token词元生产意义
token 这个词天天听，但同样一个 token 卖法不一样，利润差了几十倍。今天给你拆清楚，官方已经把 token 正式定名为词源了，听起来好像就是个技术名词，但背后的生意比你想的大得多。 日军调用量一百四十万亿次，这不是一个小数目，我给你打个比方你就明白了。把 token 比作电力，整个产业链分三层，第一层，算力 token， 英伟达 数据中心、算力租赁，他们就是发电厂生产最基础的电力按度收费。这个大家最熟悉，也是过去两年市场聊得最多的。第二层，模型 token， open ai、 deep seek。 这些大模型厂商相当于国家电网发电厂产出来的电不能直接用， 得变成标准的两百二十 v 家用电压。大模型干的就是这件事，把上游的算力变成标准化的 token， 按用户的用量收费。但有意思的地方在第三层，场景 token。 这一层， 很多人还没注意到场景 token 就是 ai 应用厂商，它们更像终端家电用户，不关心电怎么来的，电压多少，只关心空调制冷了没有，衣服洗干净了没有。应用厂商把通用模型、私有数据、行业经验打包在一起，直接交付合同审核，通过 客服问题解决。这种业务结果说白了不是卖店给你，而是卖灯亮了这个结果。那为什么说利润差了几十倍？因为中小企业愿意为结果付出的价格远比买模型本身高的多，省下一个法务的月薪或者客服效率提升十倍， 这个价值不是两分钱的透肯能衡量的。说到这里，有没有人想过一个问题，场景透肯和模型透肯，到底谁的上限更高？ 最近机构调研还发现了一个新变化，部分应用厂商开始做 token 出海了。什么意思呢？大量出海的中小商家，做漫剧 app、 社交 app 的， 遇到两男，自己买大模型 token， 又贵又不会用，不懂写代码，不会调参数，用通用模型处理业务效果很差。 而应用厂商从大厂低价批发 token 加工程能用的 ai 功能，比如自动翻译、自动审核、广告素材生成、 打包卖给这些商家。关键在于这些应用厂商本身积累了多年的出海营销数据，不同国家的用户偏好合规经验，这些东西别人没有，所以客户愿意付更高的价格买场景 toker， 而不是两分钱的原始 toker。 你们觉得场景 token 这个商业模式会不会成为应用厂商的增长引擎？说白了， ai 正在从需要你编程的万能工具，变成开箱即用的业务解决方案。谁把这个转化做的越好，谁就吃到了这波增量红利。
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02:02查看AI文稿AI文稿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。
2313文斯说AI
02:06查看AI文稿AI文稿最近 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？
6539侃哥侃英语
08:13查看AI文稿AI文稿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。
05:33查看AI文稿AI文稿中国的发电量明明稳居全球第一，但你几乎没听过，我们有大规模电力出海业务。而现在，一个叫 tok 的 东西，正在把中国闲置绿电翻二十倍卖到全球市场。很多人到现在都没搞懂这个 tok 到底是什么来路， 它不是凭空造出来的噱头，而是 ai 世界里的通用语言，更是全球 ai 服务贸易里的基础标尺。这也是为什么国家要在两会后首场国家级经济盛会上将 tok 定名为磁源。 人能直接看懂文字、理解语义，但 a a 大 模型的底层逻辑指人二进之数字。你在对话框里敲下的每一句话，在进入大模型之前，都会被分词器拆解成一个个独立的、具有固定语义的小单元。这个小单元就是偷看。 拆分的规则也很简单，在全网海量的文本里，哪些字和词经常一起出现，就越可能被打包成一个独立的偷看。配上专属的数字编号，大模型全程只需要处理这些数字编号，就能完成理解、运算和生成。 而整个过程的每一步动作，都要消耗图形处理器的算力资源。算力运转的唯一底层支撑，就是电力 行业计算数据显示， ai 推理服务的成本结构里，电力和算力设备折旧的合计占比超过百分之七十，也就是说，你为 ai 服务支付的费用里，又超半数最终都流向了电力环节。而恰恰在电力这件事上，中国手握全球独一党的产能优势。 二零二五年，中国全年发电量超过九万亿度，占全球总发电量的三分之一，几乎是美国、欧盟和印度的发电量总和 风电、光伏的装机量更是连续多年位居全球第一。但成期以来，中国电力产业一直面临一个难以破解的困局，电发出来了，却很难卖出去。西部戈壁高 高原上的风电和光伏项目，在大风及和光照充足的时段，会产生大量赋于电力。习店东送的通道有明确的容量上限，本地没有足够的消化使用能力，且电力资源无法长期大规模储存，跨境远距离传输更是难上加难。 最终这些发出来的绿电很多只能被迫放弃，也就是行业里说的气风气光。