token交流群怎么加入

普通人怎么参与 token 这项业务呢？首先要明确一个逻辑啊，就是 token 生产的这件事情是大厂的专属赛道， 不管是算力 token 还是用模型去调用 token， 这个背后其实都需要很大的这个服务器集群 技术研发合规的这个资质，普通人既没有这个能力，也没有资金参与，强行入局的话呢，只会血本无归。所以普通人要做的就是避开生产端，你去聚焦这个流通端，做上下游之间的链接器，全职的时间呢？去代理 tokken 的 销售，或者搬运一些便宜的 tokken 的 a p i 呢？去海外的这个市场去销售。我给你们四条建议啊， 第一个就是千万不要去找那些不靠谱的算力设备平台去托管投资，投个几万几十万的跟你说，哎呀，能在一年到两年回本，三年到四年翻番的， 你们记住了啊，没有那么多天上能掉馅饼的事情给你。第二，如果你是云服务算力或者是 ai 相关行业的人，那么快速调整到托肯工厂的这个赛道， 这个赛道的发展速度其实是会很快的，现在 ai 的 建设进场速度呢，非常非常的高，你们需要提前在技术和岗位上进行调整，要等待时机。然后第三的话呢，如果你既非技术人员啊， 那么可以选择在电商平台或者分发平台进行 token 的 销售，但是它不能像卖房子那么简单，它有一定的学习的门槛啊，不过我认为在现在 ai 工具的驱动下，一般人都是可以学的会 学的懂，而且学的很快，并不是只有那些学大模型算法的那样子高不可攀。然后第四，如果你不想投资建设，也不想学技术，甚至不愿意去做这个 token 的 销售， 那么你就把 token 的 场景融入到你的工作当中，比如说用它去写一个 ppt， 用它去做个短视频啊，做文案就是能让 ai 做的，你自己就不要去再参与了。就是你再用豆包 deepstack 的 时候，其实就是在用别人免费给你的 token， 所以 这个也是普通人参与 token 的 工作方式之一。

toker 代理是一项什么样的业务？想做 toker 又没有办法投入太多的资金和设备的，我们应该怎么参与 toker 的 销售呢？呃，首先在这里呢，你们需要找到折扣足够低的 toker， 那我说的这个折扣低呢，不是靠我们以前的那种请客吃饭搭关系，而是你本身呢，就有足够大的消耗预购还有承诺你的预购和消耗越大，投看的折扣呢就越低。那这点和传统的大场云服务商的模式是一样的，如果你们想做投看代理， 你就要知道云服务商的托管包来自哪里，其实它也是来自于托管工厂，你直接去找云服务商采购托管包，不如去找那个托管工厂和聚合平台，直接去做代销，只要你能找到更加有优势的源头价格再销售到产品公司就可以了。 呃，而且托管工厂呢，他又不可能只靠线下来对接销售，他离不开托管平台的分发。所以对于普通人来说呢，就得知道 便宜的掏肯在哪里，好用的模型是什么，只有这样子才能看清楚你的机会在哪里。我们算好天下平台的 mas， mas 系统还有智能 算力调度系统，也欢迎行业当中的上下游伙伴跟我们一起共建这场算力掏肯的生态。我们相信掏肯是一个足够大的蓝海赛道，希望能和更多的人一起呢，比肩而立，拥抱这个时代。

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。

今天我们继续来讲这个算力中转的生意，今天我想着重讲一下，就是国外转国内这一个 api 中转。首先呢，为什么我觉得国外转国内这一个板块也能做呢？就是因为它解决了两大痛点，它解决了普通人使用国外顶级模型的这一个痛点。 其次它解决了国外模型过于高价的一个痛点，这也是为什么它能成为现在普通人创业的一个热门生意之一。我现在看了很多上游的一些 赚利，他能把二十美金的 token， 他 能把成本压缩到了五美金，比如说他五美金，他卖九美金，他净利润就是四美金，他每卖出九美金的 token， 他 就可以赚四美金，所以说他的利润是特别可观的。在一个行业的流量又很大，其实是不缺用户的，国内使用这些 模型的需求是激增的，我可以放上一张数据图让大家看一下，包括各种 ai 漫剧、 ai g c， 然后包括还有一些程序行业，他们是特别需要这些国外的顶级模型的。然后我们解决这些痛点以后呢，这个生意是特别好做起来的，你能保持你的中转站的 不稳定，用户粘性自然会增加，你的核心用户群也会扩大，这样子你的生意一定是能维持稳定的运转的。 再加上我们国内的模型现在慢慢变强，基础稳定下来以后，我们可以再做国内转国外的这样子的一个个中转站，然后到时候肯定是有更好的前景的。

