词元代理收益如何

做 token 代理，卖 api 接口赚钱，这绝对是今年最大的韭菜盘。最近后台问我最多的就是能不能去批量批发豆包、 deepsea， 千问这些大厂的算力资源 token， 然后当个二道贩子卖给别人赚差价。听完我只问了他们三个问题，第一，人家凭什么买你的？ 成为代理商的门槛你自己知道吗？豆包、 deepsea 官方的接口又便宜又稳定，你一个私人搭的草台班子，三天两头断线，你卖给谁？ 第二，你的护城河在哪？你既没有自己研发底层模型的能力，也没有独家的客户渠道，你就是一个纯粹没有任何附加值的中间商，在算力成本无限趋近于零的今天，中间商死的最快。第三，也是最致命的， 大厂一旦打价格战宣布免费，你的库存瞬间变成一堆废纸，就连大厂的脚后跟都摸不着。记住，在 ai 时代，单纯的算力搬运工作没有任何生存空间。你要做的是拿着豆包千万的便宜算力，去开发一个能帮助大多数企业解决问题的工具， 赚应用层的钱。别去碰底层的基建，不是普通人玩的。任何人跟你谈偷看代理和销售的，要么是大佬，要么就是要割你。我是文思，关注我每天带你看懂 ai。

最近最火的新名词词源是 ai 时代真正的印钞厂，那词源也就是 token 工厂到底是怎么运行的呢？今天这个视频我准备分三步让大家彻底理解 token， 并且呢，开启属于你们的 token 工厂。 黄仁勋在 gtc 二零二六有一句话说的特别经典，他说未来的数据中心不是存文件的仓库，而是二十四小时不停产 token 的 智能工厂。什么意思呢？就是你往里面投电力，投数据，投模型，他就往外产出 token， 而你拥有的计算能力呢，就直接等于你的收入。这个呢就是 token 工厂的核心逻辑。 既然是工厂，咱们就从开工厂的第一步说起。看懂啊，怎么开这样一家印钞厂，就是先定产品，也就是选对 token 赛道，这一步呢，我觉得直接决定你以后赚多赚少。开工厂首先要知道自己生产什么， token 工厂也是一样的。 那第一种呢，就是通用 token， 就是 用千问啊， deepsea 这些开源大模型，生产门槛特别低，谁都能上手，价格呢也特别透明，大家都在买，那竞争呢，已经杀成红海了，这种铜壳呢，单价低，只要靠走量，利润特别薄。第二种就不一样了，就是做垂直高附加值的 token， 简单说呢，就是不贪多，你专门盯着一个行业做深做透，比如说专门做代码生成的头肯给程序员用，专门做影视动漫的头肯给设计师用。还有医疗诊断呀，工业设计这些领域，用专用的模型产出的头肯，价格呢是通用型的三到五倍，而且客户特别稳定，利润高，竞争对手也少。 这里呢，我给大家一个核心原则啊，就是千万不要去通用市场瞎选，选你自己有客户资源的垂直领域，比如说你懂医疗，你就要做设计领域的，这样呢才能稳稳赚钱 好产品呢。接下来就是第二步就是选设备，买对真正能干活的生产力工具。 tok 工厂的核心设备呢，就是 ai 服务器，大家一定要记住啊，不是训练机，而是推理机，这两者差别很大， 优先呢，要选这个推理型 gpu 服务器，比如说 h 两百、 rtx 五零、九零，这些机器的优势特别明显，单位时间里产出的 tok 呢，是训练机器的两到三倍，更适配现在大模型推理的刚需，能够帮你多赚钱省时间。 还有成本结构，我也给大家算一笔明白账， gpu 硬件呢，占百分之五十，电力加散热占百分之三十，运维加网络占百分之二十。 而且咱们国内呢，有个天然优势，就是电价和工程师，成本呢，只有美国的五分之一，这是咱们中国偷看工厂能够在全球立足的关键。当你设备选好了呢，第三步就是建工厂了，也就是搭建 a i d c。 建这个工厂呢，有几个核心要求缺一不可， 一个是要高密度电单机柜呢，要达到六十到八十千瓦，不然呢，带不动这么多 gpu。 一个呢是夜冷散热，传统的风冷呢，根本扛不住高密度 gpu 的 热量， 今年夜冷的渗透率呢，已经直接破百分之五十了，降温快，能效高，还能把蒜粒跑满，不浪费。选址也非常有讲究啊，像西部的这个绿电基地，比如青海、内蒙、宁夏，定价便宜，适合大规模量产，偷啃走量为主。东部的枢纽城市，比如说上海、深圳实验低，适合做低延迟高价值的偷啃业务， 比如说实施的 ai 客服啦，或者是在线设计啊，这样就能赚更多的溢价。工厂建好了，设备也装好了。第四步呢，就是装生产线，也就是做模型部署和调度优化，相当于给工厂装上了大脑。然后呢是智能调度系统，也叫 token hop， 作用呢就是统一管理所有的模型和服务器，相当于工厂的调度员。简单的任务，比如查天气啊，写短句就用小模型，便宜的算力。 复杂的任务呢，比如说写论文，做工业设计就用大模型，高算力，动态分配资源，不让 gpu 闲着，把控载率呢，压到百分之五以下，最大化利用每一分算力。生产线装好了呢，托肯也能稳定生产了。接下来第五步就是拓市场了， 把生产出来，托肯卖出去，变现赚钱。一台 h 两百服务器呢，成本大约是二百四十万，满负荷的运转，一年呢，能生产大约十到十五万亿的托肯，按现在的市场价，每 每百万十元的托管算呢，一年的收入就是一百到一百五十万，去掉电费啊，运维费啊，设备折旧费，静态回本时间大概是两到三年。如果做的是垂直高附加值的托，可能价格更高，回本时间呢，能压缩到一点，五年以内还是很可观的。 但是这个行业呢，看着暴利，风险也非常大，最关键的呢就是芯片迭代风险，大家看 h 一 百刚出来没多久， h 两百就来了，现在又有了 b 三百，一年以换代，硬件贬值特别快，如果你三年内回不了本，那这些服务器啊，就直接报废了，血本无归。所以呢，一定要控制好回本周期。

