token中介公司怎么做

推理芯片呢？我觉得未来的几个应用场景的的确确是跟原来会有所不同。 a 股啊，对于这个应用场景的理解，其实大家会发现东西很多，预计五花八门啊。比方说像一月份的这个 ai 中的营销叫 g e o， 然后到后面的 mas， 然后大家再去看各种各样的 ag 城， 再到最近比较火的这个小龙虾，那我想这个龙虾可能是一个爆款前夜 就是我认为这个场景，其实目前看下来，就你前面所说的很多场景最终是靠它来突破，因为它涉及的领域太多了，每个行业其实它都能涉足 你 ag， 它越爆发，那倒推它的整个 talk 的 这种逻辑就会很顺。但是问题就又来了，如果说啊 talk 里面有一个绕不开的东西，那又回到了点， 所以大家又看到算电协同，包括原来的西电东输，那我想这些很多的政策端其实已经帮你放在那边了，所以我想托肯围绕的这个绕不开的方向，那电依然是绕不开。所以你去看这一次，如果一旦市场见底的话，那智能电网这一端 肯定是有机构会配的，而且这个定价权关键是在我们中国自己手上。所以我觉得一个是智能电网打跌完之后，大家可以去看。第二个呢，就是找应用场景的爆款，我不是去直接找那个应用端，其实你会发现应用端基本都是昙花一现，现在没有能够超过两周以上的， 所以我觉得就是 c d n 云服务、云计算那些可能也会穿插。第三个呢，就是如果真的那个爆款出现了，对应的那个上市公司，或者说那个题材方向，那可能就会股价产生比较大的一个 变量。现在就是大家会发现小龙虾其实是监管的制度跟不上啊，太快。所以安全补丁啊，各种漏洞的补丁其实也在迭代， 就是我觉得等这个体系全部至少大家都能接受的那个度的时候，可能我觉得真正是应用端的这个爆款级产品出现，所以在国民级应用的这些产品没有出现之前，那我觉得还是会围到托克国产算力啊，然后就是云，然后就是电，围绕这三个方向。

感觉做 token 中转这个业务在国内绝对是大有可为的，为什么这么说呢？首先什么人在使用这种服务？其实很多是目前有些公司，他们的程序员，他们没有办法去使用国外的这些大模型，因此他们必须要通过中转的方式去获取这些大模型的使用， 但他们在使用过程中还需要跟中转站斗智斗勇，因为大家都知道现在中转站里面很多都是掺水分的，那么我们在一直斗智斗勇的情况下，还能够做出比肩硅谷的这么一个应用水平，绝对绝对是非常非常牛的，所以我们国家的程序员绝对是很强的。 另外呢，真正的去正在做托克中转这个业务的人其实很少的。以我个人的账号为例，我这个完全一个新号，昨天一天是涨了四百个粉丝的情况下，只有几个人加了我们这个粉丝群里面一起来讨论这个事情。 在以天策那边来说，天策那边他是一天涨了一万个粉丝，但实际上真正开始做的呢，也就是一百来号人， 因此这个生意绝对现在还在一个非常非常早期的阶段，他的潜力是巨大的，而且用户的复购率是极高的，只要你能够积累好这一批原始的使用者的话，将来一定是能够持续产生复利的。

