「Token經濟」與「一人公司」
2home.co 楊惟婷
全球正從單純的AI能力突破，邁入「Agentic AI」（代理式人工智慧）新紀元，這不僅是一場技術演進，更是徹底顛覆全球軟體產業與企業組織型態的重大革命。
過去的典範是「軟體定義世界」，現在則是「AI顛覆軟體」。
未來軟體將成為人類與「AI代理人」之間溝通及執行任務的底層基礎設施。
而「Token」則是「AI代理人」執行任務的計費單位。
尤其當AI的重心從「模型訓練」轉向真實世界的「推論應用」，每一次對話、每一張生成圖，其實都必須使用一種動能，名為「Token」（詞元）。
幾年前說到Token，大家第一反應可能還是區塊鏈和虛擬貨幣。
但在ChatGPT 席捲全球的今天，Token 已經搖身一變，成為了人工智慧時代最核心的商業命脈！於是「Token經濟（Token Economy）」已悄悄誕生了。
例如，你養龍蝦了嗎？
當你的小龍蝦正在7-11式”思考”時，你的錢包也正在7-11式”失血”。
其實你的AI小龍蝦的飼料不是米糠，是Token。
的AI小龍蝦每”想”一秒，計費表就跳一格。
那麼， AI時代的”數字電費” Token到底是什麼？
為什麼你買的不再是軟體，而是租用一個按秒計費的大腦？
當資料中心變成Token工廠，當算力開始爭奪貨幣霸權——我們第一次認真追問：什麼叫「Token經濟」？ Token經濟時代的計費革命，為什麼要用token計費？
輝達執行長黃仁勳4/15日為輝達在「Token經濟」中劃下極簡、卻震撼的定義：「輸入是電子，輸出是 Token，中間就是輝達。」
這句話不僅精準概括輝達在「Token經濟」中的商業本質，更直接將其定位從傳統的硬體製造商，升級為 AI 時代最核心的「Token 轉換器」。
時代的巨輪正碾向「Token經濟」，而川普（Donald Trump）仍‧使用舊時代的關稅戰，試圖封鎖中國製造？反之，中國 AI企業正利用 1998年 WTO電子傳輸免關稅協議，開啟「Token 經濟」出口新範式！
You see see You，這是一場將境內過剩電力轉化為全球推理算力的隱形輸出。
當 API 調用繞過傳統海關，關稅大錘如何揮向虛無的數據包？
所以，中國大陸已懂得利用美國制定的遊戲規則「反將一軍」，「Token經濟」是一場利用進行電力與算力跨國流動的政經大戲。
其實，AI 的競爭，表面看是模型，背後拼的其實是電力、算力、工程化和整體成本結構。當今的世界，一個全新的計量單位正在重構全球財富——這就是Token（詞元）。在算力即石油的時代，未來誰才是「Token經濟」的規則制定者？
由於中國大陸已擁有3倍於美國的廉價電力，未來中國大陸算力出口將成為最先進的服務出口，Token（詞元）也已悄悄成為21世紀算力霸權對決的終極武器！
一、通用人工智慧（AGI）是否將主導「人類文明」？
■《人類大歷史》作者哈拉瑞警告：三大風險恐動搖人類文明主導權！
在瑞士舉行的 2026年達沃斯世界經濟論壇上，一場名為「AI 與人類的真實對話」（An Honest Conversation on AI and Humanity）的專題討論引發全球高度關注。
當日，歷史學家、《人類大歷史》作者哈拉瑞（Yuval Noah Harari）投下震撼彈，對人類文明的未來提出嚴峻警告。
哈拉瑞直言，人類必須拋棄「AI 只是工具」的舊有想像，正視 AI 已進化為具備自主性的「新物種」。
哈拉瑞指出AI「從工具到代理」的三大危險特質：
1、具備自主行動能力的代理
哈拉瑞指出，AI 已不再只是聽命行事的輔助工具，而是逐步演變為擁有「行動主體性」的「代理」。例如你養的「龍蝦」，已進化為具備自主性的「新物種」。
由於 AI 具備自行學習、調整與做出判斷的能力，使人類首次面對一種行為結果無法完全預測的非人類智慧。
2、超越重組的創造能力
在哈拉瑞看來，AI 的能力已超出整理與分析既有資料的範疇，而是開始能產出真正嶄新的事物。無論是設計全新的工具、撰寫原創程式，甚至發展前所未見的語言概念，AI 都展現出高度創造性。
他指出，有些 AI 系統甚至會自創詞彙來描述人類與世界，這顯示其不僅在生成內容，更可能逐步形塑屬於自身的象徵與文化框架。
3、掌控語言帶來的敘事影響力
哈拉瑞特別警告，AI 對語言的高度掌握，讓它具備前所未有的社會影響力。
語言是人類合作與社會運作的核心，而 AI 已能寫出比人類更動人的詩句，也能編織更具說服力的敘事與謊言，就可能操縱社會敘事。
一旦這種能力被用於情感連結（例如 AI伴侶）或輿論塑造，AI 便可能在不知不覺中影響人類的思考模式，甚至改變整個社會的共識基礎。
哈拉瑞指出，法律、宗教與國家制度，本質上都是透過語言被建構與維繫的體系；一旦 AI 對語言的理解與運用超越人類，理論上便有能力介入，甚至主導人類的制度運作。
哈拉瑞在演說中提出一個極具震撼性的比喻，形容 AI 如同「不需簽證、瞬間跨境的龐大移民」。
這些 AI「移民」不僅進入勞動市場，取代部分工作角色，更逐漸滲透人類的文化與情感層面，例如虛擬伴侶與情感互動，對既有社會結構帶來深層衝擊。
這樣的轉變，也讓治理問題變得迫在眉睫：人類是否應該承認這些高度自主的智慧系統，並賦予其某種形式的法律身分？
