token国家管控了吗

这件事啊，真的关乎中国 ai 的 未来，我们不能再让宝贵的算力资源被低价的外流了，更不能让当年 光伏的教训在 ai 行业重演。刚刚看到明源老师讲的一件事情，我非常认同他的观点， 国家呢，必须尽快规范 ai token 的 出口，先给大家用大白话讲清楚啊， token 就是 你跟 ai 对 话时的计费单位， 你问 ai 一 句话， ai 回你一句话，都要消耗相应的投感，它背后对应的是我们的电力、算力贷款服务器，是国家实实在在的基础资源。 当年呢，光伏行业就是因为内部无序的竞争，互相压价，最后整个行业吃了大亏。今天的 ai token 出口正在面临同样的风险。 呃，这不是限制发展哈，而是为了让我们的 ai 走得更稳更强。很多人还没有意识到这里的问题有多关键，现在真实的情况是什么样的呢？我们的 ai token 正在大量低价的出口， 国外机构可以用极其低的成本使用我们的算力来训练他们的 ai， 反过来，我们想用到他们的高端芯片先进算力的时候呢，却处处受限，处处被卡脖子，就形成了一种 我为人用人难为我用的不对等的局面。长此以往呢，我们的核心资源很可能变成别人发展 ai 的 廉价工血包。呃，这也不是谁的错啊，但必须有人提前的提醒，防范，提前的规范。所以呢，呼吁国家相关的部门针对 ai token 的 出口 制定具体务实的方案。第一，把 ai token 纳入国家战略服务出口管理，设立出口价格底线，禁止无序的 低价竞争，不让宝贵的资源被贱卖。第二，建立对等的原则。别人对我们限制算力，限制芯片，那我们也规范好我们自己的 token 出口，形成合理的制衡。三、对出口 token 征收必要的调节税。 这笔钱呢，可以反哺国内的研发，用来攻坚芯片、攻坚大模型、攻坚核心算法， 只有这样，才能形成出口有规范、价格有底线、收益、反哺科技的良性循环。这才是真正对我们 ai 负责，对国家的未来负责。中国 ai 要想真正强大，不仅要技术过硬，更要 清晰的规则，底线牢固。这就是我今天想完整传递给大家的观点，我已经通过我自己的渠渠道把这些建议向上反映了， 如果你也认同，也请你通过合理正规的渠道，一起把这份建言呢传递上去，让国家听见我们的声音啊，关注老杨，贡献自己一份绵薄之力，陪着国家一起强大！

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？

问你个问题啊，针对阿美对我们的高端芯片制裁，我们有没有类似的制裁方案可以打通他们？就在今年的四月二号，阿美国会抛出了史上最严的对华芯片管控方案，这个方案通过之后，将会在接下来的半年内，对我国的芯片生产带来史无前例的技术风。 最重要的是，这一次是民主党和共和党共同支持的两档法，落地的可能性极大。讲到这里，我想就有小伙伴不禁要问了，明明你阿美已经深陷各种麻烦中不可自拔，为什么还要抽出手来继续对我们芯片进行加码制裁？ 可是在很多人的印象里，最开始的芯片制裁就是不让我们购买手机的高端芯片，影响的也只是某个大厂的手机业务而已。到后来制裁加码的 h 一 百、 h 二百等等。 老实说，这两款 ai 芯片根本就不在民用端进行使用，所以大家也就当个乐子看看。而这一次的制裁方案完全不同，核心打击对象是半导体制造设备，只在打击我们的芯片生产能 力。方案不仅直接点名了五家中国龙头企业，还拉上了荷兰的阿斯麦、日韩等盟友，要求其在一百五十天内对其管制。这一切的一切总结下来，其实就只有一句话，那就是尽可能的 拖延中国 ai 产业的发展。说到 ai 产业，又有人不禁要问了，这跟我月薪三千有什么关系吗？老实说，不仅有，而且关系非常大。这么说吧，从二零零八年到二零二四 年，十六年来，我们在高铁建设中的总投入大约是八点五万亿人民币，而在十五的规划中，五年内，我们预计在 ai 相关 产业的发展是一场关乎于国运级的竞争。玩小了说，在未来的各行各业里， ai 产业会对普通人造成越来越大的影， 你未来月薪是三千还是三万亿或者是失业，跟中国 ai 产业的发展速度息息相关。一提到 ai， 很多人会觉得是高科技，是机器人， 是比搜索引擎好用一点的豆包大模型，或者是存在于科幻电影中的超级人工智能 a s i。 还有人会觉得 ai 发展下去，会大规模替代人类工作，从而抢占人类的生存空间，甚至是终结掉人类文明。接下来，我将用三期的时间为各位详细拆解整个 ai 产业，你的所有疑问都将在这里得到答案。 好在我们之前的内容里就有聊过英伟大，虽然英伟大在手机芯片领域里折戟沉沙，但却凭借了其眼光，硬生生的成为了 ai 领域中无法被绕过的王者。算力作为 ai 产业中的新能源，整个 ai 产业的前中期竞争都将围绕着它来展开， 而算力的根基就掌握在芯片制造能力的手中，因为他创始人黄仁勋、博恩斯坦等业内和专业机构不止一次在公开场合向我们讲述过 ai 产业的底层逻辑。第一层，能源层，简单来说就是电，给芯片和其他硬件提供运转动能。 第二层，芯片层，也就是我们说的 gpu npu a s i c， 它们可以将电力转化为算力。第三层，基础设施层， 拆开来说就是建设数据中心所需要的土地、电力输送系统、冷却系统、网络互联架构，也就是 c p u 光模块之类的，它们决定了算力能否从实验室走向工业化生产。第四层模型层，典型代表就是我们熟知的 chart gpt、 deepsea 豆包等等。 第五层，应用层，举例来说，这一层包含了自动驾驶、工业机器人创新要研发、智慧政务等高价值的场景。 采用逻辑的理论，我们可以更加明确一个观点，那就是当今世界上真正具备完整 ai 全产业链能力，能主导全球竞争的只有阿妹和我们。 本来按照阿妹的打算，高端芯片给我们一抢，让我们在短时间内没有办法把算力传导到大模型的训练、云服务、推理等 ai 应用层面。那么在这个时间段，他们就可以凭借其最先进的 ai 大 模型，把 talk gpt 它强大到什么程度？打个比方来说，如果说当时全世界其他的大模型就像你家超市门口摆的摇摇车，那么 chart g p t 就是 变形金刚，是擎天柱，是魏征天，根本就不是一个时代的产物。在那个时候，全世界都已经做好了准备， 那就是阿美在全世界建几十个类似星际之门的数据中心，然后给全世界输出大量的 token， 光卖流量这一项，就可以让阿美不用劳动还能赚得盆满钵满。而在计划中， chart 的 c p t 直接就把我们给办了，根本不给我们用，过于先进的就不展示，至于落后的，你想用是吧？可以 拿美元来结算， ar 霸权加美元结算，这是阿美 ai 指名体系中最重要的一环。想象一下，只要独占顶级大模型加顶级算法，同时封锁我们，不让我们用最先进的模型，只让我们提供廉价电力、廉价算力和廉价代工。 全球其他国家的数字化、智能化密码都掌握在他们的手中，而他们只需要坐在顶端，就可以利用 ar 霸权加美元继续收割全世界。这已经不是技术竞争了，而是新的指明主义， 其他所有人都所在 ai 世界的底层劳工位置。到那个时候，我们将再次回到用八亿件衬衫换一架民航飞机的时代，你月薪还能不能拿到三千，都得看别人高不高兴。就在大家准备放弃并且谋划着怎么弯道超车的时候， deepsea 横空出世了。没有人会有预期说是一个搞量化基金的，能搞出 deepsea 这种大模型来。在内场大模型的竞争中，我们也有相关的企业在研发类似的 ai 大 模型， 不过效果都不太好，所以只能说是无形插柳了。到现在我一直都认为 deepsea 绝对是一件国运级的产品，但你要说 deepsea 是 碾压式的牛逼，那倒也不至于，至少没有 chart gpt 厉害。但人家的优势是什么？第一，开源，第二，免费。 第三，你可以自己本地化部署。这一套组合拳下来，直接把阿美的 ai 霸权加美元结算的底层路径砸了个稀碎。最最关键的是什么？是在大模型的训练上，我们的平均受教育程度是什么水平？大家可以自己找数据。 反观阿美，在几十年的快乐教育下，甚至连三八二十几都口算不明白，你指望他们训练的大模型能问出什么样的问题来呢？所以说美苏冷战期间，阿美上过月球我是相信的，但是说他现在连登月说明书都看不懂， 我也是相信的。好了，言归正传，回到我们开篇的问题，针对阿美对我们的高端芯片制裁，我们是否有类似的方案可以进行反制裁？答案是有，而且一旦进行就是一场不对称的反制， 其关键的核心就在于电，电力是 ai 的 终极底座，这一观点受到越来越多的业内人士的认可，离开了电，再精密的芯片也只不过是一块看起来还过得去的石头而已。 我们来看这一组数据，全球百分之七十以上的电力装备都由我们主导供应，阿美的电网改造升级扩容，离开了我们根本装不动。而数据中心 ai 超算更是离不开一个大型的 ai 机群，中供电系统不间断电源、高低压配电、液冷散热、温控储能，绝大部分的核心组建都来自于我。 所以想要建立数据中心，第一步就是向我们购买设备。假设针对阿美的高端芯片制裁我们报纸以断供电力设备的制裁方案，那么其结果会比各位想象的还要惨烈。首先就是现有的 ai 机群根本无法扩容，也无法维护，配件坏了都没得更换， 算力别说上涨了，直接逐年萎缩。其次，新建的算力中心将面临全面停摆，就算有芯片也跑不起来， 芯片约等于石头。最后，想走绿电转型，想依靠光伏封电打翻身战。不好意思，全球光伏逆变器储能系统我们占了百分之八十到百分之九十五的份额，最终结果，阿美的 ai 产业将原地踏步，甚至是逐渐倒退，五年甚至是更短时间，芯片代差将被磨平， 十年，阿美将彻底退出 ai 争霸的训练。当然，会不会有不对称反制的一天，我们不得而知。说这些只是想告诉各位，我们并非毫无还手之力，甚至远不止只有这一套反制措施而已。需要明确的是， 依靠制裁并非长久之计，也无法维持所谓的体面，只有保持对话，推动合作才是真正的发展之道。好了，本期内容就是这样，我是沉默谢楠，点赞、关注、收藏，我们下一期再见！

