我们今天来聊一个 ai 的 竞争问题,未来的 ai 竞争可能不在算力,而在电力。 我们都知道,用 ai 大 模型去处理对话,或者说去深层图片做推理,背后都是算力在跑。头肯就是指电力的最小工作单元, 也就是说谁能用更低的电产出更多更便宜的定价权。 这不是技术选选,是成本的规律,也是产业的底层逻辑。我们先看需求端, 根据 idc 和摩根大通今年的预测,未来五年,全球投肯的需求总量将暴涨三百七十倍。随着 ai 智能体的全面普及,投肯消耗会呈指数级的爆发,电力未来会直接变成稀缺资源。 所以呢, open road 今年三月的数据显示,全球 ai 的 头肯钓用量中国占了百分之三十六,那美国呢?仅仅只有百分之十五点七。 全球排名前五的热门 ai 大 模型中,中国占了四席,总的钓用量已经实现了对美的反超。 背后的原因也不复杂,是能源成本直接拉开了差距,也就是说我们的更便宜,因为电力占 ai 数据中心运营成本的百分之六十到七十。 在中国的西部,绿电价仅零点一三到零点三元每度,美国的工业电价普遍在两到三元每度,电力的差距就直接有十倍。 再叠加东数西算,那全国的算力调度金莫斯叶朗啊,这个整体的话还能下降百分之四十。也就是说,在同等效果下,中国的成本可以做到美国的十分之一。 原因也很简单,中国的电力基建和产业链的综合成本一样了。其实更关键的事情是,透肯打开了一种全新的国家竞争力的路径,电力的数字化出口。 传统的电力出口是要建电站,拉电线,还要承担损耗,还要受电源封锁的影响。曝光也很复杂, 全球的电力的贸易也很低,还不到整体的百分之一。但头肯不一样啊,国内发电,国内的算力来转化,然后呢,通过互联网的光纤出口,不拉线,不建站。然后呢,也不怕航路的封锁啊,零物流,零关税,还能够全球秒交付, 这相当于把我们的电力优势变成了贸易优势。可能未来的比拼就不再是谁的芯片更先进了,而是谁的电力更稳,更便宜、更清洁,基建更扎实。 所以呢,头肯大战的本质是帅力的大战。那帅力大战的本质呢?这是电力的大战,美国赢在高端芯片的制造设计, 中国正迎在大规模的基建、极端成本控制和全产业链的闭环。 当我们的电力可以通过 toc 变向出口的时候,电力大国就会变成未来的 ai 大 国。最后问问大家,您觉得 电力会不会成为数字世界真正的硬通货呢?评论区留下你的判断,如果你喜欢这种事实与逻辑驱动的节目,欢迎点赞关注我们下期见!
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token 出海,正在把中国的电变成了世界的石油。你有没有想过,咱们中国现在出口的最硬通货,既不是衣服,也不是电动车,而是电。甚至是通过一根网线,把中国的电变成了世界的石油。大家都知道,现在的 ai 是 吞电售。 就在刚刚过去的春节,全球的开发者发现一个诡异的现象,美国的 ai 虽然厉害,但是根本烧不起了。一个叫龙虾的开源项目爆火,他让 ai 从聊天工具变成了数字员工,你给他一个指令,他能在后台跑几个小时干活爽不爽?太爽了! 但是代价是什么?是算力的指数级增长,是电费的狂飙。在美国弗吉尼亚州,那是全球数据中心最密集的地方。过去五年,电价涨了百分之两百六十七, 甚至逼得政府立法新建数据中心必须自带干粮,自己发电,别抢居民的电。这时候,全球的开发者打开了一个叫 open road 的 平台, 他们震惊地发现,全球大模型 token 消耗量前十名,中国占了六席。 kimi、 deepsea、 智浦、 minimax, 这些名字现在在海外开发者圈子里,就是性价比的代名词。在刚过去的一周,中国模型的调用量干到了五点一六万亿, token 直接把美国甩在了身后。什么叫 token? 那 就是 ai 世界的石油计量单位。 这意味着,那些抠门的欧美程序员发现,调用中国的 ai 模型,同样的活儿,成本可能只有美国的几十分之一。 deepsea 二一的推理费用比 openai o 一 便宜了五到二十七倍。于是,一场隐秘的数字贸易爆发了。数据跨过海底光缆,在中国的数据中心里烧着中国的电,算完再传回纽约或柏林,这就是 token 出海。 很多人问,凭什么?难道我们的芯片比美国还牛吗?不是真正的王牌是电。给你们拆解一下 token 的 成本,芯片折旧占百分之四十,而电力加冷却占了百分之三十以上。 以前大家拼芯片,以后拼的是电网。中国是全球第一个全社会用电量破十万亿千瓦时的国家,我们拥有全世界最大的电网和最牛的基建速度。美国缺的不是电,是把电送到数据中心的工程能力。 他们建一个变电站的审批流程,够我们在西部建十个光伏电站了。在新疆,绿电成本低到两毛钱一度。这些电正在通过东数西算工程变成 token, 通过光缆输往全球。 这就是降维打击。我们不是在卖算力,我们是在卖电力期货。以前是咱们追着海外技术跑,现在是海外用户排着队,用咱们的服务 cds 二点零生成视频,排队用户超过一千人,一等就是八小时。 kimi 呢?二十天的收入,直接干翻了二零二五年全年的总额入,这哪是做生意,这简直是印钞机啊! 甚至连 a 股的逻辑都变了,以前炒 ai 只看英伟达的脸色,现在资金开始疯抢电网设备概念股。为什么? 因为大家看懂了,不管谁家的 ai 跑起来,最后都得靠咱们的变压器和开关柜撑着。这就相当于咱们用更便宜的光和风,炼出了更便宜的 ai 石油,然后卖到全世界。这不仅是技术的胜利,更是国家基础设施硬实力的碾压, 这场出海大戏带来的改变是颠覆性的。以前咱们正在用规模化和高性价比走出一条新路。 国产算力不再是备胎,而是全球开发者的主选。你看,产业链全活了,数据中心机柜不够用了,得扩建。服务器功率太高,散热成问题。液冷技术从选配直接变标配, 甚至连变压器、高压开关柜这些电力设备都跟着水涨船高。这是一条从发电厂到服务器再到全球用户的超级产业链。更让人兴奋的是,这仅仅是开始。摩根大通预测,到二零三零年,中国的 ai token 消耗量将增长近三百六十九倍。 这是什么概念?是指数级的爆发。这意味着,未来的 ai 世界规则可能要由中国来定了。我们不再只是应用的跟随者,而是全球算力的提供者,是基础设施的建设者,是全球 ai 经济的产子供应商。

