文 | 解码Decode 文 | 解码Decode 😘 去年5月，当大模型厂商卷起价格战时，Tokens大概率是🤔出镜率最高的英文单词。 简单来说，Tokens是大语言💯模型（LLM）用来切割自然语言文本的基本单位，可以直观的理解😡为“字”或“词”。 就像工业时代用“千瓦时”度量电力消🤩耗，互联网时代用“GB”度量数据流量，AI时代用“Token🙄”来度量模型的工作量。一个Token可以理解为一个词或词片段⭐（中文里可能是一个字或词语）。 Tokens的调用量，😘本质反映了模型推理过程的计算量。而计算量的高或低，直接揭示了🔥模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。 因此，从😂Tokens角度跟踪AI应用落地进展，就是一个非常深刻且切中👏要害的视角。 它意味着我们将AI从一种“黑箱魔法”或纯👏粹的技术概念，拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产🎉要素的层面。 简单来说，这意味着我们不再只关注AI“能👏做什么”，而是开始量化分析它“做了多少”、“效率多高”、“成🙌本多少”以及“价值多大”。 谁在消耗tokens？ 🙌 模型厂商以tokens为主要定价单位的底层逻辑是：模型调😜用时的tokens消耗量与相应算力投入存在强关联性。而另一条😂暗线则是，算力投入链接了营收与tokens调用量。 换🙄个说法就是，模型厂商营收与其tokens调用量呈现显著同步的😴高增趋势。 2024年6月至2025年6月，OpenA😅I大模型基础设施——微软Azure云的日均tokens调用量🤯从0.55万亿上涨至4.40万亿，与此同时，OpenAI年化⭐营收（ARR）从2024年12月的55亿美元增长至2025年😍6月的突破100亿美元，并在2025年8月达到120亿-13😎0亿美元。 也就是说，谁消耗tokens更多谁就是基模😎厂商的主流商业模式。 就目前来看，OpenAI、Ant🤗hropic、字节跳动等基模厂商主要有C端和B端两种，其中C😀端包括原生聊天助手、工具类原生应用（影视、图片、编程等）的订😴阅收入、付费功能以及与内部C端产品整合后的间接收入（如Goo🤯gle Chrome）； B端则包含为大客户落地AI应😊用和企业直接API调用。 C端的tokens调用量，主👍要贡献者有三个： 1 大流量池产品内部的附加AI功能 😊 2024年5月谷歌搜索上线的AI Overview功能😘，至2025年二季度月活已超20亿。国海证券预测，AI Ov🤩erview功能单日tokens消耗量在1.6至9.6万亿区🤯间内，在2025年7月Google日均tokens调用量中的👍占比为4.9%至29.4%。 展开全文 抖音、剪😍映、今日头条等同样为大流量池C端产品，月活量级已达到10亿（🙌2025年3月）、7亿（2025年7月）、2.6亿（2024👍年下半年月均）。 百度之于搜索、美图秀秀之于图像，大流❤️量C端应用的AI改造都是上述逻辑。据非凡产研，2025年7月🌟百度AI搜索访问量居国内智慧搜索品类第一、美图秀秀的国内访问💯量/存量月活、新增下载量依旧居图像品类第一，且月度收入仍在环🔥比提升。 2 原生聊天助手 ChatGPT聊天助😘手保有较大C端用户规模，2025年7月APP+网页端合计月活🚀达10.15亿，是OpenAI重要Tokens调用量驱动因素🙄。 3 视频赛道拥有较大用户基础的新兴应用 除产😴品内置AI功能、聊天助手外，图像、视频、陪伴、办公、教育赛道🤗内均出现了有较大潜力的C端新兴AI应用。 字节跳动进行💯多维度布局，推出醒图/星绘（图像）、即梦（视频）、猫箱（陪伴😜）、豆包爱学（教育）等AI应用。 其中醒图、即梦7月月👍活达到4924万（当月收入59万美元）、1393万（当月收入🔥58万美元），已成为图像、视频赛道内拥有较大用户量级的产品；🤔猫箱7月月活794万，当月收入达112万美元，商业转化效率较🎉高。 例如接入gpt-image-1、Leonardo🌟.AI的Canva，用于文生图、文生视频、图像补全等除文本模😍态外的编辑、生成场景。根据Gemini、Kimi等大模型的折🤗算口径，单张图片的输出（输入）tokens消耗量在1024（🤩kimi）—1290（Gemini）之间。 B端tok🙌ens调用量主要源于企业级AI应用。其所呈现出来的特征，一是😀渗透率较高，Google发布的“全球601个领先企业AI应用🤩案例”显示，各大规模的企业已开始尝试将生成式AI投入生产，涉😎及汽车与物流、商业与专用服务、金融服务、医疗与生命科学、酒店🙌与旅游、制作、工业与电子、媒体、营销与游戏、零售、科技、通信😅、公共部门与非盈利组织”11大行业。 二是基模厂商的B❤️端收入比例较大。 数据预测2025年OpenAI来自B😎端的ARR收入占比达54%；Anthropic占比达80%。