欢迎来到数字失落新前沿， taco 正成为全球数字经济的新石油国家，明确支持 taco 出海上头，凭借独特优势正崛起为关键节点。 我们的金砖一带一路可追溯数据库在此生根，将绿色算力转化为可信的全球数字服务。下一层，看汕头如何凭绿电定义未来成本。

hello， 大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天咱们来聊一聊最近一段时间大家非常非常关注的一个话题啊，就是关于这个 ai， 这个所谓的新的货币啊，这个 token 它的这个成本到底怎么能够降下来？因为现在这个随着这个 ai 的 应用越来越普及啊，这个 token 的 消耗真的是猛涨啊，这个成本真的是让很多人都非常的头疼。那中国电信呢？最近也是动作频频啊，咱们就来聊一聊中国电信到底是怎么来解决这个问题的，没错哎，这个真的是 大家都在关注的一个话题，那我们就直接开始吧，咱们先聊第一大块啊，就是电信的这个破局之道啊，就是它到底是用什么样的组合权能够把这个 token 的 成本降下来？ 中国电信到底在技术上做了哪些事情，能够让这个 token 更便宜？这电信其实它就是自己研发了这个星辰大模型嘛，然后它有超过两百五十个 ai 的 应用上线，有一百一十多个 行业的大模型，有三百五十多个智能体，就是它整个的这个用自己的技术就把这个主动权掌握在了自己手里啊，也给企业去做定制化的需求，听起来确实是挺有突破的，然后他们还跟北大一起去做这个分布式推理的优化， 就是它这个呃混合请求的这个平均时延降低了百分之四十，短庆球的这个手 token 的 时延降低了四分之三，它们还做了这个低比特量化啊，就是把这个硬件成本压下来， 这个推理效率提升了一半。还有就是它们的这个吸攰平台啊，就是可以让这个算力的调度毫秒级的响应，支持百万级的这个智能体同时去使用，就是它整个的这个 效率和成本都大大优化了。哦，那就是说除了技术层面之外，其实电信在运营层面有哪些创新的手段可以帮助降低这个 token 的 成本呢？就是他们首先第一个就是他们把这个 token 当成了一个核心的战略资源嘛， 然后他们就不光是去推动他的这个自有 token 的 一个壮大，他们也在联合这个生态伙伴一起去丰富这个 token 的 供给啊，就是让这个源头活水来嘛。那这个具体到企业和家庭这两端呢，就是企业这块的话，他们是有这个 呃私有化的部署啊，然后有这个 token 的 批发，还有就是这个不同的行业他们都有这个专属的套餐啊，就是你可以去定制 家庭这块的话，就是他们把这个 token 直接就嵌入到了这个融合套餐里面啊，就是你这个手机宽带、 ai 云盘这些东西都可以去 共享这个 token， 再加上他们的这个呃，两千五百万台的这个智能终端去做这个协统，就是他整个的这个运营模式就变得非常的灵活啊，就可以满足各种场景的需求。就是说中国电信他这个具体在保障这个 token 的 使用安全和稳定方面他是怎么做的？ 他们就是专门做了这个精准的留控系统嘛，嗯，就是他可以实时的去监控这个 token 的 调用，然后他可以自动的去拦截掉那些异常的请求，他们也有这个智能的计费和账单的系统，就是他可以自动的去统计这个用量啊，自动的去分摊这个成本 等等的一些方式吧，就是让这个高优先级的这个业务可以保证不被挤掉啊，也提升了整体的这个抗风险的能力。然后咱们再讲第二部分，就是这个转型的差异对比，大家就说这个流量和这个 token 这两个时代到底在场景和处理对象上面有哪些核心的区别？嗯， 这个你想啊，就是说语音时代，大家就是打电话、发短信，然后那个时候就是按分钟按条数计费，那个时候核心的处理对象就是人的语音。后来有了这个移动互联网之后，大家就是刷图文、看视频，这个时候就变成了按流量 k b m n b g b 这样来计费，那这个时候处理的对象就变成了网页、图片、视频。现在这个 ai 大 发展之后，这个变化就更大了。没错没错，那现在到了这个 token 时代，就是 ai 模型直接去处理文本、图像、音频这种多模态的内容， 然后它是按照这个最小的信息单元 token 来进行计费，那这个日军的调用量在咱们国内已经两年涨了上千倍， 这个处理的对象和这个计费的方式跟以前相比都已经是天壤之别了。你觉得就说这个电信运营商从这个卖流量到现在开始经营 token， 最大的转型的差异体现在哪些方面？就我觉得就是他们原来可能就是卖流量套餐嘛， 那现在就是要围绕这个 token 来做文章，就是你要去精细的计量每一次 ai 的 调用，然后呢你还要去支持这种 不同的场景下的灵活的计费，甚至说你要去把这个 token 像商品一样在不同的业务当中去自由的流通，听起来好像是整个业务模式都要分析一遍，对，真的是这样，就是不光是计费方式变了， 他们现在的这个核心的竞争力已经变成了你如何去高效的管理这个 token 的 全生命周期，然后如何去让这个算力和数据的调度变得更聪明， 包括他们的这个资源投入也开始往这个智能的基础设施倾斜啊。那整个这个运营的思路就是要从一个单纯的卖流量 转向为用户去创造价值。你觉得这个从流量到 token 的 变化，到底给这个电信运营商的整个行业带来了哪些深远的影响？就这个 token 我 觉得它就像是一把钥匙，它彻底地打开了这个 ai 跟这个数字经济的大门。 对，它不仅仅是一个技术的升级，它更是一个全新的商业规则的建立。对，那这个也让中国的这个运营商有机会在全球范围内去争夺这个话语权，因为 谁能够掌握这个 token， 谁就能够掌握这个数字世界的底层的逻辑和创新的主导权。咱们来聊一聊第三部分就是这个电信业务的实践了啊，对，就是说具体到中国电信在不同的业务场景当中是怎么用 token 的， 比如说啊，普通用户他可能就是用这个 ai 铃声，或者是用这个 ai 云电脑，那他其实是不需要关心这个 token 是 怎么回事的啊？他就是这个服务就直接内嵌在他的这个套餐里面了。 ok， 那 比如说像这个 ai 铃声，现在已经有超过四百万的用户在使用了啊，然后每天的这个 token 的 用量也涨了十几倍，企业和政府呢？是不是又不一样？没错没错，那比如说对于中小企业，他可能就是订阅制的套餐啊，那他就很灵活的可以去使用这个 ai 模型。对于一些大型的政企客户， 那可能就是私有化部署，加上这个，呃， token 的 批发，那他可能一年的 token 用量都是以万亿为单位的啊。对， 那包括我们的这个江苏电信啊，它也是通过这个 token 的 精细化的运营啊，把这个故障定位的时间大大缩短了啊，那同时呢，也让这个运维的效率提升了六成。中国电信在这个 token 的 计费方式上面都有哪些创新呢？他们就是推出了这种暗量计费和包周期的套餐啊， 啊，包括还有这种，呃，不同的模型，不同的价格，然后还有这种高峰期和平峰期的这种灵活的定价。那同时呢也会给新用户送这个免费的额度啊，包括这个企业的套餐里面也会有一些免费的额度，让你可以去 减少一些刚开始使用时候的顾虑，听起来就是各种场景都覆盖到了，对，没错，就是个人用户，可能他都不知道他其实在用 token。 对， 他就是套餐里面就包含了这个企业呢，他可能就是订阅制的，或者说这种后付费的， 那包括还有一些这种智能体的自动计费啊，和这个账单的明细啊，让你可以成本分摊更透明啊等等的一些方式吧，就是让大家都可以 呃降低一些门槛啊，然后也方便你去精细的管理你的这个支出。中国电信把这个 token 作为这个经营主线之后，到底给这个公司带来了哪些实打实的变化呢？ 首先就是他们已经形成了一个完整的从算力的提供到平台的支撑，到多端的这种应用的一个 token 的 经营的体系啊。那呃，他们不光是在国内去推广这个 token 的 套餐啊，包括也在探索这种跨境的服务啊，那 tocan 现在已经成为了他们这个业务增长和价值经营的一个核心的驱动力啊，就是他们已经真正的从一个 传统的这种流量的运营商转型成了一个 ai 时代的新的服务的提供商。对，今天我们聊了很多关于中国电信在这个 ai tocan 上面的一些技术创新和一些实践嘛，其实我们也看到了，他们确实是在让这个 ai 的 使用成本变得越来越低啊，然后也在让这个 ai 变得触手可及。 好了，那么这就是我们本期播课的全部内容啦，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜！