二零二五年上半年，全国平均气峰率百分之五点七，气光率百分之六点六， 部分高海拔地区的气峰率甚至超过百分之三十。在找到稳定销路以前，这些本该产生价值的电力资源只能被白白浪费。而 tucker 的 出现彻底打破了这个困局， 他让中国的电力第一次突破了物理国际的限制，找到了全新的高价值出口物境。这个入境的逻辑很简单，一拖东出西算。国家工程的布局在西部赋于绿电的产地旁边建起了大型算力中心，电厂和机房只隔着一道围栏， 发出来的电不需要经过长距离传输，直接输入图形处理器集群，把电力转化成算力，再把算力封装成可标准化交易的 toc， 通过海底光缆把 ai 服务交付给全球的用户。 整个过程里，没有一度电离开中国国境，但他们已经通过 toc 完成了跨境交付，变成了实实在在的外汇收入。 西北戈壁滩上的风光电价最低能压到零点一五元每度，如果直接通过跨境电网出口终端，售价也很难超过零点五元，溢价空间有限。但如果用来支撑大模型的推理服务生成可交易的 token， 一 度电可以产出超过五百万 token， 最终能卖到十一元以上。如果对标海外头部模型的定价，溢价空间还能再放大几十倍。就是靠着这样独一档的成本优势， 中国的 tocan 正在快速拿下全球市场。二零二六年二月，全球前十大模型在 open router 平台的总 tocan 消耗量超过二十八点七万亿， 其中中国大模型贡献了十四点六九万亿，占比百分之五十一点二。更关键的是，这些来自中国模型的 tocan 调用量里，有百分之四十七的用户来自美国，还有大量来自欧洲、东南亚的开发者。 在 openroot 的 周度调用排行榜上，前五名里有四家是中国大模型厂商，合计试战率最高，达到百分之六十一。全球开发者用奖投票的核心原因就是极致的性价 比。国内头部大模型的综合能力已经和海外头部模型追平，甚至实现局部超越。海外头部大模型的输出定价每百万 token 折合人民币 普遍在一百二十元以上，而国内 deepsea 一 a i 的 同级别旗舰模型，每百万 token 的 输出定价最低仅一元。这个定价优势的核心，就是中国独有的低电价优势。德国的工业电价折合人民币接近两元每度， 美国算力中心的集中采购电价也超过零点八元每度，而中国西北风光电给配套算力中心的专用电价最低能压到零点一五元每度，是全球主要经济体里的绝对电价挖地。随着芯片推理效率的持续提升，电价在单位托肯成本里的占比还会持续上升。 传统电力出口需要建设跨境高压电网，近跨国谈判和审批流程就要耗费数年甚至十几年，还要随时面对地缘政治的干扰。 而传统的商品出口，不管是家电、汽车还是工夫产品，都要面对官税、贸易壁垒和漫长的海运流程。 token 出口走的是海底光缆，美国用户敲下回车的瞬间指令，就能穿越太平洋抵达中国西部的算力中心。 预算完成的结果，一秒钟就能传回用户的屏幕，全程没有任何物理障碍。这就是我们非要给 token 定下磁源这个名字的核心原因。 它从来不是简单的翻译统一，而是给中国 ai 的 全球化布局定下了一枚有国家背书的标准化印章。就像当年互联网区块链的定名，铆定了一个时代的产业方向。今天的磁源，铆定的是中国 ai 出海的全新赛道。
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07:09查看AI文稿AI文稿toking 未来至少在十年里，你一定知道全球资本市场最大最大的一个风口， toking 以后就跟电力一样，叫我们智能时代的石油，这个赛道就是一个非常棒的赛道，它从去年高速增长，今年还在高速成长， 而且至少在二零三零年之前都是处于高速增长的状态，它将主导我们生活的所有的方面。为什么说 toking 就是 现代经济的石油？ 举个通俗例子来给大家讲吧，像我们石油时代的车，你看我们说，哎，你这个车怎么样啊？百公里多少个油啊？都这么问了对吧？就看你耗油量。然后呢，我们现在看电力时代，我们判断一个电器是不是节能啊？这个冰箱大概一天用多少度电啊？就是看它的用电量的一个判断标准。 未来我们判断一个经济体，它的经济产出量以及它的活跃程度，就是看它对磁源的消耗量。 磁源现在就是智能时代的生产要素度量最基本单位，它就跟我们用油是生，我们用电腾上电的时候是度，我们有衡量，我们的人工智能就是用 token 来算，它就变成一个计量单位了。那接下来那我想跟大家分享说，既然 token 经济已经来了啊，这一套经济到底是怎么运行的？ 它跟我们每个人的生活究竟会产生什么样的关系，以及它对我们的资本市场造成什么样的一个运行的规则，如何来把握这个时代的机遇。 其实这样我把它同样换算成一个比喻， toking 的 整个的生态就跟我们电力生态基本上是一模一样的，我们应用大比较熟悉电嘛，那我们整个电力系统第一上游的发电厂，中游的是什么？各个电力公司啊，他负责把电送到千家万户啊，所以中游就是电力公司，那下游就是千千万万的用户，企业用户、个人用户。 