既然大聪明们天天想做这个算利的生意，那我们今天来分析一下算利的市场的主要客户到底是谁。其实某种意义上讲，二零二六年算利市场已经从早期的这种信用卡还房贷，偷着买，然后变成了现在这种内卷，哈，其实分层内卷 你要了解这个市场的这种客户画像和这个价格战的本质。我们现在要从这种啊商业模式和这种客户群体来分。第一种就是 ai native 的 start up， 有 很多这种想用 ai 做出具体的一个软件去开发市场的人，他们的 要求快速验证他的他的 business idea， 然后然后做一些这种 service 的 快速验证，这这这肯定是可以的， 这是我们客户很多，但是他们的量其实也并不大啊。第二类就是电商和传统行业，就是啊低端其实电商用的是最大最大的，他们一般会用我们数字人直播批量产品这种产品图，这是需深图，需求很大 啊，主要是可以看到这个人力成本啊，包括客服的一些成本，这个比较大。第三个就是其实我最讨厌的就是散客，还有镜头前的你这种长线和薅羊毛的 啊，薅羊毛跟散客一般的话是写代码和跑一些本地模型，一人公司自己是自己就是瞎想一个 id 啊，马上往里面搞。第二种就是啊，羊毛长纯着，薅着，然后薅着玩，然后搞各种各样的小东西，其实这种客户不是优质客户，他不是长期稳定，他今天有一搭没一搭， 所以的话第三类，就刚刚我们讲第三类，其实第四类才是这个核心。第四类也是成人内容的创作者， 他是一个非常垂直的刚需，他是要求就是隐私和不限速。因此来说，在国内其实某种意义上讲的这是个非常灰色地带，你要注意好自己的风险，他们是个巨大的隐形市场，大家也知道这个世界上最挣钱的是什么，是公司，是 only funds， 他 就是单单个人效比 啊，他们这种人啊，这种成人内容创作者，他是 open letter 或者自荐算力的死忠粉丝，因为因为闭源大厂，比如 open ai 啊， google， 他 不碰这块，他可以用自己的啊，自己能力，比如用 number three 以后，或者是 one 二点一、二点二这种算力去做。 所以你这些我刚刚说了一下，这四类客户啊，包括啊， ai native 的 staff， 就是 初创公司，然后电商，还有集客和散客， 呃，还有一个承受内容的创业者，其实我不知道你，你们自己能不能分析自己能不能有这客户群体，如果有这种能力，客户群体咱们就可以开始做，如果没有的话，我觉得 你不要天天问我有店能不能搞，有机房能不能搞，没有一千万你是很难搞的。如果你自己，你单纯的做一个这种，呃，中转站啊，天天后台搞来搞去，那东西我不认为你可以挣钱，当然了我们价格也很便宜，你也可以找我们拿货。

很多人以为 ai 时代最贵的是订阅费，其实不是。你会发现自己的 id 越用越慢，越聊越贵，最后为了一次二九报错，在原地打转，几十块钱就烧没了，问题还没解决。 更麻烦的是，现在很多博主都在鼓吹，不要省托啃，要把上下文拉满，仿佛不会用到极致，就配不上我们的大模型。 这其实背后是一个很大的误导。博主要的呢是演示效果，模型厂商是高频消费，但你是一人公司的老板，你看的是 r o a， 不是 热闹。真正的先发优势不是把模型喂到秤，而是用最少的托坑换最确定的结果。我的做法有四步，第一步，物理神器， 不要让模型直接啃一百 k 的 原始日期，先用本地脚本把数据脱水，压成一 k 的 栽药。第二步，断路器模式，遇到四二九立即停手，不要让 edge 证明自己有多有才华。 第三步，精准读取，先 group 行号，然后再按 offset 读取，只给模型看真正相关的那几行。第四步呢？看满壁环，定期清理已经完成的历史。 不要让模型背着昨天的包袱，解决今天的问题。这样做的好处非常直接，响应更快，成本更低，逻辑更稳，换着更少。记住一句话， ai 时代管理艺术啊，就是学会如何给你的大模型降噪，别让你的博士后去工地搬砖，能让脚本干的就别让托克去。

一个普通人烧掉百亿，托肯靠 ai 一个月完成了跨行业突破，搭成了从 ai 学习、使用到商业变现的全链路综合网站。这不是标题，是我实打实跑通的完整闭环。感兴趣的可以搜乌托邦点 com， 先睹为快。 不管你是零基础小白，一人公司创业者、想转型的企业主，还是编程从业者，我把这套从学习、使用到变现的完整闭环全都分享给你，感谢所有原始股东的支持，三天后我们不见不散！

