、 t 四级别的模型的耗电量足够一个小城市用好几天了。美国的电网根本不可能支持美国的 ai 大 模型输出，而 而且美国的 ai 大 模型过于强调性能和理论，导致商业落地缺乏途径。但我们就不一样了，我们的 ai 非常注重商业价值，安防摄像头的人脸识别、工厂里的质检、短视频的推荐算法，电商的智能客服，这些可不是实打实的赚钱的业务。哪怕是大模型，国内的玩家也是一边卷技术，一边卷应用落地。 政府在推，企业在试，人们在用。馆长个人认为，资源出口在未来的五到八年内，会成为中国数字服务贸易的第一大项，甚至给我们带来超过万亿美元的收入。而且零物流，既没有集装箱，也没有海运周期，零关税， wto 电子传输豁免 更是零库存，按需生产，按资源计费，秒级交付，全球开发者随调随用。从某种程度上来说，中国的科技大爆发走的是和美国完全不一样的路线。 中国从来都没有球快，而是建立在完善基础设施之上。中国很早就敏感的发现了电力的重要性，所以我们在十六年的时间里，投入了一点六万亿，打造了覆盖全国的特高压电网，它能把中国电网连接起来，构建智能电网，使建在不同地点的不同发电厂，比如火电厂和水电厂之间能够相互支援和补充， 做到电力的统一管理和分配，既可以促进西部煤炭资源、水泥资源的集约化开发，又能有效的保护环境。电力的飞速发展也促进了中国一系列的科技大爆发。中国的电磁弹射、混动坦克、军舰、电磁炮、激光炮等等。 我们的互联网产业发展，数字经济发展，绿电产业、新能源汽车产业，包括我们 ai 产业的发展，都是建立在完善的电力基础设施上的。在现代科技体系中，电力早已经不是单纯的能源，而是一种决定科技上限的原基础设施。所以英国才会说我们是全球第一个电力国， 如果没有充裕、稳定、廉价的电力供应，所谓的算力竞争、大模型竞赛从一开始就失去了物理基础。当今国际上实力的本质就是电力转换而来的计算能力，所以我们才可以发展出磁源出海量的全新模式。这就是中国科技发展的特色， 不以短期结果为目的，长期、稳定、高效的围绕着一个产业发展，而这一切都是那些视短期利润如生命的资本家们永远都无法实现的。

就在刚刚，国家超算互联网公布一个重磅消息，向全体用户限时赠送三千万磁元免费额度，把科研 ai 门槛打穿。很多人蒙了， token 到底是什么？其实它就是 ai 的 最小语言单位。在中文里，一个 token 大 概等于零点七到一个汉字， 英文里约等于零点七五个单词。你跟 ai 聊一句话，让它写篇论文，本质上都是在消耗 token， 它就是 ai 世界里的计量货币。那 token 未来会怎么走？价格肯定会越来越便宜。国家超算目前已经把特惠价打到零点一元，百万次元，一块钱就能让 ai 写一千万字。以后它会像手机流量一样，从奢侈品变成日用品，甚至免费，普惠 场景也会越来越多。从现在的科研写代码，慢慢渗透到医疗诊断、教育辅导、工业设计、法律文书这些领域，只要需要处理信息，生成内容的地方都离不开它。说到这，大家最关心的肯定是 toc 爆发到底隐藏着哪些机会呢？ 首先利好的肯定是 ai 大 模型和算力服务商， toc 调用量暴涨就等于营收暴涨。像某包软件这种日均一百万亿的调用量，背后全是真金白银的商业变现，国家超算云厂商、算力租赁公司都会直接吃到红利。 然后是科研和高端知识服务行业，免费 token 直接降低了研发成本。不管是高校、药企还是科研机构，都能更快推进新药、新材料和 ai 算法的突破。知识付费、学术服务也会催生出新的商业模式， 还有内容创作和企业服务，自媒体、广告、游戏这些行业用 ai 生成文案、剧本、原画的成本会暴跌，内容产能直接指数级增长， 企业用 ai 做客服、做数据分析的效率也会大幅提升。那立空的呢？首当其冲就是低水平的内容创作者，那些靠习、搞搬运、写流水账吃饭的人， ai 一 键就能生成同款内容，会被加速淘汰。 然后是传统的知识中介，靠信息差、信息垄断吃饭的机构，比如部分论文代写低端咨询公司， ai 直接打破了信息壁垒，他们的生存空间会被狠狠压缩。最后是那些效率低下的小算力厂商，没有技术优势，算力成本又高， 在 token 价格战里根本打不过头部玩家，迟早会被挤出市场。说白了， token 就是 ai 时代的数字石油，谁能把 token 的 生产成本打下来，谁就能掌握这个时代的话语权。对咱们普通人来说，这其实是最好的机会。不用怕 ai 抢饭碗，要学会用 ai 当自己的超级助理。 下一个十年，不是人淘汰人，是会用 ai 的 人淘汰不会用 ai 的 人。而 token， 就是 你打开 ai 世界的那把钥匙。关注我，带你拆解更深刻的产业逻辑。

