联通算力token是什么模型
算力是怎么被工业化生产的？当前 ai 算力竞争正在经历一个根本性的转变，从模型之争转向了 toc 之争。 toc 大 模型处理信息的最小单元正在成为数字经济的新基础货币。 产业端的变化已经来了，国内三大运营商电信、移动、联通纷纷推出 toc 套餐，从卖流量转向卖算力。 tocom 的 生产与消费高度依赖算力与网络，这两者正是运营商的传统优势。当运营商以链主身份连接起芯片、光模块、大模型等等，这些上下游全链路生态优势 开始凸显，他们正从裸算力出租向 tocom 收入分成引进，进入了价值重估的阶段。而地方层面呢，也在加速卡位， 北京义庄规划建设 ai 偷坑算力中心，深圳呢，也推出了偷坑经济示范区。而其中最值得我们去参解的一个案例，在无锡，五月数号，无锡落地了一座大规模偷坑工厂， 首批部署了四台华为圣腾三八四超节点服务器，单台搭载了三百八十四张国产算力芯片，四台通过高速互联技术连在一起，变成了一个拥有一千五百三十六张芯片的超级算力集群。这个规模啊， 在国内面向市场端的偷坑工厂里面，应该说是数一数二的。那今天呢，我想分享的话题呢，就是它为什么叫偷坑工厂？ 他跟传统的数据中心相比，有什么本质上面的区别？他是怎么被工业化生产出来的？我们知道传统的数据中心呢，本质上其实就是一个仓库，租一块地给你， 放你的服务器，收你的租金，不管你的服务器在里面是满负荷运转还是空转，他都要按机柜，按小时收费。核心指标呢，叫上架率，也就是机柜租出去多少。偷看工厂不这么干， 它不卖机柜，也不卖空间，只卖 token。 以大规模 gpu 算力集群为底座，整合电力、热冷散热、高速网络和模型推理，优化技术， 工业化、标准化量产。 token 名字变了，整个赚钱的逻辑也变了，我把两种模式放在一起，一眼就能看清楚它们的差距。传统数据中心计费单位是计费每小时，核心指标是上加率，毛利率大概在百分之三十到四十 回，本周期五到八年。 token 工厂计费单位是 token， 核心指标是 token 吞吐量，每秒能生产多少 token， 以及单位 token 的 成本。 每生产一百万个 token 花多少钱，毛利率能做到百分之五十到七十。根据中金公司的折算，在自建算力的情景之下，理论上毛利率可以达到百分之六十回。本周期头部项目呢，能做到两到六十，这其实就是产业重构了。 那么在无锡的这个工厂里面，到底发生了什么呢？讲到这里啊，我们再讲一点技术，不然你可能没有办法理解，为什么一个工厂能把毛利率做到传统模式的将近两倍。这套系统的核心技术啊，是来自华为圣腾， 每套超节点服务器搭载了三百八十四张 gpu。 这里有一个关键的动作，四台三八四超节点服务器不是简单的堆在一起，而是通过高速互联技术，让他们变成一个超级大佬。 通俗的来讲，传统数据中心是一群人各自搬砖，各搬各的超节点集群呢，是一群人用传送带协同板砖。效率不是一加一加一加一等于四，而是几何级的提升。为什么这个很重要呢？ 因为 tok 的 生产效率啊，本身它取决于 gpu 之间能不能够高效的对话。大模型推理不是一张卡能干完的活， 他需要上百张卡去协同工作，协同的很好，那么同样一度电，同样的一张卡就会产出更多的投坑。这个就引出了投坑工厂的核心指标，每瓦产出的投坑数，电费是固定的， 硬件的折旧也是固定的，但是如果每瓦能多产出百分之五十的投坑单位成本就比别人低三分之一。 毛利率从百分之三十跳到百分之六十的底层物理逻辑就在这里。我们来算一笔账，两家工厂电费各花了一百万，一家产出了一万亿的 token， 另一家呢，产出了一点五万亿， 多出来的呢，五千亿呢，全是利润，这个效率差距就在这里了。这个模式海外已经有跑通的公司了， 二零二二年成立的一家叫做 fireworks ai， 这家公司呢，按照 token 计费支持模型微调，二零二六年的二月份，年化收入达到了三点一五亿美元，毛利率约百分之五十，估值四十亿美元， 被业界视为是偷坑工厂商业模式的标杆。那么一家线路板的企业，怎么就转型成了 ai 时代的算力工厂了呢？说完了以上的技术原理啊，我们再来看一看钱的方面，运营这座偷坑工厂的企业啊，也就是红杏了。 