如何正确理解Token经济学?
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文 | 解码Decode 文 | 解码Decode 🥳 去年5月,当大模型厂商卷起价格战时,Tokens大概率是😡出镜率最高的英文单词。 简单来说,Tokens是大语言👏模型(LLM)用来切割自然语言文本的基本单位,可以直观的理解😜为“字”或“词”。 就像工业时代用“千瓦时”度量电力消🎉耗,互联网时代用“GB”度量数据流量,AI时代用“Token😅”来度量模型的工作量。一个Token可以理解为一个词或词片段😎(中文里可能是一个字或词语)。 Tokens的调用量,😅本质反映了模型推理过程的计算量。而计算量的高或低,直接揭示了😢模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。 因此,从🤗Tokens角度跟踪AI应用落地进展,就是一个非常深刻且切中😜要害的视角。 它意味着我们将AI从一种“黑箱魔法”或纯😍粹的技术概念,拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产😎要素的层面。 简单来说,这意味着我们不再只关注AI“能😘做什么”,而是开始量化分析它“做了多少”、“效率多高”、“成😴本多少”以及“价值多大”。 谁在消耗tokens? 🥳 模型厂商以tokens为主要定价单位的底层逻辑是:模型调😁用时的tokens消耗量与相应算力投入存在强关联性。而另一条🌟暗线则是,算力投入链接了营收与tokens调用量。 换😀个说法就是,模型厂商营收与其tokens调用量呈现显著同步的🤩高增趋势。 2024年6月至2025年6月,OpenA😴I大模型基础设施——微软Azure云的日均tokens调用量🔥从0.55万亿上涨至4.40万亿,与此同时,OpenAI年化❤️营收(ARR)从2024年12月的55亿美元增长至2025年😁6月的突破100亿美元,并在2025年8月达到120亿-13😆0亿美元。 也就是说,谁消耗tokens更多谁就是基模🥳厂商的主流商业模式。 就目前来看,OpenAI、Ant😊hropic、字节跳动等基模厂商主要有C端和B端两种,其中C😁端包括原生聊天助手、工具类原生应用(影视、图片、编程等)的订🎉阅收入、付费功能以及与内部C端产品整合后的间接收入(如Goo😁gle Chrome); B端则包含为大客户落地AI应👍用和企业直接API调用。 C端的tokens调用量,主🎉要贡献者有三个: 1 大流量池产品内部的附加AI功能 😢 2024年5月谷歌搜索上线的AI Overview功能❤️,至2025年二季度月活已超20亿。国海证券预测,AI Ov😍erview功能单日tokens消耗量在1.6至9.6万亿区😡间内,在2025年7月Google日均tokens调用量中的😎占比为4.9%至29.4%。 展开全文 抖音、剪😂映、今日头条等同样为大流量池C端产品,月活量级已达到10亿(🔥2025年3月)、7亿(2025年7月)、2.6亿(2024😂年下半年月均)。 百度之于搜索、美图秀秀之于图像,大流🤯量C端应用的AI改造都是上述逻辑。据非凡产研,2025年7月🎉百度AI搜索访问量居国内智慧搜索品类第一、美图秀秀的国内访问🌟量/存量月活、新增下载量依旧居图像品类第一,且月度收入仍在环👍比提升。 2 原生聊天助手 ChatGPT聊天助🙌手保有较大C端用户规模,2025年7月APP+网页端合计月活🎉达10.15亿,是OpenAI重要Tokens调用量驱动因素🙄。 3 视频赛道拥有较大用户基础的新兴应用 除产🥳品内置AI功能、聊天助手外,图像、视频、陪伴、办公、教育赛道😉内均出现了有较大潜力的C端新兴AI应用。 字节跳动进行😴多维度布局,推出醒图/星绘(图像)、即梦(视频)、猫箱(陪伴💯)、豆包爱学(教育)等AI应用。 其中醒图、即梦7月月🔥活达到4924万(当月收入59万美元)、1393万(当月收入😁58万美元),已成为图像、视频赛道内拥有较大用户量级的产品;🌟猫箱7月月活794万,当月收入达112万美元,商业转化效率较🎉高。 例如接入gpt-image-1、Leonardo😎.AI的Canva,用于文生图、文生视频、图像补全等除文本模🚀态外的编辑、生成场景。根据Gemini、Kimi等大模型的折🌟算口径,单张图片的输出(输入)tokens消耗量在1024(😂kimi)—1290(Gemini)之间。 B端tok👍ens调用量主要源于企业级AI应用。其所呈现出来的特征,一是😆渗透率较高,Google发布的“全球601个领先企业AI应用😢案例”显示,各大规模的企业已开始尝试将生成式AI投入生产,涉🔥及汽车与物流、商业与专用服务、金融服务、医疗与生命科学、酒店🤗与旅游、制作、工业与电子、媒体、营销与游戏、零售、科技、通信🙄、公共部门与非盈利组织”11大行业。 二是基模厂商的B😎端收入比例较大。 数据预测2025年OpenAI来自B🔥端的ARR收入占比达54%;Anthropic占比达80%。🤔谷歌透露Gemini企业客户超过8.5万家,推动调用量同比增🤯长35倍;火山引擎大模型收入2024年在国内公有云市场中份额😡排名第一,占比达46.4%(外部使用量,不包括豆包等内部AP😍P)。 技术迭代解锁应用需求 越来越多的toke😡ns调用量,并非因为更大参数的大模型,而是推理增强、多模态、⭐Agent化、长上下文转型共同作用的结果。