半价 AI 背后：揭秘 Token 倒卖灰色链条
你是否曾在社交群或二手交易区见过此类"超值"机会——官方标价需上千元的 AI 会员服务，他人仅以七八百元甚至更低价格出售。面对相同的模型与品牌名称，售价却直接腰斩。价格减半，底气何在？直说结论：这背后是一条运作成熟的灰色产业链，业内称之为"API 中转站"，也有叫"Token 进口"的——将国外顶尖 AI 企业的算力配额，转手倒卖给国内用户。本文三月将彻底剖析这门生意，核心只有一点：作为购买者，你究竟在承担何种风险。先理清：为何存在如此巨大的需求：如今的 A
AI周报：工具进化与开发者新范式
周五做了年中汇报，收获不是很多。昨天给儿子拍了满月照，奶呼呼的真的太可爱了。最近顺应趋势 Vibing Coding 比例上升，但是说实话工程质量不堪入目，基本都是 AI 打完框架自己重写，现在看似提升的效率在未来某个时间节点全部会吐出去。下半年好好努力！链接：https://github.com/conductor-oss/conductor简介：开源工作流编排引擎，最初诞生于 Netflix，用于协调跨多个微服务、长期运行任务以及 AI Agent 的执行流程。它将流程状态管理、失败重试、超时处理等运
AI吸金能力有多强？智谱市值抵得上四个京东
智谱的股价只用了半年，就走完了众多企业一辈子都无法企及的高度。6月22日，端午假期结束后的首个港股交易日，这家享有“全球大模型第一股”名号的企业盘中一度飙升超过40%，股价冲至2980港元，总市值突破1万亿港元。最终收盘报2410港元，市值约1.07万亿港元。1万亿港元意味着什么？大约等同于三个美团的体量，或是四个京东的规模。半年前，它以116.2港元的发行价挂牌港交所时，市值仅有528亿港元。短短六个月，暴涨了20倍。6月18日，一位用户在X上向马斯克提问：中国大模型何时能够追上Anthropic的Fa
银行AI算账：百亿Token背后的收益博弈
商业银行正每日消耗百亿词元（Token），驱动数字化转型。 今年6月，招商银行(36.830, 0.23, 0.63%)首席信息官周天虹在股东会上披露：截至5月底，招行日均Token消耗达330亿，大模型成本收入比稳定在20%左右。 这意味着，招行每投入20元AI成本，可创造100元收益。 同期，多家银行相继公布Token使用数据： 邮储银行(4.940, -0.02, -0.40%)日均大模型调用超600万次，Token输入输出总量破百亿； 微众银行日均Token消耗从2亿飙升至超50亿； 兴业银行(1
AI使用成本飙升，合规管控成法律底线
近期两件看似无关的事件揭示共同趋势：日本Freee、Mercari、Sansan、LayerX、Rakus五家企业开始将Token（大语言模型按输入/输出计费的单位）费用纳入部门损益表，与人力成本、外包支出并列计算ROI。特斯拉发布内部通知：自2026年7月6日起，员工每周AI工具使用上限为200美元，超限须审批；所有调用必须通过官方平台Bottle Rocket，仅限授权模型（含xAI/Grok、Anthropic Claude、OpenAI、Cursor Composer），严禁将涉密信息输入未授权第
联想提出AI Token三大定律：释放可见价值
新浪科技讯 7月3日晚间消息，主题为‘Token普惠：交付可见价值 重塑AI效能’的联想智汇沙龙在北京举行。联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木）表示：‘企业级Token需求快速增长，其成本效率与价值回报将遵循惯性定律、加速定律和奇点定律‘三大定律’。联想将从产业实践出发，推动企业Token投入与收益形成正向循环，实现Token的可衡量价值交付。’ ‘企业级Token需求激增，但单位成本下降并不必然带来价值增长。’沙龙中，阿木首次系统提出Token经济‘三大定律’，并
AI预算削减暗示泡沫破灭？真正的财富流转刚刚启动
社群究竟提供什么价值？内容来源是什么？这篇文章给你答案近来企业AI应用出现了一个显著转变：过去大家“尽可能多地使用AI”这个转变表面上看起来像是负面消息。因为很多人会解读为：企业意识到AI成本过高，于是开始管控支出，将来OpenAI、Anthropic、云服务商、AI应用公司的营收或许会受到冲击。但我不认为可以如此简单地下结论。真正关键的信号是：企业已经将AI作为正式的生产工具来运营了。之前是试验、探索、鼓励员工多尝试；现在逐步走向预算规划、审批流程、模型分层、投资回报率评估阶段。对AI行业来说，这反而表
招行AI实践揭示大模型真实成本
一是大型软件架构至关重要，但当前大模型在架构设计上能力不足，成为显著短板；二是即便大模型生成的代码功能无误、准确率较高，仍会累积不同程度的‘技术债’。技术债是软件工程术语，涵盖结构混乱、性能瓶颈、安全漏洞等问题，目前尚未被彻底解决。招行的Token消耗主要来自业务部门。截至5月底，日均Token消耗已达330亿，源于各业务单元在经营管理中对大模型的使用。关于Token预算管控。去年招行提出‘AI优先’战略，推动全行范围的大模型落地。但作为超十万人的大型机构，全面推广易导致投入繁杂而业务成果有限。因此，亟需