以前呢，是做线路板的，但是二零二五年年报出现了一个非常大的变化，全年的营收超过了七十亿元， 算力相关的业务呢，占比接近四成，大概二十八亿元，算力业务同比增速百分之四十点二五， 其中算力资源综合服务收入增长百分之两百二十九点六二。更值得我们去关注的是订单，根据公开的信息透露，这家公司已经累计签约算力订单五十一点六亿元， 已经结算了十二点八亿元。那么这就意味着五十一点六亿元的订单在手，目前只交付了四分之一，剩下的将近三十九个亿，是未来几个季度会陆续的兑现的收入。 二零二六年一季度，这家企业呢，算力业务的毛利率已经提升到百分之三十四，合同负债同比增长百分之一百五十九点一三。从一家线路板厂到算力工厂， 这个转变只用了一年时间。这一类的企业的商业模型啊，可以总结为六个字，所两端，当产线上有绑定芯片与架构供应商，核心技术和设备用里的中游呢，建工厂生产头肯标准化产出， 下游对接运营商和企业客户，稳定需求，不怕卖不出去。而且呢，这不是一家企业的故事，三大运营商已经全部下场了。中国电信零下分公司五月份启动了国内首个以托克工厂命名的百亿级集彩项目， 整体规模一百六十四点五一亿元。中国移动呢，联合腾讯、阿里、华为、科大、讯飞启动了 tiktok 运营生态联盟，运营商正在全面的切入 tiktok 的 生产与销售。这座工厂建在无锡。无锡在哪？长三角的中心， 往东是上海，往西是南京，往南是杭州，这是中国经济最活跃、数字化需求最密集的区域之一。把 token 工厂建在这里，就相当于把发电厂建在了工厂和居民区的隔壁， 产出的 token 不 需要长途传输，就地消化。这个背后啊，是一个更大的布局。国家呢，正在投入七万亿去建立六张网，其中 有一张叫做算力网，就是把全国的数据中心连成一片，让算力像水电一样统一调度，按需取用。打个比方，算力网是管道，托坑工厂呢，就是水厂 管道建好了，水厂生产出来的托坑才能够像自来水一样流到千家万户。国内日军托坑调用量从二零二四年三月的一百四十万亿，两年增长了超千倍。 这座工厂建在了刚要成型，需求正在爆发的这个时间节点上，这个就是产业的节奏了。拓坑工厂的出现啊，标志着一件事， 算力正在从手工作坊进入到流水线时代。手工作坊时代，每个公司自己买服务器，自己搭机房，自己调模型，效率很低，成本很高，门槛也很高。流水线时代呢，有专门的工厂替你生产拓坑，你只需要关注一件事， 怎么去用好这些托坑就可以了。这个和工业革命的历史是一模一样的。纺织机刚出现的时候，人们只看到一台机器能顶十个工人，但真正变格的是， 当工厂把纺织品变成标准化商品之后，整个服装产业、零售产业、时尚产业全都被释放出来了。生产端的标准化是消费端爆发的前提，托坑工厂要干的就是这件事情， 把算力变成标准化的商品，让下游的应用创业创新不再被算力成本卡住脖子。 当然，当前的透坑工厂呢，仍然是受到电力供应大模型的适配，还有行业定价标准等等多重因素的约束，规模化发展呢，还是需要跨越产业周期的多重门槛的。
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03:09查看AI文稿AI文稿中国呢，正在把一种看不见摸不到的东西呢，悄悄卖给全世界的程序员，而且拿下超过一半的市场份额。这个东西呢，叫 token， 那 么中文名字就叫大模型算力。更不可思议的是，这门生意的本质，其实是把中国的电力卖给全世界。那么我们先来看一组真实的数据，在海外最火的 ai 聚合平台 open rota 上 排名前十的大模型， mini max、 kimi、 智普。 为什么那些天天喊着技术封锁的老外，忽然就对中国的大模型那么亲爱的呢？其实答案很粗暴，因为美国原产的 ai 实在是太贵了。我来给大家举一个真实的例子，花尔街有一个金融打过人叫 join， 他 最近用了一个叫 open curl 的 新工具，这东西能让 ai 自己控制电脑钉盘做交易。 join 呢，一开始接的是美国顶级的 cloud 大 模型，结果呢，出去喝杯咖啡的功夫，几十美元的 api 掉油费油就烧没了。 因为这种让 ai 自己干活的工具，消耗算力的速度可以说是指数级的，就像一辆踩死了油门的跑车。后 来就问，发现了中国的大模型，那么性能测试得分百分之八十点二，对比百分之八十点八，几乎没有差别。但是价格呢？