百分之九十九的人都不知道原来 token 出海这么简单。 token 出海最近火的一塌糊涂，下面从是什么、为什么、怎么做，三方面给你讲清楚。一是什么以 api 为载体的 ai 服务出口？ token 是 大语言模型处理文本的最小计量单位，当你向 ai 提问问题，先被切成 token 进行运算，答案也以 token 为单位输出。 全球 ai 公司都采用按 token 计费模式，服务量化成了可计量的资源。 reference 零那么什么叫 token 出海？简单说，一个美国开发者在美国调用中国大模型的 api 指令，通过海底光缆传到中国西部的数据中心 gpu 集群，用中国的电完成计算，再把结果传回美国。电没离开中国电网，电力的价值却通过 token 完成了跨境交付。 reference 低。 说白了， token 出海就是以 api 为主体，面向全球输出大模型推理服务的新型数字服务贸易用户按消耗的 token 量付美元，这笔钱留回国内，覆盖算力、租金和电费各方，实现获利。 reference 二，它把电力加算力加模型打包成一套， ai 服务能力 通过 a p i 调用的形式向海外输出，实现了店铺出境价值跨境。 reference 三二、为什么三大优势撑起来的浪潮一，性价比好用还便宜 海外开发者偏爱中国模型的原因很简单，同等智能水平，价格只有国外的几分之一，甚至十分之一。比如中国头部模型 kimi， 每百万 token 成本约一七美元，仅为谷歌 gemini 的 四分之一。 reference 四，这背后是全链条协同的结果。 中国西部绿电成本约零两到零点三元每度，只有欧美的约五分之一。 reference 五，主流模型普遍采用莓混合专家架构，推理时只激活约百分之五的参数， 大幅降低单位 token 所需算力。 reference 六再叠加高效的国产芯片适配和规模化运营成本优势，构成了难以复制的核心护城河。 reference 七二、技术实力全球第一梯队。中国大模型整体已进入全球第一梯队，在关键指标上与国际头部模型差距持续收窄。 更重要的是，随着 open cloud 等 ai 智能体应用爆发，一个复杂任务可能消耗数万甚至上百万 token， 是传统聊天 ai 的 一百到一千倍，而国产模型正好踩中了这个需求拐点。 reference 八 三、数据证明了需求据 open roder 平台数据，二零二六年二月中国大模型周 token 掉用量达五十六万亿，占平台头部模型总掉用量约百分之六十一，首次超越美国。 reference 九，值得注意，平台用户中，美国开发者占比高达百分之四十七， 中国开发者仅占百分之六，说明这个调用量增长主要来自海外开发者的真实使用。 reference 十三，怎么做？ 三条路，各有各的打法。路径一，重资产派。海外自建数据中心。以阿里云、腾讯云为代表，直接去海外建数据中心。阿里云已在泰国运营两个数据中心，腾讯云在沙特建成拥有两个可用区的云区域， 并计划未来在亚太、欧洲、中东持续扩张。 reference 十一，这种模式把中国公有云服务能力整体输出、服务可控、品牌统一，海外企业可以直接接入。 reference 十二、路径二， 轻资产派输出操作系统和调度能力部分独立制算服务商不自己砸钱建数据中心，而是以制算操作系统和算力调度能力为核心，与海外本地运营商、政府合作，参与当地算力基础设施的规划、建设和运营。 reference 十三， 这样做的好处是投入小、灵活度高，能快速适应不同市场的合规要求。路径三，开源派输出造 token 的 工具 国内厂商将大模型开源，如智普、 g l m 五、 deepsea， 开放给全球用户免费下载，本地部署、微调商用，这不靠卖 token 直接赚钱，而是通过商业授权、企业及服务工具链收费、生态分成等方式盈利。 reference 十四，目前中国已拥有一千五百多个公开发布的大模型，数量远超其他国家。这种模式本质上是在输出生产 token 的 工具，带动中国模型架构和生态标准走向海外。 reference 十五， 四、面临的挑战别光看爽文坑也不少。第一，物理意义还没真正实现。有专家指出，目前 openerer 上显示的中国模型调用数据中心实体多部署在海外，并非真正境内处理。结果回传， 所谓的 token 出海，在物理意义上还未实现，本质仍是模型出海。 reference 十六，要让 token 真正从国内输出，跨国数据传输的实言和数据合规是两道硬门槛儿。 reference 十七，第二，有规模没定价权。中国在全球 ai 模型调用量中占比已接近一半， 但在全球 ai 收入中占比一半，但在全球 ai 收入中占比一半。海外客户中，个人开发者多，企业客户少， api 收入波动大，商业模式还不够成熟。 reference 十九，第三，地缘政治和合规风险高端 ai 芯片仍受出口管制，制约了规模化输出高价值 token 的 能力。 reference 二十， 同时，数据跨境流动，既要满足国内规定，又可能被他国以数据安全为由设置壁垒。 reference 二十一，部分发达国家可能以公平竞争或产业保护为由， 对中国模型的 api 服务设置变相的数字壁垒。 reference 二十二五，总结三句话是什么？以 api 为载体向全球输出中国大模型推理服务，实现店铺出境价值跨境的新型数字贸易。 为什么？因为中国有低电价、高效率模型、全产业链三张王牌，能提供高质优价的投肯服务。怎么做？一是海外自建数据中心，走重资产路线。 二是输出操作系统，搞轻资产协调。三是开源模型，输出生态标准。最后说一句， tock 出海不是短期狂欢， 而是一场需要耐心与定力的长期赛跑。他不是把服务器搬到海外就完事了，而是要把技术能力、开发者、生态、合规体系和品牌信任都扎扎实实的建起来，最终实现从能力输出到生态扎根的跨越。