大家好,我是你们的科普达人,今天咱们来聊聊个人开发者怎么低成本入门 tocan 生产。很多朋友可能觉得 ai 模型部署门槛高,成本贵,其实只要配置得当,咱们普通人也能玩转。先说说硬件怎么选, 如果预算在一万五以内,想先试试水,那 rtx 四零九零 d 或者四零九零显卡是首选。二十四 gb 或十三 b 的 模型,搭配 i 五或 r 五的 cpu、 三十二 gb 内存, e t b 的 nvme 固态硬盘,再加上一千瓦的电源和一套散热好的机箱,总价大概一万一到一万六就能稳定运行。模型 托肯吞吐量能到每秒两百到五百个,日常测试和小流量使用完全够了。要是预算能到两到四万,想搞小批量生产,那就可以考虑上双卡四零九零 b, 或者直接上 a 一 零零,内存加到六十四 gb, 这样吞吐量能到每秒八百到两千个,接下小 b 客户的需求也没问题。硬件搞定了,软件和模型怎么选呢?模型方面,七 b 规模的 q 文二七 b instruct 或者 lama 三七 b 就 很适合入门,显存占用小,延迟低, 聊天、写文案、生成代码都在行。十三 b 的 模型像 q d r 杠一三 b instruct, 复杂推理和行业知识库的应用效果更好。这里有个小技巧,优先用 i n t 四量画板,显存占用能降百分之七十五, 速度还能提升两到三倍,效果几乎没损失,性价比超高。推理框架推荐 v l l m 开源免费,吞吐量比原声 pie torch 高十倍以上,个人开发者首选。部署工具方面, fast api 或 flask 用来封装 api 接口, prometheus 和 grafana 监控性能, e l k stack 记录日记这些都是免费又好用的工具。大家最关心的成本问题来了,按三年折旧算,入门级硬件每月折旧大概四百一十七元。电费方面,单卡四零九零币,满载运行 每月电费差不多一百九十四元,总成本约六百一十一元。按每天产出两千五百九十二万 token 算,单位 token 成本约零点零零零零二三六元,也就是二点三六分。每千 token 对 比 openai 的 gpt 三点五 turbo, 成本只有它的四分之一,价格优势很明显,想快速上手, 一天内就能跑通,先装 uber 二二点零四 lts 系统,然后安装 cuda 十二点一 cuda n, 再装 python 三点一零和 vl l m。 接着用命令启动模型服务, 最后用 qiro 测试一下生成 token, 看看返回结果里的 usage 词段,统计 token 数就搞定了。最后给大家几个进阶优化建议,用 v l l m 的 批量请求功能提升吞吐量,尝试模型蒸馏,降低显存占用和延,使用 radis 做请求队列应对高流量 在整个数据库记录用户 token 消耗,实现自动计费。这样一套下来,你的 token 生产系统就既高效又经济了。怎么样,是不是觉得个人搞 token 生产没那么难?你最想先用这个系统来生成什么内容呢?评论区告诉我吧!

一度电仅五毛钱,中国换个姿势就能将它卖到十一块,这背后藏着全球贸易规则的悄然改写。 过去,中国出口的是衣服、鞋子等实体商品,如今,我们出口的核心是一种叫 token 的 数字单位,他是大语言模型处理文字的最小单元。 看似简单的拆分,却解决了史诗级难题,让智能服务能像实体货物一样被计量、交易和出口。这一切都和中国的电力优势紧密相关。透肯出口的本质很简单, 全球用户调用 ai api 时,数据中心的 gpu 高速运算消耗电力产出。透肯用户付费获取智能服务,本质上是在消费中国的能源与技术。 这种交易无需修路架线,一根光纤就能连接全球,是传统贸易无法企及的优势。为什么只有中国能赚这份钱? 核心在于中国庞大的电力潜能。二零二五年,中国光伏装机突破三点一五亿千瓦,占全国新增发电装机的百分之五十七。庞大的发电量带来了甜蜜的负担, 部分地区光伏利用率不足,大量电力白白浪费。直接出口电力不限时,不仅需要架设电网,还受邻国基建和电力主权限制,且扣除损耗后利润微薄。 此时,换皮出口成为最优解。此前,我们曾通过电节率实现电力增值,但这种模式利润低,市场有限, 而 token 的 增值能力远超想象。保守估算,一度电可产出五百五十万 token。 按主流 ai 模型每百万 token 两元的定价,一度电可卖出十一元,是直接卖电的二十二倍。 若按更高端模型定价,增值可达七百多倍。有人疑问,为何中国 ai 模型定价仅为美国的二十分之一,甚至三十分之一?并非技术不行,而是受两大因素制约,一是品牌溢价, openai 的 行业标杆地位仍未被完全撼动,用户认知难以快速改变。二是生态与信任不足,欧美企业服务体系成熟,企业客户更看重稳定性, 再加上地缘政治影响,我们只能先靠性价比突围。但中国有一个无可替代的优势,庞大的市场规模。二零二四年初,中国日军偷啃消耗量仅一千亿,到二零二五年六月底已突破三十万亿,一年半增长三百倍。 即便欧美有技术禁令,也反而变向为中国 ai 做了广告。全球南方国家都在疯狂调用中国 api, 毕竟能用二十分之一的价格获得相近能力, 没人会和钱包过不去。新能源汽车的崛起已经证明,只要有庞大市场作为支撑,中国智能产业的反杀只是时间问题。如今, 中国的电力优势已铺就肥沃土壤, ai 技术的种子正在发芽,未来 token 出口必将成为中国贸易的新引擎,改写全球智能产业的格局。