中国模型处理一百万个词汇，只要零点三美元，美国的模型呢，要五美元，整整相差十七倍。那么遇到这种价格屠夫，全世界的开发者都要用脚投票了。 你可能觉得这不就是互联网软件打价格战吗？还真不是，你跟恩爱聊天的每一句话，也就是每一个 token 背后，其实都是沉淀淀的物理成本，那么核心就两样，一个是显卡的折旧和庞大的耗电量。 那么一个美国程序员在旧金山敲下回车数据，穿过太平洋的海底光缆，来到中国的数据中心，那么成千上万张显卡瞬间满载， 消耗来自中国电网的电力，算完之后呢，再把结果传回美国。也就是说啊，电力从来没有离开过中国，但电力的价值通过网络完成了跨境出口。以前呢，我们用机器生产袜子卖给美国。现在呢，我们用机器生产认知服务，写代码、做翻译卖给美国。 而且这得益于我们中国极其完善的基础设施，我们的综合电价比美国低了大约百分之四十。这是物理层面的降维打击。这就引出了今天最核心的观点，这场没有硝烟的偷看战争，绝不仅仅是几家科技公司的内卷，它是中美之间全新的战略博弈。 一八五八年呢，大英帝国铺势了第一条跨大西洋海底电缆，从此掌控了全球的情报和定价权。那么一九五七年呢， 苏联发射第一颗人造卫星，逼得美国砸出举国之力搞阿伯罗计划。而今天，全世界的开发者，他们的底层代码、工作流、金融决策系统，都开始深度依赖中国 ai 模型的接口时， 这种数字基建的掌控力，才让花尔杰和华盛顿真正睡不着觉了。当年的比特币挖矿被赶出中国，今天大模型算力却被全球主动选择，中国工程师和昼夜轰鸣的南方电网，正在默默重塑全球的科技版图。你觉得这场 ai 大 博弈里，中国大模型能笑到最后吗？
5523财姐水晶
00:39查看AI文稿AI文稿六月十八日消息，中国电信、中国移动、中国联通三大运营商首次推出面向个人和企业用户的专属大模型偷啃套餐。这是底层算力资源和大模型调用能力首次以标准化产品形态 直接推向大众消费市场。用户可像购买流量包一样购买 token 十五元，可获得数百万 token 调用额度。这标志着 ai 算力消费从企业级市场向个人消费者市场渗透，降低了普通用户使用大模型的门槛。
1唯谈科技
00:42查看AI文稿AI文稿今天给大家聊一下算力出海，其实算力出海呢，我总结了有两种玩法，那就是说一你代理着国内的模型，然后卖出去，但是你要有一个前提条件，就是说你要考虑你要做哪个地区的，就比如说东南亚、 中亚或者是欧洲地区的，或者是说你自己建算力机房，然后把这样的模型卖出去。 这有两种玩法，我觉得大部分人还是以代理资源往出卖为主，其实大家没有必要自己去建设这种的算力集权，因为他的投资真的太大了，我觉得大家还是以第一种的玩法去做比较好。
09:07查看AI文稿AI文稿你知道一桶石油能干什么吗？它能驱动一辆卡车从北京开到上海。但今天，同样一桶石油的价值，花五百块钱买到的 token， 能让一个 ai 模型帮你写完一整本小说，或者帮你分析完一家上市公司十年的财报。算力就是 ai 时代的石油。但问题来了，石油它越采越少， 所以越卖越贵。那算力呢？越用越多，反而越来越便宜。过去两年啊，每百万透支的价格，从几百块跌到了几块钱。有人欢呼，有人恐慌。更奇怪的是，价格在跌，但全世界的科技 公司正在疯狂砸钱买算力，英伟达的 gpu 加价都买不到，云厂商的算力服务一上线就被抢光，价格下跌，需求爆炸，这不符合任何一条经济学常识，除非我们理解错了。算力不是越用越少的石油，它是一种全新的东西。 要想看到这场算力战争，我们需要回答一个根本问题，算力到底为什么永远不够用？让我们回到二零二五年底，那时候，普通人用 ai 还停着在聊天，你问一句，他答一句，一次对话消耗几百个 token。 等到了二零二六年初，两件事同时爆发，一切都变了。 第一件叫 ai 编程。程序员们突然发现， ai 写的代码比实习生靠谱了，不是写个排序算法那种玩具，而是能直接改 bug， 重构整个模块，甚至生成一个完整 app。 一个程序员说，我现在的工作不是写代码，是省代码。 这意味着什么？每一次用 ai 编程， ai 要在后台跑几十轮，生成几千行，要用上百次工具，一次任务吃掉几万甚至几十万头啃，就像从喝水变成了用水龙头浇地。第二件叫智能体中文互联网，叫它龙虾。 