Token 崛起：AI 时代的新消费资源
最近有条消息，表面看像是信用卡推销，但我认为它比许多模型发布更引人关注。因为，信用卡开始赠送 Token 了。有些是将 Token 使用量、AI 计划、计算能力额度作为新人福利；有些则是把 AI 模型体验、智能体功能、会员资源一同整合进信用卡平台。这事目前当然还不普遍，更像是初步探索。但它释放的信号，远比表面更重大。因为它揭示了一件事：Token 这种原本属于技术圈后台的度量单位，正逐渐走向前台，演变成普通人能看见、领取、兑换、消耗的资产。这就是我为何觉得，标题里的说法并非夸大：Token，正成为 AI
理解AI生态位：Agent扮演什么角色？哪些岗位会被替代？
转眼五周过去，咱们这套Agent系列课程，终于迎来收尾了。回头梳理一下，这一路的知识脉络串联得特别顺畅。第一周我们搞懂了Token，简单说，它就是AI运行的燃料，也是统计计费的基本单位。第二周掌握了Prompt和Skill，相当于把住AI的方向盘，配齐日常工作的工具箱。第三周探讨AI记忆，帮助AI逐步累积工作中沉淀的经验。第四周区分各类大模型，其实就是挑选性能各异的动力核心。到第五周，我们彻底摸清了Agent——把所有部件组装完成的一辆整车。说实话，这段时间我感触颇深。还记得开头吗？很多人被AI反复失忆、
Token工厂：AI算力飞轮如何驱动20倍增长
出品|虎嗅科技组 作者|陈伊凡 编辑|苗正卿 头图|AI生成 过去两年，Token的生产成本持续走低，但价格却稳步攀升。 看似矛盾的现象，实则源于Token商业模式的成熟与落地。 硬件与模型持续迭代，核心目标愈发一致：降低推理成本、提升算力效率。 与此同时，智能体系统日趋完善，业务闭环逐步形成。“真正靠AI赚钱的人，从不因价格退缩，只会想办法降本。”夏立雪说，他几乎瞬间得出这一结论，仿佛早已洞悉本质。作为无问芯穹联合创始人兼CEO，他所在的公司成立于2023年，与清华大学电子工程系渊源深厚，其业务在业内被
AI大模型核心架构与基础概念全解析
AI大模型核心架构与基础概念全解析视频概要本视频由马克老师从工程实践角度系统拆解当下AI领域的核心要素，涵盖大语言模型（LLM）、Token、上下文（Context）、提示词（Prompt）、工具（Tool）、统一接入协议（MCP）、代理（Agent）以及代理技能（Agent Skill）等。通过梳理这些基础概念及其相互关联，帮助观众掌握大模型的运行机制以及如何借助外围组件增强实际应用效果。1.大语言模型（LLM）与生成原理LLM定义：大语言模型以Transformer架构为基石，由Google团队于20
AI编程：钱花得有点猛
字数 364，阅读大约需 2 分钟过去两个月，几乎每天都在跟AI打交道，日常工作里借助AI完成了好几个项目。媒体铺天盖地鼓吹AI的种种能力，仿佛不赶紧上车就会被时代甩掉，类似的论调四处蔓延，好像只要拥抱AI，所有难题都能轻松化解。来看一下我这个月AI的使用情况，目前我还没开通付费套餐，基本都在免费薅羊毛。下面两张图分别展示copilot和qcoder的使用量:qcoder的剩余额度也只剩大约40%，值得欣慰的是21号额度会重新刷新。借助AI工具写代码，效率确实有了肉眼可见的提升，不过Agent的消耗速度也
AI原生模式必须直面的成本与收益之困
在当下AI狂飙的时代，我们不难发现，AI在诸多领域的执行效能确实远超人类，因此，大大小小的企业纷纷涌入AI赛道，不少初创团队也开始投身于AI原生。作为一名真正的智能体从业者，我为各类企业搭建过通用及垂直领域的智能体，让企业切实感受到了效率的飞跃。然而，在这个过程中，我也察觉到了一些切实存在的隐患，想在此与大家探讨，甚至可以说是给AI原生的热潮降降温。首先，我们必须基于第一性原理来思考：企业是以盈利为目的的。基于此，我们再来审视营收与成本的问题。我们在利用AI提升产出的同时，也能清晰地看到资金在持续流失，这
AI下半场谁在盈利：卖铲、建房还是挖金？
今日不谈技术细节，只谈谁在获利，谁在空谈。AI产业行至2026年中，趋势已然逆转。过往三年，竞争焦点在于模型参数规模与算力投入。如今，市场提问直指核心：你盈利了吗？AI行业正经历重组。部分企业市值倍增，部分则惨烈下跌。2023年，ChatGPT用户破亿，全网振奋。2024年，多模态模型登场，AI具备了视听能力。2025年，DeepSeek开源，Token经济爆发，众人惊觉——AI极其烧钱。时至2026年，投资者耐心耗尽。他们不再轻信“未来可期”的叙事，只关注“当下收益”。这一转变在资本市场一览无余：恒生人
AI融资新纪录与人形机器人身份证时代来临
6月16日，DeepSeek完成成立以来首轮融资，募资超500亿元人民币（约74亿美元），刷新中国AI行业单轮融资最高纪录。融资后公司估值突破3380亿元（约500亿美元），跻身国内估值最高的AI企业之列。融资结构备受瞩目：创始人梁文锋个人出资约200亿元，为最大股东；腾讯出资约100亿元；宁德时代体系投入约50亿元；京东、网易、阿里巴巴等亦参与投资。更关键的是，资金需注入梁文锋主导的有限合伙企业，而非直接注资DeepSeek，以保障创始团队绝对控制权。此举开创中国AI独角兽融资新模式——资本仅作财务投入
