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      萬億Token,喂出了千億新貴

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      定價權,最終會落在誰手上?

      作者 | 姚赟

      來源 | 盒飯財經(ID:daxiongfan)

      頭圖及封面來源 | 網絡及即夢制作

      4.69萬億Token,是什么概念?

      根據澎湃新聞報道,Seedance 2.0生成一條720p、15秒的標準視頻,大約消耗 30.888萬Token。4.69萬億Token除以30.888萬,約等于1520萬條15秒短視頻。1520萬條15秒視頻,總時長約2.28億秒,也就是大概7.2年的視頻內容。也就是說,從現在開始連續播放,能播到2033年。

      這樣的換算還有很多。

      按照AI行業通用的換算標準,1個Token約等于0.75個漢字,這大約相當于3.52萬億個漢字。如果具象化來看,這等于將120萬字的《戰爭與和平》從頭到尾翻閱整整293萬遍。一個普通人類哪怕每天苦讀8小時,也需要耗費近6.6萬年才能讀完。

      但在2026年3月的某一周中,MiniMax M2.5、階躍星辰Step 3.5 Flash、DeepSeek V3.2和Kimi K2.5,一周的Token調用量就達到了4.69萬億。


      來源:OpenRouter截圖

      3月16日,面向AI應用開發者的全球大模型聚合路由平臺OpenRouter的周度(3月9日至3月15日)數據顯示:中國AI大模型的周調用量連續兩周超越美國,前者上周調用量上升至4.69萬億Token,后者周調用量則下滑至3.294萬億Token。

      Token的吞吐和燃燒,換來了千億市值。

      3月10日,受“養蝦熱”催化,MiniMax股價兩天暴漲超51%,市值站上3826億港元,一舉超越百度(3322億港元)、攜程、快手等老牌互聯網巨頭。同日,智譜市值為2895億港元。

      兩家公司自2026年1月上市以來,已經歷了“狂飆、回調、再沖高、劇烈波動”的過山車行情。三個月不到,他們帶著技術突破、OpenClaw概念催化以及港股AI稀缺性等多重buff,市值從百億突破至千億。

      OpenClaw掀起的這股“養蝦熱”,帶來不止情緒和市值,它帶著大模型企業暫時脫離了“拿著錘子找釘子”的窘境。

      過去三年,大模型公司空有強大的能力,困于無法忽略的算力成本,商業化和應用場景一直是被詬病的主要地方。直到OpenClaw的橫空出世,賦予了AI執行力。Token也不再是單純的計算機領域的數字標識符,逐漸成了AI時代的“新貨幣”和度量衡。

      這些“龍蝦”接管了人類的鼠標,在云端飛速穿梭,讀取稅務報表,穿透復雜的ERP系統,機器與機器之間每秒鐘都在進行著數以十萬次計的對話與循環推理。

      在這龐大算力流水的沖刷下,以MiniMax、智譜為代表的中國大模型新貴們,迎來了一舉超越老牌互聯網巨頭的分野時刻。

      37歲,身價已超900億港元

      “屠龍少年”超越老東家的爽文劇本,在科技界并不罕見。

      2014年夏天,百度校園官方賬號發布了一條微博:“現在進行答辯的是來自中科院自動化所的閆俊杰同學,他的研究方向是人臉檢測與識別,期待他的精彩表現。”


      來源:網絡

      不足50字的微博,配了兩張圖。圖中更青澀的閆俊杰,和現在的形象并沒有太多不同,依舊黑框眼鏡、光頭和T恤。那年,25歲的閆俊杰進入百度AI研究院實習。實習結束后,他進入商湯。

      這一期間,大模型技術路線已經確立,關鍵技術在科研領域得到突破。2017年谷歌團隊發表論文《Attention is All You Need》,提出Transformer架構,最終成為大語言模型的核心基礎。也是在這個階段,月之暗面創始人楊植麟,看到了變化和機會,回國創業。