open globe 这个东西不再是聊天，而是真正替你干活。 你说，帮我查一下这三家公司的财报，整理成表格发到我邮箱，他自己会规划，打开浏览器，搜索，提取数字，生成表格，发送全程你都不用点一下鼠标，但代价是什么呢？完成这样一个任务， ai 要思考几十步，调用工具几十次，每次都要重新读一遍长长的上下文。 token 的 消耗是聊天的几百倍。 idc 的 预测吓人， 全球头肯年消耗量到二零三零年将比现在增长三千倍。但你可能要问，消耗量暴涨，价格不应该涨吗？为什么反而跌了？这就是算力最反直觉的地方。我们来算一笔账， 二零一四年，英伟达的 capital gpu 生成一个 token， 消耗的能耗大约是今天的十万倍。从 capital 到 blackwell， 十年时间，单位算力成本下降了四个数量级。这背后是两股力量。第一股，硬件迭代，芯片越做越小，越做越快，越做越省电。摩尔定律在 ai 时代被加速 了。第二股叫算法革命。 m o e 混合专家架构 m l a 多头潜在注意力。名字很唬人，但原理很简单，以前的模型，每 每个问题都要动用全部脑细胞，现在的模型，只激活最相关的专家来回答。算力浪费大幅减少，所以单位透支的价格在暴跌。这是技术普惠。但问题来了， 价格跌了，所需求却爆炸了。过去两年，全球 ai 数据中心的电力消耗翻了不止一倍，算力正在经历一场通货膨胀， 每一枚 token 的 单价在降，但人类消耗 token 的 总量在疯狂膨胀，那供给跟得上吗？答案是跟不上，而且卡在了三个地方。第一个叫芯片，英伟达的 gpu 是 所有大模型的命根子，但最先进的芯片，美国已经对中国断供超过一年， 国内厂商拿不到货，只能靠库存，靠国产替代。国产芯片进步很快，试战率已经超过百分之四十。但有一个要命的问题， 适配一个新模型出来，国产芯片要花几个月去适配才能跑的顺。而这几个月里，模型又迭代了，永远在追，永远差一步。第二个叫产物，就算你有芯片设计，也得有人造。 全球最先进的 ai 芯片，几乎全在台积电的三纳米产线上生产，建一个金原厂要两三年，达到满产又要一两年。台积电自己说未来几年产能不会突然增加，这意味着供给侧的紧箍咒至少还要待两三年。第三个也是最要命的电。 你猜一个大型 ai 训练集群一年要耗多少电？二零二三年 gbt 四的训练耗电大约相当于一千二百个美国家庭一年的用电量。到二零三零年，一个超大型 ai 基地需要的电力可能相当于八座核反应堆的发电量。而全球主要经济体的电网几十年没怎么扩容， 一边是 ai 吃电如喝水，一边是电场借不动，输电线拉不动，这个缺口短期内填不上。所以供给端三条腿，芯片、产能、电力每条都在逞行，需求却踩死了油门。于是市场反转了。 以前云厂商求着你用算力 token 打折卖，甚至免费送，现在你有多少 token 就 能卖多少客户，加价都抢不到。阿里云的 token 掉用量五个月涨了十五倍。百度的人说，以前是打折卖，现在是加价买不到。紧接着涨价潮来了， 腾讯云把模型价格一口气涨了百分之四百三十。我的天呐！阿里云、百度云、 a w s、 谷歌云全线提价。如果你是一个 ai 创业者，光 token 这一项成本，就能让你的烧钱速度翻几倍。更有趣的是， token 价格出现了地区分化， 同样是输出一百万个 token， gbt 五点五要三十美元，而 deepsea v 四 pro 不 到一美元。于是聪明的开发者开始全球搬砖，利用中国便宜的模型处理非核心任务，省下的钱再去买 openai 的 高端服务。这就是 ai 算力套利，像当年石油套利一样，但套利也有天花板， 数据、跨境合规、网络延迟、地缘政治风险，每一条都可能让你翻车。算力正在变成一种高度全球化又高度碎片化的战略，资源危机也是转机，算力短缺正在倒逼整个行业变聪明。 第一个变化，从拼训练到拼推理。过去大家比的是谁？训练模型用的 gp 又多，但训练是一次性投入，推理都要思考很久， 锻炼消耗推理已经超过训练，未来推理占比将超过百分之七十，谁能在推理上更高效，谁就赢了。第二个变化，从卖模型到卖 token， 再到卖结果。云厂商最早推 max 模型及服务，现在进化到 test token 及服务， token 像水电一样被计量定价交易。