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。

送外卖赚钱买磁源研究 ai 的 第二十二天，今天的研究成果让我相信我可以在一个月内把我研究 ai 啊，从研究这个 open call 开始的，这个整个的投入给收回来了。我从研究开始吧，一共花了是多少钱？最开始是买的那个阿里云的 欧本可乐的套餐，云服务器加那个配置服，一共是花了六十八，但是由于他不好用，我给他退掉了，这等于没花钱。第二次是买了那个抖音的阿克可乐，那个是花了，呃，四十块钱，四十块钱， 但没带来收益啊，好吧，不，不太好用，我前面也拍视频讲了，然后就是最近用这个 mini max， 我 充了个四十的会员啊，用的还可以，但是也有问题啊，我感觉他没有 刚发布那一两天的好了，这感觉效果有点落后呀。啊，越效果怎么越来越差了，是不是用的人太多了呢？啊，这一共就是四十加四十，花了八十块钱了，再加上我这个当时跟 oppo 配合做了一次那个，那个把我的外卖车给包装了一下吗？那那个 一共是做了两次，第一次做的不好，但是特别着急，是花了六十，第二次做了更好的啊，只花了四十，加一起是一百块钱，然后这前后的研究 ai 的 费用一共是八十，加上实际去应用啊，一百，这就是一百八十块钱。今天我这个公众号的收益 虽然只有一块钱，但是一共也有十块钱了，你看，虽然一天挣一块钱，现在一天只有一块钱，但是这积累下来也有十块钱了。 呃，再加上我今天对这个 ai 写公众号的一个研究，我相信明天绝对不止一块钱，我虽然每天都在讲我只挣一块钱，但是我现在有底气，我明天挣的绝对不止一块钱啊，然后现在一看这个总数到了十块钱，哎，我觉得我这研究 ai 的 一百八十块钱应该是可以在一个月给它收回来了啊， 挺不容易的，你知道吗？我每天白天研究，哎，四个小时，然后送外卖的时候可能也需要研究。脑子里在想吗？脑子里想可能还需要四个小时，四加四，八个小时，八个小时，结果就换来挣一块钱，而且还是这么多天，而且每天都在连续下滑，你说我这心里能不难受吗？挺难受的。 呃，但我这一次不想放弃啊，因为我怎么说呢，呃，我想起稻盛和夫的一句话，渔夫出海的时候，他也不知道能不能打到鱼啊，但是他还是出海了，因为选择才有机会，相信才有可能。 嗯，就，就像那个什么，呃，我，我已经错过了很多风口啊。就像，呃，这个话怎么讲怎么是应该是 为什么错过风口？因为没有下注吗？对吧？你风口来了，你不下注，那结果你肯定没有机会啊。 呃，下注了，你还没有抓住，那就是另外一回事，首先你愿不愿意下注，你不下注你永远都没有机会。渔夫不出海，他躺在家里，他永远打不到鱼啊。还可以啊，我们这一步步的研究， 你看我前面，我其实发了这么多视频的总结，再加上我最近刷到很多人研究这个 oppo 可乐以及研究各种 a 振特啊，我发现他们的理解包括他花的钱投入的并不如我。我虽然只说说实话，实际在 ai 上面投投入的这个月也就花了八十块钱，但我的研究绝对是 远超这个价值的啊。呃，我相信未来会越来越好的。本次的话就像是我最近一直所在 思考的一句话，就是那个反者道之动。什么是反者道之动？目前我的理解就是变量，给你这个一眼望到头的生活添加一点这个变量，至于这个变量是好的结果还是坏的结果，你总得去做，你如果不做，你的生活就是一眼望到头，对吧？ 最后给大家总结一下吧，今天这个依然是外卖，挣了一百块钱啊，然后公众号还是一块钱，这个每天看着都在下滑，其实我听心里挺难受的，但是我知道明天绝对是不止一块钱的，我今天是想明白了一些，公众号的这个，这个研究出来一些东西吧。 呃，明天我给大家分享，如果真的超过了一块钱，我给大家分享，好吧，明天可能是一块八，可能是两块多以上，对吧？我们明天再给大家分享，感谢大家支持，真的。

ai 的 镜头是算力，算力的镜头是电力，那电力的镜头是什么？答案，近期的 ai 的 行业里面高频提到一个词叫磁源，他正在给 ai 的 行业带来全新的变化。 嗯，也藏着很多普通人也能参与的低门槛的机会。这条视频大白话给大家讲透什么是磁源， 还有大家看完就能够参考的合规的实操的方向，建议先收藏再看，先十秒给大家讲明白磁源到底是什么。此前相关机构介绍这个 ai 领域的专业术语，敲定了统一的中文名称，磁源。 它是大模型处理信息最小的基本单位，你可以把它理解成为 ai 世界里的标准的集装箱。以前海运货物，不同产品，不同状态和不同大小，千差万别， 装卸定价很麻烦，直到统一规格的集装箱出现，不管是什么货物，都能标准化的装箱和运输，直到打通了全球贸易的效率的闭嘴 词源也是这个逻辑啊，不管你用 ai 的 写作做方案，还是用它生图写代码，所有的内容都打包成统一的标准的词源。我们使用 ai 产生的消耗本质就是词源的消耗。这两年随着 ai 应用的快速的普及，词源行业需求也在持续的增长， 它也成了 ai 行业里的贯穿数据、算力、电力的核心的环节。很多人觉得 ai 的 机会都是科技巨头的，其实不然，这里给大家整理了三类普通人能尝试的低门槛的方向，大家可以根据自己的实际情况来参考。 第一类，时间灵活的、轻量兼职的方向，适合有碎片化时间的朋友。一是 ai 的 数据的标注， 这是 ai 数据处理基础刚需环节，目前很多正规的官方的这个众包平台，大家都可以通过官方去报名申请完全免费的新手培训后，就能够承接合规的标注的任务， 直接灵活，多劳多得。另一个是垂类行业数据的一个整理， ai 的 应用效率离不开高质量的行业的数据的支撑， 如果你深耕某个行业，可以整合合规的脱敏的行业的标准化的内容，通过正确的行业的这个数据平台可以进行分享，实现价值的变现。第二类， 呃，我们公司就是做这个的轻资产的本地服务方向，适合有一定行业经验或者是本地资源的朋友。一个是本地商家 ai 应用的代搭建的一个服务， 现在很多线下的实体商家都是用 ai 的 应用的需求，比如用 ai 做短视频的文案，然后客户咨询回复门店运营方案等等。大家都可以用市面上的零代码的 ai 的 工具，给不同的行业的商家搭建专属的 ai 的 应用的模板，给商家提供落地的服务，赚取合规的服务费。 第三类，配套服务方向，也是大家常说的卖水生意，适合有关技能的朋友，比如现在很多个人和小型的工作室都有 ai 算力相关的硬件的需求， 比如电脑硬件的升级，散热的改造，系统的调整等等。如果你有电脑维修相关的技能，可以聚焦同城的 ai 硬件的配套服务，通过本地生活的这种合规的获客承接相关的服务的订单。最后要跟大家郑重的提醒， 以上所有的内容仅为我个人的信息的分享，不构成任何创业和投资的建议。任何行业的收益 都和你个人的投入能力、资源息息相关，存在不确定性，大家一定要根据自己的实际情况理性去判断和规矩操作，切勿盲目跟风。 ai 行业的发展带来了很多可能的这些新机会，只有脚踏实地，才能真正抓住属于自己的机会。

tock 工厂代理是一项什么样的业务？对于看好 tock 工厂但是无法投建的小伙伴，这是一项低门槛的参与方式。如何参与呢？首先，你需要拿到折扣够低的 tock， 而折扣低基本上不是靠关系请客吃饭， 而需要你有足够大的消耗。预购和承诺，预购和承诺的包越大折扣越低，这点和传统的原服务是一样的。其次， 云服务商的 token 包也来自于 token 工厂，找云服务商采购 token 包不如直接给 token 工厂做代销。因此和我们一起代理 token 工厂有更加优势的源头价格，再次，销售到终端用户海外用户和招投标用户会有更加高的价格，而这些离不开 token。 聚合分发平台 不可能只靠线下，目前我们并没有找到好用且低门槛的平台，只好自己基于 new api 来做聚合分发平台并且开源。我虽然不想做这件事情，但是我觉得实在有需要。我们开源也是为了让生态更加开放。磁源经济是一项足够大的蓝海赛道，我们需要各种伙伴和我们一起共建生态。