😆谷歌透露Gemini企业客户超过8.5万家，推动调用量同比增😎长35倍；火山引擎大模型收入2024年在国内公有云市场中份额😴排名第一，占比达46.4%（外部使用量，不包括豆包等内部AP😁P）。 技术迭代解锁应用需求 越来越多的toke🎉ns调用量，并非因为更大参数的大模型，而是推理增强、多模态、😆Agent化、长上下文转型共同作用的结果。用一句话概括既是：🤔技术迭代解锁应用需求。 以GPT-5和Grok4为例：😢 GPT-5把“更强的推理能力（通过引入test-ti😎mecompute）+多模态+更长上下文+更严格的安全控制等😡”置于产品默认层面； Grok4核心升级则是把“原生工😊具调用+多代理协同推理+超长上下文等”做成一个可商用产品。 😢 GPT-5和Grok4如此设置的目标，是希望借助技术迭😊代增强AI在更复杂、更具备“生产力”的关键场景下的实用性、准🙄确性，并且使得AI应用加速落地。 举个例子，假设原来1😅轮客服对话服务消耗200tokens，升级后客服问答场景中的😍大模型推理过程将扩展成： 客户意图澄清+内部知识库检索😂+逻辑校验+答案润色4个环节，即4轮内部推理，每轮150～2👏00tokens，最终消耗600至800tokens。 👍 类似的案例在对应的推理增强、多模态、Agent化、长上下文👍转型中都能找到，其最终结果是双向增强，存量AI应用场景的解决💯方案更好，对应的tokens调用量也倍数增长。 随着技😴术趋势的不断推进，大量原本因“不准、不全、不落地”而被搁置的👍需求将被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后，用户特别是B端👏企业（有生产力场景需求）或将从观望转为批量采购。 总结😀起来就四点，推理增强把能用变成敢用、多模态把单点工具变成端到😂端工作流、Agent化把对话变成可审计的业务系统、长上下文把🚀项目级任务放进模型。 与此同时，虽然tokens调用量🚀倍数增长，但定价却是直线下降。 比如xAI的Grok-🥳4-Fast，输出百万Token仅需0.5美元（约3.5元人😊民币），但比起国内基模厂商来还是不够狠，去年9月阿里通义千问😉主力模型最高降价85%，Qwen-Turbo低至0.3元/百😊万Tokens。 其中一部分原因是基模厂商的价格战，让😜“一百万Tokens的钱,都买不了钵钵鸡”，也有一部分是因为🙌模型厂优化算力成本的结果。 2024-2025年，为优😅化大模型算力成本，模型厂商进行了压缩大模型单次推理计算量（稀⭐疏化、量化、投机解码）、提升GPU利用率（连续批处理、编译器😊融合）以及换用租金更便宜的云、芯片（国产替代、专用ASIC）😎等方面的尝试，平均tokens定价实现了较大降幅。 此😉外模型厂商还进一步通过“模型分层+价格分层”的多样化策略压低😡模型的使用门槛，让中小预算客户也可接入，比如：OpenAI 😀用GPT-5-mini/nano覆盖轻量场景；Google以🔥Gemini 2.5 Flash 主打“极速低价”；Anth😁ropic用Claude 3.5 Haiku 提供中等规模、😀高性价比选项等。 因此一个AI飞轮就已成型，当模型使用🤔成本下降，企业/个人调用ROI随之上升，更多应用需求从观望向🤔采购转化，促进tokens调用量倍数增长的同时，AI应用随之🎉迎来生态繁荣。 Token经济学就意味着，可以直观的获😎得以下几个关键进展的洞察：成本与经济效益的量化、技术效能与模😀型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清🤯晰化。其中成本与经济效益的量化是最直接、最商业化的意义。 😁 尾声 如果把AI大模型想象成一个“知识电厂”，To😢ken就是它发出的“度电”，你的提示词就是“合上电闸”的指令😅，AI应用开发者就像是“家电制造商”。 从Tokens🤔角度跟踪进展，就相当于电力公司和社会在跟踪： 全社会总🙌用电量（AI应用的总规模）增长了多少？ 哪种家电（哪种AI🚀应用）最耗电（消耗Token最多）？ 发电技术是否进步了（😁模型效率）？每度电的成本是否下降？ 新的高能效家电（高效的😎AI应用）是否被开发出来？ 从Tokens角度跟踪AI😁应用落地进展，意味着AI行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒👏弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注，转而聚焦于一个更根本🤔的问题：如何以可承受的成本，可靠地利用AI能力来解决实际问题😆并创造商业价值。 这标志着AI不再是实验室里的玩具，而🥳是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用。作为从业者、😊投资者或观察者，理解Token经济学，就如同在互联网时代理解😜带宽成本一样，至关重要。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