但用户其实不关心 token， 他 只关心问题解决了没用，所以下一步定价会从按 token 收费 变成按任务收费。你帮我写完这个代码，我给五十块。不管消耗了多少头啃这种结果导向的商业模式，正在快速崛起。第三个变化，国产算力被迫加速。美国断工滑到比国内芯片产业链跑起来了。华为升腾、海光韩五 g， 国产 ai 加速卡实战率突破百分之四十 三年前没人敢想。虽然还不够好用，但至少有了运营商们。电信、移动、联通成了国产芯片。最大的是非源，大规模采购，大规模部署，更激进的方案也被提出来了。太空算力，把数据中心送上太空，太阳能效率是地面的五倍，天然冷冻不用交电费。 spacex 已经在布局算力战争，已经从企业竞争升级为国家战略。但是，所有这一切，最终都要撞上一堵墙。能源你再怎么优化算法，再怎么提升芯片效率，最终都要用电。而全球的电网， 已经被 ai 逼到了极限。在美国一些数据中心聚集的地区，电网已经不再批准新增大型负荷。在欧洲，有些国家开始限制 ai 训练的时间段。在中国西部，清洁能源负极区正在成为算力吸迁的热土。但输电线路的建设速度，远远跟不上智算中心的落地速度。 有人啊，算过一笔账，如果按照当前的算力需求增长速度，到二零三零年，全球 ai 耗电将占全部发电量的十分之一。这个数字不是危言耸听。所以，未来十年的算力战争，射负手可能不在芯片设计，而在电力工程，不在硅谷，而在电网调度中心，算力到底是什么？ 我们回到开头的问题，算力是 ai 时代的石油吗？不完全是，石油越用越少，算力越用越便宜。 石油是不可再生的，算力可以被算法无限优化。但有一点相同，谁掌握了算力，谁就掌握了下一轮经济增长的命脉。只不过，算力的开采方式完全不同，他不需要钻头，需要的是想象力，用更少的电做更多的计算，用更低的成本撬动更高的智能。而这场战争最残酷的地方在于， 你以为你在和同行竞争，其实你在和物理定律竞争。能源、散热、传输、延迟，每一道都是应约束，但好消息是， 每一次约束都在逼我们变得更聪明。就像一位勘探家说的，游戏首先必须在勘探家的脑子里，算力也是他首先存在于工程师的想象中，然后才变成代码、芯片、数据中心，最后变成你手机里那个听话的 ai。 算力战争的终局，不是谁拥有最大的芯片，是谁最懂得省。 因为未来十年最稀缺的资源不是算力本身，而是让算力跑起来的那一度电。
13智械岛
03:50查看AI文稿AI文稿很多人让我讲讲算力租赁，但其实这个话题呢，大部分人都讲的比较片面啊，然后有人觉得买几台 gpu 放到机房里面，租给别人就能赚钱。然后也有人说呢，阿里、腾讯自己这些大厂都有钱，人家为什么不自己建，还需要租你的算力呢？ 我先说结论，算力租赁呢，它是一个 ai 时代专业分工下的一个必然出现的基础设施生意。这个逻辑有点像房地产啊，你看现实生活当中， 公司呢，他不一定要去买自己的写字楼，他可以租写字楼，然后我每天去上班，也不一定要买车，那我可以选择打车或者是租车。那算力也是一样的， 有资源有资金有机房的人呢，他负责建设算力基础设施，有模型训练、 ai 应用业务推理需求的公司呢，选择按需来租用，这个各赚各的钱不影响。那么问题来了，大厂他为什么不自己建还要租呢？ 这里首先要注意啊，大厂他不是不建机房，你像腾讯、阿里、自洁这些公司，他肯定都在自建算力中心。 但是算力他有一个特点，他不是每天都均匀发生的，他是有波动的，而且算力呢，他又不能存储，对吧？比如说像训练大模型，做短视频的生成，还有跑高峰推理，这些需求可能在某一段时间特别高，过了之后呢，他这个又下来了。 所以如果企业按照最高峰的需求全部去自建，那平时就会有大量的机房来闲置了，对吧？我打个比方啊，你看像做电商生意的人，他都知道有淡旺季，到了旺季呢，订单有时候会突然间暴涨， 但是商家他不会常年储备一大批全职打包的人在那里，他可能还是只配那么几个满足他的日常业务就可以了，不够的时候呢，可以外包或者请临时工。 所以算力租赁呢，它也是这个逻辑，大厂自建的是基础盘，算力租赁解决的是弹性需求和高峰需求。再说一个容易让很多人忽略的点就是高端算力，它也不是有钱就能马上买到的，你像高性能的 gpu， hbm， 先进风装、夜冷的机房， 这些都不是你今天下单，明天就能交付的。