Token经济时代，AI公司如何“反脆弱”？

声明：本文来自于微信公众号 字母榜，作者：彦飞，授权站长之家转载发布。

3月中旬，在英伟达GTC2026大会上，黄仁勋围绕Token的爆发式增长，做了一番令人振奋的发言:数据中心不再是文件仓库，而是生产Token的工厂。

“在Token工厂里，

”他说。

这番话并非虚无缥缈的畅想，而是对AI行业商业模式跃迁的精准总结——Token正在成为新时代的电力和石油，极具战略价值，且需求极为刚性;AI公司卖API、卖会员、卖广告，都不如卖Token有前途。

这套逻辑随后被冠以“Token经济”的名头，迅速席卷全球，并在AI行业激发广泛而深远的回响。

Token经济最直接的影响之一，是让AI公司售卖Token的基本商业模式，披上了充满想象力的外衣，并撑起了全球资本的热情。

今年以来，国内外许多头部AI公司完成上市，或拿到规模空前的新一轮融资，背后都有新概念加持的影子。

但在企业与资本的狂欢背后，隐忧开始浮现:

随着智能体取代Chatbot，AI服务的算力成本指数级上升。绝大多数AI公司倾向于把Token卖得更贵，以搭建一套符合逻辑、可持续运转的商业模式。

相对应地，各路资本追捧AI公司，同样基于这样的假设:Token经济时代，普通企业的Token消耗量一路飞升，而这会给AI公司创造源源不断的收入，稳定推升后者的长期价值。

就在全行业大笔融资的同时，国内一些AI平台宣布涨价，或取消了较便宜的基础套餐，既包括字节、阿里、腾讯等老牌云服务，也有智谱这样的新贵。国外的OpenAI多次涨价，Anthropic也变相大幅提高了Claude Code的收费标准，引发大量吐槽。

然而在旺盛需求面前，AI公司通过涨价可以获得立竿见影的回报，也有可能造成供需两侧的矛盾:AI公司和普通企业都是Token经济的参与者，但一个雄心勃勃要涨价，一个却越来越不堪重负，期待价格平稳甚至下滑。

越来越贵的Token，正成为不少企业无法弃用，却又难以负担的“AI负重”。而AI公司依靠强势地位，强行涨价、逼迫客户多花钱，显然是一种非常脆弱的商业模式。只有在静如止水的理想竞争环境中，这种模式才有可能持续下去。

但日新月异的变化，恰恰是AI这条时代河流的最大特征。管理学大师纳西姆·塔勒布在《反脆弱》一书中指出:世界充满不可预测的“黑天鹅”事件。ChatGPT横空出世后的三年多里，AI行业的“黑天鹅”已经屡屡扇动翅膀，每一次都在全行业掀起变革浪潮。

AI公司不能祈求环境一成不变，依靠一套脆弱的商业模式赚钱，而是必须培育出“反脆弱”的能力，以适应变化、对冲波动，保持稳健的增长势头。正如《反脆弱》所言，脆弱者在波动中毁灭，强韧者仅能复原，而反脆弱者能从混乱、压力与不确定性中获益、变得更强。

AI公司需要回答一道难题:

A

一些AI公司的答案是“便宜”，还有上涨空间。

以智谱为例，它在今年2月宣布GLM Coding Plan涨价30%，原因是用户规模和调用量快速提升，市场需求持续强劲增长。其他公司在调价时大都采用了类似话术。

但对于任何一门生意而言，

充分竞争的行业终归会走向供需平衡，Token和AI也不例外。跑得更快的公司可以吃到先发红利，甚至暂时掌握“涨价权”;但当市场步入成熟期后，AI公司涨价的难度将越来越大，直至搁浅。

越卖越贵的Token，还掩盖了不少AI公司业务单一的短板。

这些公司把生产和销售Token作为唯一要务。企业除了购买API和MaaS，还需要自己搭建Agent矩阵、编排Skills，做业务适配和流程嵌入。

只知道卖Token的AI公司，很难培养起客户忠诚度，也无法构建用户生态。一旦别家Token更便宜、模型性能更强，客户就很可能流失。

DeepSeek就持有这样的观点。

它在4月底发布V4预览版，各项技术指标十分出色，尤其是支持100万Token上下文，在长文本问答、减少幻觉等方面优势明显，完全有理由像同行一样涨价。

但出乎不少人意料，DeepSeek V4甚至比V3版本还便宜。发布48小时后，DeepSeek又将V4Pro和Flash的输入价格（缓存命中）降低90%。

DeepSeek V4性价比惊人。根据OpenRouter的数据，处理相同长度的文本任务，

与此同时，DeepSeek还引入新技术，比如全新的混合注意力架构等，大幅降低了Token消耗量。据测算，在百万Token上下文设置下，V4-Pro每处理一个Token的算力消耗只有V3.2的27%，KV缓存占用只有10%。

以原生多模态大模型技术见长的商汤科技，也采取了类似策略。

不久前，商汤科技推出日日新SenseNova6.7Flash-Lite，一款全新的轻量化多模态智能体模型。与DeepSeek V4类似，商汤的新模型通过使用商汤科技的多模态大模型技术实现了Token消耗的大幅降低;

同时，商汤还开启了免费试用活动。开发者选用SenseNova Token Plan，首月可免费获得无门槛调用配额，每5小时1500次调用额度。

商汤目的明确:

