AI真能连续工作30小时？别被厂商话术忽悠了_服务软件

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4. 知名软件公司老板：都说AI让软件公司活不下去，但我们反而看到了机会#AI #人工智能 #企业AI #SaaS #Salesforce

5. #为什么AI大厂开始卖Token#Token是大模型处理信息的最小单元，其消耗与算力消耗、电力成本直接挂钩，是按效用付费的最公平口径。AI从对话工具转向Agent与企业系统，工作量呈指数级爆发，按Token计费能精准匹配算力消耗，实现成本可控。同时，价格分层加剧：轻量模型低至135元/亿Token，旗舰模型则达数万元，形成差异化竞争。Token计费将主导通用场景与标准化服务，但并非绝对唯一。对高并发、低门槛的轻量应用，Token模式效率最高；而对复杂行业定制、私有部署或长期订阅场景，包年制/包量制仍有优势。此外，随着算力成本优化与缓存技术普及，部分场景可能出现价格阶梯或免费额度，以平衡普惠与商业化。Token不仅是计费单位，更可能成为AI时代的数字货币，承载价值尺度与流通手段功能。中国凭借绿电与算力基建，正以低成本Token重塑全球AI成本结构。未来，Token计费将与混合模式并存，共同构建AI商业化的多元生态。#how i ai# 为什么ai大厂开始卖token

6. Prompt Caching这项技术让输入Token的成本直接降低了10倍，同时让长文本的响应速度提升了高达85%。这不仅仅是厂商的商业策略，更是一场关于计算效率的底层革命。很多人误以为Prompt Caching只是简单地缓存了AI的回答，但事实并非如此。即便开启缓存，模型每次生成的回答依然具有随机性。真正的秘密隐藏在LLM的数学架构中，它缓存的是模型推理过程中的中间状态，而非最终结果。要理解缓存，必须先看LLM如何处理文字。从Tokenizer将文本切分为数字ID，到Embedding将ID转化为数千维度的语义向量，每一步都在为最后的数学运算做准备。而最核心的运算发生在Transformer的注意力机制里。在注意力机制中，模型会计算每个Token之间的关联权重。为了生成下一个字，LLM需要回顾之前所有的Token。在传统的推理循环中，每增加一个新字，模型都要重新扫描并计算一遍前面的所有内容。当Prompt变得极长时，这种重复计算会带来巨大的延迟和成本。所谓的KV Caching，就是把注意力机制中已经计算好的Key矩阵和Value矩阵存起来。当模型生成下一个Token时，它不再重新计算旧有的上下文，而是直接调用缓存，只对最新的那一个Token进行增量运算。这种技术将原本随着长度增加而负担沉重的计算量，变成了一个高效的线性过程。对于动辄数十万Token的长文本应用来说，这无异于从步行进化到了超音速飞行。那些在数据中心里日夜运转的GPU，因为减少了重复劳动，才能给开发者提供如此巨大的折扣。目前主流厂商的实现方式各具特色。OpenAI倾向于全自动路由，系统自动识别并匹配缓存，对开发者更加透明。而Anthropic则提供了更精准的控制权，允许开发者手动指定哪些部分需要缓存，虽然增加了操作复杂度，但换来了极高的命中率和性能稳定性。值得注意的是，Prompt Caching并不会影响模型的创造力。由于温度、Top-P等控制随机性的参数是在注意力机制运算之后才起作用的，开发者可以在享受低成本和高速度的同时，依然自由调整回复的风格。深入底层逻辑后可以发现，Prompt Caching不仅是省钱工具，它正在重塑AI应用的边界。当长上下文不再昂贵且缓慢，真正具备深度记忆和复杂逻辑的AI助手才可能大规模普及。 blog.ngrok.com/posts/prompt-caching-10x-cheaper-llm-tokens-but-how

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11. 个体用好AI，只能产生超级员工；只有组织为AI重新设计，才能产生超级公司。别做在旧厂房里换电机的傻瓜，要做那个拆掉旧工厂的人。#大有学问 #红衣聊AI #AI时代

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15. 看第一张图我说的第一句话。//@死锁侦探:小米是基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA（Sliding Window Attention），将 KV Cache 在 GPU 显存、CPU 内存、SSD 等多级存储之间的数据搬运量降低至优化前的近 1/7，并将可缓存 token 数量提升至优化前的近 5 倍，显著提升了缓存命中率和推理效率。并非一味的价格对标

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17. 企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年

18. 按Token计费大概率会成为AI时代中短期的主流计费模式。Token是AI处理语言的最小计算单元，其消耗与算力、计算时长直接挂钩，按Token计费能让使用量和成本精准匹配，适配当下AI从单次对话转向持续调用的使用场景，尤其是OpenClaw这类智能体走红后，复杂任务的多步交互更需要这种“用多少付多少”的灵活模式。大厂扎堆卖Token，是AI行业商业化的必然选择，既让开发者和企业客户成本可控，也能让大厂收益与算力消耗直接挂钩，同时不同模型的Token定价差异，也能精准匹配不同客户的需求。当然这种模式也有成本预判难的短板，长期来看会逐步向按结果付费过渡，但在AI能力尚未实现结果量化的阶段，Token作为算力的标准化度量，仍是当下最适配的计价方式。#为什么AI大厂开始卖Token#

19. 与其追求成为一个从不犯错的人，不如打造一个就算犯错也能被纠正的流程。#大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #大模型

