个人投入生产token教程
最近很多人问我，偷看到底怎么卖？今天出一个小白临门槛卖偷看的教程，三步教会你。第一步，先对接上游供货渠道，阿里字节这些大厂都有 api 接口，你直接去官网注册就能查到单价。小白刚起步，拿货量小，选按量付费模式， 先小投入，摸透整套操作流程，等量做上去之后，再慢慢谈低价拿货。第二步，找精准客源 客户主要分成三类，第一类是个人玩家，平时就随便玩玩 ai， 这类人解决不了网络，不想多个平台切换使用，你做一个 a p i 聚合，他们肯定很喜欢。第二类是小型工作室，规模几个人到几十人不等，每个月偷空开销呢，几百到几万不等， 他们的主要需求就是稳定好用的投坑。第三类是大企业客户，每月投坑消耗量很大，几万甚至上百万都常见，要是能拿下十个这样的大企业客户，你就直接躺赚吧。小白刚入行，建议先从个人用户做起，就做自媒体， 拍拍短视频就可以了。小型工作室是这个行业最好成交且利润相对稳定的，投坑就可以了。
粉丝82获赞189
相关视频
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。
2356文斯说AI
01:13查看AI文稿AI文稿普通人能不能自己生产托肯自己卖，这是最近遇到最多的问题啊。今天一条视频给你讲清楚，另外，以后每条视频给你们随机靠二十位粉丝安排托肯，帮助你们学习成长， 前提是要证明你会用啊。先说结论，能生产，但是算完账你就不会干了。原因很简单啊，自己生产这一百万的托肯，至少要花十几万去买 gpu， 再装一台服务器，还有二十四小时不断电，就这样，一台机器 还要花十几个小时才能生产出一百万个托肯。这就是普通人生产托肯面临的问题啊，不是做不了，而是做了一定亏。作为一个普通人，你想做托肯这门生意，正确的姿势不是自己生产托肯，而是用便宜的托肯去创造贵的服务和保障。我 再给你举个例子啊，用海外大魔星花了三块钱买了一百万个托肯，然后让 ai 帮你写十篇小红书文章，通过小红书给你写的这文案带货挣钱，那么成本就是三块钱 赚的其实不是托肯的差价，而是知道怎么用托肯，而别人不知道的是信息差，没听懂是吧？我再给你举个例子，用 ai 帮一个企业去搭建一套 ai 的 agent， 成本可能不到十块钱，但是可以收企业五千块钱的咨询费。 其实企业买的不是你那十块钱的托肯，而是你的认知力和有效产出。所以，不要跟资本抢着去生产托肯，要想着怎么用三块钱的托肯去创造三千块钱的价值。生产托肯的钱就留给资本去赚，普通人就用好托肯就够了。
334修罗攀
01:53查看AI文稿AI文稿普通人能不能自己生产托肯？能不能自己卖？这个问题最近也有很多朋友问我，今天呢，我就一条视频给大家讲清楚。先说结论，能生产。但是我算完这笔账之后，你就不会干了。原因很简单， 自己生产一百万的托肯，至少要花十几万去买 gpu， 再装上一台服务器，还要二十四小时不断电，就这样，一台机器还要花十几个小时才能生产出来一百万的托肯。这就是普通人生产托肯要面临的问题， 不是做不了，而做了之后一定亏。作为一个普通人，你想要做托管这门生意，正确的姿势不是自己生产托管，而是用便宜的托管去创造贵的服务和保障。这就是我经常说的，做托管生意一定要切入一个消费应用场景， 只有这样价值才会最大化。我给大家举个例子啊，你用海外的大模型，花三块钱买一百万的 token， 然后让 ai 帮你写十篇的小红书文章，通过这十篇小红书文章呢？然后你去做带货挣钱。那么成本是不是三块钱？你赚的其实不是 token 的 差价，而是知道怎么用 token 给自己产生价值， 你赚的是那个信息差的钱。这个你听懂没有？那我再给你举个例子啊，你用 ai 去帮一个企业去搭一个 ai agent， 成本可能不到十块钱，但是你可以收企业五千块钱的咨询费。其实企业买的不是你十块钱的 talk， 而是你的认知力和你的有效产出。像我做的就是切入的电商老板、电商团队和实体店老板， 用我们的聚合平台服务好他们，帮助他们省时、省钱、省力，这样他们就会在我们的聚合平台里面持续的消耗托克，这样他们也用我们的托克产生完成了他们的变现需求，还帮助他们提高了效率，而我呢，也吃到了我的蛋糕， 这样就双赢。所以大家不要去想着跟资本抢着去生产 token， 要想着怎么用三块钱的 token 去创造三千块钱的价值。以我一个人团队为例啊，我一个月下来能做十个左右的小蛋糕，我个人认为还是不错的。我是做艺人公司 ai 创业卖 token 的 老周，有任何的问题都可以找我聊聊。
121赢泟老周（企业AI落地）
