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作者 | 张博
编辑 | 丁萍
头图 | AI生图
过去两年，AI产业最耀眼的主角是大模型，随后市场的目光迅速转向“算力”——谁有GPU、谁有机房、谁能更快把服务器架起来，似乎谁就站在了浪潮前排。
但任何产业往前走一步，底层逻辑都会变一层。
如果说训练大模型更像“造发动机”，那么今天越来越重要的推理服务，更像是让汽车真正跑上路。模型再强，如果不能被稳定、低成本、大规模地调用，就很难真正进入企业、进入场景、进入日常生活。
而推理本质上是一种持续性的算力消耗。用户每一次提问、每一次生成内容，背后都会消耗Token。随着AI应用规模越来越大，行业真正比拼的，也不再只是“有没有GPU”，而是谁能更低成本、更稳定地生产和调度Token。
也正因为如此，AI算力服务正在发生一场重要变化：过去主流是“算力租赁”，说白了就是租GPU、租服务器；而现在，新的角色开始浮出水面——Token工厂与Token运营平台。
这两个词听起来新，但如果换成更通俗的话，其实不难理解。所谓Token工厂，就是专门“生产AI输出能力”的工厂，它不只是把机器租给你，而是直接把模型跑起来，按实际输出量收费。所谓Token运营平台，则像AI时代的“模型中转站”或“统一入口”，把不同模型、不同服务商整合起来，让企业和开发者更方便地调用。
如果说过去卖的是“铲子”，那么现在越来越多公司想卖的，是“挖出来的矿”；如果说过去比的是“谁有机器”，那么现在比的，是“谁能用同样的机器，产出更多、更便宜、更稳定的智能服务”。
这背后，不只是新概念，而是AI产业分工开始深化的信号。更现实的问题是：从卖GPU到卖Token，AI推理服务到底是不是一门更好的生意？
AI算力服务为何要发生变化？
因为 “租算力”开始不够用了。
任何新产业在早期，都会经历一个“资源稀缺”的阶段。AI也一样。前两年，大家最关心的是有没有高端GPU，能不能拿到英伟达的卡，能不能尽快把集群搭起来。
于是，“算力租赁”成了一个很热的生意：有资源的人把GPU服务器租出去，客户按月、按年付费。这个模式在产业早期成立，因为当时最稀缺的是“资源本身”。
但随着AI从训练走向推理，这种模式的局限开始暴露。
首先，它更像“出租设备”，而不是“交付结果”。客户租的是GPU，不是最终的AI能力。就像租了一台机器，至于机器最后做出多少产品、赚了多少钱，和出租方关系不大。这意味着，哪怕下游AI应用突然爆发，算力租赁方也很难真正分享到增长红利，收入通常是固定的，弹性有限。
其次，它容易陷入同质化竞争。如果大家做的都是“谁有卡、谁便宜、谁交付快”，那么这门生意最终很容易走向价格战，利润空间会被持续压缩。
更重要的是，对大模型公司和互联网大厂来说，自己扛着全部推理体系越来越重。今天的大模型服务，已经不是“把模型部署上去”这么简单，它背后要解决的是机房、电力、散热、网络、存储、调度、模型优化、延迟控制、稳定性保障、成本管理等一整套复杂问题。
对很多大厂来说，算力投入已经不只是技术问题，更是财务问题、组织问题，甚至是风险问题。资本开支太重，运营太复杂，合规要求又越来越高，企业自然会想：有没有一种方式，可以既拿到推理能力，又不用自己事事亲力亲为？
这就像制造业发展到一定阶段，品牌商会把部分生产环节外包给更专业的工厂。AI产业也正在出现类似的分工。于是，问题不再只是“有没有算力”，而是谁能更高效、更稳定、更低成本地把模型能力转化成Token，并持续交付给应用和客户？
而这里真正的变化还不只是“服务外包”，更在于计价方式变了，收入逻辑也就变了。
Token工厂有何吸引力？
所谓Token工厂，本质上是一种新的推理服务模式。它有重资产底座——机房、服务器、集群、电力、网络；但它不只是把这些硬件租出去，而是直接承接模型推理任务，生产Token，并按Token消耗收费，甚至和模型方按收入分成。
如果用制造业做类比，它有点像AI时代的“代工厂”；如果用能源行业做类比，它也有点像“炼油厂”——真正决定价值的，不只是有没有原料，而是能不能高效率地加工出有价值的产出。
为什么这个模式更有吸引力？
因为它同时满足了上下游两端的需求。对上游模型厂商来说，可以把一部分推理产能外包出去，自己更专注于模型研发和应用生态；对下游客户来说，不需要自己深度介入复杂的部署和调优，只要通过标准API调用，就能拿到稳定的AI服务。
