维利通有没TOken概念

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。

听完这期，你能再上一个段位五分钟啊，用大白话把 ai 核心概念一口气讲清楚，听完你再去聊 ai， 至少能听懂八成，你还能给别人讲明白。 llm 啊，全称大语言模型， ai 世界的绝对席位，你可以把它想象成一个读了全世界的书，互联网上所有文字的超级学霸， 上知天文，下知地理，无所是不通啊。猜猜 gpt， database， 豆包，哎，这些都是 llm 啊，它们是 ai 界的大脑，会思考，会理解，会说话，但只会动嘴，不会动手。 token 啊， token 是 ai 处理文本的最小单位，一个英文单词呢，大约占一个 token， 一个汉字呢，大约是，呃，零点五到一个 token 文本，好理解啊。如果说处理图片、声音、视频怎么办呢？在 ai 眼里，所有的信息都是 token， 图片分割成极小的小方块 app 叫视觉 token。 同理呢，声音分割成时间片段的音频 token， 视频分割成真的视频 token。 你 可以理解成啊，所有的信息都加工成最小单位的 token 了。然后呢？喂，给这个 ai 吃，它才能消化。 所以你现在就懂了啊，资本为什么拿 token 作为单位来收费？百问 token 啊，多少钱啥的哈，可量化，可统计算力，不能论斤腰对吧，也不能论个卖。 prompt 和 contact 放在一起说啊， prompt 提示词就是你跟学霸说的话，你问红烧肉怎么做，这就是 prompt 提示词越清楚，学霸回答越准。提示词质量就是你文化的水平直接决定了学霸发挥的水准。 contact 上下文就是学霸的记忆能力。你连续问五个问题，他能不能记住？前面聊了啥啊，能记住多长？这就看 contact 的 长度了，单位也是 tokin， 有 的模型 contact 只有四 k 啊，四千个 tokin 聊几句就忘了。 好的模型呢，能做到一百二十八 k 甚至是二百万的 tokin， 可以 把整本的知识通鉴一次读完。所以选模型时啊， contact 越长越好。 多模态啊， model model 啊，这是 ai 能同时处理文字、图片、音频、视频 啊，豆包你看 gpt 四维都属于多模态模型，而 deepsea 目前只支持图片中文质的提取，无法生成视频，哎，不算真正的多模态。如果说你需要做图片理解，视频生成就要选多模态， a p i 和 m c p 一 起讲。 学霸虽然是厉害啊，但他不会各种软件，不会用微信，那怎么让他长出手脚呢？ api 就是 那个管子，你可以把 ai 的 能力通用 api 接到你自己的网站、 app 小 程序里。 比如你在微信里接入了 deepsea 的 api， 用户发信息， ai 自动回复。 api 就 像自来水管道，你不需要自己挖井，接上就能用。 mcp 呢模型上下文协议，你可以把它理解成 ai 界的 usb 接口，以前不同的 ai 工具需要不同的接口，对接很麻烦。 mcp 统一了标准，你按照这个协议写一个接口，所有支持 mcp 的 ai 都能直接调用，就像 u 盘插上任何电脑都能用一样啊，不用再装驱动， 简单记呢。 api 是 一根管子， mcp 呢，是通用的管子。标准 rug 解锁，增强生成。学霸也有犯糊涂的时候啊，他可能记错，也可能编造不存在的事实，这就叫幻觉。怎么解决呢？ rug 哎，就派上用场了， 就是让 ai 先查资料再回答，他不会凭记忆瞎说，而是先去靠谱的文档库、图书馆里搜索，找到有依据的资料，然后基于这份资料回答，有了 rap， 回答当然更准确更可信啊。 前面说的这些都是让 ai 说话，那现在要让他干活，哎，这就出来了。智能体 agent aj 呢，是一个能自己规划任务，调用工具执行操作的人。比如你说帮我定下周去上海的机票，它会自己拆分步骤，打开浏览器，搜索航班，比较价格，填写信息支付。你睡一觉呢，票已经定好了。 a 针呢，靠什么干活呢？靠 tool 工具和 skill 技能。 tool 就是 ai 可以 调用的外部功能，比如计算器、浏览器、相机、操作文件的命令，这些是零件。 skill 呢，是把多个 tool 组合成一个完整任务的说明书， 比如自动抓取公告。这个 skill 就 包含了打开网页，下载文件、提取文字、生成载药等一系列 to 的 调用顺序。你可以这样理解， to 就是 锤子，还有螺丝刀。 skill 呢，是用锤子和螺丝刀组装一个椅子的说明书。 ag 呢，就是那个拿着说明书用工具干活的工人。你有没有觉得啊， ai 经常直接给答案，你也不知道他想的对不对。 c o t 思维链啊，就是让 ai 把思考过程一步步写出来。 比如你问 deepsea 或者豆包一个问题，一般会出来一行行它思考的过程，然后再给出答案。那这个思考的过程和步骤就是 c o t。 c o t。 就 像是老师要求你写出解析的步骤，不能只给答案一样，它能让 ai 更准确，也让你更放心。最后呢，用一张图啊，串起来所有的概念，这些概念之间是有层次的。我是雷哥，陪你一起看懂 ai。