01:49查看AI文稿AI文稿普通人能不能自己生产 token 卖钱呢？先说结论，理论上可以，实际上你不会那么干。为什么呢？简单来说，就是不划算。拿 deepsea 举例，它是目前最火的大模型之一，它卖 token 的 价格是一百万个 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汉字，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。那么问题来了，如果是你自己要生产这一百万 token， 需要多少成本呢？ 首先啊，消费级显卡肯定是不行的，什么四零六零、五零六零类的，几千块一张的显卡算力远远不够，至少要花几十万买企业级显卡。装一台服务器。别急，硬件堆够了，不代表你就能开始赚钱了。 哪怕二十四小时不断电，你的一台机器大概需要十几个小时才能生产出一百万个 token。 你 算一算，你需要多久能回本？这都还没算硬件维护费和宽带成本。 大厂的 token 为什么便宜？因为它有几万张显卡同时跑，一天处理上千亿个 token， 成本被摊到几乎为零。你生产 token 的 成本是大厂的一百倍，这生意怎么做？那普通人就没有办法利用 token 赚钱了吗？ 也不是前面说了，大厂的 token 几乎白菜价，你完全可以用便宜的 token 去创造贵的服务。举个例子，你用 deepseek 花三块钱买一百万个 token， 让 ai 帮你写十篇带货文案，然后发带货视频去赚钱，那么你的成本就是三块钱。一句话总结，生产 token 的 钱留给大厂去赚，我们普通人就赚用好 token 的 钱。
30赛博学院
01:57查看AI文稿AI文稿想做 token 中转站，想卖 token 做代理，怎么来做？首先你必须进货，找到 token 的 源头。目前能够生产 token 的 就来自于这五方面。首先最大的来自于原厂和宫友云，因为原厂有时候就是宫友云，比如千问的原厂 其实就是宫友云。阿里目前提供 token 的 六大原厂就是豆包、千问、 mini max、 kimi、 deepsea 和智普 g m。 宫友云主要是四家， a 厂、 b 厂、 t 厂和小 b 厂，都卖自己模型的拓客，也卖第三方的拓客。第二大拓客来源是运营商，不过由于运营商没有 n 卡，只有国产卡，目前的算力和拓客种类比较有限， 也在转卖原厂的托肯。三大托肯来源来源于原来做专利竹林的 a i d c， 现在有小部分转型托肯，工厂能提供的托肯主要是千问 d c 和 kimi 和字母 g m。 剩下的两个耗磁和海外的托肯不合规，所以我们不能做。 好了，拿到货以后我们需要一个商店或者说货架，这个商店和货架就是聚合分发平台，也叫中转站。但是聚合分发平台比中转站多一个功能是聚合监控和智能路由。货拿到了，货架有了，就可以自己直接去卖 token， 或者通过代理去卖 token。 目前热门的 token 和目标客户是什么呢？这档子主要卖给广告、传媒、短剧、慢剧的公司和工作室。智普 g r m 主要卖给程序员和软件开发公司，还有小龙虾使用 d p c 和 kimi 都非常全面，可以替代 cloud 和 g p c。 千问呢，更加全面，除了有文本模型，还有多模态模型、图片模型、视频模型什么都有， 可以理解是豆包的开源版， mini max 是 海外用的比较多的，性价比比较高啊，整个版图告诉你了，我把便宜的 token 都拿好了，也把巨头开发平台做好了，就等待有资源有渠道的小伙伴们跟我们一起来卖 token。 当然 token 是 一个新兴行业，也是一个既远又非常有未来的行业。
621灵鲸科技袁亮
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！
364逸凡录
02:59查看AI文稿AI文稿toc 出海不是把一个 a p i 地址发到海外，就算做成了真正能落地的 toc 出海必须形成一条完整链路，前面能生产 toc， 中间能稳定交付，后面能合规结算。我把它拆成七步。第一步，先有算力资源，说白了就是你得有生产 toc 的 底座，芯片用什么， 机器放在哪？电力怎么解决？这三件事要先定下来，是用英伟达升腾还是混合部署，是放在西部绿电区，还是靠近海外客户做节点？电价能不能稳定，机房能不能长期运行，这些决定了你的成本，也决定了你的潜能上限。第二步，把模型跑起来。 算力只是机器，模型跑起来以后，机器才开始产出 token。 这一步不是简单装个模型就完事，你要考虑用单一模型还是多模型组合，要考虑并发请求上来以后系统会不会卡，还要看推力引擎优化的好不好，同样一批硬件优化做得好， token 产出效率可能就高一截， 这部分省下来的不是概念上的钱，而是实实在在的毛利。第三步，做 api 接口。 api 可以 理解成海外客户接入你服务的入口， 这个入口必须简单，标准稳定，最好兼容 openai 的 调用格式。