唐银
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@dinshoo12345 you made the decision that changed your life. 👏
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#BNB changed my life when I needed it most.
Forever grateful. 🙏
Everything I have today is because of @cz_binance though I’ve never met him personally.
I’ve only spoken about BNB, Launchpad projects, and Bitcoin by choice, never for money.
#Binance #BNB #CZ ❤️♥️
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唐银 أُعيد تغريده
重新审视 Token (词元）的属性
TLDR：
之前我也一度觉得是大宗商品/资产
甚至还设想过相关的交易和定价逻辑
也看到不少人提过Token期货，交易所之类
但现在我倾向它只是一种服务，没必要过度金融化
毕竟它没有办法脱离AI推理单独存在，无法被提前生产出来或预先被囤积。但换个角度看，是服务，就天然是分层的、多元的，不同的人有不同的需求，这其实也恰恰奠定了AI 经济必将是百花齐放而非赢家通吃的基础。
在这浪潮中，红利属于能把廉价 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。
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我的一些个人思绪和逻辑：
1、Token (词元）经济从何而来？
首先它是AI训练转向AI推理的产物，
这是理解 Token 商业模式的基础。
过去模型训练时代，主要是卖算力时间。为什么？因为训练是持续性的大工程，需要大量算力协同工作。这种规模的投入，有资本的大厂基本都会选择自购，毕竟可控性最强，但对于没有能力一次性投入大量资金的团队来说，出于对稳定性的要求，也会倾向选择租赁模式，包下一整段时间的独占使用权，榨干这段时间内算力的所有价值，是一种占用的逻辑。
但随着主流大模型开始进入商用阶段，AI 算力的需求重心也从模型训练转向了推理。你用 GPT聊天、用 Claude写代码、问豆包问题，这些本质上都是在跑推理，每一次调用，都在为你做一次推理和计算。
而推理是相对碎片化的、一次性的、用完即走的。虽然也有不少企业，仍然会采用租赁或自购的模式来跑推理，但对于广大中小开发者和应用方来说，他们对算力独占性的要求并不高，因而额外衍生出了按消耗计费的模式，这样算力服务商就可以把算力资源同时卖给成千上万个客户。
Token (词元) 就是在这种背景下而产生的，衡量每次计算消耗了多少资源的那个单位，你付的钱，就是对这次计算的补偿，本质是消耗逻辑。
所以训练和推理是完全不同的生意形态：
训练时代，商业模式是卖 GPU 时间。
推理时代，商业模式是卖 Token (词元)。
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2、为何Token (词元) 是服务属性而非商品/金融属性？
卖Token (词元)，就是卖服务！
Token (词元) 经济，本质是服务经济！
为什么？
一个比较直接的原因是 Token (词元）不能被预先生产出来，而是产出后就被消耗掉了，并作为衡量你这次推理服务所消耗资源的参考，来给你计费。
且Token (词元) 的一些特性，也和大宗商品的逻辑不像：
- 价格长期下降趋势
- Pay-As-You-Go
- 难以标准化
你在Claude的100万Token额度，和你在Minimax的100万Token额度，两者本身是没有可比性的，模型不同，性能不同，定价完全可以不一样。
而大家愿意接受价格差异的原因，也是因为 Token (词元) 本质上计量了一种非标准化的服务，而不同用户对服务的诉求是不同的，有的人看重性能，所以愿意支付溢价，有的人看重成本控制，所以觉得国产开源模型也够用了。