两年时间涨了一千四百倍，不是股价，而是 token。 什么是 token？ 你 每次问大模型一个问题，背后消耗的就是 token。 简单说， token 是 ai 干活的计量单位，就像打电话按分钟算， ai 按 token 算。二零二四年初，中国每天消耗的 token 是 一千亿，到今年三月，这个数字变成了一百四十万亿。 两年一千四百倍什么概念？相当于你从每天发几条微信，变成了每天往外发几十亿本书。这个信号， 运营商第一个嗅到了。中国电信推出了星辰 token hub， 中国移动搞了 moma， 两家干的是同一件事，把算力打包成 token 包， 像当年卖流量包一样卖给企业和开发者。五月十七号，电信直接上了个九块九的套餐，一块钱能掉二十五万个 token。 你 有没有想起一个很熟悉的画面，当年运营商把贷款做成流量包，几十块钱随便挑。这不是比喻， 这是商业模式的完整复刻。流量那次运营商赚了多少年？现在这条路他们要再走一遍。当 token 开始商品化，谁能在这条产业链上吃肉，谁又能跟着喝汤？今天我直接拆成四条线，给你详细梳理。做 token 聚合运营的， 说白了就是 ai 中间商把几百个模型聚到一起，统一接入，统一结算，企业不用自己挨个去谈一点天下原来是做数字广告的，现在就转型干这个。 这个赛道有点像十年前云计算的入口层，谁先把标准定下来，把接口做好，后来者很难再打第二条 算力。基建加托肯工厂，这个方向上有家公司，名字你绝对想不到，那就是华策影视，他原来做电视剧的， 现在自己买服务器做算力租赁，把自己变成 toc 生产车间。他这条逻辑很直接， toc 要消耗算力，算力要消耗服务器，服务器要消耗电，谁手里有服务器有算力，谁就能在 toc 需求暴涨的时候变现，从内容公司变成算力公司。华策走的这条路， 有点像当年视频网站买 cdn， 最后直接做云的路径。第三条，数字营销加 ai 应用落地 三人行原来是广告公司，现在布局的方向是算力和 ai 应用，他干的事就是帮品牌把 ai 嵌进去，不管是 ai g c 出图、 ai 写文案、 ai 接客服，消耗的都是 token 需求端越热他越忙， token 用量跟他的收入是正相关的。 第四条， ai 应用生态。这里可以重点关注下昆仑万维，但他的逻辑跟前面三条不太一样，他不是卖铲子的， 他是直接拿铲子挖矿的。昆仑万维旗下天宫大模型和 oppo 浏览器全是 took 的 直接消耗方，大模型调用量越大， took 经济的盘子越大。在这四条线里，他是离终端用户最近。 当然，运营商本身才是这个局里绕不开的角色，电信和移动手里捏着云网、算力三张牌，天然就是做 took 平台的，平台的基础设施九块九的套餐只是个影子。他们要当的是 ai 时代的流量运营商。现在 需求端在爆发，运营层在进场， tucker 产业链正在从概念变成收入。当年运营商靠流量包，把上网从奢侈品干成了自来水， 这一次他们要把调用算力做成同样的事。流量时代，运营商赚了一代人的钱， tucker 时代他们还会这么干？而站在这条链子上的公司，正在卡住 ai 时代最关键的收费站。

家人们，今天聊个大事，中国电信开始卖 toc 了！不是开玩笑，就在五月十七号，电信正式推出 toc 套餐。你可能会问， toc 是 啥？ 别急，我给你翻译成人话，以前运营商卖你流量 gb， 以后运营商要卖你 ai 算力 toc。 说白了，就像你每个月交话费买流量包一样。以后你要用 ai 帮你写邮件、做 ppt， 甚至帮你孩子辅导作业，你都得先买 token。 电信出了三档，最便宜的九块九，一个月给你一千万 token。 一 千万 token 是 什么概念？ 我算了一下，大概够你把三体三部曲从头到尾让 ai 帮你总结一遍，还能剩一大半，够你用 ai 处理几千次复杂任务，一杯奶茶钱， ai 随便用。 而且这次电信玩得很绝，它不是让你单独买 token， 是 token 加连接加安全打包。什么意思？就是你把手机卡、宽带、 ai 服务全绑在一起，话费直接扣，也不用再去注册什么银账号，绑信用卡跟你妈充话费一样简单。 那问题来了，电信为什么要干这事？很简单，卖流量不挣钱了，去年流量涨了百分之三， 用户越用越多，钱越收越少，这是死胡同。但 ai 来了，机会来了。你们想想，以前上网得先有流量，以后用 ai 得先有偷啃。 电信想明白了，我不再是拉网线的，我是卖 ai 门票的。更重要的是，这次用的是国产芯片。国产模型意味着什么？ 我们每个人每个月纳九块九，四十九块九不再只是话费，而是在给国产 ai 产业链从芯片到模型到应用，真金白银的输血。以前是政策推，现在市场自己转起来了，当然我也得泼盆冷水。 这设最大的风险是什么？价格战，万一移动联通跟进，你九块九，我六块六，他三块三。 最后大家又回到增量不增收的老路上，运营商没钱搞研发，国产 ai 又靠谁？但不管怎么说，方向是对的， 电信这一脚踹开了 ai 大 众消费的大门。我建议大家，哪怕你现在不用，也去了解一下那个九块九的套餐，因为你买的不是偷啃，是一张通往下一个时代的船票。等到所有人都上船了，票价就不是这个价了。关注我，带你看见钱的方向，咱们下期见！

