硅谷大厂集体限流AI工具，算力成本飙涨48%_CPU

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3. #为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

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12. 为什么硅谷大厂年薪 50万美金的工程师，要 Max Token ？如果不消耗 25 万美金的 token ，他们就觉得自己危险了？因为这些高度训练，简历完美，智商超高的人。。。恐惧。他们恐惧 Pieter Levels 这种人。超高的 token 消耗，是要形成一种生产资料和运用能力的垄断。但是我不认为在内燃机时代，比别人更能消耗汽油，会给自己什么优势。真正的问题是如何比别人更快到达目的地。车开得更快的优势，其实非常不可靠。。。（油门踩的更狠这事情其实不是门槛）

13. 多家AI Token涨价后，怎么养“龙虾”最划算？

14. #为什么AI大厂开始卖Token#短期来看，这种按用量收费的模式肯定会成AI主流，就像早年手机按流量扣费一样，直观又好落地。至于Token能不能成AI时代的货币，目前看更像是算力和对话的计量单位，离通用货币还差得远，毕竟跨平台标准不统一，也没法真正流通。它更会是AI服务的基础计价单位，想变成通用的“AI货币”，还有很长的路要走。

15. 一个月烧掉 930 万元 Token 的人，也没烧出个答案

16. 黄仁勋：年底那些年薪 50 万美元的工程师，我会直接问他们：你们用了多少 Token？花了多少钱在 Token 上？如果那人说只花了 5000 美元，我会直接炸掉。真的。如果一个年薪 50 万的工程师，Token 消耗没有至少到 25 万美元的水平，我会极度警惕。这跟我们的芯片设计师说「我就用纸和笔，不用 CAD 工具」是一个道理。 63充电中的微博视频

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23. 看到有大厂员工爆料，公司开始考核Token使用量和代码产出了，评论区全是吐槽的。一边是不太能用到AI的岗位员工，在线求大量消耗token和大量生成代码的prompt。另一边是，疯狂刷量求保岗，一个大点的需求就能耗掉一百刀Token。这事儿背后的信号，感觉比表面上的内卷要深刻得多。为什么大厂突然盯上Token？本质是AI工具从福利变成生产资料的转型。公司花大价钱提供支持，进一步推动各业务内化AI能力，要是没人用，那老板得焦虑死。而用Token的使用量来考核，也是最简单粗暴的量化指标。你用了多少算力，就代表你深度融入AI工具的程度。更何况，在大老板眼里，庞大的Token消耗数据就是展示“算力护城河”的最好证明，能帮公司讲好AI估值的故事。企业跟风唯Token论，消耗上去了，产出不一定同步提升，最后可能就变成了“干得越快，活越多”的效率悖论。但对打工人来说，这场考核又确实是一次淘汰赛。因为焦虑最终会传递到基层，只有真正擅用AI，或者说让领导觉得你懂AI，才能站稳脚跟。比如用AI深度分析业务数据、搭建自动化工作流，而不是单纯刷量。现在硅谷评价一个程序员牛不牛，已经不看代码质量了，而是比Token的消耗量。有些人可能会觉得这很荒唐，但这就是现实。AI时代的职场竞争，Token只是工具，核心竞争力其实还是你的思考和判断力。守住核心能力，才能不被token化。

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27. #为什么Al大厂开始卖Token#以前大厂卖会员(订阅制)，现在大厂卖Token (计量制)。这逻辑像极了从“卖宽带包月”变成了“卖流量包”。大厂为什么这么干?成本不可控:龙虾的消耗是不确定的，有的任务烧1万Token，有的烧1亿。包月会让大厂亏到姥姥家。边际成本更低:算力是水电煤，按量计费能让大厂把闲置算力像电力一样精准变现。现在的局面是:模型公司做鱼缸，开发者做龙虾，但最后数钱最开心的，是那群家里开“饲料厂”(算力集群)卖Token的。

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29. 【科技大佬齐话 token：#黄仁勋建议把token纳入工程师薪资#，奥尔特曼称其将成全民收入】#未来你的工资可能按token结算# 3月19日消息，AI 圈最近有一个高频词 ——token，几乎所有科技公司 CEO 的讨论都离不开它。据《商业内幕》今日报道，在 GTC 2026 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋把这个概念进一步推向现实应用层面：他提出，token 甚至可以成为工程师薪酬的一部分。“在硅谷，招聘时已经有人会直接问，这份工作能分到多少 token？原因很简单，只要工程师能用 token，生产效率就会提升。”token 本质上是 AI 处理信息的基本单位。大模型会把文本拆分为数值形式，每个 token 大约相当于四分之三个单词。围绕 token 计费，也已经成为主流商业模式 —— 用多少、生成多少，就付多少。OpenAI CEO 奥尔特曼的设想更激进。他认为，未来甚至可能出现“全民基础算力”，取代传统意义上的“全民基本收入”。他在 2024 年一档播客中说，‘每个人都能分到 GPT-7 的一部分算力，可以自己用、转卖，或者捐出去。你获得的不是钱，而是生产力的一部分。’他还进一步指出，AI 产出的“智能”会逐渐演变成类似水、电一样的基础资源。“从本质上看，我们以及其他模型公司的业务，都会变成销售 token。”（IT之家）#AI观众 AI粉丝 AI打分#

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33. #小米MiMo大模型首次推出TokenPlan#Xiaomi MiMo Token Plan正式上线了！Mimo开始正式整顿养虾token市场，一次订阅包含全模态模型，收费规则透明，无5小时用量限。这个定价也是真实诚，不愧是我米。小米的Token Plan标志着小米AI商业化的第一步，现在看来是个小消息，但多年后回头再看，这可能是一个AI巨头迈入AI市场时代的重要节点。

34. 其实Token就是AI干活的计量单位，咱让它聊天、生成内容，每一个字都在耗这玩意儿，龙虾这类AI特费Token，连后台记东西、空转都在烧，用得多花钱真不少。现在大厂全开始卖Token，核心就是AI早就不只是聊聊天了，企业、开发者都得一直用AI的能力。按Token收费就是按实际用量算，比包年包月划算，大厂也能实打实赚钱。而且不同厂Token价格差得多，模型好、算力贵的就卖得贵，能压低成本的就卖得便宜。至于Token会不会成AI时代主流，我觉得大概率会。毕竟不管啥AI服务，都能靠它算钱，未来不同AI互相帮忙，估计也得靠Token交易～#为什么AI大厂开始卖Token#

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36. #为什么AI大厂开始卖Token#龙虾带火了Token，现在好多AI平台都在卖这个，就是你用AI越多，消耗的Token越多，就得花钱，免费时代算是彻底过去了，以后用AI跟交电费一样，按用量收费，这事应该就是以后的大趋势了

37. OpenRouter最新测算，3月30日至4月5日，全球AI大模型总调用量达27万亿Token，环比增长18.9%。中国AI大模型表现强劲，周调用量升至12.96万亿Token，环比上涨31.48%，已连续五周实现增长并超越美国。从全球模型调用量排名来看，前六位均被中国AI大模型包揽。Qwen3.6 Plus (free) 以4.6万亿Token的周调用量位居榜首；小米 MiMo-V2-Pro 本周下滑至第二位，周调用量为3.08万亿Token；Qwen3.6 Plus Preview 排名第三，周调用量为1.64万亿Token；阶跃星辰Step 3.5 Flash (free) 排名第四，周调用量1.26万亿Token；MiniMax M2.7 排名第五，周调用量1.19万亿Token；DeepSeek V3.2 位列第六，周调用量同样为1.19万亿Token。

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