一九五六年，美国人发明了集装箱，在那之前，全球贸易的成本一半是装卸费。集装箱一出现，世界变了，货物被标准化，运输成本暴跌，全球贸易爆炸。今天 ai 时代也出现了一个集装箱，它叫 token。 很多老板听到 token 只当技术名词，但如果你是做生意的，你要看到的是，这是一次电力的重新定价。 什么是 token？ 简单说就是 ai 处理文字的技能班位。你问一句话，写一段代码，生成一份报告，背后都在消耗 token。 重点在于， token 可以 被计量，被计费、被出口。这就像集装箱，把原本难以交易的智能服务装进标准化容器，从此脑力可以像货物一样卖到全球 来。算一笔账，一度电直接出口大概卖零点五元，炼成铝定大概卖一点五元，翻三倍。如果拿去跑大模型推理呢？ 一度电大概能产出五百多万。 tokyo 按国内模型定价算，可以卖到十一元，十一元是直接卖电的二十二倍。如果按 open i 的 价格算，将近四百元， 七百八十五倍。你看到中奖了吗？同样是一度电，换个皮价值差几十倍上百倍。这不是能源生意，这是算力生意，是标准化的脑力出口。更关键的一点，电不能装箱，但 tucker 可以 跨国流动， 不用电网，不用特高压，不用对方国家批准，只要一根网线。印度创业者调用中国 api， 背后是甘肃的风电，青海的光伏在转电没出国，钱出国了，这才是结构性机会。 很多老板问， ai 这么卷，价格都打烂了，还赚什么钱？你要明白一件事，现在的二十二倍，不是天花板，是价格战的结果。美国把价格毛在高位，中国用工程能力把成本打下来。一个负责教育市场，一个负责规模收割，这就是新的全球分工。 真正值得你思考的，不是模型谁更强，而是在这个时代，你是卖店的，还是卖 token 的，是卖原材料还是卖标准化能力。 所有产业都会被 token 重构，教育变成按 token 计费，客服变成按 token 计费，编程变成按 token 子计费，营销、法务、设计、咨询全部变成可计量的智能服务。一旦被计量，就可以规模化， 一旦规模化，就会诞生新的巨头。生意的本质从来没变，谁掌握标准，谁赚溢价，谁只卖原料，谁被压价。 一九五六年，集装箱改变了全球制造业。二零二六年， taco 正在改变全球脑力市场。电力过剩不是问题，算力过剩才是机会。美国把 taco 价格炒上去，中国把 taco 成本打下来，悉数东算的战争才刚刚开始。 如果你是老板，现在真正该问自己的，不是要不要用 ai， 而是你能不能把自己的行业装进 tokyo 里卖。

面试的时候，十个候选员里八个说不清楚 token 到底是啥，今天一分钟给你讲透！很多同学刚开始接触接口验证的时候，都会听到 token 这个概念。其实我们可以用游乐园的手环做类比，你 去游乐园买完票，工作人员给你带个带防伪的手环，之后玩项目只要出示手环就行，不用每次套身份证购票凭证。 token 的 作用和这个手环完全一致，它是服务端生成的一串特殊字符串，作为客户端访问接口的身份凭证， 用户第一次登录验证账号密码通过后就能拿到 token， 后续请求不用反复提交密码，能大幅降低密码泄露的风险。 这里要特别注意， token 本身不具备加密属性，只是身份标识，千万不要把它当成加密工具来使用。那为什么会出现 token 这种验证方案呢？早期的 web 系统大多用 session 做身份验证，服务端要给每个登录用户存一份 session 数据。就像景区把所有游客的身份信息都存在入口的记录本上， 只有一个入口的时候没问题。可如果景区开了十几个入口，每个入口同步游客记录会非常麻烦。 token 就是 为了解决分布式场景的身份验证问题，诞生的 所有身份信息都存在 token 里，由客户端保管，服务端不需要存储用户的状态数据，多服务部署时也不需要做数据同步。当然，它不是 session 的 替代品，如果是内部单节点系统，用 session 反而更易维护。现在行业内最常用的 token 是 j w t 格式 完整的 jwt 分 为头、载客、签名三个部分，中间用点分隔，头部分记录 token 的 类型和签名算法。载客用来存储用户 id、 权限、有效期这类非敏感信息。签名则是服务端用私有密钥对前两部分生成的防伪标识。 这里要提醒大家，这三个部分里的头和载荷都是用 base 六十四编码的，相当于只是把铭文转成了方便传输的格式，没有做加密处理，任何人拿到都能解码看到内容，所以绝对不能在载荷里存密码、身份证号这类敏感信息。 