算力产业迈入Token计价时代：恒业资本江一称Scaling Law基础已塌
新浪科技讯 7月14日下午消息，近日，恒业资本管理合伙人江一分享了关于TOKEN时代算力与模型产业全景的十大前沿趋势判断：“过去十年支撑全行业发展的AI Scaling Law基础已全面瓦解”。 “我们所有人都长期沉浸在预训练算力可以无限供应的行业错觉里。”江一指出，算力行业已进入不可逆转的头部垄断阶段，头部算力集群的迭代速度将形成无法弥合的技术代差，中小算力资产没有任何转型缓冲或纠错窗口。未来算力军备竞赛的核心不再是GPU储量、机柜规模，而是电力产能、光子传输、合规私域数据这三道物理壁垒，缺一不可，否则
AI时代的经济燃料：Token解密与企业管理新思维
💎 Token是人工智能领域的“计量单位”——如同用电按度数计费，使用AI则按Token结算💎 相同任务，本土模型花费0.6元，海外模型花费216元——差距达360倍💎 4000个Token = 0.0024元 = 一个人三十分钟的工作成果💎 未来企业核心优势：不在于员工数量，而在于能运用多少Token你可能已听过这种说法：Token是当今时代的“新通货”。听起来很震撼，但仔细琢磨——你的公司用AI撰写报告、处理客户咨询、分析数据、审核合同……每一次交互，背后都在消耗Token。就像运营工厂需要电力、运输
AIGC早至道 | 头部AI企业纷纷打响价格战；三星推出AI PC芯片GAIA
OpenAI、Meta、SpaceXAI纷纷将重心转向成本效益的较量，Token效率成为各方竞争的关键所在三星研发出专为AI PC打造的芯片“GAIA”，运用4nm制程工艺，目前已向联想、惠普提供样品AI所带来的衍生风险正引发全球范围内的监管重视，多个国家纷纷呼吁对创新加以监管标普将甲骨文的评级下调至BBB-，AI领域的投资风险被重新进行评估定价AI智能体完成了从“技术可行”到“商业可盈利”的跨越，首钢的审核时长从1小时大幅缩短至秒级全球范围内的AI巨头纷纷着重强调价格方面的竞争力，企业Token账单危机
AI浪潮下，我怕被甩在身后
新模型接连不断，刚见Claude Fable 5，又迎OpenAI GPT-5.6，马斯克的Grok 4.5迅速崛起，直逼Opus 4.8（Grok真快），小扎也在X上力推Muse Spark 1.1。每天都要学习或试用不同模型，生怕一不留神就落伍。买了Codex Plus订阅，用上最新模型，刚跑完一个项目，token用量就飞速下降，还得算着5小时限时（已取消）和周限额，最终只能绞尽脑汁省token，装上Ponytail、Superpowers、mattpocock/skills等一众技能，使出浑身解数，
距开幕仅3日！第三届AI与智算峰会完整议程及参会须知揭晓
2026人工智能（AI）智能计算在AI技术快速向产业深处渗透的大背景下，算力正从基础资源转变为可流通的关键数字资产，Token化模式成为重塑算力价值、降低AI应用门槛的核心路径。作为2026世界人工智能大会（WAIC）重要先导活动，「Token聚力，智启新生」第三届人工智能与智算发展论坛将于7月16日在上海张江科学城数智天地・未来学院盛大启幕。本次论坛由天罡智算与全球高校校友科创大赛携手举办，聚焦AI规模化应用与生态资源高效整合，以Token工厂创新模式打通产业智能化“最后一公里”。距论坛开幕仅剩3天，完
AI模型竞争转向性价比，企业降本成核心
近一周内，三大AI开发商接连发布新模型。它们均宣称性能有所增强，但短期内最令客户心动的卖点并非功能强劲，而是完成等同任务所需成本显著降低。 OpenAI透露，其最新旗舰模型GPT-5.6的设计目标是以更少的词元（Token）处理更多工作。这意味着客户使用该模型的费用将大幅减少。词元是AI模型处理数据的基本单位。 埃隆·马斯克旗下的SpaceXAI推出的Grok 4.5声称，其Token使用效率是竞争对手同类产品的两倍。Meta Platforms Inc．首席执行官马克·扎克伯格向彭博表示，公司将为Mus
Data For AI迈向Token经营：AI规模落地步入数据算力协同新阶段
当下，人工智能发展正由模型能力展示，迈入规模化应用与产业化落地的新阶段。近期举办的2026中国互联网大会上，AI智能体、Data For AI、算力网络、Token经营等成为高频关键词，体现出人工智能竞争的焦点正在发生转变：从单一模型角逐，转向数据、算力、网络、场景与治理机制协同支撑的系统性竞争。其中，Data For AI传递出明确信号。人工智能要真正深入产业、政务及城市治理领域，关键不仅在于模型参数与算力规模，更在于是否拥有持续、稳定、高品质的数据供给能力。当前，数据利用仍面临质量欠佳、流通受阻、融合
AI智能体开发成本全解析
