作者 | 鉛筆道 鄒蔚 王方 黃小貴編輯 | 鉛筆道 鄒蔚

最近，港股出現一家最猛的AI公司：迅策科技。

它上市不到4個月，股價6倍漲幅；只有10億營收，市值突破千億元。

它的核心生意：賣Token（詞元）。AI瘋狂消耗Token，讓賣Token成為一門急劇膨脹的生意。

今年3月，中國日均Token消耗量突破140萬億，較2024年初暴漲1000倍；全球年度Token的消耗，將在五年增長3億倍。

與此同時，AI“燃料商”們迎來了史上最好的日子，比如大模型公司。

月之暗面，20天收入超越2025年全年；而MiniMax和智譜市值，雙雙突破3000億元，股價累計漲幅也達5倍左右；

Token大生意時代來臨，背后真正的變量不是模型，而是“agent”（智能體）。

agent讓從AI從“坐公交”進入“開私家車”的時代——以前聊天模型是被動響應，現在agent是主動執行，token消耗從線性增長變成指數級膨脹。

這也是為什么，過去幾個月，那些“賣token”的公司，突然變成資本市場焦點。按token計費的收入，動輒增長數倍甚至十倍。

但資本市場暫時的樂觀，并不代表生意的完美。

多位創業者告訴鉛筆道，Token的重要性，雖然堪比電力、帶寬、石油，但由于無法壟斷，很難在充分競爭的市場里，長期賺到高利潤。

有人開始用Token生產內容，一條視頻背后消耗上億Token，并形成“內容—流量—變現—再投入”的閉環 ；

有人用Token驅動企業服務，把Token成本控制在10%-20%，按結果收費；

也有人看到更底層的變化——當用戶開始自己購買Token、自己承擔算力成本，整個AI的商業模式都會被重寫。

這意味著，Token熱潮并不是終點，而是起點。

鉛筆道對話了多位創業者，探討用Token賺錢的門道。

- 01 -最賺錢的，不是賣Token的

翁紹斌，零犀科技聯合創始人兼總裁

零犀科技是頭部大模型應用企業，已經完成4輪融資，正沖刺IPO

今年Token經濟火了。

春節前后，智能體浪潮，把大模型應用天花板捅破了。某些平臺，Token調用量暴增十倍、幾十倍。

很多人把這理解為“突然爆發”，但從行業內部看，遲早會發生，這意味著：大模型的應用天花板進一步被打開了。

另一方面，按Token計價的公司，收入確實激增。但很多人沒看到的真相是：收入漲10倍，虧損有可能也漲10倍。這是這一輪Token熱最容易被忽視的地方。

這種“成本加成”賣Token的模式，當前可能連毛利打正都難。

賣Token是門好生意嗎？不一定。

我打個比喻：這像當年2G到3G、3G到4G，流量包從幾百兆突然變幾個G。直接賣Token，本質還是基礎設施的生意。

就像電信運營商賣流量包——10個G賣多少錢，僅此而已。甭管上面構建了什么應用，本質還是比較像。

而且今天還處于更早期階段，各家相互競爭、吸引流量，甚至價格倒掛。顯然，這不是一個好生意。

說到這里，有人可能會不同意我的觀點：賣Token就不能有（模型）溢價嗎？我覺得空間不大。 說到底，還得靠產品或應用帶來溢價。

目前，全球最先進的閉源和最先進的開源，差距只有3-6個月，這是業內比較普遍的共識。而且在中國，便宜還不等于質量就差。

我們現在的做法是：生產環境用強化學習調優后的開源模型； 閉源模型更多用來做前期研發、做驗證。

在垂直行業，基于開源模型進行后訓練， 達到的效果顯著勝過OpenAI、Anthropic、Gemini等通用模型。 所以貴Token不一定能持續保持高溢價。

歸根到底，這取決于ROI——這個場景，值不值得企業自己投入資源，去做后訓練、強化學習。

既然賣Token的，不一定最賺錢，那最賺錢的是誰？

我們可以借鑒歷史。移動互聯網時代，電信運營商賣帶寬，但真正賺大錢的是誰？美團、滴滴、抖音。

帶寬在它們的成本里占比不到10%，它們靠服務創造價值。Token經濟也是一樣。賣Token的是水電煤，用Token的才是美團、抖音。

真正的價值創造來自應用層。應用層要有更大的服務溢價，Token成本占比得低于20%，甚至10%以下，這才是健康的Token經濟。

我們現在就是這個思路，算是這一波里有“服務溢價”的。

我們今天規模跑通的商業模式，給B端大客戶提供技術服務，我們提供的銷售智能體幫保險公司賣保險、幫車企賣車。不是按Token調用量收費，而是按成交結果收費（RaaS）。