      2021年,彼時的閆俊杰已是商湯科技的副總裁。那是“AI 1.0”時代的末期,擺在明面上的困境是——人臉識別和計算機視覺模型只能在安防閘機或打卡系統里賺取微薄的定制化辛苦錢,商業模式重如泰山。

      閆俊杰是行業內較早一批覺醒的叛逆者。那時“生成”的概念已有雛形,生成式AI的概念在海外已初露鋒芒,少數人逐漸意識到通向AGI(通用人工智能)的密碼,或許不是精雕細琢的小作坊算法,而是大道至簡的“暴力美學”——Scaling Law(規模法則)。

      邏輯簡單粗暴:只要把足夠多的算力、足夠龐大的數據,塞進那個被稱為Transformer的黑盒子里,喂給它足夠大的參數,讓它日復一日地拼命預測下一個Token,傳說中的“智能涌現”,就會發生。

      2021年12月,當時還在商湯的閆俊杰看到了AIGC的技術前景,毅然離職創業,創立了MiniMax。

      事實證明,閆俊杰出來的時機,剛好。

      一年后的2022年11月,ChatGPT發布,驗證了“大算力+大數據=涌現能力”的Scaling Law。生成式AI(GenAI)取代了傳統的判別式AI(如人臉識別),成為不可逆的終極路線。

      不久后,群雄逐鹿的格局逐步形成。硅谷,形成了OpenAI、Anthropic、谷歌三足鼎立的格局。國內,不僅有BAT等互聯網大廠的通義、文心、混元入局,更誕生了被稱為“AI六小龍”的純血創企——零一萬物、百川智能、智譜AI、MiniMax、月之暗面和階躍星辰。

      在經歷了AI的多輪洗牌后,智譜和MiniMax,先后上市。

      2026年1月8日,智譜在香港聯合交易所掛牌上市,成為“全球大模型第一股”。一天后,1月9日,成立四年的MiniMax,正式在香港聯交所主板上市,刷新了AI領域公司最快的上市紀錄


      來源:網絡

      上市首日,截至首日收盤,智譜股價報131.5港元,總市值578.9億港元。次日,智譜繼續加大漲幅,收盤報158.6港幣,市值近700億港元。同日,MiniMax上市首日,最終收盤大漲109.09%,股價報345港元,市值攀升至1067億港元。

      此時,AI產業已經歷了兩大標志性事件:第一,OpenAI發布o1模型,標志著AI從“快問快答”進入了“深度強化學習推理”時代;第二,2024年底至2025年初,中國大模型DeepSeek-V3與R1橫空出世。它們不僅在性能上匹敵甚至超越了GPT-4o/o1,更可怕的是其極端低廉的訓練與推理成本。這一事件震動了整個硅谷,打破了“堆算力才能贏”的迷信,證明了算法架構優化的巨大威力。

      推理已覺醒,成本也已重構。“馬后炮”的視角來看,這些都為OpenClaw的火爆搭建好了基礎。

      受益于OpenClaw引發的“養蝦”熱,2026年2月20日,農歷馬年首個交易日,兩家公司市值雙雙突破3000億港元大關。3月2日,MiniMax發布上市后首份財報:2025年營收7904萬美元(+159%),凈虧損18.7億美元(其中16億美元為非現金虧損)。次日股價一度大漲19%,總市值突破2800億港元。

      3月10日港股收盤,上市未滿3個月的MiniMax單日大漲22.37%,總市值達3826.35億港元,首次超越百度,后者當時市值為3322億港元。根據《新財富雜志》估算,按MiniMax當時的市值3826億港元計算,閆俊杰身家為970億港元。


      “龍蝦”喂出的千億新貴們

      OpenClaw這一只小小的“龍蝦”,為何會重構AI行業的賺錢邏輯?