同样 toking 也是这么一套机制，我们把 toking 整个生态也分为上游 toking 的 生产中有 toking 的 分发以及 toking 的 计费收费规则，下游 toking 的 最终终端用户， 那么这三个领域现在都在非常高速的发展。那我接着说 toking 的 上游就是 toking 工厂，这里边又分了好几个细分的节点和赛道 最上面的智能芯片服务器。那你想你这个，你这个芯片，你产生了这么这么多信息要处理，你是要靠通讯啊，那现在就是光通讯嘛，所以我们的光通讯光模块非常厉害，对吧？ 接下来你的光通讯光模块弄完以后，你现在是面临着就大量的有电力支撑啊，所以我们的电力设备网络，电力通讯网络也是跟他非常紧密相关的一个基础设施，所以电力网络也是处一个 长期的一个高速发展的阶段。然后再一个，那我有，我有这么多的数据要处理，因为 ai 最后的核心就是处理数据信息嘛，那我们要建很多的数据中心，你像一个庞大的数据中心，因为我们知道我们现在数据中心是要面临的一个非常庞大的一个散热的功能，所以 配套的液冷的就降温处理的设备。你看就仅仅我说上游的 toking 的 生产，然后配合了这么多节点，每个节点的背后都是面临着天亮的增长的机遇。 ok， 事实上有着 toking 的 生产啊，那么总有的 toking 的 这个分发应用计费，那最主要就是什么？就是我们的大模型厂家 和 ai 应用平台，因为你就所有的 toking 的 调用是要通过模型来分发我们的模型来计算的，知道吧？啊？所以你看这个大模型，大模型公司，以及我们的相应的 ai 应用平台，包括我们的模型的内容分发网络， c、 d、 a 的 分发网络，都是面临的非常大的机遇。 ok， 那 你现在看到我们国内的几个模型巨头，海外有几个模型巨头，这巨头为什么他们增长的这么快，以及他们为什么对资本的消耗这么大？因为大家都在争先恐后的往前走，你只要一落后你就出局了， 所以它带动整个资本市场在飞速的发展，所以你看现在美国的整个资本市场的超过百分之七十，整个的市值都只有靠这些几个巨头在支撑，因为他们发展的太快了。好，这是中油啊，就相当于我们的各个电力公司，下游就是我们的终端用户。 那大家知道我们现在人工智能 ar 已经渗透到生活的所有领域了，那么从 b 端投币的，那就是我们的各个垂直应用领域，我们的医疗领域、教育领域、交通领域各个领域你都离不开了， 我们的交通早都已经智能化了，对吧？我们的医疗也是也都智能化了，对不对啊？所以呢？ ok， 这里面有非常大的就是投币的直接垂直应用，另外就是我们的 toc 的 个人应用， 各种各样的 a r a g t， 包括我们现在最火的养龙虾，每个都要养个龙虾，对吧？那龙虾只是我们 a a g t。 的 一个代表的一个场景，我们未来将来会有 各种各样的智能终端的应用，个性化的应用，对吧？啊？你比如说我是一个自由的创作者，我是自由写作者，我是一个创作歌词的人，我是一个创作什么什么服务个性化服务的人，我是个设计师，甚至我是个建筑师，你干任何事情的人，你都可以拥有自己的 a r a g t。 另外呢，还有一个公司就叫数据处理公司， 因为就像我们当年，你看我们在十年前刚刚推出我们的腾讯地图和高德地图的时候，因为地图你现在觉得为什么生活用这么方便？就你楼下，你你家楼下的一个小卖部 在高德地图上都能找到，他怎么找到的？是有人把这小卖部给他标记到这个地图上了，他就有了呀？所以未来我们人工智能说白了你就是个大的天亮的一个信息采集公司，那每一个信息背后他就是一个数据，所以未来叫一个非常大的产业，叫数据处理产业，叫数据标记公司。 因为你人工智能算什么？你怎么算出来的？你就是靠数据给你海洋的位数据啊，这数据就相当于你生产资料，你得有人给你提供最初时的原谅，你才能产生生产资料，才能算出 tokyo 来啊。所以未来的数据处理行业是一个巨大的行业。 那这么你先来看一下，来啊，我们既然知道 tokyo 已经变成智能时代的电力了，智能时代石油了，那我觉得这里面是巨大的风口，你都可以参与进来， 那么最简单最简单。你说啊，我也不是这个芯片厂的，我也不是这个大博兴厂的，我甚至也不是，你在里面哪个领域的啊？那你通过资本参与啊，你认识到这么多的，他们都属于高速发展的，你参与到其中的一个环节，你本身也就通过资本方式参与，也是最好的一个参与方 式。所以未来真的是科技驱动的力量太强大，嗅觉比较灵敏的投资人都已经布局进去了，现在有有很多大机构都已经在几十亿几十亿的资金都已经潜伏到你领域了， 那所以作为一个一个普通投资人，如果你你知道这信息，那好，你也提前跟着机构，跟着这大佬们一块潜伏进去，大佬赚五倍，你赚三倍也好啊，对吧？但如果你不知道这信息，你又不学习，那这个财富就跟你完全没有关系啊，就无缘呐。 最简单的方法，其实跟在高人的身边，听到的话就可以足以让他致富。我毕竟是在中国的这个金融市场在一线奋斗了三十年，看过送过那么多的企业去上市，经历过整个资本市场从小到大的一个过程，亲自操盘了这么多的案例，我积累非常丰富的经验啊。 尽管我可以明确的告诉大家，未来中国十年中国的资本市场的浪潮是中国未来十年最大的一个红利， 但是作为普通的家庭，如果你没有这方面认知，可能你将和这个红利擦肩而过，这个红利跟你是无缘的， 那么怎么能分享到这个红利呢？其实整个的商业社会就是一个巨大的一个信息差，那我觉得我可以 再帮大家弥补这方面的认知差，所以， ok， 我是 峰哥啊，我以后每天会来做一个分享，就把我的三十年的在资本市场上的认知来分享给大家，来帮助大家目前可能正在处在 压力下，处在困境中的家庭啊，走出困境来跟上我们的时代浪潮，分享到未来十年的资本红利，找到一个财富保值增值的一个通道，你知道吗？嗯，好，谢谢。