我們是按價值創造定價，不是按Token成本定價。這比訂閱制、比Token成本加成，都更健康。

當然，除了我們，還有一些場景也非常有機會。

第一，編程。Anthropic把這個場景做到極致，純數字世界完成閉環，適應面特別廣，這是一個廣譜、更通用的機會。

第二，營銷。離錢較近，很多公司在這里面嘗試突破。

第三，知識生產。文本、圖片、視頻創作等。

像字節Seedance等模型出來，大家都在商業化，但整體來看，真正把經濟模型完全跑通的公司，目前還不多。

從我們的觀察來看，大模型能力基本每半年都會有一輪明顯提升。

Chatbot（聊天機器人）到Agent；從早期沒有推理能力，到現在可以做復雜推理；從大量幻覺問題，到現在逐步被壓制。一直在前進，但整體來看，行業還處在比較早期階段。

最后總結我的觀點：

第一，Token是基礎設施，真正的價值創造在應用層。

第二，Token成本占比低于10%-20%，才是健康的Token經濟。

第三，賣Token的是賣水的人，用Token創造價值的，才是未來真正賺錢的人。

從這個角度看，Token熱才剛剛開始，未來幾年，還會一層一層打開。

- 02 -賣Token，這類公司最賺錢

楊勁松，未來式智能創始人

未來式智能提供企業級AI Agnet服務，已完成三輪融資

最近Token話題確實很熱，但如果只看表面，會容易誤判——我給大家解讀下爆發的背景。

這波Token爆發，有一個很明確的時間節點：“龍蝦”這一類agent產品出來之后，Token使用量突然激增。

一方面，“龍蝦”類產品底層的Agent設計，直接讓Tokens調用量翻了數十倍。

另一方面，早期像 Anthropic 這些廠商，允許你在一些coding工具里“幾乎不限量使用”模型API，而只限制訪問頻次。

后來，這些通道被收緊甚至關閉了。這樣，用戶就不得不為百萬Tokens的使用來付費。比如龍蝦，每天輕松就可以花掉幾十美元。

一旦免費或者低成本供給被關掉，原來被壓住的需求，就會外溢。

再疊加另外一些因素，國內市場就爆發了。

比如海外模型價格比較貴，而國內模型能力又追了上來。于是就出現一個結果：大量原本在海外模型消耗的Token，開始轉移到國內模型上。

另外一方面，“龍蝦”的火爆，讓國內的大模型廠商，看到了可以大量消耗Tokens的場景，全都下場推出了自己的龍蝦產品，以及配套的coding plan，主打量大管飽。

這才是這一輪國內Token突然“爆火”的核心背景。

現在很多媒體會引用一些平臺的數據，說Token用量暴漲。

但這里有個問題：很多數據是基于類似OpenRouter這種“中轉平臺”，而這個平臺在全球Token消耗里，占比其實很小，可能不到1%。

所以如果用它來判斷整個行業，很容易高估或者誤判趨勢。其實如果看美國，在這段期間的日Tokens調用量，增長幅度并沒有特別大。

現在大家都在說：MiniMax、智譜、月之暗面收入漲得很快，Token賣得很多。那是因為之前賣的太少了，各家的coding plan計劃，基本都是25年底或者26年初才推出來，借著龍蝦的熱度消耗一下子就上來了。

但從行業里看，情況沒那么簡單。

我個人判斷，這些模型廠商：可能“收入在漲，但利潤不一定在漲”。

原因有幾條：1、算力準備不夠，要臨時擴容，2、到處在搶機房、搶算力，3、用低價甚至補貼去搶市場。

所以現在的階段，這更像是用價格換規模，用虧損換增長。

如果你從產業鏈往下看，會發現一個很清晰的結構：現在賺錢的，不一定是大模型廠，而是出租算力的人、建數據中心的人、賣服務器的人。

因為他們在這一輪里，是“剛需供給”。而模型廠，反而是在中間承壓的一層。

現在市場上，Token生意大概有三種模式：

第一類是算力批發商。他們直接租算力、把推理Token批量賣給模型廠。這類是穩定賺錢的。

第二類是Token聚合平臺。他們低價拿Token，加價賣給開發者。本質就是“分銷商”，也有利潤空間。

第三類是模型廠。他們既要買越來越緊俏的算力，又要打價格戰，還要搶用戶，這層反而最難賺錢。

不要只看當下賣Token的熱度，Token變現的最好途徑，是被“封裝成應用”。未來，開放agent框架成熟后，將會出現大量垂直應用，token被隱藏在產品里。用戶不會再關心Token，而是關心能不能幫我把事情做完。