很多人觉得涛肯代理就是二道贩子，但你可能不知道，大厂其实非常需要你做代理，甚至可以说，没有代理，涛肯这门生意很难做大。 为什么？因为大厂缺的不是技术，而是渠道。阿里云、腾讯云、火山引擎，他们的销售盯的是大客户，一个单子几十万、几百万，而中小企业一年可能只花几千块钱，大厂不会去做，但这个市场非常大，于是就出现了一层 投很大力。还有个原因，中小企业根本看不懂这些技术，大壮说 api， 企业说帮我赚钱，大壮说推理服务，企业说帮我省人。你做的事情就是把技术变成生意， 这就是滔腾代理的价值，而且这个模式不会很快消失。云计算发展十几年，代理商依然存在， ar 时代可能也是一样的逻辑。所以说，滔腾代理不是短期机会，而是长期生意。如果你也在研究滔腾代理，评论区打代理，我看看多少人 已经开始关注这个机会。下一期，我讲最现实的问题，普通人第一个滔腾客户从哪里来？关注我，一起探索 ar。

普通人如何抓住 ai 浪潮的红利，关键在于找准生态位。当巨头们发布新模型时，我们去宣传。当市场涌现偷看需求时，我们去销售。当新工具问世时，我们去教学。今天， 我想深入聊聊其中被严重低估的一环， ai token 代理业务。许多人初次听闻 token 代理，脑海中立刻浮现出二道贩子的形象，无非是低买高卖、赚取差价， 技术含量低，风口一过便烟消云散。我曾也抱有类似看法，但经过深入调研与实践后， 我发现这种认知过于片面，甚至完全误解了这个角色的核心价值。事实上，大型 ai 厂商极度需要代理体系，甚至可以断言，没有健全的代理网络， 大厂服务的市场渗透与终端触达将面临巨大瓶颈。为什么？因为大厂稀缺的不是技术，而是深入毛细血管的细分化。为什么？因为大厂稀缺的不是国内的阿里人、 腾讯、百度智能员。其直销团队的核心经历必然聚焦于头部大客户，那些动辄数十万、 数百万年订单的企业，配有专属客户经理全程跟进。然而，市场的主体是数量庞大、 需求分散的中小企业与个人开发者，他们年预算可能仅几千元，让大厂为其配置专属销售，从成本收益角度看，绝不划算。可这片市场的潜力惊人， 数以万计的中小企业正渴求着 ai 能力赋能，这就在供需之间天然地催生出了一层专业的服务中介代理。另一个更为现实的壁垒是认知与技术门槛。当厂商向中小企业主谈论 api 调用、模型推量或 token 计费时， 对方望一头雾水，企业主关心的核心是，这技术能帮我多赚钱吗？能减少我的人工成本吗？能让我快速做出爆款视频吗？代理的价值正是充当技术翻译官和解决方案集成商， 将晦涩的技术术语转化为直白的商业语言，把复杂的 api 接口包装成即插即用的产品，最终解决客户的实际业务痛点。这正是 token 代理不可替代的核心价值所在。历史是最好的证明。云计算行业蓬勃发展已超过十年， 各类云服务代理商不仅没有消失，反而随着生态的成熟而越发繁荣， ai 时代将复刻这一逻辑。大模型的能力再强大， 也需要有人将其配送到千行百业的特定场景中，并安装调试至最佳状态。随着企业软件商业模式加速向基础订阅加按、 token 消耗收费充购， ai 代理作为连接模型能力与终端需求的管道， 其战略地位只会愈发稳固。因此，我们必须清醒地认识到， ai token 代理绝非追逐短期弱点的投机行为，而是一门构建在坚实市场需求上的、值得长期投入与深耕的生意。当前， ai 代理的商业模式也日趋多元和成熟， 为从业者提供了清晰的路径。 api 中转战批发商模式这是个人开发者最容易起步的模式，通过搭建平台，聚合多家 ai 厂商的 api， 利用规模效应获取更优的批发价格，再以套餐形式零售给终端用户， 赚取合理的差价与服务溢价。垂直领域解决方案商模式专注于特定行业，如电商、 教育、短视频，将 ai token 能力与行业知识结合，打包成 ai 办公月卡、智能客服套餐、视频生成解决方案等产品，为企业提供开箱解用的服务，收取服务费。技术与效率咨询服务模式针对许多用户使用 ai 时 存在大量 token 浪费的痛点，提供 pro 赔货、使用流程设计等咨询服务，帮助客户提升 token 使用效率， 本质上是在销售专业知识和经验。当然，投身于此也需注意规避风险，务必坚守合规底线。只代理官方正规渠道的 api， 明确告知用户服性质，不存储用户敏感数据，远离任何盗刷 破解等灰色手段。长期的成功必然建立在信任与合规的基础之上。展望未来，随着 i a n 智能体的普及 和出使， i 代理发行 r o 等新模式的涌现， tony 作为 ai 世界数字燃料和权益凭证的双重属性将进一步凸显，代理的角色也可能从简单的自愿分销演变为生态的供电者、 优质 ai 智能体的筛选者与价值发现者。总而言之， ai 的 浪潮奔涌向前，但在浩荡的江水也需要通达四方的运河网络来灌沃野。 token 代理商正是 ai 时代不可或缺的修习人，这门生意关乎连接、贯乎转化、 关乎价值的最终实现。它或许没有模型研发那般耀眼，但却是整个生态健康循环的坚实基石。看清这一点，或许就能抓住一个属于实干者的长期机会。