3.3万峰哥财富认知圈
03:01查看AI文稿AI文稿全国科学技术名词省定委员会已经正式发布公告，把 ai 里的 tokken 中文适用名定为词源。清华大学的副教授也评价说，词源这个名字正好抓住了它在大模型里 基本理散符号单元的本质。看得出来，专家们对词源这个译名认可度还是很高的。但很多稍微懂点 ai 的 人一听就懵了， 词不就是汉字词语吗？大模型又不是只认字，还要处理图片、声音、视频这些跟词有啥关系呢？ 今天我就一次性给你讲明白， top 为什么要叫词源？首先，我们回到 ai 的 早期历史。在大模型火起来之前，人工智能研究了那么多年，最成熟、最核心的方向其实就是自然语言处理，也就是 nlp。 那个时候的 ai 基本只跟文字打交道，工程师把句子切成一小段一小段的片段，让模型去学规律，预测下一个字。 这个最小的片段就叫拓客，因为长期只做文字任务词这个字在 ai 圈早就成了约定俗成的叫法，代表模型能处理的最小信息单元。这也是后来命名词源最重要的历史原因。 但重点来了，因为你说的词跟我们平时说的词语根本不是一回事。在大模型里，词是一个抽象的概率单元，是模型用来算概率猜下一段内容的基本符号。它不管你是不是一个正经词， 他只看你是不是能被模型读懂，能算概率的最小片段。所以这个词已经被高度抽象化了，跟语文没有关系。那图片、声音、视频又是怎么变成词源的呢？其实道理一模一样，只是大体不一样， 文字切成字词标点就是文本词源，图片切成小块，提取特征就是图像词源。音频切成频谱片段就是音频词源，视频拆成一帧帧在编码，就是视频词源。 当然还有其他的做法，比如说把音频转换成文本，这样的话处理音频就跟处理文本是一样的。还有就是把视频转化成一帧一帧的图片，这样的话处理视频的方式就跟处理图片是一样的。 也就是说，不管什么内容进了大模型，最后都会被切成同一种最小单元，这个单元就叫 token， 也就是词元。最后总结一下，词不是词语，是 ai 圈沿用下来的通用抽象符号。元就是最小单元，基本单元合在一起，词元等于 ai 处理所有信息的最小单元。
00:30查看AI文稿AI文稿这两天国家刚把 token 命名叫慈远，但人民网给 ai 争中文名，到现在还没有确定下来，但是呢，网友的投票真是绝了，咱们就看前三名， 第三名他居然叫傻妞，这纯粹是带了点童年的情怀。第二名呢，叫器灵，对于老祖宗来说，只有物件生了魂才这么叫，这个算是有点文化底气了。第一名呢，叫治脑，之前呢，通的电的叫电脑，现在呢，真的是长出脑子了，直接叫治脑，大家想一想，如果教给你们，你觉得叫啥合适呢？
576小王闲聊（IP智能体）
02:50查看AI文稿AI文稿大家好，今天我们用三分钟讲透 ai 产业底层商业逻辑。黄仁勋提出的 token 工厂经济学，首先明确核心概念。这里的 token 中文意思叫磁源，和虚拟货币、区块链没有任何关系，它是 ai 大 模型处理信息的最小数据单元，是 ai 时代的标准化产品。 黄仁勋这套理论的核心，就是把 ai 算力变成了一套标准化、可量化、可盈利的制造业体系，它彻底重构了数据中心的价值。 传统数据中心是存文件的仓库，而 ai 时代的数据中心就是一座二十四小时不间断生产 token 的 智能工厂。这座工厂的完整逻辑非常清晰， 电力是生产原料， ai 芯片与算力集群是生产核心的硬件底座， ai 服务器、高速光互联、液冷散热、高端 pcb 是 核心生产设备，最终产出的产品就是 ai token。 而整个工厂的核心 kpi 也是核心盈利密码就是 token w， 也就是每瓦电力能产出的 token 数量。核心目标就是在固定电力上限下最大化 token 产出，最小化单位 token 成本。为什么这个指标是行业黄金标准？因为黄仁勋点破了 ai 产业的物理铁律， 是 token 工厂不可突破的天花板。一个数据中心的供电总量是锁死的，单纯堆显卡、堆积柜没有长期意义。未来 ai 算率的竞争，本质就是效率的竞争。同等电力下， token w 越高，生产效率越高，单位成本越低，盈利能力就越强。这套经济学彻底改写了算力行业的游戏规则， 全产业链的价值平台都围绕能不能提升 token w 展开，而算力租赁就是 token 工厂产能的商业化分销出口。在这套思维下，行业竞争的核心早已不是单一芯片的比拼， 而是算力集群整体系统能力的提升。在这一赛道中国具备全球领先的核心竞争优势。首先是无可替代的电力成本优势。 