揭开AI资本支出经济学的面纱
评估人工智能经济，不能只盯着三个指标：模型的强大程度、英伟达GPU的销量、科技巨头投入的资本支出。这三项固然关键，但并非最终目的。核心问题其实只有一个：消费者愿意为AI服务支付多少费用？这些收益能否抵消芯片、数据中心、电力、模型开发和资金成本？如果可以，AI就代表一次真正的平台转型。如果不行，那不过是一场代价高昂的算力竞赛。目前来看，答案已不再是“无人买单”。AI需求确实存在，且增速迅猛。但另一个问题同样不容忽视：整个产业才刚开始弥补基础设施折旧，安全边际还很薄弱。换言之，AI并非泡沫叙事，但也远未达到稳
中资企业AI智能化变革与Token全球化布局深度解读
2026年RWA、稳定币与Token工厂的创新转型感兴趣的中资机构及央国企/上市公司朋友，可以加微信yekaimeta交流。相关文章链接：中国企业级AI服务行业场景如何规划与优先行动？Token工厂的FDE先驱：从2015年vivo O2O项目看2026年AI前置部署服务的演进范式美国AI霸权对于中国有哪些启示录？中国的数据中心，如何升级改造为智算中心和Token工厂？中国词元出海，真的是中国大模型出海吗？为什么RWA的尽头，不是黄金和房子，而是词元Token工厂？中国AI词元市场概况分析AI Token
AI成本高企怎么办？龙翼企业AI安全网关助您锁定开发费用
如果说2024年是AI的“探索期”，那么2026年就是AI的“核算期”。过去两年，AI从概念走向实际应用，企业纷纷推进AI项目，争相采购大模型、AI工具，部署智能体，恨不得全员实现智能办公。但当AI进入企业深水区，一个尖锐的问题开始显现：“Token经济”进入结果层——Token消耗越来越高，预算不断膨胀，预期中的回报却迟迟未到！企业主面临的，只剩下一堆AI算力账单！AI提效已成为行业共识。一个典型场景是AI办公，会议纪要整理、文档生成、知识整理、图片视频生成等，企业人员的工作效率在AI调用下显著提升，企
AI早讯：循环工程新突破，团队72小时耗3亿Token驱动AI自主编程
先分享一件真实案例。 某程序员团队，放手让AI独立编写了72小时代码，耗费超过3亿个Token（这大约相当于AI阅读上万本书籍的文本量），并重新构建了100个后端接口（接口可理解为不同软件之间沟通的“连接器”）。 成果如何？核心流程全部畅通，底层框架完成翻新。 这并非虚构故事，而是2026年7月在深圳同盟圆桌研讨会上呈现的实际案例。李福春团队运用一种名为“循环工程”的策略，使AI如自动驾驶般编写代码——人类无需紧盯，AI自主作业。 本文就将这套方法详细拆解，为你透彻说明。 01 循环工程是什么？一语道明
AI芯片史上最大IPO!内存暴涨，普通人如何低成本享受AI红利？
近期AI领域接连发生两件看似冲突的事件：其一，AI芯片领域史上规模最大的IPO成功落地，算力成本大幅下滑——AI算力已从“千元级显卡”降至“一杯奶茶的价格”。其二，内存条价格急剧上扬，AI产业吞噬产能的负面影响开始显露——你即将购买的新设备可能面临“高价难买”的局面。将这两件事结合来看，就能发现AI行业正经历一场微妙的“资源争夺战”——有人大快朵颐，有人喝口汤，而大多数人仍在寻找饭碗。AI芯片IPO的推进，释放的信号绝不寻常。过去三年，AI芯片一直是科技产业链中利润最丰厚的环节。英伟达的市值从数千亿飙升至
AI出海真相：技术表象下的电力与供应链之争
2026年初，'Token出海'这一新词在科技圈迅速走红。中国大模型的Token调用量连续多周领跑全球。OpenRouter数据显示，2026年2月，国产模型在海外开发者市场中占据显著份额。DeepSeek V4发布后，直接将V4-Pro价格永久下调75%，阿里Qwen 3.7-Max携百万级上下文窗口强势入场。表面看，这是中国AI力量的全球扩张。但真相远不止于此。先厘清概念。AI Token出海，本质是利用中国AI模型能力服务海外用户。国内团队接入DeepSeek、智谱、通义等模型，通过API网关或聚合
PalantirCEO卡普批评OpenAI和Anthropic的Token模式：存在严重问题
周三，随着成本急剧飙升，Palantir首席执行官亚历克斯·卡普对Anthropic和OpenAI使用的Token模式提出了严厉批评。 “我并不是在贬低他们，但这套模式绝对出了大毛病，”他表示，“美国企业界普遍的认知是：我干脆放松下来，把时间白白浪费在刷Token上。” 随着AI成本不断攀升，且新一代模型比前代产品更昂贵，企业正从所谓的“词元刷满”思维中转变，转而追求实际的投资回报率。 这一现状促使部分企业开始采用开放权重模型，这类模型能以极低的成本执行类似任务。同时，其他地区模型的能力也在加速提升，引发