一个月打造AI入门指南：11万字详解Token到Agent，小白也能轻松掌握
上个月28号那天，有个朋友请我吃饭，席间聊起AI，他说了一句话让我愣了好几秒："老黄，你能不能教我怎么用AI搞点副业？"我问他平时用AI做什么，他说就是聊聊天、修个图，觉得AI就是个"逗着玩的"，也没有太明白还能干啥，对话跟他的Cozmo和vector差不多，陪伴程度还不如机器人，至少机器人还能有点互作交流，可以看着你或者自己发呆，像是宠物一样，而这个AI的App就是说几句话回你一堆文字，还有可能是在忽悠你。看到很多说用AI创作出来啥工作流，写小说，做视频的，但是完全不知道
2026全球AI终端展暨深圳AI展新闻发布会顺利举行
4月29日，2026全球人工智能终端展（WAIDE）暨第七届深圳国际人工智能展览会（GAIE）新闻发布会在深圳举办。本届展会由深圳市人工智能行业协会与深圳会展中心管理有限责任公司共同主办，主题为“端启未来·万物新生”，将于5月14日至16日亮相深圳会展中心（福田）1号馆。ONE从云端迈向终端：AI产业落地全景展示如今，人工智能正在加速由云端算力向实体终端延伸。本届展会将围绕人工智能与终端产品的深度耦合，聚焦底层技术突破、终端硬件革新、场景落地对接以及产业生态搭建，系统呈现AI从技术进展到商业应用的阶段成果
AI计费模式转型与价值重塑
AI领域单一依赖Token的计价方式正走向终结，国际主流服务商（如OpenAI、Anthropic等）摒弃统一定价模式，引入缓存调用、网络检索、工具调用、结果交付等多样化计费维度，构建起差异化、场景化的价格体系。随着计费模式持续演进，AI应用成本结构呈现显著分化态势。纯生成类任务仍以Token消耗为主要成本，但在检索增强、长文本处理、智能体执行等场景下，落地服务与附加能力的成本已远超Token本身，单一Token价格失去参考意义。成本结构的变化迫使企业全面重构预算体系，放弃单一维度的量化核算，转而依据业务
中国AI新浪潮：趋势、机遇与万亿级市场展望
当人工智能（AI）的应用不再局限于简单的对话交互，而是深入各行各业，成为重塑生产和生活方式的关键驱动力时，我们正站在智能时代变革的十字路口。在2026年的中国发展高层论坛年会上，国家数据局局长刘烈宏的一场重要演讲，系统阐述了当前人工智能发展的核心新趋势，并预测到“十五五”末期，我国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。这不仅为行业发展定下了基调，更指明了未来几年AI产业的核心赛道和发展方向。1智能体驱动大模型爆发式增长过去，大模型的核心价值主要体现在被动响应的“对话交互”功能；而今，AI正迅速向“决策执行
AI算力全解析：从云端到端侧的解决方案分享
云端算力：展望2026年，AI产业的角逐将围绕token产能展开，中国日均token调用量预计在两年内飙升至140万亿。作为A股市场首家专注于算力服务的企业，并行科技构建了名为Max的开放算力平台，集结了全国九大枢纽资源，并拥有70万核心算力，同时接入了200万核心。该平台能够支持多模态模型的运行，并通过弹性的资源扩展和容灾机制确保业务的稳定运行。在性能方面，通过对DeepSeek模型的优化，升腾910芯片的算力表现达到了英伟达A80的92.8%，且成本降低了23%。其商业模式基于token进行收费，服务
Token经济：AI的双刃剑，成本消耗与效益提升并存
一个正在被忽略的信号： 2026年3月，中国日均Token调用量突破140万亿。 这不是某个实验室的推演数据，而是国家统计局在发布会上公布的事实。更值得关注的是，这个数字较2024年初增长了超过一千倍。 一个全新的经济计量单位，正在以我们难以想象的速度渗透进商业世界的每一个角落。 如果你还没搞清楚"Token"是什么，以及它将如何影响你的企业成本结构，这篇文章值得你认真读完。 一、Token经济：不是新概念，而是新游戏 Token是什么？ 简单理解，Token就是AI处理信息的"工
德银上调迅策目标价至351港元，重申“买入”评级
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 德意志银行发布研究报告，维持对迅策（03317）的“买入”评级，并将其目标股价从85港元大幅提升至351港元。该行指出，随着Agentic AI技术的飞速发展以及向“Token经济”模式的演进，迅策正面临结构性的价值重估契机。 报告指出，迅策在上月经历了显著的价值重估，主要得益于两大驱动因素：首先，Agentic AI的快速崛起，显著增加了对该公司高质量数据的需求；其次，公司向Token经济模式的
Token调用拐点出现：连跌两周后，AI算力涨价到底谁来埋单？