剔除西部丰富的绿电资源与东数西算工程的全国算力网络布局，我们拥有全球极具竞争力的低电价，直接击穿 tiktok 工厂的核心成本线，从根源上拉高磁源瓦的核心效率。其次是全链条自主可控的配套优势，我们拥有光互联、 pcb、 叶冷等 tiktok 工厂全环节的全球核心产能， 供应链稳定性与成本优势独步全球。更关键的是全球顶尖的系统级优化能力，以华为 atlus 九百五十算力集群为典型代表，通过算力调度、网络协调、能效管理的全占优化，实现了万卡集群百分之九十以上的限行加速比， 把算力损耗降到最低，直接将磁源瓦效率拉至全球第一梯队。这些从能源底座、硬件配套到系统优化的全闭环优势，让中国在全球 toc 工厂的竞争中掌握了核心的效率话语权。 也正是基于这套核心逻辑，我们准备了三期系列节目，带大家完整梳理 tiktok 工厂的全产业链机会。第一期聚焦 tiktok 工厂的传输神经网络光互联赛道。第二期拆解工厂的硬件载体 与散热心脏， pcb 与夜冷赛道。第三期落到产能变现中局算力租赁赛道筛选同步高成长标地。感谢收听我们系列节目，再见！
360逸凡录
01:44查看AI文稿AI文稿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。
172并购赋能指南
03:51查看AI文稿AI文稿董事长们，今天聊一个正在发生的很多人还没意识到的事，中国 ai 正在悄悄掌握全球的 token 定价权。你没听错，就是定价权。以前这个词咱们经常在能源矿产上听到，现在轮到人工智能最基础的原材料 token 了。 token 是 什么？你可以把它理解成 ai 时代的字。大模型每回答你一个问题，背后消耗的就是 token。 央视财经刚报导了，国产模型的 token 价格已经低到了国际竞品的三分之一甚至二十分之一。 这不是在打价格战，这是一个体系性的成本优势。我跟你说几个数你就明白了。从今年二月份开始，中国的大模型在一个叫 opi 聚合平台上周掉用量多次反超美国，而且持续霸榜。 调用量是什么？是全世界开发者用脚在投票。那问题来了，为什么我们能这么便宜？三个原因环环相扣。第一，开源。像 deepsafe、 v 四这种级别的模型发布就开源 api， 直接开放百万字超长上下文能力，以前是要花大价钱用的，现在直接进入普惠阶段。 更牛的是什么？八家国产芯片在同一天就完成了适配，这意味着开发者用国产芯片跑国产模型的门槛被降到非常低。第二，咱们有电价的优势，西部那些低价电力，配上这几年猛健的算力基础设施，让运营成本天然就比海外低一大截， 这个是别人想学都很难学的结构优势。第三，也是最容易被忽略的一点， ai 智能体时代来了。 以前你跟 ai 聊天儿一问一答消耗的 token 少，现在智能体要帮你干一个活儿，背后可能得调用工具、查数据库来回思考。几十步 单次任务的 token 消耗暴涨了二三十倍。用量这么大，价格弹性一下子就出来了，咱们便宜，而且便宜一个数量级以上，你说全球的开发者往哪儿跑？所以别把这当成简单的便宜货出海。这背后是中国 ai 能力的系统输出， 开源模型快速覆盖了东南亚、中东、拉美市场。很多海外公司直接把训练和推理任务部署在中国的算力中心，这就是 token 出海好。说到这儿，做投资的朋友肯定要问了，这会产生哪些投资机会？ 整个链条得倒着看，最确定利好的是那些卖铲子的人。算力基础设施，不管哪家模型公司的 token 火了，它都得跑。在服务器上，都得消耗算力。 你看现在一个头部模型，日军 token 调用量就超五十万亿，这得多少服务器撑着？所以提供算力底座的出租 gpu 服务器的订单和开机率是最踏实的。再往深一层，弹性最大的环节可能在哪儿？ 在芯片调用量爆发，算力需求就爆发。但现在海外高端芯片出口还在管制，但国产 ai 芯片的供需缺口会持续存在，而且可能越来越大，这里面谁能顶上谁的业绩，弹性就可能被放大。 有了算力和芯片的支撑，才轮到模型 a p i 层和应用层。模型公司不只是卖 token， 更是在跟全球最顶尖的对手抢夺开发者生态。已经有公司在涨了价之后，调用量不降反升， 这恰恰说明，当你的模型性能强到变成刚需，你就有了真正的定价权，那最终这些能力会落在五花八门的应用上。不管是 ai 视频剪辑工具在海外的爆火，还是跨境电商的智能客服， 它们是中国 ai 能力服务全球的最终触角。所以，整条线捋下来，一个正在发生的巨大变化时， ai 时代的基础资源定价体系，正在因为中国力量的加入而发生倾斜。 那些在海外的算力中心，那些疯狂增长的钓用量数字，是全球市场在为我们的成本优势和技术能力买单。这里面有长坡厚雪，也有大浪淘沙，但方向已经摆在这儿了。
383久韭究财