token 经济火了，嘿，为了给他一个叫做词源的中文一名，国家层面还要特意宣告一下，比如全国科学技术名词审定委会今年三月敲定的这个翻译后啊，发了个公告。你可能不明白，为什么这么一个词语翻译一下还要广而告之，还这么多人追捧啊。 比如说英伟达 gtc 大 会上， talk 这个词语，黄仁勋讲了五十次，把 talk 定义为 ai 时代的新大宗商品。阿里呢，最近还成立了一个叫做 talkhop 事业群，由 ceo 亲自挂帅。这还挺有意思的，不管是 talk 还是词源，听起来就像是一个学术词汇和技术词汇，怎么就成了一个到处都在说的词语呢？ 而且看着势头还不小，现在连我爸都跑过来问我，耶，这个 toc 是 啥意思啊？没关系啊，你很快就会懂了，因为这个词语心情呢，离不开大家的 ai 焦虑。不过这一期呢，我们不会去讲这个过多的技术定义啊，就从经济角度把这个事给你说明白了。 toc 是 什么，背后包裹着怎样的商业真相，以及未来会怎么样。其实这个词啊，也不是什么新鲜的词，它现在被翻译为词源， 我就想先感慨一下，世上还真是一个轮回。这个词上世纪五六十年代就出现了，那会也是一个经常被人们提到的词语。当时程序员写代码，计算机看不懂，得先把代码切成一节，一节他认识的最小单元，这个方法就叫做词法分析， 而这切出来的每一节就是 talk。 比如一句简单的中文编程语句，整数假等于一，就会被切成整数假等于 一分号这五个 token， 所以 在那个时候， token 就是 词法单元。在这之后，随着计算机技术发展的不同潮流， token 的 含义又经历了网络安全时代的身份令牌、区块链时代的通证等各种中文翻译。 今天呢，又回到了起点，因为 ai 成为时代趋势， token 直接被文艺复兴，又回到了词法单元的本意。当 ai 大 模型处理文本，它也需要把句子切成一小块，然后每一小块呢就是一个 token， 比如说 unbelievable 会被切成 unbelieve， abou 三个 token。 另外呢，我们要注意，在和 ai 对 话的过程中啊，无论是我们把问题发给 ai， 让 ai 去理解问题，还是让 ai 回答我们的问题， ai 都需要用托管来消耗计算。这就好比我们上网消耗流量，现在你用 ai 啊，就要消耗这个托管。 不过这里有一点不一样，流量只计算你看了多少数据，而托管计算的是 ai 想了多少，算了多少。但是大部分人今天对这个托管消耗是无感的，你知道是为什么吗？哦，因为现在大部分模型是免费或者采取订阅模式的， 也许哪天就都要收费了，大家就能感受到花 token 这件事，和流量啊，是一个意思。哎，说到这里，我还要澄清一点，很多人以为消耗算力和消耗 token 是 一个意思，其实差别还挺大的。那消耗算力呢，是笼统的描述了我们消耗多少计算资源，就像是我们开车消耗了多少发动机的能力， 而消耗 token 就 好比我们开车跑了这么多路，烧了多少升油啊。因此， token 的 出现是把模糊的算类消耗变成了标准化的用量计价，相当于 ai 时代的计量单位。深刻说到这，你有没有想把钱包存紧一点的冲动呢？这 ai 消耗的计量单位都确定了，离收费还远吗？ 那我们就来看看这个账单啊。首先呢，你还是得知道这个账单可以被拉出来的时候呢，就代表 token 经济啊，一点都不远了。 说到这里呢，我顺便就想提一下现在大火的这个龙虾， openclaw， 正是这只龙虾啊，让大家突然意识到， tucker 原来是如此的昂贵啊。 openclaw 是 一个开源的 ai agent 的 框架，因为 logo 是 一只红龙虾，大家就把这个装机和使用行为称为养龙虾。这个龙虾可不是简单的聊天工具人，而是一个真正的数字流氓。 猎豹 ceo 傅盛说自己骨折期间用龙虾自主发推文，产出一条百万阅读的爆款，一下子就点燃了全网养龙虾的热情，可以说是趋之若鹜。结果好家伙，在这股龙虾热潮下，大家发现了一个问题，龙虾烧头啃的速度简直离谱。 我们平时用豆包查了 gpt 这些 ai chat bot， 聊个天一个来回也就几百 token， 但这养的龙虾为了完成一个工作任务，动不动就是几百万 token 起步， token 消耗指数级上涨。 我身边有朋友算了一下，一个月 token 消耗就花了一万多块，这到底是为什么呢？那首先是因为各大 ai 大 模型的 token 收费本身就不一样，国内厂商呢，输入价格大概在三毛钱到四块钱每百万， token， 输出价格呢，六毛到十六块钱每百万 token， 那 国外模型平均就是要比国内贵个四倍五倍。也就是说，如果你的龙虾调用国外模型更多，那恭喜了，账单上这个数字啊，不免就是大一点点。 其次是因为 ai agent 的 任务消耗量大，和简单的对话不是一个量级。我举个例子啊，你给一个指令， ai agent 像一个员工一样，得自己拆解任务，规划步骤，调用工具，检查结果，甚至试错重试，每一步都需要消耗 token。 之前很火的 agent minus 就 提到，处理一个典型任务平均要调用约五十次工具， i sir pick 也说 agent 经常要对话几百轮。更可怕的是，像龙虾这类框架还有一个心跳机制， 每隔十五分钟到三十分钟自动唤醒一次检查代办同步状态，每次唤醒都是一次完整的 a p i 调用，就算你啥也没干，也在消耗头坑。还有顺便分享一下网上流行那副对联内容啊， 上联是收费安装小龙虾，下联是收费卸载小龙虾，横批是自讨苦吃。哎，真的很贴合大部分人追风人的心态，包括我自己也是。 调侃归调侃，还是有很多老板们买账呢，比如说前面的富顺，还有我接触到的一些创业者啊，他们就非常的热衷，从他们的角度出发，比起招几个员工月月发工资，还存在着沟通不畅的问题。那你去搞几个 ai agent， 只是烧点托管费用，老板们觉得这还是很有性价比的。 所以说啊，这个龙虾确实就是加速了用户对 ai agent 的 付费意愿。大家从过去不愿意给聊天的 ai chatbot 付费，到现在开始愿意给能代理干活的 ai agent 买单了，黄仁勋最近在发布会上说，公司百分之一百的员工都在使用 cloud code， codex 和 coso 这些 ai agent。 那 中国市场也是全球 tucker 消耗增长最快的市场，二零二四年初，中国日军 tucker 掉油量约为一百万亿，今年三月已经突破了一百四十万亿， 两年增长超千倍。你看看这增长速度，如果把中国二零幺五年这一年的头肯钓用量按照付费计算，你猜猜是多少钱？ 根据公开数据计算，市场价值一年约在四百多亿元至二十多万亿元人民币之间。哎，这个测算出来的这个区间跨度有点大，主要是因为国内厂商的钓用单价差距太大了。那么如此惊人的数字，是不是有一批公司得乐开花了呀？ 那你们猜猜又都有谁呢？其实就是最近大家常说的 token 产业链上的各个玩家，从最上游的芯片和能源，到中游的云厂商，再到中下游的大模型公司。那先说说最上游的，其中就有这个英伟达，他们的 ceo 黄仁勋在 gtc 发布会上花了一大半的时间都在讲这个 token， 他 还整出了 token 经济学、 token 定价体系等等的这一大堆的概念啊，不拉不拉，整个演讲内容呢非常的长，那我就总结了几条最精华的观点，和大家一起回顾一下。 那核心呢，就主要是两个部分，第一部分是对 ai 未来趋势的判断，他认为 token 消耗要大爆炸，因为 ai 已经跨越了一个关键的拐点，从训练全面转向推理，过去两年，全球 ai 算力需求增长了一百万倍， 推理所需的计算量可能是训练的数万倍甚至数十万倍，反映到他们的业务预期上。他给的数字也很惊人，到二零二七年， blackwell 和 ruby 这两个核心 ai 芯片架构订单收入就将突破一万亿美元。 这是个什么概念啊？相当于英伟达当前年收入的近五倍。哎！不过提醒一下，英伟达这波操作啊，不排除有 peo 下游的这个成分，因为大家用偷个月多，也就意味着云厂商和大模型公司就得多买他家的芯片。哎，这个呢，咱们得心里有数啊。 第二部分就更有意思了，咱们要上一点思维的高度了。黄仁勋讲的不是技术，而是一套全新的生产力分配和价值衡量逻辑。比如他说，未来企业聘用员工， 有一半的成本可能是要给这个员工购买 token， 员工就用这些 token 啊，去选择好的模型和 agent 来产出。更炸裂的是，他还提出了一个 token 经济学模型，把 token 分 为五层， token 的 质量就决定了这个员工输出的质量，只有厉害的人才配用最贵的 token。 哎，这是不是意味着，以后看我们普通打工人混的好不好，就看有没有用这个高速托肯套餐了。上游呢？还有一类玩家，电力这些能源公司相对人就好理解一些，因为 ai 工厂本质上就是用电来换托肯。这也引出了最近很火的一个概念，托肯出海。 什么意思呢？就是海外开发者通过 api 调用中国大模型，按托肯来付费。虽然算力可能跑在海外服务器上，但模型是中国产的， 钱是付给中国公司的。小龙虾最火的那一周啊，中国大模型以四点一二万亿 token 掉油量首次超过美国，在全球 top 五的模型中，中国独占四席。前面我们说了，海外 token 会比国内贵个好几倍，所以中国 token 呢，就通过大模型这样的方式啊，出海了， 惊不惊喜？意不意外？扯远了一点，我们再往下说，还有谁会开心中有算力服务商啊，云厂商呢，得算一个。最近阿里云、百度智能云、腾讯云三家集体大涨价，最高涨了百分之三十。这边对企业的云服务涨价，另一边却给养龙虾的用户免费送托，肯吸引他们用自家的模型。 看起来有点矛盾，但意图呢，非常的清晰，他们更看重的是抢占 ai 应用生态的这个入口。对企业涨价呢，是因为算力啊，确实供不应求了，企业客户迁移成本高，他涨价也会用， 但面对未来这个庞大的 c 端流量，那谁先圈住啊，就等于锁定了未来的 top 消费习惯。最后就是中下游的大模型公司，比如质朴，今年已经涨了百分之二十。哎，我们知道 ai 大 模型厂商是非常烧钱的， 就拿欧本 ai 来说，前前后后融资超过了一千二百二十亿美元，但去年上半年亏损就达到了一百三十五亿美元。而他们尝试的订阅付费模式，目前也只有不到百分之十的用户在买单。现在 ai 政策一爆发，他们作为底层的卖水人，未来的商业化预计会提速。最后简单聊两句， token 这个事儿跟咱们普通人有啥关系？那第一呢， token 这个计量单位，一定下来， ai 收费大概率就会提速啊。但换个角度想啊，他敢收费，就说明 ai 真的 能帮人干活了，不然谁会去买单呢？那第二呢，就是以后用好了 token， 可能会成为一种新的竞争力啊。 同样一个任务，有人花几千个分期就能搞定啊，有人要烧个几百万，效率呢是天差地别。说不定哪天面试，别人会问你，你平常用 ai token 效率怎么样？未来你的手机套餐里啊，除了流量包、通话包，可能还会多个 token 包。而你能不能用上这个高速 token， 可能真的会决定你干活快不快，值不值钱。 好了，这期关于 token 经济的客服呢，就到这里，关注伦巴蒂宝姐，带你读懂新资产背后的财富逻辑。

