幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《AI行业深度研究报告：AI时代与Token经济：从技术符号到数字石油》，报告由国联民生证券发布。
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围绕Token经济的讨论本质是为AI的远期需求定价。
token来自“大模型处理信息的最小信息单元”这一技术定义，黄仁勋自2024年以来围绕其逐步 构建起“token工厂”和“token经济”的叙事。“token经济”本质是凭借token在AI创造价值产业链中间环节的地位，将其作为AI产业的景气度指 标，token的规模并不等同于当前AI创造价值的规模，但代表了社会对AI远期需求的期望。
Coding之后，如何预期AI需求趋势：
市场对“token经济”的争议本质还是对AI需求预期的波动。1）头部公司token投入策略的调整，并不代表AI 产业逻辑的破灭，而是代表“token经济”正尝试从“算力-token”向“token-价值”阶段切换，token消耗领先于token创造的价值，也是其属性 带来的正常规律，B端效率提升会从代码扩散到研发费用、行政费用等方面，对应全球约2万亿美元市场空间，C端还会随着能力提升持续增长，后续 需求空间仍有较大拓展空间；2）AI效率提升会降低同一任务的token消耗，但AI仍然在追求效益最大化的阶段，随着能力的提升，整体token的需求 和消耗反而会增加；3）各产品token定价本身存在起伏，并非只有api提价才是积极信号，价格变动体现的是产品不同的定位和竞争策略；4）算力供 给不足的情况可能在一段时间内持续，由于模型迭代、上下文长度、场景拓展，需求呈乘数的增长，而供给是累加式的推进，增速呈现阶段性错配。
Token经济催化：模型迭代、推理优化、交互范式、物理AI。
1）模型能力提升是AI需求和“Token经济”发展的本质动力，开源模型参数量竞争仍 在继续，RSI有望催化模型加速进步，关注核心测试基准的得分情况变化；2）推理效率的改进，诸如kv cache优化、量化等技术的应用与发展，改变 的是“算力-token”阶段的效率；3）用户与AI的交互范式持续变化，往往伴随AI主动权和token消耗的增加，有望拉动新一波token消耗；4）物理 AI的潜在应用空间和算力消耗都体量庞大，其发展将成为AI需求进一步打开的重要催化。
Token经济产业链投资机会。
1）AI大模型行业领先选手可将竞争力变现；2）具备强议价权的核心硬件供应商将受益于下游需求扩张；3）Token经 济带动token工厂、中转站等AI基础设施新业态机会；4）关注专业语料推理变现与具备稀缺性的物理AI数据积累；5）AI应用中，AI大模型公司有望 沿着coding向办公拓展，而目前可用性较高、同时具备行业壁垒的方向有望取得突破，如视频、营销、电商、金融法律等。
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