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)

近日，多位浦发银行信用卡用户反映，其名下万事达“无价世界卡”🔥在境外遭遇盗刷。记者获悉，浦发银行已向部分用户提供补偿措施，👏包括积分补偿、消费返还及费用减免等。同时，浦发银行信用卡中心😜也迅速回应称，近期已监测到部分客户存在未经本人授权的异常交易🤯，并已启动风险防控机制。 然而，这一事件仍引起高度关注🥳：在移动支付盛行、跨境消费日益频繁的背景下，“隔空”盗刷是如😡何发生的？一旦损失产生，责任应如何划分？而在磁条卡仍在海外大😎量使用的现实下，支付安全风险该如何防范？ 隔空盗刷如何😂发生？ 与国内“刷卡必须输入密码”的普遍习惯不同，海外🙌信用卡交易中，持卡人多数场景只需提供卡号、有效期与CVV码（❤️Card Verification Value）即可完成支付😉。缺乏密码验证的流程，令信用卡信息一旦泄露，极易被复制利用。😜 CVV码由发卡行通过算法生成，并印制在卡背签名栏附近💯。它与卡号、有效期共同构成离线交易的核心验证要素，主要用于酒😊店预订、电话订票、网络购物等无需实体卡的支付。 “盗刷😉的关键往往在于CVV码。”浙江杭州一位支付行业技术专家对记者😘解释称，“卡号和有效期在很多支付环节可能被记录，若再加上CV🚀V码，几乎等同于拿到一张可交易的信用卡。” 记者了解到🙌，CVV码被盗取存在多种途径。最常见的是数据泄露，黑客通过攻😊击电商网站、支付平台甚至银行数据库，批量窃取卡片信息。暗网交😂易是另一途径，一整套包括卡号、有效期、CVV、姓名及地址的信⭐息，售价仅数美元至十几美元不等。 此外，钓鱼诈骗也较为😢普遍，犯罪分子伪造银行或支付平台网站，通过短信或邮件诱导用户😍输入信用卡信息。物理偷盗同样存在风险，一些ATM或POS机被😍安装盗录设备，同时配合针孔摄像头偷窥CVV码。 业内人🚀士分析，此次浦发“无价世界卡”事件，部分用户近期并未使用过卡😉片或访问可疑网站，大概率涉及某电商或支付平台数据泄露，被黑产😘批量盗取。 值得注意的是，犯罪团伙通常不会立即动用盗取😀的信息，而是将其绑定到具备NFC功能的手机电子钱包中，等待数🔥月后集中进行“爆发式”盗刷，以规避风控系统监测。“这就是典型😆的‘无卡支付’盗刷。”一位银行风控人士指出。 600元⭐如何刷出2万元额度？ 除了盗刷行为本身，此次事件还引发😴了一个令人费解的现象：部分用户的信用卡额度仅为数百元，但盗刷🤔金额却高达数万元。 “这与海外信用卡的离线交易机制密切😊相关。”上述支付行业人士对记者说，在该模式下，商户无需实时与😡发卡行交互即可完成交易，先行放行后，再在数天或最长30天内提🤗交清算。这意味着，犯罪分子可以在短时间内集中完成多笔交易，而😁银行的实时额度系统尚未更新冻结金额，从而形成“账面可用余额虚😘高”。 一位从事支付清算的技术专家向记者解释：“离线交👏易模式下，商户先消费、后入账，结算通常可延迟数天。而国内银行😜多采用‘T+1’更新额度逻辑，两者之间存在错配，为盗刷提供了😜可乘之机。” 展开全文 更复杂的是，一些银行在境🎉外场景下会自动上调临时额度至原授信的3至5倍，以提升用户体验😡。这一机制在正常情况下便利了大额消费，但在盗刷场景下却被犯罪😁分子利用，相当于提供了额外的“杠杆空间”。业内人士分析，这也💯是为何原本额度不高的卡片，在短时间内出现数万元盗刷的原因之一😂。 责任如何划分？ 在信用卡盗刷案件中，责任归属🙄长期是争议焦点。根据最高法2021年出台的司法解释，信用卡盗🥳刷案件中举证责任主要在银行。北京大成（长春）律师事务所律师葛💯仲彰认为，如果银行未能识别伪卡交易或未及时拦截异常消费，即未👏能尽到安全保障义务，应承担主要赔偿责任；而持卡人若存在信息泄😘露、延迟挂失等过错，则需自行承担部分损失。 记者了解到🤔，司法实践中，多数案件银行需承担七成以上责任。例如，华北某地🙌法院近期审理的一起案件中，持卡人王某的信用卡境外被盗刷200🎉0元。他在第一时间冻结账户并报警，法院最终判定银行未尽风控义🚀务，应承担全部赔偿责任。 但跨境交易中的维权远不如国内😉顺畅。“国际卡组织通常要求持卡人在规定时间内提交包括交易凭证👏、沟通记录在内的支持文件，否则银行无法代表客户申请拒付或退款🥳。”一位金融律师提醒，“时间优先、证据为王，这是跨境维权的基🥳本原则。” 通常来说，信用卡交易链条涉及发卡行、国际卡🙄组织、收单行、商户等多方主体。上述律师称，法院在审理时通常认🎉定消费者作为弱势一方，银行及相关机构应对外承担赔偿责任，至于🚀各方之间的责任再通过内部追偿解决。 不过，也存在法院酌😅定责任的情况。若原告在卡片保管上存在明显疏忽，法院可能判定持💯卡人与银行各自承担一定比例责任。 支付安全：磁条卡换芯😆片卡 从介质层面看，磁条卡仍是盗刷高发的重要原因。业内🤔普遍共识是，磁条卡被盗刷的概率是芯片卡的数倍。老版万事达卡多🔥数仅具备磁条功能，安全性远逊于支持EMV芯片标准的卡片。 🤯 中国市场近年来已逐步完成芯片卡替换，但在海外，磁条卡仍然🚀被大量使用。一旦持卡人持有的仍是磁条卡，境外交易的安全隐患就👏不可避免。 “从安全角度看，磁条卡确实是软肋。”前述支😘付行业人士表示，“更换芯片卡既是资金安全的需要，也能提升支付😉体验。” 据悉，万事达已在中国市场推出兼容EMV和银联😀PBOC3.0标准的新型芯片卡，实现“一芯双应用”，可同时支👏持境内外使用。与此同时，卡组织的活动与权益也已明确限定在新发😘芯片卡用户范围内，以进一步推动存量磁条卡的更新换代。 🎉前述人士称，对于普通持卡人而言，主动更换芯片卡不仅能降低盗刷😜风险，还能参与更多权益活动；而对于银行和卡组织，全面淘汰磁条🎉卡则是提升支付体系安全性的必由之路。返回搜狐，查看更多