一九五六年，集装箱被发明出来，在此之前，全球贸易的成本里，装卸要花掉一半的钱。因为货物大小不一，形状各异，搬上搬下又慢又贵。集装箱来了之后，所有东西都被装进统一尺寸的铁皮箱子， 运输成本断崖式下降，全球贸易开始疯狂增长。到了二零二六年， ai 世界也冒出了一个类似的东西，名字叫 token。 很多老板一听到 token， 就 觉得是搞技术的名词。 但如果你是个做生意的人，你应该看明白，这背后是一次脑力服务的重新定价。 token 到底是什么？说白了，就是 ai 处理文字的最小单位。你让 ai 帮你写一段话，改一份代码，出一份报告，背后都在消耗 token。 关键是， token 这东西，可以数得清， 可以定价格，可以跨国买卖。这就像当年的集装箱一样，把原本乱七八糟、没法标准化的智能服务，统统塞进一个统一的数字容器。从此以后，脑力劳动可以像矿石一样，从一个人手里卖到全球任何地方 来算一笔经济账。一度电直接卖出去，大概能拿到零点五元。把这一度电用来炼铝，做成铝，定能卖一点五元，翻了三倍。但如果把这一度电拿去跑大模型呢？ 一度电大约能产生五百多万的 token。 按国内主流 ai 模型的定价，这些 token 能卖到十一元，是直接卖电的二十二倍。如果按美国 openai 的 价格来算，差不多能卖到四百元，相当于七百八十五倍。你看出门道了吗？ 同一部店换了一个包装，价值差了几十倍甚至几百倍，这已经不是能源生意了，这是算力生意， 是脑力出口的标准化工序。更厉害的一点是，店本身没法装箱运输，但 token 可以 跨国流动，不需要电网，不需要高压线，不需要别的国家批准，只要一根网线。 一个印度的开发者调用部署在中国西部的 api， 背后是甘肃的风电，青海的光伏在转动，电没离开中国，但钱进来了，这才是真正的结构性机会。有人会问，现在 ai 这么卷，价格都打成白菜价了，还能赚钱吗？ 你要看清楚一件事，刚才说的二十二倍不是天花板，恰恰是价格战打完之后的结果。美国那边把 token 的 价格定在一个很高的位置，负责教育市场。中国这边靠工程能力把成本打到地板，负责规模收割，一个定标准，一个降成本， 这就是全新的全球分工。真正值得你琢磨的，不是哪个 ai 模型技术更强，而是在这个时代，你是打算继续卖店，还是开始卖 tiktok？ 是 继续卖原材料，还是卖标准化的脑力服务？ 所有的行业都会被 token 重做一遍。教育行业，学生问一个问题，消耗 token， 老师不用再按小时收费了。客服行业，解决一个用户问题，消耗 token， 企业按解决效果。编程行业，生成一段代码，消耗 token。 程序员从卖时间变成卖产出、 营销、法务、设计、咨询，统统会变成按 token 计费的智能服务。一旦能被计量，就能被规模化。一旦能被规模化，就会长出新的行业巨头。 商业的本质从来没变过，谁掌握标准，谁就能赚溢价，谁只卖原料，谁就只能被压价。一九五六年，集装箱改变了全球制造业。二零二六年， token 正在改变全球脑力市场。电力过剩根本不是问题，算力过剩才是真正的机会。 美国把 taco 的 价格炒上去，中国把 taco 的 成本打下来了，西电东算的政策才刚刚拉开了。如果你是个老板，现在你真正该问自己了，不是我要不要用 ai， 而是你能不能把自己的行业也装进 taco 里卖出去。

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。

你有没有算过自己一天要花多少？ a i b 这两天这个数字特别火，中国 a i 大 模型的日均掉用量连续三周超过美国，冲到四点六九万亿 token， 全球掉用量排名前四的是中国的模型，就是四点六九万亿，这个数字也太大了吧。第二个反应是， token 是 什么？ 跟钱有关系吗？我们今天就把这个 ai 时代的新货币掰开了，揉碎了，聊明白。首先呢， token 现在也有中文名了，先说什么是 token， 前聊 ai 聊的是谁家的大模型参数大，谁家跑分高。而现在呢，风向变了，大家更关心的是钓用量，中国 ai 大 模型日均钓用量冲到四点六九万亿头肯就是每天有数亿的人在用，比如说文心一眼呐，同利千万呐、 tipsik、 kimi 这些国产大模型， 你把大模型想象成一个工厂， token 就是 它处理的最基本的原料。你发给 ai 一 句话，它不是一个字一个字看，而是先把这些话拆成一个一个一个 token。 一个 token 可以 是一个完整的词，比如说苹果，也可以是一部分，比如爱和情。哎，这是两个 token， 连标点符号也算是一个。所以结束对话之后呢，你不用跟他说谢谢，因为你这是在浪费 token。 在 ai 的 眼里呀，我们说的话就是一堆 token 组成的乐高积木，它靠算这些积木来理解你的意思，然 然后再一个 token， 一个 token 的 把答案给你拼出来，搞明白了 token 是 什么，再回来看这四点六九万亿这个数字，你就知道它有多么的庞大和沉淀了。这不光是调用量的领先，背后其实是反映两件事情，第一， ai 在 中国用的真的是很深， token 的 消耗量就是 ai 使用频率。最真实的体温计行业数据显示，过去一年里， 国内 ai 应用单个用户每天消耗的 token 量将近涨了十倍。也就是说，我们不光在用 ai， 还越来越离不开它。 从职场人写周报，到学生查资料，再到程序员写代码， ai 就 像水电一样渗透进了我们的日常生活。而这四点，六九万亿头肯，背后全是实打实的真实需求。第二，中国 ai 产业链规模效应开始爆发了。 为什么全球调用量前四都是我们中国的模型呢？因为我们在把 ai 做便宜的这件事上跑在了前头。 token 成本够低，调用够顺，企业才敢把 ai 塞进一个业务环节，用户也才愿意把它当做一个随叫随到的好帮手。那么这背后是算力基建的投入、模型架构的创新，还有整个中国互联网生态对于 ai 落地速度的猛 推， token 正在成为衡量一个国家 ai 活力的硬通货。说完 token 是 什么，再聊点实际的，更多 token 换来了什么呢？第一，上下文更长了。 token 直接决定大模型的记忆力，上下文的长度就是模型一次能处理多少 token。 现在国产模型百万 token 已经是标配了，你可以直接扔进整本书进去，让他帮你总结分析，不用再分段位了。第二呢，成本更低。 token 就是 ai 的 计价单位嘛，过去一年，国内大模型 token 单价跌了百分之九十以上，因为便宜了，企业才敢把 ai 接入客服写代码做设计，现在用得起了嘛？第三呢，是速度更快了。 token 生成速度决定了 ai 反应快不快， 现在国产模型每秒能吐几十上百个 token， 一 句话刚打完，他就开始往回补答案了。所以四点六九万亿 token 背后其实就是这三件事，能干更复杂的活，能用得起，而且用的不卡。这些才是 token 作为 ai 新时代货币的真正购买力。