了解了结构之后，我们再看 token 的 生成逻辑。 token 必须由服务端生成，用户第一次提交账号密码时，服务端先较验信息是否正确，确认是合法用户后，会用只有自己知道的私有密钥， 结合用户 id、 权限、有效期等信息，生成完整的 token 再返回给客户端。整个流程就像游乐园售票处核对你的身份证和购票信息无误后，给你发印有专属防伪章的手环，只有园区官方发的手环才有效。 私自打印的手环过不了工作人员的叫宴。大家一定要记住，不要在前端生成 token， 没有服务端密钥签名的 token 没有任何可信度。客户端拿到 token 之后，通常有两种存储方式，要么存在 local storage 里，要么存在 cookie 里。 存在 local storage 时，每次发请求需要手动把 token 放到请求头里，就像你每次玩项目，主动抬手给工作人员看。手环存在 cookie 时，可以配置自动随请求携带，不需要手动处理，但要额外做好 c s r f 攻击防护。 这里要避开一个常见误区，不要把 token 存在前端的普通 g s 变量里，页面刷新或者关闭后，变量会被清空， token 就 丢失了，用户就需要重新登录。 存储完成后，客户端每次向服务端发请求时都要带上 token。 服务端拿到 token 后的校验分为三步，首先把 token 的 头和载鹤用同样的密钥重新生成签名，和传过来的签名比对，确认是自己发的合法 token， 再检查 token 的 有效期有没有过。最后读取载荷里的用户信息，判断有没有当前接口的访问权限。整个过程，服务端不用查任何存储的用户状态，只要叫验通过，就可以直接处理请求，响应速度更快。 千万不要跳过签名校宴，只读取载贺内容，否则很容易收到伪造的非法 token。 所有的 token 都会设置有效期，短的十五到三十分钟，长的最多七天。就像游乐园的手环，通常只有当天有效，过了日期就算防伪没问题，也不能用。 有效期到了之后，常见的处理方式有两种，要么让用户重新登录账号获取新 token， 要么搭配 refresh token 使用。用户不需要输密码，直接用有效期更长的 refresh token 向服务端换一个新的普通 token。 不要把 token 的 有效期设置得太长，一旦 token 泄露，其他人可以用它冒用你的身份操作账号，风险很高。 除了控制有效期，我们还要注意 token 使用过程中的安全问题。 token 传输过程中必须走 http 协议，避免 http 明文传输被中间网络节点劫获。就像你不要在公共场合大声念自己的手环编号，避免被别有用心的人抄下来伪造。 拿到 token 后，不要随便存在公共缓存、第三方云同步目录里，涉及转账、修改密码这类高风险操作时，除了叫验 token， 还要加短信验档者类的二次验证。不要觉得 token 有 签名就绝对安全，只要 token 被别人拿到，就能直接冒充你的身份发起请求，和拿到密码的效果差不多。 最后我们来看 token 的 试用场景。现在 token 的 使用场景非常广，前后端分离的 web 应用、手机 app、 小 程序的接口、身份验证基本都用 token， 第三方开放平台的授权也会用。比如你用微信账号登录其他 app 时，微信就是给第三方 app 发了一个带你的身份信息的 token， 第三方不用拿到你的微信账号密码就能识别你的身份。当然，也不是所有场景都必须用 token， 如果你做的是只有几个用户的内部小系统，用传统的 session 验证实现成本更低，不需要硬套 token 方案。以上就是今天关于什么是 token 的 全部内容。

朋友们，大家有没有想过一个问题，为什么 ai 大 模型要按透坑消费？同样的一百万透坑，不同的大模型之间价格能差三十多倍。 你可能会说，咱们平时用的豆包、元宝这些也没交过钱啊。没错，网页版和 app 确实免费，那是大厂为了抢占市场给的福利。但如果你是专业用户，或者使用 api 调用大模型， 那就得按量付费，烧起钱来就真的非常吓人了，这身钱到底烧在哪里？当模型正式发布后，使用成本其实分为两个部分。第一部分，固定成本， 包括前期的研发投入、训练成本，还有算力基础设施建设。呃，比如建机房、采购显卡、购置内存和硬盘。 最近大家可能都注意到，显卡和内存价格一路上涨，很大程度就是因为 ai 需求暴增，把硬件价格推高了。但这些成本有个特点，它是沉没的，在魔性发布前就已经支出了。随着用户越来越多，这部分费用会被不断地摊薄， 到每次调用时占比会越来越低，甚至可以低到忽略不计。