大厂推行token消耗榜，摸鱼者竟成劳模？
（素材来源：网易科技） 美剧《火线》里藏着一个贯穿多季的伏笔： 巴尔的摩警局为了美化犯罪数据，将重罪降级为轻罪，致使强奸案销声匿迹。高层看着报表上的数字逐月下滑，在市政厅汇报时满脸自豪。 只有街区的居民清楚，街上的枪声从未减少。 剧中有一句台词：You juke the stats and majors become colonels． 只要数据造假，少校也能升上校。 然而谁也没料到，2026年，这句话的新版在中国互联网大厂上演了。 只是被篡改的不再是犯罪率，而是AI token 的消耗量。只要你会刷 t
AI早报：亚太峰会启幕、美国算力基建遇阻、国内云厂商集体调价
每日清晨7:30，为您精选AI领域三条重要资讯。2026年4月13日，星期一。热点聚焦：2026年世界互联网大会亚太峰会于4月13日至14日在香港会展中心举行。本届峰会由世界互联网大会主办、香港特区政府协办，以"数字智能驱动创新——共建网络空间命运共同体"为主题，吸引全球政商学界精英探讨AI发展与监管议题。重点日程看点：主论坛环节：13日上午为开幕仪式，下午进行主论坛及杰出贡献者表彰典礼，众多国际科技创新领军人物将发表前瞻性观点。六大平行论坛：14日全天同步展开，聚焦智能体创新实践、数字金融、AI安全管控
算力荒驱动价值重估，国产芯片与租赁板块迎风口
各位投资人，大家好。今日，我们集中探讨一个核心议题：随着AI应用从"技术展示"转向"Token消耗竞赛"，整条产业链的利润重心正经历剧烈迁移。若将视野聚焦于一处，便会发现算力供需矛盾已严重失衡。这不但点燃了半导体芯片的国产化浪潮，更使一个昔日默默无闻的领域——算力租赁，迎来了如同"提款机"般的盈利模式重塑。1. 为何这一机遇值得您即刻高度关注？此前两月，市场仍在热议AI大模型能否盈利。然而当下，事实已让看空者哑口无言：AI应用（如Opencalw等）掀起部署热潮，字节跳动单日Token调用量于4月初已冲至
120万亿Token狂飙：中国AI以低成本碾压美国
特约撰稿人| 独行侠2026年4月2日，火山引擎在巡展上投下了一枚重磅炸弹：豆包大模型日Token消耗量突破120万亿！短短三个月翻了一番，相比发布时增长了1000倍。几乎同一时间，火山引擎总裁谭待透露，累计Token超万亿的企业客户已从100家增至140家，短短三个月新增了40家，这标志着——AI已经从“免费试用”阶段正式迈入“企业规模化付费”阶段。同一场发布会上，智谱AI发布上市后首份财报，给出了一个极具震撼力的数字：2025年全年收入超7.24亿元，同比增长132%；其MaaSAPI平台的年度经常性
车企纷纷推行Token预算：李强谈阿里云在汽车行业的价值
专题：2026智能电动汽车发展高层论坛 4月11日至12日，2026智能电动汽车发展高层论坛在北京国家会议中心二期举行，聚焦“新能源汽车智能化、绿色化、融合化、国际化”议题。阿里云智能集团公共云事业部副总裁、AI汽车行业总经理李强应邀出席并发表演讲。 李强指出，智能化与全球化正在引发深远的变革。他透露，过去一年，阿里云服务了国内所有车企，并为自动驾驶研发贡献了60%的算力支持。 他强调，AI正在重塑企业生产力和竞争力，中国6000多万家企业及4亿员工正积极拥抱AI，从个体增强迈向生态重塑。“目前众多车企正
AI大模型：Token模式困境与演绎法突围
近日，即梦 API 被曝出面对企业客户提出千万级预付款要求，迅速在行业内引发广泛争议。这并非只是某一家厂商定价过高的问题，而是当下大模型产业在供给与需求两端深层矛盾的一次集中显现。从企业客户角度看，AI 大模型更新迭代越来越快，各类竞争产品持续涌现，技术领先优势的维持时间不断缩短，没有哪家公司愿意把大笔现金长期押注在单一模型厂商身上，去赌对方始终能保持领先；而从模型厂商角度来看，前期建设算力基础设施已经投入了巨额资金，重资产回收周期漫长，现金流压力持续加重，只能通过高额预付款提前锁定客户订单，以缓冲市场与
AI会取代人，还是成为人的助手？
说得直白一点，我们在与AI交流时输入的每个字、每个标点，甚至表情，都有可能被系统计算成一个或多个token。那么，这个token和我们的日常使用到底有没有关系呢？答案当然是有。平时在使用千问、元宝、豆包、deepseek等模型时，你发出的每一条指令其实都在消耗token，只不过现阶段这部分成本还比较低，多数由企业先行承担。等到AI真正成为普遍使用习惯后，这部分服务大概率会逐步收费。目前我了解到，像电销机器人里的智能体功能，已经开始单独计费了，例如某客，就是在原有通话费用基础上，每分钟额外增加约0.03元。
AI TOKEN链条中美角力：中国把“算力+电力”组合成AI时代新通货
