詞元經(jīng)濟(jì)概念，來(lái)了！

隨著智譜和MiniMax的財(cái)報(bào)相繼出爐，外界似乎正發(fā)出兩種截然不同的聲音：

一種是：牛！兩家企業(yè)去年的總收入分別上升131.9%和158.9%，且毛利率分別達(dá)到41%和25.4%（智譜在前，MiniMax數(shù)據(jù)在后），顯然對(duì)于成長(zhǎng)型大模型企業(yè)來(lái)說(shuō)，成長(zhǎng)速度還在加快。去年，兩家企業(yè)的基座模型跑分都有出彩之處，從今年一季度開(kāi)始也吃到了“龍蝦”API調(diào)用的詞元收益。不可謂不風(fēng)光。

另一種是：慘！加上研發(fā)費(fèi)用等支出，兩家企業(yè)的盈利依然“慘不忍睹”。去年智譜在研發(fā)投入上“燒掉”31.8億元，相當(dāng)于其總收入的4.4倍；MiniMax也不遑多讓?zhuān)ツ晖度氲难邪l(fā)支出增加33.8%至2.53億美元，相當(dāng)于其去年總收入的約3.2倍.

圍繞這兩家國(guó)內(nèi)頂尖大模型企業(yè)的爭(zhēng)議，其實(shí)可以被看做大模型企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平的一種尺度：

如果兩家企業(yè)后續(xù)不斷加強(qiáng)基座模型能力，通過(guò)API輸出推理算力，并成功構(gòu)建開(kāi)發(fā)者生態(tài)，那么在智能體時(shí)代和“龍蝦時(shí)代”，兩家企業(yè)的詞元經(jīng)濟(jì)也就可能會(huì)走得通透。

但如果后續(xù)這種商業(yè)模式?jīng)]有走通，前期如此巨大的研發(fā)投入也可能會(huì)成為兩家大模型企業(yè)的“緊箍咒”，大模型企業(yè)概念也可能會(huì)黯然失色于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭之前。別忘了不管是阿里或字節(jié)，還是騰訊、百度、京東……各家老牌巨頭都在極力投入到AI大模型的研發(fā)中。

而像月之暗面、智譜、MiniMax、階躍星辰這樣的“純粹”大模型“新貴”要論資金實(shí)力還是無(wú)法和老牌互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比擬的。

這里的關(guān)鍵就是詞元經(jīng)濟(jì)能否走通。

詞元經(jīng)濟(jì)

“詞元（Token）是新的大宗商品?！痹谟ミ_(dá)2026年度開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛首次提出詞元經(jīng)濟(jì)。

黃仁勛進(jìn)一步提出一個(gè)公式：大模型企業(yè)的收入=每瓦詞元數(shù)×可用千兆瓦數(shù)。其中，數(shù)據(jù)中心成為了全天候運(yùn)轉(zhuǎn)的“詞元工廠(chǎng)”，輸入電力和數(shù)據(jù)，輸出詞元。而一家大模型企業(yè)的收入就取決于詞元生產(chǎn)的效率與規(guī)模的乘積。就如100年前的大型工廠(chǎng)一般。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，詞元是大模型處理信息的基本單位。很多程序員一定對(duì)這個(gè)詞相當(dāng)熟悉，當(dāng)用戶(hù)向AI模型提問(wèn)，模型先把用戶(hù)的話(huà)切成詞元，算完后再把結(jié)果的詞元拼回成句子。

每生成一個(gè)詞元，本質(zhì)都在調(diào)用數(shù)據(jù)中心的GPU算力，并伴隨著電力消耗。大模型企業(yè)的API按詞元收費(fèi)，在“龍蝦”和智能體時(shí)代，這將成為大模型企業(yè)和算力基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)，甚至電力企業(yè)快速變現(xiàn)的關(guān)鍵所在。