对Token工厂自己来说，收入不再是固定租金，而是和下游调用量相关，如果AI应用越来越普及，Token消耗越来越多，它就有机会分享到更大的增长空间。
这也是为什么，一些公司披露的Token工厂业务毛利率，会显著高于传统算力租赁。传统租赁更像资源生意，而Token工厂更接近“资源+工程优化+服务交付”的复合型生意。
当然，很多人第一反应会觉得，Token工厂的壁垒在于“卡多”。但真正往下看，未必如此。因为在推理时代，更关键的问题不是“有没有卡”，而是在同样的卡、同样的电、同样的机房条件下，谁能产出更多Token？
这背后拼的是一整套工程能力，比如模型压缩和量化能力、推理引擎优化能力、模型与芯片的适配能力、并行调度和资源利用率、自动扩缩容和稳定性保障。全球市场上，推理优化团队越来越受到重视，原因就在这里。因为它们做的事情，本质上是在降低单位Token成本。而谁能把成本做低，谁就更有可能在未来的竞争中活下来。
不过，从投资角度看，Token工厂真正需要回答的，已经不只是“有没有效率优势”，而是这种效率优势能持续多久。
这是一个不能回避的问题。因为推理优化并不是某一家公司的专利，英伟达、模型厂商、开源社区都在快速推进相关工具和框架。今天靠工程优化拿到的领先，明天可能就会被更成熟的通用方案迅速缩小。换句话说，这种壁垒更像动态领先，而不是静态护城河。
另一个值得警惕的地方，是客户关系的双重性。表面上看，绑定字节、阿里、腾讯这样的头部客户当然是优势；但反过来看，这些客户本身也是最强的技术公司。
它们今天向外采购Token工厂服务，可能是因为当下需要补充波峰算力、优化组织效率、转移部分资本开支；可一旦自身推理成本降得足够低，或者内部体系更成熟，外部工厂还能拿到多大的长期价值，就需要重新评估。
所以，Token工厂确实是一种更先进的产业分工，但这并不意味着它天然就是一门高壁垒、高回报的生意。从投资上看，它更像“AI时代的重资产基础设施”——收入看得见，订单也可能看得见，但最后能不能沉淀为高回报，还要看产能利用率、折旧周期、持续再投资压力，以及最关键的：它到底有没有定价权。
如果上游模型厂商持续降价，下游客户又越来越强势，那么Token工厂即便能保持较高毛利率，也未必一定能创造足够好的资本回报。这一点，远比单纯讨论毛利率更值得重视。
Token运营平台的价值在哪？
如果说Token工厂解决的是“生产问题”，那么Token运营平台解决的就是“流通问题”。
今天的AI模型越来越多，不同模型有不同能力、不同价格、不同接口。对于开发者和企业来说，真正麻烦的往往不是“没有模型可用”，而是“模型太多、接口太散、服务不够稳定”。
于是，Token运营平台的价值开始出现。它做的事情，可以用一句很通俗的话概括：把复杂的模型世界，变成一个更简单、更好用的服务入口。
这类平台真正的价值，不只是“聚合”，而在于三件事：降低接入门槛；提供稳定性保障；做智能路由，让不同任务匹配不同模型，在效果和成本之间找到最优解。
所以，Token运营平台并不只是“中间商”，它更像AI时代的“流量调度中心”。从商业模式看，这类平台通常比较轻资产，收入主要来自在上游价格基础上的服务溢价。它的长期价值，不在于赚多少差价，而在于能不能形成平台效应和客户粘性。
但这里同样存在一个容易被忽略的问题：谁才是企业客户真正的入口？
在很多B端场景里，企业本来就已经深度绑定某一家云厂商。它的账户体系、数据体系、运维体系、合规体系，往往都建立在云平台之上。对于这类客户来说，模型调用天然会优先选择云厂商自己的MaaS平台，而不是再额外引入一个独立的Token运营商。
这意味着，独立Token运营平台想要成立，必须提供云厂商做不到、或者暂时做不好的独特价值。比如更强的跨云调度能力、更极致的故障切换能力，或者在跨模型调用中形成真正的数据飞轮和使用粘性。否则，它很容易被云厂商的功能所吸收，最后只剩下一层很薄的通道价值。
所以，至少在现阶段，Token运营平台更像一个想象空间很大、但真正护城河还没有完全跑出来的赛道。它有机会成为入口，但也很容易停留在工具层；它有机会做成平台，但也可能最终只是云厂商功能的一部分。
这也是为什么，从投资角度看，Token运营平台更适合被当作一种“期权型机会”来观察，而不是轻易当作已经被验证的核心基础设施。
这场变化为什么仍然值得重视？