赶紧薅羊毛，英伟达免费送无线头肯免费用缤米 k 二点五， mini max m 二点五，流量无上限。一个视频教会你怎么免费注册领取，怎么接入锅锅捞小龙虾，使用干货两分钟，先收藏后观看，总共分为三步，第一步，我们先访问英伟达的官网，接受 我们的 qq 音箱 autolok 邮箱，点击下一步， 点击进去，点输入我们的密码，选择我们的验证模糊，点击创建。去邮箱，接受我们的验证码，粘贴验证码，点击确定，点击下一步， 这里随便取个名称，点击创建账号。第二步，获取免费 ipikey， 这里需要认证过后拿到我们的 ipkey， 这里点击 wordify， 这里就需要我们填写我们的手机号，加八六，一定要加上八六点深扣子， 输入我们的短信验证码，点击 word。 好， 这下我们就成功注册，接下来我们去得到 a p i t 我 们选择我们需要的模型， 这里选择 mini max 二点五，选择右上角的 vioq， 点击 jerry 的 api key， 生成我们一个秘钥，我们需要保存 api key model 备用。第三步，接入我们的小龙虾，我们打开 opencloud， 点击 ai 与代理，点击 model， 点击添加 entry。 划到最后，我们看你这个名字，取一个名称， 选择 open api competition， 输入我们的 api key， 打开我们开关，输入 base url， 然后添加， 选择我们的 open api complete id， 名称就是我们的模型名称，点击添加，这里要选择 text 好， 名称选择好，点击保存，这儿点击 open， 打开我们的接收文件。我们可以搜索 primary， 在 models 中添加和我一样的内容，然后再更改 primary 为我们的新节点名称， ctrl s 保存关闭，重启我们的 get， 选择我们新加的模型，询问它。 如果这个视频帮助了大家，请点赞收藏，关注我，多一个程序员男朋友点赞收藏。

很多人觉得做投资很难，但其实和卖保险几乎一样，我给你讲完你就懂了。卖保险的人很多也不懂保险产品，更不懂精算。但他们为什么能卖？ 因为他们认识人，他们知道谁刚买房子，谁养孩子，谁开始关注，保障 他们收集需求，再推荐保险产品，成交之后他们拿佣金。而且很多卖保险的人，以前可能是老师、司机、宝妈、刚毕业的学生，他们并不是专业人士，但是他们都能做 token 渠道。其实是一样的逻辑，你不需要懂 ai 技术，你也不需要做产品，你只需要认识人，收集需求。比如你有个朋友做电商，他说每天写文案太累， 你去找一个已经做好的 ai 写作工具，拿到分销资格，推荐给他，客户用了，背后就在消耗 token， 而你拿销售佣金。为什么这个模式成立？因为现在很多 ar 公司有产品，没有销售渠道，就像保险公司，有产品，但需要代理人，普通人就是那个代理人。 其实 ar 行业正在复制当年保险、房产、云计算的发展路径，技术公司做产品，渠道负责 渠道负责卖，而 token 就是 ar 时代的消耗品。所以普通人做 token 最合适的角色不是技术人员，而是 ar 产品代理。 就像卖保险一样，你卖的是产品，背后是服务，在背后是 talkin。 问，第一个 talkin 客户从哪里来？你身边第一个有需求的人开始。 如果你认识做生意的人、开店的人、做销售的人，其实你已经具备做做 租 talk 渠道的条件呢？如果你身边已经有人需要写文案、做客服，做短视频评论区，打个代理，看看有多少人已经具备租 talk 渠道的条件。关注我，一起探索 ar。