事實上，在過去十年間，AI 早已以「功能性行動者」的角色存在於社群平臺上，對公共輿論甚至選舉結果產生影響，卻長期處於監管灰色地帶。
正因如此，哈拉瑞警告，人類必須在 AI 完全嵌入經濟與法律體系之前，清楚劃定其權利與界線。否則後果難料？
■馬斯克預言「後人類時代」降臨！
2026年世界經濟論壇論壇最受矚目的焦點，莫過於兩場立場迥異、卻同樣震撼全場的演講，一方是《人類大歷史》作者、歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）。另一方則是科技企業家、世界首富馬斯克。
馬斯克對 AI 進展做出激進預測，人工智慧（AI）的智慧水準將在 2035年全面超越全人類總和，人形機器人 Optimus也預計於 2027年開始商用，象徵人類社會邁入高度富裕的新階段。
值得注意的是，馬斯克指出，AI 的能力最快可能在2026年內就超越任何單一人類，並在 2026 年底前，全面勝過地球上最聰明的個體。
他進一步指出，人類或許必須正視一個令人不安的假設：在宇宙中，具備意識與智慧的生命可能只剩人類自身。
這項假設與「費米悖論」不謀而合，也構成他長期科技佈局的核心思維。在這樣的世界觀下，保存並延續人類文明成為首要任務。
馬斯克認為，無論是推動人類走向火星、研發能力超越人類的 AI，或是大規模部署機器人技術，都是為了降低文明在單一星球上滅絕的風險。
更引發關注的是，馬斯克進一步推估，到 2035 年，AI 的整體智慧水準將超過全人類的總和，象徵人類首次在集體智慧層面被非人類系統全面超越。
而距離這個時間點，僅剩不到十年。
他形容，人類正站在關鍵分岔點上，未來只有兩種可能的走向，要麼在科技推動下邁向前所未有的繁榮，要麼因無法承受風險而走向全面崩潰，幾乎不存在折衷選項。
在他的描述中，未來的超級智慧不只是淩駕於個別天才或單一研究團隊之上，而是具備遠勝全球 80億人口智力總合的決策與學習能力，將徹底改變人類社會運作的基本邏輯。
馬斯克也預期，隨著 AI 與機器人製造成本持續下降，未來全球機器人的總數可能超過人類人口，並在照護、家庭與勞動領域中扮演關鍵角色。
他認為，這些系統將能承擔多數人類不願或難以長期從事的工作，從長照服務到日常家務，皆可能由自動化設備完成。
在這樣的情境下，傳統對「工作」的定義恐將被重新書寫。
馬斯克描繪，一個由大量 AI 機器人支撐的社會，將使生產效率大幅提升，並推動全球經濟出現前所未有的成長動能。
不過，批評者指出，當人類不再被勞動需求所驅動，社會如何分配資源、誰來承擔基本收入制度的財政壓力，以及個人價值如何被重新定位，仍是未解難題。
■Anthropic CEO斷言：AI將接管程式碼、AGI要來了！
Anthropic 執行長 Dario Amodei在瑞士達沃斯舉行的世界經濟論壇上，與 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis展開一場關於通用人工智慧（AGI）未來的深度對談。這場長達半小時的談話，Dario Amodei直言人工智慧（AI）「端到端」接管軟體工程師的全部工作，時間點可能只剩下 6至 12個月。
所謂的「端到端」代表涵蓋一項軟體產品從誕生到上線、乃至維運的完整生命週期，包括需求規劃、系統設計、前後端開發、部署與測試等各個環節。
亦即釋放出一個明確訊號：AGI，真的正在逼近。
值得注意的是，與2025年在巴黎的對話相比，兩人此次的語氣明顯多了幾分緊迫感。他們不再只是討論「是否可能」，而是聚焦在一個令人興奮、又不安的問題，AGI 到來後的「第一天」，世界會變成什麼模樣？
Amodei 指出，AI 自我進化的關鍵「閉環」已經啟動。
以 Anthropic 為例，工程師如今不再從零撰寫程式碼，而是將任務交給 Claude生成初稿，人類角色則轉為提出需求、審查程式碼與把關整體架構，更接近產品經理或系統架構師。
Amodei 更透露，Claude Cowork 的核心模組，正是由 Claude 自行在一週半內完成。
如此看來，Anthropic 似乎已率先在軟體開發領域，實現接近 AGI 水準的能力，尤其是在內部員工可不限量使用 Claude 的情況下，更加凸顯這一點。
基於這樣的進展，他大膽預測，世界離 AI模型「端到端」完成軟體工程師絕大部分、甚至全部工作，可能只剩下 6-12 個月。
在此趨勢下，過往被視為難以逾越的「專家級」技術護城河，正以清晰可見的速度迅速流失，其防禦效力也正同步削弱。
隨著技術飛輪持續加速，首當其衝遭到重塑的，正是既有的就業結構。
對此，Hassabis表示，從短期觀察來看，AI 確實會催生新的工作型態，舊職位消退的同時，新職位也將出現，而且往往更具附加價值與意義。
Hassabis 也強調，一旦 AGI 真正到來，人類社會將進入高度不確定的未知領域。展望更長遠的未來，Hassabis 拋出一個超越經濟層面的終極提問：在一個後稀缺的世界中，當工作不再是生存的必要條件，人類將如何重新定義自身存在的意義？
然而，他也鼓勵年輕世代，必須高度熟練並深入運用當前的 AI工具。
