token的工业品化——立委两分钟 · token经济学大白话(四)

很多人最近忽然发现:

DeepSeek 又降价了。

而且不是小降。

是那种: "桌子直接掀了"的降法 五月底一杆子降到原价的四分之一。

很多人第一反应是:

中国AI公司开始打价格战了。

但我越来越觉得, 这件事如果只理解成"价格战",其实太浅了。

因为这里真正发生的, 可能是:

token开始"工业品化"了。

什么意思?

过去两年, 全世界AI圈其实一直有个默认前提:

高质量token很贵。

因为: 模型贵、 GPU贵、 训练贵、 电贵。

于是大家默认:

AI一定是高利润行业。

直到中国模型开始疯狂降价。

很多人第一次发现:

原来token也可能像:

钢铁、 面板、 光伏、 锂电池

一样, 进入一种恐怖的工业化降本过程。

这件事背后,其实非常"中国"。

什么意思?

美国AI公司, 很多走的是:

"高性能、高毛利、高估值"

路线。

有点像奢侈品。

而中国公司一旦卷起来, 往往会变成另一种画风:

"先把成本打穿。"

然后:

大规模、 基础设施化、 供应链化、 工程优化、 人力优化、 电力优化。

最后把整个行业, 卷成:

"白菜价工业能力"。

过去二十年, 中国其实已经反复干过很多次这种事。

光伏、 动力电池、 无人机、 面板、 电商、 高铁……

路径都差不多。

前期: 别人觉得是高科技。

后期: 中国开始把它工业化。

最后全球发现:

利润没了, 但产能已经铺满世界。

今天token, 开始越来越像这个故事。

因为token本质上并不神秘。

它终究是一种:

"被工业体系生产出来的数据处理能力。"

而工业体系最擅长什么?

降成本。

于是现在发生了一个特别有意思的变化:

美国头部模型, 仍然可能保持最强能力。

但中国模型, 正在疯狂逼近。

也许落后几个月, 也许某些能力还差一点。

但价格, 已经开始低到吓人。

于是全世界开发者开始出现一种非常现实的选择:

"我到底是需要世界最强, 还是需要: 足够强 + 便宜十倍?"

这问题太致命了。

因为大多数商业世界, 最后拼的都不是:

"理论最强性能"。

而是:

"综合性价比"。

当token越来越便宜, 很多以前"不舍得开"的AI应用, suddenly 就能开了。

过去:

AI像五星级酒店。

现在开始:

像自来水。

过去开发者还担心:

"这个Agent会不会一天烧掉几十美元?"

现在开始变成:

"算了,让它自己跑吧。"

于是, token消耗量开始进一步爆炸。

而这又会反过来推动:

更大规模的数据中心、 更低成本的推理芯片、 更激进的工程优化。

整个系统开始进入一种:

工业飞轮。

最有意思的是:

这场竞争最后拼的, 可能已经不只是模型。

而是:

谁的电更便宜; 谁的数据中心更多; 谁的工程师更便宜; 谁的供应链更完整; 谁更能承受薄利润。

也就是说:

AI竞争, 正在越来越像:

现代工业体系竞争。

而不只是实验室竞争。

很多人还把AI理解成: "几个天才科学家改变世界。"

但今天越来越像的是:

"整个国家级工业体系, 正在集体下场生产token。"

互联网时代, 中国最强的是"应用工业化"。

AI时代, 中国可能真正恐怖的地方是:

token工业化。

而当token价格不断下降, 全世界开发者最终会用脚投票。

因为绝大多数公司, 最后都得算账。

发布者

立委

立委博士,多模态大模型应用咨询师。出门问问大模型团队前工程副总裁,聚焦大模型及其AIGC应用。Netbase前首席科学家10年,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统,鲁棒、线速,scale up to 社会媒体大数据,语义落地到舆情挖掘产品,成为美国NLP工业落地的领跑者。Cymfony前研发副总八年,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。

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