在二零二六年的这个春天，一种全新的商业硬通货正在悄然的崛起，谁先吃透了它，谁就能牢牢地抓住下一个十年的商业机会。三月十七日，英伟达 gtc 大 会上，黄仁勋亲自举起一颗偷坑概念芯片，向全球宣告 我们正在制造 ai 时代的货币。短短三周后，国家数据局正式将其定名为磁源， 全网瞬间炸开了锅。但同时，大多数电商企业、企业高管看着满屏晦涩难懂的技术解读，依旧是一头雾水。这个所谓的词源，和我仓库里的库存、后台的流量报表上的利润，到底有几毛钱的关系呢？ 今天我们不聊复杂的技术，只讲落地商业。但前提是，如果我们只把 token 当成普通技术术语，那未来三到五年，我们的生意大概率会悄无声息的被行业淘汰了。 token 时代电商的生存法则彻底变了，从流量思维到 token 思维，这是一场你躲不掉且必须得跟上的商业认知大转移。 过去十年，电商拼的全是流量，在淘宝、京东抢搜索排名，在抖音、小红书做内容引流，本质都是在抢用户的短暂注意力。但偷看的出现，直接让竞争维度彻底升级， 我们不再只抢注意力，而是开始争夺用户注意力价值的定义权和度量权。 说的再直白一点，以前你花钱买流量，用户来了买了走了，价值只有一次性的，再也没有关联。 在未来，用户和你的每一次互动，看一条商品视频，做一次客服咨询，写一段评价，甚至多停留几秒，都会留下专属的价值痕迹，这些痕迹会被透根化，精准度量，还能持续的积累， 自由兑换。未来的商业战场，再也不是比谁吸引的过客多，而是比谁能打造一套高价值的 token 经济系统， 让用户心甘情愿成为你品牌的忠实用户，与共创共建者。那到底什么是 token 呢？不要被词源、令牌这些专业翻译绕晕了，有一个最通俗的比喻，一听就能懂， token 就是 ai 时代的游戏币。 想一下电玩城的场景，你用现金换游戏币，再用游戏币玩各类的项目。游戏币是统一度量衡，是价值美鉴，是驱动整个电玩城运转的核心，没有它，再酷炫的设备都玩不了。把这个场景直接搬到我们的电商生意里， 你的店铺、直播间、用户社群就是你的专属线上品牌乐园。用户的注意力、时间、信任、互动、消费力，就是他们手里的现金。而你要做的就是设计、发行专属于你自己的头肯，也就是你专属的游戏币， 用来承接、度量，激励用户的所有价值贡献。比如用户看完十分钟的产品视频，奖励十个 token， 用户提出优质产品改进建议奖励一百个 token， 用户完成第三次复购，奖励五百个 token。 这些 token 就是 你未来商业里衡量所有用户价值的最小单位和通用货币。那么问题来了，作为我们电商人，应该怎么理解 token 代表了什么呢？ 请允许我讲给你听。第一， tucker 是 度量单位，对我们电商人来说，这代表了无形的价值，从此可以被量化了。过去我们最大的困境是，忠实客户比新客价值高，但高多少呢？说不清。 优质用户内容有价值，但具体值多少呢？广告费模糊不清，根本做不了精细化的运营。 to 肯就完美的解决了这个问题，通过算法把用户浏览、互动、消费、分享等等多维度的行为统一量化为可累加的数字， 用户的全部贡献值一眼就能看清，就像你终于有了精准的系统。比如经常复购的粉丝写了一篇长文好评，累计贡献值等于省下三万广告费，薅折扣款式的羊毛党，贡献值为负三百元，一目了然。 在以前，这些数据都无法被度量，所以也无法被管理。在以后，贡献 token 化就可以在数字时代精确增值。第二， token 是 价值容器。对我们电商人来说，这代表了稀缺性，是含金量的核心指标。 token 的 价值从此不再取决于你发行了多少，而在于你用多少硬通货为他背书。 就像游戏币，能驱动玩家，不只是能计数，更是因为它还能兑换更好玩的项目和珍贵奖品。 token 同样如此，它的价值全看能兑换什么硬核权益。 如果盲目滥发 token， 就 像随便给点无门槛的优惠券，这样的 token 没有意义，只能沦为一串没有用的数字。 那正确的做法是什么呢？正确的做法应该是造梯度化、稀缺性的兑换权益。把 token 和你自身最核心、最珍贵的资源绑定， 比如初级权益给小额优惠券，中级权益给限量新品优先购、会员专属款等等。高级权益 线下见面会、新品设计投票权、年度分红额度等等。第三， token 是 共识纽带。对我们电商人来说，发行权就是话语权。谁能发行 token？ 答案是我们刚才提到的忠实用户和共创共建者。 就像电玩城的游戏币是由电玩城发行，你自己的品牌 token 理应由你自己发行。这意味着你不再只是淘宝、抖音平台上的流量租客， 而是开始打造以自身品牌为核心，拥有独立价值体系的主权商业生态。比如你在抖音有一百万粉丝，过去全靠平台算法吃饭，规则一变就被动。 现在你可以引导核心粉丝用自己的品牌 token 在 思域做专属活动，兑换福利，参与社群治理。未来电商的终极竞争是 token 发行权之争。掌握价值定义权，才能掌握商业主动权。那我们电商人应该怎样做呢？ 怎样做才能掌握价值定义权，掌握商业主动权呢？我有三点不成熟的建议分享给你。第一，盘点我们的价值资产。拿出纸笔，列出生意中被浪费、被低估的无形价值，比如用户深度反馈、优质客户评价、 社群互助、用户自发推广等等，把这些价值全部梳理清楚。第二，设计 token 系统雏形。比如明确奖励行为，像玩播、直播、带图好评、邀请新客等可奖励 token 的 用户行为。 还有搭建权益金字塔，想设计从基础到顶端的稀缺权益，顶端一定要放核心重磅福利。还有选择轻量工具，像借助市面上的萨斯工具联盟店服务，从小范围开始尝试。第三，小范围首发 token， 不要追求一步到位，挑选核心粉丝群作为试验特区，借新品发售、品牌周年庆的之际，启动小范围投肯奖励试验，收集数据、观察用户反馈，快速迭代优化。 比如就在三月二十五号，国家超算互联网宣布给每个用户免费赠送三千万投肯一样，投肯的普及藏着一个巨大的趋势， 电商正在从信息不对称的单次交易转向共识共建的长期合作。过去我们是寻找流量、挖地卖货、变现。 未来我们要涉及价值体系，发行价值通行证，吸引用户、共建共享。这不是简单的技术升级，是关乎信任，关乎长期主义，更关乎我们能否和用户建立超越买卖的深度利益与情感链接。