上周我还用通义千问赶周报，这周一打开直接愣住：每日免费次数从100次被砍到10次，想继续用只能花30元开会员。涨价的也不止它。OpenAI把GPT-4o的API费用上调了20%，Anthropic的Claude 3.5涨了30%。腾讯云更夸张，混元模型的价格直接拉高了463%。以前几毛钱就能跑完的调用，现在常常得掏几块钱。不少人吐槽：AI从“免费打工人”变成了“付费大爷”。但更少人意识到，背后其实出现了一个行业级转向：全球AI大模型Token调用量在连续上涨十周后，竟然连续下滑两周。这场持续了一年多的流量
Token重塑AI产业版图
《Token，AI产业新视界》——徐恭 在人工智能迅猛演进的今天，一个原本略显专业的词——Token，已经成为贯穿AI产业链的重要密码。简单来说，Token是AI处理文本、数据时的最小单位，像是AI阅读、理解与思考的“文字颗粒”，在中文语境下一个Token大致相当于1到2个汉字，在英文语境下约相当于四分之三个单词。AI每一次对话、推演和分析，本质上都在持续生成、处理与消耗Token。它既是AI运转的基础单元，也是连接整个AI产业的重要纽带。 2026年GTC大会上，黄仁勋借助一块五层蛋糕，形象展示了AI产
AI时代需要什么样的智能云
当人工智能浪潮正在重塑数字产业的底层规则，Token早已不再只是大模型领域的技术名词，而是演变为智能经济时代价值流通的重要媒介。日均万亿级Token调用量的背后，既映射出千行百业对智能算力的爆发式需求，也提出了整个云计算产业必须回答的时代课题：在AI全面融入各领域的今天，产业到底需要一朵怎样的“云”？自首届云生态大会启幕以来，中国电信围绕智算底座升级、核心平台进阶、经营战略转型这条主线，完成了从云网融合探索者向智能云生态领跑者的跨越。正如中国电信董事长柯瑞文所说，天翼云作为国云，已从框架基本成型迈向全面成
AI进入合规算力重构期
导语：本周，AI行业同时迎来“规则收紧”与“成本抬升”的双重转折。一边是监管体系密集落地，企业AI应用的合规边界被正式确定；一边是算力价格普遍上调，Token消耗进入指数级扩张阶段。对于正筹划数字化转型的企业来说，看懂这三条主线——合规支出、算力支出、政策机会——比紧盯单一技术指标更关键。以下是本周最值得留意的4条行业进展。1.全球首个AI拟人化互动监管办法发布，7月15日落地执行2026年4月10日，国家网信办、国家发改委、工信部、公安部、市场监管总局五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》
深圳千亿市值新锐崛起：投资回报高达500倍，腾讯成最大获益者
创投领域再现惊人回报。 故事要从四个月前说起——被誉为“Token第一股”的迅策科技在港交所挂牌，初期股价表现平平。然而，短短百余天后，公司市值竟突破千亿港元大关，上市以来股价累计涨幅达到惊人的500%。 对于这家公司，外界或许稍感陌生。其背后是一对父子组合：刘呈喜于2016年出资创办公司，但实际由其子刘志坚掌舵，历经十年终登IPO舞台。一路走来，迅策科技身后汇聚了庞大的投资方阵，如今市值相较A轮估值已飙升500多倍。 其中，作为第一大机构股东的腾讯无疑是最大赢家，单笔投资浮盈超过50亿元；知名PE机构K
黄仁勋解析AI成本谜题：天价硬件如何产出廉价Token
想明白这个看似矛盾的说法，关键在于理解一个核心逻辑：硬件属于一次性投资，而Token则是持续性产出。英伟达推出的GB200 NVL72服务器，单价突破300万美元大关，堪称当今最昂贵的商用AI设备。然而这台"天价设备"在全速运转状态下，每秒可产出150余个Token。以全天候24小时运行来估算，其年度Token产量堪称海量，摊薄到每个Token上的成本微乎其微。举个形象的例子：花费百万元购入一台印钞设备，机器本身价格不菲，但印制出的每张纸币成本却仅有几分钱。英伟达的商业逻辑正是如此——投入的是昂贵的设备，
代码产量暴涨背后：AI编程工具的高返工率隐忧
随着AI编程助手日益普及，人们开始重新审视软件开发生产力的评估指标。Waydev的研究表明，尽管AI代码的表面采纳率高达80%至90%，但实际有效采纳率却跌至10%至30%。GitClear一月份的报告指出，AI用户代码的修改频率是非AI用户的9.4倍；Faros AI在2026年3月的报告中提到，代码变更率飙升了861%。Jellyfish在2026年第一季度分析了7548名工程师的数据，发现其代码吞吐量翻了一番，但Token成本却增长了十倍。Atlassian去年斥资10亿美元收购DX，旨在评估AI的
AI智能体架构探究：为何运营成本持续攀升
系列：AI智能体架构设计第十二篇：解析智能体使用成本上升现象主旨：相同任务执行，为何部分框架开销高出三倍——剖析Token消耗的深层架构成因，并探讨三种框架各自的成本优化策略适合人群：对智能体底层设计原理感兴趣，希望深入理解“为何如此设计”的读者预计阅读时长：15分钟一种令人困扰的计费模式语言模型的计费逻辑，与你通常认知的软件成本结构截然不同。常规软件中，购买一项功能后，使用频次与成本基本呈正相关。语言模型则不然，每次调用都需将完整的对话历史重新发送给模型——不仅限于你刚输入的语句，而是涵盖从对话起始至今