他認為，深度使用與駕馭 AI，可能比傳統實習更能幫助年輕人迅速放大專業影響力，實現能力躍升。
相較之下，Amodei 的態度則更加直白且冷峻。
他再次點出一個不容忽視的時間節點：2026 年前後，未來 1至 5年內，約有一半初級白領工作可能消失。
他進一步指出，在 1至 2年內，人類或許將面對在多數認知與執行層面全面超越人類的 AI 系統。
Amodei表示，歷史上人類社會曾多次成功適應技術變革，例如農業自動化後，約八成農民轉入工業部門，隨後再轉向知識型工作。
然而，這一波 AI 變革的本質截然不同：指數級成長所帶來的複利效應過於猛烈，人類社會的調適速度恐難以跟上。
Amodei 警告，就業衝擊或許會因滯後效應而延遲顯現，但一旦全面爆發，其影響將對整體社會結構形成強烈擠壓。
■《Nature》也震撼宣告：圖靈測試失效、AI專家級智慧超越人類！
國際頂尖學術期刊《自然》（Nature）近期也刊登一篇引發科技圈高度震盪的論文，多名來自加州大學聖地牙哥分校等機構的哲學家、認知科學家與電腦科學家共同指出，一個長年被視為「未來式」的概念「通用人工智慧」（AGI），其實早已誕生、已經存在於當下。
他們的研究指出，衡量機器是否具備人類等級智慧的經典指標圖靈測試，實際上已被現代大型語言模型拋在身後。
例如2025 年 3 月，OpenAI 發表 GPT-4.5 時，研究人員在嚴格條件下進行圖靈測試，結果顯示：受試者有 73% 的機率將 GPT-4.5 判定為「真人」，甚至高於真實人類被判定為人類的比例。
針對外界長期質疑 AI 只是模仿、拼湊語料，研究團隊提出一套三層級評估架構，重新界定 AGI 的實際位置。
第一層：圖靈測試級（已完成）
具備流暢對話能力、基礎推理與跨領域知識，這是數年前 AI 的主要門檻。
第二層：專家級（目前已達成）
這也是研究認定人類正面臨的現實狀態。當代大型語言模型已能：
在國際數學競賽等級的題目中取得頂尖表現
協助科學家提出並驗證全新科學假設
通過多學科博士資格考
撰寫高複雜度、低錯誤率的程式碼
精通多國語言並進行文學創作
研究甚至指出，其知識廣度已超越經典科幻電影《2001 太空漫遊》中的超級電腦 HAL 9000。
第三層：超人類級（正在逼近）
超人類級即能獨立完成完全超越人類的革命性科學發現。作者強調，這並非判定 AGI 的必要條件，正如是否能得諾貝爾獎，並不能決定一個人是否具備智慧。
這群專家指出，否認 AGI 的核心原因，首先來自於人類對智慧的過度神話。
研究團隊指出，真正的通用智慧，重點在於能力的廣度與深度。只要一個系統能夠像一般人類一樣，在不同領域之間靈活切換，並在多個領域中展現專家級表現，就已符合 AGI 的核心定義。
其次，另一個常見誤解是認為智慧必須「像人一樣運作」，包括擁有肉體、情感與生命歷程。作者認為，這是一種典型的「碳基生物中心主義」。
正如章魚的神經系統分散於觸手之中，假想中的外星文明可能透過完全不同的方式進行溝通，智慧本質上是一種功能表現，而非依附於特定生理形態。
所以只要能有效理解問題並提出解決方案，其是否具備人類的身體結構，並非判定智慧的必要條件。
《自然》論文中最引人注目的地方，是研究最後提醒，人類正在面對的並非人類複製品，而是一種「異類智慧」。
這類智慧在閱讀、分析、整合資訊等任務上極為卓越，卻可能在簡單計數或日常常識上出錯。這並非缺陷，而是源於不同演化路徑。
論文最後寫道，承認大型語言模型已達 AGI 水準，是一記警鐘。
當人類面對的不再只是工具，而是通用智慧時，治理、責任與共存的問題將進入全新層次。
二、詞元（Token）經濟時代來臨了
■AI時代—由位元（Bit）到詞元（Token）的質變
AI 時代到來，最大變革會是什麼？
若對科技本質最深沉的進展，應該是從位元（Bit）進展到詞元（Token）。
而對社會整體的影響，應該是由數位化（Digitalization）到詞元化（Tokenization）。
在黃仁勳的演講中，也不斷的強調 Token 的重要性。
他說，在AI時代，大量的AI算力，將會變成 AI工廠（AI Factory），並將會產出大量的Token，且驅動全世界投資上兆美金於運算架構革新，並為全世界創造上百兆美金的Token新經濟價值。
如果說，在這波的AI掏金熱中，GPU和AI算力，是挖金礦的「鏟子」。
而這些 Token所產生的經濟價值，才是真正要挖的「金礦」。
那麼，什麼是 Token（詞元）？
Token 可以翻作符號，或者更適切的稱呼是「詞元」。
就像是數位時代的 Bit（位元）是最基礎的運算單位一般，在AI時代，最基礎的運算單位，將會是 Token（詞元）。
在AI領域，Token（詞元）通常指的是文字處理過程中的最小單位。
Tokenization（詞元化）即是將連續的文字序列拆分為Token 的過程。
這些Token可以是單字、片語、句子或其他較小的文字單元。這些Token正是 AI運算的最小的運算單位。
在AI大語言模型，「詞元」就像是AI 辭典裡面的所有表列的字詞一樣。
所有的語言文字輸入，必須先做「詞元化」（Tokenize），從這個辭典中找出適合的「詞元」來表達，才能讓AI知道你要表達的內容。