这样海外开发者不用大改代码，只要换一个接口地址就能开始测试，英文文档也要清楚，视力代码要齐全，海外开发者第一次接触你看的就是这一步，接入太麻烦，客户不会陪你慢慢磨合。 第四步，接入全球分发渠道，接口做好了，不代表客户知道你，所以你要进入海外开发者能看见的地方，比如全球 top 聚合平台、开发者、社区、云市场，或者本地合作渠道。这一步解决的是获客和流量问题。 客户不可能一家家去找 top 工厂，他更习惯在统一平台上比较模型、价格、稳定性和调用体验，谁能进入这些入口，谁才有机会被海外客户调用。第五步，处理跨境网络 top 出海最怕一件事，能用，但太慢。 如果客户在欧洲，算力在国内，请求一来一回，延迟很容易上去。普通问答还可以忍，但 agent 任务不一样， 他可能连续调用几十次，一步慢步步慢，所以要做海外前置节点网络，加速，多区域部署，把客户访问体验稳住。 hokken 出海不是只拼价格，也拼交付速度。第六步，搞定合规和数据安全。这是最容易被低估的一步。不同市场有不同的数据规则，欧洲有 gdp 啊，东南亚、中东也有自己的监管要求，客户数据怎么处理，日制放在哪里？数据要不要跨境，出了问题谁负责？这些都不能模糊。合规不是装饰品， 它决定了你的业务能不能长期跑。第七步，打通收款和结算。客户用了 token， 最后钱要收得回来，海外支付美元或本地货币结算账单、发票、税务、资金回流，这些都要设计好。很多出海项目不是死在产品上，而是卡在收款和结算上。 所以完整的 token 出海闭环不是有模型、有接口这么简单，它至少包括算力模型、 a p i、 渠道、网络、合规和结算。这七步全部跑通， token 才算真正从国内的算力资源，变成海外客户能持续购买和使用的 ai 服务。 如果你也想系统了解 token 经济以及具体怎么切入，我们每个月都会举办线下的 token 经济实战营，面对面拆解具体打法。嗯，感兴趣的朋友欢迎来现场一起交流。我是木野深耕算力与词源赛道，咱们下期再见。
02:50查看AI文稿AI文稿全网最实用教程来了，小白从零到一入局 token 生意第三课。前面两期我们讲了 token 是 什么？市场规模有多大，还有 token 聚合平台的概念。这一期咱们接着聊，没技术没大钱，到底怎么启动？ 首先得明确核心逻辑，做 token 聚合平台关键是聚合资源赚差价，不是搞重资产研发生产，所以普通人优先选低门槛、低风险的模式，下面三种模式，大家结合自己的资源对号入座就好。 第一种，自己搭建 token 聚合平台，这种得组建技术团队，从头开发，前期起步要百万级投入， 还得养着专业研发团队，负责开发优化和运维。优势是能完全按自己的想法定制功能，贴合用户需求，市场反应也快，但短板很突出， 研发投入大，不确定性高，容易陷入重复开发的坑。市面上本来就有成熟的现成方案，你再从零开发至少要三个月，不仅错过时机，还很难做出独特优势，新手真心不推荐走这条路。第二种，用网上现成的开源 token 聚合系统，花几天搭个简单平台， 这是很多新手的首选。门槛相对低，几十万就能起步，不用组建专业技术团队，直接对接上游模型货源就能买投垦。优点是上手快，不用懂复杂技术，几天就能搞定，前期投入也少。 但问题也很明显，这种模板只能撑个基础架子，像招渠道代理、设置优惠套餐、管理客户，这些做生意必备的功能根本满足不了。而且 ai 行业更新特别快，模板只侧重基础使用， 完全适配不了做生意做招商的需求，更关键的是，等你生意起来，用户变多，这套系统就扛不住了，到时候要么花钱大改，要么只能重新开发，容易进退两难，前期投入也可能打水漂，所以只适合短期试水，不适合长期坐大坐稳。 第三种， token 聚合分发，找成熟靠谱的平台借力轻资产创业。这是我最推荐也最适合普通创业者和新手的模式，身边不少人已经靠这个跑通拿到结果了。方法很简单，不用自己组建和养研发团队，也不用操心系统升级、后台运维这些杂事， 直接和靠谱的聚合平台合作就行。对方已经搭好整套成熟的平台，你完全不用纠结技术和运维，把所有精力放在市场拓展、客户开发上，专心卖 token 赚差价就够了。 这种模式起步资金很低，前期只要拿出一笔钱对接和储备 token 货源就行。总结一下，普通人想入局 token 聚合分发，优先选第三种模式， 门槛低，风险小，好落地，选对方向，能少走很多弯路，避开不必要的亏损。不过成功启动，这是第一步，想在行业里站稳脚跟，长久做大，还得搭建自己的核心竞争力。下一条视频我就给大家讲做好 token 生意必须抓牢的三个关键点，记得关注，别错过！