而整个模型市场占有率，并没有出现几家独大，本身也是其服务属性的体现。如果 Token (词元) 是资产，那资产的流动性、网络效应，一定会引发所有资源最终向一个市场集中，形成赢家通吃的局面。但恰巧 Token (词元) 其实是服务，而服务市场天然是分层的、多元的，不同的服务商满足不同的需求，所以才构成了 AI 经济百花齐放的基础。
我想通这点后，就不再纠结模型厂商只有哪家笑到最后了。
因为未来必将是多模型共存、多层级并行的格局，Token（词元）也将会被计入到企业的会计成本之中，并反映到企业的产品和服务之中。
比较值得关注的一点是，AI时代Token所代表的服务经济和传统的人力服务经济，成本曲线可能是完全反过来的。由人所提供的服务，长期要求的是报酬上升，这也是为什么服务业占比高的经济体，服务更贵。但 Token 服务恰恰相反，价格长期只会下降，当 Token 逐步替代掉一部分原本需要人力智力才能完成的工作，这部分成本不但不会随时间上升，反而会持续走低。
这可能也是这一波AI的红利之一。
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3、这个Token (词元) 服务都有谁在卖？
- 闭源模型厂商
- 开源模型厂商
- 开源模型托管商
- 大模型聚合器、中转站
1）闭源模型厂商：直营为主，分销为辅
最直接的模式。OpenAI 卖 GPT 的 Token，Anthropic 卖 Claude 的 Token。模型自己训的、API 自己提供、定价权在自己手里，产品和渠道都是自己的，跟品牌直营店一个逻辑。当然作为最顶级的模型，难免会被接入像一些API中转站，或者Open Router这样的大模型聚合平台被动分销。
2）开源模型厂商：开源也挺赚钱的
开源模型谁都可以拿去用，很多人不想自己本地跑，因此催生出了一批开源模型托管商，他们可以帮你跑模型，并按 Token 收费。但这就引出一个问题：Token 的钱都让模型托管商这些中间商赚了，开源模型的开发者自己怎么赚钱？这一点，至少中国的开源模型厂商，走的很灵活。
像Minimax，Kimi，Zhipu，它们都有自有的 API 直售，更多面向开发者群体，并且也都有自己的 Coding Plan 订阅包，把按 token 计费玩出了订阅制，完全是中国移动卖流量的玩法。而OpenClaw 这波更是让它们赚得盆满钵满，各自推出了品牌化的 Claw 产品，帮用户把 OpenClaw 部署好，底层跑自家模型，Token 消耗从自家 API 走。
3）开源模型托管商：帮别人跑模型，赚差价
对于那些没有能力或意愿自己卖 Token 的开源模型来说，托管商就是它们触达用户的渠道。它们帮开发者跑模型、按 Token 收费：
- Together AI / Fireworks：自有 GPU 集群 + 极致推理优化，核心竞争力是翻台率，同样的卡单位时间能吐出更多 Token。
- Groq：自研 LPU 推理专用芯片，不用传统 GPU，核心竞争力是极致速度，跑 Llama、Qwen 等开源模型比 GPU 快。
- Cloudflare Workers AI：全球 300+ 边缘节点，跑 Llama、Mistral、Qwen，最近还加了智谱 GLM 和 Kimi，核心竞争力是低延迟 + 开发者生态
- AWS Bedrock / Google Vertex AI — 企业级云平台，跑 Llama、Mistral 等主流开源模型，核心竞争力是客户的数据和基础设施已经在这些云上了，迁移成本低
4）大模型聚合器：一个入口管所有模型
闭源和开源的大模型越来越多，而不同场景适合不同模型，不同模型的优劣势不同，对开发者来说，一个个去接不同厂商和托管商的 API，管理起来很痛苦。于是催生了 OpenRouter 这类聚合器，可以接几十个模型，开发者在一个地方统一管理、按需切换即可。
OpenRouter按照批发转零售的模式盈利，各家模型厂商把自己的Token分销出去。而 OpenClaw 这波直接让 OpenRouter 上中国模型的消耗量暴增，前十名 Token 消耗量中，中国模型占了 61%，前五有四个是中国的。
而围绕这条 Token (词元) 产业链，也衍生出了一些其他的参与者和新需求：
第一是一些推理优化引擎，vLLM、SGLang 这些开源项目，在大家对效率极致追求的当下，通过对硬件算子层面（更高效地利用 GPU 计算单元，减少内存碎片和带宽瓶颈）以及 LLM 算法层面（让多个请求共享已经算过的内容，更聪明地管理显存）的优化，提升同一张卡在同一时间内的 Token 吞吐量。