构建一个AI智能体（AI Agent）的开发成本范围很广，从几百元的简易尝试到数十万甚至上百万元的企业级定制方案都有可能实现。决定成本的核心并非“编码”本身，而是你对结果准确性的要求、数据的复杂程度以及需要集成的外部系统数量。我们可以将AI Agent的开发预算划分为四个层级，看看不同预算下能达到什么效果：如果你只是想测试一个想法，或者制作一个个人工作助手，利用现有的低代码平台是最经济的方式。技术方案：使用Coze（扣子）、Dify、LangFlow或Flowise等平台，通过拖拽方式配置Agent。费用
AI单价虽降，Agent账单却爆，原因何在？
7月8日，一名韩国开发者因Anthropic连发两笔扣款通知而惊慌：首笔160万美元，第二笔飙升至1662万美元。折合人民币约1.13亿元。他急忙查看Claude API后台，显示0美元。至今无人能解释这是计费系统的Bug还是真的烧了这么多，Anthropic也从未公开回应。13小时，200万，无人按下停止键这件事在开发者社区引起轰动，不仅因为数字惊人，更因为几乎每个使用Agent的人都暗自担心：我的Agent是否也在后台悄悄烧钱？这种担忧并非空穴来风。据钛媒体报道，米哈游《崩坏》系列技术负责人郑银河在5
智慧调度Token制造中心：AI计算架构的变革性深度分析报告（综合完善版）
到2026年，中国每日Token使用量超过140万亿次，对比2024年初增幅逾1400倍（央视财经，2026年3月），这标志着AI计算架构从"资源租用阶段"过渡到"Token制造阶段"。英伟达首席执行官黄仁勋在GTC 2026大会上首次推出"Token制造经济学"，把计算设施的输出标准由FLOPS转变为Token产出量（Token Throughput），并预计到2027年AI运算需求将至少触及1万亿美元（NVIDIA GTC 2026）。▸然而，Token制造中心解答了"怎样高效产出Token"的难题，
AI词典05|上下文窗口：AI能读多长文本的硬性天花板
在前几期内容里，我们理清了Prompt提示词、RAG检索增强、Fine-tune微调三类核心使用方式。不管是精准撰写提示词引导AI思考，接入私有文档做问答，还是改动模型参数固化能力，所有操作都绕不开一个硬性物理限制：上下文窗口（Context Window）。如果把大模型比作一间用来存放对话与文本的阅读书房，Prompt、资料、对话记录都是需要放进书房的文稿，上下文窗口，就是这间书房固定的最大容积。一旦文稿总容量超出容积上限，最早送入的内容就会被直接丢弃，AI也就彻底遗忘了前置信息。上下文窗口，指大模型单
AI聊天助手集体下线：个人应用难变现
7月15日，千问、豆包的个人自建智能体将全面下架。表面看，是陪聊类智能体惹了麻烦。实质是，这些个人智能体仅限闲聊，消耗大量token，却无实际商业价值。至少目前，尚未形成可盈利的闭环，无法为平台创造收入。豆包、千问同样面临烧钱与盈利的双重压力。此前豆包已宣布即将收费，而千问负责人林俊旸离职，据传部分原因正是盈利节奏分歧。他们正苦思如何减少token浪费，既不让用户白用，又避免用户流失。这不，契机来了！干脆借势全面下架个人智能体，理由正当，一举两得😃而面向企业的智能体——AI销售助手、AI客服、AI内容团队
AI安全周报：第2期（2026-07-12）
---本周，AI安全领域迈入纵深防御新阶段：Agent运行时语义防火墙、大语言模型-Agent轨迹水印追踪以及多Agent隐私保护架构三大技术路线同步推进。与此同时，AI Agent相关的CVE漏洞密集出现——从开源CRM越权到Shell命令注入，再到Rancher AI Agent敏感信息泄露，AI Agent已从理论攻击面演变为可实际触及的漏洞靶标。学术研究与工业合规在MCP协议上实现融合，威胁驱动的自动化合规（Threat-Informed Compliance）为关键基础设施的AI部署指明了新方向
揭秘ChatGPT核心机制：Prompt、Token与上下文窗口详解
DD熊 原创出品 · AI名词100 假如你在ChatGPT里输入“帮我写一首关于夏天的诗”，AI几乎瞬间就能吐出蝉鸣、西瓜、晚风、星空等意象。看似神奇，其实它接收到的并非中文，而是一串数字。为何有时回答精准，有时却驴唇不对马嘴？这背后的5个底层密码，正是答案所在。① Prompt 即你与AI沟通的每一句话，是连接双方意图的桥梁。优秀的Prompt能让AI从“似懂非懂”变为“心领神会”。关键在于三点：身份界定（“你是资深设计师”）、指令明确（“帮我设计logo”）、条件限制（“黑底金线，极简风”）① Pr
CIO必须警惕:员工Token消耗量不应成为AI成功的考核指标
导语：当下企业纷纷加速推进AI落地应用之际，不少首席信息官（CIO）却悄然陷入了一个隐蔽的评估误区——将团队消耗的Token数量等同于AI战略的成熟程度。当“使用频率”被错误地替代了“业务成效”，企业不仅会面临难以控制的开支黑洞，更会遮蔽那些急待优化的核心业务环节。当前CIO们承受着巨大压力——他们必须拿出真实可信的数据，向高层论证高昂AI投入的产出比。在此背景下，聊天机器人、智能体与生成式AI工具正以惊人的节奏在企业内部快速普及。从表面来看，生产力似乎是衡量成功的不二标准。在代码开发、文档撰写与内容创作