      驚嘆單周4.69萬億Token時,不容忽視的是:如之前的測算,作為一個普通人類用戶,根本消耗不掉這么多Token。哪怕MiniMax的C端產品“海螺AI”在全球擁有上億活躍用戶,哪怕人類再怎么喜歡和AI語音閑聊,也絕不可能在七天內刷出數萬億級別的調用量。

      受命運眷顧的人,瞌睡了就會來枕頭。

      2025年末,一個奧地利開發者Peter Steinberger的“周末項目”Clawdbot(后改名OpenClaw)悄然上線。沒人預料到,這個項目會在短短60天內斬獲超過25萬GitHub Star,成為AI歷史上增長最快的開源項目。

      如果說ChatGPT是“你問我答”,OpenClaw則是“你說我做”。OpenClaw不只是聊天機器人,而是一個自主執行任務的智能體——和過去產品的最大差異也在這里。

      這種從“問答”升級為“做事”的直觀體驗,瞬間掀起了一股“龍蝦熱”。國外,OpenAI以收購OpenClaw創始人的方式直接入局;Anthropic收購Vercept強化Computer Use。國內,大眾掀起“養蝦風潮”,各大相關企業先后宣布進入。

      行業瞬間形成了一個共識:ChatGPT等GenAI產品是AI的“后端”,而OpenClaw所代表的Agent才是AI的“前端”。

      單從技術層來說,OpenClaw并不復雜。

      在我們之前發布的文章中,分析了OpenClaw的項目結構。OpenClaw的特殊之處,就是人格式,它擁有靈魂。“靈魂”的來源,就是來自目錄結構中的人格(SOUL)、記憶(MEMORY)、身份(IDENTITY)等維度。


      OpenClaw 的架構由四個核心模塊組成

      但在這樣的架構和模式下,Token調用量就會指數級增加。前文提及的OpenRouter顯示的周調用量4.69萬億Token,也與此密切相關。

      OpenRouter周度(3月9日至3月15日)詳細數據:該周內,Token調用量前三的模型均為中國大模型,分別為MiniMax M2.5、階躍星辰Step 3.5 Flash和DeepSeek V3.2。其中,MiniMax M2.5周調用量為1.75萬億Token;階躍星辰Step 3.5 Flash周調用量為1.34萬億Token;DeepSeek V3.2周調用量為1.04萬億Token。Kimi K2.5位于第九位,周調用量為0.56萬億Token。

      這也是MiniMax M2.5連續第五周蟬聯榜首,并持續保持Token周調用量在萬億級以上。

      當千千萬萬個像“代賬Agent”“程序員Agent”“客服Agent”被部署在企業的服務器和個人的電腦上時,大模型的計費接口就像一臺臺轉速拉滿的印鈔機。或許正是看到了這條從“人類受限”跨越到“機器無限”的指數級變現路徑,市場才給出了數百倍的市銷率。

      被送上神壇的“千億新貴”,不只是MiniMax和智譜。

      2025年12月,月之暗面完成5億美元C輪融資,投后估值43億美元。2026年2月,市場傳出其已完成超7億美元新一輪融資,估值躍升至100億美元。僅一個月后,3月中旬,Kimi再度被曝出正以180億美元投前估值進行新一輪10億美元融資。

      據每日經濟新聞報道:Kimi估值已上升至180億美元,公司估值在3個月內翻了4倍,新一輪10億美元融資正在進行中。受Kimi K2.5模型及Kimi Claw火爆出圈帶動,1月底以來,Kimi 20天收入超2025年全年。

      據全球支付巨頭Stripe數據,Kimi個人訂閱用戶1月支付訂單數環比增長8280%,2月環比再漲123.8%,進入Stripe全球榜單前十。


      站在“龍蝦”的肩膀上

      3月11日,Hunter Alpha悄然上線OpenRouter,標注為“stealth provider”(隱身提供者),沒有任何廠商標識。由于其知識截止時間為2025年5月,與DeepSeek模型相近,且推理風格相似,開發者社區一度猜測這是“DeepSeek V4”的早期測試版本。