ai 圈最近有个词特别火， token。 今年三月，国家数据局在官方发布中给他定了个中文名词源。同一个月，国内日军 token 调用量冲到了一百四十万亿次。 token 到底是什么？简单说，它是大模型处理信息的最小计量单位， 人类读写以字为单位，大模型输入输出则以 token 为单位。一个 token 可能对应半个中文词、一个英文单词，也可能只是一个标点或数字。它有点像 ai 时代的流量计费单位，你用哪家模型，就按消耗了多少 token 来算账。 过去几个月，智能体应用爆发，全球 token 用量直线上升。但这一轮有个明显变化，中国大模型的日军 token 调用量首次超过了美国。全球开发者为什么开始用？中国的 token 不是 凭空变出来的， 它背后是 gpu 跑运算，烧电发热，经过数千亿次计算才生成。每吐出一个 token， 都对应着真实的电费和算力开销。中国能把 token 价格压下来，靠的是两样东西，一是电，二是技术。 先说电，国内电力基础设施比较完善，西部的新能源绿电正加快与数据中心融合，西部的风光资源正被转化成 ai 时代可被调用的算力服务。 再说技术，这几年国内在推理芯片、模型架构、系统优化上进步不小。面对同样的问题，能用更少的算力、更短的时间算出结果，单位成本自然就下来了。这也催生了一个新现象，偷啃出海。一个美国开发者调用中国模型的 api 请求，从加州出发，经海底光缆传到国内数据中心， gpu 在 这头完成推理，再把结果返回大洋彼岸，整个过程看不见、摸不着，但电力在烧，算力在跑， token 在 流动。有人说， token 正在变成 ai 时代的新型能源单位。在这场看不见的 token 跨境流动背后，电力算力正以一种新的方式参与着全球数字服务的分工。