今天咱们来聊一个你可能天天听到，但一直没搞明白的词。 token 这个词听着是不是像金融圈的代币或者程序员敲的什么神秘代码？但今天我用几分钟，让你不仅懂它，还能让你在朋友面前装个大的。 咱们来打个比方，假设 ai 是 一个正在玩乐高的三岁小孩，你给他一本红楼梦，说给我讲个贾宝玉的故事。 ai 不 会魔法，他得先把这本厚厚的书拆成一块一块的小积木，这就是 token。 假是一个积木，宝是一个积木，玉是一个积木，句号也是一个积木。然后他把这些积木编号、理解、存储，最后拼出一个新故事给你。 所以 token 就是 ai 看世界的最小积木块。你写，我喜欢吃火锅， ai 眼里是，我喜欢吃火锅，四个 token 你 写 chad gpt， 真牛。 ai 眼里是 chad gpt， 真牛。一共四个 token， 因为英文单词可能会被拆。 ai 其实是个文盲，他只认识数字。 token 的 作用就是当翻译官把每个积木块词或者字变成一个数字编号。比如我是幺二五， 喜欢是三零六，吃是七八，火锅是四四二零，然后 ai 就 看着这些数字开始疯狂计算。幺二五后面常常出现三零六，三零六，后面可能是七八或者八八八，他根本不知道火锅是什么味道，他知道火锅辣， 冬天好吃。这些偷看经常一起出现。所以 ai 其实是个超级统计学家，不是真正理解， 但是他演的太像了。如果你用过任何 ai 的 付费 a p i， 你 会发现 token 就是 流量，流量就是钱，你说的话占多少？ token 收费， ai 回话占多少？ token 收费每一千个 token 大 概几里钱？但积少成多，聊嗨了可能一顿饭钱就没了。 所以下次和 ai 聊天，别废话连篇，省 token 就是 省钱。顺便给个参考啊，一个汉字约等于一至两个 token， 一 千个 token 约等于七百五十个英文单词，一部翻体三部曲约等于九十万个 token。 你 看 ai 读完整套翻体也就几块钱，是不是比买纸质书还便宜？我觉得 token 这个东西还是特别有意思的，它就像 ai 的 呼吸频率， 以前的 ai 一 次只能呼吸两千个 toc， 大 概一千五百个字，聊着聊着就忘了开头，像鲸鱼一样。 现在的 ai 能呼吸二十万个 toc， 可以 陪你读完一本小说，再和你讨论细节，这是质的飞跃。但更有趣的是，人类说话也有 toc 密度，有人一句话说半天没重点。 toc 多但信息少，有人三言两语就能直击要害。 toc 少但质量高， ai 在 拼命堆 token 求智能，我们人类却可以用有限的 token 创造无限的可能，这不就是我们探击生物的优越感吗？

大家好，今天我们将解决一个最核心的问题，作为普通人，我们到底应该如何销售我们的产品？ 很多人会简单的称之为卖托肯。这一期我们将彻底离清这个概念，确保我们每一位伙伴都能在合规的道路上走得远。让我们开始吧，在开始之前，我想请大家思考一个问题，托肯到底是什么？ 为了让大家和客户都能秒懂，我们可以用一个非常贴切的比喻， ai 电费。想象一下你家里的电器，要工作必须先交电费，同样强大的 ai 大 模型要为你处理任务生成内容也需要消耗资源，这个资源的计量单位就是 token， 它是一个消耗品， 你用它来支付 ai 为你工作的能耗。它是一种服务凭证，证明你有权使用我们提供的算力。记住这个核心属性，消耗品服务凭证，无投资属性。 好了，理解了 token 的 本质，我们来看具体应该怎么说，这里给大家总结了合规销售三剑客。第一，我们可以直接说我们在卖 ai 算力服务， token 是 使用这项服务的凭证。第二，对于技术型客户，我们可以强调我们在卖 api 调用权， toker 是 调用次数的保障。第三，我们可以把它包装成预充值套餐，这非常贴近大众消费习惯，就像充话费一样，预先购买，享受优惠。这三种说法都将我们的产品定位在服务和消费的范畴内。我们来总结一下今天的核心内容，记住，合规销售三不法 核心定位，我们卖的是 ai 算力服务，三种合规说法，算力服务、 api 调用权、预充值套餐以及无数个绝对禁忌，任何金融化的词汇都不要碰。合规不仅是保护我们自己， 更是对客户负责，对我们所从事的事业负责。从今天起，让我们每一个人用正确的方式，将强大的 ai 生产力带给更多人。

哈喽，大家好，最近 tok 火了，很多人都不知道什么是 tok， 怎么用 tok 去赚钱，那今天用最简短的时间，带大家吃透 ai 行业核心 tok、 api、 售卖模式及大厂代理的四大核心内容。 什么是 token？ 简单直白讲， token 就是 ai 的 流量货币文字计量单位。 ai 无法直接读懂人类的文字，但是会把文字拆成最小的单元，这个单元就叫 token， 日常换算很好记，中文一千次约等于一千三百 token。 我 们所有的对话、文字创作、智能问答，全程都在消耗 token， 它也是 ai 行业最核心的计费标准。 什么是 api？ api 就是 ai 能力对外调用接口，相当于 ai 的 通用通道， 我们不用搭建大模型，不用部署服务器，直接对接大厂开放的 api 入口，就能一键调用文心、通译等所有 ai 功能，所有 ai 程序、 ai 工具、 ai 客服、文案系统，全都是依靠 api 接口实现运行。 说到这里呢，我要提到一个 l l m 大 模型， tok 的 核心价值， l l m 就是 主流大语言模型。这类 tok 有 两大作用，一是计量计费调用一次消耗，相对应的 tok 消耗越多，成本越高。 第二是决定 ai 上下文记忆长度， tokken 越多， ai 记忆力越强，回答越完整。目前整个 ai 市场盈利核心全都围绕着 llm tokken 流转， 那 tokken 正规售卖盈利模式是哪些呢？主要有四点，第一个直售 tokken， 点数批量批发拿货散售给个人、工作室、自媒体赚取差价。第二种是打包 api 接口， 把接口封装成套餐，按月按年开通权限，做长期稳定收益。第三种是行业定制赋能，对接电商教育本地商家搭建专属 ai 系统，收取搭建费加服务费。 第四种是分销变利模式，搭建代理层级发展，下级商户批量走量。我们这期就到这里，下期我来告诉大家普通人怎么进入 tucker 这个行业，怎么用 tucker 去赚钱？记得关注我哦，下期再见！