今天很多Token的消耗，其實是“探索性消耗”。比如用agent去跑一個復雜任務：不斷試、不斷修正。這中間會浪費大量Token。

但一旦這個任務跑通了，后面就會發生變化：任務會被固化成workflow或者skills。

這個時候：Token消耗會明顯下降，但結果反而更穩定。

在企業場景里，這一點會更明顯。

剛開始接入agent的時候，所有任務都用agent跑，Token消耗會迅速上升。但慢慢企業會發現，并不是所有任務都適合用這種方式。

于是就會分成兩類：

一類是確定性任務，比如：財務報稅、報關、分類審核。這些任務有明確輸入輸出、有固定流程。最終會變成：workflow + 固定模型。這類任務的agent消耗Token更少、成本更低、穩定性更高。

另一類是開放性任務，比如研究分析、創意內容、非標準決策。這些任務沒辦法完全固化，就會繼續用agent去跑，會消耗大量Token。

建立在Token上的最大的應用機會，我認為是內容生產，尤其是視頻。

越來越多內容行業的人，用agent去做整條鏈路：選題、調研、生成、分發和復盤。這一套下來，token消耗會非常大。

而且內容制作是可以規模化復制的，一旦跑通，就可以批量生產，會持續消耗Token，形成商業閉環。

- 03 -Token不值錢，IP更值錢

司馬華鵬，硅基智能創始人

硅基智能正沖刺港股IPO，為企業提供數字人及數字IP制作服務

賣Token突然變成一門看起來不錯的生意，背后三個關鍵因素。

第一，agent爆發。過去人和AI的交互，無論是聊天還是簡單推理，Token消耗其實不高。但agent出現以后不一樣了，它有長上下文，有復雜任務鏈，Token消耗是幾何級增長的。這是最核心的驅動力。

第二，商業化場景跑通了�，F在很多公司已經找到了用Token賺錢的路徑。

第三，國產模型能力追上來了。現在國內模型大概已經達到全球先進模型的95%，這讓大規模使用token成為可能。

而真正讓Token需求爆發的，是第二點——用Token做成生意。

比如短劇，就是一個典型場景。我們自己也在做內容矩陣，像“大司馬”這樣的IP，每天都有上億流量，對應的Token消耗，從幾千萬到幾億，很快可能到百億級。這里面最重要的是，它已經形成了商業閉環：內容—流量—變現—再投 Token。

過去，我們把工具賣給別人，現在是自己用Token直接生產結果。

我們內部有一套自動化的視頻生產系統，選題、調研、內容生產、運營復盤，基本都由 agent 完成。然后再疊加企業家IP、科普內容，就形成了一套可復制的內容生產和商業化體系。

一旦可復制，Token 的消耗就會快速放量。但我一直強調：Token本身不一定是最有價值的。

很多人現在討論賣Token這件事，但我不覺得這會是一個長期穩定的生意。

從商業邏輯上看，Token是一個會不斷貶值的東西。

你可以看到，一方面是開源在推進，比如谷歌、DeepSeek 這些都在往外放能力；另一方面，模型能力越來越接近，差異在縮小。一旦供給變多，價格一定往下走，這是必然的。

所以我更傾向于把 Token 理解成一種“基礎資源”，類似帶寬、電力，它不是一個有長期護城河的產品。

但你把Token“封裝”成了結果交付，比如幫企業做內容、做賬號、做增長，競爭就少很多。我們現在做的就是這件事。

所以，未來真正值錢的，不是Token，而是IP。

我們用Token去做IP、在每個內容里大量投入Token，走高質量路線。AI是一個“增效工具”，而不是“降本工具”。就像開一家牛肉面店，不是因為效率高了就少放肉，而是可以賣更多面，同時保證每碗肉的量。

從行業來看，未來 Token供給市場會明顯分化：

一類是低成本、大規模的Token，用來做日常任務，比如寫郵件、寫報告，這個市場很大，但競爭也極其激烈。

另一類是高質量、高價值的Token，用來做精品內容、復雜創作，這一類才有溢價空間。我們選擇的是后者。

現在行業痛點是Token質量還不夠高：做普通內容是夠用的，但你要做真正頂級的東西，比如電影、文學作品，它還差得很遠。

可以用一個很簡單的類比來理解這個行業。

一種是代步車，滿足基本需求，量大、便宜、普及，這是低端Token。另一種是賽車，追求極致性能，成本很高，但它代表技術上限，這是高端 Token。

最終能贏的，一定是那些能用“賽車級能力”去創造更高價值的公司。這些公司有機會走向更高水平，甚至接近AGI。

- 04 -這輪Token熱：2個明顯誤區

李笛，明日新程創始人

明日新程主攻群體多智能體，連續獲得兩輪天使融資

最近Token很熱。

本質上看，并不是Token消耗突然變多了，而是大家第一次“看見了Token”。

以前你在云端用AI產品，比如用ChatGPT、用各種模型，Token一直在消耗，只不過你感知不到�，F在像OpenClaw這種智能體形態，讓Token消耗直接暴露在你面前，所以突然覺得“消耗很大”。