我发现一个对我国人工智能全球竞争尤为不利的严重事情，就是美国可以用上我们便宜的托肯，而我们却用不上美国同等的先进算力。 人工智能已经成为中美科技竞争的核心赛道，美国在高端算力芯片核心群领域占据先发优势， 而我国的核心竞争力集中于完倍的电力能源系统、全覆盖的通讯基础设施， 以及说规模化算力配套能力。但当前局面的要害在于我国的基础设施优势正单向输出服务于美国 ai 产业，而我方却无法同等利用其算力优势， 这就是一种我为人用人难为我用的结构性失衡，长此以往必将削落我们在人工智能领域的长期竞争力。因此，我个人觉得有必要在国家层面对 ai token 这一战略资源进行统一的规范和管理， 防止变成以前光伏出口那种恶性竞争，便宜了外国人，而却伤害了本土企业。需要给大家稍微解释一下什么是 token？ 我 们平时在跟人工智能对话的时候， 给他输入一个文本，他会跟我们返回一段文本，我们给他输入的文字变成词以后，就是对应的 token 数输出也是同样的道理， 你输出文本越长，消耗的 token 就 越多。那就像我们平时跟豆包、元宝对话，每一次对话都要消耗一定的 token。 那 有一些云服务公司，他自己不直接跟用户对话，而是提供一些接口， 比如说供豆包和元宝调用，那调用它的时候就要根据使用了多少 token 来去计费。这就好比我们开水龙头用了多少升水，就像电费用了多少度电是一个道理，但是现在中美在 token 的 价格上是有十倍的差距的。 那在春节期间，有一个接口聚合平台叫 open loop， 它就发布了一月二十五号到三十一号一周的监测数据， 数据显示，当周平台排名前十的模型总 token 达到了八点七万亿次，其中国产大模型独占五点三万亿次，占比高达百分之六十一。 调用量榜单前三名均为中国国产模型。像排名第一的 mini max m 二点五 token 数达到二点四五万亿， 那像排名第二的 kimi k 二点五也来到了一点二一万亿次，智普的也有八千七百亿次排名第三。当然这些数据还不包括像豆包、元宝这些， 因为他们很多 token 呢是自产自销，没有去经过 opennot 这样一个平台。本来这是一件挺开心的事情，但是我从中看到了问题，就是 token 的 价格，像 mini max m 二点五，它的输入只需要零点三美元每一百万个 token， 而同样的美国顶级模型 cloud 要报价到五美元，这里面差了十几倍。同时在输出 token 方面， 中国模型的成本大约是一点一到二点五五美元每百万 toc， 而美国对应的模型要高达二十五美元每百万 toc， 价差来到了二十倍以上。 但同时我去看一些国内的价格，有一些要报到十八元每百万 toc， 按现在的汇率六点八几去算， 也就是说国外的价格现在比国内的还要低。同时我还看到他们在不断的进行恶性竞争，那这种企业的各自为战，低价竞争，不仅让国内的企业在占据全球市场的时候获得不了利润， 而且也形成不了竞争力，更使我国低成本的电力、通讯基础等核心优势资源变相成为美国 ai 发展的廉价供血包。我个人认为，如果不极早从国家战略层面加以规范管控， 不仅会拉大中美在 ai 核心技术上的差距，更将直接威胁我国人工智能在全球竞争中的主动权和产业安全。所以我建议应该提前整合规划，将 ai token 的 出口 纳入到国家制造业出口战略。应该建立一个由主管部门牵头、行业共同参与的定价协调机制， 制定出口定价底线，以行业规范。坚决要遏制无序低价竞争， 推动我国的供给优势转为全球定价权优势。应该建立一个国内充分竞争但对外出口要根据美国同等性能的大模型进行足级的增税， 这样可以防止我国电力、基建等核心资源被低价占用，维护产业安全和价值底线。同时，我觉得增来的调节税收全额注入 ai 自主发展专项基金， 专款用于国产高端算力芯片、大模型核心技术及自主算法基础设施建设。要形成出口收益反哺、技术突破的良性循环，为中美 ai 竞争提供持续动力。假如不进行这样一些提前规划， 我们的人工智能领域极有可能会布向类似光伏的后程。就算你不提前加价，到时候如果你价格特别低，美国极有可能去反向征收关税。 所以我们现在真的要提前采取行动。这个视频的相关内容我也制作成建议按我的渠道往上提爆了。如果你们也认可我的说法，也可以通过您的渠道进行反馈。这里是名人说，爱国爱家爱自己。