03:47查看AI文稿AI文稿我们每天都在跟 ai 聊天、写文案、做视频， ai 又没有自己的思想，他到底是怎么听懂我们说的话的？人类靠语言文字沟通，但电脑、芯片、电路板什么都看不懂，他自始至终只认识两个数字，零和一。那我们这么丰富微妙的语言，怎么让冷冰冰的机器看懂听懂？核心关键就一个 token， 中文叫词源，不用把它想得多复杂，你可以直接把 token 理解成 ai 世界里的乐高积木。它是机器处理人类语言时最小的、能承载语义的单元，也是 ai 能读懂的最小语言碎片。 当你给 ai 输入一段话，它不会像我们人类一样，逐字逐句去阅读、去理解，而是在内部启动一个类似智能碎纸机的部件，名叫分词器。这个分词器的作用就是把你说的一整句话、一段文字切成一个个它能识别、能计算的小碎片， 而这些被切好的小碎片就是偷啃。而且这个切割方法很灵活，不是固定不变的。比如在英文里，像 apple、 苹果这种短单词， 大概率就是一个 token。 但像 unbelievable、 难以置信的这种长单词， ai 不 会硬扛着任完整，会把它切成 young、 believe、 able。 三个 token 分 开理解、组合计算。放到中文里就更直观了。一个 token 可能是一个单独的字，比如我、你、他，也可能是一个常用词组， 比如中国科技人工智能，怎么切，全看哪种方式能让 ai 最精准地捕捉到语义。更关键的是， to 肯不只是用来处理文字的。现在的 ai 早就不局限于聊天了，它能看图，能听语音，还能做视频。 而在 ai 眼里，图像里的一个色块，音频里的一帧声音、代码里的一个指令，甚至视频里的一帧画面， 都能被切分成统一格式的 token、 统一处理、统一计算。 open ai 曾经给过一个非常直观的参考，一个 token 大 约等于零点七五个英文单词或者一个汉字。也就是说，你发一篇三千字的文章给 ai， 它在后台不会直接处理这三千个字，而是会识别成三千到四千个 token， 再进行计算和反馈。 看到这里，可能有人会问，为什么非要切的这么碎？直接让 ai 认完整的字，完整的词不好吗？核心原因只有一个，为了实现计算标准化，咱们想一下， 文字、图片、声音、视频这些东西本质上完全不一样，计算机根本没法直接统一处理。但一旦把它们都切成标准的头壳，不管是文字碎片、 图像、色块还是音频片段，在计算机底层都会变成一串串由零和一组成的数字。而 ai 的 核心工作就是计算这些 token 之间的关联和概率。 比如他通过大量学习，发现 token 这个词后面跟着工厂的概率非常高，于是当你提到 token 时，他就会自然地把 token 工厂这个词组生成出来。这就是 ai 听懂你并回应你的底层逻辑。理解了这一点，你就瞬间明白黄仁勋为什么会把数据中心叫做 token 工厂了。 咱们可以把 ai 的 工作过程想象成一条工业化生产线， token 既是这条生产线上输入的原材料，你说的每一句话，发的每一段文字，都会被切成 token 送进生产线，同时它也是输出的最终产品。 ai 给你的每一句回答， 每一段文案，甚至每一张图、一段视频，本质上都是一个个 token 拼接组合出来的。它是标准化的，能算清数量的，能明确定价的。就像工厂里的零件，每一个都有规格，有数量，有价格。而我们都知道，只有能被精准切割，能被标准化计量的东西， 才能实现大规模的工业化生产。这是为什么？未来整个 ai 商业、 ai 赛道、 ai 变现，最终都要围绕 toc 来运转。它是 ai 世界的通用货币，也是连接人类语言和机器世界的唯一桥梁。想深耕 ai 赛道看懂资源经济？ 想零门槛轻资产入局变现的，评论区直接打资源。我把整套系统认知和实操玩法整理好，分享给你，带你稳稳踩准这波风口。
31牧野词元价值工场
01:36查看AI文稿AI文稿ai 算力板块最近为什么一直在涨？一个叫 token 的 东西，你可能根本没听过，但它才是这一轮算力行情背后真正的基架期。 token 是 什么？为什么是 ai 时代的新石油？这条视频一分钟给你讲清楚。 token 中文名为词源，是 ai 在 处理文字时的最小计算单位。 你问一句，北京今天天气怎么样？ ai 会把这句话拆成四个小块，每个小块就是一个词源，你输入的越复杂，消耗的词源就越多。传统软件按次收费词源模式是，消耗的词源越多，成本越高。 谁消耗的智能资源多，谁就富的多，这叫智能消耗。以后 ai 应用的商业模式都绕不开这个词源计价器。二零二四年初，中国每天词源调用量一千亿，到二零二六年三月，这个数字是一百四十万亿，两年增长一千四百倍。这不是限性增长，是指数爆炸。 而词源主要应用于 ai 智能体上。最著名的叫 openclo， 就是 不久前大火的龙虾，他是一个能自己干活，二十四小时不休息的数字员工， 它能订机票，写周报，做 ppt， 而每完成一件事，都在消耗资源。未来每个公司可能都有一个数字员工团队。工业时代按度买店，互联网时代按 g b 买流量， ai 时代按资源买智能， 这是人工智能经济的新度量衡。谁在这条链上赚钱？三层，上游提供计算零件，中游搭平台卖服务，下游用 ai 干活的各行各业。具体的公司名单，我会单独做一条视频，一条一条讲清楚，不是投资建议，只做数据搬运。
12小利投研