      來源:OpenRouter截圖

      OpenRouter平臺介紹,Hunter Alpha是一個1萬億參數+100萬Token上下文前沿智能模型,專為代理使用而構建。它擅長長效規劃、復雜的推理和持續的多步任務執行,具有OpenClaw等框架所需的可靠性和指令遵循的精度。

      對于這些猜測,技術分析師Till Freitag在其博客中給出了一個觀點:無論它最終是誰,一個免費的超大模型都宣告了一個新時代的來臨,AI推理正在成為一種低成本乃至零成本的商品,競爭的核心已不可逆地轉移到上層的應用與智能體工作流。

      3月19日凌晨,謎底揭曉。

      小米認領了Hunter Alpha,證實其為旗艦模型MiMo-V2-Pro的內部測試版本。小米MiMo大模型負責人羅福莉發文稱,這是一次“悄無聲息的伏擊”:“并非因為我們事先策劃,而是因為從聊天模式到智能代理模式的轉變發生得太快,連我們自己都難以置信。”

      實際上,1萬億參數+100萬token上下文+OpenClaw匹配,還有免費——這幾個條件擺在一起,無論是誰家出的,對使用者來說都值得嘗試。

      在這場Token調用戰中,品牌似乎還不是進入核心的參考維度。誰好用,誰便宜就能搶到用戶,品牌忠誠度在目前的競爭中作用有限。

      這里需要引入一個概念:模型路由(Model Routing)。

      模型路由,模型路由是一種動態分發機制,充當用戶請求與各類大模型之間的“調度指揮官”。

      粗暴直接一些的理解,就是“殺雞焉用牛刀”。假如你的Agent是在后臺瘋狂干活的“數字員工”,那么,模型路由就像一個“超級包工頭”或“項目經理”。當用戶或Agent系統發出一個任務請求(Prompt)時,路由系統會瞬間評估這個任務的難度,然后將其分配給“性價比最高、最合適”的大模型去執行。

      比如,一個簡單的任務,從PDF中提取數據生成報表。這個“項目經理”就會把這個任務派給“實習生”,類似一些免費或極度便宜的百億參數開源小模型。速度極快,成本幾乎為零。但面對一個相對復雜的任務時,這個“項目經理”會把任務派給垂直專家,類似一個較貴的千億或萬億參數旗艦大模型。雖然貴,但能保證質量。

      OpenClaw這樣的Agent框架中,一個看似簡單的操作,比如自動訂機票,在后臺就會被拆解成幾十個步驟的“思考-執行”循環。如果不加干預,連最簡單的任務也用頂級模型去跑,成本會迅速失控。

      也就是說,模型路由讓每一分算力都用在刀刃上。但硬幣的另一面是:當所有模型都可以被路由系統無縫調度,AI企業的定價權和利潤空間就會被擠壓。

      當Token成為硬通貨,巨頭也開始圍繞它重構組織。

      3月16日,阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub(ATH)事業群,建立以“創造Token、輸送Token、應用Token”為核心目標的新組織,由阿里巴巴CEO吳泳銘直接負責。

      這個Alibaba Token Hub,包括了通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部及AI創新事業部,覆蓋從基礎模型研發、模型服務平臺,到個人與企業端AI應用的完整布局。


      吳泳銘,來源:網絡

      “當下正處于AGI爆發前夜。大量數字化工作將由數以百億計的AI Agent來支撐,而這些AI Agent將由模型產生的Token支撐運行,成為人類與數字世界交互的主要載體。”從吳泳銘內部信的片段中,不難看出阿里將Token擺到了足夠高的戰略位置。

      當地時間2026年3月16日,英偉達(NVIDIA)GTC大會,黃仁勛將Token與大宗商品直接掛鉤,表示推理的拐點已經到來,Token將成最值錢的大宗商品。


      英偉達(NVIDIA)GTC大會上的黃仁勛,來源:直播截圖

      大宗商品的特點是什么?