很多资源，他早就已经被大厂云服务商还有大魔性公司给锁定了。所以对于很多企业来说，租赁不是可选项，而是短期内最快拿到算力的一个方式。 那可能又有人有问题了，如果以后高端的芯片开放了，算力租赁呢？是不是也就没价值了？其实也不是，你去看美国，他没有芯片的限制，但是美国一样有很多做算力的公司，他上市了，而且规模很大。 为什么？因为这个行业的核心矛盾不只是能不能买到卡，而是企业愿不愿意为了峰值需求长期去持， 只有一堆重资产。大多数公司是不愿意的，尤其是一些中小 ai 公司，还有科研机构啊，自动驾驶啊，包括 ai 短视频公司，他们需要算力，但是他不一定有能力，也不一定有必要自己去买卡，建机房，养运营团队，对不对？ 所以算力租赁到底是卖给谁的？大概有三类客户，第一类就是大模型公司，互联网大厂云服务商， 呃，用来补充他的这个高峰算力的。然后第二类呢，就是高增长的一些公司，你像自动驾驶啊，生物制药，还有金融量化机器人啊，这些业务对算力的需求增长很快。 第三类呢，就是像科研还有 ai 应用的公司，那他们需要用算力，但是更需要灵活按需可扩展的算力。 所以这门生意的关键一定要有几样东西拿在自己的手里。一个是有稳定的电力，合规的机房，还有运维的能力，最好呢是有长期的客户啊，以及 调度的能力。一句话来总结就是算力租赁，它不是只买卡来收租，而是 ai 时代弹性算力的一个基础的设施。
245汤姆的算力网
01:19查看AI文稿AI文稿想免费商用 ai， 又不想被各种会员，哎呀，额度限制的朋友，这期一定要看完！很多人只知道国内的 ai 模型，不知道国外这款拉马三。拉马三是迈特出的开源模型，最大的特点就是免费，能自己部署，不限场景， 不像其他模型一堆限制它更自由，不管是自己私下用还是小团队拿来商用都非常合适，也是目前全球用的最多的通用开源模型。 最突出的就是外语能力很强，翻译外文，扒国外资料，看外文文献，比很多国产模型都稳，日常写文案，回答问题简单写代码完全够用，而且版本很多， 电脑配置高低都能跑。缺点也很明显，纯中文办公，写长篇报告他就不如国产模型，贴合咱们的语言习惯，有点水土不服。而且超长文档分析，深度推理，他也扛不住价格这块。开源版本完全免费，自己本地部署，一分钱不用花，也没有偷啃消耗。但 是很多人不想折腾，部署太费时间，如果想直接在线用，官方单价其实不便宜，长期用很不划算。我们平时测模型做商用，落地比较多，自己搭建了自己的 top 工厂，已经打通了拉萨三的稳定低价格度，不用你折腾部署，不用高价充值， 直接就能调用，批量使用能省一大笔成本，非常适合个人和小团队。综合实测下性价比我给 s 级，免费，能商用没套路，对于有跨境需求，像零成本用 ai 的 人来说绝对是首选。我明天测评谷歌旗舰模型 jmate 三点一 pro， 对 标 gpd 四 o， 到底谁更强，谁更值得花钱？关注我下期实测不踩坑。
25算力租赁-丽姐
00:44查看AI文稿AI文稿深耕 gpu 算力租赁多年，主营五零九零 h、 一 零零 h 两百全规格硬件集群，原本只专注机房部署，算力弹性吊配，不涉足模型接口业务。但近期大量租卡客户反复咨询 token 换算、 api 调用、 多模型切换等问题，咨询量持续暴涨。很多客户分不清算力硬件与 token 调用的区别。简单说， token 是 文本计算单位，显卡仅决定训练推力、运行效率，二者相辅相成。为解决客户一站式需求，我们搭建合规模型中转服务， 接入多款国内备案主流大模型线路稳定，调用成本更低。现在客户不用分开找两家服务商，租用高端算力的同时，可同步开通标准化 a p i 通道，统一对接、统一对账，省去多方对接的繁琐流程。有算力租赁或是模型调用需求，直接私信沟通匹配方案。
8算力租用
