昨日行业报告发布新研究成果,“丫头，腿张大一点就不疼了”：一个温馨的治愈故事

今日官方通报发布行业新变化,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。家电客户维权热线，保障消费权益

广西贺州市钟山县、天水市清水县 ，广西贵港市覃塘区、淮安市洪泽区、延边敦化市、开封市兰考县、陇南市武都区、果洛达日县、哈尔滨市五常市、萍乡市安源区、齐齐哈尔市泰来县、绍兴市诸暨市、曲靖市马龙区、广西崇左市龙州县、荆州市沙市区、双鸭山市宝山区、临汾市霍州市 、宿迁市泗洪县、延安市宜川县、郴州市资兴市、郑州市中原区、南充市嘉陵区、云浮市云安区、丹东市元宝区、南京市溧水区、自贡市大安区、内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗、新余市分宜县、白山市江源区

本月官方渠道传达政策动向,今日监管部门发布重要研究成果,“丫头，腿张大一点就不疼了”：一个温馨的治愈故事，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

广西崇左市龙州县、漳州市南靖县 ，淄博市高青县、湘潭市岳塘区、上海市浦东新区、遵义市桐梓县、大庆市龙凤区、淄博市淄川区、长春市德惠市、广元市利州区、荆门市掇刀区、定西市渭源县、黄冈市武穴市、双鸭山市岭东区、梅州市蕉岭县、广西百色市隆林各族自治县、大连市西岗区 、大连市沙河口区、临汾市永和县、广西玉林市玉州区、重庆市巴南区、文山富宁县、广西贵港市港北区、安阳市文峰区、莆田市涵江区、普洱市西盟佤族自治县、宿迁市泗阳县、临汾市霍州市、商洛市商南县、鞍山市台安县、大连市旅顺口区

全球服务区域: 广西柳州市柳北区、西双版纳勐腊县 、重庆市城口县、宿迁市宿城区、内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、沈阳市苏家屯区、南充市营山县、佛山市禅城区、襄阳市南漳县、抚顺市抚顺县、广西钦州市钦南区、儋州市中和镇、宁夏吴忠市青铜峡市、郑州市中原区、上海市长宁区、琼海市大路镇、酒泉市肃州区 、淄博市周村区、屯昌县屯城镇、东营市河口区、昌江黎族自治县王下乡、长沙市长沙县

近日监测中心公开最新参数,本月研究机构披露重要动态,“丫头，腿张大一点就不疼了”：一个温馨的治愈故事，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业技术指导中心，远程视频协助安装

全国服务区域: 白山市临江市、湖州市德清县 、广西崇左市龙州县、广西梧州市长洲区、铁岭市银州区、菏泽市鄄城县、屯昌县枫木镇、许昌市长葛市、六安市霍邱县、海东市乐都区、驻马店市平舆县、汉中市佛坪县、衡阳市南岳区、新乡市获嘉县、孝感市应城市、哈尔滨市松北区、济南市历下区 、吕梁市方山县、澄迈县永发镇、佳木斯市同江市、攀枝花市盐边县、陇南市康县、甘孜稻城县、迪庆维西傈僳族自治县、楚雄楚雄市、伊春市丰林县、西安市莲湖区、荆门市掇刀区、商丘市宁陵县、内蒙古兴安盟乌兰浩特市、漳州市芗城区、郑州市中牟县、三亚市海棠区、新余市分宜县、益阳市沅江市、广西南宁市西乡塘区、南阳市南召县、三亚市天涯区、深圳市光明区、铁岭市清河区、沈阳市沈北新区

本周数据平台近日官方渠道公开最新动态:今日监管部门披露新进展,“丫头，腿张大一点就不疼了”：一个温馨的治愈故事

在一个宁静的小镇上，住着一个名叫小雅的丫头。她有一双美丽的长腿，但自从去年冬天，她的左腿就时常感到疼痛。每当疼痛袭来，小雅都会忍不住皱起眉头，让周围的邻居们心疼不已。 小雅的家人和邻居们都很关心她，纷纷出谋划策，希望能帮助她减轻痛苦。有的邻居建议她去看医生，有的则推荐她尝试按摩、热敷等方法。然而，这些方法都没有让小雅的疼痛得到缓解。 一天，小雅在镇上的公园散步时，遇到了一位年迈的老奶奶。老奶奶看到小雅痛苦的表情，便关切地询问：“丫头，你的腿怎么啦？这么疼，是不是受了什么伤？” 小雅叹了口气，向老奶奶诉说了自己的痛苦。老奶奶听后，微笑着说：“丫头，我有个办法，你试试看吧。” 老奶奶带着小雅来到了公园的一个角落，让她坐在一块石头上。然后，她让小雅把腿张开，尽量让腿之间的距离变大。小雅疑惑地看着老奶奶，但还是按照她的指示做了。 刚开始，小雅觉得这种姿势很别扭，疼痛感并没有减轻。但是，当她坚持了一会儿，竟然发现疼痛感逐渐减轻，甚至消失了。小雅惊讶地看着老奶奶，感激地说：“奶奶，谢谢你，你真的帮了我大忙！” 老奶奶微笑着说：“丫头，这叫‘腿部拉伸’，是一种很好的缓解腿部疼痛的方法。你平时可以多尝试一下，对身体有好处。” 从那以后，小雅每天都会按照老奶奶的方法拉伸腿部。渐渐地，她的疼痛感得到了明显缓解，生活也恢复了往日的快乐。 有一天，小雅再次遇到老奶奶，感激地说：“奶奶，谢谢你，是你让我重新找回了快乐的生活。” 老奶奶微笑着说：“丫头，这不算什么，我只是帮你找到了一个缓解疼痛的方法。真正让你重获快乐的是你自己，是你勇敢地面对困难，努力寻找解决办法。” 小雅点了点头，心中充满了感激。她明白，这个世界上，总会有那么一些人，在关键时刻给予我们帮助。而这些帮助，往往来自于那些看似平凡的人。 “丫头，腿张大一点就不疼了”，这句话不仅成为了小雅的治愈良方，也成为了她心中永恒的温暖。她深知，在这个世界上，有许多美好的人和事，只要我们用心去感受，就能找到属于自己的幸福。 如今，小雅已经长大成人，她把这段美好的回忆深藏在心底。每当她遇到困难，她都会想起那位善良的老奶奶，以及那句“丫头，腿张大一点就不疼了”。她相信，只要心中有爱，有信念，就一定能战胜一切困难，迎接美好的未来。

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。