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在数字时代,信息安全成为了人们关注的焦点。随着互联网的普及,加密技术作为一种保护信息安全的重要手段,已经深入到我们生活的方方面面。然而,加密技术本身也如同洋葱一般,需要一层层剥掉,才能揭示其背后的神秘面纱。 首先,让我们来了解一下什么是加密。加密,简单来说,就是将信息转换成一种难以理解的形式,只有拥有正确密钥的人才能将其还原。这个过程就像是将一封信用特殊的方式折叠起来,只有知道折叠方法的人才能打开阅读。 当我们谈论加密时,往往会想到密码学。密码学是一门研究如何保护信息的学科,它包括加密算法、密钥管理、安全协议等方面。在密码学中,加密算法是核心,它决定了加密过程的安全性。 那么,如何一层层剥掉加密的神秘面纱呢? 第一层:加密算法 加密算法是加密技术的基石,它决定了加密过程的安全性。目前,常见的加密算法有对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法使用相同的密钥进行加密和解密,而非对称加密算法则使用一对密钥,一个用于加密,另一个用于解密。 第二层:密钥管理 密钥是加密和解密的关键,它就像一把钥匙,只有掌握了这把钥匙,才能打开信息的大门。密钥管理包括密钥的生成、存储、分发和销毁等环节。一个优秀的密钥管理系统,可以确保密钥的安全,从而提高加密过程的安全性。 第三层:安全协议 安全协议是加密技术在网络通信中的应用,它规定了加密算法、密钥交换、数据传输等环节的具体操作。一个完善的安全协议,可以确保信息在传输过程中的安全,防止信息被窃取、篡改和伪造。 第四层:加密技术的应用 加密技术在我们的生活中无处不在。从银行交易、电子商务到社交媒体,加密技术都扮演着重要的角色。例如,HTTPS协议就是一种基于加密技术的安全协议,它可以在用户浏览网页时,保护用户的信息不被窃取。 然而,加密技术并非万能。随着科技的不断发展,加密技术也在不断进步。黑客们也在不断寻找新的攻击手段,试图破解加密技术。因此,我们需要不断更新加密算法,提高加密过程的安全性。 总之,一层层剥掉加密的神秘面纱,我们可以看到加密技术背后的复杂性和重要性。在数字时代,信息安全至关重要,而加密技术则是保障信息安全的重要手段。只有深入了解加密技术,我们才能更好地保护自己的信息安全。
文 | 解码 Decode去年 5 月,当大模型厂商卷起价格战时,Tokens 大概率是出镜率最高的英文单词。简单来说,Tokens 是大语言模型(LLM)用来切割自然语言文本的基本单位,可以直观的理解为 " 字 " 或 " 词 "。就像工业时代用 " 千瓦时 " 度量电力消耗,互联网时代用 "GB" 度量数据流量,AI 时代用 "Token" 来度量模型的工作量。一个 Token 可以理解为一个词或词片段(中文里可能是一个字或词语)。Tokens 的调用量,本质反映了模型推理过程的计算量。而计算量的高或低,直接揭示了模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。因此,从 Tokens 角度跟踪 AI 应用落地进展,就是一个非常深刻且切中要害的视角。它意味着我们将 AI 从一种 " 黑箱魔法 " 或纯粹的技术概念,拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产要素的层面。简单来说,这意味着我们不再只关注 AI" 能做什么 ",而是开始量化分析它 " 做了多少 "、" 效率多高 "、" 成本多少 " 以及 " 价值多大 "。谁在消耗 tokens?模型厂商以 tokens 为主要定价单位的底层逻辑是:模型调用时的 tokens 消耗量与相应算力投入存在强关联性。而另一条暗线则是,算力投入链接了营收与 tokens 调用量。换个说法就是,模型厂商营收与其 tokens 调用量呈现显著同步的高增趋势。2024 年 6 月至 2025 年 6 月,OpenAI 大模型基础设施——微软 Azure 云的日均 tokens 调用量从 0.55 万亿上涨至 4.40 万亿,与此同时,OpenAI 年化营收(ARR)从 2024 年 12 月的 55 亿美元增长至 2025 年 6 月的突破 100 亿美元,并在 2025 年 8 月达到 120 亿 -130 亿美元。