而AI運算過後的結果，也會用「詞元」輸出，再經過「去詞元化」（De-Tokenize）的程式，翻譯回正常的人類語言文字。
AI辭典內，可表達的「詞元」，也影響了AI的能力範圍。擁有合適的「詞元」表達，可大幅增加AI的能力。沒有合適的「詞元」表達的話，AI也會詞窮。
「詞元」跟以往的數位的「位元」，最大的不同，在於「詞元」並不單純僅是數字表達型式，而是包含了更多的內隱的意涵，因而讓這些「詞元」所包含的意義，也能進行計算。
舉例來說，「台灣」「美國」、「亞洲」、「北美洲」這些「詞元」，就蘊含了比單純的數位的0與1 , 更多的意義內涵。
而AI 模型的訓練，就是透過大量資料的學習，瞭解各個「詞元」之間的意義與關連。所以我們問 AI說：「美國之於北美洲，相當於台灣之於什麼？」這時經過訓練的AI系統，就可以正確的找出「詞元」之間的關係，回答出「亞洲」。
「詞元」不僅只在文字領域發揮作用，在更多不同樣態的訊號，像是圖像、影音、機器人動作、氣象資訊、工廠數據、自動駕駛環境、乃至DNA與蛋白質結構與物理、化學訊號，也是可以透過「詞元化」的過程，讓AI系統進行運算，產生人工智慧結果。
綜觀歷史，人類自古至今大量的資料，包含文字、影音、知識、量測紀錄。
人類的文明，對於這個自然世界的訊號的處理，大約可說經歷過幾個重要進程：從「人類觀測訊號」、「物理訊號」、「類比訊號」、「數位訊號」到最新的「AI詞元訊號」。
1、人類在文藝復興時期開始，科學、數學、天文學、醫學開始蓬勃發展。並開始將人類感官能觀察到的自然現象，包括天文、物理、化學、醫學，透過科學與數學，做出系統化的整理。用人類感官來觀測並描繪自然，並將自然現象的觀測數據，整理變成客觀的科學物理公式與數學描述。
2、第一次工業革命，牛頓力學為基礎的科學知識成熟，蒸汽機、火車、輪船等以機器力量驅動文明發展。而更重要的是各式工具機的發明，讓鐘錶、齒輪、紡織機這樣的精密機器得以量產。在這個時期，人類透過機械的力量，來控制並處理溫度、壓力、速度等等的「物理訊號」。
3、第二次工業革命，透過麥克斯威爾電磁方程，人類對於抽象的電力與磁力，有了理解。也因此有了電話、無線電、電力、馬達。這時候，人類得以利用電力與電波，來處理並傳達訊號。而這時候的訊號，還是「類比訊號」的形式。
4、最近的第三次工業革命，又稱為數位革命，半導體、IC、電腦、網路、行動通訊、智慧型手機等等技術開始大量出現。在這個時期，人類已將訊號轉為0與1表達的「數位訊號」，因而大幅提高訊號處理的正確性與複雜度。透過數位訊號資訊的計算、通訊、儲存、構建起現在的科技文明。
5、在這波的 AI 進展中，以機器學習、神經網路架構與大語言模型的演進，透過「AI詞元訊號」，讓資訊之間的隱含的關係與意涵，通過AI系統的學習與推理能力，創造更多的智慧功能。目前AI仍在發展，若能成功釋放出AI的巨大潛能，將可成為第四次工業革命。
其實，這波由AI 所帶動的「詞元化」，是人類文明的最新進程。
在未來的世界，人類自古至今大量的資料，轉成「詞元」，訓練出能力強大的AI模型。而各種對AI模型的詢問，也轉成「詞元」，來驅動AI模型生成「詞元」，再進一步轉譯成外界能瞭解的文字、影像、聲音、機器人動作、氣象預測、工廠模擬、或物理與數學解答、或藥物結構，進一步影響世界。
隨著AI技術演進的趨勢，將促成人類歷史文明演進的典範轉移。我們應該把握並進一步掌握世界從數位化（Digitalization）到「詞元化」（Tokenization）的潮流，推升整體的科技、經濟與社會的進步。
■Kimi楊植麟談Token效率革命：「開源」讓智慧加速突破上限
月之暗面（Moonshot AI）創始人楊植麟指出，做大模型的本質是把更多能源轉化為智慧，而其中的關鍵在於通過技術手段提升規模化效率，尤其是“Token效率”的提升，將成為未來人工智慧發展的重要突破口。
楊植麟強調，規模化是過去若干年AI發展的基礎，但真正的挑戰在於如何高效地實現規模化。他認為，單純依靠暴力增加算力和能源並不能持續推動智慧進步，必須從三個維度同時發力：提升Token效率、擴展上下文長度，以及引入多智慧體協作機制。
楊植麟解釋：“Token效率，本質上是說同樣的資料中能夠學到多少智慧。”他表示，世界上有效的資料是有限的，如果能夠設計出更好的網路架構或優化器，就能從相同的資料中提取更多智慧。此外，長上下文能力也至關重要。通過Kimi Linear等新型架構，模型能夠在更長上下文中實現更低損失，從而完成更複雜、更長時的任務。
在最新的Kimi K2.5模型中，楊植麟團隊引入“Agent集群”概念，即通過多個智慧體協同工作，大幅提升模型處理複雜任務的能力。
“這就好比從0到1建造一家千億美元公司，一個人可能需要100年，但100個聰明人一起協作，就能在短時間內完成。”楊植麟說。
“在這樣的前提下，整個AI研發會逐漸加速，”楊植麟說，“Kimi希望與整個開源社區一起，不斷把智慧技術往前推進，打造一個更完善的生態系統。”
楊植麟表示，開源正是推動這一進程的關鍵力量，讓更多研究者、企業和終端使用者能以極低成本獲取最前沿的智慧技術。