我发现身边有好多人其实对头肯还没有概念，今天我要用大白话来给你讲清楚哦。其实我觉得头肯跟我们最相关的还是钱，它的计算方式呢，最简单理解就是输入的头肯数乘以它的输入单价，再加上输出的头肯数乘以它的输出单价。 然后最主要的点是输出的头肯一般要贵一到两倍，因为它要调用大量的算力来进行计算。我举一个简单的例子，比如 g、 p、 t 它的一个模型，它的输入头肯大约是两点五美金一百万头肯，输出大概是十美金一百万头肯。那比如说你发了一个一千字的中文需求给到它 大概就是两千个 token 的 输入，他回复你也是两千个 token 的 话，大概每次呢就是一毛八的人民币。这里面有一个很大的差异性在于，如果我们不对大模型做约束，然后你会发现他给你输出的内容会很长很长，跑的很偏，甚至来一堆的废话，然后你会发现你的 token 消耗的非常非常快，所以这里面我们要对他的输出要做约束，并且我们输入的时候要尽量简单干练，不要讲太多废话。然后你会发现一个小小的技巧会让你在 token 上省掉很多很多的 money。

黄仁勋在今年行业大会上抛出了一个新概念，就是 token 工厂，现在直接火遍整个 ai 圈，很多人都刷到过这个词，但大多只是看个热闹，根本没搞懂到底是什么来头，有什么价值。 今天我就用大白话跟大家聊 token 工厂到底是什么，以及他跟我们普通人想做 token 词源聚合，做代理分发到底有什么直接关系。 首先先讲清楚， token 工厂不是凭空炒作出来的，完全是被行业两大现实问题硬生生逼出来的。 第一件事，豆包上个月正式上线，三档付费订阅六十八，两百五百三个档位，很多人第一反应就是吐槽大模型开始割韭菜，但没人留意背后最关键的数据，豆包现在每天的 token 消耗量已经达到一百二十万亿， 三个月前才六十万亿，直接翻了一倍，从上线到现在，整体用量暴涨整整一千倍。这数据已经说明白了，现在用 ai 的 人越来越多，而且不是新鲜玩一下，是刚需高频天天在用， 但随之而来的成本压力也特别大， ai 每一次回答，每一次后台预算，全都在消耗算力。现在行业内算力成本已经占到大模型整体运行成本的七成以上，是最大的一笔固定开支，用的人越多，后台烧的成本就越夸张。 第二件事，算力，硬件价格一直在疯涨，就拿英伟达 b 三百服务器来说，四月中旬一台五百四十三万，过完五一直接飙到七百万一台， 短短半个月涨幅就高达百分之三十。海外市场更离谱， h 一 百的租赁价格五天之内就暴涨了百分之二十二。 传统做算力生意的玩法很简单，砸重金，买服务器，买算力卡，然后按月按固定价格租出去，稳稳收租金。但现在硬件贵的离谱，一台七百万的设备，靠正常收租回本，五年都未必能赚回来。 你仔细品一下这个现状，下游企业和个人对 ai 的 需求在爆发式增长，上游算力硬件价格持续飙升，反而夹在中间做传统算力租赁的人 越来越不赚钱，越来越难做，这就是一个死循环。所以现在整个行业已经形成共识，单纯靠出租算力卖硬件资源的老路已经走不通了，必须升级玩法，不再只卖底层原材料，而是直接做成标准化成品对外售卖。投垦工厂就是在这种行业背景下诞生的。 那 token 工厂到底是什么？简单来说，就是不在零散卖算力，不卖裸卡，而是把大量服务器和算力资源整合起来，通过技术统一调度，优化配比，批量加工成标准化 可直接用的 token 资源，按用量按需求卖给有需要的企业和从业者。以前传统算力租赁就是整张卡整月出租，不管你用不用，用多少租金，一分不能少。大量算力常年闲置浪费， 一天真正有效利用的时间也就八小时，剩下时间全都空赚，资源浪费特别严重，而且盈利天花板很低，硬件一涨价回本，周期直接拉长。 后来行业进化到了 toc 分 成模式，不再死板收取固定租金，而是把算立方和大模型厂商深度绑定，产生实际收益之后，双方再按比例分钱， 算立方出服务器，出硬件资源承担主要的硬件投入和成本。大模型厂商出技术，出模型能力，负责对外服务和承接用户， 有用户使用产生收益了，大家就按约定比例分账。一般算立方拿大头，模型厂商拿小头。道理很简单，服务器硬件都是重资产投入，成本压力本来就更大，理应分到更多。 这个模式比传统固定租赁要好太多了，以前不管你用不用，用量大不大，都必须按月交固定租金。现在不一样，有用户消耗，有收益才分钱，没用量就没有分成，风险共担利益。绑定 模型做的越火爆，用户用量越大，算立方跟着赚得就越多。但他依旧有明显短板，双方只是简单合伙。分账算，立方只管提供硬件，不会插手模型怎么运营，怎么消耗资源。模型方自顾自跑业务， 也不会帮着调配闲置算力，硬件闲下来就只能空放着，没法灵活调剂给其他人用。说白了只是收益绑在了一起，但资源还是各管各的，硬件整体利用率始终提不上来，浪费问题还是没解决。 而托肯工厂直接把整个模式升级了算，立方不再只单纯提供硬件出算力，而是直接搭建了一套标准化的算力运营体系。 从算力资源整合、智能调度，到 took 批量生产、品质把控，全都是标准化流程，一步都不马虎。大模型厂商啥也不用多管，只需要把自己的模型技术提供过来，剩下所有的事全由 took 工厂来负责， 工厂来调度安排，怎么调度算力最高效，怎么分配资源最省成本？怎么保证每一份 took 的 品质稳定、能用性强？这些专业的事都不用模型方操心。 最后生产出来的就是标准化可直接使用的 token 产品，直接按用户用量按需求卖给终端客户、企业和从业者优化之后，差距特别明显，原来算力一天只用八小时提升到十二小时，利润直接涨百分之五十。运营做得好的机构，单台设备的收益 能做到传统租赁模式的五到十倍。讲到这，很多人肯定会疑惑，我又不懂技术，也买不起几百万的服务器，更没能力自建 tiktok 工厂。那这波风口跟我到底有什么关系？其实关系特别大。 toc 工厂只干一件事，专注上游大批量生产，标准化 toc 只做大宗货源批发，根本不会去对接散户、小微企业和普通开发者。但市场需求是海量的，企业客服、数据分析、内容创作、 ai 工作流 agent 自动化。各行各业都要用 toc， 这么多零散的中小客户，工厂根本没时间也没精力逐个去对接服务。这个空白就留给了 ai 聚合平台。 聚合平台专门向上对接投垦工厂和各大模型厂商，批量拿下低价货源，再把各类模型接口服务全部整合打包，做成标准化的现成产品。 而我们普通人根本不用碰算力，不用建工厂，不用搞技术开发，只需要对接这些成熟的聚合平台，拿到批量低价的磁源货源，再转手给到各行各业有需求的客户，赚中间合理差价和服务费用就行。 说白了， token 工厂看似只是上游算力模式的升级，实则给普通人铺出了一条低门槛的轻创业赛道。 目前，整个磁源经济还处在发展早期，红利窗口已经完全打开，越早看懂入局，越能抢占先机。如果你想深入了解 token 磁源经济，可以看我主页，我把最近写的电子书磁源经济， ai 时代普通人的黄金赛道分享给你。我是木爷，我们下期视频再见！

