如何正确理解Token经济学?
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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)
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“吃瓜吃到自己买的基金身上。” 近期,港股创新药企业药💯捷安康股价出现大幅波动,引发市场广泛关注,而由于药捷安康被“🎉悄然”纳入了包括国证港股通创新药指数在内的多只指数,导致相关😁ETF被动买入,更是引发了众多投资者在社交平台上声讨。 😜 这一极端个案不仅让众多基民“踩雷”,更将指数编制规则的潜在😊漏洞与ETF规模扩张带来的“双刃剑”效应,再次推至聚光灯下。🙄 ETF“踩雷”药捷安康 公开资料显示,药捷安康🌟于2025年6月23日在港股上市,是一家以临床需求为导向、处🤩于注册临床阶段的生物制药公司,专注于发现及开发肿瘤、炎症及心🌟脏代谢疾病小分子创新疗法。 上市近三个月以来,药捷安康🎉的股价一直处于小幅上涨的态势,直到9月8日被纳入港股通,同时😆被纳入恒生综合指数、恒生综合中小型股指数、恒生医疗保健指数、🌟恒生创新药指数等9只恒生系列指数,短期内形成集中买盘,开启了🎉“狂飙”模式。 Wind数据显示,自9月8日药捷安康被😎调入港股通标的以来,南向资金持续加码,截至9月15日净买入3🚀06.25万股,公司股价在9月12日上涨77.09%,9月1😜5日更是大涨115.58%,令人咋舌。 但到了9月16💯日,药捷安康突然上演高台跳水,其股价虽然早盘一度大涨63%,🚀但下午便断崖下跌,截至收盘下跌53.73%,股价从679.5😜港元/股掉落至192港元/股,堪比“过山车”。 这一巨😁幅波动引起了众多投资者关注,于是,有投资者发现,自9月15日😢起,药捷安康“悄然”出现在了多只跟踪国证港股创新药指数的ET😊F的申赎清单中。 这主要是因为9月15日,国证港股通创😂新药指数实施了季度定期调整,药捷安康被纳入成份股。以同类产品👍中最大的港股通创新药ETF为例,9月15日,该ETF买入药捷😅安康300万股,按前一个交易日收盘价计算对应金额约5.78亿⭐港元,占基金净值比约2.62%。国证指数公司信息显示,全市场🌟共有5只ETF跟踪国证港股通创新药指数,合计规模约359.6🙄3亿元,以2.62%占比来计算,ETF被动买入金额约9.4亿🔥元。 但在刚刚纳入指数成份股,药捷安康便遭遇巨幅回调,⭐不少投资者感叹“躺着也中枪”。 9月17日,药捷安康股⭐价有所回升,截至收盘上涨8.96%,但距离最高点仍然有近70😉%的回调。 指数调整与编制方法存在漏洞 在“踩雷🙌”药捷安康的背后,此次国证港股通创新药指数的样本调整与编制方🤩法也备受争议。 首先,按照该指数的样本股调整规定,国证😂港股通创新药指数实施季度定期调整,于每年 3 月、6 月、9🤩 月和12 月的第二个星期五的下一个交易日实施,即9月15日⭐正式实施今年三季度的定期调整。 但对于此次调整,国证指😁数公司并未提前发布公告,使得很多普通投资者不知道药捷安康已经😢被纳入国证港股通创新药指数,且截至发稿前,国证指数中心官网上🌟的国证港股通创新药指数样本详情中,依然没有药捷安康的身影。 🤔 展开全文 “很多投资者买ETF是因为其持仓透明,😍但指数公司和基金公司均未及时向公众投资者告知指数调整细节,一😁定程度上损害了投资者的知情权。”有基金评价人士向券商中国记者😡表示。 其次,根据国证港股通创新药指数编制方案,该指数🌟的选样空间需要满足具备互联互通标的资格;公司近一年无重大违规👏、财务报告无重大问题;公司最近一年经营无异常、无重大亏损;考😴察期内股价无异常波动等要求。选样方法分为两步,首先,剔除选样😍空间内最近一年日均成交金额低于1000万港元的股票;然后,对😂选样空间剩余股票按照最近一年日均总市值从高到低排序,选取前 😡50 只股票作为指数样本股,样本数量不足时按实际数量纳入。 😢 “这个指数的编制方法有一些漏洞,首先,药捷安康上市不足😎3个月,其实并不完全满足上述要求中关于‘近一年日均成交金额’😴的要求;其次,这个指数的选样方法也相对简单,没有考虑流通股占🤔比等细节,而药捷安康恰恰是因为流通盘小、流动性不足引发股价大🌟幅波动。”有基金评价人士向券商中国记者表示。 Wind😂数据显示,药捷安康总股本3.97亿股,IPO发售1528万股😴,其中979万股被基石投资者锁定,实际可交易股份仅549万股🌟,占比1.38%。 被动资金频频显威 这并不是E😘TF影响个股波动的首例,随着ETF的规模突破5万亿大关,持股🙄市值也超越主动基金,被动资金已经成为影响市场走向的一股强大力😍量。 特别是9月以来,众多指数集体迎来季度定期调整,E😘TF机制驱动下的被动买入卖出力量更是时常影响市场波动。 🤯 比如,9月15日,科创50、科创芯片、科创AI、科创成长等💯多只科创板指数也迎来季度调整。按照指数编制规则,单个成份股权🥳重不得超过10%,而寒武纪在上述指数中的权重普遍超过指数规定💯的10%上限,带来大量被动资金随之调仓。 Wind数据💯显示,跟踪科创50的ETF规模约1740亿元,若要将寒武纪的🤗权重从15.42%降至10%,将导致这些科创50ETF被动减😁持寒武纪的股票约94亿元。如果再叠加科创芯片、科创AI、科创🔥成长等指数的调整,寒武纪的权重下调或将引起相关指数基金被动卖😡出寒武纪近200亿元的规模,占到寒武纪日成交额的六七成。 👍 “为了避免过度集中抛售,我们会在指数调整公告发布后就慢慢😀调仓,但仍然难免会对股价造成影响。”上述基金经理表示。Win🤩d数据显示,从8月29日指数调整公告发布,至9月15日正式调😡整,寒武纪股价回调了9.31%。 瑞银中国非银金融研究😎团队表示,ETF规模扩张往往会增强市场的流动性,但随着ETF🤔规模进一步增长,纳入和剔除成份股所带来的短期股价波动受被动资👍金进出的影响或将加剧。 华安证券金融工程团队也认为,E🤗TF持有量更多的股票比其他类似的证券更具波动性,且ETF交易❤️产生的波动性至少在短期内是一种不可分散的风险来源,因为指数化😘可能导致资产收益和流动性的更大协同变动。 责编:杨喻程⭐ 排版:刘珺宇 校 对:赵燕 违法和不良信🙌息举报电话:0755-83514034 邮箱:bwb@😎stcn.com返回搜狐,查看更多
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