二零二六年，全国人工智能日均 token 调用量已突增千倍，突破一百四十万亿次。 你的数据湖还能变现吗？还是依然沦为堆积如山的数字垃圾？国家数据局明确定调可信数据空间，是与高铁网同等重要的流通利用设施。今天，我们彻底拆解二零二五国家级试点背后的生存逻辑 与实战打法。二零二五年的四点是残酷的商业战，不问出处，只看变现。严禁联合申报，申报主体必须是独立法人或国家级平台， 明确不支持多主体联合申报，含金量极高，每省上限八个，央企和计划单列市限报两个， 断绝财政输血两年。培育区内必须直面动态考核，核心指标包括建立覆盖数据确权、估值 定价与分润的商业闭环，依照统一目录解析实现跨越互通，通过后端分层引流实现生态繁荣，以及联合多方打造市场高需求应用。 全国获批的十三座城市级、十三大行业级试点已跑通价值释放路径。南京城市级试点采用公共加社会双平台技术协同与两级运营机制， 国资把控底线，十三个行业链主掌握二级运营与分润权。平台已上架一千七百六十一款优质数据产品。 在医疗 ai 专区，当地 ai 企业心血管辅助模型研发周期压缩百分之二十，早期病灶识别率达百分之九十。单个高质量数据局平均创造超一百万元，直接分成。 南方电网能源试点，开放一百四十九类超高价值原数据，将电表毒素转化为信用毒素，精准识别下沉企业资质，促成超一千家中小微企业获逾十六亿元 d c 信贷， 同时帮电网往回超六百万元电费，拖欠全链路数据辅助，让新能源企业项目投资收益飙升百分之四十五，无效激光率压降百分之一。 江苏医保行业四点在三条绝对红线的沙乡内，商业保险核保时间从三至五个工作日瞬间压缩至分终极，通过区块链结合 ai 算法，瞬间追踪异常流向，扫除回流，要非法套现产业链， 终结确权死局。区块链为数据烙印、数字 dna 与确权凭证、联邦学习与多方安全计算，让数据在沙箱内被提炼。底层铭文、绝对隐秘智能合约秒集清分利润。 系统架构需满足身份认证、数据标识及资源目录绝对互通的三统一， 跨越国际壁垒。面对欧盟电磁阀与碳边境调节机制，中欧可信数据空间，汽车行业联合试点，在二零二五年慕尼黑车展破局，二十五家中国龙头入驻。 基于兼容欧洲 cantina x 联盟规则的协议战，在绝对保护机密前提下，向欧盟海关合规出具金属溯源与碳牌证书，打通数字生命线。 数据要素的战略级价值在于依靠密码学与规则共识的可用不可见，谁率先跑通高维商业分润闭环，谁就拿到了数字经济竞赛的免死金牌。 上述政策条纹架构、图纸与考核细节以整理为内部资料。视频下方留言数据空间获取原版 pdf， 不 讲废话，只做您决策桌上的专业外脑。

你有没有想过，你问 ai 一个问题，他给你一个答案，这背后消耗的算力是用什么来计量的啊？对，就叫 token 啊，一个汉字呢，对应大概一到两个 token 啊，用电呢？用千瓦时交钱，你用 ai 得用 token 付费了。逻辑呢，是一模一样。 tokyo 呢，比电力啊更特别，他是可编程的，他不仅能被消费，还能携带价值，触发动作记录权益。那国家呢，也是给了官方的一名啊，叫词源。但是呢，我个人更喜欢民间的一个题，叫通根啊，就是音嘛， 取名万事万物之根的意思。我感觉啊，这更符合我们中国人的文化。当然了，不管叫什么，一个事实是已经很清晰了， tokyo 时代 已经开始了。先让你看组头皮发麻的数字，二零二四年，中国每年消耗的 token 是 一千亿，那到二零二五年底，那这个数字就变成了一百万亿。两年时间啊，增长超过一千倍，每秒呢，是超过十六亿个 token 在 燃烧， 这不是实验室的数字，是真实发生在我们的现实当中，转流点就是 a 帧智能体的爆发啊。以前你问 ai 一个问题，他回你一段话是几百个 token， 现在啊，一个 a 帧从 接到任务到完成交付，中间要规划、搜索，写代码，调试、自我修正，一个任务跑下来是几十万甚至上百万，个头肯从对话级别跳到执行级， 这啊，就是一个质的变化。就在二零二六年三月，在大洋的两岸，有两件事是同时发生，一边呢，是阿里的吴永明发了一封全员信，他上一次发现还是四百八十年前，他宣布成立一个顶级的事业群，叫阿里巴巴头肯哈姆 哎，和电商云智能评级哎，他自己呢，亲自挂帅，目标呢，就是九个字，创造拓客，输送拓客和应用拓客。翻译一下，就是发电厂电网用电的终端。 其实吴永明在更早之前啊，就说透了， ai 呢，会替代能源的地位，拓客啊，就是未来的电。而同一时间，在大洋的彼岸， 黄仁轩也是在 gtc 大 会上抛出了一个更直接的说法， toker 啊，是新的大众商品。他的潜台词呢，也是很清楚的。如果说 toker 是 石油，那因为他就是那个卖钻机的人，他甚至给企业算了一笔账，一个年薪五十万的工程师，如果你一年没有烧掉价值二十五万美元的 toker， 那 你啊，一定是有问题的。公司呢，会额外给他一半年薪的 toker 额度，让他呢， 限时十倍的提升效率。一个呢，在杭州说 token 是 电，一个呢，在圣荷塞说 token 是 石油啊，真是叫英雄所见略同啊。但你可能觉得这些数字和区块离你很远，但我要跟你讲一个真实的情况，比如你的两个 token 账户呢，是用完了新的额度呢，还在走流程。 但平时呢，我们可能同时开着四五个智能体在干活。 took 一 段啊，能做的事呢，是极其有限，跑到一半的报告，赶到一半的 ppt， 那 全部就卡住了。有人问，那你不能自己手动接着干吗？但是整个工作的流程啊，就已经变了 啊，就像你不会因为停一个小时的电，你就去去买个手摇的发动机吧，一旦切回人工的模式，等 took 恢复之后，效率呢，就很难再提回去了啊， took 呢，正在 成为继流量之后成为又一项基础的支柱啊。腾讯啊，阿里啊，已经开始给员工标配，几乎呢，是用不完的头肯。黄轩说的对啊，能力越强，头肯对你的放大能力啊，也就越强。 在一个残酷的现实是，投客啊，现在也是全线在涨价。阿里云呢，是涨了百分之三十四，腾讯云呢，是涨了百分之五，百度云呢，是涨了百分之五到百分之三十。支付今年也是涨了三次，累计呢是涨了百分之八十三。去年一千万投客呢，只要五百块，现在啊，有将近一万块了。 哎，这是投肯的真实价值，正在被市场重新发现。阿里这场变战，本质上呢，是在做一件事，从一个卖模型的彻底转变成卖燃料的。当模型能力越来越同质化，算力呢，就不再是稀缺资源了。如何高效低成本的产生和调用，投肯 啊，就变成了一个核心的竞争力。阿里呢，想让未来的企业啊，像交电费一样，为每一次呢，都要用 tokyo 买单。但产业界啊，也有不同的声音啊。腾讯呢，把 tokyo 呢比作是油耗。说核心呢，还是看大模型的本身。 火山引擎呢？提醒大家呢，关注完全一件事的整体成本，别光看单个投肯便宜啊，结果浪费了一堆。所以呢，有专家的判断就特别精辟啊。投肯呢，他是一个计量单位， 不是一个计量单位，同样数量的投肯，能力差异呢，可能会很大啊，未来一定是高能力的投肯是赚钱的，低能力的要被淘汰掉。投肯呢，会像水像电一样普惠， 但是 toker 的 经济啊，也会分层。为什么 toker 现在这么火？其实 ag 呢，才是真正的引爆点。二零二零年初的 open call 啊，也就是大家说的龙虾的开源项目突然爆火，为什么？因为它不只是回答问题，还能替你把事情干完。 一个独立开发者的故事就特别典型，他一个人呢，要维护好几个老项目啊，没有时间重构啊。有了龙虾之后呢，他把任务拆碎扔给他们。 ai 呢，能自己写文件，执行命令， 加密到别的机器上面，每天早晨起来看结果，神探马做决策，他甚至啊，让 ai 在 夜间来工作，因为那个时候的头克啊，便宜啊，而且呢，还不卡。但是 a 型的呢，也带来新的问题啊，就由自媒体运营者养龙虾追这个敏感的热点，自动发帖出去了。 最后啊，导致帖子被删了，账号呢，也被限流三天。养虾呢，正成为打工人的新日常，但是也带来新的风险和成本。 但是呢，从产业的角度看， a 进来的意义是可明显的，他让头肯的消耗呢，从对话级升到执行级，增长了至少两个数量级。而这一切啊，也是在刚刚开始。大家现在普遍的状态呢，是四个字，焦虑和懵逼。 知道 ai 厉害，知道 a 进来是趋势，但不知道怎么用，还不知道从哪下手。很多企业呢，买了 a 进来，就像去年买了一体机一样，先养一个再说， 养着干嘛？不知道，当每个人都跑通了，自己的最佳时间刚挨近他成为我们每个人的日常操作系统，那涛肯的消耗量会迎来真正指数级的爆发。那到那一天，涛肯断供带来的很乱，可能比今天大面积停电还要严重。涛肯时代开始喽。 虽然呢，现在还有点乱，或者呢还有点贵，但是大部分人还不知道他该怎么用，但这个东西啊，和店刚开始普及的时候是一样的。