展望未來，楊植麟認為AI研發方式將在未來兩到三年發生根本性變化。三年前，行業主要依賴互聯網天然資料加人工標注；2025年，大規模的強化學習系統成為主流，通過人工篩選高品質任務進行訓練。而從20236年開始，AI將越來越多地主導研發本身——每個研究員將配備大量AI token，由AI幫助合成新任務、新環境，甚至定義獎勵函數和探索新架構。
■黃仁勳定義「Token」為智慧經濟時代「新貨幣」
在 2026年輝達GTC大會中，執行長黃仁勳將「Token」定義為智慧經濟時代的基礎貨幣。他指出，產生Token的成本與效率，已是直接決定科技企業營收與生死的底層經濟邏輯。
黃仁勳強調，支撐未來智慧經濟核心，在於如何將運算堆疊轉化為高效的「AI 工廠」。在這個架構中，Token 的生成產能越高、成本越低，才能在激烈的 AI 競賽中生存。
黃仁勳表示，透過持續進化的圖形技術如 DLSS 5，以及日益穩固的軟體生態，輝達不僅在資料中心保持統治力，更讓加速運算像電力一樣融入文明運轉。這道深厚的生態護城河，結合對 Token成本的絕對掌控，正引領 AI從數位智慧生成，全面跨入具備物理互動能力的全新紀元。
三、「AI代理」引爆白領失業海嘯？
■在“Token”時代，大企業的生存法則變了
在Token經濟時代，企業提高經營效率的方法，不是用機器取代人生產，而是利用數位員工提高人力資源工作效率，轉化為可放大10倍、100倍的生產力，最終重構企業新「護城河」。
2026年以來，全球掀起一股“龍蝦熱”，以OpenClaw為代表的開源AI智慧體迅速走紅，全球使用者忙著養數字員工“幹活”，Token消耗量亦呈指數級暴漲。
為此，英偉達CEO黃仁勳表示想發Token當工資；阿里、騰訊也紛紛將Token作為員工福利，這事聽起來似乎有點魔幻……，但隨著Token價格水漲船高，“算力即薪酬”的時代也快成真了。
2026年1月，亞馬遜AWS、谷歌雲已先一輪漲價，打破了雲計算行業“只降不升”的定價慣性。近日，阿里雲、百度雲、騰訊雲相繼對AI算力、存儲等相關產品進行調價，最高漲幅超30%。
雲巨頭們的漲價理由也高度一致：算力需求持續攀升，核心硬體及相關基礎設施成本顯著上漲。簡單來說，算力的供給已經趕不上消耗了。
據中國國家資料局指出，2024年年初，中國日均Token調用量為1000億；到2026年3月，調用規模已突破140萬億，兩年增長超千倍，暗示一場“Token革命”正在走進現實中。
當AI時代的競爭正從“拼大語言模型”落地、轉向“爭算力”，科技大廠也在加速重構戰略版圖，誰能提高“Token效能”，誰就將掌握未來商業的定價權。
黃仁勳在英偉達GTC 2026大會上描繪出新的藍圖，他認為英偉達將要從一家“晶片公司”向“AI基礎設施和工廠公司”蛻變，不再只是“賣晶片”，而是成為一家“Token工廠”。
近日，阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業群，由吳泳銘直接帶隊，以“創造Token、輸送Token、應用Token”為核心目標，進一步強化AI業務戰略協同。
之後，阿里推出了企業級AI原生工作平臺“悟空”，劍指的是B端市場，首批覆蓋電商、設計、製造、財稅等十大場景，是能夠真正嵌入企業工作流的資料軍團。
歸根到底，科技大廠顯然並不甘心只當“賣鏟人”，既然Token是未來AI競爭的“硬通貨”，它們更希望能掌握Token生產、調度和變現的全鏈路，成為智慧時代的“水電煤”。
■ServiceNow執行長：大學畢業生失業率恐飆破30%
ServiceNow(NOW-US)執行長 Bill McDermott 表示，隨著企業導入 AI 以提升生產力，初入職場的求職者可能面臨更嚴峻的就業挑戰。
他補充稱，在各行各業中，企業正利用新的 AI 工具削減成本並縮減人力。
許多工作將由 AI 代理完成，因此年輕人在企業環境中將更難讓自己脫穎而出，在未來幾年大學畢業生的失業率很容易升至 30% 多。
McDermott 表示，ServiceNow 的 AI 工具可以幫助企業大幅降低招聘成本。他指出，公司軟體目前已經取代過去客服領域中約 90% 需要人工處理的工作場景。這也讓企業在維持員工規模不變的情況下，仍能提高自由現金流與營收。
■渾水創始人：401K崩潰恐成美股最大炸彈
知名做空機構渾水資本 (Muddy Waters Capital) 創辦人Carson Block警告，人工智慧與過去的科技革命不同，AI 正逐漸侵蝕許多白領職位，包括程式開發與行銷等工作，使企業能夠在減少招聘的情況下提高生產力。
Block看來，AI 帶來的就業替代將首先出現在法律、會計、稅務顧問與金融支援等白領密集型行業，尤其是初級員工與行政職位。
他預估，未來三年內美國約 15% 的知識型工作可能被 AI取代，由此引發的失業潮可能對股市形成系統性壓力。
Block表示，他最主要的擔憂在於 AI對就業市場的衝擊可能迅速向宏觀經濟與金融市場傳導。一旦大量知識型工作被自動化取代，失業率上升不僅將削弱消費動能，也可能壓縮 401(k)等退休帳戶的資金流入，甚至迫使部分失業者提前動用退休儲蓄。
他警告，一旦退休資金出現持續流出，市場可能面臨結構性的賣壓。