今天咱们来聊一聊这个资源经济的爆发啊，这个智能企业是如何帮助企业更高效地对接这些科创资源的啊？然后我们会先跟大家说一说这个资源经济为什么会成为这个 ai 时代的新的货币啊？再聊一聊企业在这个资源经济下面临的一些资源对接的难题啊。最后呢，我们会给大家介绍一下 这个探角智能体是如何来帮助企业解决这些问题的。咱们先来聊一聊这个崛起的资源经济啊，为什么它会成为这个 ai 产业的新核心啊？首先第一 想问一下词源经济为什么会突然间这么火？其实词源这个东西，它其实就是大模型处理信息的一个最基本的单位，无论是你输入的一个字，还是一个词，还是一个标点符号，甚至是图片或者音频的一个片段，它都会被转化成一个一个的词源。那现在我们国家的这个日军词源的调用量已经超过了一百四十万亿， 哇哦，就这个东西已经两年的时间涨了一千多倍，真的这个数字真的太夸张了。对，而且这个磁源它是一个可以被精准的计量、定价和交易的一个东西，它就像是这个 ai 世界里面的一个硬通货一样，所以这个就是为什么它会成为这个新的核心的原因，就是它让这个 ai 服务的这个成本和收益都变得非常的透明啊， 然后它也直接带动了这个商业模式的创新啊，也带动了这个数据要素的这个市场的一个快速的发展。资源经济到底给 ai 服务的这个计价方式就变得非常像我们用水用电一样， 你用多少就付多少钱，所以这个就是为什么现在 a p i 的 调用和这个按量计费会变得这么流行，就是大家都不用再去为了一个很大的 up front 的 投入去发愁了。哦，那确实用起来更灵活。对，然后各种模型市场啊，各种数据交易的平台也 都是围绕着这个资源做文章啊，就是大家可以去哎用这个订阅的方式，或者说用这种场景化的套餐，或者说甚至按效果付费等等的这些新的玩法层出不穷，所以这个也让 企业之间的合作变得更紧密了啊，也让这个数据的价值真正的流动起来了啊，就整个这个产业的活力被彻底激发出来了。那你觉得就是这个资源经济会怎么重塑中国的 ai 产业在全球的地位呢？就现在我们国内的这个资源的调用量和这个大模型的这个表现，都已经全面的超越了美国啊，然后包括我们的这个开源的模型在全球的下载量的占比也首次超过了美国，甚 至有百分之六十二的这个调用都是来自于海外的用户，看来真的是中国厂商已经占据了这个主动权。没错没错，就是这个资源的这种计价的方式和这个结算的方式正在变成一个全球的标准。 那中国的这些公司因为有大规模的这种低成本的绿电的供应，以及我们的这个自主的这个算力的优势啊，我们已经在这个全球的这个定价权的这个竞争当中已经抢到了非常有利的位置啊，那未来这个资源经济可能会让中国从一个制造大国，真正的变成一个智能规则的主导者。现在就是说在这个资源经济蓬勃发展的当下，企业要想高效的对接科创资源， 最核心的卡点到底在哪里？我觉得归根结底就是技术和市场需求经常会错位，然后资源的流动也不通畅，各个环节之间也没有形成一个高效协调的体系，尤其是中式和成果转化这两个环节一直是我们的短板， 再加上这个专业服务体系和这个创新的金融工具，也没有跟上企业的这种需求，所以只有把这些问题都解决好，才能够真正让创新和产业形成一个良性循环。我们接下来就重点来聊一聊这个破局的利器啊，就是这个探角智能体到底是什么？ 探讲，其实它是一个专门为这种硬科技成果转化而打造的一个平台。 ok， 那 它其实就是把这个科研的力量啊，企业的需求啊，以及各种数据和服务都链接起来，然后它可以不光是帮你去精准的匹配资源，还可以帮你去加速这个成果的转化。就它其实是一个 项目库、专家库和技术需求库的一个集合体。 ok， 那 你就可以在上面非常快速的查找到你想要的信息，然后你也可以直接在线上就跟 相关的团队进行沟通交流。这个就为企业的自动化转型啊，以及这个创新合作啊，都提供了一个非常坚实的基础。对探角智能体，它的这个 ai 智能匹配到底是靠什么技术实现的呢？它其实是背后是有一个企业级的知识图谱，就像是给这个 ai 装上了一双会眼， 可以一眼就看出来这个产业链里面的上下游的机会。然后呢，它不光是这个数据量大，它其实还把这个知识图谱和这个大圆模型做了一个深度的融合，所以它其实是可以理解这个用户的复杂的业务需求的。同时呢，它也把这个行业的经验啊变成了这种结构化的策略啊，那这个时候呢，就 整个这个匹配的过程就变得非常的精准而且可解释啊，那企业呢就可以一键就获得非常精准的这种推荐结果。那如果我们把这个探角智能体的这个匹配方式和传统的这种对接方式做一个对比的话，它的优势到底体现在哪些方面呢？就传统的那种方式就是你要去对接合作方案什么的，都是靠人工去筛选，那不仅效率很低，而且你很容易错过一些 隐藏的机会啊。那这个探角智能体呢，它就是可以自动的在非常大的一个数据库里面帮你找到最适合的那个目标啊，然后整个这个过程呢会快很多，也精准很多， 所以企业的投入产出比就会大大提升。对，没错，然后呢这个智能体呢，它还可以根据用户的使用的反馈不断的去自我优化，那它这个匹配的结果呢，就会越来越贴合企业的这个实际的需求。那同时呢，它也支持这种 灵活的定制和这种私有化的部署，那就是可以让企业的各种业务场景都可以被精准的覆盖到，那这个就人工的这种干预就会大大减少，那这个就会让整个这个流程变得更加高效，而且 很容易去复制推广。今天我们其实聊了很多关于这个磁源经济怎么去改变这个 ai 产业的格局，其实说白了企业想要去抓住这些新的机遇，关键还是要主动的去拥抱这些新技术， 把数据和智能的能力真正的用起来，才能够在这个新一轮的变格当中抢占先机。然后希望大家都能够行动起来啊，去抓住磁源经济带来的这个新的机会。然后最后呢也别忘了去下载我们的这个探角智能体液，一起去探索更多的这种前沿科技。好吧，那就是本期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。

当你问豆包 deep sea 或叉 gpt 一个问题时，你通常只会在屏幕前等待大约二秒钟。在这二秒钟里，云端某个虚无缥缈的赛博大脑灵光一闪，辨出了答案。不不不， 无论你是企业老板还是普通散户，当你把一份十万字的财报扔给 ai， 比如 anthropic the cloud， 当你按下回车的瞬间，你其实是像一个由硅片、光缆、冷却液和万亿美元资本构成的庞大物理系统，下达了一次极其微小的点火指令。 今天带你把速度放慢一万倍，用微观的视角拆解这二秒钟里，地球上到底发生了怎样一场物理与资本的暴力狂飙。 零点零零一秒，你的财报数据并没有直接变成文字，它在 api 应用程序接口的入口处被无情地切碎，成了机器唯一认识的货币 token 磁源。这是 ai 商业世界最冰冷的收费站， 你塞给他的十万字财报。 ai 可以 利用 gpu 的 并行计算能力，在极短的时间内一口吞下并理解其上下文，因此输入 token 的 计价相对便宜。但当 cloud 开始为你写总结时，由于大模型 llm 的 底层架构是自回归的，它必须一个词一个词地往外蹦， 预测下一个概率最大的 token。 这种串行生成 latency 更高，占用显存时间更长，极度消耗推理算力。 这就解释了为什么输出 token 的 价格往往是输入的三到五倍。这不仅是物理成本的反应，更是 antropica、 open ai 这些巨头在寡头竞争中，基于自身模型能力确力的商业定价霸权。 零点零五秒，你的请求通过了收费站，顺着海底光缆已接近光速冲向了数据中心，如亚马逊 a w s 或微软 az。 在 这个节点，并不是一整台超级计算机专门为你重启。 为了对抗极其高昂的硬件成本，云服务商的调度系统展现出了惊人的压榨效率。 cloud 这个拥有几千亿参数的庞大模型，其权重早已经被预先加载，并常驻在成百上千张昂贵的 h、 一 百 b、 两百显存中。 它就像一座永远不熄火的锅炉，随时保持在临界状态。调度系统不会让 gpu 只跑你一个人的财报，它会在几毫秒内把你的请求与来自全球其他几十个用户的提问，比如写情书、算代码打包在一起， 然后同时塞进 gpu 的 计算管线里。你的数据只是这条庞大流水线上的一滴水。巨头们通过这种极致的附用和调度，才勉强把单次调用的物理成本压低到了几美分的级别。一点零秒，这是整个过程中最硬核的物理反应阶段。 当打包好的数据进入 gpu 矩阵时，魔法消失了，剩下的只有残酷的热力学定律。机柜里成千上万个哭的核心瞬间满载，疯狂进行极其庞大的矩阵乘法运算。在这一瞬间，这些顶级芯片的功耗拉满。 虽然你单次请求消耗的电能微乎其微，大约在几瓦氏级别，但请放大到宏观视角，此刻，全球有数 a 以亿计的 api 请求在并发。 为了支撑着庞大的病发量，数据中心外面的工业级变压器正在满负荷运转，从国家电网中抽取着相当于一座中型城市的电力，电能转化为算力，剩下的全部变成了废热。机柜内部的液冷系统 liquid cooling 高速循环冷却液紧贴着高达上百度的硅片表面流过，将肺热带出机房。 ai 不是 凭空产生的智慧，它是人类用巨大的能源和物理代价，通过硅片暴力淬炼出来的产物。 你触发的是一整套早已烧着的、由电力和芯片维持运转的全球计算系统。二点零秒， cloud 完美的把财报分析发回了你的屏幕，你的企业账户里被自动扣除了零点五美元的 api 费用。 很多人以为这零点五美元会被 anthropic、 亚马逊和英伟达当场瓜分。这是极其幼稚的散户思维。 真实的华尔街资本运作，是一场跨越数年的前置资本开支 capx 与后置收入回收的豪赌。英伟达早已离场，他早在半年前就已经通过一次性卖出几万张显卡，把极其恐怖的利润、硬件折旧与垄断溢价提前装进了口袋。 云厂商 a w s 阿杰在收地租，他们砸下千亿美元建机房、买显卡、铺光榻。 他们赚的是向 ai 公司收取长期的算力租赁费和基础设施抽成模型公司 anthropic 在 拼命填坑。你付的这零点五美元绝大多数落入了 anthropic 的 账上，但他们目前根本不赚钱， 这零点五美元必须去填补他们之前花费几十亿美元训练大模型的沉没成本，以及每个月付给云厂商的天价账单。 在这二秒钟和零点五美元的背后，是资本市场的一种极其扭曲的结构性。错配后端的基础设施，英伟达电力公司早就赚的盆满钵满， 市值被推上了天际，而前端的模型公司和应用层还在苦哈哈地积攒着零点五美元的 a p i 收入，试图向华尔街证明，我们买核电站和显卡砸下去的几千亿，是有真实人类需求来买单的。兄弟，以后当你再调用 ai 时，请不要把它当成一个聪明的玩具， 你敲下的每一次回车，都在真实的消耗着地球的能源，磨损着昂贵的硅片，并在这套由万亿美元资本构成的庞大机器里留下了一丝微小的现金流。 ai 时代没有魔法，只有算力、电力与资本的暴力狂飙。看懂了这个底层的物理与资本链路，你才能在这个被 ai 重新定义的两千零二十六年，找到真正坚不可摧的财富坐标。

