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      若Token詞元是石油,微信“ClawBot”就是騰訊修建的霍爾木茲海峽

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      文丨辰聰

      出品丨師天浩觀察(shitianhao01)

      如今的世界局勢十分焦灼。自2026年2月28日伊朗封鎖霍爾木茲海峽以來,全球能源市場劇烈震蕩。這條最窄處僅33公里的水道,承載著全球約20%的石油運輸量,每日約有2000萬桶原油及成品油經此運輸,占全球海運石油貿易總量的近三分之一。

      而在數字世界,另一條海峽正悄然形成。

      繼3月20日騰訊Q Claw正式開啟全量公測,無需邀請碼就可以“養龍蝦”,可以在微信直接與元寶聊天。3月22日,正式推出微信「Claw Bot」插件,支持接入Open Claw。用戶掃碼或復制命令,即可將Open Claw 接入微信。連接后,用戶就能通過微信聊天的方式,快速調用自己的“龍蝦”高效互動。

      國家數據局局長劉烈宏在2026年3月的中國發展高層論壇上披露了一組震撼數據:2024年初,中國日均Token(詞元)調用量為1000億;至2025年底,躍升至100萬億;今年3月,已突破140萬億,兩年增長超千倍。他明確表示:“Token不僅是智能時代的價值錨點,更是連接技術供給與商業需求的‘結算單位’”。

      這意味著,微信不僅開放了自家養蝦通道,更打開了14.18億用戶生態與外部Agent連接的閘門。此次修建的不是簡單的橋梁,而是AI時代的輸油管道。誰控制了Token的分發通道,誰就掌握了AI時代的“石油”定價權。

      AI時代,“詞元經濟”正在崛起。

      一、微信為什么開放通道

      1.持續十五年的保守派

      回顧微信過去十五年的發展歷程。

      從2011年正式上線,到2012年上線433天用戶突破一億;從2014年微信支付上線,到2017年小程序正式發布,從2020年視頻號上線,微信生態從來都是封閉的。

      外面的人進不去,里面的人出不來。

      即便在AI浪潮中,微信也長期保持克制。騰訊的AI技術此前多在微信外部部署,如元寶App等獨立產品,微信僅在搜索框、視頻號評論區等少數區域引入AI能力,一度被視為移動互聯網的保守派。

      要知道,3月20日起,微信已經有了元寶這個AI入口,而微信Claw Bot插件相當于再開放了另一個AI入口,跑的卻是Claude code、Open Code、Kimi code這些外部Agent。

      2.此時開放的理由

      為何在此時突然撕開缺口?

      第一,野生方案倒逼官方下場。

      微信這次動作非常的快,也是因為Open Claw跑的太快了,各種野生微信接入方案滿天飛。與其讓野路子遍地開花,不如自己做一條官方管道,至少消息鏈路還在自己手上。

      相當于在大廠的“龍蝦大戰”中,微信修建了一條“霍爾木茲海峽”。那么坐擁14.18億用戶數量的微信,只要把牢這這條“霍爾木茲海峽”,那么微信就能做到以不變應萬變。

      第二,“龍蝦大戰”已白熱化。

      據騰訊2025年財報披露,針對以Open Claw為代表的AI智能體需求爆發,騰訊已快速上線WorkBuddy、QClaw、騰訊云Lighthouse等數十款產品,形成從云到端的完整“養蝦”矩陣。馬化騰在業績會上明確指出:“龍蝦應用能夠讓AI落地到各種豐富的場景中,不像過去那樣完全集中在ChatBot里,這能夠更好地發揮騰訊資源,讓各戰線聯合發力”。

      微信此次修建的不是簡單的管道,而是AI時代的輸油管道。這也符合騰訊一貫的防守反擊策略,不急于搶占先機,但一定要在關鍵節點卡位。

      二、用戶就是資產

      1.龍蝦熱戰

      我們可以看到大廠們紛紛開啟了“龍蝦大戰”,開始投入大量的人力物力進入Open Claw。

      據美銀證券研報及騰訊最新財報數據,2024年到2026年,阿里巴巴、字節跳動和騰訊三家的資本開支(含預算)分別約為3650億、3900億和2600億元。2026年,騰訊將有超360億元的預算投入AI新產品,相比2025投入至少翻倍,其中過半用于AI芯片采購與算力基建,約200億元用于迭代混元大模型和元寶等AI應用,并大幅增加頂尖AI人才招募和相關研發預算。

      2.龍蝦最具價值的的是?