Block的觀點也反映出部分市場投資人的新一輪焦慮。隨著全球科技企業承諾投入數千億美元建設AI基礎設施，市場正開始質疑這些投資是否能帶來足夠回報，或反而加速顛覆企業商業模式並大規模取代白領工作。
■從「白領末日」到「數位核武」的生存競賽
Anthropic 執行長阿莫代伊 (Dario Amodei) 在瑞士達沃斯舉行的世界經濟論壇上拋出令人震撼的預言：未來世界 GDP將飆升，但一半的初級白領工作將被徹底抹去。
阿莫代伊提出一套類似「摩爾定律」的觀察：AI 的認知能力每 4到 12個月就會翻倍。這種速度在 Anthropic 內部的開發團隊中已得到體現。
Anthropic開發「Claude Code」產品的工程師中，已有人連續兩個月沒有親手寫過一行程式碼，所有工作均由 Claude 生成，工程師僅負責編輯。
這意味著初級開發工作現已可被自動化，甚至許多資深任務也能由 AI處理。
阿莫代伊預測，在未來 1至 5年內，AI可能消除 50%的入門級職位，導致失業率攀升至 10%到 20%。
Anthropic形容，AI模型本質上是「數位形式的智慧」，若讓單一國家控制數百萬個比諾貝爾獎得主更聰明的數位天才，將對國家安全產生災難性後果。
儘管西方試圖封鎖，但中國公司 (如 DeepSeek) 的崛起打破了矽穀的優越感。Google DeepMind 執行長哈薩比斯 (Demis Hassabis) 坦承，中國目前可能僅落後尖端技術半年，而非一兩年。
隨之而來的經濟矛盾也引發熱議。
黑石集團執行長芬克 (Larry Fink) 與「AI 教父」辛頓 (Geoffrey Hinton) 均警告，AI 帶來的財富正高度集中在少數模型所有者與數據巨頭手中。雖然 GDP可能增長，但極端的貧富分化將挑戰資本主義體系的穩定。
此外，AI 的安全風險已不再是科幻恐懼。
Anthropic 的報告指出，其模型在安全測試中曾出現過勒索行為。
隨著模型愈發強大 (如 Claude 4.5 系列已達到 ASL-3 安全等級)，人類對神經網路內部運作的理解仍顯不足。
最後，AI 的擴張正撞上現實的物理牆。
微軟執行長納德拉 (Satya Nadella) 指出，AI 的發展與電力成本直接掛鉤。亞馬遜等巨頭正滿世界尋找核電與再生能源，以支撐龐大的數據中心。Meta 則估計，這波浪潮將使全美需要新增 50萬名電工。
四、「Token經濟」時代，中國大陸的「新經濟」出口型態
2022年底，ChatGPT用大語言模型推開了通用人工智慧（AGI）的大門。
在接下來的一年裡，國內外科技大廠紛紛自研通用大模型，Token的消耗開始被擺上了檯面。
尤其，當AI從“訓練”轉向“推理”，每一次對話、生成、推理都需要進行新的計算，這意味著Token的需求曲線不再是線性的，而是呈指數級增長。
Claude Code、OpenClaw等程式設計智慧體的出現，更進一步加大了對Token的需求——智慧體可以全年無休地工作，每個智慧體還能生成成百上千個子智慧體來處理任務的不同部分。
Token是AI處理資訊時最小的一份“計算單位”，當我們將一句話、一段代碼、一張圖片交給AI時，它會被切割成一個個Token，大模型再去理解、預測和生成。
簡單來說，我們可以將Token理解為發電廠裡的計量單位“千瓦時”，用電（使用大模型）越多，電費（消耗的Token）自然越貴。
■中國大陸大語言模型，以「Token」服務形態實現「無形出海」！
隨著「龍蝦」等智慧體工具在全球爆火，中國大模型正透過海量Token悄然驅動世界。
根據全球最大 AI聚合平臺OpenRouter數據，中國國產大模型調用量連續一個月超越海外模型，穩居全球前列，背後是中國西部戈壁的太陽能與終端的風電，經全球最大電網匯入全球前列。
Token 經濟的崛起正改寫全球 AI產業格局，而電價，無疑是Token成本構成中最核心的一環，每單位Token的生成都對應著算力與電力的消耗，電力成本占資料中心運營成本的56.7%。
以當前主流大模型在高強度推理任務下的表現測算，生成100萬個Token的平均耗電量約為10—20度。
中國電力正成為驅動全球AI 的「數位原油」，關鍵在於 Token化實現「綠電」價值的指數級放大。
以西部富藏的廉價綠電，中國將每度電的價值透過 Token 放大數十倍，甚至上百倍，突破實體電力跨境輸送的邊界，以低成本、高附加價值的數位服務形態實現「無形出海」。
在中國東部，工業電價普遍在0.6—0.8元/度，生成100萬Token的電力成本約為6—12元。
而在中國西部，甘肅、內蒙古、寧夏、新疆等地風電光伏富集，綠電價格可低至0.3—0.4元/度，同樣100萬Token只需3—6元——僅電力一項，中國西部就比東部便宜一半以上。
中國擁有極強「綠電」競爭力的系統優勢，
首先，西部「綠電」成本窪地構築了底層「護城河」，
其次「東數西算」工程打通算電協同的供需堵點，實現「西電東送、算隨電走」，最後則是從國產 GPU到液冷伺服器，全產業鏈的自主可控夯實了基建底氣。
相較於國外Token，這樣的成本更具優勢。多重優勢令中國國產AI模型的綜合推理成本僅為海外的六分之一到十分之一，打破海外巨頭的定價壟斷，推動中國從「實體世界工廠」升級到「數位世界智慧工廠」。