02:34查看AI文稿AI文稿我上一个视频啊，讲的 ai 中转战这个项目，大家讨论的非常热烈，想让我再分析一下。另外一个比较热的项目，就是头寸出海，也叫算力出海，基本上是一个意思啊，你们看到的很多短视频是这样的， 都是用 mac mini 做的算力肌群当一个背景，然后放一段国内绿电一度三毛钱，一度可以生产五百万的 token， 五百万的 token 卖给老外能卖到三十美元，利润能翻六百倍的文案，再配上一段慷慨激昂的 bgm， 那像这样的视频到底可不可信呢？这个视频给大家讲透什么是掏空出海，咱们普通人能不能做？其实掏空出海就是用国内便宜的电力，通过算力中心， 也就是算力福气集群生产算力，再卖给老外这么一个生意，那这就相当于你把电变成了服务卖出去，那这里面会存在这么几个点。首先，你不是直接卖电的，而是卖算力的， 算力从哪来呢？算力是从算力福气上来，那买一台算力福气就能直接生产算力了吗？宝宝，是你得接入 ai 大 模型，而国外的用户 是否要用国内的大模型呢？未必吧？其次，即便是国外的用户要用国内的大模型，那也应该去找国内的大模型厂商啊。那这些 ai 厂商本身就有数据中心， 这些算力呢是最源头的，何必去找你这个私人搭建的机房里边去买呢？更何况要搭建一个小型的算力机房，投入也至少是千万级别的，那普通人哪能投的起呢？其实市面上很多卖偷啃出海这个项目的，实际上是一个杀猪盘，也叫庞氏骗局， 他们发行所谓的算力租赁的理财产品，让投资者花高价租用根本不存在的福气，每个月返少量利息， 然后他们会让你拉更多的人进来，拉的人越多，给你返的越多，那这种资金盘一旦崩溃，你的本金就 血本无归了。然后再一个套路就是卖课程的那些短视频或者直播间，用宏大的趋势，比如说什么东数西算之类的去吸引你，然后引导你去花三九八零甚至更高的价格去买所谓的透根出海的培训课，那这些信息在网上大多都是免费的， 课程本身价值极低。最后我想告诉大家啊，千万别脑子一热去干这种事啊， ai 确实是现在的一个风口，而且是一个大风口，但是咱们一定要脚 踏实地的去学习 ai， ai 真正的能帮咱们的生意工作解决哪些困难，可以省掉哪些重复且耗时的流程，真正能帮咱们降本增效。我是梅姐，关注我，让大家在 ai 的 创业路上少走弯路。
10明杰-AI商业说
01:57查看AI文稿AI文稿想知道 ai 时代的财富密码吗？它就藏在三毛钱一度电，怎么变成六十美元这个账里。这就是 tok， 中文名磁源经济的秘密。今天花两分钟把 tok 经济的四大环节给你讲透，怕找不到的先点赞收藏！ token 经济分四大环节，生产、分发、结算、使用。搞懂他们，你就知道普通人怎么上车了。我们从第一层开始。第一层是生产层， token 的 不是凭空产生的，它需要三大基础设施做支撑，自算中心好比 token 的 生产厂房，提供海量算力， ai 芯片加服务器，如同 token 的 生产机器，负责快速生成数据和大模型，则是生产原料决定了 token 的 质量。 ai 芯片公司、服务器厂商、 ai dc 服务商等属于这一层。第二层呢，是分发层，生产出来的 token 如何送到用户手中， 这就需要分发层，它就像一个高速的传输网络，无论是阿里云、华为云这样的公有云大厂，还是专门的 token 分 发平台，都在确保 token 能更快、更稳定、更精准地到达企业和个人手中。 第三层是结算层， token 作为 ai 时代的新货币，必须有定价和交易规则，这就是结算层的作用，相当于 ai 时代的收银台。比如我们调用 api 按 token 收费，企业购买 ai 服务的订阅套餐，这些背后都有专门的计费系统在运作。拥有网络，蚂蚁集团就是这一层的典型代表。 第四层是应用层， token 只有被使用才有价值，这也是我们最熟悉的场景，从 ai 写作、 ai 客服，到我们常用的豆包、季梦、千问、元宝 app 以及各个领域的 ai 服务都属于应用层，是 token 价值的最终体现。 总的来说， token 经济的核心逻辑很简单， token 的 消耗量就是 ai 时代的 gdp， 用的越多，说明 ai 越普及，相关产业的前景就越广阔。当年淘宝刚出来，很多人看不懂，今天 token 经济就是当年的淘宝，普通人也能上车。想一起研究 token 经济的评论区扣六六六。
35Ace谈算力
