最近，港股出现一家最猛的AI公司：迅策科技。
它上市不到4个月，股价6倍涨幅；只有10亿营收，市值突破千亿元。
它的核心生意：卖Token（词元）。AI疯狂消耗Token，让卖Token成为一门急剧膨胀的生意。
今年3月，中国日均Token消耗量突破140万亿，较2024年初暴涨1000倍；全球年度Token的消耗，将在五年增长3亿倍。
与此同时，AI“燃料商”们迎来了史上最好的日子，比如大模型公司。
月之暗面，20天收入超越2025年全年；而MiniMax和智谱市值，双双突破3000亿元，股价累计涨幅也达5倍左右；
Token大生意时代来临，背后真正的变量不是模型，而是“agent”（智能体）。
agent让从AI从“坐公交”进入“开私家车”的时代——以前聊天模型是被动响应，现在agent是主动执行，token消耗从线性增长变成指数级膨胀。
这也是为什么，过去几个月，那些“卖token”的公司，突然变成资本市场焦点。按token计费的收入，动辄增长数倍甚至十倍。
但资本市场暂时的乐观，并不代表生意的完美。
多位创业者告诉铅笔道，Token的重要性，虽然堪比电力、带宽、石油，但由于无法垄断，很难在充分竞争的市场里，长期赚到高利润。
有人开始用Token生产内容，一条视频背后消耗上亿Token，并形成“内容—流量—变现—再投入”的闭环 ；
有人用Token驱动企业服务，把Token成本控制在10%-20%，按结果收费；
也有人看到更底层的变化——当用户开始自己购买Token、自己承担算力成本，整个AI的商业模式都会被重写。
这意味着，Token热潮并不是终点，而是起点。
铅笔道对话了多位创业者，探讨用Token赚钱的门道。
最赚钱的，不是卖Token的
翁绍斌，零犀科技联合创始人兼总裁
零犀科技是头部大模型应用企业，已经完成4轮融资，正冲刺IPO
今年Token经济火了。
春节前后，智能体浪潮，把大模型应用天花板捅破了。某些平台，Token调用量暴增十倍、几十倍。
很多人把这理解为“突然爆发”，但从行业内部看，迟早会发生，这意味着：大模型的应用天花板进一步被打开了。
另一方面，按Token计价的公司，收入确实激增。但很多人没看到的真相是：收入涨10倍，亏损有可能也涨10倍。这是这一轮Token热最容易被忽视的地方。
这种“成本加成”卖Token的模式，当前可能连毛利打正都难。
卖Token是门好生意吗？不一定。
我打个比喻：这像当年2G到3G、3G到4G，流量包从几百兆突然变几个G。直接卖Token，本质还是基础设施的生意。
就像电信运营商卖流量包——10个G卖多少钱，仅此而已。甭管上面构建了什么应用，本质还是比较像。
而且今天还处于更早期阶段，各家相互竞争、吸引流量，甚至价格倒挂。显然，这不是一个好生意。
说到这里，有人可能会不同意我的观点：卖Token就不能有（模型）溢价吗？我觉得空间不大。 说到底，还得靠产品或应用带来溢价。
目前，全球最先进的闭源和最先进的开源，差距只有3-6个月，这是业内比较普遍的共识。而且在中国，便宜还不等于质量就差。
我们现在的做法是：生产环境用强化学习调优后的开源模型； 闭源模型更多用来做前期研发、做验证。
在垂直行业，基于开源模型进行后训练， 达到的效果显著胜过OpenAI、Anthropic、Gemini等通用模型。 所以贵Token不一定能持续保持高溢价。
归根到底，这取决于ROI——这个场景，值不值得企业自己投入资源，去做后训练、强化学习。
既然卖Token的，不一定最赚钱，那最赚钱的是谁？
我们可以借鉴历史。移动互联网时代，电信运营商卖带宽，但真正赚大钱的是谁？美团、滴滴、抖音。
带宽在它们的成本里占比不到10%，它们靠服务创造价值。Token经济也是一样。卖Token的是水电煤，用Token的才是美团、抖音。
真正的价值创造来自应用层。应用层要有更大的服务溢价，Token成本占比得低于20%，甚至10%以下，这才是健康的Token经济。
我们现在就是这个思路，算是这一波里有“服务溢价”的。
我们今天规模跑通的商业模式，给B端大客户提供技术服务，我们提供的销售智能体帮保险公司卖保险、帮车企卖车。不是按Token调用量收费，而是按成交结果收费（RaaS）。
我们是按价值创造定价，不是按Token成本定价。这比订阅制、比Token成本加成，都更健康。
当然，除了我们，还有一些场景也非常有机会。