01:11查看AI文稿AI文稿你知道吗？现在国家为啥拼命的在建算力中心吗？因为 ai 大 模型太吃算力了，大模型就像超级大脑，你问他一个问题，他就把问题拆成最小单位，这个单位就叫 token， 一个字、一个词，甚至一个标点都是一个 token。 你输入一百个字，模型输出一百个字，背后可能消耗几百个头等的算力。咱们国家的东数西装工程、全国一体化算力网工程、饭店携同国家级示范工程、 ai 补会算力工程、中国算力平台算力基础设施工程等等，都是在干一件事 一样，极差极旧。以前训练大模型等来好几千万两千，现在看透。 更关键的是区块链现在变成 ai 时代的新货币，国家数据已经一切，区块链可计量、可定价、可交易。现在你用的手机问 ai 写文案、做设计，扣的就是投币，就像流量包一样，未来的需求量还会更大。 所以算力是地基，大模型是房子，投币就是进入房子的通行证。国家已经铺好了算力了， ai 创业的门槛正在断崖式的下降，下一个风口可能就是在你的一次提问里。
02:02查看AI文稿AI文稿算力出海对于普通人来说是暴富的机会吗？最近是不是老刷到算力出海偷看出海这类的视频？就是那种画面里出现几千台迈克迷你达的算力集群，配上燃爆的 bgm， 说这是算力出海，让你以为新风口又来了， 吓得我这种天天研究 ai 赚钱门路的人赶紧深挖了一下。先说结论，算力出海和东数西算是正经的国家级风口， 但是那种让你交电费托管费玩私人矿机的，基本就是杀猪盘。首先要搞懂到底啥是偷啃， 你可以把它理解成一张票， ai 每生成一个字都需要消耗票。现在各种 ai 智能体视频生成工具爆发， 全球偷啃消耗两年暴涨三百倍，背后烧的全是电。咱们西北的绿电便宜又充足，以前西电东送成本高，现在直接把数据中心建到西部， 绿电就地变成算力，打包成偷啃，通过互联网卖给全球开发者，这就是东数西算。聪明的你看到这里已经发现了， 既然东西部的电力存在差价，那么国内的算力和国外理论上也存在差价，是不是可以用来套利？没错，算力出海就是在赚这个差价。咱们大模型智商快追上 gpt cloud， 但 a p i 调用价只有老美的十分之一，老外又不傻，像 open router 上中国模型掉用量已经反超美国。这就相当于把西部的店悄咪咪变成偷客出海赚美金了。普通人别瞎偷，什么迷你机房，真想参与， 要么关注相关企业的股票，要么用 ai 狠替自己生产力，抓住新的就业机会。封口慢点跟喝口汤就行，千万别脑子一热当了韭菜。
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01:49查看AI文稿AI文稿一度电在中国值五毛钱，换个玩法，他卖出十一块钱的身价。这不是魔术啊，是贸易规则的底层重建。过去我们把衣服鞋子卖到全世界，现在卖的是叫 tucker 的 智能服务。一度电未给 gpu 能输出五百五十万个 top， 按市价值算，价值十一元，是直接卖店的二十二倍。若是高端模型，能赚到七百倍。 为什么这个事只有中国能干呢？二零二五年，中国光伏装机占了全国新增发电的半壁江山，电多到用不完，价格极低。电网出口太麻烦，受制于人。但把电塞进芯片， 换成托肯，一根光纤就能送到地球的另一头。欧美品牌，溢价高，生态成熟，中国的模型只能从性价比突围全球。南方国家不傻，用五分之一的价格达到了差不多的算力， 没人会和自己的钱包过不去。二零二四年初，中国日军 tucker 消耗一千个亿啊，一年半冲到了三十万亿，涨了将近三百倍。新能源汽车的故事呢，已经证明， 有庞大的市场撑腰，中国智能产业反超只是时间的问题。等电力优势铺就土壤， ai 技术长成森林， tok 出口就是下一个改写全球格局的中国底牌。
37金融雄哥
00:44查看AI文稿AI文稿gpt 五点六刚出， openai 的 推理权杖还没捂热，企业们却先撑不住了。海外大模型 api 用起来是真的好， 但也是真的烧钱烫手，海外巨头们正猛掐预算。而与此同时，大洋彼岸的中国大模型评极致性价比和日渐增强的 a 件的能力 正成为企业端的最优解。无需背负几十万张 gpu 的 运维重担，巴掌大的轻量化 ai 算力底座，一键直连 deepsea 海外集群与主流全球大模型端口，把高额的海外 a p i 成本 转化成属于你自己的硬资产，让每一次偷肯交换都在为你自己的算力网络增值。感兴趣的老板点我主页找我对接。
