AI时代传媒新机遇：从流量经济迈向Tokens经济
点击👆操奇制胜👇关注我，加★星标★2026年被视为AI产业的关键转折点，传统算力堆叠与参数增加的增长模式效益正在递减，行业正从粗放式模型竞赛转向以场景落地和产业增效为核心的“后Scaling生产力”新Tokens时代；2026年标志着从流量经济向Tokens经济转型的序章，以及从定制内容向AIGC的转变，传媒行业有望成为这一轮AI时代红利的受益者海外两大巨头（Anthropic、OpenAI）年度经常性收入（ARR）总和已突破千亿美元，近期新模型的发布有望继续推动商业化增长。据SemiAnalysis数据
三大运营商获AI殊荣：从光纤改造到智能变革，再无后路可退
7月28日，上海WAIC世界人工智能大会的热度尚未消退，国务院国资委便投下一枚重磅消息——正式公布第二批央企人工智能战略性高价值成果。名单中，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商的名字赫然在列，每家企业都手握多项成果。表面上看，这是一份“荣誉榜单”。但如果你像我一样在这个行业摸爬滚打十几年，就会明白：这不是颁发奖状，而是下达任务书。国资委的意图很明确：AI不是你们用来展示的PPT项目，而是需要真金白银产出实效的工程。三大运营商若在AI这场战役中失利，未来几十年的生存根基都将动摇。◇ ◆ ◇我们来看看三大
诸侯吃瓜 |《人工智能法》立法加速，嘉兴上线Token运营中心，宇树启动申购，中国大模型拿下全球调用量前五……
7 月 31 日，国家发改委在月度新闻发布会正式表态，将加快《人工智能法》立法进程，补齐人工智能顶层法治框架。本次立法坚持发展安全并重、科技向善、以人为本，覆盖技术研发、落地应用、伦理约束、权责划分、国际协同五大板块，厘清 AI 版权、算法责任、高风险场景管控等行业痛点。同时发改委同步推进 AI 基础技术攻关、算力语料建设、应用场景落地与风险预警机制搭建，以综合性立法替代零散专项规章，为国内大模型、具身智能、产业 AI 规模化发展划定合规边界，助力行业长期稳健发展。国家发展改革委在 7 月新闻发布会上介绍
Qwen3.8-Max登陆阿里千问AI平台，API与Token Plan同步上线
Qwen3.8总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业协作（Cowork）方面能力大幅提升，整体性能处于全球大模型前列。得益于模型架构、后训练方案和软硬一体化的协同创新，Qwen3.8在实际推理中能以更快的速度产出智能，可以独立自主编程16天，全程稳定可靠。目前，Qwen3.8-Max的API服务已首发上线千问AI平台，全球开发者可直接调用，国内每百万Tokens输入12元、输出36元，隐式缓存命中仅1.5元，而输入与输出的国际价格仅为Opus5的40%与24%，实现相近智能更高性价比。在构建Co
AI硬件红利退潮，应用层掘金时代开启
AI产业正经历从"硬件淘金铲"向"应用层掘金"的战略转移，2026年下半年将成为AI商业化变现的关键窗口期，A股市场将迎来深度分化。可拆解为六大层面： 1️⃣ 触发信号：微软Copilot付费用户突破3000万，AI正式迈入"变现时代" 巨头持续投入源于对AI成为"第三层基础设施"的押注（继水电、互联网之后），错失恐惧情绪弥漫；微软Copilot、ServiceNow、Salesforce的AI营收/年度合约价值/经常性收入均已实质落地，ToB工作流场景（办公/IT服务管理/客户关系管理）+平台型广告率先
曦望徐冰：推理基础设施将主导未来十年
专题：2026WAIC现场直击（7月20日直播看点） 新浪科技讯7月20日下午消息，在2026WAIC“清华朋友圈之夜”论坛上，曦望Sunrise董事长徐冰发表了《与Agent共生，与同路人共造——Agent时代的推理基础设施与创业地图》主题演讲。 在徐冰看来，顶级智能长期稀缺，依赖高校多年培养专才，高端智力像奢侈品。而今天，顶级智能首次成为可随时采购的标准化商品，智能正式转型为一种数字基础设施。 “今年才是大众真正认可Token商业价值的元年。”徐冰表示，当前市场已开始大规模为顶尖大模型付费，不少用户每
摩尔线程"AI工厂"战略全面启动 迎接Token经济新纪元
"Token的使用量自今年开年以来，无论是月度对比还是日度对比，都呈现爆发式增长。"在正在举办的2026世界人工智能大会（下称"2026WAIC"）期间，摩尔线程(603.000, -9.98, -1.63%)创始人、董事长兼首席执行官张建中如此表示。面对Token经济时代的来临，作为国产算力的核心力量，摩尔线程已构建起"三大'AI工厂'、两大AI原生终端、一大MUSA生态"的战略布局。 在2026WAIC上，摩尔线程首次公开多项训练推理实践成果，并展示了MTT C256超节点。摩尔线程生态副总裁兼生态科
AI不是取代者，而是协作者