用一句话概括既是:🤩技术迭代解锁应用需求。 以GPT-5和Grok4为例:🤯 GPT-5把“更强的推理能力(通过引入test-ti😉mecompute)+多模态+更长上下文+更严格的安全控制等😴”置于产品默认层面; Grok4核心升级则是把“原生工💯具调用+多代理协同推理+超长上下文等”做成一个可商用产品。 ❤️ GPT-5和Grok4如此设置的目标,是希望借助技术迭😆代增强AI在更复杂、更具备“生产力”的关键场景下的实用性、准😘确性,并且使得AI应用加速落地。 举个例子,假设原来1🥳轮客服对话服务消耗200tokens,升级后客服问答场景中的😡大模型推理过程将扩展成: 客户意图澄清+内部知识库检索😘+逻辑校验+答案润色4个环节,即4轮内部推理,每轮150~2😍00tokens,最终消耗600至800tokens。 🔥 类似的案例在对应的推理增强、多模态、Agent化、长上下文😂转型中都能找到,其最终结果是双向增强,存量AI应用场景的解决🤩方案更好,对应的tokens调用量也倍数增长。 随着技🌟术趋势的不断推进,大量原本因“不准、不全、不落地”而被搁置的👏需求将被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后,用户特别是B端😴企业(有生产力场景需求)或将从观望转为批量采购。 总结😍起来就四点,推理增强把能用变成敢用、多模态把单点工具变成端到😂端工作流、Agent化把对话变成可审计的业务系统、长上下文把🤔项目级任务放进模型。 与此同时,虽然tokens调用量😡倍数增长,但定价却是直线下降。 比如xAI的Grok-🙌4-Fast,输出百万Token仅需0.5美元(约3.5元人💯民币),但比起国内基模厂商来还是不够狠,去年9月阿里通义千问💯主力模型最高降价85%,Qwen-Turbo低至0.3元/百😡万Tokens。 其中一部分原因是基模厂商的价格战,让🤗“一百万Tokens的钱,都买不了钵钵鸡”,也有一部分是因为😀模型厂优化算力成本的结果。 2024-2025年,为优😊化大模型算力成本,模型厂商进行了压缩大模型单次推理计算量(稀🔥疏化、量化、投机解码)、提升GPU利用率(连续批处理、编译器🤗融合)以及换用租金更便宜的云、芯片(国产替代、专用ASIC)😊等方面的尝试,平均tokens定价实现了较大降幅。 此🥳外模型厂商还进一步通过“模型分层+价格分层”的多样化策略压低😜模型的使用门槛,让中小预算客户也可接入,比如:OpenAI 😅用GPT-5-mini/nano覆盖轻量场景;Google以😍Gemini 2.5 Flash 主打“极速低价”;Anth😘ropic用Claude 3.5 Haiku 提供中等规模、🙄高性价比选项等。 因此一个AI飞轮就已成型,当模型使用👏成本下降,企业/个人调用ROI随之上升,更多应用需求从观望向😎采购转化,促进tokens调用量倍数增长的同时,AI应用随之😜迎来生态繁荣。 Token经济学就意味着,可以直观的获🙌得以下几个关键进展的洞察:成本与经济效益的量化、技术效能与模🙌型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清👏晰化。其中成本与经济效益的量化是最直接、最商业化的意义。 😎 尾声 如果把AI大模型想象成一个“知识电厂”,To😜ken就是它发出的“度电”,你的提示词就是“合上电闸”的指令😘,AI应用开发者就像是“家电制造商”。 从Tokens🤯角度跟踪进展,就相当于电力公司和社会在跟踪: 全社会总😅用电量(AI应用的总规模)增长了多少? 哪种家电(哪种AI🙄应用)最耗电(消耗Token最多)? 发电技术是否进步了(😅模型效率)?每度电的成本是否下降? 新的高能效家电(高效的🙌AI应用)是否被开发出来? 从Tokens角度跟踪AI😜应用落地进展,意味着AI行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒😉弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注,转而聚焦于一个更根本💯的问题:如何以可承受的成本,可靠地利用AI能力来解决实际问题😘并创造商业价值。 这标志着AI不再是实验室里的玩具,而🎉是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用。作为从业者、😘投资者或观察者,理解Token经济学,就如同在互联网时代理解😍带宽成本一样,至关重要。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
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格隆汇9月29日丨瑞昌国际控股(01334.HK)宣布,李忠😘成已辞任(i)公司公司秘书;(ii)根据香港联合交易所有限公🤯司证券上市规则第3.05条的本公司授权代表;及(iii)根据🔥香港法例第622章公司条例第16部在香港代表公司接受送达法律😜程序文件及通知的代表,自2025年9月29日起生效。 💯董事会进一步宣布,于李忠成辞任公司秘书、授权代表及法律程序代🔥理人后,邹醒龙已获委任为公司秘书、授权代表及法律程序代理人,🚀自2025年9月29日起生效。返回搜狐,查看更多
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