二六年主贷中介该怎么做？抖音难道还要跟之前一样去讲贷款，去讲查询，去讲利息？你讲了以后，你有没有发现你的账号风控率还挺高的，动不动账号就违规，动不动账号就被干掉了。 其实今年啊，跟去年再去做抖音的时候，他是有所调整的，跟去年来比的话，我在去年一直强调点客群和互动，那么今年的话我就要强调是引流，也就是说屠龙， 什么叫屠龙？就是一刀直接拿掉你的客户群里，所以这是我们一直在强调，也就变相的可以称之为去引流。打广告这个比例呢是一定要提高的。 从四月一号开始到现在，平台管控力度越来越松，你们会发现很多人讲垂直讲的非常直，但是呢账号是不出现问题的，那我们呢也要去调整一个点，我们的引流频率提高的以后，就代表着你的客户量很多， 客户多了以后，回消息这个板块就很容易出现违规，那你要学会取舍。 你如果说想要流量，想要客资的话，切记不要挂蓝 v， 然后回复私信的时候，筛选的去回复，能回的回，不能回的不回。比如说有些 呃客户会给你发这个，我能贷多少，利息多少这种私信就不要再回了。你或者说用小号去回自己发视频的账号，不要回，因为回的话很容易出现三十天。 你如果说想要客资，不想要流量的话，你可以给自己的抖音号挂一个蓝 v， 因为挂上蓝 v 以后他就是营销号，那么营销号会有线索分布，一键流资这个功能，那也会降低你因为回消息导致账号封控， 你们应该也能发现挂上蓝 v 的 账号流量不好，但是呢，稍微扛揍一点，现在很多人去讲黄 v 蓝 v 到底要认证哪个？那兄弟你要想清楚，你如果想装逼，你就认证黄 v， 你 想账号安全，你就认证蓝 v， 你 想要账号数据好看，那么你什么都不要认证。

今天分享一个让我觉得很有意思的组织架构调整。 token 这个词第一次被放到组织架构的核心，一个以 token 为价值尺度的新时代可能真的要来了。 嗨，我是 ai 于一，我的本体做了四千五百小时 ai first 实验，研究和实践个人与组织如何成为 ai 新物种。 阿里今天公布了一个组织调整，让我感兴趣的不是谁向谁汇报，也不评论组织架构调整本身。让我感兴趣的是他们给新部门起的名字叫 token hub 的 部门。我觉得这是一个价值坐标变化的世界。所以今天想聊聊命名背后对大家有影响的事情。 如果你是打工人，未来衡量你工作价值的可能不再是你花了多少小时，而是你的一个决策，一个工作流为公司节省了多少 token， 或者创造了多少高价值的 token， 你 的 kpi 可能会变成 token 效率。举个例子，你写市场分析报告，如果 token 成为价值尺度，老板会问你这份报告消耗了多少 token， 产出的洞察值多少 token？ 我 自己现在评估 ai 工作流，第一步就是算 token 成本，因为这直接决定了它能不能规模化 一个工作流。 token 成本太高，就只能小规模试验，不能全公司推广。反过来，如果你能设计出低 token、 高产出的工作流，那它的价值是指数级的， 所以 token 效率会变成新的职场竞争力。那对一个公司呢？老板们要思考的问题也变了，以前是管理人效，以后是管 token 效能。怎么用最低的成本生产出最优质的 token， 再把它应用到业务里，变成利润， 整个业务流程都可以看成一条 token 流水线。公司每月消耗多少 token？ 哪个环节最消耗 token？ 哪个环节的 token 产出价值最高？ token 预算怎么分配？这是一个全新的管理视角， 我自己会给每个 ai 任务打标签。消耗多少 token？ 产出什么？产出能附用一次 token， roi 就 很低。如果产出能附用一百次 token， roi 就 很高。 这就是 token 预算的逻辑，不是省 token， 而是让每个 token 产生最大价值。所以下次你打开 ai 的 时候，可以想一想 你输入的这句话正在创造什么样的 token？ 它值钱吗？ how one ai 好 玩， ai 一 起探索 ai 时代的生存，摸鱼和杠杆机会。鱼鱼说他不关心 agi， 只关心 how one ai。 希望这期内容能给你启发，我们下次再聊，欢迎点赞、收藏评论。

