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      Token經濟學:看GTC如何規劃AI未來?

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      各位客官,最近AI相關知識學的怎么樣?

      有沒有刷到一個關于“Token生成原理”的搞笑短視頻?

      視頻里,幾個人玩故事接龍,但每個人一次只能說一個字。為了讓整個故事聽起來邏輯自洽、通順合理,每個人都要根據前面提到的上下文,絞盡腦汁地去想下一個字”該說什么。

      富二看完直呼內行!這不僅是個能讓人笑出鵝叫的段子,更是完美演繹了當前AI大模型每天在干的活兒!

      以前,大家總覺得Token是個晦澀拗口的技術詞,現在相關解釋越來越多了。

      而就在剛剛開幕的GTC 2026大會上,CEO黃仁勛更是說:“過去的計算機是用來檢索的,而未來的計算機,作用只有一個——生成Token。

      Token已經不再是一個單純的技術詞匯,它正在構建一條全新的價值鏈條。

      今天,富二就和客官們好好聊聊,為什么說隨著Token爆發,AI下半場可能真正到來了?

      從“檢索”到“生成”,AI算力為何飆升百倍?

      CEO在GTC大會上指出,過去的計算模式是“檢索”,我們用代碼去數據庫里調取預先寫好的文件;而在生成的時代,計算機能理解非結構化數據,答案是根據上下文“實時推理并生成”出來的。

      尤其是現在的智能體AI,在推理模型的加持下,它們不再像過去那樣“一口氣噴出答案(One-shot)”,而是學會了“一步步推理(Reasoning)”。

      一個個Token可能代表的是“第一步推理”,接著再生成“第二步”、“第三步”。在回答問題前,AI會生成成千上萬個Token來與自己對話、評估想法、檢查錯誤。

      這就引出了AI時代的核心定律,“Token越多,你的AI就越聰明。”

      正是這種基于推理的自我博弈,當前的算力需求激增了成百上千倍!既然本質從檢索信息變成了制造智能,那么承載它的物理形態就必須從傳統的數據中心進化為AI工廠。

      CEO反復強調,未來的數據中心只有一個作用,那就是作為“生成Token的工廠”,而Token,就是這條流水線上源源不斷生產出來的產品。

      被“小龍蝦”刷屏的背后,也是Token消耗的大爆炸

      如果覺得宏觀趨勢太遙遠,咱們來看看最近刷屏朋友圈的一只“小龍蝦”——OpenClaw

      它能像一個7*24小時運作的實習生一樣,幫你寫代碼、查數據、打包技能。隨著這類Agent處理任務日趨復雜,所需推理深度與調用鏈路不斷加長,底層Token消耗正在出現指數級增長。

      富二查了一組IDC的預測數據,相當震撼:

      活躍Agent的數量將從2025年的約2860萬快速攀升至2030年的22.16億。像OpenClaw這樣的重度用戶,日均Token消耗量在3000萬至1億之間。若按國際頂尖模型的使用成本計算,單日“燒腦”費用就高達900—3000美元!

      放眼未來,年度Token消耗將從2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152667 PetaTokens,復合年均增長率高達3418%

      面對如此恐怖的需求,這門生意到底怎么做?CEO在月初的一篇文章中給出了一個宏大的“五層蛋糕理論”:


      注:以上資料根據文章《AI是一塊五層蛋糕(AI Isa5-Layer Cake》整理

      AI是五層蛋糕和拉動效應

      這五層之間,存在著一個向下拉動效應——每一個成功的應用,都會拉動其下的每一層,直至維持其運行的動力設備。

      這就能解釋一個很多人疑惑的問題:為什么人們都喜歡DeepSeek-R1為代表的開源大模型?

      因為當頂尖模型免費開源時,成千上萬的企業就能零門檻進入最頂端的應用層。大家瘋狂開發專屬的“小龍蝦”、客服助手、醫療機器人……應用的爆發瞬間激活了整個技術棧:更多人用開源模型做應用,需要建立更多AI工廠,需要買更多底層芯片,需要消耗更多能源。

      開源,恰恰是催熟AI生態最完美的催化劑!

      Token經濟學的盡頭,其實是“電費”

      順著向下拉動效應來到最底層的“能源層”,富二發現:Token,其實是電力的金融化表達。

      這門生意正在構建“能源→算力→Token→價值”的完整鏈條。以H100芯片推理場景為例:1度電理論可產出約923萬Token,扣除散熱損耗,實際產出約550萬Token。在這里,沒有軟件抽象,只有純粹的物理學。

      算起電費賬,咱們中國制造的優勢就體現得淋漓盡致了:

      歐美0.8—1.2元/度的電價,使得其Token成本極高;而中國西部一度0.2元的綠電,經過算力轉化,變成了極具競爭力的AI服務。這3—5倍的底層成本差異,直接化作了中國大模型在國際賽場上的“價格殺器”。

      此外,在調用數據也能說明問題:

      根據API平臺OpenRouter的最新統計(3月9日至15日),全球調用量排名前三的均為中國AI大模型(MiniMax、Stepfun、DeepSeek)。中國大模型周調用量上升至4.69萬億Token,連續兩周超越美國!憑借極致的性價比,中國大模型正在全球Token市場上“殺瘋了”。


      數據來源:OpenRouter。OpenRouter 是統一API 平臺,能讓開發者通過單一接口訪問多家AI 提供商的大語言模型。以上僅為產品消耗數據,不代表個股推薦、品牌傾向和投資建議。


      看到這里,有客官可能會有“AI取代人類”的焦慮。但或許其實大可不必!

      正如描繪的宏大圖景:AI承擔了常規工作,反而可能釋放了白領的生產力,讓放射科醫生有時間去關懷患者,讓醫院能服務更多病人,“生產力提升創造產能,產能擴大推動增長。”

      更重要的是,為了支撐龐大的Token生成,在AI的“五層蛋糕”和算力基礎設施建設也會誕生許多的投資機會等等。感興趣的客官觀可以關注富國基金相關的主被動產品~



      -# 日富一日 Token爆發-

      各位客官,面對這場轟轟烈烈的Token造物運動,在AI的“五層蛋糕”(能源、芯片、基建、模型、應用)里,您最看好哪一層的投資機會呢?歡迎在留言區跟富二聊聊!

      留言被精選且點贊數前10名的客官,富二將獎勵10元話費給到客官~


      (提示:請客官直接在本篇文章評論區留言,獲獎后富二會通過后臺通知獲獎用戶,屆時請按“關鍵詞+手機號”此格式回復富二。留言活動富二會在后臺監測數據變化情況,保留取消數據存疑用戶獲獎的權利。不同微信號的同一個獲獎手機號均視為一個用戶,僅作一次獎勵。)

      本活動截至2026年3月19日17:00結束,最終解釋權歸富國基金管理有限公司所有。

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