一 | 王星事件的相关讨论，还在持续。 Token不够用了！AI时代最火“新生意”｜WAIC 2026现场观察 作者／ IT时报 毛宇 编辑／ 郝俊慧 孙妍 Token不够用，已经成为当下AI创业者的第一焦虑。谭主对这一事件进行回溯和复盘后发现，这件事的发酵主要经历了三个阶段。 7月的上海世博展览馆，2026世界人工智能大会（以下简称WAIC 2026）上，除了忙忙碌碌的机器人、排布密集的炫酷超节点机柜，记者听到最多的话题便是“Token”。从图上可以看到，第一个阶段，舆论场的讨论主要围绕“救援”展开——1月5日深夜，王星女友通过社交平台求助，此后几天，网友都在接力转发。 一位来自杨浦的个人创业者站在展馆门口，跟《IT时报》记者算了一笔账：他做AI短漫剧应用，每月在Seedance上的API调用费要花掉上千元。
二 | 1月8日之后，舆论场开始出现大量“内部曝光”的帖文，称找到了王星事件的“幕后老板”——“金老虎”。“身边真正做开发的，很少用便宜的方案。
三 | ”他表示，无论国内外的模型，只要好用，创业者都愿意咬牙付费。
四 | 这个人，被形容为是“来自缅甸最大的劳务中介”。
五 | 就在创业者抱怨Token价格昂贵的同时，展馆另一头，厂商们正热火朝天地讨论如何把Token做成“工厂”，大规模、标准化、像印钞票一样输出Token。
六 | 与此同时，泰国警方也初步确认王星是人口贩卖受害者。10日，舆论场集中出现的热门关键词为“妙瓦底”，并且被定义为了一个新的“诈骗聚集地”。总结起来，从舆论讨论的趋势来看，重点已经由对王星个体的关注，变成了对整个妙瓦底以及电诈的关注，由此也衍生了一系列的疑惑：电诈为何屡禁不止？这样的疑问有一个重要背景是，一直以来，“电诈”都集中在缅北地区。而妙瓦底，位于缅甸东南部。 Token告急之下，Token工厂正加速赶来。 启明创投主管合伙人周志峰在WAIC“启明创投·创业与投资论坛——从算力原点到应用落地的进化征程”上感慨，AI产业的“速度、强度、烈度，是人类在这几百年工业革命、信息革命中没见过的超高水准”。实际上，早在2021年，西南政法大学的谢玲教授就指出，“电诈”的窝点是动态变化的，诈骗团伙会选择更适合窝点发展和成本低的地方迁移。而妙瓦底，正是诈骗团队的迁移目的地之一。谢玲给谭主总结了妙瓦底的几个特点：首先是妙瓦底的地理位置，妙瓦底是缅甸与泰国交界的边境城市。他同时抛出一组基于全球最大AI聚合平台OpenRouter的数据：美国企业使用中国模型构建AI应用的Token占比，从2025年上半年的4.5%上升至2026年年中的46%，自2026年2月8日以来，美国公司每周调用中国AI模型的比重更是持续保持在30%以上。
七 | 妙瓦底的公路连接泰国曼谷和缅甸仰光，其水路，则是泰国到缅甸最便捷的水上运输通道。“也就是说美国企业将近一半的Token是跑在中国模型上的”。 Token，是贯穿这条路径的“燃料”。 展馆里的高频词 Token工厂是什么？简单说，就是把底层的算力、模型、推理引擎打包成标准化的Token服务，按量售卖，按需交付。也就是说，妙瓦底很适合藏匿，也适合偷渡，这也意味着，它适合诈骗团伙的人员发展。它不再是卖硬件、卖算力，而是直接卖“智能输出”，你付多少钱，我就给你多少Token，用完即止。
八 | “客户只要结果，那我直接打包给他就行了。
九 | 其次，妙瓦底的赌博业发达，实体赌场很多，这也会为电诈集团洗钱提供更多的渠道。还有一个原因，是妙瓦底的生活成本低。西南政法大学教授谢玲：在妙瓦底北部的别墅区中，300多平米的办公楼月租在15-25万人民币左右，比缅北办公用房月租约低5-10万元人民币，同时，妙瓦底的外勤人力成本也处在缅甸的最低水平线以下，这样的犯罪成本支出，完全在诈骗团伙的承受范围之内。”在WAIC 2026的另一个会场——张江科学会堂，来自天津的融科联创信息技术有限公司工作人员告诉记者，他们正在考虑往Token工厂方向转型，“既要做服务器，也要卖Token，现在的趋势就是这样”。
