一個多月前，路過余杭的小伙伴眼尖地發現，釘釘大樓換了新logo：一只扛著金箍棒的黑色的悟空。當時還引發了討論和猜測。

直到本周一，阿里巴巴宣布成立?Alibaba Token Hub（ATH）事業群，答案正式揭曉。這個由阿里CEO吳泳銘直接負責的事業群里有個“悟空事業部”， 定位是打造B端AI應用入口，將模型能力深度融入企業工作流?。

挑起大梁的自然是釘釘。

今天上午，他們發布了全球首個企業級AI原生工作平臺，名字就叫“悟空”，也證明ATH是阿里內部籌劃已久的調整。

湊巧的是，在釘釘發布會的數小時前，美國西圣何塞英偉達GTC大會上，一襲黑色皮衣的黃仁勛也提到了同一個主角。他半開玩笑地說，過去大家講“美猴王（Monkey King）”，現在更值得爭奪的是 “Token王（Token King）”。

一個“美猴王”，一個“悟空”，指向的其實是同一件事：誰掌握了Token，誰就掌握了AI時代的“金箍棒”。

Token是什么？

簡單理解，Token是AI大模型理解和生成文本的最小語義單元。你可以把它想象成AI世界的“通用貨幣”。也就是說，當你問AI一個問題，AI消耗Token“思考”；AI給你一個答案，也是在用Token“說話”。

比如“我想吃草莓”這句話，通常消耗4到5個Token。具體取決于AI模型在分詞時，是把“草莓”當作一個整體詞，還是拆成“草”和“莓”兩個單獨的字。如果有標點符號，也單獨算一個Token。

AI生成Token是有成本的，最直接的是耗費算力和電力。如果你有印象，前陣子“不要對AI說謝謝”再次登上熱搜，因為一些大模型為了理解和回復這聲感謝，也需要消耗Token。一些測算表明，單條“謝謝”的交互消耗約0.0003度電。

隨著人類對AI的依賴越來越強，Token的消耗量也在以非常夸張的速度上升。黃仁勛給出了一組驚人的數據，過去兩年為了“思考”，AI消耗的Token數量增加了10000倍，總計算需求增長了100萬倍。

他提出一個概念：未來的數據中心，就是生產Token的工廠。一個1GW的數據中心，在固定電力下能產出多少Token，直接決定了能賺多少錢——目前，生產Token成本最低的是英偉達發布的Blackwell超級計算平臺。

和老黃英雄所見略同的是吳媽。他在宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群的內部信里稱：“未來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。”

阿里正在用Token這條主線，把自己所有的AI業務重新串起來：通義實驗室負責“創造Token”，MaaS負責“輸送Token”，千問和悟空負責“應用Token”。而悟空就是那個把Token變成企業生產力的“大管家”。

免費Token將來會成為

科技公司的基礎福利

將Token視為關鍵指標的不止在計算端。在一些科技公司，Token已經變成招聘與福利的“硬通貨”，與電腦、工位、期權一樣，成為工程師入職標配。

老黃在演講中提到，硅谷現在招人，這份工作附帶多少Token額度”已經要寫進offer里了。“未來每個工程師都需要年度Token預算。基礎薪水可能幾十萬美元，但公司還要額外給相當于半個基礎薪水價值的Token，讓他們能獲得10倍的生產力提升。”

除了發布正式悟空，今天阿里巴巴集團透露，正在推進一項內部計劃，向員工提供Token額度，鼓勵員工在工作中使用先進的AI模型與工具。

對于積極擁抱“龍蝦”的人來說，很容易感受到Token的重要性。一般來說，向千問、豆包等AI應用提個問題，一來一回只需要幾百Token。但讓OpenClaw執行任務，很容易消耗幾百萬Token。之前就有用戶反饋，搜索信息、寫一篇2000字文檔可燒掉700萬Token。

那么，一個比較積極擁抱AI的程序員，日常要消耗多少Token？答案在2000萬左右，但如果是高度依賴AI的“超級個體”，這個數字會非常夸張。

正在杭州創業的張三95%的工作交給AI來完成，最常用的編程工具是Claude Code。一天下來消耗Token在2億-3億之間。

這也是為什么很多人被“龍蝦”刺痛了錢包。由于每個大模型對Token的定價不同，輸入Token和輸出Token的價格也相差很大，以Claude Code為例，Sonnet 4模型輸入每百萬Token需要3美元，輸出每百萬Token需要15美元。

所以可以想象張三這種重度用戶，每天在購買Token上的開銷也非常可觀。

“幫我拉100個客人”

回到“悟空”，它是阿里推出的全球首個企業級AI原生工作平臺。用釘釘CEO陳航的一句話來說，就是讓每個團隊、每家公司，都能擁有一支24小時工作的“龍蝦軍團”。

他在現場演示了一家線下汽車裝修門店使用悟空拉100個客人的場景。當你對著悟空說：“幫我拉100個客人。”接收到命令的悟空為了實現這個目的，對自己接下來的行動進行了自動拆解。

第一步，AI調用競品分析技能，自己跑到網上，把杭州所有汽車裝修門店在網上發布的帖子和筆記都認真學習了一遍。

在理解了“原來人類發一個爆款帖子是這樣的”之后，AI調用自動發帖技能，自己打開小紅書、抖音等社交媒體，發帖、寫評論。如果有客戶留言，AI會像人類客戶一樣，回答疑問并細心地將意向引導到門店里。

陳航說在這個場景里自己兩次被AI“震撼”到了。

第一次是發現，AI跑到競品發布的帖子和筆記的評論區“坐沙發”，精準“截胡”對方客戶。第二次是團隊在做這個場景共創的時候，他以為AI拆解的這些行為是程序員事先編好的程序，結果發現全是AI自己干的。

“一個門店的店長加上悟空，相當于你擁有了AI的大腦和手腳。”陳航說。

如果切換到一個企業財務身上，假設一個財務管理15個銀行賬戶，以前查看和管理賬號要15個U盤來回插電腦上才能操作，工作量巨大，現在悟空一把就能解決。

同時，悟空同步發布OPT（One Person Team）十大行業解決方案，不管是電商、跨境電商，還是知識博主、開發、門店等，一鍵啟用就可以擁有一個精通行業技能的“Agent團隊”。

文｜沈積慧

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