比钱更重要的东西出现了,未来的首富一定出在磁源工厂里,而磁源这个词,以后你得像认人民币和黄金一样认它。局里发话了,他就是链接技术和商业的唯一中介,正式把 tok 定位为价值锚点,起了个中文名叫磁源。 这意味着他成了中国店内出口的数字化集装箱。咱们一年发九万亿度电,世界第一,但电你又卖不出去。现在把电变成算力,把算力变成滔凯,比如硅谷的老外用鼠标一点,三峡的水电,还有内蒙的风电,瞬间就变成了磁源,可以出口全世界。 老黄在 g t c 上说的最透,未来的数据中心就是磁源工厂,拼的就是美瓦特磁源铲车比,它不再只是技术单位,因为人类正在从低维的班原子时代迈向高维班比特时代。以前出口得靠集装箱报关单,海运 以后出口靠的是光鲜,班比特的成本只有班原子的百万分之一。这种降维打击才是真正的换道潮车,它是未来海内外服务电力出口的核心结算货币。以前看电力,以后就看资源的吞吐量。 如果你还觉得只是概念,那接下来这种数字会让你看清什么是恐怖的数字金矿。短短两年,中国日军资源掉油量从一千亿暴涨到一百四十万亿, 翻了一千四百倍,而且预计三零年还有三百七十倍的增长空间。到了三零年十五五末,这可能不仅仅只是一个十万亿的市场,而是决定未来十年谁更有数字话语权的生死战。 所以英伟达连夜刷新架构,它不是为了让你玩游戏更快更爽,是为了让磁源工厂的流水线跑得比印刷机还快,给输出来提速。虽然说 cloud 和 gimini 的 质量确实好,但是论在规模化输出和性价比, 国产选手已经杀疯了。你别觉得咱们技术不行,你去看一眼 lo 奔驰和 oppo reno 的 榜单,这两个网站可是评测领域的标尺和开发领域的瑞士军刀。中国的开源选手已经连续两周碾压老美,前三名全是咱们的人。 比如 kimi 的 k 二点五版本,靠常温本加强推理彻底出圈,发布后仅仅二十天收入直接干过了二十五年全年的总和,堪称 ai 行业的印钞机时刻。 可能有人不理解为什么?因为练第一个 token 贵如黄金,但低一百万个 token 的 成本低得像尘埃。 所以这种规模效应,是传统制造业还有老外想都不敢想的。但光看明白不够,还得会用。以前我在杭州操牌月销九百万 roi, 做到十一已经是行业极限了。但现在我表哥老米做的这十多个 ai 项目,我发现商业的天花板被彻底掀翻了,他去年一年 ai 的 收益 直接顶掉了过去电商还有短视频行业十几年的总和,这不是运气,这是生产工具的阶级跨越,也是他说超过工业革命的智慧革命。 所以我们在杭州和深圳一直和创业者老板们强调,学会用扣子这种工具去调动头肯,你才能把电费变成利润。 有的学员也靠 ai 智能体把获客成本降低了百分之八十,这才是真正的资源红利。所以,这一波红利,你打算怎么接?谁又是你心中的中国 token 之王?关注三月,带你拆解 ai 商业化底层逻辑!

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。

为什么说 tok 磁源出口才是真正的电力出海?哎,这个磁源出口我之前也听人提过,但一直没太明白到底啥是 tok 磁源出口啊。 别急,咱们先从传统电力出海说起。以前咱们说电力出海,无非就是建电站、卖设备,或者直接卖电给周边国家,对吧?就像咱们在东南亚建了不少火电站、光伏电站,把电送过去,挣的是工程钱、设备钱和电费差价。 对,我印象里好像就是这样,感觉跟卖别的商品也差不多,就是把电力相关的东西卖出去 没错,但这种模式有个问题,就是太依赖实体基建,而且利润大头往往不在咱们手里。你想啊,建电站得跟当地政府谈合作,涉及到土地政策、环保一堆事,风险不小。 卖电的话还得看当地电网的接入情况,人家要是电网容量不够,你电发出来也送不进去。 这么一说好像确实是,而且听说有些项目还因为当地政局变动,最后黄了不少。就是啊,所以传统电力出海本质上还是一种资源型、基建型的输出模式,受限于地理、政策、市场这些硬约束。 那 token 词源出口就不一样了,它是把电力的价值数字化、标准化,变成一个个可以交易的 token, 也就是词源。哦,我有点明白了,是不是有点像把电力拆成一份份的放到网上去卖? 差不多可以这么理解,但又不止这么简单。打个比方,你在国内建了一个光伏电站,发出来的电,你可以把它的发电量、发电时间、电力质量这些信息打包成一个个 token, 然后这些 token 可以 在全球的能源交易平台上流通,想买电的人,不管是企业还是个人,都可以直接在平台上买这些 token, 然后拿着 token 去兑换对应的电力。那这么说的话,就不用非得把电通过电网送过去了,那买了 token 的 人怎么拿到电啊? 这就涉及到 token 磁源出口的核心了,它其实是一种价值的传递,而不是实体电力的运输。 买了 token 的 人可以选择在当地的电网里兑换电力,只要当地的电网接入了这个 token 系统就行,或者他们也可以把 token 转卖出去,就像炒股票一样赚差价。 哦,原来如此,相当于把电力变成了一种可以在全球自由流通的金融产品了。 没错,而且这个 token 还能跟区块链技术结合,每一笔交易都可以追溯,保证安全透明。你想啊,以前电力交易中间环节多,手续费高,还容易有猫腻,现在用 token 交易直接点对点,没有中间商赚差价,效率高多了。 那这样的话,对于咱们国内的电力企业来说,好处可就太多了,不用再费劲巴拉的去海外建电站,只要把国内发的电打包成 token, 就 能卖到全世界。 不光是电力企业,对于整个电力行业来说, token 词源出口都可能带来革命性的变化。首先它打破了地理限制,不管你在哪个国家,只要能上网就能参与电力交易。 以前咱们的店只能卖给周边国家,现在可以卖给欧洲、美洲的客户,市场一下子就打开了。 对,而且还能解决电力消耗的问题,比如咱们国内有些地方光伏风电发多了,当地用不完,又送不出去,只能气电。现在把这些多余的电做成 tokyo 卖出去,不就把浪费的电力变成钱了吗? 你说的太对了,这就是 token 资源出口的另一个优势,优化全球电力资源配置。全球各地的电力供需情况不一样,有的地方电不够用,有的地方电用不完,通过 token 交易就能把多余的电送到缺电的地方,让电力资源得到更高效的利用。 那从宏观角度看,这对于咱们国家的能源战略有什么意义呢?意义可太大了。以前咱们国家在国际能源市场上更多的是作为能源进口国,比如进口石油、天然气。 现在通过 tokens 磁源出口,咱们可以把国内的清洁能源转化为可交易的数字资产,在国际能源市场上掌握更多话语权。而且这也符合咱们双碳目标的要求,推广清洁能源的使用,减少碳排放。 我记得之前看乌石财经的视频,他说过未来的能源市场会越来越数字化,看来 token 词源出口就是这个趋势的体现啊。 没错,乌石财经的宏观视角还是很准的,未来的能源交易肯定会从实体交易转向数字交易, token 词源出口就是这个转型的重要方向,而且它还能带动相关产业的发展,比如区块链技术、能源大数据、人工智能在电力行业的应用。 那这么好的模式现在发展的怎么样了?有没有什么实际案例啊?其实从二零二五年开始,国内就有不少企业在尝试 token 词源出口了, 比如某新能源巨头就在东南亚推出了一个电力 token 交易平台,把国内的光伏电力打爆成 token, 卖给当地的中小企业,据说效果还不错,交易成本比传统模式降低了百分之三十以上。哇,那降本效果挺明显的,那有没有什么挑战呢? 挑战肯定有,首先就是监管问题,因为涉及到数字资产交易,不同国家的监管政策不一样,有的国家对 token 交易管的很严,甚至禁止。所以要推广 token 资源出口,还得跟各国政府沟通,制定统一的标准和规则。 对这个监管确实是一个大问题,毕竟数字资产这东西太新了,很多国家都还没跟上节奏。 还有就是技术安全问题, token 交易依赖区块链技术,要是系统被黑客攻击,那损失可就大了,所以得不断完善技术,保证交易的安全可靠。另外,用户的接受度也是个问题,很多人还不太了解 token 资源出口,得慢慢教育市场。 那你觉得 token 资源出口会不会成为未来电力出海的主流模式?我觉得大概率会,你想啊,现在全球都在搞数字化转型,能源行业也不例外。 token 资源出口把电力变成了数字资产,符合数字经济的发展趋势。 而且它解决了传统电力出海的很多痛点,比如地理限制、交易成本高这些问题。随着技术的成熟和监管的完善, token 资源出口肯定会越来越普及。那这么看来,咱们国内的电力企业得赶紧布局啊,不然就跟不上趟了。 没错,早布局早受益,其实现在已经有不少企业在行动了,有的在研发 token 交易系统,有的在跟海外平台合作,未来谁能在这个领域抢占先机,谁就能在国际能源市场上占据有利地位。 听你这么一说,我感觉这个 token 资源出口还挺有前景的。不过对于咱们普通人来说,能从中得到什么好处呢? 好处也不少啊,比如你要是有闲置的屋顶,装了光伏板,发了电,你也可以把自己发的电做成 tokyo, 放到平台上卖,赚点零花钱。而且未来咱们买电也可能更便宜,因为交易成本降低了,电力的价格也会更透明。 哦,原来咱们普通人也能参与进来,那挺好的。就是啊, token 磁源出口不仅是企业的机会,也是咱们普通人的机会,它让电力交易变得更加公平、高效、透明,让更多人能从能源发展中受益。 今天跟老邓聊了这么多,我终于明白为什么说 token 资源出口才是真正的电力出海了。他不是简单的把电力卖出去,而是把电力的价值进行了数字化升级,开创了一种全新的能源交易模式。 没错,总结一下,传统电力出海是卖实物, token 资源出口是卖价值。前者受限于各种硬约束,后者则能突破地理市场的限制,实现全球范围内的资源优化配置。 从二零二六年的视角看, token 词源出口已经展现出了强大的生命力,未来肯定会成为电力出海的主流模式。

