黄仁勋把Token讲透了 市场该重看AI应用 钛动科技打开增长结果新叙事

“从产业的角度来看，Token就是资产，Token已经成为获利的营收单位。AI公司会想要建造更多Token，生成更多Token，生产更多的AI工厂。”

智通财经APP获悉，6月1日，台北。黄仁勋回到家乡，在ComputeX期间发表了一场足以载入科技史的主题演讲。在这场将近2个小时、长达3万字篇幅的演讲中，黄仁勋给出的核心判断是：在AI工厂时代，每一个生成的Token，都是可计量的盈利单位。

这句堪比定义未来十年的精妙修辞，来源于过去一年，Token在行业里发生的剧烈变化。

最初，它只是大模型时代的技术计量单位，用来衡量输入输出与调用成本。但随着生成式AI走向规模应用、Agent开始接管更长链路的任务，Token开始具备越来越鲜明的“经济属性”。

这背后的逻辑转变在于，随着数据中心的职责从“存储与计算”转向“持续生产智能”，Token就像工厂流水线上产出的标准件，谁能以更高效率生产和使用Token，谁就更接近AI时代的核心利润池。

与此同时，Token经济在中国市场也逐渐升温。公开信息显示，中国日均Token调用量已突破140万亿次，两年增长超千倍。三大运营商也在5月集体推出Token套餐，股价随之连续上涨。

显然，Token经济不再停留在模型厂商内部，而开始外溢为一个更广泛的产业现象。但真正的问题随之而来：Token变得越来越重要之后，谁才是最有价值的Token承接者?

Token的价值，不在消耗量，在转化率

如果只看表面，Token经济似乎首先利好模型厂商、算力平台和API聚合服务商。

但这只是产业链的上游视角。对于投资和产业判断而言，更值得关注的往往是另一端——Token最终流向了哪些高价值场景，并在那里实现了更高质量的商业转化。

这是因为，并不是所有Token消耗都同样值钱。中泰证券认为，Token跨场景价值差可达十万倍，比如药物研发类Token均价达1000美元/百万Token，闲聊类仅0.01美元/百万Token。所以，Token价值不仅取决于生产成本，更取决于用途。

更值得关注的宏观趋势，是全球AI产业已经进入一个新的超级周期。IDC强调，当前AI产业已从算力和基础模型的第一阶段，正式转向企业应用、Agentic AI和规模化智能服务的第二阶段。企业AI已经从“生成”迈入“执行”阶段，Tokens是成本核心，而Agent是价值核心。

IDC报告进一步预测，2026年中国MaaS市场的Token调用量将达到约40,000万亿次，营收约186亿元人民币，2024至2030年年复合增长率约1154.9%，超过60%的中国头部企业已将生成式AI整合到核心业务流程中。

国金证券也持有相近观点，将AI Infra软件基础设施视为获取“卖铲子”确定收益的关键方向，近期美股软件板块Snowflake、MongoDB、Okta等企业业绩超预期带动的IGV指数单月大涨超21%，也正在验证AI规模化部署正为软件服务层带来新一轮成长周期。

如果说Token的生产端(算力和模型)是AI产业的“水厂”和“工厂”，那么谁在消费这些Token、如何消费、消费出什么样的价值结果，才是决定Token经济最终估值的关键。

其中，AI营销尤其值得关注。它正同时受生成式AI与AI智能体两大技术曲线的催化，Token流转效率的持续提升，将从ToB/ToC两端对AI营销形成正向强化。

中泰证券也判断，Token经济有望率先在AI漫剧、营销与电商三大领域实现规模化变现。它们共同的特征是：需求高频、链路完整、结果可量化，而且Token投入后往往能更快映射为点击率、转化率、GMV与客户增长。

这也是为什么，出海营销赛道正在成为Token经济中一个容易被低估的位置。一个品牌从进入海外市场到跑通增长闭环，本身就是一条从洞察到转化再到品牌沉淀的长链条产业流程，背后往往要经历市场分析、受众识别、创意生成、素材制作、广告投放、效果优化、复盘归因等多个环节，而这些环节恰恰天然适合由生成式AI和Agent来重构。