第一，编程。Anthropic把这个场景做到极致，纯数字世界完成闭环，适应面特别广，这是一个广谱、更通用的机会。
第二，营销。离钱较近，很多公司在这里面尝试突破。
第三，知识生产。文本、图片、视频创作等。
像字节Seedance等模型出来，大家都在商业化，但整体来看，真正把经济模型完全跑通的公司，目前还不多。
从我们的观察来看，大模型能力基本每半年都会有一轮明显提升。
Chatbot（聊天机器人）到Agent；从早期没有推理能力，到现在可以做复杂推理；从大量幻觉问题，到现在逐步被压制。一直在前进，但整体来看，行业还处在比较早期阶段。
最后总结我的观点：
第一，Token是基础设施，真正的价值创造在应用层。
第二，Token成本占比低于10%-20%，才是健康的Token经济。
第三，卖Token的是卖水的人，用Token创造价值的，才是未来真正赚钱的人。
从这个角度看，Token热才刚刚开始，未来几年，还会一层一层打开。
卖Token，这类公司最赚钱
杨劲松，未来式智能创始人
未来式智能提供企业级AI Agnet服务，已完成三轮融资
最近Token话题确实很热，但如果只看表面，会容易误判——我给大家解读下爆发的背景。
这波Token爆发，有一个很明确的时间节点：“龙虾”这一类agent产品出来之后，Token使用量突然激增。
一方面，“龙虾”类产品底层的Agent设计，直接让Tokens调用量翻了数十倍。
另一方面，早期像 Anthropic 这些厂商，允许你在一些coding工具里“几乎不限量使用”模型API，而只限制访问频次。
后来，这些通道被收紧甚至关闭了。这样，用户就不得不为百万Tokens的使用来付费。比如龙虾，每天轻松就可以花掉几十美元。
一旦免费或者低成本供给被关掉，原来被压住的需求，就会外溢。
再叠加另外一些因素，国内市场就爆发了。
比如海外模型价格比较贵，而国内模型能力又追了上来。于是就出现一个结果：大量原本在海外模型消耗的Token，开始转移到国内模型上。
另外一方面，“龙虾”的火爆，让国内的大模型厂商，看到了可以大量消耗Tokens的场景，全都下场推出了自己的龙虾产品，以及配套的coding plan，主打量大管饱。
这才是这一轮国内Token突然“爆火”的核心背景。
现在很多媒体会引用一些平台的数据，说Token用量暴涨。
但这里有个问题：很多数据是基于类似OpenRouter这种“中转平台”，而这个平台在全球Token消耗里，占比其实很小，可能不到1%。
所以如果用它来判断整个行业，很容易高估或者误判趋势。其实如果看美国，在这段期间的日Tokens调用量，增长幅度并没有特别大。
现在大家都在说：MiniMax、智谱、月之暗面收入涨得很快，Token卖得很多。那是因为之前卖的太少了，各家的coding plan计划，基本都是25年底或者26年初才推出来，借着龙虾的热度消耗一下子就上来了。
但从行业里看，情况没那么简单。
我个人判断，这些模型厂商：可能“收入在涨，但利润不一定在涨”。
原因有几条：1、算力准备不够，要临时扩容，2、到处在抢机房、抢算力，3、用低价甚至补贴去抢市场。
所以现在的阶段，这更像是用价格换规模，用亏损换增长。
如果你从产业链往下看，会发现一个很清晰的结构：现在赚钱的，不一定是大模型厂，而是出租算力的人、建数据中心的人、卖服务器的人。
因为他们在这一轮里，是“刚需供给”。而模型厂，反而是在中间承压的一层。
现在市场上，Token生意大概有三种模式：
第一类是算力批发商。他们直接租算力、把推理Token批量卖给模型厂。这类是稳定赚钱的。
第二类是Token聚合平台。他们低价拿Token，加价卖给开发者。本质就是“分销商”，也有利润空间。
第三类是模型厂。他们既要买越来越紧俏的算力，又要打价格战，还要抢用户，这层反而最难赚钱。
不要只看当下卖Token的热度，Token变现的最好途径，是被“封装成应用”。未来，开放agent框架成熟后，将会出现大量垂直应用，token被隐藏在产品里。用户不会再关心Token，而是关心能不能帮我把事情做完。
今天很多Token的消耗，其实是“探索性消耗”。比如用agent去跑一个复杂任务：不断试、不断修正。这中间会浪费大量Token。
但一旦这个任务跑通了，后面就会发生变化：任务会被固化成workflow或者skills。
这个时候：Token消耗会明显下降，但结果反而更稳定。
在企业场景里，这一点会更明显。