05:40查看AI文稿AI文稿最近我看到好多营销号在发这么一句话，我们国家一度电五毛，生产出 token 出海卖十块，凭空翻了二十倍啊！这些营销号，你哪怕是查一下资料呢，我们实在受不了了。接下来我给你讲一下 token， 也就是词源，它的成本账应该怎么算。本视频内容的所有数据全部取自于权威媒体的公开数据。以 deepsea v 四 pro 为例，平均一度电生成二百八十万到三百三十万的 token， 按当前的价格大约能卖十八块钱，听起来好像比营销号说的十块钱还要多，难道真的是暴利吗？但是先别急， token 真的 是只靠电就能得到的吗？当然不是了， 输出 token 最关键的是设备是显卡，尤其是显卡里面最核心的那张芯片。我们还是看目前权威的公开数据，以 h 一 百为例，新卡大约二十三万一张，按三年折旧功率七百瓦来计算呢， 大概每度电折损是十二块五左右。其他型号的显卡相差不太大，总体应该是九块到十四块之间。也就是说，我们刚才算出来的每度电十八块钱的收入，其实有十二块多是要还给那张显卡的。 剩下的五六块钱呢，不仅要付电费，还要付训练散热、贷款、存储等等的其他成本，仅剩的那点利润基本上全搭进去了。 现在你还认为生产头肯是在捡钱吗？我量剩这个剩他能是白叫的？但是呢，绝对不是网友说的那样，他只是卖你个电费，而是他只是卖你一个显卡折旧费。 可能你会说，国外的电那不是贵吗？他们生产偷根的成本要比我们高的多，因为我们国内的电价全球最便宜，这个也是营销号放出来的谣言，我们国家的发电量全球第一，这没错， 但是呢，为了保障民生，居民用电的价格被压的非常非常的低，甚至是倒贴钱的，所以要在商业用电和工业用电上着不回来。于是我们国家的工业用电是要比居民用电要贵的， 大概是每度六毛到六毛五，那美国大概是五毛八到六毛四，可以说工业用电基本上是相同的，没有什么优势。 这个时候你会说了，那西部源头的绿电不是又多又便宜吗？为什么不用啊？这里就涉及到一个关键问题，风力和光伏的绿电他不稳定，伺候不了交贵的实时推理服务，你问 ai 一 句， ai 马上就要回。这种实时服务如果只用风力和光伏的话， 光一停停电了，一到晚上又停了，不仅正常业务呢，得不到保障，还要白白浪费显卡的算力。但是我们国家的电他确实也有巨大的优势。 优势在哪？一个国家？人工智能发展的上限主要取决于两条路，一条是芯片，一条是电。这里说的电并不是前面的电费，而是整个国家能够稳定供应的电力规模。 芯片再多，如果电不够用，那也照样跑不起来。而现在的美国恰恰就是真正的卡在了电力上。 二零二六年他规划的数据中心有近一半面临延期或者取消的风险。这里面的原因最重要的就是供电跟不上和电气设备短缺，接入电网呢，更是要排队四到十年， 我们的发电量是美国的两倍多，并且每年还在以美国的好几倍的增速往上冲，风力和光伏更是三年翻一倍。 电这条腿我们是最硬的。说到底，中国真正的电力优势从来不是电有多么便宜，而是能够稳定的、规模化的、成系统的把电算力产业链拧成一股绳。虽然说风力和光伏不够稳定，干不了高贵的实时推理服务， 但有了我国算电协同的兜底，他正好能干这件事，那就是大模型训练和离线推理任务。这两种任务能存档，能融错，不怕折腾，最适合当前一直利用不起来的费电去喂。这样一来，企业能够拿到更便宜的电，国家的能源利用率也提升上去了。 所以电这条腿，我们已经够硬了，真正缺的要拼命补的是芯片的那条短腿，因为我们当前还没有完全做到芯片自主 实事求是的价。现在的国产芯片同等算低价，不光没有英伟达便宜，反而更贵，并且性能还要差一截，比如单颗的升腾九幺零 c， 推理性能大概只有维持一百的六成。目前国内芯片依然只能用来做推理，而做不了大规模训练。但是中国赌的不是现在就赢，而是哪怕被卡脖子，也能 自己把芯片造出来，把模型跑起来。所以哪怕美国允许英伟达向中国出售芯片，中国还是下了禁令，英伟达在中国的份额也由以前的百分之九十降到了现在的百分之五十五，而国产呢，提升到了百分之四十。 所以这盘棋真正的逻辑是在被封锁的条件下，用规模，用系统工程，用供应链自主，硬生生的趟出一条路。国产芯片真正的拐点呢，就是要等到显存国产化和新光刻突破， 估计乐观一点也要在二零二八年之后。所以下次再刷到这种一度电卖十块钱翻二十倍的故事，你就懂了， 利润其实远远没有这么高，故事也远远没有这么美好。真正的故事是一张还在被卡脖子却死命追赶的中国新地图。好了，下课。
1116李云放而已
01:38查看AI文稿AI文稿工厂里的抽款并非是实体资源无法储存，仅向 ai 提供并获得回答的过程当中实现消耗。当向 deepsea 等大模型发送问题的时候， ai 思考生成回复时， 那么背后高性能的 ai 服务器高速运转，耗电系统会精准统计问题和回答中的所有的文字来核算消耗的成本。 那大模型啊，原声适配的这种英文逻辑，中文提问可能大多先转换为英文，然后再进去翻译成数字来进行计费。 比如说一个中文字消耗大概一点二到一点五个头，肯用户提问成本比较低，大约是两块钱每百万字，那么 ai 回复成本可能更高，可以达到八块钱到百万字。 那么核心的原因呢，是 ai 需要复杂的这种推理运算，日常使用，比如说豆包啊， deepfake 啊啊，模型会带上以往的你的全部对话记录来进行去思考运算，这是 token 消耗飙升的关键原因。 我想这点使用过的都有体会啊，它会结合你之前的问题深入的对比回答。这么一说，那就完全对上了 啊， token 本质啊，就是 ai 算力的计量单位，类似于手机流量的 mb 啊， gb 啊。那么每消耗一次 token， 实际消耗的 ai 芯片损耗还有包括机房的算力资源，场地的设备折旧 啊，以及巨额的电费，以及大模型研发工程师和数据中心运维的技术成本。核心结论啊， token 它只是计量工具，而不是买卖存储的实体商品。