今天我们要聊的是，普通人怎么通过做 token 代理，把大公司的 ai 能力介绍给中小企业，并且用贴心的服务解决他们遇到的问题，从而抓住这个 ai 时代的新机会。是，这个其实是一个非常值得关注的方向，那我们就直接开始吧。 咱们先说说第一个大家常有的疑问啊，就是很多人一听到 token 代理就觉得这不就是一个赚差价的中间商吗？嗯，这个理解对吗？ 其实这个是挺常见的一个误解，大家都会觉得 token 代理不就是跟黄牛一样吗？对，低买高卖赚差价，包括我自己一开始的时候也是这么想的。这么说的话，这个 token 代理和黄牛还真不一样。对，真不一样，因为你深入了解之后会发现，其实， 呃，互联网大厂他们是非常欢迎投肯代理的。是的，甚至可以说，如果没有这些代理，他们的 ai 服务是很难推广到这么多企业的。嗯，因为大厂其实自己是看不上这些中小企业的小订单的，所以他们非常希望有代理来帮他们做这件事情。原来如此啊， 那这些互联网大厂为什么自己不直接服务这些中小企业，而非要通过 token 代理呢？因为大厂的销售团队其实是有限的，他们每个人可能每个月都背着几百万的业绩指标，那他们肯定会把主要的精力放在能签几百万合同的大客户身上。对，比如说金融巨头、大型国企， 因为这样的一个订单就足够他们忙活好久了。所以说中小企业的订单太小了，大厂根本就无暇顾及。没错没错，就全国有几千万家中小企业，可能一个小老板一年就只想花个三五千来试用一下 ai。 嗯，那这一点点钱 还不够给大厂的销售发工资和报销邮费呢。所以，大厂不是不想服务他们，而是在商业逻辑上划不来。是的，他们没有办法为了这点收入去耗费大量的人力和时间了解了。那托根代理到底是怎么把大厂的 ai 和中小企业连接起来的呢？是这么回事，虽然说这些中小企业数量庞大， 他们的需求加起来是非常可观的，但大厂自己是没有办法服务这么多小客户的。所以，这时候 token 代理就像一座桥，把大厂的 ai 模型、推理、服务啊，这些能力带给了这些 不懂技术，但是又想用 ai 来赚钱或者省钱的小老板们。既然如此，为什么大厂他们自己没有办法把 ai 技术直接卖给这些中小企业呢？这是因为大厂他们虽然很会研发技术，但是他们只会用 api、 sdk、 推理服务这些专业术语沟通。嗯， 可对于中小企业老板来说，他们根本听不懂这些东西，他们关心的就是这个东西能不能帮他们多卖货，能不能帮他们节省成本。是的，而这恰恰是大厂的短板。听起来大厂和中小企业之间真的是有一道圆的鸿沟啊。是的，是的，这个时候 token 代理就像一个翻译官，又像一个落地帮手，他会把 啊 ai 的 能力翻译成通俗易懂的话。嗯，比如说客户想节省人工，那代理就会告诉他，这个 ai 客服可以顶三个真人客服还可以全天候工作。是的，如果客户说他想要提升销量，那代理就会说， 这个 ai 可以 帮你自动写爆款文案，自动处理订单，客户根本不用担心不会用，因为代理会帮他全程配置和调试，有问题还可以随时找代理解决。 这么说的话， tocan 代理是不是其实卖的不是 tocan 本身？完全正确， tocan 代理其实卖的是解决问题的方案。嗯，就像把大厂的 ai 能力这个发动机装到不同的车上，然后再交给有不同需求的小老板。是的，这种定制化的增值服务是大厂做不来也不想做的。明白了， 那我想问一下大家最关心的问题，投肯代理这个生意到底能做多久？会不会有一天大厂突然说要自己做中小企业市场，那这些代理不就被踢出局了吗？其实这个担心完全没有必要，就云计算，从二零零六年亚马逊推出 ec 二到现在已经快二十年了。 嗯，云服务器和云存储都已经非常标准化了。但是市场上依然有多如牛毛的云服务代理商就有上万家啊。 这么说的话，就算技术再怎么普及，代理商依然是有存在的必要的。对啊，因为中小企业永远都需要有人帮他们选配置，帮他们数据迁移，帮他们呃快速的响应解决问题。是的， 所以技术越普及，他们对于这种本地化的贴身的服务需求反而会越来越大。这么看来， ai 领域的 token 代理也是一样的道理吧？没错没错， 因为现在虽然大模型越来越厉害，但是大部分的中小企业老板连什么是提示词都不知道，更不要提什么微调 r i g 搭建知识库了。是的，那这个时候代理就可以帮他们搭建环境培训基础，然后随时响应他们的问题， 这种面对面的服务是大厂永远没有办法取代的。确实，那我们接下来要聊的就是普通人到底能不能抓住 token 代理这个机会。因为很多人一听到 ai 就 觉得门槛太高了，觉得自己又不会写代码，又不懂算法，那是不是就根本没有办法参与？其实完全不用被技术吓到，就真正靠 token 代理赚到钱的人， 并不是说他的技术有多牛，嗯，而是他真的知道客户遇到的问题是什么，然后能够找到合适的 ai 工具，帮客户把问题解决掉就可以了。哦，那看来技术其实只是一个很小的环节，关键还是要懂客户需求。是的是的，比如说你身边有开网店的朋友，每天要手动回复上百条客户消息， 那你只要给他配一个 ai 自动回复机器人，一个月收他五百块钱，他也很乐意，因为他节省了一个客服的工资， 而你也赚到了钱。对，这个过程你根本不需要写代码，你只要会用那些现成的工具帮他配置好，能处理一些常见的问题就可以了。哎，那除了这个网店客服的场景，还有没有其他的例子可以举？当然有啊，比如说你小区里面有做自媒体的邻居，他可能每个月花几十块钱 就可以使用 ai 写作助手，帮它生成爆款标题和文案。那你想，一个小区可能有几百个这样的潜在客户，你每个月的收入是不是也很可观？而且你根本不需要懂算法，你只要会用这些工具就可以了。懂了懂了， 那投坑代理这个事情是一个短期的风口，还是说可以长期做下去的？这个绝对不是一个赚快钱的事情，就云计算代理都已经安稳的做了十几年了，现在依然很赚钱。嗯，那 ai 行业现在才刚刚开始，未来大模型肯定会越来越便宜，功能会越来越强大， 那想要用 ai 的 中小企业肯定也会越来越多，所以这个市场是会持续扩大的。所以说即使 ai 普及了，大家对服务的需求还是不会消失的，因为大部分的企业还是需要有人手把手教，需要有人帮他们解决问题的，那这个服务的缺口只会越来越大。 嗯，所以 token 代理是一个可以长期做的正经生意，而且现在其实还处于一个很早期的阶段，可能还要两三年的时间才会彻底爆发， 所以现在大家完全可以慢慢的学习，然后找准时机再进场。行，那今天我们其实聊了很多关于 token 代理，不是一个简单的赚差价的事情，而是一个 真正可以帮中小企业用 ai 解决问题的，然后又可以长期做的一个正当生意。好的，那今天的内容咱们就到这里了，然后谢谢大家的收听，咱们下期再见吧。