简单来说， token 工厂就是 ai 时代的智能生产线，它的核心逻辑很简单，输入电力数据和算法，输出可量化、可挑用的词源。没有 token 工厂就没有词源。没有词源。没有词源， ai 就 没法干活，就像没有发电厂， 家里的电器全是摆设。 t 厂有四大核心作用，我今天一个一个给你拆透。第一个，把智能变成标准化产品，让 ai 服务能买卖。 这是黄仁勋提出这个概念的初衷。以前用 ai 式黑箱操作，你让 chattypt 写篇文章， 根本不知道背后消耗了多少算力，该付多少钱。 token 工厂解决了这个问题，他把 ai 的 智能输出变成了可技术的产品，就像买水按吨、买电按度，以后用 ai 服务就按资源算，用了多少付多少，明明白白。 第二个，重构数据中心价值，从仓库变成智能印钞厂。以前的数据中心评价标准是能存多少数据，有多少台服务器。现在不一样了，关键看每瓦特电力能生产多少 token。 就 像咱们看车看百公里油耗， 你的工厂一度电能产一百万个 token， 别人的只能产五十万个，你的成本就低一半，就能在市场上大赚。 所以英伟达、微软、谷歌这些巨头，现在拼了命的研发新芯片，自己建核电站，为的就是把 token 工厂的效率提上去， 谁掌握了最高效的 token 工厂，谁就掌握了智能时代的印钞权。第三个，打通 ai 产业链，让算力变成即插即用的公共服务。 token 工厂一头连着上游的 gpu 芯片、服务器集群，另一头连着下游的聊天机器人、 自动驾驶等应用，它把复杂的 ai 技术封装起来，让你不用懂算法就能轻松用 ai。 以前你想做个 ai 聊天机器人，得自己买服务器训练模型， 门槛高得吓人。现在有了 tok 工厂，你像买水电一样购买磁源，就能直接调用现成 ai 能力，快速开发自己的应用。这就是我们 ai 大 模型聚合平台在做的事儿。 让你插上插座就用磁源，不管背后是 gpt、 复四还是 cloud， 我 们帮你找到最便宜、最快、最准的组合。 第四个，推动 ai 技术迭代，让效率至上成为行业共识。 token 工厂让竞争焦点从谁的模型更聪明，转向了谁能更高效地生产 token， 用更低的成本、更少的电力，产出更多更好的磁源。 硬件上， gpu 厂商不断优化芯片。软件上，开发者研究如何用更少的 token 完成同样的任务。这种效率至上的理念，让 ai 不 仅更强大了，也更经济、更环保。 总结一下 token 工厂的四大作用，标准化产品、数据中心变硬、超长、即插即用、公共服务推动效率至上。它就像 ai 时代的发电厂，是整个磁源经济的源头。而我们普通人不需要自己去建工厂， 只需要找到一个靠谱的 token 聚合平台，拿到低价的磁源货源，就能在下游的应用层稳稳赚钱。 我是麦田，深耕 ai 大 模型聚合服务领域。如果你对 ai token 聚合分发感兴趣，可以查看我主页，可以免费赠送一本我写的电子书。磁源经济， ai 时代普通人的黄金赛道。