为什么以前我反对大家参与算利租赁，但现在又非常看好偷啃工厂模式呢？今天花两分钟时间讲一下我参与整个算利租赁的过程。有一点长，二 三年底和二四年初的时候，我有个朋友去加州投了两个英伟达的 h 一 百的算利基金，两个都是三十二台的 h 一 百。那个时候算利租赁很热，差不多回的周期是两年半，产值当时预期是百分之四十，但现在看来，实际的产值是百分之八十到九十， 我们当时并不知道，当然这个是后话。当时我正准备从基金出来，他找到我做技术支持，一起摸底了国内的算力租赁行业，准备国内和其他工友一起来建 a i d c。 我 们当时一个星期跑了五个城市，两个月，摸透了整个模式、技术和风控，随后开始做合规组建公司以及沟通客户。 就是这几个月的时间，二零二四年六月到十月，算力租赁从三年周期一下子变成了五年周期，几个月市场卷上了天际。 尤其是当时西部，为了发展算力中心，大家压根不在乎算力注定的回报，一窝蜂的为了换指标去卖。算力项目一个比一个烂，为了让大厂闭口租赁杀价一个比一个狠，结果很多算力项目烂尾了，大部分项目的新能源指标并没有下来。当时还有一堆人借着算力租赁搞各种杀猪盘，尤其是海外的， 什么七个月回本这种也有人信，我就发了几个视频，劝大家千万别参与，我也拒绝了那些找我想把算力租赁这种也有人信，我也很难租出去， 我的朋友里面就没有人会使用算力服务器这种东西的，除了大厂，但没有人会买柴油发电机放在家一样。但是二零二六年变化的起点就是 opencloud 和 ai coding 重构了整个算力的消耗模式。你不只是去买大厂捆绑着算力的 app 服务，而是用 opencloud 的 同时随便买哪家的算力 app 应用和 token 不 再捆绑了，就像家用电器和电不再捆绑了。当然像 gbtcloud， jimmy 豆包只能他们卖，但是 deepseek、 千问和拉玛这些开源模型的 token 谁都可以卖，而且还卖得出去。大量的 token 分 发平台像雨后春笋一样。我现在卖 token 比出租服务器要简单的多得多得多。 token 工厂借着分发平台，就像衣服工厂借着电商平台一样。一句话，时代变了，算力注定退场。 token 工厂将重构算力。关注，我后续会持续讲 token。