第二个部分就是动态成本，每次调用模型时实打实消耗的东西，比如电力消耗、内存占用、网络流量传输， 所有这些消耗都和 token 的 数量直接相关。 token 中文可以翻译成词语，它可以是一个字儿、一个词儿、一个分词，甚至一个字节。在大模型中， token 被表达为一组数字序列，用于计算下一个 token。 token 越多，模型的计算时间就越长， 占用的算力和资源自然就越多。所以按照托管数量收费，本质上是一个多用多付、少用少付的计费方式，非常直观，也非常合理，这就像我们每个月交着水电气一样。 从这个角度看， ai 正悄悄完成一个转变，它从一项技术产品变成了一种基础服务。我们想要获得治理，就需要购买算力，说不定以后每个月的水电账单旁边就会多出来一行托管费用。 既然都是按 token 收费，为什么不同大模型的价格差这么多？比如一百万 token， bitcoin 的 收费是零点二八美元， gbt 模型要二点五美元输出 token 的 差距更夸张， bitcoin 是 零点四二美元， gbt 是 十五美元，整整差了三十多倍。 同样都是头肯，为什么价格能差出这么多？决定价格的两大因素，第一，电力和人工成本不同。在美国、中国、中东等不同地区，电价、运维成本、人力成本差异非常大，这些最终会反映到价格里。 第二就是算法不同。好的算法就像一台省油的发动机，同样跑一百公里，有的车只需要三升油， 有的车却烧掉十升。大模型也一样，算法设计的越巧妙，达到同样质量的输出，消耗算力就越少。所以优化算法是模型研发人员最重要的任务之一。算法越高效，成本就越低，价格自然就更有优势。这里顺便澄清一个常见的误解， token 的 发明初衷不是为了计费。 token 是 纯粹的算法创新的发明，是为了把人类的语言翻译成机器能听懂的数学坐标。 只是后来大家发现， token 的 数量恰好决定了计算量，这才顺理成章的用它来计费，绝不是因为收钱才搞出来这么个复杂的概念，当 ai 像自来水一样按量收费，一个属于算力文明的时代就真正开始了。关注我，我会为大家持续科普。

一条视频告诉你什么是 tok， 以及为什么说 tok 才是中国的第一大出口。其实现在真正的大神已经变了，如果说不了解 tok 呢，可以说是看不懂中国未来的经济版图。 现在科普两句啊，就是 tok 呢，它并不是币，它是 ai 大 模型运算的最小的计量单位，也是 ai 时代的，可以理解为数字石油，是全球智能服务的通用货币啊。今天视频要跟大家讲的就是 tok， 中国呢，现在已经成为了 tok 的 第一大出口国 啊。那么首先给大家第一个细节，他是怎么样卖到全世界的？很简单，他不走海关，他走网线，你把它想象成是在云端的发货，海外的用户企业 app， 只需要在后台呢，去接入中国的大冒险接口，也就是 api。 那 么当他们在海外点击生成视频翻译文案，就像大家咱们钱在中国用的一样，那这个时候流量就跑起来了，消耗的是咱们的数据中心算力，中国的算力， 深层的 tiktok 服务呢，通过网络直接运送到全球，他并没有实体，不用曝光，也不用运费，而且是秒级到账，全球直达的。 那么第二个点就是为什么是中国，因为咱们可以把可不可能变成可能，核心就在一句话叫做电力不能出口，但是 tiktok 可以 啊，因为电他受到物理限制，跨洋传输会贵，而且损耗大。但是 tiktok 不 一样，他是电力的高转化产物， 咱们呢，把廉价充足的电力转化为高密度的算力，再打包成 top， 直接输出，本身啊就是种降维打击了。 同样的能源，我变成实体店可能赚十块，但我变 ai top 啊，我能赚一百，对吧？再加上中国掌握了全球超过百分之六十的大模型的算力布局，我们不仅有矿，咱们还造了最好的矿机。那么第三个给大家解决的是什么？就是这东西咱们到底出口去哪？他到底有多刚需， 对吧？其实不止咱们有 ai， 全世界的人都在用哎，这个中国的 top， 给大家举个例子啊，你看，在国外健身啊，对吧？或者是用修图的时候，那么消耗的就是咱们中国的一个 top。 其次呢，很多跨国公司啊，用来写报告，数据分析，甚至营销文案，都是中国的模型对接上的。 所以说啊，咱们出口的并不是代码，而是智能生产力。最后也跟大家去聊一聊，其实过去啊，我们出口衬衫家电，那都是中国制造，但现在呢，咱们的出口算力智能，那是中国制造 talk 的 出口啊，其实是中国从世界工厂走向世界智能钟数的关键一步，证明了什么？证明在新赛道上，咱们不仅赢在了起跑线，更掌握了定价权。