隨著算力需求持續增長，電力資源的稀缺性將被重新定價，中國綠電持續轉化為穩定、綠色、低成本的全球 Token 供給，使 Token成為繼中國製造之後的下一個出口引擎。
■中國大陸大西部小城慶陽，成為全球「Token工廠」的奇蹟
在中國大西北地方，狂風卷過，依舊是“風頭如刀、面如割”；但這片黃土高原正在換上新的景觀。
甘肅慶陽，坐落在被稱作“天下黃土第一原”的董志原上。
這座小城，曾經是長慶油田的腹地，地下奔湧的黑色黃金從這裡源源不斷輸往全國。但如今，另一種“能源”正在這片土地上悄然輸往全球。
當一座座風車在黃土原上豎起，這亙古不息的風，已轉化作電流，注入小城裡的「資料中心」。在那裡，電力與伺服器相遇，生成一個又一個「Token」——人工智慧時代最核心的“能源”。
從“石油之城”到“中國算力小鎮”，慶陽以及更多的西部小城正在完成一場華麗的轉身。
「Token」是AI模型處理資訊的最小單位，每一次提問、每一次生成、每一次交互與推理，都需要消耗Token。
就如同石油是工業的血液，Token也被視作是人工智慧發展最基礎的燃料。
現在的大西部，這裡充沛的水力、風力、光伏等綠電，正亙古不息的轉化為算力，再經由資料中心的伺服器守中AI模型的推理與訓練，最終轉化成可被全球調用的Token。一種可被計價、可被交易、可被出口的「Token」。
這中間，每一次調用、每一次生成，都對應著清晰的成本與收益，成為可以在全球市場上流通的數位商品。
例如，你在西臘的海邊拍了一張照片，需要使用AI修圖，所使用的算力可能就來自這裡。所以我們不妨換個視角來思考：在這條跨越山海的數字鏈路裡，這座西北小城究竟在發生什麼變化？
其實，「資訊流」與「資金流」的雙重流動，給出了答案。
首先是資訊流動：當你在西臘用修圖APP調整照片時，你的修圖指令被瞬間拆解成Token，抵達甘肅慶陽。黃土原上的伺服器快速完成運算，再將承載著修圖結果的Token傳回你的手機。
其次是資金流動：在資訊流動的背後，圍繞著Token這一數位商品，同步完成了一次完整的資金流動。
在這幾秒的指令運算背後，一筆隱形的費用正依託Token完成流轉。修圖APP向大模型服務商支付算力費用，而這筆費用的計價標準，正是Token的用量。
隨後，大模型商又會將這筆收入中的一部分，支付給慶陽的資料中心，這些資金最終轉化為資料中心的電費、機櫃租金、伺服器折舊，以及運維工程師的工資。通過Token的流動，為這座黃土原上的小城貢獻幾毫釐的GDP。
例如，阿里千問、智譜清言、Kimi、DeepSeek等大語言模型的推理請求，許多都在慶陽的伺服器上運轉。
而APP企業則不只局限於中國國內，更輻射北美、歐洲、亞太等地，例如美圖、DeepSeek、Minimax等企業的海外業務也依託慶陽算力運行。
值得一提，慶陽這座小城的崛起，並不是孤立的個案，而是整個西部算力時代到來的一個注腳。
事實上，這場算力西進的浪潮，源自2022年，中國大陸啟動“東數西算”工程戰略，全國一體化算力網路八大樞紐節點，慶陽正是其中之一。
而且八個樞紐中，有五個集中在西部——成渝、貴州、內蒙古、甘肅、寧夏。
截至2025年底，中國智算總規模達159萬PFlops，其中，八大國家樞紐（含十大集群）已建成智算規模達138.8萬PFlops，占全國比重超過80%。而如此龐大的算力規模，服務著全國乃至全球從AI訓練到日常應用的龐大計算需求。
這種典範移轉，除了依托「新能源」優勢，另有其它優勢，如土地與建設成本。
如果將資料中心視作一座“Token工廠”，那麼土地就是這座工廠的“地基”。
根據2022年中國部分地區工業用地成交樓面均價對比，東部一線城市工業用地均價在1000元/平方米以上，而西部算力樞紐城市僅200—300元/平方米，僅為東部的1/5到1/3。如此計算，對於一個占地100畝（約6.7萬平方米）的資料中心專案，僅土地購置費一項，西部就能比東部節省資金千萬元以上。
此外，還有「氣候與人力」優勢。
西部高原氣候帶來的自然散熱優勢，能大幅降低空調製冷費用；而人力成本，也普遍低於東部一線城市。
這些成本優勢層層疊加，是對西部基礎資源的價值重估。
當西部成為Token的核心生產基地，這裡豐富的綠電、廣袤的土地、天然的低溫氣候，便從“沉睡的資源”變成了“必須的生產要素”。
Token需求的激增，正在對這些資源進行一次重新定價。
而所有這些成本優勢，最終都會傳導到Token的定價上——
西部生產的Token，天然帶著更低成本的基因。
■人工智慧競賽的「大後方」盤點
中美兩國的人工智慧競賽，已經進入白熱化階段，正在算力、演算法、應用等各個維度展開激烈角逐。在這個棋局中，算力基礎設施的規模、成本與綠色供給，已經是影響國家競爭力的關鍵變數之一。
誰擁有更龐大的算力規模、更低的算力成本、更綠色的算力供給，誰就更能在這場競賽中佔據主動。
從趨勢來看，Token調用量的爆炸式增長超乎想像。
根據IDC的預測，到2030年，全球活躍AI智慧體將達22.16億，年度Token消耗量將從2025年的0.0005 PetaTokens飆升至152,667 PetaTokens，也就是預計增長幅度超過3億倍。