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。

天呐，我昨天让奥本可乐帮我跑了个任务，结果他把我的账户给跑空了，还欠费了。 这个任务其实很简单，我就拿去在非洲上帮我创建三个独立的 id， 加了一个群里面，结果花了我十多个大洋给大家看一下啊，那这个是昨天的账账单 呃，四月十四月十二号的账单， 这个是金额呃，十多块钱，我也搞不清楚为什么这么一个任务会花这么多钱，我越想呢越不值得，心痛啊，以后玩这个 open 可乐的话还玩得起吗？ 于是呢，长痛不如短痛，我今天呢就在网上下了一个单，买了个 max 三 archer 九六 g 的 豆包数呢，可以跑七十 b 的 大模型，我也不确定有没有网友用过的，如果觉得这个内存不够的话呢，可以帮我推荐一下，我现在想车要单子还还来得及，可以重新下一个更高级别的。

一点八个亿的免费头肯，他来了，阿里云百联提供了各种强大的模型，比如迷你 max、 全网三和 deepsea， 供大家免费使用，总计一点八亿头肯，今天带大家去注册领取，为了防止走丢，先收藏，我们第一步先打开官网进行注册，点击登录，输入手机号和验证码， 点击返回这里出使唤并发放头肯中。 好，我们这里弹出账户异常，点击认证，点击个人支付宝认证。好，弹出一个二维码，支付宝打开扫描二维码，就按着他的提示一步一步操作，最终实名认证完成。然后再点工作台的大模型，点击模型用量，我们这里能看见有这么多的大模型，我们看一下一百八十 四个模型，一个模型一百万透杆，总共就有一点八四个亿的透杆供大家使用。那么刻号如何配置？之前视频有讲，如果大家还不清楚的可以在视频下方留言关注我，多一个程序员男朋友点赞收藏。