托肯改名叫词源了，你以为这只是个翻译？不，这是国家啊，在给 ai 时代定锚。 三月二十四日，国家数据局正式官宣啊，大模型里的托肯，中文标准名定为词源， 不是智源，不是魔源，是磁源。什么意思？就是 ai 时代的世界里面的算力货币，正是被我们中国定义了。 官方的定义很清楚，磁源是大模型处理信息的最小的信息单元，可计量，可定价，可交易，说白了，它就是 ai 时代的数字原油。为什么叫磁源？ 官方给了三个理由，一个是学术正统，二是避开代理的歧义，三是适配多模态。这不是随便的起名，是我们全行业统一的语言。 但真正啊，让我坐不住的是这组数据。二零二四年初，中国日均十元消耗是一千亿， 到了二零二六年三月，直接干到一百四十万亿，两年暴涨千倍。你看我们前不久啊，这个小龙虾，养龙虾，那消耗的其实就是我们的托肯，就是我们现在所定义的词源。 那么核心的推手是什么？是自人体。那些 ai a 检测每一个自人体，他要推理的，他要执行啊，他用调用一些工具啊，都在疯狂的吃磁源， 你每用一次 ai， 背后就是几十上百个磁元被消耗。再看看这个价格，中国模型这个输出，每百万磁元只要零点四美元左右，海外的模型动辄八到二十五美元，差价接近十倍。 这意味着什么？廉价的电力，高效的算力，极致的算法，让中国成为全球磁源性价比之王。而且这东西没有产能的瓶颈，只要有电就能全球输出，零关税，无污染，比卖石油还干净。 所以国家给他定名，不是随便改个词，是在为中国磁源出海铺路。 未来两到三年内，全球一半以上的资源大怪力要由中国生产，这不是我吹的，是趋势逼的。最后，我再问你一个更大胆的问题啊，官方已经把资源和托肯划清了界限，那下一步是什么呢？ 如果未来每一家大模型的输出资源都能上链聚权，在区块链上直接交易，可计量、可流转， 那么你想想，这意味着什么？这意味着你写下的每一个提示词，调用的每一次的这个 ai 服务，都可能变成可交易的数字资产。 这绝对不是科幻，这是正在发生的新赛道。你以为这是在改名字，其实这是在改规则。我们错过了石油的定价权，错过了互联网的算法权，这一次，十元经济的毛是中国自己定的。 所以你觉得啊，十元上链交易会成为下一个风口吗？评论区可以告诉我啊，关注才哥，我带你用普通人的视角看懂下一个十年，钱往哪里流！

最近，一个词在科技圈大佬嘴里反复出现， token。 黄仁勋说他是 ai 时代的新大宗商品，是数字世界的石油。 token 到底是个啥？ 很简单，你跟 ai 聊天，他每回一个字，每画一张图，背后都要消耗一定数量的 token， 相当于人类交流中的字和词，是大模型处理信息的最小信息单元，是 ai 时代最基础的硬通货。 今年三月，中国日军 tucker 掉用量已经突破了一百四十万亿，比两年前增长了上千倍。但你知道吗？中国这场 tucker 争夺战力，跑在最前面的可不是什么一线大城市，全国一体化算力网络，八大枢纽节点有五个都在西部。 其中一个城市你可能连名字都没听过。甘肃庆阳，人家还有个名字叫中国算股，凭啥我们一个个说？首先，人家的电费便宜到离谱，训练一个大模型成本里最大头的不是芯片，是电费。一个大蒜利中心，一年光电费就能烧掉几个亿，谁电便宜，谁就能把头克的价格打下来。 庆阳的电便宜到什么程度？只有东部的一半，但光便宜就够了吗？万一停电了， ai 跑一半断了，损失更大。 庆阳干的第二件事，就是解决稳定和绿电。作为西电东送的重要源头，庆阳不缺电，而且他们正在搞绿电聚合，把风光储打包，专门供应算力中心，全国首个零碳算力园区就在庆阳。同样的，投肯庆阳的成本结构天然比别人低一截，这叫降维打击。 好电的问题解决了，但离得那么远，用起来不卡吗？投肯传输走的是网络，就像高速公路上跑货车，路越宽越直，跑的越快。 庆阳直接打通了到北京、上海、深圳、广州的直连链路。你在深圳开车，自动驾驶的数据发到庆阳，算完再传回来，全程毫秒级，你眨一下眼，够他来回跑几十趟，距离根本就不是问题。可就算店便宜、网购快，没人去建，没人去用，不还是白搭？ 以前西部搞数据中心，最大的坑就是先建后等，机房盖好了没企业来，成了数据坟场。庆阳这次换了个打法，先拉需求，再建算力。 首都在线投了六个亿，把庆阳当成算力出海的枢纽。金山云把十万屁级核心调度系统搬过来了，将庆阳作为全国算力、大脑、 智普这样的头部大模型公司，通过庆阳的算力把头肯卖到海外，需求随成算力，算力反哺需求正向循环，自己赚起来了。说到这，你可能已经看明白了，庆阳干的事，本质上就是把过去挖石油、送煤炭的逻辑，换成了采算力输头肯。 信阳以前是陇东粮仓，是长庆油田的主产区，他懂资源、懂能源。现在他把算力当成一种新的资源、新的能源。而且他手里握着的是别人很难复制的三样东西，便宜到离谱的店，快到感知不到颜值的网，已经跑通了的商业生态。 这三样，别说西部，全国能同时做到的，一只手数得过来。 ai 越火，越离不开算力，算力越用越多，越离不开 token。 而 token 的 生产、传输、交易，就是未来十年最大的基础设施。胜意，庆阳正在成为这个生意的枢纽之一。 过去几十年，我们讲城市竞争，比的是谁有大工厂，谁有港口？谁有金融中心。西部城市天然吃亏，没海岸线，没人口红利，招商难，留人更难。但庆阳证明了一件事，算力时代，资源禀赋被重新定义了， 你不需要在东部，你不需要靠海，你甚至不需要有大把的高校和人才，只要你手里有便宜的能源，有愿意砸钱铺网通的决心，有一种先引凤再筑巢的逆向思维，你就有机会在新赛道上弯道超车。

