今日行业协会发布重大政策,“小明看看”：打造永久免费平台，助力知识共享新篇章

今日监管部门发布重大研究成果,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。全国标准化服务，统一技术操作规范

焦作市温县、焦作市博爱县 ，宜春市宜丰县、阳泉市盂县、南京市栖霞区、南阳市方城县、赣州市龙南市、鹰潭市月湖区、楚雄南华县、广西贵港市平南县、南通市海安市、常德市武陵区、肇庆市鼎湖区、凉山喜德县、海西蒙古族都兰县、平凉市崆峒区、安庆市迎江区 、昭通市永善县、郴州市桂东县、本溪市溪湖区、天水市甘谷县、邵阳市新邵县、鸡西市鸡冠区、四平市公主岭市、德州市禹城市、东莞市桥头镇、孝感市汉川市、毕节市赫章县、牡丹江市林口县

刚刚监管中心披露最新规定,昨日研究机构传递最新成果,“小明看看”：打造永久免费平台，助力知识共享新篇章，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务热线，专业团队保障质量

淄博市桓台县、金华市东阳市 ，乐东黎族自治县莺歌海镇、甘南舟曲县、梅州市蕉岭县、广元市利州区、屯昌县乌坡镇、广西防城港市上思县、洛阳市西工区、阳泉市城区、白山市长白朝鲜族自治县、黔西南册亨县、贵阳市白云区、扬州市邗江区、武汉市青山区、泉州市金门县、深圳市盐田区 、延边图们市、焦作市解放区、铜仁市印江县、白沙黎族自治县金波乡、三明市宁化县、宣城市广德市、天津市蓟州区、东莞市道滘镇、鞍山市立山区、黔南瓮安县、伊春市丰林县、昆明市石林彝族自治县、渭南市大荔县、广州市天河区

全球服务区域: 广西来宾市忻城县、临汾市安泽县 、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗、荆州市荆州区、凉山西昌市、忻州市静乐县、韶关市翁源县、赣州市南康区、忻州市原平市、广西玉林市福绵区、黔东南锦屏县、伊春市乌翠区、泉州市德化县、三明市泰宁县、果洛班玛县、儋州市峨蔓镇、泰州市靖江市 、晋城市泽州县、东营市利津县、滁州市南谯区、吉安市万安县、达州市开江县

本周数据平台近期官方渠道公开权威通报,本月研究机构传递最新政策,“小明看看”：打造永久免费平台，助力知识共享新篇章，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修专线，快速响应故障报修

全国服务区域: 襄阳市襄城区、沈阳市新民市 、双鸭山市尖山区、大理剑川县、齐齐哈尔市泰来县、景德镇市乐平市、南阳市社旗县、西宁市湟源县、恩施州巴东县、宜宾市屏山县、凉山会理市、株洲市茶陵县、湛江市遂溪县、大庆市龙凤区、黔西南兴仁市、金昌市金川区、平凉市灵台县 、金华市义乌市、广西崇左市天等县、吉林市磐石市、许昌市魏都区、万宁市后安镇、重庆市奉节县、泉州市晋江市、临夏临夏市、宜宾市南溪区、忻州市岢岚县、贵阳市云岩区、临沂市兰山区、烟台市海阳市、本溪市南芬区、长治市潞城区、渭南市华阴市、南京市建邺区、德州市临邑县、沈阳市大东区、凉山布拖县、长治市黎城县、绵阳市游仙区、海西蒙古族茫崖市、东莞市麻涌镇

近日调查组公开关键证据:近日研究机构发布重磅研究成果,“小明看看”：打造永久免费平台，助力知识共享新篇章

在信息爆炸的时代，知识的获取变得前所未有的便捷。然而，付费平台的高门槛却让许多渴望学习的人望而却步。为了打破这一壁垒，一款名为“小明看看”的永久免费平台应运而生。它致力于为广大用户提供一个无障碍的知识共享空间，让每个人都能享受到学习的乐趣。 “小明看看”平台以“永久免费”为核心宗旨，为广大用户提供海量的学习资源。在这里，用户可以轻松找到各类课程、书籍、讲座等，涵盖教育、科技、文化、艺术等多个领域。平台还特别注重内容的更新与优化，确保用户能够获取到最新、最实用的知识。 为了让用户更好地利用平台，小明看看平台采用了先进的技术手段，实现了资源的快速检索和精准推荐。用户只需输入关键词，即可找到与之相关的学习资料。此外，平台还根据用户的兴趣和需求，智能推荐个性化学习路径，让用户的学习更加高效。 在“小明看看”平台上，用户不仅可以免费学习，还可以与其他用户互动交流。平台设置了论坛、问答、直播等功能，让用户在获取知识的同时，也能分享自己的见解和经验。这种互助共享的学习模式，不仅丰富了用户的学习体验，也促进了知识的传播和碰撞。 值得一提的是，小明看看平台在保证免费的同时，也注重版权保护。平台与众多内容提供商建立了合作关系，确保所有学习资源均合法合规。同时，平台还鼓励原创内容创作，为用户提供展示才华的舞台。 “小明看看”平台的永久免费策略，得到了广大用户的积极响应。许多用户表示，平台让他们重新燃起了对知识的渴望，让他们在忙碌的生活中找到了充实自己的途径。以下是一些用户的心声： “以前觉得学习很贵，现在在小明看看平台上，我免费学到了很多知识，真是太好了！” “小明看看让我认识了很多志同道合的朋友，我们一起学习、交流，共同进步。” “平台上的资源非常丰富，我几乎每天都在这里找到新的学习目标。” 面对未来，小明看看平台将继续秉持“永久免费”的理念，不断完善自身功能，为用户提供更加优质的学习体验。以下是平台的发展方向： 1. 拓展学习资源：与更多优质内容提供商合作，丰富平台资源，满足用户多样化的学习需求。 2. 提升用户体验：优化平台界面，提高搜索效率，让用户在使用过程中更加便捷。 3. 深化知识共享：鼓励用户参与内容创作，打造一个全民参与的知识共享生态。 4. 推广公益教育：与公益组织合作，为偏远地区提供免费教育资源，助力教育公平。 总之，“小明看看”平台以其永久免费的特性，为广大用户搭建了一个知识共享的桥梁。在这个平台上，每个人都能成为知识的传播者，共同书写知识共享的新篇章。

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。