      Open Claw最值錢的其實是它的Skill(技能)。

      而Skill的建立需要用戶與AI持續互動,當AI逐漸熟悉用戶的工作流和思考方式,并且能夠取代用戶日常工作的80%甚至更多時,身為用戶所具備的工作能力也就完成了數字化的轉移。

      企業就有了降本增效的可能,取而代之的則是一個人力管理著多個Agent來完成工作,甚至是一個具備“管理層能力”的Agent來管理多個“實操型能力”的Agent。

      然而,大語言模型需要海量的學習材料才能不斷進步。目前,像C4、Refined Web這類最常用的訓練數據來源,已經開始限制AI公司使用自己的數據。非營利研究機構Epoch AI預測,到2026年,AI公司將耗盡可用于訓練的新鮮文本資源,將遭受數據饑荒。

      那些僅存在于人類身體與日常習慣中、尚未被編碼的隱性知識和Skill,成為AI所渴望的數據。

      因此,用戶和其所具備的尚未被數字化的Skill就是最大資產。

      所以我們可以看到,如今的市面上已經有了招募,企業提供給你Open Claw讓你來操作Agent搭建Skill。這時,用戶以為這時因為好奇出租自己技能使用權時,實則提供的不是勞動,而是將自己去技能化的“燃料”。

      一旦這些Skill被AI學習和復制,你個人的核心競爭力將不復存在。

      其中更有甚者,招募甚至是收費的。不僅要你的“油”,還要你的錢。

      三、Token“詞元”就是石油

      說一千道一萬,那么,Agent落地到底距離我們有多遠呢?

      答案是還很遠,哪怕將落地分成商用階段、民用階段,先落地商業階段同樣艱難。

      為什么?因為最關鍵的Token,仍如同十九世紀燃氣時代初期的石油,因開采技術與管道基建的滯后而價格高昂。

      可AI、Agent的運行沒它萬萬不行。它是大模型推理的燃料,是Agent運行的血液,是AI時代的工業能源。

      先來看成本。以AI視頻生成為例,AI視頻生成模型Seedance 2.0公布收費標準為:含視頻輸入(視頻編輯)28元/百萬tokens,不含視頻輸入(純文生視頻)46元/百萬tokens。按實測數據,生成15秒視頻約消耗30.888萬Tokens,純生成模式下單條視頻成本約15元,折合每秒約1元。而Open AI的Sora 2 API價格更高,生成720p分辨率的視頻每秒0.1-0.3美元,生成1024p分辨率的視頻每秒高達0.5美元。

      意味著若生成一秒的視頻內容需要花費一元,按照一天八小時工作制來計算,一天的成本就達到了480元,這還是一次生成后不需要修改的情況下。480元妥妥的“月薪過萬”,高昂的成本意味著Agent現在還是處在初創階段。據中信建投測算,Sora APP若達到Chat GPT級別的用戶使用量,將帶來每天1400萬美元的推理成本,年化高達51.2億美元。

      再來看大模型API的價格。根據2026年3月的實測數據,GPT-4.1的輸入/輸出價格為每百萬Tokens 2.00/8.00美元,國產的Deep Seek V3為0.27/1.10美元,豆包Seed 2.0 Pro為0.47/2.37美元,而騰訊混元HY2.0 Instruct在漲價后為0.63/1.55美元,Hunyuan-TurboS則為0.11/0.28美元。

      火山引擎數據顯示,豆包大模型日均Token使用量已突破50萬億,較去年同期增長超10倍。僅2026年除夕當晚,豆包大模型TPM(每分鐘Token數)達到峰值,推理吞吐量達到633億Tokens。

      回顧人類的歷史,每一次生產力的變革,先來的一定是基建的大更新。進入移動互聯網時代,背后是光纖電纜和5G移動的出現。因此,Agent的落地,一定意味著大模型基建已經完成了鋪設,算力和儲存都得到了進一步的發展。這時候,決定Agent運行的Token才會越多越快。

      因此,Token就像是石油,當全世界發現的石油數量越來越多時,產能越來越快的時候,Agent的落地就離我們不遠了。

      但是注意,這還只是商業化落地,離民用還是很遠。

      以短視頻為例,如果我們還在4G階段,最便宜的電信100元含2GB流量,這個時候你舍得用流量來刷抖音嘛。哪怕是5G時代,如果純用流量來看短視頻,對于個人而言同樣具有壓力。

      因此,哪怕當Agent實現商業化落地之后,民用落地還有著很長的一段路。

      結語:

      所以,哪怕現在全網都在告訴你,如果你不用AI,不會搭建Agent,那么你就會被時代所拋棄。然而,我們仍然要保持理性的判斷。

      哪怕新能源電車成了時代主流,油車、電瓶車、自行車仍然有著屬于它得到人群和定位。

      現在的AI還處于食之無味棄之不可惜的階段,所謂的AI焦慮,就和這世上的無數焦慮一樣平常。

      當然,我們也需保有對AI一定的好奇和渴望。

      所以,與其焦慮如何追趕AI,不妨讓AI飛一飛,先和人民日報一起想一想,給AI起個好名。畢竟,在這個“龍蝦”橫行的時代,最重要的不是養多少只蝦,而是想清楚自己到底用的是“電車”還是“油車”。

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