20. AI视频生成效果差，原来是Prompt太详细？调整多少次可以达到满意效果？#Flova #Flova ai#aigc #ai视频生产

21. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

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25. 2025年，到底有多少人在用AI？

26. 盘点一周AI大事(1月4日)｜Google包揽年度最佳模型 LMArena大模型盲选排行榜公布年度冠军 Google推出AI辅助学习系统Learn Your Way 阿里开源最强手机智能体MAI-UI DeepSeek发布新研究mHC IQuest发布最强开源编码模型IQuest-Coder-V1 字节发布动态概念大模型DLCM 腾讯发布最强开源翻译模型HY-MT1.5 阿里更新最强开源图像模型Qwen-Image-2512 Meta开源极速视频生成模型HiStream 研究员开源对象植入模型InsertAnywhere 研究员开源MV智能体AutoMV 腾讯开源3D动作生成模型Hunyuan Motion 1.0 研究员开源高保真3D模型UltraShape 研究员开源世界模型Yume 1.5 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #AIGC

27. 随着"龙虾"走红，Token也开始成为AI世界的新"石油"。从OpenAI到Anthropic，从国内通义到Kimi，几乎所有大厂都转向了Token计费模式。#为什么AI大厂开始卖Token# 这背后逻辑很简单：大模型本质是吞金兽，按调用次数收费不够灵活，按Token计费更符合"用多少付多少"的经济模型。但问题在于，Token定价权完全掌握在厂商手里，同样的输出在不同模型间价格可能差出几十倍。我倾向于认为，Token会成为AI时代的重要计量单位，但能否进化成"货币"还要看两个关键：一是定价机制是否透明，二是是否有替代计量标准出现。毕竟算力才是底层硬通货，Token不过是算力之上的抽象层。你怎么看？

28. AI已经成为你的同事了吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技趋势

29. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

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32. 马斯克最新访谈（上）：去太空建算力集群纯属是被逼的#马斯克 #太空算力集群 #AI #XAI #特斯拉Optimus机器人

33. #为什么AI大厂开始卖Token#AI大厂纷纷按Token收费并非噱头，而是行业走向成熟。Token是AI计量最小单位，能精准核算算力成本。如今AI已是生产力工具，写代码、做方案、跑智能体，算力消耗直接爆炸；运维成本极高，免费根本顶不住。按Token计费既公平可持续，用多少算多少，对厂商和用户都公平。这也说明AI从概念落地成了真刚需[思考]

34. AI大厂集体转向卖Token，这不仅仅是计费模式的变更，底层逻辑是把Token当成了AI时代的“数字电力”和“硬通货”。#为什么AI大厂开始卖Token#最核心的商业动因在于惊人的价值增幅。一度电几毛钱，通过算力转化为Token服务后，价值能翻20多倍。这简直是把电力“点石成金”。所以现在的竞争焦点早就变了，不再单纯比拼模型参数，而是看谁的Token成本更低。中国厂商之所以能发起“价格战”，底气就在于国内的电力成本优势和绿电布局，MiniMax把价格打到美国的几分之一，靠的就是这种“电力套利”。这甚至重塑了全球贸易链——数据流向中国，消耗我们的绿电算力，最后赚回美元。未来，Token就是AI经济的基石，谁能把Token做成全球通用的“标准燃料”，谁就掌握了智能时代的话语权。（图片由ai生成）#AI大厂月薪3万疯抢文科生#

35. 比造原子弹还疯狂的AI计划落地了？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #科技 #人工智能

36. 最近有人用一台电脑，再加一群AI智能体。用公开数据和AI智能体集群，在24小时内重新还原了这次军事冲突的全过程。#大有学问 #红衣聊AI

37. 盘点一周AI大事(11月30日)｜AI自己剪片子奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人港科大训练出首个会打篮球的机器人工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

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40. 任正非万字重磅发言刷屏，终于又听到任老爷子发声！聊AI，聊算力，聊教育，聊人才，聊未来机会…硬核干货的背后，是惊人的智慧和格局！ #任正非 #ai #算力

41. AI应用的增长在推理端对ssd感觉是个伪命题，因为我现在重度使用ai只对显存有强需求，对内存有中度需求，对CPU有中度需求，CPU和GPU等对电源又有强需求。除此之外，硬盘的使用与原来并没有任何分别。ssd似乎是在企业训练和大模型公共服务商那里的业务增长比较明显，所以ssd的增长曲线明显不如GPU和内存和CPU。整体增速：GPU / 显存 > 内存 /CPU > SSD。那么从逻辑上SSD的增长应该是继GPU以后最先见顶的，然后是内存，然后是CPU，因为CPU的需求较后，启动也是较后，但属于长线全方位需求。

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44. 本地运行大模型推理经常需要复杂的Python环境、Ollama笨重二进制或llama.cpp编译烦恼，依赖多、启动慢、配置麻烦。Shimmy 用一个Rust单二进制搞定一切，提供完全OpenAI API兼容的本地推理服务器，GGUF + SafeTensors支持，免费永远免费。不仅自动发现Hugging Face/Ollama模型，还支持热模型切换、多GPU后端自动检测、MOE混合推理，甚至一键运行70B+大模型。GitHub：github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy主要功能：- 100% OpenAI API兼容，支持/v1/chat/completions等标准接口；- 单二进制~5MB，包含所有GPU后端（CUDA/Vulkan/OpenCL/MLX），无需编译；- 自动模型发现，支持Hugging Face缓存、Ollama目录、LoRA适配器；- MOE CPU/GPU混合推理，消费级硬件跑70B+模型；- 智能GPU自动检测+端口分配，无需任何配置即开即用；- 支持VSCode Copilot、Cursor、Continue.dev等开发工具无缝集成。支持 Windows、Linux、macOS 多平台，一键下载运行，30秒内启动本地AI服务，完美适合开发者本地开发和隐私推理。#AI推理##本地大模型##RustAI#

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