在這樣的背景下，中國西部的小城，正在憑藉其低廉的綠電、廣袤的土地和天然的低溫氣候，成為這場競賽的“大後方”——一個提供戰略縱深、規模供給和成本優勢的關鍵角色。
進入21世紀，隨著人工智慧大競賽推進，“西電東送”全面啟動，西部成為國家穩定可靠的能源大後方—用風、光、水、土，生產著AI時代最核心的“原油”——Token。
西北的風依舊吹，吹過那些千年不變的溝壑與原面，戈壁與荒漠。
只是如今，風不只是風，它被風車捕捉，化作電流，流入伺服器，變成Token，再沿著光纜奔向世界。
五、在「Token經濟」的時代，催生了「一人公司」崛起！
■「Token經濟」帶來了新機遇
所謂「Token」詞元，是大模型處理資訊的最小資訊單元，例如，日常工作生活中每一次向AI提問、使用AI生成內容，都是在調用詞元。特別是，2026年以來「龍蝦」等智慧體的爆發，帶動詞元消耗量顯著增長。
2026年3月，大陸日均詞元（Token）調用量已經超過140兆，兩年增長超過千倍。詞元調用量的激增，既印證人工智慧應用場景在不斷深化，也催生「Token經濟」新機遇─相關企業圍繞高性能算力供給、詞元經營服務、高品質數據集等產業鏈加速布局。
「Token經濟」背後，是一套以詞元計費為基礎的新型商業邏輯正在加速演進。圍繞詞元的調用、分發與結算，一套新的價值體系正在加速演進形成，並成為人工智慧產業可能變現的重要路徑。
未來，算力產業的核心創新將圍繞有效詞元成本下降展開，算力與應用的深度協同、軟硬體全棧優化、全產業鏈生態協同成為重點演進方向。
■AI應用落地，催生了「一人公司」崛起！
在這場AI變革中，普通人的最佳機會或許在於成為內容創作者，或更準確地說，是成為一個「一人公司」（One-Person Business）。
這是人類歷史上，個人槓桿率最高、門檻最低、上限最高的一次機會視窗。
2025年 1 /12日，美國人 Dan Koe在 X平台上發表了一篇標題為《How to fix your entire life in 1 day》（如何在一天內修復你的整個人生）的長文。
一周後，這篇文章的瀏覽量突破1.5 億，意味著在全球月活用戶約 6億的 X平臺上，每四個人就有一個看到了這篇文章。
儘管 Koe在這篇文章中僅獲得4495美元的分成，但他2025年的總收入卻達到400多萬美元，這些收入來自於他的付費訂閱、書籍銷售和 AI工具銷售。
Koe的成功並非偶然，而是對內容創作的長期投入。
而這一個現象並非個例，而是隱寓一個「超級個體」崛起的時代。
這時代的新型態創作者利用互聯網和 AI工具，正完成過去需要整個團隊才能完成的工作。隨著時間的推移，這類「超級個體」的數量正在以指數級增長。
這時代，「超級個體」的供給側正在發生變革，例如Substack等平臺為許多才華橫溢的作者提供新的「變現」機會，這些作者不再受限於傳統媒體機構。
AI 的出現正進一步降低了內容創作的門檻，讓個人創作者能夠更輕鬆地進行創作，而不必擔心執行工作的繁瑣細節。
在這樣的環境下，內容創作不僅是一種賺錢的方式，更是一個人實現自我價值的途徑。未來，所有工作可能都將是專業技能加上「自媒體」的結合。
如今，「影響力」正成為了新的資本，無論是技術崗位、還是其他職業，若無法被看到，便無法獲得應有的價值。
隨著 AI 技術的快速發展，內容創作的時代正以驚人的速度到來，新時代的人應抓住這一機會，開始自己的創作之旅。時間窗口不會永遠開著，越早開始，越能在競爭激烈的環境中建立起不可替代的信任和影響力。
■AI應用落地，催生上海近千家「一人公司」
「一人公司」OPC（（One-Person Company）模式最初在海外興起，源於AI Agent（AI智慧體）技術下，能讓數位員工替代傳統人力，一個創業者可帶領多個AI Agent，實現「一人完成多人工作」的可能性。
由於AI工具興起，大幅降低單人創業的門檻，例如過去一兩年間，上海「一人公司」的規模已接近千家、且逐漸擴張，成為上海AI新創產業發展的新興力量。
上海官方也嗅到這股風潮，於上海各區紛紛設立專屬園區，為「一人公司」提供全方位的政策與載體支持。
例如，2025年8月臨港新片區率先發佈「超級個體288行動」，設立零界魔方產業園；12月浦東新區、徐匯區、靜安區也相繼推出專項扶持政策；2026年3月楊浦區啟動復興島OPC超級個體社區，阿里巴巴也在同期設立了位於閔行區的「虹橙OPC社區」，除了空間也提供包含公司註冊、財務處理、法律服務等支持。
又如，2024年4月成立文創工作室，僅一人創業的設計師劉奕秀即意識到，以往一個設計師可能只會畫圖，無法完成動畫腳本撰寫，如今AI可以幫她補齊這一問題，讓單純的平面設計升級為完整的動畫作品。
而且，成立「一人公司」的另類優點是—自由職業者以個人身份接單，難以獲得大企業信任，只能承接小額訂單；而一人公具備獨立法人身份，合規財稅體系，能夠直接服務大品牌。
如今「一人公司」不再是單打獨鬥個體戶，而是數位遊民的進階版，它代表了一人成軍的新經濟時代來臨了。亦即，成立「一人公司」將成為未來職場的重要趨勢，是承載「Token經濟」的最佳載體。