这期深度视频的目的就一个，让你一口气搞懂算力租赁转型升级 token 工厂的一个核心逻辑。那这条万亿新兴产业链里面，又有哪些核心上市公司值得关注呢？我会用最通俗的一个逻辑，最逻辑的例子，让你彻底吃透 token 这个概念。那今年开年到现在，静姐一直在给大家强调国产算力的逻辑，这其中包括国产算力的超级点亮产、 国产半导体的先进制程原理，那这其中包含了自主可控、算力租赁、半导体材料设备以及 cpu 等全产业链，那相信老朋友都在一路验证这些逻辑， 当然新朋友没有看到的，也记得点上关注。再去回溯一下静姐之前的一个复盘作品，当然也可以去看看静姐的晚盘，每天下午静姐都会有复盘作品，不止视频，有什么不懂的都可以自己去看呀。晚盘不就是静姐逻辑说吗？ 那随着近期豆包开启商业化分层收费，标准版加强版、专业版分级定价，免费版保留复杂 ai 任务，需付费升级， 那算理行业已经来到了商业模式迭代的一个关键期，那背后核心原因是高端推理消耗海量算理。但如今豆包日均投坑用量突破了一百二十万亿， 三月万倍，较首发暴涨千倍，直接印证全网算力供不应求。不止国内，海外算力涨价更疯狂。那五月初北美 h 一 百 b 二百算力租赁价格大幅跳涨， 服务器现货价格从四月中旬的五百四十五万一路飙升，突破七百万，那全球语音厂商上调 ai 资本开支，算力仅缺蛮产，涨价已成最强题材，催化那算力租赁 ai d c 存储 c p u 全线共振组强。所以说现在托管工厂正式接棒传统算力，助力成为了下一个核心风口。众所周知，中国是全球第一发电大国， 二零二五年发电量超九万亿度，等于美欧印总核风光装机常年世界第一，但长期困于难题，电力富余难以储存， 无法跨境运输，大量西北绿电只能放弃白白浪费。直到 token 的 一个出现，彻底改变了格局。那官方定义 token 就是 词源，是大规模处理文字、图像、语音的一个最小语义单位，那 ai 所有的运算、交互收费全都按照 token 计量。那简单来说， 西北绿电驱动 g p u 算力，那算力加工成 token， 再通过光纤销往全球，电力不出国，价值走遍世界。那一次 ai 对 话，一篇文案，一段代码 都会拆解成 token 进行计算，那 g p u 高耗能运转全程靠绿电支撑，那 token 本质就是电力的一个数字压缩包， ai 时代数字原油那咱们传统的算力租赁是固定的租金模式，收益是有天花板的。而现代应运而生的 token 工厂 则是全新升级，不再按卡收费，而是跟着大模型 token 调用量收益分成，那算力服务商可能拿到六到七成收入分成，那服务器折旧电力是固定成本，那超额分成几乎都是纯利润了，盈利弹性直接拉满。那相比普通的算力租赁， token 工厂壁垒极高，不单扣拿卡能力，更需要算力调度软硬件融合推理优化实力， 那通过算力精细化切割、错峰调度任务智能分配，大幅提升算力的一个使用率，不用增加硬件成本就能拉高毛利净利，那头部企业净利润有望从百分之十到百分之十五 飙升至百分之三十以上，回本周期缩短至两年左右，那就算未来算力设备不再紧缺，靠提升有效使用时长，优化调度效率依然能够稳住高收益，比短期涨价的租赁模式更具长期持续性。那目前头部企业已经率先落地，万卡级群加码布局偷啃工厂， 二三季度会有更多的企业跟进转型。但要提醒大家，算力短期疯狂涨价已临近盈亏平衡线，后续国产算力才能释放行业降本，技术迭代都会逐步抹平硬件的一个高溢价，那 ai 长期算力缺口至少维持到二零二八年， 但不能盲目的限性，乐观追高未来算力赛道。短期看算力租赁涨价逻辑，中长期真正的核心红利一定是属于布局投垦工厂，具备软件优化和生态壁垒的一些头部企业， 那这才是国产算力闭环真正的一个价值。外地好了，今天的分享就到这里，想要了解更多行业逻辑和市场干货的也可以去看看静姐的晚盘，那每天下午静姐都会有复盘作品， 有什么不懂的都可以自己去看呀，管盘不就是静姐逻辑说吗？好了，今天的分享就到这里，认可静姐的点赞关注我们，下期视频再见！