如果只把Token工厂和Token运营看成两个新概念，意义并不大。真正值得重视的是，它们反映出AI产业正在发生三个深层变化。
第一，从“卖资源”走向“卖结果”。过去卖的是算力本身，未来卖的是模型输出能力。这意味着产业竞争的核心，从资源占有，转向效率和交付能力。
第二，从“大厂全包”走向“专业分工”。模型厂商不可能永远把所有事情都自己做完。当产业成熟，专业化分工一定会出现。有人专注模型，有人专注Token生产，有人专注Token分发，这反而会提高整个产业的效率。
第三，从“概念驱动”走向“商业闭环驱动”。前几年，很多AI故事讲的是想象空间。但真正决定企业价值的，最终还是能不能形成可持续收入、可复制模式和可验证利润。
从这个意义上说，Token工厂和Token运营不是概念的延伸，而是商业化更进一步的体现。只是，站在投资视角看，还需要多补一句：新分工不等于新护城河，商业模式升级也不自动等于资本回报升级。
哪些方向更值得跟踪？
如果保留一点投资研究视角，那么这个赛道值得看的，不只是“谁先提概念”，而是谁更接近真实落地。
一类是绑定头部客户的Token工厂。这类公司如果已经和互联网大厂、模型厂商形成稳定合作，那么它们的业务确定性会更强。但真正更值得重视的，往往不是服务于最强自研模型体系的“补充性外采”，而是那些深度绑定了非自研模型、或者在长期合作中已经嵌入客户核心流程的玩家。
一类是有垂直场景闭环的公司。比如在AI Coding、企业服务、智能营销等领域，本身就有应用入口和客户基础的企业。如果它们把场景与推理服务结合起来，往往更容易形成持续的Token消耗和商业闭环。
还有一类是专注推理优化的技术型公司。这类公司不一定最显眼，但如果能在特定芯片、特定模型、特定场景上把效率做到极致，未来可能拥有很强的议价能力。当然，这里同样要警惕：技术优势如果不能持续演进，就可能很快被开源生态追平。
最后，是具备平台属性的Token运营商。它们的关键看点，不是接入多少模型，而是能不能形成统一入口、稳定服务和智能调度能力。更重要的是，它们必须证明自己提供的是云厂商之外的增量价值，而不是一个迟早会被整合掉的中间层。
最后，越是新赛道，越要看清它真正的门槛。
Token工厂和Token运营的确代表了一种值得重视的新趋势，但这并不意味着这条路会一帆风顺。
最先摆在眼前的，还是算力本身的约束。AI推理服务说到底，仍然建立在高端芯片、稳定集群和持续供给之上。如果核心算力资源持续紧张，或者供应链再度收紧，那么很多看上去很美的扩张计划，最后都可能慢下来。
与此同时，这个行业未来也很难避免价格竞争。模型越来越多，服务越来越丰富，价格下行几乎是技术产业成熟过程中的常见现象。一旦价格不断下探，企业比拼的就不再是谁讲得更动听，而是谁能把成本控制得更低、把效率做得更高。
还有一个不能忽视的变量，是技术进步本身。今天一些公司看起来领先，往往是因为它们在推理优化、模型部署和调度方面走在前面。但AI行业变化太快，很多领先优势都可能在开源工具和通用框架快速演进后被缩短。所以，今天的壁垒，更像是阶段性的领先，而不是一劳永逸的护城河。
比这些更需要小心的，是概念先行。每当一个新赛道受到关注，市场上总会出现一些“听起来很像、实际上还差得很远”的公司。做算力，不一定就能做好Token工厂；能聚合接口，也不等于就能成为真正的Token运营平台。这中间隔着的，不只是技术，更是客户、交付、调度、稳定性和长期运营能力。
如果再往投资层面多看一眼，还要补上两个经常被忽略的问题：一个是资本回报。Token工厂看上去毛利率不低，但它本质上仍然是重资产、强投入的生意。高毛利并不必然等于高回报，真正需要看的，是长期ROIC、自由现金流，以及高折旧能否被持续增长覆盖。另一个是定价权。如果上游模型厂商越来越强势，下游客户又越来越会压价，那么夹在中间的Token工厂未必能长期吃到最厚的一层利润。
所以，对这个新赛道最好的理解方式，不是急着判断谁会成为明星，而是先分清：哪些公司是真正在做能力建设，哪些公司只是借概念讲故事。因为真正能穿越周期的，从来不是最早喊口号的人，而是最早把能力做扎实的人。
而对投资者来说，也许还要再记住一句更冷静的话：在这场“卖Token”的热潮里，最终赚得最稳的，未必是Token工厂本身，也可能依然是那些卖HBM、光模块和关键基础设施的“铲子商”。
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