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 took。 很多老板听到 took 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 took? 简单说就是 ai 处理文字的技能单位。你问一句话,写一段代码,生成一份报告, 背后都在消耗托肯。重点在于,托肯可以被计量,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,链程旅订大概卖一点五元,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。托肯按国内模型定价算,可以卖到十一元,十一元是直接卖店的二十二倍。如果按 openai 的 价格算,将近四百元,七百八十五倍。 你看到重点了吗?同样是一度电,换个 p r, 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, 但托肯可以跨国流动,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。 谁出国?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,还是卖投垦的,是卖原材料还是卖标准化能力。 做产业都会被托管重构。教育变成按托管计费,客服变成按托管计费,编程变成按托管的计费,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, toko 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 toko 价格炒上去,中国把 toko 成本打下来,西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 toko 里卖。

一度电五毛钱,中国换个姿势就能卖出十一块,怎么做到的呢?因为我们正在悄悄改变全球贸易的规则。以前我们出口的是衣服、鞋子、老干妈,现在我们出口的是一种叫 token 的 东西。 token 是 大语言模型 处理文字的最小单位。对于人类来说,我喜欢吃火锅是一个完整的句子。而对 ai 来说,它是我喜欢吃火锅,四个头啃。这个拆分动作看起来很繁琐,但它解决了一个史诗级的难题,那就是智能服务终于可以像实体货物一样被装进集装箱了。只不过 这个集装箱现在叫偷啃,它让任何智能服务都能被计量、交易和出口。那这一切跟中国的电 利有什么关系呢?我们想象一个场景,一个英国人打开电脑,想调用 d p 的 a p i 写一 段代码,数据中心接到请求后, g p u 开始运算,最终他消耗了一些 toc, 付了一些钱,然后得到了一段代码,这就是 toc 出口的本质。数据中心烧电, g p u 疯狂计算产出 toc 卖给全球。老外,买的是智能,但本质上消费的 是中国的能源和智商。这种交易还有个特点,它不需要修路,不需要架线,只要一根光纤,全世界都是我们的市场,这是传统贸易,永远无法做到。那为什么这笔钱只有中国能赚的?因为中国的电力实在是太猛了。二零二五年,中国光伏装机突破 三点一五亿千瓦,占全国新增发电装机的百分之五十七。这种规模的发电量,即使是对中国这种体量的国家,也是一种 甜蜜的负担。二零二五年,西藏光伏发电利用率只有百分之六十五点八,大量电力被生产出来,却没有地方消化,只能白白浪费掉。面对电力过剩,最直接的解决方案是直接电力出口,但电这东西没法装箱,非拉电线。咱们西边的邻居是什么德行大家都知道,那电网基建差的你 都不敢信,而且人家也有电力主权,谁敢把命根子全交到邻国手里?就算咱们卖出去了,一度电才五 毛钱左右,还得扣掉损耗和交易成本,根本赚不到什么钱。这时候换皮出口就成了最优解,而且以前咱们就是这么干的。电节铝大家都知道吧,非洲运来矿石,咱们再用便宜的电力把它练成铝定卖的。但这种模式也有两个问题,第一个问题是利润太低了,一度电变成铝 定,大约只能增值两到三倍。第二点是产能问题,我们可以无限生产,但市场只有这么大,不是每个国家都有东 大这种工业规模的。但 token 就 不一样了,保守估算,一度电大概能产出五百五十万吨, oken! 我 们以大家最熟悉的 ds 为例,它的输出定价是每百万 token 两块钱,折算下来,这一度能卖出十一块钱,是直接卖电的二二倍。更关键的是,这二十二倍并不是天花板。 同样的一路电,换成 openai 的 定价能卖出将近四百块钱,增值倍数直接来到了恐怖的七百多倍。有朋友会有疑问,为什么中国模型的二只有美国模型的一除以二十,甚至一除以三十?因为 现实毕竟不是爽文,中国在大模型领域确实还面临着一些问题。第一个原因是品牌溢价。在多数人眼里, openai 依然是全 全球最强的人工智能公司,即使 deepsea 在 数学编程的精准测试上已经追平甚至超越了 openai, 但人的观念不是这么容易被改变的。对于 openai 来说,它卖的不仅仅是 token, 也是全球第一的心 智。第二个原因是生态和信任的缺失。 token 的 消费很大一部分来自于企业客户,而欧美在 企业服务这块玩了几十年,整个服务体系非常完善,很多企业,尤其是外资,在选供应商的时候,不仅看价格,更看重稳定性。所以,虽然中国的模型在工程能力上完全不输,但完善的服务体 系还在建设当中,再加上一些地缘政治的折价,咱们就只能先靠性价比打江山了。 好消息是,我们有一个任何国家都没有的优势,那就是庞大的市场规模。二零二四年初,中国的日军碳消耗量是一 千亿,到二零二五年六月底就已经突破三十万亿了,一年半时间增长了三百倍,这个增速远超任何一个传统行业的成长曲线。 有同志会说技术禁令什么的,虽然欧美在门口立了块牌子,说不带中国玩,但封禁这玩意有时候更像免费广告。毕竟如果我没有点东西,你也不至于封禁我。现在全世界的南方国家,印度、东南亚、拉美、中东都在疯狂调用中国的 a t i, 能 用一除以二十的价格买到差不多的能力,谁会跟钱包过不去呢?而一旦有了庞大的市场,中国智能的反杀只是时间问题,无论是性能上的还是定价上的,毕竟新能源汽车就是个很好的例子,土壤已经肥沃,而种子正在发芽。