人工智能浪潮下中国凭低价电能重塑世界贸易，平民红利何在
科技行业始终在持续演变，科技风口的更迭，实质上是效率工具演变为生活模式，进而发展到当前生产力范式重塑的过程。这些科技趋势的变迁，同步引发了底层供应链体系的变革。回溯三十年前的个人电脑与互联网时期（20世纪80年代中期至90年代末）：主要风口集中在PC的普及及互联网底层架构的构建。硬件寡头与软件系统（如Windows）构筑了数字世界的基石，随后网景、雅虎等公司开启了浏览器与门户时代的初步探索。二十年前的消费互联网与移动互联网时期（2000年至2010年代）：伴随智能手机的崛起，风口全面转向移动端、去中心化及
大模型竞争新阶段：Token利润趋零，行业出路何在
人民锐评：新能源车过度堆砌、Token消耗惊人？盲目叠加不如智慧创新 5月22日晚，DeepSeek未举办发布会，未公布新闻稿，仅在官方平台悄然发出一则通知。 通知内容十分简练，重点仅一句话：全线API（应用程序编程接口）输入成本下调。尤其是高端模型DeepSeek-V4系列，限时叠加四分之一优惠，实质上永久降价75%。 若将DeepSeek-V4 Pro的新价格与OpenAI和Claude同级模型相比较，其间产生的Token（词元）输出费用差距超过100倍。可以说，DeepSeek这一举措，创下全球顶级
九章云极推出'AI工厂'战略 打造智能规模化新基建
6月17日，以"智算·新云·新章"为主题的2026全球智算科技峰会暨九章云极战略发布会在北京盛大召开。九章云极创始人兼董事长方磊正式揭晓"AI工厂"核心战略，创新性提出以DCU为衡量标准、以专业Token为交付单元的智能规模化生产体系。此举标志着九章云极正式迈向智能时代基础设施运营平台的关键跨越。"任何时代的真正确立，往往始于一项突破性发明，但最终成就于一套卓越的规模化生产体系。"方磊在主旨演讲中强调，AI产业竞争的本质已发生深刻变革：行业角逐不再仅仅聚焦于构建性能更优的单一巨型模型，而是转向能否建立现代
全球首款AI原生Token礼品卡上线
人工智能正从工具演变为基础支撑，观猹平台始终致力于为AI时代的创造者与企业赋能，提升技术落地效率，让创新能力更顺畅地融入业务与创作流程。今年三月，观猹团队与浦发银行深度合作，推出全球首张AI原生借记卡：观猹平台与浦发银行联名卡正式上线！卡面采用专属定制设计——猹与猹妹的形象同框登场。今天，全球首张AI原生Token礼品卡（端午版）正式发布，并同步上架微信小店，可自行购买，或作为微信礼物赠送。这不是一张传统意义上的礼品卡，而是一张面向AI时代创造者的算力补给卡。观猹希望，让Token像咖啡券、书卡、游戏点卡
完善我国人工智能治理框架 促进AI产业高质量发展的路径探索
当前，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，已深度融入经济发展、社会治理、民生服务各领域，是培育新质生产力、推进中国式现代化、建设数字强国的关键支撑。习近平总书记强调，要完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权，实现高水平安全和高质量发展良性互动。当前，全球人工智能治理体系深度调整，西方治理模式普遍存在资本主导、监管宽松、重效益轻公平的制度缺陷。立足新发展阶段，我们必须坚定中国特色数字治理道路，立足我国制度优势、国情实际和人民立场，加快构建党管全局、安全可控、规范有序、普惠共享
AI早报-2026.06.18｜免费AI的底牌，终于压不住了
📅 2026.06.18 · AI的免费盛宴，账单正式摆上桌面——豆包每日烧钱数千万、运营商Token套餐"看似实惠实则坑人"，叠加美联储凌晨释放鹰派信号，今日资讯密度颇高。🎯 今日核心信号AI"先抢地盘后谈盈利"的打法正被高昂成本逼入死角。豆包坐拥2亿日活却仅斩获不足百万日收、运营商将Token打包成廉价套餐却遭实测揭穿，免费AI的财务真相已再难遮掩。① 豆包日活2亿，日收入不足百万，但每日算力支出高达数千万——规模≠赚钱能力（来自豆包新闻）② 运营商低价Token套餐实测"翻车"：15元套餐输入一句"
Ito代码审查工具：独立开发者如何借助AI实现月入五千美金
本周，名为Ito的AI代码审查工具在Hacker News上引发了极大反响（Show HN：Ito —— 真正执行代码的 AI Code Review，@undefined）。与市面上多数仅“读取代码差异”的产品不同，Ito的核心亮点在于：它会真实地执行你的程序，随后再提供审查反馈。这并非停留在表面，而是真枪实弹地“执行一轮”，从而挖掘出潜在的隐患。程序员们为何愿意为这项能力付费？原因很直观。以往的AI代码审核工具，往往只能进行“静态解析”，仅靠代码文本去推测可能存在的错误，结果常常会遗漏掉真正引发bug