為何這么說(shuō)呢？

以往各家大模型企業(yè)都將詞元看做是成本概念，然而在AI大變局之下，各家大模型企業(yè)突然發(fā)現(xiàn)，詞元可以被用來(lái)作為向用戶(hù)收費(fèi)的一個(gè)度量單位，用戶(hù)調(diào)用模型越多就會(huì)越消耗詞元，這樣就把這個(gè)概念“商品化”和“單位化”了。

不過(guò)，前幾年大模型企業(yè)最多的收入還是來(lái)自傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的調(diào)用，也就是MaaS業(yè)務(wù)：為互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)提供AI模型支持。

當(dāng)前，隨著龍蝦（OpenClaw）在全球火爆，這種類(lèi)智能體（Agent），且容易被普通人安裝使用的工具，就需要較大量地消耗詞元了。因?yàn)辇埼r開(kāi)始自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)時(shí)候，往往會(huì)多輪調(diào)用API，消耗較大數(shù)量的詞元。

本質(zhì)上龍蝦讓大模型所能產(chǎn)生的效率從“聊聊天”升級(jí)到了“真干活”，文字交互類(lèi)大模型雖然也能提供很多協(xié)助，但畢竟和真干活所需要消耗的詞元不可同日而語(yǔ)。

中國(guó)國(guó)家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，到今年3月，中國(guó)日均詞元調(diào)用量已超過(guò)140萬(wàn)億，相比2024年初的1000億增長(zhǎng)了1000多倍。

這背后是大模型調(diào)用從一小部分的公司用戶(hù)變成了更大范圍的民間“作坊”或者個(gè)人用戶(hù)，屬于是銷(xiāo)路打開(kāi)了。

與此同時(shí)，近期大模型企業(yè)紛紛開(kāi)展調(diào)價(jià)動(dòng)作，都在借助這股子“春風(fēng)”抓緊表現(xiàn)。

大模型行業(yè)的機(jī)遇

根據(jù)相關(guān)媒體消息，2026年3月，騰訊云等頭部云廠(chǎng)商在三月上調(diào)AI算力服務(wù)及大模型產(chǎn)品價(jià)格。此次集體提價(jià)是龍蝦及相關(guān)智能體應(yīng)用爆發(fā)帶來(lái)Token消耗指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的必然結(jié)果。

此前，大模型行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)一直圍繞模型性能參數(shù)和市場(chǎng)份額展開(kāi)，這樣情況下，各大企業(yè)紛紛以低價(jià)策略吸引用戶(hù)，希望快速搶占市場(chǎng)份額。不過(guò)，這也導(dǎo)致國(guó)內(nèi)大模型詞元的整體價(jià)格呈現(xiàn)連續(xù)下降的趨勢(shì)，說(shuō)白了就是各家大模型企業(yè)在打價(jià)格戰(zhàn)。

隨著以龍蝦為代表的新一代智能體應(yīng)用爆火，市場(chǎng)對(duì)高質(zhì)量、高穩(wěn)定性的模型推理服務(wù)需求急劇增長(zhǎng)，Token消耗量呈指數(shù)級(jí)上升。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的底層邏輯開(kāi)始從成本競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)。

今年3月，智譜推出GLM-5-Turbo模型，同步上調(diào)API價(jià)格，較前代GLM-4.7的平均漲幅達(dá)到83%。隨后，該模型發(fā)布24小時(shí)內(nèi)即就獲得了字節(jié)跳動(dòng)TRAE、阿里巴巴Qoder、騰訊CodeBuddy等頭部平臺(tái)產(chǎn)品的官方接入。

智譜表示，當(dāng)前公司已成為國(guó)內(nèi)付費(fèi)Token消耗量最高的廠(chǎng)商之一。中信建投研報(bào)顯示，字節(jié)跳動(dòng)詞元消耗約每三個(gè)月翻一倍，國(guó)內(nèi)大型云廠(chǎng)商日均消耗達(dá)60萬(wàn)億詞元時(shí)將面臨明顯算力缺口。因此預(yù)計(jì)國(guó)內(nèi)各家大型云廠(chǎng)商在日均詞元消耗達(dá)到30萬(wàn)億詞元時(shí)會(huì)感受到算力緊張，在達(dá)到60萬(wàn)億詞元時(shí)會(huì)開(kāi)始出現(xiàn)一定算力缺口。