太炸裂了！终于实现了 token 自由 get up 上的 open relay 项目，聚合三十六个免费 ai 配额，可以让你免费地白嫖 cloud opus four point six gpt five point four general mind three point one pro。 同时还可以一键接入 cursor cloud code， 配额用完自动切换写代码，零成本本地部署，凭证安全。

全球顶级 open club 免费投屏渠道 number five， 原声适配全技能预装国产模型，一键安装零代码，微信钉钉远程指令，轻松拿捏，清料任务完全够用。 number four， 智博 ai big model， 清华背景的 token 大 户，两千万 tokens， 能用三个月。 glm 四系列写代码卡 bug 一 把好手，小龙虾们的技术助手首选。 number three， 讯飞新货中文内容生产的蓄势大师，五百万 tokens， 需 实名中文语境理解，精准自媒体内容生产，复杂多轮对话，轻松驾驭小龙虾做内容的秘密武器。 number two mini max， 省抠抠的简洁标兵，十五元额度需实名 输出，极致简洁，日常清亮任务，多轮指令串联，完美适配小龙虾日常使用的省钱利器。 number one， 阿里云百炼模型，生态的全能备用石， 各模型一百万 tokens 能用九十天。韩先问、 deep sick 等爆款模型，小龙虾的全能型后援，啥场景都能 hold 住！五大渠道收藏备用，白嫖大模型，花一分钱！

哈喽，大家好，我是何一啊？大家熟悉的都知道，我做了八年的一个企业营销咨询，然后呢，自从我转入 ai 这个赛道之后呢，也服务了很多客户，越来越多的朋友跟我来交流，说想跟我学习 ai， 但是呢，我发现一堆聊天时候确实有点力不从心，所以呢，基于这个角度考量， 我现在决定成立了透坑俱乐部，那这个透坑就是我们的算力的计量单位啊。然后同时呢，为了更好的服务好大家，我又邀请了两位专家朋友一起加入这个社区，为大家一起共同提供服务。在我左边的李老师，他是新媒体的营销专家，给大家打个招呼。 在我右边的韦老师，他是算法工程师出身的，同时也做了很多一些落地的企业应用场景的产品出来， 那么由我们三个人会组成一个核心的服务团队，在我们社群里面为大家提供一些线上的各种问题的解答和咨询。当然我们这个社群是小付费的社群，欢迎各路老板加入我们的 t 肯净化俱乐部。