AI不过是个‘顶级模仿者’这与人类真正的‘理解’截然不同。我们不懂它的‘推理逻辑’，它也没有我们的‘生活常识’。比如你对它说‘我肚子疼，不想上班’，它能写出一篇感人至深的请假条，却永远体会不到疼痛的真实滋味。所以，AI不是神，只是个‘顶级模仿者’——学什么像什么，唯独没有‘自我意识’。生产力如何落地？它开始‘行动’了过去提到AI，总觉得只会聊天答疑。如今不同了，AI已进化到能‘亲自动手’的阶段。在办公室，它能快速通读百页报告，三分钟内提炼重点，顺手修正错字、标注逻辑漏洞。以前文员忙一天的任务，它喝口‘电’
Token机制深度解析：大模型如何理解文字
理解 Token 是掌握大模型运行原理的关键。大模型本质上是一个复杂的数学函数，内部全部由矩阵运算构成。它接收的是数字，输出的也是数字，完全不理解人类语言。因此，在人类文本与模型数字之间，必须依赖一个‘翻译器’——Tokenizer。Token 是文本经 Tokenizer 分割后得到的最小处理单元。每个 Token 对应一个唯一编号（Token ID），二者一一对应，如同硬币的正反面：Token 是文字形态，Token ID 是数字形态。常见误区：Token ID 与 Embedding 向量不同。To
WAIC 2026超节点爆发 国产AI算力迈入系统竞争新阶段
步入2026世界人工智能大会（WAIC）H2算力展区，一排排如墙体般的黑色机柜赫然入目，这是华为首次线下展出的昇腾950超节点真机，1024张NPU卡高速互联，如单机般协同运行，可输出1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4的强劲算力。 这标志着系统级算力时代的正式开启。展馆内几乎所有算力厂商均推出不同规模的超节点产品——中科曙光(90.710, 2.82, 3.21%)发布全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）、中兴通讯(33.740, -2.26, -6.28%)推出OEX超节点、沐曦股
Kimi K3开源引爆全球AI格局
本周速览：月之暗面开源2.8万亿参数Kimi K32026世界人工智能大会在上海开幕中国模型Token消耗量占全球54.1%韩国举国押注AI芯片年内7次熔断豆包千问智能体因新规下线全文 2170 字，预计阅读时间 4 分钟本周焦点：1.月之暗面开源Kimi K3月之暗面正式开源Kimi K3——一款2.8万亿参数的MoE架构大模型，成为目前全球参数规模最大的开源模型。该模型支持视觉理解和100万词元上下文窗口，可应用于软件开发、深度研究等场景。2.WAIC 2026在上海开幕2026世界人工智能大会在上海
中兴通讯以AI工厂与智能体重塑AI基础设施价值版图
当人工智能迈入大模型大规模落地阶段，行业竞争的核心正悄然发生转变。如果说前几年比拼的是模型规模、GPU数量与训练算力，那么到了2026年，AI行业正从"模型比拼"逐步走向"应用比拼"；由"算力规模"转向"Token产出效率"，并进一步延伸至智能体的实际落地能力。这一转变也成为2026世界人工智能大会（WAIC）各展位最显著的共同特点。以国内ICT领域的核心厂商为例，中兴通讯此次参展并未将焦点放在单一芯片或某项AI能力上，而是围绕"连接+算力"双引擎战略，呈现了涵盖AI基础设施、AI工厂、企业智能体、AI智
中国电信热议Token经营：Token经济能否接棒流量经济？
从“卖流量”到“卖Token(词元)”，2026年，我国三大运营商集体转型。 伴随AI(人工智能)算力需求迅猛攀升，我国日均Token调用量由2024年初的千亿级别飙升至180万亿。Token正成为运营商重新定位自身价值的新标尺。 2026年3月，中国电信(6.010, 0.12, 2.04%)率先提出Token经营，重塑业务体系。在“2026世界人工智能大会(WAIC)”上，“Token经济”成为运营商转型的核心议题。从生产、调度到网络，中国电信会交出怎样的全链条创新答卷？站在经营变革的转折点上，Tok
AI行业终于撕下了遮羞布
AI行业终于撕下了遮羞布WAIC 2026在上海举办，我浏览了一圈相关报道，最突出的感受是——今年没有人在炫耀模型参数了。前几年是怎样的景象？你推出一个1000亿参数，我就拿出1万亿，他紧接着甩出3万亿，发布会上的数字一个比一个夸张。参会的人回来交流，开口便是"我们用的模型多少亿参数"，仿佛在炫耀身价。今年情况如何？凯文·凯利在谈论token成本。荣耀CEO在强调AI要演变为"伙伴型的类人生命体"。上海推出了"星枢计划"——打算向太空发射算力卫星。关键词已经转变，从"规模多大"变成了"成本多低"、"价值多
WAIC聚焦：国产芯片获训推双能力，算力告急存储遇冷
投资理财请参考专业分析师观点，精准高效，助力发掘潜在机遇！ 国产算力芯片已实现从单纯推理向训练推理并重的跨越。 7月18日，在2026世界人工智能大会“词元时代 万物智能”分论坛上，国产GPU企业摩尔线程创始人兼CEO张建中强调，国产大模型完全可依托国产芯片进行训练。 “常听国内模型企业担忧，使用国产平台是否拖累进度或影响追赶国际水平，其实不必多虑。我们拥有更优的硬件底座与先进软件栈，且有丰富实测数据支撑，大家可安心将模型训练落地国产芯片。”张建中补充道，在国产芯片上训练的另一大优势在于，摩尔线程能提供即