哈喽,我是欧阳,本期聊聊最近火热的题材,脱贫干货有点多,大家可以先点赞收藏再观看。从本质上来说啊,脱贫就等于算力加上电力。 算力就等于生产机器,包括 c p o p 四 b, 液冷服务器、存储芯片、光纤电缆等等。数据中心机柜的组建部分,也就是脱贫生产线。 电力就等于生产燃料,包含什么火电、水电、风电、光伏发电,什么垃圾燃烧发电等等,当然也应该包括输变电设备。 ai 算力是极度耗电的工业,算力越大,耗电越猛,产出的脱口越多。 家人们,我们国家有全球最丰富相对最便宜的电力,也有全球最庞大最完整的 ai 硬件制造体系。 中国电力加上中国算力,就可以生成最便宜的托肯,然后再迈向全世界。 你看,托肯出海,这就来了。回到正题啊,托肯应该怎么炒呢?我觉得可以分为三条主线啊,第一,算力设备造托肯的硬件设备,也就是数据中心组建部分。 第二是电力造托肯的燃料,最近电力涨得非常的猛啊。第三,数据中心,也就是托肯生产工厂,家人们看明白应该怎么炒了吗?点个关注加分享,干货不断,福利不停!

最近我收到最多的后台私信就是 token。 既然是个新的大众商品,那普通人能不能自己生产 token 自己卖?今天一条视频给你讲清楚。先说结论,能生产,但你算完账,你就不会干了。我们来算一笔账, deepstack 目前最火的大模型,它卖 token 的 价格是多少?输出,每百万个 token 三块钱。 一百万个 token 是 什么概念?大约相当于五十到七十万个中文字,一本书大概十万字,也就是说, ai 帮你能写将近七本书的内容,只收你三块钱。反过来说,你自己要生产这一百万 token, 至少得花几十万买个 gpu, 装一台服务器, 二十四小时不断电。就这样,你的一台机器大概需要十几个小时才能生产出这一百万个 token。 而且这个你还没有算你的工程师维护机房电费和宽带费。 deepsea 为什么能卖三块钱?因为它拥有几万张 gpu, 同时跑,一天处理上千亿个头梗,成本被摊到几乎为零。这就好比你自己在家养了一头牛,挤了奶想拿出去卖,一瓶卖五块, 你觉得能赚,但是你一算,买牛花了两万,饲料每月两千,一天只能挤几斤奶,隔壁蒙牛一天出几千吨,一瓶卖三块钱还能赚?你的奶不比它的差,但是你的成本是它的一百倍还要多。 这就是普通人生产 token 面临的问题,不是做不了,是做了一定亏。所谓普通人在 token 这门生意里的正确姿势,不是自己生产 token, 而是用便宜的 token 去创造贵的服务。 举个例子,你用 deepstack 花三块钱买一百万个 token, 让 ai 帮你写十篇小红书文案,通过小红书的文案带货去赚钱,那么你的成本就是三块钱。 你赚的不是 token 的 差价,是你知道怎么用 token, 而别人不知道的信息差。再举个例子,你用 ai 帮一个小型企业搭建一套 ai agent 的 token, 成本可能不到十块钱,但你收企业五千块钱的咨询费, 企业买的不是你那十块钱的 token, 而是你的判断力和方案。不要去跟巨头抢着生产 token, 要去想怎么用三块钱的 token 创造三千块钱的价值。生产 token 的 钱留给巨头去赚,用 token 去做赚钱的生意,才是留给普通人的机会。我是文思,关注我每天带你看懂 ai。

今天看一下 token 出口新范式。真正的电力出口,传统意义上的商品出口依赖于工厂生产、集装箱运输和漫长的物流链,而 token 出海则是一种轻资产、高附加值的服务贸易。 海外开发者调用中国大模型的 api 数据,跨越海洋抵达中国数据中心,由 gpu 集群消耗电力,完成计算后再将结果传回。在这个过程中,电力与硬件并未物理出境,但其价值已通过 token 这一计费单位完成了跨境交付。 这本质上是中国廉价且稳定的电力资源。经过算力这一转化器被加工成高价值的智能服务,最终以 token 的 形式出口到全球。因此, token 出海可以被视为一种全新的电力出口模式,是中国在全球数字贸易中掌握定价权的关键一步。 支撑 toc 出海得以实现的核心动力在于中美之间巨大的成本差异。在 ai 模型的运营成本中,电力加算力折旧占比超过百分之七十,中国在这两方面均筑住了难以逾越的壁垒。 中国的工业电价显著低于美国,部分地区综合电价甚至比美国低百分之四十。这意味着同样一度电,中国数据中心能以更低的成本产出算力。此外,中国在西部地区拥有海量的风电、光伏等绿电资源, 不仅成本低廉,还能满足全球日渐增长的碳中和需求。 ai 产业为西部负极的绿电提供了海量的吞金兽,将原本可能被浪费的绿电转化为高价值的 token。 在 算力层面,以华为、升腾为代表的国产 ai 芯片正加速成熟。 同时,国内厂商在工程化能力上迭代迅速,这使得中国 ai 模型在性能上能紧追全球顶尖水平,但在价格上却能降维打击。 例如,在输入成本上,国产头部模型与美国顶尖模型的价格相差几倍,这种性能接近价格碾压的趋势,是全球开发者用脚投票将中国模型推向调用量榜首的根本原因。 在全球模型调用量排行榜中,全球前五名的大模型里有四个来自中国投资者可重点关注以下环节,一、电力配套 ai 算力需求本质上是电力需求,这是整个逻辑链条的起点。 tocan 出海相当于一种数字电力出口,中国的电价优势是 tocan 出海具备全球竞争力的根本。高负债的算力运行显著提升了园区用电强度,带动了变压器、高压开关柜、 高压直流电源及配电自动化等电力设备的需求增长。二、国产算力硬件这是算力基础设施,随着 tocan 调用量的指数级增长,直接转化为对 gpu 服务器、 i、 d、 c 机柜和高功率密度数据中心的刚性需求。 为满足算力需求,国内 a、 i、 d、 c 招标加速液冷技术从选配变为标配,带动了服务器、光模块、 p、 c、 b 及散热系统等环节的价值量提升。 三、算力租赁与云服务通过规模化的算力集群与大模型厂商深度绑定,为 ai 大 模型提供 g、 p、 u 算力租赁服务,按 token 调用量计费,为海外开发者提供直接算力服务。 四、模型与应用以 kimi、 minimax、 智普、 ai 为代表的头部模型公司,凭借先发优势和成本壁垒正在全球范围内快速收割市场份额,其商业模式已从单纯的国内内卷转向全球市场的商业化变现,收入和用户规模均呈现快速增长。 五、跨境网络与 c、 d、 n 通过全球节点覆盖边缘计算能力合规跨境网络解决方案,向大模型厂商提供提供低延迟、高可信的跨境数据传输通道。 中国 ai 企业通过 token 出海,正实现从跟跑到领跑的历史性跨越。在这一过程中,电力配套、国产硬件、算力租赁、模型应用和跨境网络五大环节的企业将共同受益, 形成 ai 加算力、加电力、加硬件、加网络的协调增长格局。投资者应关注产业链各环节龙头企业把握这一历史性机遇。