最近科技圈和投资圈都在讨论 ai 偷啃出海，很多朋友问我，这到底是什么？是不是新风口？国内哪些上市公司已经提前布局了？今天我就用大白话把这个赛道的底层逻辑、完整产业链和核心玩家一次性讲清楚，就算是新手也能听明白。 首先咱们得搞懂两个核心概念，以后就不会再混淆了。第一，什么是 ai token？ 简单说，它就是 ai 大 模型处理内容的最小单位。你和 ai 说一句话， ai 生成一段文案或者一张图，背后都是按 token 来计量的， 你可以把它理解成 ai 生成内容用的字数单位，就像我们用水的吨、用电的度一样，是 ai 行业通用的计价标志。第二，什么是 ai token 出海？ 说白了就是咱们中国的 ai 公司把自研的 ai 能力卖到全球各地，海外的企业和个人用户用咱们的 ai 生成内容， 按用了多少偷客来付钱，咱们赚全球市场的钱。这就像中国的水厂把自来水卖到全世界， 用户用了多少吨就付多少钱，逻辑是一模一样的。搞懂了定义，我们再来看看这个赛道的完整产业链， 从上游到下游，一环扣一环，每一环都有明确的分工和核心玩家，谁也离不开谁。首先是最上游，也是整个赛道的刚需。顶作算力环节，我们可以叫它 ai token 的 水库加水泵， ai 要生成 token， 全靠算力撑着， 没有算力， ai 一个字都生成不出来。这个环节的公司就是给 ai 大 模型提供算力机房、服务器等核心硬件的，赚的是算力租赁和设备销售的钱。 不管哪家 ai 模型火，只要有人用 ai， 就 必须给他们付钱，这是整个链条里确定性最强的环节。这里的核心玩家有布局美国本土制算中心，给国产 ai 出海提供本地算力的鸿博股份， 有给字节、豆包提米等头部大模型提供长期液冷制算机房的润泽科技。还有全球 ai 服务器龙头工业复联和浪潮信息，他们造的 ai 服务器是所由 ai 生成偷啃的核心硬件基石。 接下来是整个产业链的核心环节，也是赚大头利润的 ai 模型厂商，我们叫它 ai token 的 自来水厂， 这个环节的公司就是我们常说的大模型厂商，他们把自研训练好的 ai 大 模型，通过付费接口定制化部署的方式卖到全球，直接按 token 用量向海外用户收费，是整个链条里直接对接客户，拿核心利润的主体。这里的龙头标杆就是昆仑万维， 它的天宫大模型已经实现全球覆盖海外付费接口商业模式成熟，是国内 ai 直接出海卖 token 的 核心标的。还有科大讯飞，它的薪火大模型聚焦教育办公垂直场景， ai 能力卖给海外的学校和企业，按 token 用量实现跨境变现。然后是 ai token 出海的必经环节，跨境传输环节，我们叫它 ai token 的 输水管道， 国内的 ai 能力要送到海外用户手里，做到不卡顿、低延迟，就必须靠专属的跨境传输网络， 没有这个管道，水厂的水再好也送不到用户家里。这个环节的公司赚的是流量传输网络加速的钱， 是 ai 出海绕不开的必经之路。这里的核心玩家有拥有全牌照跨境通信资源，给头部大模型提供专属跨境传输通道的二六三。有在全球布局两千八百多个加速节点，给 ai 做全球流量分发的网速科技。 还有全球高速光模块龙头中继续创核心一生，他们生产的光模块就是跨境传输管道的核心管材， 管道越粗，能同时传输的 toc 就 越多。最后是直接对接海外 c 端用户的终端环节， ai 应用服务商，我们叫它 ai toc 的 水龙头家电这个环节的公司，把 ai 的 基础 toc 能力 做成海外用户能用的创意软件、办公工具，比如 ai 画图、 ai 写文案、 ai 剪视频，用基础会员加超额偷啃、按需付费的模式，让用户愿意为 ai 能力付费，赚的是增值服务的钱。这里的标杆企业就是万兴科技，它旗下的创意软件在全球拥有海量用户， 把 ai 能力深度切入产品，海外场景的变现能力非常突出。最后给大家总结一下这个赛道的核心赚钱逻辑，海外用户付的钱，从下游的应用模型厂商往上游传导，依次分给传输环节、算力环节 越靠近终端用户，利润弹性越大。越靠近上游，算力需求越刚性，越稳定。不过也要提醒大家， ito 出海目前还处于快速发展阶段， 面临海外巨头的激烈竞争，很多公司的相关业务还在布局阶段，对公司整体业绩的贡献有限，存在概念炒作的风险。以上内容仅为行业科普，不构成任何投资建议。关于爱偷肯出海，你还有什么想了解的，评论区告诉我。