也就是说,谁消耗 tokens 更多谁就是基模厂商的主流商业模式。就目前来看,OpenAI、Anthropic、字节跳动等基模厂商主要有 C 端和 B 端两种,其中 C 端包括原生聊天助手、工具类原生应用(影视、图片、编程等)的订阅收入、付费功能以及与内部 C 端产品整合后的间接收入(如 Google Chrome);B 端则包含为大客户落地 AI 应用和企业直接 API 调用。C 端的 tokens 调用量,主要贡献者有三个:1 大流量池产品内部的附加 AI 功能2024 年 5 月谷歌搜索上线的 AI Overview 功能,至 2025 年二季度月活已超 20 亿。国海证券预测,AI Overview 功能单日 tokens 消耗量在 1.6 至 9.6 万亿区间内,在 2025 年 7 月 Google 日均 tokens 调用量中的占比为 4.9% 至 29.4%。抖音、剪映、今日头条等同样为大流量池 C 端产品,月活量级已达到 10 亿(2025 年 3 月)、7 亿(2025 年 7 月)、2.6 亿(2024 年下半年月均)。百度之于搜索、美图秀秀之于图像,大流量 C 端应用的 AI 改造都是上述逻辑。据非凡产研,2025 年 7 月百度 AI 搜索访问量居国内智慧搜索品类第一、美图秀秀的国内访问量 / 存量月活、新增下载量依旧居图像品类第一,且月度收入仍在环比提升。2 原生聊天助手ChatGPT 聊天助手保有较大 C 端用户规模,2025 年 7 月 APP+ 网页端合计月活达 10.15 亿,是 OpenAI 重要 Tokens 调用量驱动因素。3 视频赛道拥有较大用户基础的新兴应用除产品内置 AI 功能、聊天助手外,图像、视频、陪伴、办公、教育赛道内均出现了有较大潜力的 C 端新兴 AI 应用。字节跳动进行多维度布局,推出醒图 / 星绘(图像)、即梦(视频)、猫箱(陪伴)、豆包爱学(教育)等 AI 应用。其中醒图、即梦 7 月月活达到 4924 万(当月收入 59 万美元)、1393 万(当月收入 58 万美元),已成为图像、视频赛道内拥有较大用户量级的产品;猫箱 7 月月活 794 万,当月收入达 112 万美元,商业转化效率较高。例如接入 gpt-image-1、Leonardo.AI 的 Canva,用于文生图、文生视频、图像补全等除文本模态外的编辑、生成场景。根据 Gemini、Kimi 等大模型的折算口径,单张图片的输出(输入)tokens 消耗量在 1024(kimi)— 1290(Gemini)之间。B 端 tokens 调用量主要源于企业级 AI 应用。其所呈现出来的特征,一是渗透率较高,Google 发布的 " 全球 601 个领先企业 AI 应用案例 " 显示,各大规模的企业已开始尝试将生成式 AI 投入生产,涉及汽车与物流、商业与专用服务、金融服务、医疗与生命科学、酒店与旅游、制作、工业与电子、媒体、营销与游戏、零售、科技、通信、公共部门与非盈利组织 "11 大行业。二是基模厂商的 B 端收入比例较大。数据预测 2025 年 OpenAI 来自 B 端的 ARR 收入占比达 54%;Anthropic 占比达 80%。谷歌透露 Gemini 企业客户超过 8.5 万家,推动调用量同比增长 35 倍;火山引擎大模型收入 2024 年在国内公有云市场中份额排名第一,占比达 46.4%(外部使用量,不包括豆包等内部 APP)。技术迭代解锁应用需求越来越多的 tokens 调用量,并非因为更大参数的大模型,而是推理增强、多模态、Agent 化、长上下文转型共同作用的结果。用一句话概括既是:技术迭代解锁应用需求。以 GPT-5 和 Grok4 为例:GPT-5 把 " 更强的推理能力(通过引入 test-timecompute)+ 多模态 + 更长上下文 + 更严格的安全控制等 " 置于产品默认层面;Grok4 核心升级则是把 " 原生工具调用 + 多代理协同推理 + 超长上下文等 " 做成一个可商用产品。