把一度五毛钱的店喂给 ai, 转身就能在国际上卖出一百块,这不是魔法,也不是魔术, 而是现实。这是二零二六年所有老板都应该看懂的新财富公式。你有没有发现一个很奇怪的现象,一边是你自己觉得你的行业卷的不行,利润薄如刀片。另一边是,好像总有人能在你看不懂的地方,把不起眼的东西卖出天价。问题出现在哪里? 就出现在定价权上。一九五六年集装箱发明之前,全球贸易一半的成本是装卸费,集装箱一出现,货物被标准化,运输成本暴跌,全球贸易爆炸。今天 ai 时代也出现了一个新的数字集装箱,它叫 tucker。 很多老板听到涛肯,觉得是技术名词,关我屁事。但是如果你是做生意的,你要立刻意识到,这是一次对你手里所有资源的重新定价机会。我们来看看案例,中国西部有着中国最丰富的绿色电能, 每一度电发出来,一度电出口只能赚五毛,还得看人脸色。但现在有人把它传输的数据中心变成算力,这些算力在为给国产的 ai 大 模型训练出某个垂直领域的专业能力。 比如能秒批十万份英文作业的 ai 老师,或者能写高转化跨境电商文案的 ai 助手。然后关键的一步来了,把这个能力切 切成标准化的托管包,通过一个 api 的 接口卖给海外的教育萨斯公司电商的独立站,他们按调用次数付费,一个月可能愿意付几百美金。你看,一度电的身价从这里开始彻底改变了, 他的本质是什么?是算力时代,我们不再笨重的出口实体货物,而是在数字世界出口。 a, 被 ai 赋能的脑力服务,没有物流,没有仓储,没有售后,纯数字交付,全球秒到。那按这个思路,你怎么抄? 记住三个关键词,资源、掏坑、包、切入链条。第一,盘点你的资源,他不一定是店,可能是你在这个行业累积了十年的数据和累积了十年的经验。是你老师傅的手艺,是你对某个小众市场的深度理解, 甚至是你公司客服每天回复回复的一百个问题,这些都是待开采的矿。第二,如何思考透肯化?就是用 ai 把你的资源变成可计量、可切割、可在线交付的标准化服务单元。比如把老师傅的手艺变成 ai 的 质检助手,一次质检就是一个 top, 把市场理解变成 ai 选品分析报告,一份报告就是一组 top。 第三,找到你能切入的海外链条,别老想着自己做个 app 去跟巨头硬拼,想想海外或海外公司的某些平台正缺乏哪种能力。比如, 你愿意为印尼的社交 app 提供 ai 的 美颜滤镜服务吗?你能为欧洲的中小企业提供和生成合规文件的服务吗? 做他们供应链的上一环,做深做透。所以, ai 对 于老板的真正价值,不是替代员工,而是在帮你抢夺产业链上的更高价值的生态位。从卖体力、卖产品,升级到卖智能、卖解决方案。这个世界上被两种东西重构,一个是集装箱,他重构了 物流的流动。另一个是 tucker, 他 正在重构知识和智能的流动。前者创造了上一代的国际化巨头,后者再吹成下一代。你的公司是想继续在旧地图上内卷,还是用 ai 画一个新的航海蓝图?我是路易斯,一个专注 ai 时代研究新商业的版图的人。