道理很简单:只有企业愿意用、用得起，AI公司才能玩转Token经济，才能“反脆弱”。只靠卖得贵来赚快钱，显然不是长久之计。

B

一些公司选择追求SOTA，比如OpenAI、Anthropic，不仅要做到地表最强，还要比一比谁能首先实现通用人工智能，站在全人类的最前沿。

但也有许多公司的策略有所不同。

根据DeepSeek的说法，V4在智能体任务、知识处理与推理能力方面表现突出，并针对Claude Code等主流AI编程工具进行了专项优化。

那么优化效果有多好?大模型评估平台Vals AI的测评结果显示，在代码生成方面，V4大幅领先所有其他开源模型。

可以说，DeepSeek做到了生产力场景下的SOTA。

它除了不断迭代新模型，还配套开发了全系列的办公Skills，且原生支持主流智能体框架。这样做的好处是，企业在应对不同场景、不同需求时，都可以快速搭建专属Agent，组成适合自身的AI工具箱，低成本快速部署和使用。

以SenseNova6.7Flash-Lite为例，这款轻量化多模态智能体模型原生支持OpenClaw、Hermes Agent等智能体框架，配合SenseNova-Skills，可以覆盖大多数办公场景，让企业快速形成端到端的复杂工作流，一键开启全自动办公。

比如，一家大型蔬菜企业希望让AI分析销售数据。SenseNova6.7Flash-Lite先是对连续3年的近90万行销售记录进行“数据审计”，确认数据正确后，再进行收入、成本、利润等财务指标分析，最终提供了“建立动态定价机制”和“调整品类结构”等五项精准建议，直接辅助企业管理层决策。

与DeepSeek相比，商汤对于生产力场景的理解更深入，打法也更有节奏:

“稳”的场景，就是打工人每天都在用的数据分析、深度研究、PPT创作、搜索等。这类场景业务流程清晰、容错率高、即时性较低，非常适合作为AI的首选“登陆场”。能够迅速打穿这类场景，来自于商汤在办公场景沉淀的知识和流程经验，以及在To B服务中积累的客户信任，当客户顺应AI势能而衍生新的技术赋能需求，商汤很快就抓住了。

“稳”的场景更高一层的则是“热”的场景，如视频生成、智能营销、具身智能等，与日常办公相比，其难度和要求上了一个数量级。再往上，则是金融、教育等要求极高的场景。

同时，这也是AI公司接下来必须走的路。

AI大模型发展至今，“生产力”已经越来越重要。各类智能体取代Chatbot，成为核心落地场景。无论是个人还是企业用户，都希望用AI来干活、帮忙解决问题，而非只能聊聊天。

这也意味着，要想构建足够强韧的商业模式，AI公司必须以生产力为出发点，构建一整套低门槛、高上限的技术体系。

与单纯比拼大模型能力相比，

C

Token经济时代，AI公司需要改变经营范式和发展重心，而资本市场也正在调整对AI公司的估值逻辑。

过去四年间，资本更喜欢看哪家公司的大模型“刷榜”，谁的算力储备更多，哪家的AI App用户多等。

但如今，

特别是在B端市场建立竞争优势的企业，堪称“当红炸子鸡”。

两大头部玩家仍在高歌猛进:OpenAI以8520亿美元的估值，完成了惊人的1220亿美元融资。最大对手Anthropic不甘示弱，最近被曝出融资300亿美元，市值达9000亿美元，首度反超OpenAI。在不少人看来，以AI编程见长的Anthropic，后劲比OpenAI更强。

在这一块，DeepSeek和商汤已经站稳了脚跟，并逐渐得到认可。

5月初，DeepSeek被曝出寻求融资超500亿元人民币，有望刷新国内AI公司单轮融资纪录;投后估值更是突破3500亿元。

在许多投资者心目中，DeepSeek显然会比许多明星公司走得更远、飞得更高。

与一再震撼全球AI圈的DeepSeek相比，商汤低调了不少，但也具备自己的独特优势。商汤的“三位一体”战略包括了:

从2020年开始发力大模型，商汤一边推动模型和应用的研发，一边长期投入智算中心AIDC建设，打造了覆盖算力、模型与垂直应用的体系，实现了AI场景全栈覆盖，软硬协同，让商汤AI的综合实力位列行业一流。

而这一AI全栈能力，为商汤降低Token成本与价格奠定了根基。

与DeepSeek类似，商汤并非强行把价格打下来，

以最新发布的SenseNova6.7Flash-Lite为例，它没有采用传统的“语言+视觉”拼接设计，而是通过原生多模态架构，取消了视觉转文本中间层。这样它能以更小的参数量完成任务，还可大幅降低推理过程中的Token消耗。在第三方权威机构Claw-Eval最新发布的测试中SenseNova6.7Flash-Lite进入全球TOP10，成为排名最高的轻量级模型。

此外，商汤具备一个独特优势:长期深耕B端。这让它拥有了应对不同层级客户、不同复杂场景的丰富经验。这些年来，尽管具体的业务形态发生了巨变，但商汤此前积累的行业认知和经营范式依然有效，为AI落地生产力场景奠定了良好的基础。

一个合理的判断是:

再回到一开始的问题:AI公司该如何“反脆弱”?

他们靠技术把Token价格降下来、帮助企业控制AI成本，同时又把“AI+生产力”作为出发点和目的地，跑出了一条独具特色的发展路径。由此产生的“反脆弱”能力，正在逐渐释放价值。

如今，DeepSeek的估值潜力刚被释放，就迸发出惊人光芒。与之类似，商汤虽然目前处于价值洼地，但随着“AI+生产力”场景愈发宽广，商汤也将释放行稳致远的增长潜力。AI行业的“反脆弱”，刚刚拉开序幕。