刚开始接入agent的时候，所有任务都用agent跑，Token消耗会迅速上升。但慢慢企业会发现，并不是所有任务都适合用这种方式。
于是就会分成两类：
一类是确定性任务，比如：财务报税、报关、分类审核。这些任务有明确输入输出、有固定流程。最终会变成：workflow + 固定模型。这类任务的agent消耗Token更少、成本更低、稳定性更高。
另一类是开放性任务，比如研究分析、创意内容、非标准决策。这些任务没办法完全固化，就会继续用agent去跑，会消耗大量Token。
建立在Token上的最大的应用机会，我认为是内容生产，尤其是视频。
越来越多内容行业的人，用agent去做整条链路：选题、调研、生成、分发和复盘。这一套下来，token消耗会非常大。
而且内容制作是可以规模化复制的，一旦跑通，就可以批量生产，会持续消耗Token，形成商业闭环。
Token不值钱，IP更值钱
司马华鹏，硅基智能创始人
硅基智能正冲刺港股IPO，为企业提供数字人及数字IP制作服务
卖Token突然变成一门看起来不错的生意，背后三个关键因素。
第一，agent爆发。过去人和AI的交互，无论是聊天还是简单推理，Token消耗其实不高。但agent出现以后不一样了，它有长上下文，有复杂任务链，Token消耗是几何级增长的。这是最核心的驱动力。
第二，商业化场景跑通了。现在很多公司已经找到了用Token赚钱的路径。
第三，国产模型能力追上来了。现在国内模型大概已经达到全球先进模型的95%，这让大规模使用token成为可能。
而真正让Token需求爆发的，是第二点——用Token做成生意。
比如短剧，就是一个典型场景。我们自己也在做内容矩阵，像“大司马”这样的IP，每天都有上亿流量，对应的Token消耗，从几千万到几亿，很快可能到百亿级。这里面最重要的是，它已经形成了商业闭环：内容—流量—变现—再投 Token。
过去，我们把工具卖给别人，现在是自己用Token直接生产结果。
我们内部有一套自动化的视频生产系统，选题、调研、内容生产、运营复盘，基本都由 agent 完成。然后再叠加企业家IP、科普内容，就形成了一套可复制的内容生产和商业化体系。
一旦可复制，Token 的消耗就会快速放量。但我一直强调：Token本身不一定是最有价值的。
很多人现在讨论卖Token这件事，但我不觉得这会是一个长期稳定的生意。
从商业逻辑上看，Token是一个会不断贬值的东西。
你可以看到，一方面是开源在推进，比如谷歌、DeepSeek 这些都在往外放能力；另一方面，模型能力越来越接近，差异在缩小。一旦供给变多，价格一定往下走，这是必然的。
所以我更倾向于把 Token 理解成一种“基础资源”，类似带宽、电力，它不是一个有长期护城河的产品。
但你把Token“封装”成了结果交付，比如帮企业做内容、做账号、做增长，竞争就少很多。我们现在做的就是这件事。
所以，未来真正值钱的，不是Token，而是IP。
我们用Token去做IP、在每个内容里大量投入Token，走高质量路线。AI是一个“增效工具”，而不是“降本工具”。就像开一家牛肉面店，不是因为效率高了就少放肉，而是可以卖更多面，同时保证每碗肉的量。
从行业来看，未来 Token供给市场会明显分化：
一类是低成本、大规模的Token，用来做日常任务，比如写邮件、写报告，这个市场很大，但竞争也极其激烈。
另一类是高质量、高价值的Token，用来做精品内容、复杂创作，这一类才有溢价空间。我们选择的是后者。
现在行业痛点是Token质量还不够高：做普通内容是够用的，但你要做真正顶级的东西，比如电影、文学作品，它还差得很远。
可以用一个很简单的类比来理解这个行业。
一种是代步车，满足基本需求，量大、便宜、普及，这是低端Token。另一种是赛车，追求极致性能，成本很高，但它代表技术上限，这是高端 Token。
最终能赢的，一定是那些能用“赛车级能力”去创造更高价值的公司。这些公司有机会走向更高水平，甚至接近AGI。
这轮Token热：2个明显误区
李笛，明日新程创始人
明日新程主攻群体多智能体，连续获得两轮天使融资
最近Token很热。
本质上看，并不是Token消耗突然变多了，而是大家第一次“看见了Token”。
以前你在云端用AI产品，比如用ChatGPT、用各种模型，Token一直在消耗，只不过你感知不到。现在像OpenClaw这种智能体形态，让Token消耗直接暴露在你面前，所以突然觉得“消耗很大”。