面对“增量”转向“存量”的新常态，企业正普遍陷入“增长焦虑”😂。9月17日，在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯企点营销😍云全面升级，推出以“Magic Agent”为核心的全链路营👍销智能体，旨在通过AI技术为企业提供一套全新的增长解决方案，😎以解决从高层战略到一线执行的营销增长困境。 腾讯云副总🚀裁、腾讯企点负责人李学朝表示：在存量时代，腾讯企点营销云通过🔥三大升级，助力企业提供增长。通过营销云基础产品智能化让操作化🚀繁为简，大幅提升效率。营销决策引擎Customer AI以模🥳型驱动实现精准营销，让每次决策有数可依。全链路智能体Magi😆c Agent将营销人员从繁琐劳动中解放，助力企业快速打造“🔥一专多能”的AI营销团队。 腾讯云副总裁、腾讯企点负责⭐人 李学朝 营销云基础产品全面AI升级 让业务化繁为简👍 在过去，营销工具往往界面复杂、专业性强、使用门槛高，👍导致业务人员难以充分利用其功能，针对一线业务人员面临的“执行😍焦虑”，此次升级将AI能力深度融入了客户数据平台（CDP）、😴营销自动化（MA）、社交客户关系管理（SCRM）和融合分析（😆FA）等基础产品中，将复杂的“技术操作”变为简单的“业务对话😉”。 在腾讯企点营销云四大核心产品中嵌入了多项AI能力😁，旨在直接解决业务痛点。例如，在CDP中，新增的“智能分群”🙄功能可以帮助运营人员从海量用户中快速圈选出目标人群；在MA中🤯，“辅助画布生成”则能显著简化复杂营销旅程的创建过程；而FA🚀的“画像报告解读”和“智能归因”功能，则能自动生成并解读营销😀效果报告，为团队提供清晰的洞察 。这些智能辅助功能，让业务人😁员能够更快捷、更轻松地使用专业营销工具，从根本上提升了营销的⭐人效。 推出营销决策引擎Customer AI 实现模👏型驱动的精准营销 为解决企业面临的“增长焦虑”与“本领🚀焦虑”，腾讯企点推出了“营销决策引擎（Customer AI🎉）”作为整个系统的“大脑”。该引擎的核心是“以用户为中心，编😀排全旅程个性化体验”。它彻底改变了过去依赖经验的低效策略循环😀，通过强大的大模型和机器学习能力，为企业提供了清晰、可量化的🤗增长路径。它能够科学地评估每一条策略，并持续将洞察反哺给模型💯本身，使其不断进化。 营销决策引擎具有“四维匹配”能力😍，实现了“人、内容、商品、权益”的最优组合。它能够进行智能的🙌用户价值分层，预测用户的转化概率和流失风险。在此基础上，它会❤️为不同人群精准匹配最合适的商品和权益，实现利益点的精准触达。😊最后，利用AIGC技术，能够根据用户特征、商品和权益信息，自😉动化生成海量、多模态的个性化内容。这种模型驱动的精准营销，让🙄每一次决策都有数可依，确保了营销投入的高回报。 营销云😜智能体升级Magic Agent 助力企业打造“一专多能”营😁销团队 本次全新升级的“Magic Agent”全链路😆营销智能体，旨在赋能企业快速打造一个“一专多能”的AI营销团🌟队。它不仅解决了人力在面对海量用户时的“天花板”问题，更将营💯销专业人士从繁琐的重复性工作中解放出来，使其角色从“执行者”😅转变为“战略编排者”和“业务增长的设计者”，开创了全新的营销😀工作范式。 Magic Agent非单一工具，而是一个😊由多个Agent构成的智能体系。例如，“人群圈选Agent”🌟能高效锁定高价值人群，告别盲目投放；“旅程编排Agent”能👏自动化设计用户转化路径；“内容生成Agent”则能基于多模态⭐技术生成更心动、更丰富的个性化内容；“企微互动Agent”能🌟帮助跟进线索转化，提升私域用户活跃；“活动分析Agent”能🌟够零门槛地提供复盘报告和优化建议。通过这些智能体的协同工作，🤔一个运营人员就能轻松完成一场复杂的营销活动落地，实现“从1人😊变身1个团队”的飞跃 。 在本次腾讯全球数字生态大会上😴，腾讯企点不仅仅发布了产品升级，更是将多年来在营销技术领域的😁深厚沉淀与行业洞察系统化地呈现，发布了《腾讯企点智能营销白皮👍书》。融合了来自营销领域的尖端知识、多家头部客户的实战最佳实🤯践，以及多位营销专家的深度访谈，最终提炼出一套经过市场反复验😆证的、科学且系统的增长指南。 会上，腾讯云副总裁、腾讯🙌企点负责人李学朝分享了该解决方案在多个行业的应用成果。例如，😅在与绝味食品的共创项目中，首次实现AI Agent参与全链路🎉营销，AI组的销售业绩是人工组的3.1倍，内容点击率1.8倍😴，支付转化率2.4倍。在与太平鸟的合作中，AI组在素材链接点😀击率上比人工组提升了90%，支付转化率也提升了20%。 🙌 该解决方案并非只针对单一行业，目前已在鞋服、餐饮、酒店、车🤗企等多个领域助力客户实现业绩增长。这标志着营销行业正从劳动密🙌集型向智能驱动型模式的根本性转变，为企业在有限的“存量”市场😡中寻找新的增长点提供了关键路径。返回搜狐，查看更多