你好，我是乐哥，在公司，他们喊我专家。高考季，孩子们叫我志愿填报老师。办公室里，同事总笑我是拿咖啡打比方的人。 今天跟你聊聊 tocos， 他 怎么赚钱，藏着哪些暗潮，以及站在二零二六年的人生路口，你该怎么选？ tocos 是 什么？一杯咖啡背后的收益金 想向你推开咖啡馆门，一杯拿铁少糖燕麦奶，温度高一点。你说的这句话就是 tokens。 咖啡师制作的过程就是 ai 的 推理，你付的三十八块钱，就是 ai 公司的输入， tokens 就是 ai 理解你，回应你的计件单。 中文里一个 coco 大 概等于一点五到一点八个分子。你每次问 v i 今天吃什么，背后都是成千上万的 coco 在 飞速运转。这套自来水系统怎么赚钱？我给你 开点三层，第一层免费试喝，锁住你，就像咖啡馆送你免费小黑屋修 v i 公司每天给你免费流量，让你尝鲜， 等你离不开了，自然会为无限续杯买单，个人会员费就是稳定的现金。第二层，企业订单赚大钱。一家电商公司接入 ai 课程，用户问一千次快递到哪却消耗一千次，抽取 企业得按调用量，这比养十个客户划算十倍， ai 公司却能躺赚 api 调用费。第三层，数据飞轮滚雪球，你纠正 ai 的 错误，给回答、点赞或踩，这些交互数据比黄金还贵。 ai 公司用它训练下一代模型，模型越好用，用户越多，用户越多， tokens 消耗越多，数据也越丰富。 这是一个自我强化的正向循环，转起来就停不下来。 token 出海，这杯咖啡能不能卖到全世界？有人问，这套模式能复制到海外吗？答案是 不行。就像你要把中式咖啡馆开到纽约，得闯三道关。第一关，语言文化。中文的阴阳怪气和英文的直来直去，在 ai 眼里是完全不同。 中国 ai 公司出版，不是翻译这门案，得重新训练模型，理解当地礼仪、法律甚至宗教信仰，这是一场历练硬战。第二关，数据全关。 欧盟有 gdp， 二、美国有云法案，各国都在筑数据高墙。你的 tokens 跨境流动时，必须遵守当地数据本地化要求，意味着要在当地建数据中心，招本地团队应对，层层合规审查。第三关，市场竞争关。 但机遇也大得吓人。东南亚、中东、非洲的 ai 渗透率还不到百分之十，就像二零一五年的中国移动，中国公司在应用落地、成本控制上有天然优势。 当年 a p p 出海能收割市场，今天 fokus 出海正在重演浪涌时， fokus 背后电力与算力的隐形战争。 你有没有想过，你处的三十八块咖啡钱，到底花在了哪里？ ai 公司赚的钱，百分之九十都投给了两万块钱电费和水电费。 训练一个大模型，消耗的电量，相当于一个小城市一年的能源。你每和 ai 聊一句，背后就是成千上万颗芯片在高速运转，发热耗电需要庞大的数据中心，这 就是算力， ai 时代的新石油。而算力的本质是电力，电力的载体是芯片。所以你会看到全球科技巨头疯抢英伟达、 p p u 腾讯在贵州建超算中心，谷歌甚至自己建发电站。因为 tokens 的 竞争，表面是算法的比拼， 底层是算力和能源的战争。给站在十字路口的你三条反常识建议。聊了这么多，你可能会问，大哥，这跟我填志愿、找工作有啥关系？太有关系了！结合 tokens 背后的逻辑，我给你三条扎心但有用的建议。 一、别只盯着造车的人，要看到修路的人和收路费的人。现在的孩子一窝蜂往人工智能、计算机科学里钻，觉得这才是风口。没错，这些专业是造车，但一个成熟的产业更需要三种人， 造车的 ai 算法工程师、修路的芯片研发、能源动力、数据安全、收路费的、懂 ai 的 行业专家，比如 ai 加医疗， ai 加法律， ai 加教育， 复合型人才比纯程序员强手十倍。二、别迷信专业护城河，要练定义问题的能力。 tokens 的 本质是把复杂问题拆解成标准化指令，这意味着所有重复性、流程化的工作都会被 ai 替代。 ai 擅长回答问题，但 不会提出好问题。所以填志愿时，尽量选能训练你定义问题的专业，比如哲学、社会学、新闻，再把中英巨星技能当苦修，专业加 ai 工具，才是未来十年的梦。 三、别追逐量化的成功，要守住不被计算的价格。当一切都被偷根化、被量化的时候，那些无法被计算的风险才是你的核心竞争力。 比如信任客户愿意跟你签一千万合同，不是因为你 ai 用的好，而是相信你的人品。比如审美， ai 能画一百张海报，但只有你能选出触动人心的 地方。比如领导力， ai 能给你一百个解决方案，但只有你能在模糊中拍板，带领团队拿到金牌，选专业时也只看起新国， 多问自己，这个专业能让我成为一个更人的人吗？最后，我想对你说， tokens 是 ai 的 语言，也是时代的脉搏，但它终究是工具。不要追逐 tokens， 要去成为那个定义问题，创造价值、连接人心的人。无论 ai 怎么变，这个世界最终需要的是能驾驭工具的人， 而不是被工具定义的人。站在二零二六年的路口，愿你做个清醒的掌舵人。有任何问题，咱们评论区见。