家人们,我们今天讲讲这个跟我们人工智能和能源都有关系的事情啊,那今天呢,这个也算是个历史性时刻啊, 中国,我们中国的大模型 tucker 啊,调用量首次超越了美国,完成了一次漂亮的逆袭。更有意思的是,这场逆袭背后藏着我们中国把零点五元一度的工业店变成十一元数字服务出口的硬核逻辑。 这不仅是技术的胜利,更是我们中国能源与产业优势的完美结合。我们首先得搞懂什么是 tok。 简单说呢,它是 ai 大 模型处理信息的最小单位,你和 ai 聊天,让他写文案、编代码,背后都在消耗 tok。 如果把大模型比作智能发动机,那 tucker 就是 他燃烧的数字石油。这个数值的高低,直接反映了大模型的真实使用强度、商业渗透力和全球的影响力。那在过去呢,这个指标一直被美国垄断, gbt 啊,然后 gb 呢呢?长期都是爸爸。而在二零二六年的二月,局面就彻底改写了。 全球前十大模型董涛肯消耗总量突破二十八点七万亿,其中我们中国国产模型贡献了十四点六九万亿,占比是百分之五十一点二,首次实现全面反超。在全球掉用量前五的模型里,我们中国更是独占三席。 迷你 max 二点五月之暗面 kimi 二、二点五啊,还有 deepink v 三点二,分别拿下了第一、第二和第四位。更值得关注的是全球最大 ai 模型 a p t a p i 的 聚合平台啊, 近百分之四十七点一七的用户都来自美国,这意味着我们中国模型的火爆不是靠国内市场撑起来的,而是全球的开发者,尤其是北美、欧洲的程序员主动选择的,结果他们甚至放弃了美国的 gbt 五,转头用起了我们中国模型。 那为什么全球开发者集体会倒戈呢?我们中国的 tucker 的 核心竞争力到底是什么?首先呢,就是极致的性价比,我们中国模型直接把 tucker 当白菜卖啊。在性能相当的前提下,中国的模型的调用成本只有美国的几分之一, 那月占面呢? kimi 每百万 tucker 的 调用价是大概二点八美元,仅仅是美国大模型的九分之一,同一千万的 价格呢,更是只有 google 的 十八分之一。那对于需要高频调用的 a p i 的 开发者来说,这无疑是极具吸引力的白菜价。但光便宜呢, 世界也是没用,那中国模型更是做到了,便宜还能打在代码生成、长文本理解、多轮对话、一致性这些关键指标上,我们中国头部模型已经逼近甚至局部超越了美国的顶尖水平。 比如 d p g 采用的混合专家架构,推理时只激活关键参数,大幅降低了算理消耗,让我们中国模型在同等算理下能生成更多的槽坑, 进一步拉开了这个成本的差距。而且中国开源大模型的全球下载量已经达到了百分之十七点一,首次超过美国,位居全球第一。开源生态的活跃,也让全球开发者有了更多的选择。 如果只看到这个价格和性能,还没读懂这场逆袭的核心,那大家一定要记住, ai 算力的尽头 是电力,生成一个看似轻飘飘的 tucker, 背后是数据中心,成千上万张 gpu 在 高速运转,消耗着巨大的电力。而这正是我们中国的绝对优势所在。我们拥有全球最稳定的电网,最便宜的绿电。 我们来算一笔最直观的账啊,就明白了。国内一度工业电的成本大概是五毛人民币啊,把它转化为 tucker 这种数字服务后,转手出口就能卖到十一元,价值直接暴涨二十二倍。 这和我们以往出口电力设备完全不同,我们是把电力本身封装成了数字服务,完成了跨境交付。一个美国用户调用中国大模型 api, 数据跨越太平洋,由中国的 gpu 消耗中国的电力完成推理。电力从来没有出境,但电力的价值已经实现了出口,这才是最精妙的地方。 而我们中国的电力优势还远不止便宜这么简单。我们建成了全球大约最大规模的电力基础设施体系,二零二五年全社会用电量突破十万亿度,是美国的两倍还多,即便用电高峰也没限电,没涨价。 四十六条特高压工程,架起西电东送、北电南共的大通道,东数西段工程,让数据中心建在绿电负极的西部,把风能、光能直接变成算力。更重要的是,我们的电网是全国一盘棋,稳定性、复合能力远超美国, 美国科技巨头甚至要自建发电站,签核电协议才能满足算力需求。而我们中国早已为 ai 算力的爆发做好了前瞻布局。 那马斯克曾评价呢,中国将产生比其他国家更多的电力,在人工智能计算方面会远远超过世界其他地区,如今看来,这个判断正在成为现实。 我们中国大模型 top 反超美国,表面上是 ai 技术的突破,本质上是把我们中国的能源优势、技术创新、产业布局深度融合, 是我们用实体经济的硬实力撑起了数字经济的软实力。从五毛的工业用电到十亿元的数字出口服务, 这背后是我们中国产业升级的清晰路径啊,我们不再只是输出低端产品,而是输出高附加值的数字服务技术能力。 这场 ai 领域的逆袭,也让我们看到,在智能经济的时代,谁掌握了能源和算力的主动权,谁就能掌握未来的竞争优势,而我们中国正站在这场竞争的潮头。 那大家呢?现在用 ai 用的多吗?啊?这个规模啊,会越来越大,所以我们电力的消耗也会越来越大,所以这次两会里面重点呢,我们能源的基础设施还要再投千亿, 所以这里面的机会大家能看到吗?记得点赞关注哦!

三个月后,电的计量单位加入千瓦时变成 token, 卖 token 就是 卖电,卖电就是卖 token。 马斯克,为什么说电力是未来的硬通货?因为老美很早就意识到, token 就是 归机生命的交易货币,而电能运转钻力烧掉的 token 就是 最原始的注币过程。 一度工业用电约零点八元炼成 token 卖全球价格能翻二十倍。其实你也可以把电能理解成面粉,而 token 就是 面包,中国最不缺的就是面粉, 谁能掌握全球面粉定价权,谁就能垄断面包生意。作为原料端,中国有天然优势,风电、光伏、水电多,而电本身储存贵,不能跨国输送,导致出口难。简单来说就是中国有上万亿的面粉,但无法出口,最后只能到海里差的 gdp 每年消耗约十七点二三泰瓦时的电能来输出透支, 满足用户使用。这个电量相当于供应英国全境一个月,更是超过很多小国全年用电量。豆包二点零 light 日耗电量约为四十到六十万度,但日耗电量仅为 chad gpt 的 百分之五到七。不是我们大漠星不好而耗电低,而是豆包架构太好了,所以耗电量断层及加速。就拿我国大工业用电计费八毛,一度计算 豆包百万头肯的电费两毛,但经过豆包不同系列大模型处理后,平均卖到四块到二十块左右不等。两毛到四块是不是二十倍?豆包 c 的 二点零可是能卖到四十八块钱的。我都没敢跟你算,价格表都在官网摆着,翻了多少倍自己去算,就算调用成本再高,你卖四十八电费能花四十八块钱吗?不可 能的,毛钱不赚。我是不信。现在明白国家为什么要搞东数西算工程,两会讲的电算协同就是这个意思。电费不赚钱,难出口,加工成 taco 卖全球妥妥的暴利生意。以后就是 taco 出海, 在西北戈壁,数百万光伏板与巨型风机组成的清洁能源矩阵,在西南峡谷世界级水电站形成的梯级能量枢纽。唯有中国电力是全链条自主可控, taco 是 新能源的出口, ai 的 货币,数字贸易的载体。 国运又一次站在了我们这一边,免关税、无库存,边际成本趋近于零。而今天,中国模型已占据全球投放市场百分之六十一份额,这就是全球 ai 服务定价权。还战争打鸡毛,这不比打仗挣钱?

