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Token生死线:金融AI企业的降本狂奔

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“坦白讲,窗口期已经不长了。企业的AI转型,可能要在两年内完成。”

盈米基金高级技术总监梁仲智指出,率先完成转型的企业将获得巨大的成本和效率优势,从而锁定所在领域的增量市场。在他看来,AI转型已不关乎发展,而是企业的“生死问题”。

然而,当前多数企业的AI落地正陷入困境。大量厂商和App仅在原有交互形态上“硬塞”一个AI助手,却难以真正解决用户的业务问题,导致用户使用强度普遍不高。问题的核心往往不在于技术本身,而在于生产关系难以匹配新的生产力,而调整生产关系是一个极其痛苦的过程。

据麦肯锡《2026年组织状态报告》显示, 高达88%的AI试点项目未能规模化,主因并非技术缺陷,而是评估机制缺失和治理障碍。组织准备度不足作为一项“慢变量”相比技术风险更具有隐蔽性。

盈米基金的探索非常具有参考性。自2026年起,这家企业便开始主动求变展开AI改革。仅在研发端,所有角色便被合并为“产品工程师”。其旗下的AI智能助手“AI小顾”已累计处理超过100万个用户提问,当Token消耗达到每日百万级的真实调用时,成本不再是抽象的数字,而是一张实实在在的账单。

据盈米基金董事长肖雯近日公开透露,盈米内部已部署200多个模型,月Token消耗量达千亿级别,AI已不再是实验项目,而是真正成为了水电煤,成为了普通员工日常工作的必需品。

金融场景Token消耗三座大山

在探索降本路径前,盈米基金已尝试了模型分级调度、Prompt精简、缓存与预计算、RAG优化等多种手段,虽有效果,但他们希望找到更接近底层逻辑的解决方案。

梁仲智分析认为,金融场景的Token消耗有三大特征,直接推高了成本:

一是上下文特别长。⾦融决策需要综合⼤量信息——⼀个客户的持仓数据、交易历史、⻛险偏好、沟通记录,加在⼀起可能就是⼏千甚⾄上万Token。这跟写⼀个代码补全完全不是⼀个量级。

二是对准确性要求极高。个人用户可以容忍AI写的博客文章有点啰嗦,但企业却不能容忍AI给出的投资建议算错收益率。这意味着金融场景往往需要更强(也更贵)的模型,以及更多的推理步骤。

三是场景的价值密度差异极大。用户问“什么是基金定投”和高净值客户问“我的500万资产怎么配置”,消耗的Token可能差不多,但业务价值相差几个量级。

“Token焦虑这个词很准确”,但在梁仲智看来,它更多是认知阶段的产物,焦虑往往来自“不知道值不值得”,如果能清楚算出每一笔Token消耗对应的业务价值,焦虑就会消失。

除了常见的“炫技式调用”、“暴力式上下文”、“重复式推理”等浪费外,梁仲智特别指出了一种更隐蔽的浪费:“用概率推理解决确定性问题”。这类场景本该开发成传统软件,一次开发、无限复用,却被反复交给 AI 处理,凭空产生了线性成本,其浪费加起来可能占企业AI应用50%以上的Token消耗。

为此,盈米基金发展出了一套“Token套利”思维框架:

第一步,判断该场景是否有最优解。如果有,最好的做法是将其开发成传统软件——一次开发、无限复用、边际成本为零,比如基金筛选器、净值查询、账户总览等。 第二步,如果确定没有最优解,再看Token套利是否成立。在线性成本场景中,Token消耗本质上是在购买“非线性增长的杠杆”。

基于此,盈米基金选择在金融投顾场景上大量投入Token,让每一个Token替代的不是几分钱的计算成本,而是几十块甚至几百块的人力边际成本。

“工业革命的机器是一次投入、边际成本趋于零的,AI时代的机器是按使用量付费的,边际成本不为零。传统软件时代,你追求一次开发、无限复用;AI时代,你追求的是每一次调用都创造正向价值。这是一个根本性的思维转变。”梁仲智指出。

让Token不成为成本中心

事实上,Token成本的精细化管控,正从企业的选修课变为必修课。

高盛2026年5月发布的报告指出,AI行业正从成本叙事转向利润叙事。报告显示,主流大模型Token定价已从此前每年约40%的降幅趋于稳定,而英伟达、AMD、谷歌TPU等驱动的每Token算力成本仍在以每年60%-70%的速度下降。两条曲线的“剪刀差”正在打开利润空间。高盛预计,到2030年,消费端和企业端Agent合计将推动全球Token消耗量较2026年增长24倍,达到每月约120千万亿个Token。

“如果现代中文比英文更省Token,那作为人类语言中信息密度最高的书面语之一,文言文是否也行?”

2024年底,海外社交媒体上出现了一波“学中文省Token”的热潮:美国开发者发现,同样的意思用中文表达,Token数量比英文少很多。

梁仲智通过实测发现:将同一段话分别用英文、现代中文、文言文写出,计算Token消耗。结果惊人,文言文的Token数量大约只有英文的30-40%。

这也是Token-Zip提出的核心思路:用一个低成本高速度的模型将用户原始输入翻译成文言文,然后用高成本高质量的模型用文言文思考和回答,最后再还原输出最终结果。相当于在昂贵模型的两端加了一个“压缩-解压”层。

实测显示,在54个跨14个领域的英文提示词用例中,平均节省51%的费用成本,且回复质量也有所提升。“我们推测,这是因为文言文的简洁性迫使模型更聚焦于核心信息,减少了废话。”梁仲智补充。

此外,金融场景是一类需要大量自然语言交互的场景,如投顾服务、客户咨询、研报⽣成、合规审查,这些场景的输⼊和输出都是以自然语言为主。Token-Zip的benchmark数据显示,⾃然语⾔密集型内容的压缩效果最好:如法律60%、教育60%、医疗57%、金融经济类45%。这意味着金融场景天然适合Token-Zip所提代表的压缩方案。

过去两年,盈米基金在Token成本控制上已经构建了一套分层策略:

一是模型路由,不是所有场景都用最贵的模型,只有真正需要强推理能力的场景才会用到顶级模型。并且选择模型的过程也不是一次性决策,而是持续优化的过程。 二是Prompt工程与上下文管理,包括精简system prompt、动态加载上下文、优化few-shot示例等。 三是场景固化,当一个AI场景被反复使用且逻辑稳定后,将其从每次从零推理逐步固化为模板化执行,Token消耗量可能降低80%。AI帮开发人员快速验证一个场景是否有价值、逻辑如何,一旦验证通过且模式稳定,就可以进行场景固化。

当然,当前三步工作都做完之后,对那些确实需要用贵模型且无法进一步固化的场景,便可以使用Token-Zip提供额外的压缩层。此外,盈米基金还实践出一条最具战略价值的路径——AI原生能力再资产化,即将企业内部所有的金融能力(如数据查询、投研分析、交易执行等)封装成AI原生的标准化工具(MCP Server),每个工具都有清晰的语义描述和标准化的输入输出格式,届时AI调用时Token消耗量将大幅降低。

整体来看,从模型路由到场景固化,再到Token-Zip和AI原生工具封装,盈米基金正在构建一套系统化的Token成本控制体系。这套体系的核心不是简单地“省钱”,而是让每一笔Token消耗都变成可计算、可衡量、可优化的价值投资。

当你知道每一个Token都在为你购买非线性增长的杠杆时,Token焦虑就会真正消失。“消耗Token不是坏事,但这个过程中一定要思考,如何将这些Token消耗稳定且持续地转化为企业增量。”梁仲智建议。

(作者 | 杨丽,编辑 | 杨林)

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