軟件與服務行業深度報告：AI沉思錄（二），Token工廠，從“堆資源”到“榨資源”的產業趨勢.pdf

上傳者：老*
時間：2026/07/01
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本文探討了智算產業從“堆資源”向“榨資源”轉型的產業趨勢，核心觀點如下： 1. 產業邏輯轉變：智算產業進入效率競爭階段，Token工廠作為新一代AI基礎設施，其北極星指標從關注GPU資源多寡轉向關注有限資源下的Token生產效率。Token吞吐量直接決定工廠收入，競爭焦點從“擁有多少GPU”轉向“如何讓GPU生產更多Token”。 2. 軟件棧決定效率：AI系統軟件棧是提升資源轉化效率的關鍵。調度層面，通過DCGM觀測、CoreWeave集群優化及阿里Aegaeon Token級調度等技術，解決GPU碎片化問題，提升利用率。芯模協同層面，通過大廠自研芯片與模型聯合設計，或大模型與國產芯片深度適配，提升單位算力的Token產出效率。 3. 定價分層與商業模式：Token定價呈現分層特征。基礎模型因成本下降快速通縮，價格向邊際成本收斂；前沿旗艦模型保持價格剛性，定價邏輯為“推理成本+能力溢價”。商業模式主要分為聚合平臺（如OpenRouter，整合API提供一站式服務）和垂類行業Token（封裝行業Know-how，按任務價值定價）。 4. 未來趨勢：隨著企業AI使用從輔助向自動化遷移，高端模型定價向任務價值遷移。運營商入局Token算力服務，標志著AI產業鏈向“Token生產—運營—消費”新模式演進，Token將成為標準計費單位。