无问芯穹夏立雪：未来Token定价“分层分化”，手机需要一张Token卡

“Token（词元）调用量每两周翻一番，一年增长速度预计达100倍，远超摩尔定律的18个月翻一番——这是我从业以来见过最惊人的增长。”

OpenClaw（龙虾）的爆发，使Token成为AI行业最炙手可热的词汇，所谓Token，指的是AI运算的最小单元，在北京中关村论坛现场，AI基础设施企业无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪在接受澎湃新闻记者采访时表示，随着Token需求缺口飞速扩大，团队甚至有了这样一种设想：“未来手机可能需要两张SIM卡，一张走流量，一张走Token。”

“无问芯穹的定位确实是Token工厂。”夏立雪坦言，“我很喜欢这个定位。”不过，无问芯穹不仅是单纯的效率型Token工厂，还要做智能化、能够自主迭代、有生命力的Token工厂——“一步一步，从短期、中期到未来，我们会跟随时代共同前进。”

成立于2023年的无问芯穹入驻在上海徐汇区的模速空间，由前清华大学电子系主任汪玉发起，在成立两年半时间里已进行多轮融资，目前尚未披露具体估值。

无问芯穹CEO夏立雪

Token商业模式还在早期

在夏立雪看来，OpenClaw让供需错配的问题暴露得更明显，而无问芯穹的价值正是缓解这种错配：在Token需求集中爆发的背景下，不同模型厂商对于定位出现分歧，基座大模型厂商负责提升智能性，无问芯穹负责提升生产效率，这是明确的分工。

在OpenClaw热潮推动下，无问芯穹正在推动生态飞轮：从深度合作头部模型企业并承接更多Token需求，到积累更多大规模服务经验、推出更优质的产品服务，最后抵达更高的性价比、吸引更多用户，相当于打通模型公司和底层资源之间的链路，让整个产业链的价值最大化。

此外，OpenClaw的另一个重要影响是让AI真正走进日常——实现人人触手可及，每个人都能“养龙虾”，这也催生更多对底层基础设施的新需求，“比如具身智能，未来会和智能体深度结合，这也是我们重点布局的方向。”

尽管人人都把Token挂在嘴边，但Token到底怎么挣钱？夏立雪认为，目前Token的商业模式仍处于早期，ROI（投资回报率）未能形成正向循环——很多场景需要用最好的模型、最好的算力，导致成本过高。“模型厂商解决‘岗位是否存在’的问题，我们解决‘生产效率是否足够高’的问题，当效率提升，ROI正向循环，商业模式自然会跑通。”

在他看来，只要Token能产生真实社会价值，就一定能找到盈利路径。“就像助理能帮人处理琐碎工作，企业愿意为助理付工资，AI 智能体做同样的工作，也必然有价值回报。”

夏立雪判断，未来Token的定价会呈现“分层分化”：高价值Token（如高端编程、复杂推理）价格会更高，普通Token会更便宜，甚至可能出现免费Token，“Token工厂的核心就是因地制宜，用最低成本、最高效率满足不同需求。”而Token的交易模式，可能会突破互联网时代“流量、广告”的逻辑，形成“AI与AI之间的价值交换”，这需要整个行业共同探索。

AI“涨价潮”背后：需求爆发、供给不足

近期，阿里云、腾讯云等企业纷纷上调AI算力价格，引发行业关注。夏立雪认为，提价背后是需求爆发、供给不足的现实，也证明AI的市场价值正在被广泛认可。“大厂不缺钱，提价的核心是AI应用落地更成熟了，用户愿意为价值付费。”

他判断，未来算力服务的格局会更健康，提价空间依然存在，但会呈现分层定价趋势——高价值需求可以承受更高价格，而普通需求则需要通过优化提升性价比。“现在整个市场是‘供不应求、整体偏贵’，所以优化能力变得至关重要，这也是我们的核心机会。”

对于国产芯片的发展，夏立雪认为目前正处于关键过渡期。虽然国产芯片在先进制程上与英伟达仍有差距，但中国具备规模优势和软硬协同优势。“我们不需要在每一个环节都战胜别人，而是要找到自己的路径——用算法需求引导芯片设计，通过软硬协同绕开传统技术栈的弯路。”

他透露，目前国产芯片已经开始出现积极变化：更多厂商愿意尝试更“冒险”的设计思路，ASIC定制化芯片、新型缓存模块的流片逐渐增多，资本也在加速涌入。“去年、前年的芯片设计还是以稳妥为主，兼顾多种功能；但今年，更多厂商开始聚焦AI效率，这是非常好的信号。”

专注轻资产，不做重资产集群

夏立雪表示，融资主要用于研发和应对AGI时代的需求变化，为了核心技术发展依然需要资源的不断支持和投入。

在定位上，无问芯穹更多注重的是轻资产软件，而不是重资产的算力集群建设，专注于资源到Token的转化效率优化，“我们团结了很多算力建设方、芯片厂商，他们做硬件，我们做优化，这是明确的分工。”

作为一家在AI赛道上定位颇为独特的公司，无问芯穹也面临传统基础设施商（如运营商）转型、芯片厂商内生优化部门的潜在竞争，对此夏立雪并不担心，“AGI是大系统工程，没有任何组织能单独主导，分工才是关键。”他认为，运营商擅长资产建设，芯片厂商专注硬件研发，而无问芯穹的核心价值是打通软硬件设计、激活计算资源、提升大模型效率，这种定位在供不应求的时代具有不可替代性。

如果类比的话，无问芯穹就像“AGI时代的CUDA（英伟达平台上的软件操作系统）”，但更聚焦于AGI的核心需求，“我们专注于让每一度电、每一块芯片产生更多Token，这是我们与芯片厂商的分工差异。”

夏立雪认为，无问芯穹的终极目标是“让AGI触手可及”，也就是成为AGI时代的“水、电、煤”——提供底层设施支持，“AGI的到来比我们想象的更快，我们要做的，就是做好自己的分工，让每一份资源都能发挥价值，和整个生态一起，推动AGI落地。”

坚定拥抱开源

开源和闭源也是AI行业的经典话题，最近清华大学智能产业研究院院长张亚勤提到 “未来80%大模型将是开源，20%为闭源”再次引发激烈讨论。

“我坚定相信并拥抱开源。” 夏立雪认为，AGI实现是一项庞大的系统工程，绝非单一组织的力量能够完成，而开源最大的价值，就是能团结全产业链的力量，打通技术与场景的双向循环。

在他看来，开源模型是AGI时代的开放入口，能够实现上游技术优化与下游场景落地的充分打通，进而形成独有的生态飞轮：“越多的人用，就有更多的优化空间、更多的数据与优化点，模型就会有更好的效果与性价比，进而吸引更多用户使用。这个飞轮，只有开源体系能够打造。”

不过，夏立雪认为，开源与闭源的混合模式将长期存在，中国庞大的开发者群体、开放发展的国家战略都与开源路线高度契合，这也是中国在AGI时代的核心优势。

在他的构想里，未来希望构建能源、Token、GDP 完整链路，构建“中国特色的Token经济学”：“Made in China”是把中国的低价的制造能力变成好的商品输出到全球，而无问芯穹希望实现的是“AI-Made in China”——把中国能源上的优势，通过高效能的Token工厂，可持续地转化为优质Token服务输出到全球，让中国成为成为世界的Token工厂。