大家好，我是隔山财商。一条足以改变整个 ai 算力行业格局的消息刷屏了！中国电信宁夏分公司正式启动了国内首次大规模偷看工厂生成能力服务，集采总规模高达一百七十四点三八亿元。 这不是什么 ppt 上的概念，也不是实验室里的试验，而是真金白银的百亿级订单。它标志着，偷看工厂这个曾经只在科技圈流传的热词，已经彻底从概念走向了真实落地与价值兑现。可能很多人还在问，到底什么是偷看工厂？我用一个最简单的比喻给大家讲明白。 传统算力租赁，就好比你租下一个厨房和一堆面粉，也就是 gpu 显卡，后续和面、发酵、烘焙，所有步骤都要你自己动手，最终才能做出面包，也就是 ai 模型的输出结果。整个流程繁琐低效，还会浪费大量算力资源。 而 token 工厂完全不同，它直接给你提供成品面包，也就是 ai 模型处理信息后的最小基础单位 token。 你 不用关心背后用了多少张显卡资源如何调配，只需要按照实际使用的 token 数量付费即可。这不仅仅是商业模式的改变，更是盈利逻辑的本质飞跃。 行业数据显示，传统算力租赁的毛利率只有百分之三十到百分之四十，而且受限于物理卡数和上架率，边际收益会逐渐递减。 但 token 工厂呢？在固定成本摊销后，边际成本几乎为零，毛利率能飙升到百分之五十到百分之七十，净利润更是稳定在百分之四十左右。同样一百张显卡，普通客户自用算力利用率只有六成，剩余四成完全浪费。 而 token 工厂依靠精密的调度优化，能将利用率提升至九成以上，同等硬件下， token 产出量还能增加五成，这部分超额收益是传统算力租赁永远无法企及的。更可怕的是需求的指数级增长。 二零二四年初，我国日军 token 掉用量还只有一千亿，到了二零二六年三月，这个数字已经突破了一百四十万亿， 短短两年时间暴涨了一千四百倍。高盛预测，二零三零年全球 token 消耗量将比二零二六年再增长二十四倍，这意味着未来五年， token 工厂将迎来一个真正的黄金发展期。正是看到了这个巨大的市场机会，各路玩家都在疯狂抢位。 中国电信这次一百七十四亿的超级大单只是一个开始，项目共划分十一个标包服务器长达五年， 目前已经有五个标包开启招标。华盛、天城等公司已经成功中标。中国移动也不甘落后，北京公司已经推出了面向个人用户的算力投更套餐，中国联通同样上线了算力融合订阅套餐。三大运营商集体行动，标志着通信行业正在从传统的流量经营全面转向算力经营。 互联网大厂更是动作频频。就在五月十三日，百度智能云正式宣布将其核心的 m a s 模型服务升级为 token factory。 仅仅一天之后，阿里巴巴发布最新财报，阿里云 ai 相关产品季度收入达到八十九点七一亿元，年化收入突破三百五十八亿元， 在阿里云外部收入中的占比首次超过百分之三十，这两个动作相隔不到二十四小时，却把整个行业的节奏感拉到了极致。 它告诉我们一个不争的事实， ai 服务已经从免费试用期全面进入了付费期， token 消耗也从零散调用走向了持续稳定的大规模消耗。总的来说，中国电信这一百七十四亿的集彩大单，就像一声发令枪，正式打响了 token 工厂时代的第一枪。 它不仅验证了 token 模式的商业可能性，更开启了一个万亿级的新市场。未来，谁能掌握更低的 token 生产成本、更高的算力利用率、更丰富的模型生态，谁就能在这场 ai 算力的新革命中占据主导地位。对于我们投资者来说，这意味着 ai 产业链的投资逻辑正在发生深刻变化， 从过去单纯炒算力硬件，转向了更具盈利弹性的 token 生产和运营环节。关注格山财商，带你看懂更多产业趋势背后的投资机会。你觉得 token 工厂会成为下一个十倍股赛道吗？欢迎在评论区留下你的看法。

有人说啊，这个自从炒了谷之后，要上知天文下知地理，什么都要去了解，什么都要懂，确实没错啊，一下子这个概念，一下子那个概念 你搞不明白，你也抓不到风口，特别是做短线的，那你就根本抓不到这种热点，这种风口。然后最近哎，不是很火吗？这个 最近接触到一个词，就是头坑。在我的理解里面，这个头坑，这个就这个东西啊， 就是需要钱，等于你买，你要花钱去买这个东西，你买了这个东西，然后让让爱爱去工作，你就要需要付这个头坑，头坑，反正 我我去了解了很很多，但是我到现在还是迷糊的搞不懂，然后看很多人都在说未来这个所有的 ai 应用里面 就会都会要用到这个 top， 具体怎么弄我也不知道啊，但是可能或许这个东西确实是一个风口，是外来的一个风口，但是我现在，哎，我都没弄明白，然后 整个哎，他需要一个过程，他需要把它跑通了，跑顺了，就像这些软件一样的，跑通了，跑顺了之后他就会收费。我的理解就是这样的， 这个头肯就是其实就是要去购买这个东西，就是等于他就是收费，不知道我的理解是不是对的。