35东哥看盘
07:17查看AI文稿AI文稿token 这个东西是不是割韭菜？我给大家详细拆解一下，就是 token 啊，主要有几个产生，第一个就是生产 token 的 人， 第二个就是加工 token 的 人，第三个呢就是分销 token 的 人。如果说所有的普通人，你想去做生产 token 或者是加固 token 的 情况下，基本没什么希望 啊，所有的普通人入局的唯一方式就是销售头肯和分销头肯，然后我一会也会给大家讲到销售头肯和分销头肯哪些个坑，千万别踩， 如果你踩了，你肯定是被割韭菜了啊，前两类啊，生产头肯和加工头肯啊，没有大的资本，你是根本玩不动的啊，没有咱们这个销售渠道啊，你假如说你是一个人， 甚至你是几个人，哎，就可以去分销了，也是咱们普通人离迈滔肯离 ai 行业最近的一个地方就是 ai 来了以后，我感觉人人平等， 我就是，我不是代码工程师，我也不是编程师，我就是六个月前知道了 opencloud， 感觉能替我干活，我就感觉这个东西太牛逼了， 然后我就开始疯狂的去学习，钻研到现在，然后我发现我身边这些资源都能适配上，然后我就开始在分享 tokin， 卖 tokin 的， 给企业做 tokin 的 服务，给企业做那个 agent 的 服务， 然后我今天给大家讲的我，我作为一个普通人啊，今天尽量的给大家讲明白，尽量的别踩坑啊，就是整个 tokin 链，我把它拆成了三层，第一层呢就是上游的这个算力 啊， ai 呢，就是行业的油田，你造芯片，造 gpu， 算力机群入场的啊，全都是你，像英伟达， 华为、万国数据这种头部企业，还有就是各种政府类建自己的算力基站，如果是个人建一点算力基站，买买一个电脑，做一个算力啊，电力啊之类的，没有什么竞争优势。 现在整个自建基站房所有的 top 肯钻利板块呢，基本达到了三点五折左右，所以说利润空间就比较低了，而且中国人又比较卷 啊。这是第一层，大家想都不用想了，也不要去干，也不要看人家那个机房大，看人那个机房漂亮，没用，那不是咱们该干的，你像我们现在拿到的钻利，很多都是免费提供给我们，让我们给他去销售的 啊，而我们把量堆起来以后呢，它折扣会给我更多。二个是什么呢？就是中游的这种建模型的工厂，靠上游的算力和训练。大模型把电力和显卡呢换成可用的头肯， 比如说 openai， bitcoin， bitcoin 呢，在前段时间发布了新的一个呃算力的折扣，最低的可以打到二折， 微软等等，都是在这一层，就单一的大模型的训练，光显卡的成本要上千万，重资产，而且高技术门槛，单人创业根本不适合，根本扛不住这种损耗。 第三个呢，也就是咱们普通人入局 ai 的 一个方式啊，就是直接去卖 tokyo， 这个卖 tokyo 呢，我把它拆解为两大种。第一种方式是什么方式呢？ 整个的所有的市面上模型的一个整合，然后放在你这个中转平台里，因为每一个模型他的换算单位是不一样的， 你要把它建成你的换算单位，你要是消费者，用你这个中转模型，用你这个大模型的 token 的 资源的情况下，搭建了 api 聚合平台的情况下，对吧？他充你假如说他充了 一个，就可以用所有的模型啊，这是第一个。相对来说呢，你要是科班出身的，技术出身的才好搭建，哎，而且这个搭建呢， 嗯，也非常简单，你像我们技术基本半天就搭出一个来，主要是你有哪些个模型接入，你的折扣是多少？这个不是重点，很多入去头肯的人啊，想去卖头肯的人，第一个先先搭建模型， 第一个不是先搭建模型，在二零二六年六月份这个阶段，一定是先找销售渠道， 整个市场这么空白的情况下啊，就是卖 token 这个东西这么空白的情况下，所有的个人创业者也要用，短视频也要用，大厂也要用，你这会一定要抓住主重点。什么是主重点？ 你说你在模型刚有的时候，然后你去抓小客户，你去抓 c 端客户，你去抓一些个没有付费能力的客户，有用吗？没用，能明白这意思吗？所以说你搭建了一个平台，十块二十块的往出卖，你卖这辈子也抓不到大客户，而且这个时代就过去了。 所以说普通人卖 token 的 啊，除了中转平台卖以外，一定是直接拿一手货源，一手货源。上一条短视频讲过了啊，有几大种 对吧？有电信的，有阿里的，有字节的官 k， 有 那个自运营商的那个算力头肯，还有海外的头肯等等，这五种头肯，拿其中一种你最擅长的，最有资源的，最有价格的头肯， 直接想办法去找大厂，大厂的 token 消耗量一天十几万的情况下，一个月三五百万就出来了，而且你把其中一个大厂服务好了以后，他换模型的成本是很高的， 能明白这意思吗？