GPT-5 和 Grok4 如此设置的目标,是希望借助技术迭代增强 AI 在更复杂、更具备 " 生产力 " 的关键场景下的实用性、准确性,并且使得 AI 应用加速落地。举个例子,假设原来 1 轮客服对话服务消耗 200tokens,升级后客服问答场景中的大模型推理过程将扩展成:客户意图澄清 + 内部知识库检索 + 逻辑校验 + 答案润色 4 个环节,即 4 轮内部推理,每轮 150~200tokens,最终消耗 600 至 800tokens。类似的案例在对应的推理增强、多模态、Agent 化、长上下文转型中都能找到,其最终结果是双向增强,存量 AI 应用场景的解决方案更好,对应的 tokens 调用量也倍数增长。随着技术趋势的不断推进,大量原本因 " 不准、不全、不落地 " 而被搁置的需求将被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后,用户特别是 B 端企业(有生产力场景需求)或将从观望转为批量采购。总结起来就四点,推理增强把能用变成敢用、多模态把单点工具变成端到端工作流、Agent 化把对话变成可审计的业务系统、长上下文把项目级任务放进模型。与此同时,虽然 tokens 调用量倍数增长,但定价却是直线下降。比如 xAI 的 Grok-4-Fast,输出百万 Token 仅需 0.5 美元(约 3.5 元人民币),但比起国内基模厂商来还是不够狠,去年 9 月阿里通义千问主力模型最高降价 85%,Qwen-Turbo 低至 0.3 元 / 百万 Tokens。其中一部分原因是基模厂商的价格战,让 " 一百万 Tokens 的钱 , 都买不了钵钵鸡 ",也有一部分是因为模型厂优化算力成本的结果。2024-2025 年,为优化大模型算力成本,模型厂商进行了压缩大模型单次推理计算量(稀疏化、量化、投机解码)、提升 GPU 利用率(连续批处理、编译器融合)以及换用租金更便宜的云、芯片(国产替代、专用 ASIC)等方面的尝试,平均 tokens 定价实现了较大降幅。此外模型厂商还进一步通过 " 模型分层 + 价格分层 " 的多样化策略压低模型的使用门槛,让中小预算客户也可接入,比如:OpenAI 用 GPT-5-mini/nano 覆盖轻量场景;Google 以 Gemini 2.5 Flash 主打 " 极速低价 ";Anthropic 用 Claude 3.5 Haiku 提供中等规模、高性价比选项等。因此一个 AI 飞轮就已成型,当模型使用成本下降,企业 / 个人调用 ROI 随之上升,更多应用需求从观望向采购转化,促进 tokens 调用量倍数增长的同时,AI 应用随之迎来生态繁荣。Token 经济学就意味着,可以直观的获得以下几个关键进展的洞察:成本与经济效益的量化、技术效能与模型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清晰化。其中成本与经济效益的量化是最直接、最商业化的意义。尾声如果把 AI 大模型想象成一个 " 知识电厂 ",Token 就是它发出的 " 度电 ",你的提示词就是 " 合上电闸 " 的指令,AI 应用开发者就像是 " 家电制造商 "。从 Tokens 角度跟踪进展,就相当于电力公司和社会在跟踪:全社会总用电量(AI 应用的总规模)增长了多少?哪种家电(哪种 AI 应用)最耗电(消耗 Token 最多)?发电技术是否进步了(模型效率)?每度电的成本是否下降?新的高能效家电(高效的 AI 应用)是否被开发出来?从 Tokens 角度跟踪 AI 应用落地进展,意味着 AI 行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注,转而聚焦于一个更根本的问题:如何以可承受的成本,可靠地利用 AI 能力来解决实际问题并创造商业价值。这标志着 AI 不再是实验室里的玩具,而是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用。作为从业者、投资者或观察者,理解 Token 经济学,就如同在互联网时代理解带宽成本一样,至关重要。