AI落地难题：开发者狂欢背后产业买单困境

2026年6月7日星期日，笔者受邀在上海国瓴律师事务所主办的“同席谈 · 聊聊半导体和人工智能沙龙”上发言。个人观点，仅供参考，与本人供职单位无关，不作为投资建议。发言内容有修改。

各位专家好，我是詹昱煜。先自我介绍一下我的工作经历——在煤矿里下过井，在大厂敲过代码，在外企卖过路由器、基站，现在在央企研究院研究产业经济，搞项目落地。所以今天站在这里，我就是个在产业一线摸爬滚打的“老登”。但正因为这样，有些话可能更接地气一点。

今天这么好的场合，高朋满座，我想聊一个跟AI和实体经济融合相关的问题。首先，咱得把核心概念搞明白：Token是什么？通俗点说，Token就是大模型处理信息的最小计量单位，就像水费按“吨”算，电费按“度”算。当AI走进工厂，每一次读表、每一次质检、每一次排产调度，背后都在消耗Token。所以Token就是智能服务的“燃料”和“货币”——这个关系搞清楚了，接下来的讨论才有基础[1]。

今天我要提的核心问题，浓缩成一句话：开发者狂欢，产业买单难。

现在资本市场和AI创业者大多追捧“API按Token计费”的模式，觉得这样“按需付费”，灵活又轻便。但我跑工厂跑出来的真实情况，完全是另一回事。工厂的老板、业务部门根本不关心“这单消耗了多少Token”，他只关心一句话：“流水线停机率降了没？次品率降了没？”没人关心过程，只关心结果。

为什么会出现这种“错位”？根本原因在于，AI基模的研发和投入确实占了大量投资和关注度，但制造业的真实需求是什么？工厂需要的是小模型、大量的数据训练、深度的模型适配，还有现场的二次研发和攻坚克难。工厂不是API调一下就完事的，它需要技术团队驻场、需要工艺融合，说白了就是个“中试”过程。

一个冰冷的经济后果是：如果没人愿意为这个“最后一公里”的过程买单，那么大量囤积、而且还在加速囤积的Token算力，最终只会变成沉重的资产折旧。这才是当前AI商业闭环里，最容易被忽视、但也最要命的那层纱——经济学词汇叫“单位供给与价值感知的错位”。您可能会说，这成本让项目方扛着不就行了？或者让运营商自己消化掉？但我想提醒在座的投资人一句：成本这东西，从来不会凭空消失。它只会像一个皮球，被从项目方踢到运营商，从运营商踢到模型供应商，最终——一定会从上游狠狠地砸回整个生态。

为什么会这样？经济学里有个经典理论：科斯的交易成本理论。诺贝尔经济学奖得主罗纳德·科斯说过，企业之所以存在，是为了降低交易成本——比如搜寻成本、谈判成本、执行成本。反过来看现在，要让一个工厂理解并接入AI，他得先搞懂什么叫Token，得估算API调用成本，还得担心成本失控、设备闲置……这些认知和核算上的摩擦，本身就是一笔巨大的新交易成本。模型的获取门槛从来没这么低过，但真正把模型“用起来”的门槛，从来没消失过。

我关注了几份研报，市场的分歧正在加大。申万宏源报告说，当前Token消耗分化加大，提价也普遍，说明模型公司还在混沌中摸索定价权[2]。天风证券报告指出，运营商正努力向“Token经营”转型，想把算力像水费单一样“流量化”，即开即用[3]。但Token的复杂程度远超水电——它不仅关联算力成本，还取决于模型、算法、参数，价格还随着技术升级快速变化。这种“不透明”一旦成为常态，企业采购AI时就要多付一大笔“信任成本”和“学习成本”，结果就是试点项目很难转化成规模化商用。

如何解决这个问题？我的建议是：把注意力从“消耗了多少Token”转移到“创造了多少真实价值”上来。

第一，给投资人一句警示：请警惕那些只靠卖API Token的SaaS式估值模型。在实体经济里，一家AI公司的价值应该体现在“为甲方降低了多少实际成本、创造了多少可量化收益”上。如果一家公司只能告诉你“我每天跑了几十亿Token”，却说不清让工厂产量提升了几个百分点，那它的估值逻辑得好好看看。

第二，给AI从业者指个方向：从“调用API”转向“封装价值”。别强迫工厂师傅去理解Token消耗，像过去提供ERP系统那样，提供“AI驱动的整体解决方案”——把Token消耗藏在界面背后，最后只告诉客户一句话：“这套方案让您的良品率提升了2%，设备利用率提升了5%。”我们需要的是“结果交付”，不是“功能出售”。

第三，给政府行业决策者两条具体建议。首先，要重视并扶持“人工智能中试”环节。技术从实验室到生产线，需要大量二次研发和场景适配。出台专项政策支持中试基地建设，鼓励产线工程师和AI团队协同攻关。这点上海市做得很好，上海电气集团、上海交大附属中山医院、中国移动上研院都承担了国家发改委人工智能中试基地的任务。其次，要引导全社会加大复合型“FDE（现场数字工程师）”的人才供给。去年底上海创智学院第一批F2E专题培训已开班。AI人才不能只懂模型和算力，还要能下车间、开得了机床、拧得了螺丝。

以上就是我的发言分享，谢谢大家。

参考文献

[1] 国家数据局. 词元（Token）官方定义[Z]. 2026.

[2] 申万宏源. AI景气，Token消耗分化加大，提价普遍，非科技渗透提速[R]. 2026.

[3] 天风证券. 运营商向Token价值经营转型，持续看好AI产业投资机会[R]. 2026.