你知道吗？全球跨境支付那条叫 swift 的 高速公路，其实并不由我们掌控。别人想断你的交易，可能只需要按下一个键。那如果我说，中国正在用一套全新的数字记账方式，让人民币跨境流通，彻底摆脱这种外部垄断，你信吗？ 大家好，我是深创学院的宝石院长。今天我们来聊一个硬核但必须懂的话题，为什么说记账权的革新是人民币国际化真正破局的关键就在二零二六年三月，国家数据局干了一件大事，正式将 token 定义为词源。你可能会问，换个名字而已，有什么了不起？ 不，这背后是为合规的数字价值主体划定了清晰的官方边界。注意，这里的词源跟那些没有国家信用背书的投机性东西有本质区别。它是有监管、可追溯、有国家认可的数字价值凭证， 你可以把它理解为数字世界里的一个标准化的记账单元。这为咱们接下来要讲的记账权革命提供了合法 可控的载体。那么，数字金融到底在隔谁的命？说白了，就是在隔中心化记账的命。过去几百年，金融体系的核心就是记账权归谁。传统跨境支付，比如你汇笔钱到国外，要经过至少两三家中间银行，最后还得通过 swif 的 这个中心化系统统一计算，链条长、速度慢、 手续费高。更关键的是，这个系统的控制权掌握在少数国家手里，他既是金融通道，有时也会变成制裁工具。这也是为什么人民币国际化这么多年，始终面临一个深层瓶颈，我们无法真正掌控自己的跨境支付主通道，那怎么办？ 答案就是换一种记账方式。区块链技术的成熟给了我们一个颠覆性的思路，不再依赖单一的中心化结算机构，而是搭建一个分布式、多方共同记账的网络。在这个网络里， 没有唯一的划，是人，交易双方直接点对点完成，所有参与方共同验证，共同记账。你美国没办法再通过掐断一个中心节点来阻断我的跨境支付，这就等于从技术底层把跨境记账权收回了我们自己手里。那具体怎么落地呢？我们有四条清晰的路径，而且已经在推进。 第一条，也是最核心的，搭建属于我们自己的分布式跨境数字记账网络。我们以数字人民币为核心，优先面向一带一路沿线、东盟这些核心贸易伙伴， 共建一个与传统 swift 并行的自主清算通道。注意，这不是要立刻取代谁，而是你有你的路，我有我的桥。在这个网络里，人民币跨境交易外部无法单方面切断，这是战略安全底线。第二条，让人民币跨境交易外部无法单方面。过去我们老说人民币国际化， 总盯着支付份额，但更高级的玩法是掌握定价权，借助磁源的确权功能，我们推动在大宗商品跨境投融资中，直接采用数字人民币计价。你卖石油买铁矿，直接用人民币标价结算，这才叫真正的国际化。第三条，让人民币变成全球争着要的数字储备资产。 数字金融时代，大家看中的不是纸币本身，而是记账的效率和安全。我们正加快推出数字人民币计价的国债基金，这些安全资产未来全球央行要配储备， 不光可以配美元，还可以很方便的配到数字人民币，资产流动快、可追溯，还不用担心被制裁。第四条也是很多人担心的， 怎么管？放心，记账权革新不是无法无天，我们用的是穿透式监管，用大数据、人工智能盯着整个分布式账本，谁在洗钱，谁在做违规转移，看得一清二楚，在守住风险底线的前提下， 释放创新红利。最后我想说一句心里话，我从几十年前开始研究人民币国际化，到后来在哈佛做中美数字金融比较，再到今天看到区块链技术真正落地，这条脉络越来越清晰。 人民币国际化的传统瓶颈，本质是记账权被外部垄断，而数字金融的真正价值，就是把这份记账权解放出来，有了磁源这个官方批准，有了数字人民币这个主权主体， 有了分布式记账这条自主通道，人民币国际化终于走上了一条更自主、更安全、更高效的路。这条路我们不仅要走，还要走，成全球的新标杆。我是深创学院的宝石院长，关注我， 看懂数字时代的金融大趋势。你觉得未来十年，数字人民币能成为全球主要储备货币吗？评论区告诉我。

涨价！涨价！涨价！三月三大云厂商联手涨价百分之三十，最高暴涨百分之四百六十三！此月已成全民疯抢的 ai 印钞机，世界数据组织在京城里，全球数据定价权第一次握在了我们自己手里！废话不多说，直接上核心领带。

