上海
各位客官，最近AI相關知識學的怎么樣？
有沒有刷到一個關于“Token生成原理”的搞笑短視頻？
視頻里，幾個人玩故事接龍，但每個人一次只能說一個字。為了讓整個故事聽起來邏輯自洽、通順合理，每個人都要根據前面提到的上下文，絞盡腦汁地去想下一個字”該說什么。
富二看完直呼內行！這不僅是個能讓人笑出鵝叫的段子，更是完美演繹了當前AI大模型每天在干的活兒！
以前，大家總覺得Token是個晦澀拗口的技術詞，現在相關解釋越來越多了。
而就在剛剛開幕的GTC 2026大會上，CEO黃仁勛更是說：“過去的計算機是用來檢索的，而未來的計算機，作用只有一個——生成Token。”
Token已經不再是一個單純的技術詞匯，它正在構建一條全新的價值鏈條。
今天，富二就和客官們好好聊聊，為什么說隨著Token爆發，AI下半場可能真正到來了？
從“檢索”到“生成”，AI算力為何飆升百倍？
CEO在GTC大會上指出，過去的計算模式是“檢索”，我們用代碼去數據庫里調取預先寫好的文件；而在生成的時代，計算機能理解非結構化數據，答案是根據上下文“實時推理并生成”出來的。
尤其是現在的智能體AI，在推理模型的加持下，它們不再像過去那樣“一口氣噴出答案（One-shot）”，而是學會了“一步步推理（Reasoning）”。
一個個Token可能代表的是“第一步推理”，接著再生成“第二步”、“第三步”。在回答問題前，AI會生成成千上萬個Token來與自己對話、評估想法、檢查錯誤。
這就引出了AI時代的核心定律，“Token越多，你的AI就越聰明。”
正是這種基于推理的自我博弈，當前的算力需求激增了成百上千倍！既然本質從檢索信息變成了制造智能，那么承載它的物理形態就必須從傳統的數據中心進化為AI工廠。
CEO反復強調，未來的數據中心只有一個作用，那就是作為“生成Token的工廠”，而Token，就是這條流水線上源源不斷生產出來的產品。
被“小龍蝦”刷屏的背后，也是Token消耗的大爆炸
如果覺得宏觀趨勢太遙遠，咱們來看看最近刷屏朋友圈的一只“小龍蝦”——OpenClaw。
它能像一個7*24小時運作的實習生一樣，幫你寫代碼、查數據、打包技能。隨著這類Agent處理任務日趨復雜，所需推理深度與調用鏈路不斷加長，底層Token消耗正在出現指數級增長。
富二查了一組IDC的預測數據，相當震撼：
活躍Agent的數量將從2025年的約2860萬快速攀升至2030年的22.16億。像OpenClaw這樣的重度用戶，日均Token消耗量在3000萬至1億之間。若按國際頂尖模型的使用成本計算，單日“燒腦”費用就高達900—3000美元！
放眼未來，年度Token消耗將從2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152667 PetaTokens，復合年均增長率高達3418%。
面對如此恐怖的需求，這門生意到底怎么做？CEO在月初的一篇文章中給出了一個宏大的“五層蛋糕理論”：
注:以上資料根據文章《AI是一塊五層蛋糕(AI Isa5-Layer Cake》整理
AI是五層蛋糕和拉動效應
這五層之間，存在著一個向下拉動效應——每一個成功的應用，都會拉動其下的每一層，直至維持其運行的動力設備。
這就能解釋一個很多人疑惑的問題：為什么人們都喜歡DeepSeek-R1為代表的開源大模型？
因為當頂尖模型免費開源時，成千上萬的企業就能零門檻進入最頂端的應用層。大家瘋狂開發專屬的“小龍蝦”、客服助手、醫療機器人……應用的爆發瞬間激活了整個技術棧：更多人用開源模型做應用，需要建立更多AI工廠，需要買更多底層芯片，需要消耗更多能源。
開源，恰恰是催熟AI生態最完美的催化劑！
Token經濟學的盡頭，其實是“電費”
順著向下拉動效應來到最底層的“能源層”，富二發現：Token，其實是電力的金融化表達。
這門生意正在構建“能源→算力→Token→價值”的完整鏈條。以H100芯片推理場景為例：1度電理論可產出約923萬Token，扣除散熱損耗，實際產出約550萬Token。在這里，沒有軟件抽象，只有純粹的物理學。
算起電費賬，咱們中國制造的優勢就體現得淋漓盡致了：
歐美0.8—1.2元/度的電價，使得其Token成本極高；而中國西部一度0.2元的綠電，經過算力轉化，變成了極具競爭力的AI服務。這3—5倍的底層成本差異，直接化作了中國大模型在國際賽場上的“價格殺器”。
此外，在調用數據也能說明問題：
根據API平臺OpenRouter的最新統計（3月9日至15日），全球調用量排名前三的均為中國AI大模型（MiniMax、Stepfun、DeepSeek）。中國大模型周調用量上升至4.69萬億Token，連續兩周超越美國！憑借極致的性價比，中國大模型正在全球Token市場上“殺瘋了”。
數據來源：OpenRouter。OpenRouter 是統一API 平臺，能讓開發者通過單一接口訪問多家AI 提供商的大語言模型。以上僅為產品消耗數據，不代表個股推薦、品牌傾向和投資建議。
看到這里，有客官可能會有“AI取代人類”的焦慮。但或許其實大可不必！
正如描繪的宏大圖景：AI承擔了常規工作，反而可能釋放了白領的生產力，讓放射科醫生有時間去關懷患者，讓醫院能服務更多病人，“生產力提升創造產能，產能擴大推動增長！
更重要的是，為了支撐龐大的Token生成，在AI的“五層蛋糕”和算力基礎設施建設也會誕生許多的投資機會等等。感興趣的客官觀可以關注富國基金相關的主被動產品～
-# 日富一日 Token爆發-
各位客官，面對這場轟轟烈烈的Token造物運動，在AI的“五層蛋糕”（能源、芯片、基建、模型、應用）里，您最看好哪一層的投資機會呢？歡迎在留言區跟富二聊聊！
留言被精選且點贊數前10名的客官，富二將獎勵10元話費給到客官~
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