第二個變化是，過去Token優化主要是廠商在做，但現在很多優化權交給了用戶。用戶自己在調agent、調流程，這個過程中天然會產生大量低效消耗。

第三點更關鍵——AI從“被動響應”變成“主動執行”。

以前的AI，是reactive的（被動反應）。你問，它才干活；你不問，它停著。但現在的智能體不是，你不盯著，它也在后臺跑任務。這個變化，會讓Token消耗從“按次計費”，變成“持續消耗”。

舉個例子，過去的AI更像公共交通：統一線路、固定調度、用戶只是乘客。

智能體出現，相當于AI世界開始出現私家車。每個人可以自己決定路線，自己決定任務，自己調用Token。

這會帶來兩個結果：整個系統更“擁擠”，Token消耗更高，但整體經濟規模會更大、更繁榮。

現實世界也一樣，私家車一定比公共交通更消耗資源，但它帶來了更高的自由度和更大的經濟活動。

賣Token是一門大生意，但它不參與價值分配，是產業鏈里的基礎層。

就像汽油，它本身沒有附加價值，關鍵在于你把它用在哪里。加油站給豪華專車加油，還是給一輛破車加油，油價是一樣的，但最終能賺錢的是車的擁有者，看他用來做什么。

這也是為什么，這一輪AI其實很早就開始分化了——有人做基礎設施，有人做應用，有人做系統集成，各自占據不同位置。

如果未來Token消耗非常大，是不是可以像石油公司一樣靠規模賺錢？

可以，但前提不一樣。石油、電力、水這些基礎設施，都有一定壟斷或準壟斷屬性。但現在的Token供應，是完全競爭的。

現在市場上MiniMax、智譜、月之暗面，都在拼價格、拼能力、拼API。這種完全市場競爭環境下，很難形成穩定利潤率，也很難建立護城河。

這輪Token熱，我看到兩個明顯的誤區。

第一，很多人以為：好的任務用好Token，簡單任務用差Token。

其實不是。同一個任務，在不同階段，對Token的要求完全不同。

初期需要強模型（貴token）去探索、試錯，后期流程穩定后，用普通模型就可以跑。

Token的質量，不是由任務決定，而是由“成熟度”決定。這也是為什么端側、小模型會有機會。

第二，用Token消耗量來評價公司，甚至評價員工。

這個邏輯是有問題的。Token消耗多，有兩種可能：任務復雜、價值高或者純粹在浪費。

同樣一個視頻任務，不同團隊可能消耗差10倍Token，但結果一樣，那多出來的9倍，本質是低效。

這有點像評估經濟如果只看GDP單一指標，不看其它，最后一定不準確。而且只盯著token，容易看偏。

我現在看到的機會，更多是在Token之上的結構性變化。

第一，今天的agent，本質上還不成熟。你可以把它理解成一輛車：能開，但不好開。它不聽話，經常跑偏，甚至會“翻車”（比如誤刪數據）。

意味著現在最大的問題，不是Token不夠，而是：產品封裝能力不夠。

如果你要把agent賣給普通用戶，你必須做到幾件事：降低使用門檻（不能太極客）、控制風險（不能隨便出事故）、讓Token消耗可預期、出問題有明確的“說明書”。

誰能把這件事做好，誰就能吃到第一波紅利。

第二，現在很多人低估了一件事：agent之間的協同，是最大的難點。

單個agent做短任務，其實問題不大。但一旦多個agent協作，執行長任務（比如24小時），結果往往很糟糕。

原因很簡單：協同機制還沒做好。而且這件事不能交給用戶解決。

所以未來真正有價值的公司，是幫用戶把“多agent協同”做好的人。我們現在就在做這件事。

第三，我看好一個趨勢：算力從云端往端側遷移，用戶自己的設備加上自己買Token。

用戶一旦自己承擔計算成本，將會顛覆現有的AI商業模式。

今天AI產品不賺錢，本質原因只有一個：它們在幫用戶墊付算力成本。也就是批發英偉達算力，再打包賣給用戶，這件事利潤很薄。

但一旦變成用戶自己承擔token，軟件只收“服務費”，那AI整個商業模型就成立了。

端側設備我看好兩類：

1、手機和可穿戴設備這樣的隨身設備，它們有算力（1B~7B模型已經夠用），授權方便（agent需要頻繁調用權限）；

2、家庭/組織節點，小型本地算力中心。

如果只看今年下半年，先賺錢的也會是硬件。

原因很簡單：AI必須依賴基礎設施，基礎設施一定是先有硬件。就像5G，先建基站，再有應用。

現在AI也是一樣。如果端側硬件不普及，agent沒地方跑，token經濟也跑不起來

所以Token經濟的順序是：先硬件，再軟件，再服務。

本文僅代表口述者獨立觀點，不構成任何投資建議。

       原文標題 : Token熱，他們賺麻了