TOKEN是什么？在人工智能场景中，TOKEN是衡量AI执行任务工作量的基本单位，类似于上班时统计的“工时”，也像商超里计算商品数量的“件数”。AI处理的文本越长、任务越繁杂，消耗的TOKEN也就越多，用户承担的费用自然随之上升。概括来说，TOKEN就是AI世界里的“按件计费”单位。一、TOKEN正成为AI时代的“底层通货”，中美竞争已由模型层深入到产业链底盘在英伟达GTC大会上，黄仁勋把TOKEN称作AI时代的新型基础货币；与此同时，阿里巴巴于3月16日组建TOKEN事业群，并由吴泳铭亲自负责，这意味着
AI重塑电商格局，2026年别再拿旧经验闯新赛道
2026 年的春季，几乎每一位电商从业者都被同样的焦灼情绪包围：获客成本不断攀升，转化表现却持续下滑；直通车、千川的玩法刚刚熟悉，平台规则又迎来新一轮变化；连续熬夜打磨的详情页、反复推敲的标题，AI 几分钟就能生成 10 套更好的版本；甚至那些干了五六年的资深运营，也开始感到不安——自己赖以生存的那些“核心能力”，似乎正被 AI 一步步取代。比起个人层面的焦虑，更令人震动的是，整个行业的底层运行逻辑正在被重新书写。4 月新财年刚刚开启，阿里便正式发布了围绕 Token 重塑电商的关键战略：组织体系大幅调整
OpenAI补位100美元市场，直面Claude竞争
OpenAI必须采取措施，防止Anthropic持续吸引开发者用户。 OpenAI与Anthropic这对长期竞争对手，在AI编程领域的付费模式上再次展开较量。 4月10日，OpenAI宣布更新ChatGPT Pro与Plus订阅方案，以更好地满足其AI编程助手Codex日益增长的使用需求。 此次OpenAI推出了每月100美元的Pro版本，该级别的Codex使用量是Plus版的五倍，适合长时间、高强度的编程会话。同时，Pro级继续提供所有高级功能，包括专属Pro模型以及无限次使用即时与深度思考模型。 O
国联民生证券：Token通胀浪潮下，三大核心赛道值得关注
点击下载新浪财经APP，即时掌握全球汇率动态 国联民生证券发布研报指出，投资应紧扣“Agent渗透率提升—Token通胀—云与模型重定价”这一核心脉络。短期内，云平台因商业模式成熟、落地迅速及盈利改善预期明确，应优先布局；中期则应聚焦模型厂商，凭借低成本优势承接高频调用，从而扩大流水与订阅收入；长期来看，国产算力芯片在推理需求增长及自主可控背景下，业绩弹性可期。总体而言，重点布局“一芯、二模、三云”三条主线的核心资产。 国联民生证券的核心观点如下： 从传统的聊天机器人进化为能够“主动行动”的Agent智能
AI快报4月9日：GPT-6将至，Sora退场，中国模型Token用量持续领先
整理内容：涵盖模型发布与架构演进、开发工具和框架更新、产品落地应用、技术研究动态、行业战略与资本变化、社区生态观察等重点方向。今天最重磅的消息是：OpenAI已正式宣布GPT-6即将到来，同时停止运营每年烧掉50亿美元的Sora。与此同时，中国AI模型在全球Token消耗量上已连续五周大幅领先美国——而其中47%的使用者竟然来自美国开发者。另一边，Anthropic从微软挖来了Azure AI负责人Eric Boyd，基础设施竞赛正迅速升温。OpenAI正式确认，内部代号Spud的GPT-6即将推出，预训
电力驱动AI未来：中国Token成本优势背后的能源与算力布局
快科技4月9日消息，尽管在尖端芯片领域我们仍需突破，但在人工智能的整体赛道上，中国正显现出异常强劲的势头。 依据全球最大模型聚合平台OpenRouter的数据，国产大模型的调用量已持续一个月超过海外模型，稳定位居世界前列。 在人工智能领域，Token是处理输入信息的基础单位。每一个词元的产生，都意味着背后庞大的计算能力运转与电力资源消耗。目前，在AI大模型的运营开支中，电力消耗占据了六至七成的比例。 值得关注的是，一千瓦时经济的绿色电力通过Token转化后，其价值可以被放大几十倍乃至数百倍。这表明，Tok
揭秘AI进化史：从LLM到智能体的全链路解析
你是否曾好奇——为何 ChatGPT 能编写代码、检索信息、代订机票？为何 AI 助手正变得越来越像"真人"？其背后，有一条明确的技术演进路径：LLM → Token → Context → Prompt → Tool → MCP → Agent → Agent Skill。理解它，你就真正掌握了 AI 的未来。LLM（大语言模型）是经过海量文本数据训练而成的超大型模型。其底层架构为 Transformer——Google 于 2017 年在论文《Attention is All You
通证经济学七问：开启人工智能新经济的导航图
白惠天、袁晓辉 腾讯研究院通证经济学的产业背景Q1. 全球每日消耗多少通证？Q2. 一枚通证能产生多大价值？Q3. 生产一枚通证的成本是多少？Q4. 为何全球通证突然出现短缺？Q5. 中美两国的通证有何差异？Q6. 通证有哪些销售模式？Q7. 通证经济需要哪些新规则？结语参考文献：[17] Bergemann, D., Bonatti, A. & Smolin, A. 2025/2026. "The Economics of Large Language Models." Cowl