你们有可能就会形成相对来说的终身用户。很多人说，凯哥，我没有大厂资源怎么办？你只要想办法拿到 toko 的 底价了，以后大厂会慢慢围着着你转啊，但是这个资源一定要有点 绝对的啊，如果没有投肯资源的可以找凯哥啊，这是整个卖投肯啊，中上中下游三个渠道以及普通人在卖投肯的过程当中，千万别踩坑的地方，不要上来建自己的基站，不要上来建自己的 a p i 中心。 上来一定是先解决销售问题，而且销售里面一定要解决自己的长线销售问题，不要放在小的毛点里面，个体用户里面，这样 大家都是在同一起跑线，你抓住了一个大客户，抓住两个大客户，当你抓住一个大客户的时候，你的第二个大客户，第三个、第四个、第五大客户全部都出来了， 但是你抓住了一个小客户的时候，你会发现你服务了一百个小客户，不如服务一个大客户。但是如果这个时间段你过去了，对吧？你的大客户就被别人抢完了， 能明白这意思吗？啊？然后这是整个 c 端卖 tucker， 还有一个是不要去做 tucker 的 代理，我就这么跟你讲，我的 tucker 的 折扣非常低了，但是我根本不放代理，没意义 对吧？为啥呀？你没有量，你没有 token 的 消耗，你放给你代理都是白扯。所以说来找我的，我就跟他明确讲，你拿量来跟我讲，你假如说你月消耗三百万的情况下， ok， 我 直接给你三百万的折扣就好了， 就很简单，不要做 token 代理，什么几折几折的没用，很多降质的东西你们是评判不了的啊。
1757token 凯哥
02:29查看AI文稿AI文稿华泰证券最近发布的 token 赛道研报，把整条产业链的盈利逻辑拆的明明白白，总共分成三层，每层赚钱的逻辑、利润空间完全不一样。第一层，算力层，就是 token 最底层的生产环节，说白了就是拿电力、服务器、机房硬件批量产出 token 赚钱，全靠规模和成本控制， 服务器利用率越高，推理速度越快，电费压的越低，单份 token 生产成本就越低。这一层特别像传统发电厂产出的 token， 高度标准化，各家产品没有明显差别，长期只能拼低价、拼产能、拼稳定供货，利润空间很薄。 第二层，模型层，拼的是 token 里的智能含金量，同样一百万 token 用不同模型跑出来，价值天差地别。 清料模型只能做摘药分类这类简单活，高端模型能搞定复杂逻辑，写完整工程代码，长时间自主运行 agent， 客户愿意为更强的推理能力多掏钱，这一层赚的就是模型能力带来的溢价。但现在这层内卷越来越严重， 优质开源模型层出不穷，高端和低端模型的能力差距不断缩小，推理报价一路往下走，单纯靠卖模型头肯的差价越来越难赚。第三层，场景应用层，也是整条练溢价最高的一层。 这一层不再纠结消耗多少 token， 调用哪款模型核心，看 token 落地后给客户创造多少实际业务收益。同样消耗一百万 token， 有 人只是批量生成通用文案， 有人直接把模型对接企业私有知识库、营销流程、客服公单销售体系，实实在在缩减人工成本，提升业务转化，帮公司增收。两者 token 消耗量差不多，但客户愿意支付的费用完全不在一个量级。说到底，企业客户买的从来不是一串 token 数字，是这套工具能解决自己的业务难题。 三层盈利逻辑总结下来很清晰，算力层赚规模化生产的成本差，模型层赚模型智能能力的溢价场景应用层赚真实业务落地的增值收益。越靠上游标准化供给，越容易陷入价格战，越贴近企业，真实业务差异化越强，利润上限越高。这个逻辑对咱们做头肯分发的人来说，参考价值极大。 如果只单纯倒卖模型额度，赚的只是微薄的调用差价，早晚被价格内卷挤压生存空间。但 token 分 发完全不用局限在这一层利润。在统一接入、稳定调度多模型的基础上，还能帮客户搭建私有知识库、自动化工作流、企业 a 政的基群，把模型深度嵌入对方业务流程。 到这一步，收益就不止投肯中转差价，还能拿到方案部署落地交付长期运维服务的多重收入，利润空间直接拉开差距。如果大家想系统学习投肯赛道，怎么入局、落地实操，我们每个月都有线下投肯经济实战营，现场拆解实战打法，感兴趣可以过来当面交流。我是牧野，深耕算力资源赛道，咱们下期再聊。
43牧野的词元圈