there was a monkey king， token king 不知道你发现没有，自美国当地时间二零二六年的三月十六日， 英伟达 ceo 黄仁勋在英伟达 gtc 年度开发者大会上正式且系统性的提出并强调了托肯作为商品的概念以来。 is your workload and tokens is your new commodity that compute is your revenues that you want to make sure that the architecture。 近两个月的时间，各大 ai 厂商托肯的价格都在不断的飙升，少则百分之五，多的高至百分之四百六十三。不知道你有想过这是为什么吗？托肯的价格是怎样构成的呢？托肯的定价并非由单一的因素决定，而是自然科学的应约束与人文社会科学的软规则共同决定的。简单来讲，自然科学定义了托肯生产的成本底线， 人文社会科学则决定其价值上限。自然科学因素主要从生产端决定了托肯的编辑成本，这些是基于物理定律的客观限制，难以通过商业模式来绕过。首先第一个是能量守恒与转化。托肯的本质是能源的数字化表达。黄仁勋在大会上也不止一次提到过电力 对托肯的影响，根据现有数据的计算，一度电理论上可以产生九百二十三万的托肯，扣除散热等损耗之后大约是五百五十万。现在的电力成本在国内大概是零点三元，而售价的平均值大约在零点五八元左右。除了能量守恒与转化，与之相关的一个很重要的 问题在于半导体的物理极限。托肯的生产效率取决于 gpu、 npu 等芯片的制成工艺，比方说七纳米、五纳米的芯片制成， 这直接决定了单位时间里能够处理多少数据。另外，显存的读写速度与贷宽限制了模型的参数调用速度。硬件的迭代能够大幅的降低单个 token 的 生成时间，从而影响定价中的速度溢价。有了电力和硬件， 接下来就是数学和信息论，它们直接影响到模型的架构，比方说 transformers、 m o e 混合专家模型，它们本质上都是数学公式的组合。更高效的算法有利于以更少的计算量生成更多的托肯。而托肯作为信息计量的最小单位，在不同语言、不同内容上， 其信息密度是不同的，就好比代码比普通文本更难理解，更难预测，需要消耗更多的算力，这决定了处理不同内容时基础算力的消耗差异。 poke 被生产出来之后，自然是要进入市场流通的，这样它的定价就脱离了单纯的物理成本，转而受到人文社科领域的规律支配。首先是经济学价值理论是 poke 溢价的核心， 托肯的价格不再仅仅由生产成本决定，而是由其能为用户创造的价值决定的。比方说用于金融交易或者药品研发的托肯，因为能节省昂贵的人力成本和试错成本， 其定价自然远高于用于闲聊的托肯。其次是工序关系，在全球 ai 需求爆发的当下，高端芯片的供应反而受限，稀缺性自然导致了价格的上涨。反之，如果算力过剩的话，价格自然也会下降。 另外，价格歧视和分层定价也产生着显著的影响，各个厂商都会根据用户对价格敏感度的不同，刻意设计复杂的定价体系。现在我们都可以看到，许多厂商把托肯的价格定为基础版、进阶版、高阶版以及凹窗版，对于急需、高性能、低延迟的企业，用户 收取高额的溢价，而对普通用户则维持低价。此外，社会学和管理学也对托肯的定价产生着显著的影响。通常，企业购买托肯是为了降低内部的沟通和协调成本。如果 ai 能够代替昂贵的组织摩擦和人工交流，企业自然就愿意支付更高的托肯费用。 托肯的定价还参考了他所能替代的人类劳动力的价值，比方说，一美元的托肯能够替代五十美元的律师或者程序员的公示，那么他通常会被视为极具性价比的。最后， 政治经济学与地缘政治也决定了托肯的定价。自从托肯被提出作为一种商品以来，正逐渐地成为国际贸易的结算单位。比方说，算力换能源模式使得托肯的定价受到国家间贸易政策以及汇率体系的影响。 此外，在供应链的主权方面，一个国家对半导体供应链的掌控力会人为的制造稀缺，从而推高特定地区或者特定技术路线的托肯的定价。托肯的定价是从一个物理世界的能量转换为一个数字世界的智能，再通过人类社会的价值交换体系进行变现的一个复杂的过程。

你知道现在全世界最稀缺的资源是什么吗？不是石油，不是黄金，是算力美国，中国，中东啊，全都在疯了一样的建数据中心。为什么呀？ 因为谁掌握了算力，谁就掌握了 ai 时代的话语权。哎，但是这跟你我普通人有啥关系呢？打个比方， 你想一下二十年前的房地产是怎么赚钱的？不是每个人都去盖楼，但是有人做中介，有人做建材批发，有人做 装修渠道，而这些人一样赚的盆满钵满。那今天的算力赛道逻辑是一模一样的，你不需要自己去建数据中心啊，也不需要自己去训练大模型，你只需要做一件事情，就是成为 top 肯的中间商。 什么是 token 啊？你可以把它理解成为 ai 的 电费啊，你每问叉 gpt 一个问题，你让 ai 画一张图，背后都在消耗 token， token 就是 算你的 计量单位啊，就像你家用水用电啊要交费一样，所有的 ai 的 所有用 ai 的 人和企业啊，都得为 token 买单。 哎，那问题来了，现在市面上大模型几十种，那 deepseek 同益智谱 kimi 每家的 api 接口都不同，价格不同，能力不同，一个企业啊，想要用 ai， 难道要一家一家的去对接吗？哎，太麻烦了。 这就是 tok 聚合平台的价值，你可以把它理解成为 ai 界的批发市场。那我们做的事情呢，就是把各家大模型的接口统一的计费，统一分发 下游的开发者，企业创业者啊，到我这个平台来，就能够用上所有主流的大模型，省时省钱省力。哎， 如果你做 token 代理，那本质上那就是做这个批发市场的分销商，上游我们帮你搞定所有大模型的对接和 api 的 中转，你只需要去找客户做推广，搞服务，你卖出的每一笔 token 消耗都都有利润 啊。那这个生意模型有三个特别香的地方啊。第一，需求确定性极强， ai 它不是风口，而是趋势，未来十年算力需求要翻几十倍甚至上百倍啊，自动驾驶啊，智慧城市啊， ai 办公啊，哪一个不吃头肯呢？需求只会越来越大。那第二， 轻资产，低门槛，你不用囤货啊，不用建服务器，不用养技术团队平台呢？把技术和供应链的脏活累活全都干了啊，你专注市场和客户就行了。 那第三，持续性的收入啊，这不是一锤子买卖啊，客户一旦接入，每天都在消耗，托管你每天都有流水啊，这就相当于一个开了，这就像开了一个数字加油站啊，车来了就得加油，而且车只会越来越多。那说白了， tocan 聚合风发这个赛道就是 ai 时代的水电煤的生意啊，你不需要懂技术，你需要的是眼光和行动力。 那在铁路时代呢？有人修铁路，那有人卖火车票，都赚到钱了。 ai 时代，有人造模型，有人就应该做 tocan 风发， 现在这个窗口期呢，入场的人还不多，蛋糕还没有被分完。如果你是创业者啊，如果你正在找一个真正有壁垒，有复利能长期做的 ai 赛道的项目，托肯中间商这个领域啊，值得认真来考虑一下。