02:16查看AI文稿AI文稿现在很多人提起 ai 的 时候，都说 tokyo 使用的越来越多了，而且越来越值钱了。那么 tokyo 到底是什么呢？它为什么那么值钱？今天就来聊一聊。 国家数据局对 tokyo 正式进行了命名。 tokyo 就 等于磁源，是 ai 大 模型处理信息的最小单位， 相当于 ai 时代的算力流量，日常简单对话时消耗极低的几乎没有什么感觉。但是如果你用 ai 智能体去写论文、做研发、生程、视频等等复杂任务的时候，词源的消耗会剧增，并产生计费。 权威数据显示，二零二四年初，我国日均瓷元掉用量约一千亿，二零二六年三月已突破一百四十万亿，两年增长超千倍，增速远超历史上任何一次技术改革。 硅谷出现 token 消耗比拼， open ai 员工单周消耗两千一百亿资源，部分工程师月均 ai 算力成本超十五万美元。 metashapai 等企业 已将资源使用效率纳入绩效考核。英伟达在 gtc 大 会提出，资源配额将成为工资、奖金、期权之外的第四类薪酬利。 黄仁勋也明确表示，工程师若不充分使用算力配额，会被视为效率不足。磁源， tokyo 已是 ai 时代核心生产资料， 英伟达正打造规模化算力体系，磁源已深度应用于自动驾驶、医疗机器人、工业制造、零售、金融等实体经济场景， 顶级算力会更稀缺。 ai 使用能力会影响职场竞争力，社会价值体系会被重塑。未来你是用好 tokin 与 ai 的 创造者，还是被技术淘汰的旁观者，取决于你现在的学习与选择。
3知微
01:44查看AI文稿AI文稿近期，黄仁勋在 gtc 演讲里抛出了一个特别震撼的数据，过去两年， ai 的 推理计算量足足暴涨了一万倍。一万倍是什么概念？简单说 就是连续两年每年算力需求都翻一百倍。这种增长速度，放在人类所有生产资料、所有行业里，几乎都是前所未有，没有任何先例的。就在这种指数级爆发的背景下，黄仁勋提出了一个颠覆性概念，未来的数据中心正在变成偷啃工厂。 这话怎么理解？以前我们评判一座数据中心，只看两个指标，存储空间有多大，总算力有多强。但现在不一样了， ai 时代已经彻底换了标准。往后衡量一座 ai 数据中心，核心不再是存多少数据，有多少机会，而是看一个关键指标 每秒能生产输出多少头啃。这个逻辑特别好懂。打个通俗的比方，我们评判一家钢铁厂，不会看他厂房多大，占地多广，只看他一年能产出多少吨钢材。 放到 ai 行业数据中心，产出的钢材就是 token， token 就是 ai 时代标准化的核心，产出核心商品。也正因为这个逻辑转变，英伟达最新发布的芯片架构最核心的卖点早就不是单纯算力有多强， 而是 token 生产效率。同样消耗一度电，同样的工耗下，新一代芯片能比上一代多产出好几倍的 token。 未来 ai 行业的竞争早已不是拼硬件、拼规模，归根结底 就是拼谁的 toc 生产效率更高，谁的成本更低，谁的才能更强。看懂 toc， 你 才算真正看懂 ai 算力、数据中心和整个资源经济的底层逻辑， 想系统深耕 toc 资源经济布局 ai 算力赛道的评论区扣学习我拉你进专属圈子一起交流。
07:14查看AI文稿AI文稿tokyo 以后就跟电力一样叫智能时代的石油，最近国家专门下了一个文件，给它命名为叫磁源。 未来我们判断一个经济体，它的经济产出量就是看它对磁源的消耗量，所以大家必须了解它。 tokyo 的 整个的生态跟我们电力生态基本上是一模一样的，那我们整个电力系统第一上游的发电厂，中游就是千千万万的用户。 同样 toking 也是这么一套机制，我们把 toking 整个生态也分为上有 toking 的 生产，中有 toking 的 分发以及 toking 的 计费收费规则，下有 toking 的 最终的终端用户。 这三个领域现在都在非常高速的发展，这个赛道它从去年高速增长，今年还在高速增长，而且未来至少在二零三零年之前都是处于高速增长的状态，就算有多少机会吧。 那我接着说，我给你让一个智能芯片服务器，那你这个芯片你产生了这么多信息要处理，你是要靠通讯啊，所以我们的光通讯光模块非常厉害。那接下来 你的光通讯光模块弄完以后，你现在是面临着你要有个电力支撑啊，所以我们的电力通讯网络也是跟他非常紧密相关的一个基础设施，这里边又分了好几个细分的节点和赛道，所以 ai 最后的核心就是处理数据信息， 那我们要建很多的数据中心，因为我们知道数据中心是要面临的一个非常庞大的一个散热的功能，所以给他配上做液冷的降温处理的设备。你看，就仅仅我说上游的 tokyo 的 生产，然后配合了这么多节点，每个节点的背后都是面临的天量的增长的机遇。 这是上游的 tokyo 的 生产，那么中游的 tokyo 的 这个分发应用计费，那最主要就是什么？就是我们的大创新厂家 和 ai 应用平台。 ok， 那 你现在看到我们国内有国内的几个模型巨头，海外有几个模型巨头，这巨头为什么他们增长的这么快？以及他们为什么对资本的消耗这么大？因为大家都在争先恐后的往前走，你只要一落后你就出局了， 所以它带动整个资本市场在飞速的发展。