它们自己不面向终端用户收费，但 Together AI、Fireworks 这些托管商底层用的就是这些技术。也有不少自己本地跑开源模型的开发者，会直接使用 vLLM 或 SGLang 来搭建自己的推理服务。
第二是对Token消耗的优化需求，当 Token 消耗逐渐常态化，自然就会有人开始琢磨怎么省钱，也有不少人早就抱怨OpenClaw高昂的Token消耗，那么，帮你预览一次 Prompt 会消耗多少 Token、建议怎么优化 Prompt 来降本、甚至自动帮你选性价比最高的模型和服务商的产品，就很有市场了。
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4、AI经济时代，真正的机会在哪？
我觉得 Token 经济的红利，属于把廉价的 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。
1）如果你有能力，就做一个模型，哪怕是微调的
你不需要从头训一个 GPT，在开源模型基础上针对某个垂直场景做微调，只要在某个细分领域效果够好，就有人愿意按 Token 付费调用你的模型。前面说了，Token 是服务，服务市场天然分层，通用大模型吃不掉所有场景，垂直微调的模型在自己的领地里反而更有定价权。
2）做一个新时代的产品，开放 API
你的产品底层消耗 Token，但你的产品本身也可以对外输出能力，你开放 API，让别的开发者和 Agent 来调用。你买入底层模型的 Token，加上你的产品逻辑和数据，产出更高价值的 Token 服务卖出去。这跟传统行业买原材料、加工、卖成品的逻辑是一样的。
3）写 Skill，做 Agent
每一个被广泛使用的 Skill 和 Agent，背后都是源源不断的 Token 消耗。你写的 Skill 越好用、越多人用，你帮模型厂商卖出去的 Token 就越多。这不是你直接卖 Token，但你是这条产业链上的分销渠道。
而不管你选哪条路，
你的护城河在我看来最终都会归结为三样东西：
算力、算法、数据。
算力影响你的吞吐量
算法影响你的效率和成本
数据决定你是不是不可替代
郭宇 guoyu.eth@turingou
很多人形容 token 是 AI 时代的水电煤生意，其实我觉得 token 远比水电煤要更大，它实际上是互联网行业第一个真正意义上的大宗商品，进行跨国贸易目前还不收税，短期它是模型和推理计算卡的生意，长期来看是电费和带宽的套利，这个故事大家有没有觉得很熟悉？对，这就是 crypto 曾经的故事。
中文
Meme如果一直是pvp，谁更出生谁就赚得更多，那么玩的人会越来越少。市场最理想的状态还是有人领头回到社区建设时代，可惜，上一轮的社区建设不被支持，有人认为并支持1天的社区也是社区，以至于发展到今天这个鬼样子，那帮一日社区的建设者带走的是社区的💰和其他人建设社区的信心。所以社区带头人，其他的不说，首先人品得好，不然又会变成上一轮那样，都被假的出生带头人把社区骗的团团转。
现在bsc上有人带头建设，这应该是个好现象，而且小易的人品和实力应该是没得说的，至少前段时间努力的在给bsc贡献流动性。看看这轮会不会有人顺势把meme市场趋势扭转一下。
小易@xiaoyibtc
请大家不要购买 或者高倍的卖些 我准备充值200个bnb到我钱包 来购买 然后我将进行锁仓半年 然后我开始我的疯狂建设路程 无所谓 反正龙虾书赚了1.3m 花点出去 看看能不能打造一个坚韧社区。
中文
binance ai pro，该卖卖，兄弟们，留给你们的时间不多了。
很多人还幻想alpha对吧？姑且不说alpha是亏钱的根源，就算考虑alpha，这个bap也不会上的！
原因和TITAN一样，是专有名词！我对泰坦的评论救了一位兄弟，还有一位兄弟因为没有关注我而懊悔不已。
再重复一遍，binance ai pro上alpha？那要不要上“币安”这个名字？多火呀？要不要上“苹果”“华为”？实在不行上个CZ、何一？
同志们，要有梗！有梗！帕鲁能上，是因为是吉祥物，有梗！而不是专有名词！
还有一个原因，榜一已经开始出货了，你们没看见吗？
有没有人对赌，0.1个bnb。
中文
它来了，更新 iOS 26.4 就可以看到了，你们能看到吗
杀破狼 WolfyXBT@wolfyxbt
今天主页被这个表情包刷屏了 我原本以为这就是 P 图恶搞的，结果这个其实是 iOS 26.4 马上要加入的新 emoji 叫 Distorted Face，以后懵逼的时候终于可以不用再用 😳 和 😅 了，感觉这个更可爱更贴切一点，直接给到夯。
中文