今天咱们来探讨一下资源经济是如何把人工智能产业的这个价值进行量化、结算和变现的，然后看看他的这个产业链的上中下游到底有哪些核心的环节和投资的机会，同时我们也会聊一聊这里面存在的一些风险。好的， 这个话题很有意思，那我们就直接开始今天的讨论吧。咱们先来说说资源经济的这个概念和他的核心逻辑。 为什么这个词源会被称为是智能时代的价值锚点和结算单位？这词源它其实是大模型处理信息的最小单元。 对，然后它本身就具备了可计量、可定价、可交易的这样的属性，所以说它其实就像是人工智能世界里面的一种通用货币，是吗？没错没错，而且它的调用量也是在爆发式的增长， 从二零二四年年初的每天一千亿次，到二零二五年年底就会暴增到每天一百万亿次，然后到二零二六年三月更是达到了一百四十万亿次，两年时间涨了一千倍。 对，这就直接推动了整个磁源经济的崛起。那整个 ai 产业就通过这样的一个磁源形成了一个完整的从价值量化到结算再到变现的一个闭环。明白了， 那这个磁源经济它的这个核心的逻辑在技术端、商业端和生态端分别是怎么体现的？技术端就是靠大模型算力、 a i d c， 也就是智能数据中心，还有国产算力以及数据要素这三个支柱来支撑这个磁源的生成和处理。 嗯，然后在商业端呢，磁源就变成了一种 ai 商品计价和交易的一个基本单位，那这个时候就会催生出一些新的商业模式，比如说按磁源收费的模型服务， 或者是说资源的分销平台。所以说就是资源让 ai 的 使用和交易变得像买卖商品一样直接。然后生态端的话，就是所有围绕着资源的调用、分发和结算，就形成了一个全新的价值体系。 对，这个就会让 ai 行业从原来的技术比拼慢慢的走向真正的商业变现。懂了，那我们接下来就来看一下这个资源经济的产业链全景，它都有哪些核心的环节，然后每个环节里面有哪些关键的技术，或者说有哪些角色。整个产业链的话，它其实可以分为四层，最底层的是资源生产层， 这一层主要就是靠算力、数据中心和数据来生成和处理资源。嗯，然后紧接着上面一层是资源分发层， 这一层就是通过语音服务、内容分发网络、 c、 d、 n 还有一些专门的资源平台，把资源高效地送到各个应用场景。哎，那再往上一层，结算层和应用层又有哪些比较核心的东西呢？结算层就是负责计费系统和交易平台， 就是让 ai 的 服务可以有一个标准化的结算和交易的方式。嗯，然后应用层就是各种 ai 的 服务，比如说办公啊、教育啊、创意啊、金融啊等等，这些行业的 ai 应用是真正消耗资源实现商业价值的地方。嗯， 那我们现在就具体来看一下，产业链的每个环节里面有哪些比较有代表性的公司。先来看磁源生产层啊，这层都有哪些关键的领域？然后每个领域里面的龙头企业都有谁？磁源生产层其实就是三大块嘛，算力、数据中心和数据要素。 算力这块的话就是智算中心，我们叫 a i d c 就 有光环新网，保信软件，中科曙光，润泽科技，还有奥飞数据。 然后国产的 gpu 和 cpu 芯片这块的话，就是含五 g， 海光信息、龙心中科景佳威和中国长城。看来这一层真的是集结了不少科技实力派啊。那数据要素这块呢？ 有哪些公司做的比较突出？数据要素其实也挺关键的，就是数据的治理和数据的标注嘛。这个领域的话就是太极股份，申桑达 a， 每日互动， 博思软件，还有托尔斯好。那这些公司在资源分发和结算这两个环节里面又分别扮演了什么样的角色呢？资源分发的话其实就是靠云服务和 c d n 还有一些专门的 token 平台。 云服务的话就是阿里的 a t h 事业群，华为云，腾讯云，百度智能云，还有优克德。嗯， 然后 c、 d、 n 的 话就是网速科技，奥飞数据，还有讯雷。专门的 token 平台的话，其实还是阿里的 ath， 腾讯，然后还有字节的火山引擎。原来分发这一层的阵容也这么豪华。那结算环节呢？结算环节其实就主要是计费系统和交易平台嘛， 计费系统的话就是科大讯飞拥有网络，然后金蝶国际。交易平台的话就是蚂蚁集团是做区块链和 token 交易的， 然后东方财富是做金融科技的，也是一个潜在的玩家。了解了，那具体到这个词源的应用层，在大模型和各个行业的 ai 应用里面都有哪些典型的公司呢？大模型应用的话就是金山办公的 wps ai， 然后科大讯飞的办公和教育领域的 ai， 万新科技的创意类 ai， 还有同花顺的金融 ai 等等。嗯，然后行业垂类 ai 的 话，就有为您健康的医疗 ai， 恒生电子的金融 ai， 还有广年达的建筑 ai 等。 嗯，我很好奇，就是这个产业链里面最核心的五个标的公司，他们分别在这个资源经济里面是一个什么样的定位？然后面临的主要风险又是什么？第一个就是光环新网，它其实是 a、 i、 d、 c 和云服务的一个资源生产底座， 那它的风险就是在于 i、 d、 c 行业的竞争越来越激烈。还有就是算力技术的更新换代，比如量子计算的威胁。 嗯，第二个是含五 g， 它是我们国产的算力芯片的一个龙头，被称为是 token 生产的核心引擎， 它的风险主要就是芯片的制程受到海外的制裁，还有就是客户太过于依赖大厂的订单。那阿里和网速科技还有科大讯飞呢？它们又分别在这个体系里面是扮演什么样的角色？阿里的话就是整个 token 生态里面的规则制定者和平台核心， 那它的风险就是在于互联网的监管越来越严格，然后 ai 的 投入回报周期又很长。嗯，网速科技的话，它是靠 c、 d、 n 和边缘计算成为了 token 分 发的神经网络，它的风险就在于 c、 d、 n 行业的价格战，还有就是云服务商自己去建 c、 d、 n。 最后一个就是科大讯飞，它是通过大模型的应用和 ai 的 计费成为了 token 变现的终端入口，那它的风险就在于大模型的赛道越来越拥挤， 然后它的 two c 业务变现没有达到预期。明白了，那这个资源经济的投资逻辑，就这个闭环到底是怎么形成的？然后每一步的核心环节和代表公司有哪些？资源经济的这个闭环其实就是四步，第一步是算利来生产 token， 第二步是平台来分发 token， 第三步是应用来消耗 token， 最后一步是结算变现 token， 这四步就形成了一个完整的闭环。嗯，那生产环节的话就是 a、 i、 d、 c 光环、新网还有国产算力的含五 g， 它们就是相当于 token 的 生产底座哦，所以说每一步其实都有一个或者几个关键的公司在把控着整个经济的运转。对，然后平台端的话就是阿里，它是通过 a、 a、 t、 h 和云来制定分发和流通的规则， 分发端的话就是网速科技，它的 c、 d、 n 是 构成了整个 token 的 传输网络。嗯，变现端的话就是科大讯飞，它是靠 ai 应用和计费成为了 token 消费的一个终端入口。嗯， 那我们在投资这个磁源经济相关的公司的时候，会遇到哪些比较大的风险？最大的风险其实有三个，一个就是技术的迭代，比如说 g、 p、 t 五出来了，那很有可能现在的这个 token 体系就会贬值，这是技术上面的一个迭代的风险。嗯，第二个就是政策的风险， 比如说数据跨境流动的限制，或者是算力的监管加强，那这也会带来很大的不确定性。第三个就是商业落地的速度， 如果说 token 的 生态建设的太慢的话，那整个产业的发展可能就会比我们预期的要慢。明白了，那我们怎么能够及时的去捕捉到这些行业的变化，从而调整我们的投资策略呢？就是要紧密的去跟踪一些核心的指标，比如说 token 的 掉用量的变化， 算力的招标的情况，还有各大云厂商的资本开支的东西。嗯，然后同时也要结合公司最新的财报订单的数据 来对这些标的进行一个动态的调整。好的，今天我们一起拆解了资源经济这个新的模式，它是如何把 ai 产业的各个环节串起来的，从生产到分发到应用到变现，每一步都有一些关键的公司和投资的机会，同时也伴随着不少风险和挑战。