十 | 他解释，很多中小客户不懂算力调配，也不关心底层架构，“客户可能连GPU和CPU都分不清，但清楚自己需要Token。” 于是，一套“简单粗暴”的解决方案应运而生——一台预装模型、推理引擎与计费系统的服务器，插电即可启用，按Token计费。“卖给中小企业，一台就够了，”他说，“顶多两三台”。诈骗团伙的逃窜与隐匿，也与公安部门的严厉打击有关系。1月初，公安部通报称，自2023年7月部署开展打击缅北涉我电信网络诈骗犯罪专项工作以来，公安部依托中缅执法安全合作机制，指挥云南、浙江等多地公安机关联合作战。 不仅是服务器厂商，“Token工厂”的概念正在席卷整个算力产业链。目前，缅北果敢地区规模化电诈园区被全部铲除。其他的一些电诈团队，只能往腹地逃窜——妙瓦底。在看到中缅联合执法行动后，谭主也注意到，舆论场现在也出现一种声音：我们为什么不在妙瓦底执法？中国人民公安大学侦查学院副教授王晓伟：中国警方在境外没有执法权，联合执法需要通过国际警务合作的渠道来开展。而开展联合执法的前提，是中方已经对诈骗案件进行了研判和侦查，在掌握了一定信息后，再将这些信息提供给诈骗窝点所在国警方，发出联合打击的请求。清华大学背景的清程极智在展区提出了Token“前店后厂”模式，后厂是标准化的算力集群，前店是Token商店；PPIO发布了面向Agent时代的“智能Token工厂”；范式智能则把展台做成了“AI 2.0 Token工厂”的全景展示，创始人戴文渊在采访中透露，2026年一季度的Token收入已超过去年全年。 这个模式的诱惑力在哪儿？戴文渊在大会期间算了一笔账：如果集群利用率能做到极致，Token工厂的毛利率可能达到70%～80%。
十一 | 其次是，在掌握相关信息后，联合执法也需要走一定流程。就拿中缅对缅北的行动来说，先是外交部和我驻缅大使馆积极做工作，在这之后，公安部派出工作组赴缅甸开展国际警务执法合作。 周志峰在演讲中给出一个更宏观的判断：未来12到24个月，AI应用的商业模式将加速脱离互联网时代的Freemium（免费增值）逻辑，转向以结果和价值定价。 同时，原本被业界戏称为“AI水电煤”的Token付费模式也正在发生变化，一批AI产品开始把价签上的计量单位，从“Token”换成了“任务完成数”甚至“有效交付件”。衡量AI公司的核心指标，将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。公安部工作组与缅方进行了多轮会谈磋商，就联合打击电信网络诈骗犯罪等事项达成一致。
十二 | 随后，中缅双方连续开展多轮打击行动，临近我边境的缅北地区规模化电诈园区才被全部铲除。谭主了解到，目前，中方正在开展调查。在掌握了足够的信息后，接下来，就是行动。 这一趋势已在多个领域显现，比如Zendesk在2025年初推出了基于AI解决方案的定价模式——按“成功解决的工单数”收费，而非按客服座席数；Intercom将AI客服Fin的定价锚定在“自动解决率”上；Salesforce的Agentforce平台直接以“每次AI对话”为计费单元，法律科技公司Harvey则按“成功完成的法律研究任务”定价。 Token依然没有统一定价 尽管当下AI行业内人人言必称Token工厂，但至今仍未形成统一的行业标准。这里的“标准”指的是Token从生产到交付全链条的质量、计费、计量、服务等级等一整套规则体系。 Token与Token并不等值。中国工程院院士郑纬民在商汤主办的“算创·无限——Agentic时代AI基础设施创新发展论坛”上指出，Token的实际商业价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定。不同业务场景需要不同等级的服务标准，只有高等级、高品质的Token才能支撑复杂智能体的规模化落地。 “行业普遍存在模型虚标、算力质量不透明、计费模式粗放等问题，压缩模型沿用原品名报价、节点缓存命中率差异，导致同等算力调用成本悬殊”。