团队用龙虾一个星期烧了几百亿头啃，马上接近十七万美金了，大家看一下说说我的感受吧。 第一，没项目的人别装，你装了大概率也是看看大主播跑几个 a 阵，然后就开始烧钱了。第二，很多人上来就开多 a 阵，默认就是啊，开的越多跑的越快，但你本质上是开多一个 a 阵就多一个烧头啃的进程。真正该问的应该是这一步值不值得单独开始推移，应不应该先压出输入，还有要不要交给大模型， 不是所有任务一上来就交给一个 a 帧，很多时候一个脚本一个规则引擎，一次 l m 调用就够了。第三，很多 token 不是 稍再 up， 而是反复甚至再读 repeat， 反复看 log， 反复解析项目结构。所以代码 a 帧的优化重点不是存储化，而是先设置再读，先 def 再改， 先局部处理再局验证长 context 就 交给那些需要跨文件推理的任务。第四，常用任务一定要做成 prom template， 不要每次现写后面一直低 bug， 其实是最费钱。第五，模型只选最贵的，这条就不解释了。 最后说一句吧， token 真的 很贵，因为我们团队有好几个项目同时在跑，所以只能抽出一部分精力先去做 token， 节省方案，不然很多项目根本就跑不长，等做好了也会开放出来给大家使用。

托管工厂投建的财务模型是什么样的？如果按照以前算力租赁的模式，就是把你的机器都包租给大厂五年，你赚的就是大厂给你的利息。机器租约后呢，也是给大厂的稳定。但没有想象， 如果按照托管工厂对外分发的模式呢？比如把我们的托管上架到 open loop 归机这些平台，就取决于你的设备费用 定价，开源模型的选择， token 的 定价满足率，维护维保稳定性以及未来算力和 token 的 工序关系。连 token 整体比年前涨了不少，会有较大的波动，随行就是，就像你开网吧，不知道人流量，上网费、维护费等等。目前算力需求的增长大于供给的增长，该的警惕度大家可以感受和查得到。被 token 工厂的投建是一件机遇和风险并存的事情。二零二零 二零二四年做四零九零算力租赁的人应该没想到，做了两年以后的二手服务器，甩卖起来比当时全新购买的价格还贵了不少。总结一下， tiktok 工厂目前的财务模型还是动态的，可能要采取部分包租，部分零售的模式。

toker 出海风口，普通人怎么零成本切入？我把方法放这了，上期说了一度店五毛卖四百，但大资本玩的我们碰不起。今天说三的真落地方法， 做 toker 出海内容自媒体零成本， ai 写文案，剪映自动成片涨粉接广告躺赚做国内 ai api 出海分销国外贵，国内便宜你拿反用零成本有单再结算， 做信息中介，便宜店找算力，算力找便宜店牵线拿佣金，成一个吃一年。大风口不一定需要大资金，找对缝隙普通人也能分一杯羹。你直接复制文案到剪映文字成片，一分钟自动出片，字幕配音素材全有了，发抖音直接用这个话题标签。

普通人怎么参与托肯工厂业务？首先给虽然普通但有着实远见的你点赞！托肯业务将会重构我们未来的算力， ai 和能源的计价方式和结构，在某种程度上甚至直接和我们企业的竞争力挂钩， 那么普通人就意味着无法大量投资进行建厂，甚至可能没有全职的时间去参与这项业务，不能去代理托管的销售或者搬运便宜的托管 a p i 去海外销售。那么我给你四条建议，千万不要去找不靠谱的算力设备托管投资，投个五万十万。有很多小伙伴告诉我，他们遇到了杀猪盘， 尤其是那些深层能在一到两年回本的，没有那么多天上掉馅饼的事情。如果你是云服务、算力或者 it 相关行业的人，那么快速调整到偷恒工厂这个赛道，这个赛道的发展速度会很快，尤其是现在 ai 建设的景气度和缺货程度之高，是我没有遇到过的， 你需要提前在技术和岗位上进行调整，等待机遇。三、如果你是非技术人员，那么你可以选择电商或者分发平台进行拓展的销售，但这个和卖房子不一样，它有学习门槛，但我认为在 ai 工具的前提下，一般人可以学得懂，搞得定， 并不是学大模型算法那样高不可攀。四、如果你不想投建，也不想学技术，甚至不想销售，那么你就把投肯融入你的工作中，能用 ai 写代码、做 ppt、 做图、做视频的，就不要自己在做，你在用豆包的时候，其实是在免费用别人给你的投肯，这也是一种普通人参与投肯的方式。