ok， 今天讲交易 agent 怎么搭建。首先，交易 agent 和我们熟知的量化代码不同，它不只是给出一个买卖点，而是一整套从策略生成到策略运行再到复盘迭代的角色体系。首先说，我们敢于将这套框架分享出来，是因为确实不担心你能把它超走。 说实话，智能交易代理的产品是持续重构的，而且它中间涉及的状态工程和 agent 的 工程，如果你只是想复刻它，我想踩坑能踩到你自闭。 由于系统确实很庞大，总代码有七十多万行，我们这次视频先挑 tap 策略生成代理来说。首先，系统接收用户输入的自然语言需求后， 需要将其拆解为一组可以计算、可以约束、可以验证的策略变量。这里不是简单做关键词抽取，而是要识别用户真正的交易目标，成一份结构化的交易画像。这是策略生成、风险控制、规则编排、运行验证的统一。上游输入 画像通常包括以下内容，交易风格、市场类型、标地尺、入场出场编号、持仓周期、风险等级、仓位倾向、是否调仓等等等等。后续无论是深层规则进行回测、做实时运行，还是做分控门禁，都是基于这一套策略画像来工作的。 策略画像生成后，系统不会直接产出执行代码，而是先产出一个策略蓝图。蓝图层主要是管理策略逻辑的组织方式、入场规则、出场规则、横向筛选、逐标的的纵向推理、量化计算和推理节点的边界都会在这里分清楚。 蓝图层的目标是先让策略结构正确，再去进行运行正确蓝图生成后，就可以把策略翻译为一张标准化的规则图。规则图不是现行的文字，而是可以直接执行的策略流程网络通常有以下的节点构成， 开始节点主要是承接原始标地池，负责横向的股票筛选。 look 节点定义主标地的处理作用域推理节点执行单标地的逻辑推理、阶段判断、条件筛选、辨识分析。 还有交易节点执行入场和出场的交易，同时也管方位决策，管组合层的风险裁决。规则图的核心价值在于它把策略从文本策略升成为图结构。 t a p 图结构使系统具备明确的因果路径， 节点职责边界和上下游依赖关系都很清晰，也使得策略可以被调试，可以被重跑，可以被局部的修复，可以渐进式的增强。在规则图之后，系统会把 start 节点中的横向筛选 推理、节点拆分，以及 scale 的 挂接参考文本的挂接放在一条生产链。首先，对于 start 节点内的横向筛选逻辑，系统会把选股范围转写为量化代码 这一层重点处理均线、成交量、动量、波动、趋势强度、形态筛选等等可以量化的条件，同时也要识别那些不能被量化的技术指标。随后，系统会把复杂的策略拆分为多个推理节点，每个节点只负责一个明确的判断任务， 例如判断当前标地是否处于趋势延续阶段，当前回踩是否属于健康调整，该信号是否已经过度拥挤。这样的好处是系统后续可以知道是哪个节点导致了某次入场， 也可以知道哪个节点导致了离场或者调仓。当某些推利节点需要额外能力的时候，系统需要再为其匹配或者深层对应的 skill。 skill 是 节点级的能力模块，它决定这个节点能访问什么上下文， 调用什么工具，具备什么专业判断边界，包括财报事件的解读、公告的解读、情绪识别、行业轮动判断、组合、风险趋势、 资金分配建议等等复杂的能力。 k a p 生成后， agent 会将它放到调试功能里进行调试。系统不会默认策略是可用的，除非这个策略经过调试的验证。调试的目标也不只是检查语法，而是验证整张策略流程图在真实的运行上下文里是否成立， 包括节点结构是否完整，上下链连接是否有效，开始节点里面的选股逻辑是否能正常执行。推理节点里面上下文是否完整，技术条件能否由节点 a 证的拉下来， 是否存在未来函数的风险等等。一套真正可用的策略生成系统不应该在策略生成完成时就宣告成功，而是应该在运行验证通过后才认为策略具有交付的资格。最后是风险门禁， 风险门禁不是泛泛的做一些注意事项，而是围绕策略对象本身做一个结构化检查。系统需要评估的内容有很多，系统需要评估当前策略是否与用户的风险偏好一致， 日内策略是否与隔夜约束冲突，调仓周期是否与 k 线周期匹配，最大持仓数与策略风格是否冲突，后选标的数量是否过宽或者过窄， 风险控制是否只是描述而非真正形成规则。风险门禁的意义在于深层质量提升为策略合规性和 策略一致性，这一步是将策略深层从 demo 级真正走向生产级的关键。最后就是策略交付，所有的深层变异调试校验通过之后，系统会把这个策略打包为一个完整的结构化资产。 交付的目标也不是给用户一个看起来专业的策略，而是交付一个可以继续验证、可以继续运行、也可以继续迭代的策略对象。

第一个机会就是基金领域的这个机会，会有大量的托肯工厂的专项基金参与到能源方的投建当中，或者是运营商啊，云服务公司自己的这个智算中心的投建，投建当中来获取投资机会啊，这是第一个。第二个呢，就是算力设备商的机会， 主要是国产的 ai 芯片以及交换机啊，路由器啊，电力设备，包括像冷却啊这些。那整个制算中心的头件的其实是非常大的，动辄就要最少几个小目标来起步，而最主要的核心就是设备，所以设备这条链上的规模是不可估量的。 那还有第三个呢，就是服务的机会啊，所有的这些制算中心的技术建设、运营维护还有销售，都是需要大量的服务公司来支持的，所以你们从现在开始学习技术运营还有销售，都是在给自己今后踏上 ai 这个行业在铺路。 那最后一个呢，就是代理商的机会啊，那这里面大厂云服务商还有运营商，他只能去服务一些比较大的企业级的客户，那千千万万个小客户还有个人呢， 将会有很多的代理商公司或者是由个人去服务他，所以整个资源经济的版图是非常非常大的一个赛道，也是一个非常开放的赛道，如果你也想参与，进来评论区打出参与，和我们一起并肩而行。