十三 | 不同的Token工厂、不同的模型厂商，定价方式五花八门，折扣力度差距明显，且“根据用量大小，给的折扣不一样。
十四 | ”山海引擎COO彭璐向《IT时报》记者坦言，“每家公司套餐价格都不一样，目前没办法统一定价”。 在张江科学会堂展区，博思芯宇展台打出了一张“Token成本拆解”牌：单位Token成本 = Token总成本÷有效Token产出，Token总成本由三部分构成——CAPEX（资本性支出，算力设备折旧）、OPEX（企业的日常运营开支，包括电费、散热、运维等）、有效产出保障成本（故障防控、容错调度），它试图用这套公式，帮算力运营商把每一分钱算清楚。
十五 | 启明创投也在论坛上发布了“2026 AI十大展望”。其中，将安全可信与产品效果、Token成本并列为影响企业AI大规模落地的三大关键变量。在周志峰看来，AI基础设施的竞争正在进入系统级阶段——“竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节，未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群，以实现低成本、高效率的Token生产”。
十六 | Token炼就“新石油” Token工厂，是被现实逼出来的生意。 在H2算力展区，记者遇到了一位正在咨询Token工厂产品的创业者。他做的是医疗影像AI，每天处理大量CT图片，上个月光API调用费就烧掉了上万元，“想来大会看看有没有更便宜的Token，”他说。 Token的消耗量，已经膨胀到了一个令人咋舌的地步。
十七 | 周志峰在论坛上透露，中国日均消耗大模型Token，从2024年1月到现在上涨了超千倍。有数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿增长至140万亿，但据阶跃星辰联合创始人、首席技术官朱亦博在启明创投论坛上指出，在Token需求快速增长的同时，算力供给增幅相对有限，这也进一步凸显了 AI 基础设施创新的价值。面向 Agent 时代，行业不能只依赖算力规模扩张，还需要通过模型、系统与芯片的协同设计，持续提升单位算力的智能产出和任务交付效率。“如果Token继续翻倍，加上模型的尺寸越来越大，对Infra的挑战将持续增加。” 然而，在供需之间，依旧有着结构性的失衡。
十八 | 一边是创业者喊着“不够用，价格贵”，一边是算力厂商喊着“赚钱难、跑通累”，中间的鸿沟，恰恰是Token工厂想要填补的空白。 一位深耕企业级智能体领域的创业者告诉《IT时报》记者，他们今年帮客户落地智能体项目，客户最关心的问题已经从“能做什么”变成了“Token要花多少钱”，“以前谈AI，大家兴奋的是能力，现在热潮褪去，开始算账了”。 大模型领域的“杰文斯悖论”还在持续，Token越来越便宜，需求规模反而爆发式增长，算力总支出还在持续增加。 WAIC 2026上，Token工厂正从概念展示落地为实体产品。谁能在Token这个“新石油”的炼化链条上跑得最快，谁就可能成为AI时代最大的赢家。 排版／ 季嘉颖 图片／ IT时报 采访对象 来源／《IT时报》公众号vittimes E N D。
Current article:http://9yk97ea.chengjuecannaobianmouqueduoyu.shop/list_ffhv/d9oz84.html
Published on:03:18:22
