萬億Token，喂出了千億新貴
AI大模型參數規模持續擴大，推動產業生態演進
近年來，AI大模型的參數規模持續攀升，從千億級邁向萬億級參數，成為推動科技產業變革的核心動力。例如，小米推出的MiMo-V2 Pro是目前國內首個具備萬億參數與百萬上下文能力的模型，預示著AI在手機端的深度落地。
企業通過高參數模型提升產品競爭力
小鵬汽車第二代VLA系統採用參數高達720億的基座模型，突破傳統車企依賴視頻數據訓練智駕系統的模式，轉而構建「物理世界」的訓練體系，顯著提升自動駕駛的決策能力與安全性。
AI服務成本上升，推動商業模式轉型
隨著AI模型調用成本上升，企業開始面臨API費用高昂的問題。例如，有企業因調用Claude Opus或GPT-4o級別的模型，單週Token費用高達4500元以上，引發對成本控制與本地化模型部署的重新思考。
中國AI產業進入“付費時代”
市場趨勢顯示，中國AI大模型已逐步告別“免費”時代，智譜AI與MiniMax等企業相繼調整定價策略，推動行業進入商業化與價值定價的新階段。日均10億Token的消耗被視為入門級水平，而單客戶百萬億甚至千萬億Token的消耗，被視為未來更值得期待的發展方向。
技術競爭聚焦於長文本與推理能力
DeepSeek等企業通過將上下文窗口從128K擴展至百萬級Token，強化模型的長文本處理與複雜推理能力，試圖通過技術冗餘封死對手的溢價空間，凸顯AI技術競爭的激烈程度。