第二个变化是，过去Token优化主要是厂商在做，但现在很多优化权交给了用户。用户自己在调agent、调流程，这个过程中天然会产生大量低效消耗。
第三点更关键——AI从“被动响应”变成“主动执行”。
以前的AI，是reactive的（被动反应）。你问，它才干活；你不问，它停着。但现在的智能体不是，你不盯着，它也在后台跑任务。这个变化，会让Token消耗从“按次计费”，变成“持续消耗”。
举个例子，过去的AI更像公共交通：统一线路、固定调度、用户只是乘客。
智能体出现，相当于AI世界开始出现私家车。每个人可以自己决定路线，自己决定任务，自己调用Token。
这会带来两个结果：整个系统更“拥挤”，Token消耗更高，但整体经济规模会更大、更繁荣。
现实世界也一样，私家车一定比公共交通更消耗资源，但它带来了更高的自由度和更大的经济活动。
卖Token是一门大生意，但它不参与价值分配，是产业链里的基础层。
就像汽油，它本身没有附加价值，关键在于你把它用在哪里。加油站给豪华专车加油，还是给一辆破车加油，油价是一样的，但最终能赚钱的是车的拥有者，看他用来做什么。
这也是为什么，这一轮AI其实很早就开始分化了——有人做基础设施，有人做应用，有人做系统集成，各自占据不同位置。
如果未来Token消耗非常大，是不是可以像石油公司一样靠规模赚钱？
可以，但前提不一样。石油、电力、水这些基础设施，都有一定垄断或准垄断属性。但现在的Token供应，是完全竞争的。
现在市场上MiniMax、智谱、月之暗面，都在拼价格、拼能力、拼API。这种完全市场竞争环境下，很难形成稳定利润率，也很难建立护城河。
这轮Token热，我看到两个明显的误区。
第一，很多人以为：好的任务用好Token，简单任务用差Token。
其实不是。同一个任务，在不同阶段，对Token的要求完全不同。
初期需要强模型（贵token）去探索、试错，后期流程稳定后，用普通模型就可以跑。
Token的质量，不是由任务决定，而是由“成熟度”决定。这也是为什么端侧、小模型会有机会。
第二，用Token消耗量来评价公司，甚至评价员工。
这个逻辑是有问题的。Token消耗多，有两种可能：任务复杂、价值高或者纯粹在浪费。
同样一个视频任务，不同团队可能消耗差10倍Token，但结果一样，那多出来的9倍，本质是低效。
这有点像评估经济如果只看GDP单一指标，不看其它，最后一定不准确。而且只盯着token，容易看偏。
我现在看到的机会，更多是在Token之上的结构性变化。
第一，今天的agent，本质上还不成熟。你可以把它理解成一辆车：能开，但不好开。它不听话，经常跑偏，甚至会“翻车”（比如误删数据）。
意味着现在最大的问题，不是Token不够，而是：产品封装能力不够。
如果你要把agent卖给普通用户，你必须做到几件事：降低使用门槛（不能太极客）、控制风险（不能随便出事故）、让Token消耗可预期、出问题有明确的“说明书”。
谁能把这件事做好，谁就能吃到第一波红利。
第二，现在很多人低估了一件事：agent之间的协同，是最大的难点。
单个agent做短任务，其实问题不大。但一旦多个agent协作，执行长任务（比如24小时），结果往往很糟糕。
原因很简单：协同机制还没做好。而且这件事不能交给用户解决。
所以未来真正有价值的公司，是帮用户把“多agent协同”做好的人。我们现在就在做这件事。
第三，我看好一个趋势：算力从云端往端侧迁移，用户自己的设备加上自己买Token。
用户一旦自己承担计算成本，将会颠覆现有的AI商业模式。
今天AI产品不赚钱，本质原因只有一个：它们在帮用户垫付算力成本。也就是批发英伟达算力，再打包卖给用户，这件事利润很薄。
但一旦变成用户自己承担token，软件只收“服务费”，那AI整个商业模型就成立了。
端侧设备我看好两类：
1、手机和可穿戴设备这样的随身设备，它们有算力（1B~7B模型已经够用），授权方便（agent需要频繁调用权限）；
2、家庭/组织节点，小型本地算力中心。
如果只看今年下半年，先赚钱的也会是硬件。
原因很简单：AI必须依赖基础设施，基础设施一定是先有硬件。就像5G，先建基站，再有应用。
现在AI也是一样。如果端侧硬件不普及，agent没地方跑，token经济也跑不起来
所以Token经济的顺序是：先硬件，再软件，再服务。
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