关于AI和泡沫的思考，逐渐有了自己的想法：逐渐根据自己的猜想，形成框架，不断地去收集信息，印证逻辑，主要涉及：

Token调用量、收入、成本、收费等关键词。

思考一个宏达的、趋势性的、模糊的问题时候，最忌讳的就是脱离事实数据、基本逻辑、常识去全盘听别人在讲什么，研究别人的逻辑是什么，对不对？这无异于“无根之萍，随风而飘”，往往你刚形成的“自信”，分分钟被另外的人的说法摧毁。

Ok，话归正传，先说事实，一步步深入：

1．全球Token调用量正在快速增长，至少有几百倍的上升。

我们按照国内日均token调用量来看，2025年年底日均量是100万亿token，2024年年初只有1000亿，增长了有1000倍。2025年年底到2026年8月，从100万亿到230万亿，这个又增长了两到三倍。

推理：

（1）AI token被巨量的调用，使用者不是公司就是个人，调用量的上升至少可以说明两个问题：使用的人数在增长，单人（也可以是公司法人）的使用量也在增长。

（2）单人（也可以是公司法人）的使用量也在增长——使用者的习惯依赖和使用深度在增加。使用者正在逐渐从“talk”到“work”，使用token完成复杂任务。

（3）大量token被使用，也必然是大量token被“生产”出来，这些是需要AI基建和投资来支撑的，不是凭空产生的。

（4）AI token的巨量调用和更多人的使用，让全球更有知识的人基本形成了一个“共识”——AI是真实有用的，他不是昙花一现，也不是一个简单的聊天工具，他是如“蒸汽、电力、互联网”会嵌入我们生活、生产的方方面面，彻底重构这个世界的工具。

2．一个明显特征：全球Token 的调用，是明显的、大量的没有向使用者收费的（全球人类，在付费或者持续付费的人只有黄色和虹色的，不到1%）。国内现在普遍都没有收费，但是收费已经开始。美国闭源的 OpenAI 和 Claud 是有明确收费的。

推理：

（1）AI的深度和长期使用是会形成习惯的，用过AI的人，很难再回去使用baidu搜索，我相信这是共识。

（2）现在的AI token调用不收费，可以将其理解为平台对客户的补贴，类似早期的网约车软件，为了让你使用手机订车，而不是路边挥手拦车，滴滴和快滴当时是为客户少了不少补贴费用的。补贴是不可持续的，资金不支持，商业模式也不支持，所以“收费是迟早的”。

（3）token一般是收费的标准，国内现在改为“词元”，大家可以留意。

3．token产生的逻辑，是先需要投入模型的“训练”token，和模型训练成功后，给各位客户使用中的“推理”token的。这两块大token都需要提供方投入巨量的AI算力基建，这就是目前国外非常夸张的Capex，也是被诟病AI泡沫最重要的来源。投入主要是：

4．AI基建经济性或者必要性，或者说大局投入AI基建是理性的。

核心在收入能够覆盖支出，或者支出具备明显的经济性或者值得，有钱挣，正才是整套逻辑的根本。 

5．AI 基建产出的token，为什么会有人愿意付钱，或者付更多的钱？

解决这个问题的底层逻辑在于，这个工具或者成本提供了更吸引人的结果。比如：

（1）AI token为个人提高了工作效率：如果我每天加班，月收入1万元，但是我每月掏出500元（一年6000万，这相当高了；也只有共计的5%），减少我常规工作量的50%，早早下班，轻松拿钱，我相信大家是愿意付钱的。

（2）AI token对公司法人就复杂一点。一是可以减本增效，比如直接裁员，减少员工，1个月省了10万，每月支付1-3万的AI token这个经济性是有的。再者不裁员，但是同样员工，为公司产出200%以上员工的成果，你每月让他付出更多token 费用，替换新雇员工费用，我相信老板也是愿意的。

6．AI token，能够顺利让个人提效，让公司收益么？

底层的逻辑其实就在于两个方面：一个是AI的有效性，一个是AI token的价格是否足够低。

（1）AI的有效性：

一层：AI确实能够更加通用且强大，能够真实的帮助个人、公司在“工作流”提高效率、节约时间、减少错误或损失。这一点，我认为是有希望的。如果不信，想象我们之前和傻子AI聊天，再想想现在AI骗你，你都不知道。

另外：单位Ai token调用更有效率，不浪费你的token费用，更精确和直接完成你的任务。同一个任务，以前的模型需要100万token，高级模型只需要10万，成本下降90%。

（2）AI token的价格是否足够低或者快速降价（降价是让更多人、更有效的使用AI成为可能）：

GPT-4 刚出来时每百万 token 要 30 美元，现在同等能力的模型可能只要 1-2 美元。每一次降价，都会带来一波新的用户涌入，因为原本"算不过来账"的应用场景突然变得可行了。

AI token的价格和基建成本（一次性成本）有关，这个是有降本空间的，尤其是英伟达。扩产之后的存储也能降价，但是要等几年先。

AI token的价格和电力（变动性成本）有关，产生token，持续需要耗电。绿电、核聚变（中国的商业化快速在提前）都是可能减低成本的机会。

硬件的能力有关：新一代英伟达rubin机柜，更高效产生token，快速降低成本。

还有个降低成本的方法，类似2000年的互联网泡沫，过剩的廉价资源（如光纤），降低了创业成本，能孵化出像亚马逊这样的公司。如果投入基建的公司崩塌，留下的资产就会被便宜的给到新出生的公司。

7．AI 已经有大量应用？改变世界了么？

我其实已经看到且感受到，只是我自己还不太会用。

（1）行业上，覆盖最突出的编程（我的客户中，只要是软件公司，基本都强制员工使用AI编程，他们负责检查和修改，类似从程序员成了架构师）、AI短视频制作（真人短剧或爽剧，在2025年很火，但是现在AI短剧已经让这些演员完全没活了）、AI在金融法律领域等应用等。

（2）裁员。

8．AI如果是真的，AI有泡沫？会奔溃么？

AI是真的，这个命題。是否有泡沫或者会崩溃，不直接相关。就类似互联网是真的的命題，但是2000年科技泡沫也是回来的。

举个例子，就类似，你一直大步迈开左腿（玩命投基建），右腿不动或走不快（收入没跟上，经济性没有显现），走猛了，一样扯着蛋（泡沫破）。

看到这里，基本是我对AI产业、AI基建的一个整体想法。

后面持续观察和撰写