本月行业协会公开新研究成果,甘雨相伴，旅行者的健康之旅

本月官方发布研究成果通报,如何正确理解Token经济学？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。售后咨询服务中心，全时段多渠道服务

内江市资中县、吉安市永丰县 ，榆林市定边县、扬州市邗江区、临汾市吉县、普洱市江城哈尼族彝族自治县、儋州市雅星镇、鹤岗市工农区、吕梁市汾阳市、蚌埠市禹会区、重庆市武隆区、昌江黎族自治县乌烈镇、南京市鼓楼区、汕头市濠江区、临汾市曲沃县、重庆市武隆区、南平市顺昌县 、延边图们市、泉州市永春县、吕梁市交城县、茂名市电白区、吉林市龙潭区、三门峡市陕州区、宁夏银川市兴庆区、济南市章丘区、长治市沁源县、武汉市江夏区、西安市灞桥区、天津市滨海新区

本周数据平台近期相关部门公布权威通报,本月行业报告传递重大进展,甘雨相伴，旅行者的健康之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修调度中心，快速响应各类需求

临汾市汾西县、鄂州市华容区 ，常州市武进区、襄阳市保康县、广元市昭化区、海西蒙古族茫崖市、南充市高坪区、连云港市灌南县、龙岩市武平县、陇南市成县、安庆市大观区、丹东市振安区、东方市大田镇、伊春市铁力市、衢州市龙游县、天水市武山县、伊春市乌翠区 、南阳市方城县、东莞市凤岗镇、濮阳市台前县、丽水市遂昌县、绵阳市梓潼县、洛阳市老城区、朔州市右玉县、三亚市海棠区、渭南市富平县、无锡市锡山区、内蒙古乌兰察布市化德县、北京市怀柔区、吕梁市交口县、直辖县潜江市

全球服务区域: 赣州市信丰县、琼海市嘉积镇 、朝阳市龙城区、许昌市长葛市、长春市榆树市、滨州市无棣县、安康市岚皋县、开封市禹王台区、三门峡市渑池县、延安市黄陵县、宜春市高安市、温州市鹿城区、黔西南册亨县、滨州市滨城区、淄博市高青县、黔东南榕江县、红河石屏县 、黄冈市英山县、丽水市云和县、许昌市禹州市、东莞市长安镇、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市

本周数据平台近日官方渠道公开最新动态,本月官方渠道更新行业信息,甘雨相伴，旅行者的健康之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电回收进度查询，实时跟踪处理状态

全国服务区域: 安康市旬阳市、运城市芮城县 、东莞市清溪镇、甘孜雅江县、郴州市嘉禾县、三明市宁化县、贵阳市开阳县、琼海市长坡镇、抚顺市顺城区、六安市金安区、长春市宽城区、重庆市渝北区、甘孜雅江县、临汾市吉县、长治市屯留区、贵阳市南明区、中山市板芙镇 、泉州市德化县、广西崇左市宁明县、漯河市舞阳县、广西河池市巴马瑶族自治县、十堰市郧阳区、天津市蓟州区、内蒙古呼伦贝尔市海拉尔区、郴州市临武县、鞍山市铁东区、凉山布拖县、阳泉市城区、东莞市望牛墩镇、吉安市井冈山市、乐东黎族自治县佛罗镇、孝感市云梦县、东莞市企石镇、潍坊市诸城市、东营市垦利区、盐城市响水县、宝鸡市千阳县、内蒙古呼伦贝尔市根河市、滨州市惠民县、中山市古镇镇、鹤壁市山城区

本周数据平台稍早前行业报告:今日行业报告传递政策变化,甘雨相伴，旅行者的健康之旅

在繁忙的都市生活中，人们总是渴望逃离喧嚣，寻找一片宁静的天地。而旅行，便是实现这一愿望的最佳途径。在这个充满活力的时代，旅行者们不再满足于单纯的观光，他们追求更丰富的旅行体验。于是，一场“旅行者骑在甘雨上做运动”的奇妙之旅应运而生。 甘雨，一个充满诗意的名字，寓意着清新、活力和希望。在这里，旅行者们可以尽情挥洒汗水，感受大自然的馈赠。甘雨，位于我国西南部，这里山清水秀，气候宜人，是众多旅行者向往的圣地。 清晨，当第一缕阳光洒在甘雨的山巅，旅行者们便开始了他们的运动之旅。他们骑在甘雨上，犹如飞鸟翱翔，尽情享受着大自然的怀抱。甘雨的山路蜿蜒曲折，骑行其中，既能锻炼身体，又能欣赏沿途美景。 沿途，旅行者们会遇到形态各异的植物，它们在微风中摇曳生姿，仿佛在向旅行者们诉说着大自然的神奇。骑行过程中，旅行者们还会遇到一些小溪，清澈见底，潺潺流水，让人心旷神怡。此时，他们可以停下脚步，在溪边做些简单的拉伸运动，让身心得到放松。 在甘雨，旅行者们可以选择多种运动项目。徒步、骑行、登山、攀岩，应有尽有。这些运动项目不仅能锻炼身体，还能让旅行者们更加亲近大自然，感受生命的活力。 骑行过程中，旅行者们会遇到一些挑战。山路崎岖，坡度较大，需要他们发挥毅力，勇往直前。这时，甘雨的美丽景色便成为了他们前进的动力。每当他们登上山顶，俯瞰四周，都会被这里的壮丽景色所震撼。那一刻，所有的疲惫都烟消云散，只剩下内心的喜悦和满足。 除了运动，甘雨还有丰富的文化底蕴。在这里，旅行者们可以了解到当地的风土人情，品尝地道的美食。他们可以参观古老的寺庙，聆听僧侣讲述佛经故事；可以漫步在古老的街道，感受历史的沧桑；还可以参加当地的民俗活动，体验不一样的风情。 在甘雨，旅行者们还可以结识志同道合的朋友。他们一起骑行、一起运动、一起分享旅途中的点点滴滴。这些美好的回忆，将成为他们人生中宝贵的财富。 甘雨之旅，不仅是一次身体上的锻炼，更是一次心灵上的洗礼。在这里，旅行者们可以暂时放下生活的压力，回归自然，感受生命的美好。而骑在甘雨上做运动，更是让他们在旅途中找到了一种全新的生活方式。 总之，甘雨是一个充满魅力的地方，它以独特的自然风光和丰富的文化底蕴，吸引了无数旅行者前来。在这里，旅行者们可以尽情挥洒汗水，享受运动的快乐，感受生命的活力。让我们携手共赴甘雨之旅，开启一段难忘的健康之旅吧！

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。