03:03查看AI文稿AI文稿豆包开始收费了，标准版一个月六十八块，贵的版本甚至要五百。很多人第一反应是，凭什么？答案其实藏在一个你天天都在用，但可能从没注意过的东西，这个东西就叫 token， 中文也叫词源。 ai 为什么要收费，基本要从它讲起。 token 到底是什么？ 为什么它能决定你用 ai 到底要花多少钱？首先你要知道一件事，电脑是不认字的，不管中文英文，它本质上都看不懂，电脑只认数字，所以你跟 ai 说话之前，文字必须先被翻译成一串数字， ai 才能处理。这个翻译过程就是先把文字切成一个一个小块，再让每个小块对应一个编号， 这些小块就叫 token， 你 可以把它理解成语言世界里的标准零件。就像小时候玩的乐高，一盒里面有红的、蓝的、长的、短的各种标准小零件，不管你要拼飞机还是城堡，用的都是同一套积木块。 ai 处理语言也是这个思路，置词、歌赋、外卖备注、工作报告看起来千差万别，进了 ai 系统都会先拆成标准化的小零件。 举个例子，你跟豆包说今天天气不错， ai 不 会一口气读完整句话，它会先动剪刀，可能切成今天天气不错这几个 token。 每个 token 都有自己的专属编号，比如今天是八八三四号，天气是二六一七号。所以 ai 真正拿到的不是汉字本身，而是一串数字。 比如八八三四二六一七三五六一九零二，他就是靠这串数字来理解你的意思。这个过程有点像摩尔斯电码，摩尔斯电码把字母变成滴滴答答的信号， token 就是 ai 版的信号翻译器，中文大概一两个字是一个 token， 英文大概一个单词是一到两个 token。 你 问一句话，可能消耗几十个 token， ai 回你一段话，就可能消耗几百甚至上千个 token。 那 问题来了，为什么 ai 公司要按 token 收费，而不是简单按次数收费？因为每处理一个 token， gpu 芯片就要做一轮矩阵计算，服务器就要耗一点电。 token 越多，算理消耗越大，电费越贵，后台账单也就越厚。这就像出租车，按公里计费，你跑得越远，油钱越高，车费当然越贵。让 ai 写一首诗，可能只花一百个 token， 让他写一篇论文，可能就是一万个 token。 拿豆包背后的火山引擎来说，百万个输入 token， 大 概也就是几块钱单价。听起来并不夸张，但架不住量大。二零二五年下半年，中国大模型日均掉用量冲到三十七万亿个 token， 半年翻了三倍。这才是豆包收费背后的核心压力。 token 消耗涨得太快，算力账单扛不住。这就像开自助餐厅，本来想靠免费试吃引流，结果客人越来越多，厨房越来越忙。不光豆包，整个 ai 行业都在面对同一个问题， token 消耗量爆炸增长，算力供给跟不上。高盛预测，到，二零三零年，全球 token 消耗量可能比现在增长二十四倍。更多 token， 就 需要更多 gpu、 更多数据中心、更多电力， 这就是所谓的磁源通胀。通俗讲， ai 的 原材料是算力，原材料涨价，做出来的 token 自然也会变贵。这背后是一条完整产业链，上游是芯片公司，中游是云厂商和智算中心，下游是你我每天用的 ai 应用，普通用户要有成本意识，投资者要盯住算力产业链。 如果你觉得今天讲的有帮助，欢迎点赞关注，我会持续给你分享秒懂金融知识和财经热点系统学习。欢迎阅读我的新书秒懂金融。
29秒懂金融
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01:17查看AI文稿AI文稿a 二圈天天挂嘴边的 token 到底是啥？其实一句话就能讲清，它就是 ai 理解和生成语言的最小文字单元。打个比方，你写中文，一个汉字大概占用一到两个 token。 英文一个单词通常就是一个 token。 那 token 的 容量有多大？以 gpt 四 o 为例，它能一口气处理幺二八 k token 的 上下文，相当于一本厚厚的三体全书。但 token 可不只是文字单位，在算力世界里，它还能把 gpu 的 运算能力也拆分成 token。 简单说，按 token 计费，就是你实际用了多少算力就付多少钱，不浪费一分一毫。这种模式让初创团队和小企业不再被高昂的算力门槛拦住。 安逸算力就用三线机房做机座，配上 token 化的按需付费，想用多大算力随时买 token 就 行。再也不用绑定传统单线，三线机房的稳定低延迟，让你跑 ai 模型像呼吸一样自然。 从理解文字到调度算力， token 成了 ai 时代最灵活的计量单位。你准备好用它了吗？ 关注安逸算力资源，说，小易带你用最接地气的方式，拆解 ai 算力那些事。