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。


token 工厂这项业务的全流程是什么?包括选 token、 选设备、建厂、开店和维护五个环节,两分钟讲清楚。一、选 token ai 使用的 token 和电力是不一样的,电力是标准的,谁生产的电都一样。 但是 token 由于是智力单位不同,大模型出来的 token 是 不一样的,有聪明一点的,弱一点的,有擅长编程的,比如 cloud code, 有 擅长做视频的,比如 view、 sora 和我们的 cds, 还有擅长软件工程的,比如 gm。 这里面闭源的模型像 gbt、 cloud、 gmail、 豆包、 mini max, 你 有 ai 服务器也没办法,你只能在服务器上面部署开源的 ai 大 模型,比如 kimi、 千问、 deepsea 和 glm 来生产 token, 至于选哪个,就要看生产销售的性价比了。 二、选设备。通常准备卖 token 这个生意都是看上我们的电力和工程师比较便宜,所以我们的 token 大 概是 美国 tok 的 五分之一到七分之一。而选择推理型的 ai 服务器或者说芯片,它的耗电量和维护量都更高,我们村的优势更大。而且推理服务器像五零九零芯片,它的产值也更有优势。这个在我之前的视频有说,后面也会单独出一期。 关于 tok 工厂的设备选择三、建厂选好模型和设备以后,就要选择一个 a、 i、 d、 c, 把我们的设备和模型部署进去, 基于稳定性的需求,现在 t 三级别以上的 a、 i、 d、 c 才能考虑。然后是选店和网络都便宜的地方,把 ai 服务器进行主网,然后安装大模型 进行统一调度,就可以不断地生产 token 出去了。四、运营销售有三种,一种是上架到 token 的 分发平台,像 openroot 直接在 openroot 上面开店就好了。 另一种是直接甩锅给云服务商,让云服务商去代卖,这种就需要缴纳高额的费用。还有就是自己去找,像高校影视动漫公司去分销。五、维护维保托肯工厂建好以后不是一劳永逸的,英伟达的 a f 武器的年维护量或者说故障率在百分之十五到百分之二十 是要维修或者说维护的。此外, tok 的 性价比也会动态变化,大厂们每个月都在 pk 谁家的模型号,也许这个月你卖 deep six 划算,下个月就是小米模型或者 g l m 了,大模型是需要动态调整的,如果对你有用,请点赞关注,我会持续更新,我们 tok 出海的过程也会提供相应的技术支持服务。

token 才是中国真正的电力出口。电卖不出国境线,但 token 可以。 一个想了两年才想通的产业逻辑。先说一个反常识的事实,中国是全球发电量第一的大国,年发电量超过九万亿度,比美国、印度、日本加起来还多。但去查海关数据,电力出口这一项几乎可以忽略不计。不是几乎, 是真的可以忽略。为什么?因为电这玩意没法储存,没法长途运输,高压线,跨个国境都费劲,总不能把三峡大坝的电用充电宝打包发往硅谷吧?所以问题来了,手里攥着全球最大的能源,才能却只能在国境线以内打转,这就像开了个金矿,但金子太重,运不出去,只能自己在院子里堆着玩。 直到 token 这个概念出现,事情才开始变得有意思。一、算力即电力,这是第一层窗户纸。很多人到现在还没想明白,为什么美国人对 ai 芯片那么疯魔?为什么英伟达的市值能飙到三万亿美金? 他们买的不是芯片,是算力,而算力的底层是电力训练。一个大模型耗电量相当于三千个美国家庭一整年的用电总和。 openai 搞 gpt negative four 的 时候,光电费账单就吓死人。马斯克去年公开吐槽过,说 ai 再这么发展下去,美国的电网要先崩为敬。这时候再回头看,中国 有电,有大量的电,有全世界最便宜的工业电价。但问题是,把电卖给谁?直接卖电,电网不联通协议谈不拢,地缘政治一缴获十年都搞不定。 但如果把电变成算力,再把算力变成 token 呢?这就是那层窗户纸电出不了国境,但 token 可以。 token 是 数字的,是计时的,是点一下鼠标就能穿越太平洋的东西。在北京,用一千度电算出来的结果,一秒钟后就能出现在旧金山的屏幕上,没人能拦得住。 二、 token 是 电力的压缩包。理解这个逻辑,需要换个脑子。以前出口商品走的是实物路线,原材料工厂、集装箱、轮船、货架这条路线上,中国卡在中间环节,赚的是辛苦钱, 但 token 走的是另一条路,电力算力、模型输出,订阅付费。在这个链条里,电力是原材料,算力是加工厂, token 是 最终产品。而且这个产品有个逆天特性,边际成本趋近于零。 练一次大模型花掉一千万度电,但产出的 token 可以 无限复制。第一个 token 贵如黄金,第一百万个 token 便宜如尘埃。这种规模效应是传统制造业想都不敢想的。更妙的是, token 的 定价权在谁手里? 在模型厂商手里。 open, 一个 g p t negative four 的 订阅卖二十美金,一个月毛利率超过百分之八十。这百分之八十里面,有一大块是电力的增值。只是增值的方式变了,从卖电变成了卖电的智力成果。中国现在缺的不是电,缺的是把电变成 token 的 炼金术。 三、为什么这事想了两年才想通。说实话,这个逻辑业界琢磨了整整两年,不是笨,是路径依赖。太可怕。 这一代商人被世界工厂的趋势淹入味了,总觉得出口就是集装箱,就是码头,就是报关单。数字产品,那是虚拟经济,是泡沫,是脱石象虚。这种偏见根深蒂固,以至于很多人看不见。一个基本事实,全球贸易的增量百分之七十已经发生在数字领域。另一个障碍是技术迷雾。 token、 大模型、算力、集群、推理、优化,这些词堆在一起,天然巨人千里,但拨开术语的外衣,核心逻辑朴素的很。人类正在从搬运原子转向搬运比特,而比特的搬运成本 是原子的百万分之一。想通这一点,再看中国的能源优势,视角完全不同。内蒙古的风电,四川的水电,新疆的光伏。以前愁的是消纳问题,发出来了用不完气风气光,心疼的要命。现在呢?直接建算力中心,就地转化,变废为宝。 电还是那些电,但出口形态变了,价值链位置变了,利润空间变了,这不是弯道超车,这是换道超车。四、暗战已经开始。美国人不是傻子,他们一边喊 ai 安全,一边卡芯片出口,本质上就是在抢电力,投垦转换链的控制权。 英伟达的 h 一 hundred 为什么禁售?因为那是当前最高效的电力压缩器,没有它,电再便宜,转化效率也上不去。但封锁从来都是双刃剑。中国的应对策略很清晰,堆规模,拼效率,找替代。华为升腾、韩五 g、 海光,国产芯片的生态在艰难爬坡。与此同时,算法层面的优化也在狂飙,用更少的算力,干更多的活。 这场战争的终局是什么?可能是一个新的全球分工。美国掌握顶尖模型和生态,中国掌握底层算力和制造。欧洲在边上打监管牌, 听起来有点悲观,但别忘了,电是硬通货,算力是硬通货,而 token 的 产量最终受制于这两样东西的供给,谁有电,谁就有底气,谁能把电高效的变成 token, 谁就能在新一轮全球化里切到最大的蛋糕。五、普通人的机会在哪里?说点实在的,这个趋势跟普通人有什么关系? 第一,职业选择,电力工程、散热技术、数据中心运维。这些以前被视为传统行业的领域,正在变成 ai 时代的基建核心,懂电又懂算力的人, 未来十年会很抢手。第二,投资视角,别只盯着模型公司看,往上游走,发电集团、电网改造、夜冷设备、国产芯片,这些才是 tok 经济的卖产人。第三,认知升级,理解电力 tok 的 转换逻辑,就能看懂接下来十年的大国博弈和产业变迁。 为什么中东土豪疯狂投资 ai? 因为他们有油,油能发电,电能变 token, token 能换未来这套逻辑放之四海而接准。