所以你看现在美国的整个资本市场的整个的市值，超过百分之七十都是有靠这些巨头在支撑，因为他们发展的太快了， 因为你所有的模型这个 token 的 调用是要通过模型来分发我们的模型来计算的。所以你看大模型公司以及我们的相应的 ai 应用平台，包括我们的模型的 c、 d、 n 分 发网络，都是面临的非常大的机遇。好，这是中游啊，下游就是我们的终端用户。 那大家知道我们现在这个人工智能 ar 已经渗透到生活的所有领域了，那么从 b 端就是我们的各个垂直应用领域，我们的医疗领域、教育领域、交通领域各个领域你都离不开了。所以呢，这里面有非常大的技术是 tob 的 直接垂直应用，另外就是我们的 toc 的 个人应用， 各种各样的 a、 r、 a 进程，包括我们现在最火的养龙虾，每个都要养个龙虾，对吧？那龙虾只是我们 a a 进程的一个代表的一个潮流，我们未来将来会有各种各样的智能终端的应用，你比如说我是一个自由的创作者，我是自由写作者，我是个创作歌词的人，你干任何职业的人，你都可以拥有自己的 a r a 进 程。另外呢，还有一个公司叫数据处理公司，就像我们当年刚刚推出我们的腾讯地图和高德地图的时候，就你家楼下的一个小卖部 在高德地图上都能找到，对吧？他怎么找到的？是有人把这小卖部给他标记到这个地图上的就有了呀。所以未来我们本身你的人工智能，说白了你就是天亮的一个信息采集公司， 那每一个信息背后他就是一个数据，所以未来叫一个非常大的产业，叫数据处理产业。那这么你先来看一下，来啊， tokyo 已经变成智能时代的电力智能时代石油了，中东为什么那么火？因为他就靠能源，他给全职收入，石油就富可敌国了，对吧？ 相当于它在石化时代，它是全世界的生产资料。那未来 toking 就是 智能经济石油，它跟那个中东提出石油的作用是一模一样的。所以现在仅仅在最近几个月出现一个非常大的产业 叫 toking 出海。你现在比如说南非、欧洲，你们的能源很贵，但中国有天量的新能源，我们的新能源现在光是光伏，我们是全世界最厉害的。那我的沙漠原来说 ok， 我 产了这么多，白天发热电，我如果没有及时把它变完运出去，那个电就浪费掉了。以后我们可以在沙漠里建成一个天亮的数据 中心，随时发热电，我随时就把它用掉，就不停在那计算，因为大家知道 ar 的 镜头就是算力，算力就是电力嘛， 所以以后我们的沙漠中就可以建大量的人工智能的这个处理中心，叫产生天量的 tokyo， 我 只有把 tokyo 直接输送出去就完了，就相当于我在为全球的智能时代输送最基础的原料，未来极有可能比利时 布鲁塞尔的某一个公司，他们要消耗的这个 tokyo 就是 他给中国下订单，在中国的新疆沙漠里给他计算好，算出来直接就输送给他，你按量给我付费就行， 就相当于我们在出口店里出给你按度数给我付钱就完了。所以以后 toking 出海是中国最大的一个出口产业，这就是这个时代的变化。所以 toking 真的 是大家每个人都要去花点时间好好了解 toking。 因为现在全球的 ai 就是 双雄并举，一个是美国，一个是中国，美国是原创超过中国，中国是运用领先于美国， 那么 tokin 其实它本身就是 ar 的 应用，那么 ar 的 应用在中国绝对以后是要称霸全球了。但美国还有一个巨大的瓶颈就是美国的电力短缺， 所以现在美国的这几个巨头都要纷纷的耗巨资，投几千亿美金自己去建发电厂。但是我们不用，因为中国现在是全球最大最大的电力生产者，我们很多电都用不完，我们沙漠里的电好多水电都还没用呢。所以以后中国注定是全球最大的 tokin 的 出口国， 他会变成中国最大的一个产业。那我觉得我们各位都可以从中间找到自己的位置，我刚刚说了，上游下游这么多节点，那很多人我觉得这都跟你们自己的产业，跟你自己都是有关系的，那我觉得这里面是巨大的风口，你都可以参与进来。 所以 toking 未来一定注定，至少这十年里都是全球资本市场最大最大的一个风口。 面对这样的红利，我觉得每个人你不能置身事外。但是 tokyo 呢？它显然它是一个智能经济时代的一个最底层的一个生态元素，那既然被称为智能时代，就是它的科技含量是非常高的。 那我刚说你除了说你是这三个上下中三个领域你可以直接参与之外，对大多数人来说，那你能参与方式可能就是比如说通过这种配置，通过各种方式来进来，但是他参与的方式前提就是要提高认知。所以呢，越在这个时代就更加显出知识的重要性。因 为什么叫投胎？投胎本身就是各种信息的积累和交换的一个综合的结果，他本身就是知识的一个化身， 一个小 toking 就是 一个知识的高度的结晶。那么你要想参与进来，你是不是也得有知识？所以， ok， 那 幸好我们现在是一个知识经济时代，我们是一个知识付费的时代，那每个人都有自己的专业分工，每个人有自己的了解领域， ok， 那 我们既然认知道认知到 toking 是 时代最大的红利。 如果你对 tokyo 还不够了解，你可以通过学习的方式了解更多的信息，用专业的人士，用他的知识来带领你去分享这个时代的红利。
1948峰哥财富浪潮