hello， 大家好啊，今天的 token 热了，不等于双利就能顺利的出口。最近一段时间，关于中国的 ai， 关于 token， 关于双利出口，这几个词越来越热，尤其是很多人看到一个数据以后，情绪一下子就上来了。 中国现在日军词源调用量已经超过了一百四十万亿，这个数字当然很惊人， 国家数据也明确把这个 toking 叫做词源，嗯，还把它放进了可计量、可定价、可交易的商业语境里。关键的问题就在这里，很多人一看词源调用量全球很高，呃， toking 经济起来了，马上就可以往下一步推， 那是不是说明中国双利已经到了可以大规模出口的时候了？是不是说明现在谁去做跨境双利平台，做脱口出海，做 ipa 发放，都会迎来一个大机会？ 我觉得这里有很多很容易让人家误判的地方。资源热起来了，不等于双利生意就自动跑通了，资源调用量高，哎，也不等于谁都可以去做这个跨境双利出口。 这两个东西看起来连着的，但中间其实差了好几层。这件事情最需要的不是跟着热闹往前冲，而是要先把这个市场拆开看。你先分清楚所谓的算力生意到底分哪几层，很多误解自然就没了。 在我看来，今天这个市场至少可以先出分成三层，第一层是接口和分发层， 这一层最容易让人觉得轻，觉得快，觉得好做，因为他看起来不一定是要自己养机房，也不一定要自己训练模型更像是吧，上有不同的模型，下有不同的服务能力 啊，组成这个一个更方便的入口，再卖给下游。像 openret 这种平台，公开写得很清楚，它做的就是统一的呃 ipi， 呃接触模型，自动地处理 four buck， 再尽量地去做成本和性能上的路由。 所以很多人一看就会觉得，这不就是一个大机会吗？中国拓展起来了，中国的 ai 的 调用量起来了，那我们是不是就能做成一个类似的平台，把国内的呃和外部的能力一接，再去做这个跨境的分发 听起来很顺，但问题就在这里。这一层最容易看起来像平台，实际上只是一个很薄的中间层。如果你只是接接口，卖流量，做协议转化，那上下有一挤，你的位置就很难受， 上游往下走一点，你就被被挤压啊，下游再往上面接一点，你又被绕开。所以这一层不是不能做，而是他不像你想象中那种只要资源热了就自然赚钱的生意， 你没有路由能力稳定性开发的这种体验，或者是场景匹配这种真正能留得住人的东西，最后很容易就变成了纯流量的倒卖。 第二层，呃是算力的租赁层。这一层更接近大家平时理解的算力出口，比如 gpu， 呃资源租赁， 呃按需调度，按量计费，呃设备来事，或者是按推理的这种资源交付，这些都是在这一层。这一层根向 a 二的按房东， 他当然有价值，因为不是每个开发者都想自己去搭底层，不是每个团队都想自己去呃管驱动容器部署，呃扩收容这些事情。但这一层本质上还是资源生意。 资源生意有一个特点，就是最后很容易达到价格交付稳定性，利用你这些地方，说白了不是谁买几张卡，接几个渠道，弄几个页面就做成了。 所以最近一听到有人说中国中国的拓展起来了，哦，我们现在就去做双利出口平台，或者是拿一两百万试一试，做个跨境双利。我第一反应其实不是兴奋，而是警惕。因为资源热更多的说明是需求侧呃， 但你能不能把需求变成跨境可支付、可结算、可持续的资源生意，那又是另外一回事。 你有没有运维能力？你有没有客户获取的能力？你有没有稳定的供给？你有没有跨境交付能力？ 呃，你还有没有真正适合海外客户接口和服务的方式？这些问题哪一个都不是磁源呃，调用量高，这个数字能自动帮你解决的， 再往下一层更接近。真正有护城河的地方就是模型的能力，平台的能力，特定场景的能力。因为单纯的流量迟早会薄，单纯的资源迟早也会卷。 呃，但是如果你把模型、推理、效率、产品入口、特定场景真正的绑在一起啊，事情就开始慢慢的变厚。所以为什么我对托肯热呃等于顺利出口机会全面打开这个说法保持保留态度。 不是我不看好中国 ai， 恰恰相反，我反而觉得中国这两年在应用城呃，商业化速度、磁源经济这件事上，呃，进展的很明显啊。所以当前我们关注的脱贫出海是中国产业竞争力增强的一个标志。 但问题在于，产业竞争力的增强，不等于每一层都一样好做，也不等于只要粘上算力的边啊，就能做成跨境生意。 千万不能把几个概念混在一起呃，比如把资源调用量高呃，混成双利，就是出口，把产业竞争力增强混成谁做平台都能赚钱。把拓客出海混成卖 gpu 卖，呃， api 卖流量，都会迎来大机会 啊。这些理解很容易把人带偏。说到底，中国的托肯热啊，这件事是真的，中国的 ai 商业化在加速，这件事也是真的。但如果呃，因此我们直接推导出算力出口，马上就是大机会，谁都能下场。我觉得这个推理走的太快了， 热度是一回事，结构又是另外一回事。今天最怕的不是市场没有机会，而是大家还没有分清层次，就已经把自己想象成站在机会里面了。 所以说，中国的拓客热起来，不等于谁都能有能力去做双利出口。真正重要的不是跟着热词跑，而是先把这门生意分清楚这个层次， 去把他认真地掰扯清楚，你才能成为真正是局中之人。

重磅定调， ai 圈 top 中文之名呢？终于落幕！那么今天中国政府网转发人民日报的消息啊，国家数据局正式将 top 中文命名为词源。 那么官方的定义呢？词源是 ai 理解人类语言的最小单位啊，既非单纯的字，也非绝对的词，而是精准覆盖两者范围的词源。那么从民间争议到官方的概观定论， 词源一词就是不仅规范了行业术语，更标志着中国人工智能迈入标准化的新阶段啊！以后不要再叫错了，官方认证 top 肯等于词源！关注我，带你了解更多的 ai 知识！

兄弟们学新知识了，今天国家数据局官宣偷看的中文名了，叫做词源，两年词源这个东西有千倍的增长， 就在最近这两年，中国日军的偷看调用，也就是词源调用，从一千亿次每天到一百四十万亿。然后呢，词源就是被定义为智能时代价值的新锚点，这既是怎么样连接技术供给商业需求的一个一个单位吧啊，也是未来非常重要的出海和产生服务的媒界。 而我们现在磁源最牛的几个 generator 是 谁呢？比如说 kimi k 二点五，靠什么可洛？ k 可洛出圈二十天，收入超了二零二五全年 mini max 的 m 二点五，但是现在已经 m 二点七了，但是当时二点五刚出来的时候， 连续五周蝉联全球偷看钓用量，兰博 one open router 的 数据显示，中国模型周钓用量连续两周碾压了个大尾巴，前三名都是中国开源选手，但是你要说偷看质量呢，确实，对面那个可洛的那确实也有点牛。然后上周勋子在 gtc 说得更直接，他说数据中心未来什么都不是，就是偷看工厂 每瓦的吞吐量都会决定你的效率和未来。而 vera rubin 比上一代性能翻了三十五倍，就是为了可以更好地输出 token。 根据摩根大通测算啊，中国 ai 推理 token 消耗到二零三零年还能再涨那么三百七十倍，十五五末，到时候 ai 相关产业规模破十万亿人民币了，我们也会有超多的高质量 to token 的 服务，看看那个时候谁是中国的 token king。