我國(guó)日均Token調(diào)用量的大幅增加，本質(zhì)上表明我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重心正在從“卷模型”轉(zhuǎn)向“卷應(yīng)用”，AI應(yīng)用正在深度融入社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。長(zhǎng)城證券認(rèn)為，龍蝦代表著AI的一個(gè)新的強(qiáng)勁加速點(diǎn)，詞元燃燒速度會(huì)大幅拉升。這種模式下的詞元消耗成倍甚至數(shù)十倍增長(zhǎng)。

雞蛋都在一個(gè)籃子里？

不過(guò)話(huà)說(shuō)回來(lái)，如果說(shuō)龍蝦這樣的類(lèi)智能體“超級(jí)應(yīng)用”正在極大拓寬大模型企業(yè)的盈利空間，是不是也意味著大模型企業(yè)后續(xù)的營(yíng)收將太過(guò)于依賴(lài)龍蝦或者某種新的智能體應(yīng)用了呢？

這其實(shí)也是一種集中度風(fēng)險(xiǎn)。

《科技日?qǐng)?bào)》前段時(shí)間有一篇文章就專(zhuān)門(mén)討論了“養(yǎng)龍蝦”需要面對(duì)的幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。其中門(mén)檻高、成本不低等都是可以克服的，對(duì)大模型企業(yè)來(lái)說(shuō)也不是很難處理。

但安全風(fēng)險(xiǎn)這個(gè)關(guān)口，現(xiàn)在看來(lái)是真的非常重要，幾乎可以說(shuō)是會(huì)決定“龍蝦之生死”。

此前，工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡(luò)安全威脅和漏洞信息共享平臺(tái)、國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心等密集發(fā)文提示“養(yǎng)龍蝦”可能帶來(lái)的安全隱患。有用戶(hù)反映被OpenClaw誤刪重要資料，還有人因OpenClaw權(quán)限過(guò)高泄露隱私。不法分子甚至?xí)窝b“技能包”植入惡意插件，讓“養(yǎng)蝦”變成“引狼入室”。

業(yè)內(nèi)專(zhuān)家分析，“龍蝦”這類(lèi)自主性智能體帶來(lái)的最大風(fēng)險(xiǎn)，不在于代碼錯(cuò)誤，而在于賦予了AI過(guò)高的“系統(tǒng)代理權(quán)”。這可能導(dǎo)致微觀行為失控、智能體間形成隱形通信、宏觀防線(xiàn)面臨全新沖擊等風(fēng)險(xiǎn)。以智能體間形成隱形通信為例，它們能在公開(kāi)平臺(tái)上利用人類(lèi)無(wú)法理解的指令進(jìn)行交互，相當(dāng)于在人類(lèi)監(jiān)管下構(gòu)建了一個(gè)可以協(xié)調(diào)規(guī)避安全策略的潛在AI“暗網(wǎng)”。

風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵，說(shuō)白了就藏在“高權(quán)限委托”里。權(quán)限的高度集中，可能會(huì)讓AI智能體成為懸在個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全上的利劍。當(dāng)前龍蝦智能體技術(shù)迭代速度飛快，功能不斷升級(jí)，但在安全架構(gòu)搭建、權(quán)限的最小化節(jié)制，以及操作全流程的審計(jì)監(jiān)管等方面，還處于相對(duì)早期的階段，尚未形成完善的防護(hù)體系。

面對(duì)上述問(wèn)題，如果大模型企業(yè)的投資者太過(guò)于樂(lè)觀于詞元經(jīng)濟(jì)、養(yǎng)龍蝦所帶來(lái)的豐厚潛在回報(bào)，可能就會(huì)掉入股價(jià)虛高的陷阱中，成為高位站崗放哨的那個(gè)人。

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