      高度同質化與可互換性,價格由市場供需決定而非生產者,低毛利率與規模驅動,以及需求剛性但缺乏客戶忠誠度。

      而這些還是市場可預判的、靜態的那一面。


      定價權與用戶忠誠度:向左蘋果?向右電信?

      我們正在經歷的這場AI浪潮,是絕對的“無人區”,無論是砸入的真金白銀,還是已見到的生活和工作中的細枝末節。

      進入“無人區”,意味著沒有可參考的對照物,意味著雖然時時刻刻能看到眼前的變化,但難以錨定什么。于是,迷茫和焦慮就會充斥其間。看似理性的組織,依舊是眾多個體的外延。

      當Token已成為大宗商品時,我們做一個極致的假設——某一天,Token就像現在的手機流量一樣,無處不在、極度廉價、按量計費。那時候,MiniMax們會是如何?

      它們可能成了“智能操作系統”。

      這個世界里,Token雖然便宜,但模型持續迭代,應用層全面爆發。

      MiniMax們不再只是賣Token的廠商,而是變成了“AI時代的操作系統”——M2.5進化到M25,模型本身成了所有應用的中樞。開發者基于MiniMax們的模型開發Agent、構建服務,用戶為智能付費,而不是為Token付費。就像今天的智能手機,你買iPhone不是為了交話費,而是為了用iOS生態。話費是電信運營商的事,與它們無關。

      它們也可能成了“高級管道”。

      這個世界里,Token越來越標準化。GPT-10的Token和M10的Token,在大多數普通用戶眼里沒什么區別——反正都能讓Agent干活。價格成了唯一的競爭維度。

      云廠商掌握了定價權。在這個世界里,MiniMax們成了拉網線的“電信”。

      變量是什么?Token的定價權在誰手里?用戶忠誠的到底是什么?

      3月11日,騰訊云智能體開發平臺宣布,將對部分模型的計費策略進行優化調整。這次調整漲幅高達400%。據科創板日報折算,以Tencent HY2.0 Instruct輸入價格為例,由原先的0.0008元/千tokens調整為0.004505元/千tokens,漲幅高達463.13%。

      依舊是在今年的GTC大會上,黃仁勛給出了Token的分層定價體系:免費層吸引用戶,基礎層每百萬3美元,進階層6美元,高速層45美元,頂級服務150美元。

      但他沒說的是:這個定價權,最終會落在誰手上?

      參考資料:

      1.《智譜720億、MiniMax超900億,AI大模型商業化加速》,福布斯

      2.《從K2.5到Claw:Kimi最新估值升至180億美元 AGI賽道估值集體沖高》,每日經濟

      3.《曾是百度實習生,如今身家970億,力壓李彥宏,37歲閆俊杰和他的MiniMax為何異軍突起?》,新財富雜志

      4.《梳理748個備案、692億融資后,我們發現AI熱潮背后的力量》,貝殼財經

      5.《MiniMax上市后首份成績單公布》,第一財經

      6.《Kimi爆火,估值飆升至1200億元,3個月內翻了4倍!但挑戰遠未結束》,新財富雜志

      7.《漲幅高達400%!騰訊云官宣AI模型調價 “龍蝦”爆火或強化Token通脹》,科創板日報

      8.《騰訊發布AI含量最高財報,管理層詳解微信AI、“養蝦”、開支等詳細AI戰略》,界面新聞

      9.《羅福莉自曝“Hunter Alpha”:不是DeepSeek V4,是她的作業》,騰訊科技

      10.《Hunter Alpha: The Largest Free AI Model Ever–Is DeepSeek V4 Behind It?》,Till Freitag

      11.《黃仁勛最新2萬字演講實錄:推理的拐點已經到來,Token將成最值錢的大宗商品》盒飯財經

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