03:27查看AI文稿AI文稿大家经常刷到的说普通人能入局算力赛道的三种途径，今天我们就来聊一聊啊，自建机房、托肯代理和算力租赁。 抛开那些乱七八糟的技术和专业知识，仅从投资的角度分享一下我个人对他们的一些理解，你们来看看对不对啊？ 第一种，自建机房，投入门槛呢，极高，小型商用的 gpu 机房，十台四零九零的服务器，硬件加配电加恒温制冷消防，再加上场地的改造，起步就要五十万打底， 如果再加上电费、运维的人力开资产地租金等等，动辄上百万，这还只是入门级的啊， 中大型的机房起步就要数百万到上千万。而风险点呢，你要考虑 gpu 硬件使用一到两年后的大幅贬值，一旦闲置持续亏电费， 还需要 idc 牌照找客户找买家。所以这种途径呢，只适合大企业主体，或者说你手上有数百万以上的闲置资金，普通人根本就不适合，风险等级中高。 第二种， tok 代理。这也是最近很多博主在发的，说什么能从上游拿到一手的算力资源，自己做个中转站或者做个代理什么的，其实本质就是倒卖 tok 嘛， 私搭通道。但这就等同于非法 vpn， 它会涉嫌非法经营，已经有无数的站长呢被查封，包括国内售卖，境外 ai 接口转 tok， 全在监管严打清单里面。 而正规的 ai 接口分销呢，需要 icp 算法备案，深层式 ai 资质，个人根本就无法办理，一旦售卖就属于无证经营。 况且大厂本来就有价格优势，用户为什么还要从这些所谓的代理手上去购买，不稳定，又经过加价以后的托管呢，所以这种途径从本质上它就不成立， 发钱只有一个目的，那就是收你的代理费，投入倒是不大哈，几百到几万起步，但是风险等级极高。 第三种算利息。这种途径呢，有两种玩法，一是自有高端显卡托管出租三零九零、四零九零的显卡接入正规的备案平台，满载运行，可以赚取稳定的收益，全程是合法合规， 普通低端的显卡就不建议啊，基本上是倒贴电费。二是购买算力设备，返租给运营商托管对接持有 idc 资质的正规公司或者平台，由他们去对接算力买家 场地、电费、网费等等，这些由公司负责，无需运营，无需打理，全程就是托管，只认购设备，收租金。 风险点就只有一个公司倒闭或者说平台跑路。那么这就要自行去筛选去甄别了，选择持证合法有实体业务的公司是必要的条件，投入呢，就根据个人的实际情况，可多可少，自由度高。 但这个路径也是目前普通人头算力相对靠谱，而且风险较低的一个选择。这也解释了我为什么会花大半年的时间去考察，去调研，目前呢，才能稳定的安心的输出。 好了，以上呢，是我个人对这三种途径的看法啊，你们有什么好的观点也欢迎交流。
87做个算力包租公
01:25查看AI文稿AI文稿做托管这个事呢，其实最怕的是什么？最怕的就是别人跟他讲说他自己生产托管，然后让你去代理，如果你听到关于这部分的话题的话，你可以直接把他拉黑， 这个世界呢一定要明白，根本就不存在什么个人或者是某一家公司，什么自己拉一些机器设备自己去生产托管，就没有这件事情。其实具体的原因呢，你可以看我其他视频，但是我就告诉你一点， 就是如果你要自己去生产托盘的话，你自己你是不是就应该要复制一个大模型？但是你能复制的模型是什么模型？兄弟们， 你是不是只能复制开源的大模型？那大模型都已经开源了，那我就现在问一下，你这个算力，这个托盘 他还会值钱吗？那他既然不值钱，我就想问一下，为什么你要去什么自己生产托盘呢？所以本身这就是一个荒谬的话题，所以你要做算力，你的托盘来源于什么？来源于公有云， 来源于三大运营商，这就是我们中国算力聚合网，我们在做的一个核心的事情，就是我们有一个稳定的合法的 来源，包括不肯出海这件事情最核心的要点就是你能够清楚这件事的逻辑，并且拥有一个 稳定的上游来源，这是大家第一步要去清楚的事情。如果这一点你没有弄清楚，托肯这件事情暂时兄弟们我劝你，你先别做，就是对你自己在当下最好的一个保护。
01:57查看AI文稿AI文稿二零二六年是普通人进入 ai 行业 token 赛道的绝佳窗口期，抓住机遇就可抢占先机。今天分享四种不同的玩法，对应不同实力和能力的人群，你可以根据自身情况选择。第一种是做 token 渠道商， 这种模式很适合想快速试水的个体、创业者或小团队，不需要技术背景，门槛低、投入小。你只需要找到合规的上游聚合平台，获取投更资源，再把这些资源分销给下游有需求的客户。 比如 ai 开发者、用 ai 的 中小企业、 ai 应用团队、 ai agent、 超级个体等，核心就是做好客户服务，找到精准客户。 第二种是自建聚合平台，这种模式需要懂技术，适合有客户资源或渠道网络。想要把事业做大的人 搭建平台涉及很多环节，比如平台搭建、模型对接、计费系统、 渠道管理、后台运维，还要拓展客户，把平台运营起来。第三种是建 tiktok 工厂， 这种模式对实力要求很高，适合看好 ai 算力长期价值的人。建设 toker 工厂或者计算中心，建成后就能持续生产 toker， 成为稳定的收益来源。是先学习再行动， 如果你还在观望，不确定哪条路径适合自己，那就先选好赛道进行学习，用几天时间把整个赛道的逻辑、商业模式、实操打法都搞明白，再决定怎么行动，这样能少走弯路。 选择哪条路，关键看你的资源和目标，不管选哪一种，第一步都是要建立对这个赛道的正确认知。关注我，我会持续更新 tiktok 赛道的最新动态和干货。