也就是说，这个赛道承接的不是零散Token调用，而是一个持续、高频、可放大的Token消耗体系。

在这个体系里，Token的意义也发生了变化。它不再只是模型调用的成本项，而成为驱动客户增长的“智能燃料”。

更值得关注的是场景化Token增值服务。不同于标准化的Token调用，这类服务针对特定业务场景——比如多语种广告文案的批量生成、本地化爆款素材的智能拆解、优质素材的批量派生——对Token消耗进行精细化编排和优化。

这不再是按量计费的“卖Token”，而是提供“高ROI场景专用方案”：客户花的每一分Token，都能对应到更高的转化率(ROI)和收益表现(GMV)。

在营销这类长链条、高复杂度的赛道中，这类AI场景化增值服务的溢价能力历来可观。今年2月递表港交所的AI营销科技公司钛动科技，凭借AI营销解决方案的高比重驱动，近年快速成长为业内龙头，公司2024年收入位列中国本土出海AI营销科技服务提供商第一，业务规模、客户体量等核心指标均居行业领先。

模型或会过剩，但需求入口不会

在今天的AI产业里，模型供给越来越丰富，顶尖能力的差距正在缩小，但真实且持续的大规模需求池，依然稀缺。这意味着，市场最终争夺的，不只是模型入口，更是需求入口。

钛动科技正手握这样的关键资产。一方面，2025年，钛动科技服务了10万家广告主，覆盖电商、游戏、文娱、本地生活等热门赛道，Token需求持续高景气。

另一方面，旗下营销多智能体Navos在5月先后宣布全量接入了字节跳动、阿里云、OpenAI 等顶级视频和生图模型，并以“钛极”多模态大模型作为专业底座，在营销场景中承接多模型、多任务、多阶段的智能调用。

这让钛动形成了一个颇具想象力的位置：它既有规模化Token消耗的流量池，也有把Token转化为客户增长结果的产业级场景。这类公司最稀缺的地方在于，它们并不是单纯把Token“卖出去”，而是在持续提升Token的使用效率和变现效率。

换句话说，钛动更像是Token经济中的“需求侧放大器”——通过真实业务场景，把上游模型能力放大成可持续的商业价值。

而这也是Agent时代最值得重视的变量。黄仁勋在台北演讲中反复强调，实用的智能体时代已经到来。GitHub代码提交量在2026年头几个月翻了三倍，已经证明生产力已被大幅释放。

与传统生成式AI相比，Agent最大的不同在于，它不只是生成内容，而是可以围绕目标完成“观察—推理—规划—调用工具—执行—优化”的完整循环。

这意味着，未来Token的主要消耗场景，将不再只是单轮交互，而是越来越多地进入长链路、强目标、强结果导向的工作流中。

营销，正是最典型的场景之一。对于出海品牌而言，一个真正有效的AI系统，不只是帮你写一句文案、画一张图，而是能理解不同国家市场、识别不同文化语境、协调多模态素材生产、动态优化广告投放，并持续围绕转化目标进行反馈和调整。

这本质上就是一个Agent化的任务链，而钛动打造了属于自己的营销多智能体，正处在这条链路的核心位置。因此，市场对钛动的理解，也许需要从“AI营销工具提供方”进一步升级为：Agent时代连接模型能力、产业场景与客户增长结果的关键平台。

卖流量会内卷，卖增长才有溢价

在Token越来越像“新营收单位”的今天，产业最容易犯的误区，是把“消耗更多Token”误认为“创造更多价值”。

但真正的商业竞争，从来不取决于消耗本身，而取决于消耗能否带来结果。这也是Token经济在下一阶段最核心的判断标准：不是谁调用得更多，而是谁调用得更值;不是谁离模型最近，而是谁离增长结果最近。

如果沿着这条线索继续推演，那么像钛动这样既连接大规模客户、又具备专业模型底座和Agent承接能力的平台，确实值得被放到新的估值框架里重新观察。

因为它所承接的，不只是Token流量，而是Token转化为真实商业增长的能力。

黄仁勋在台北重新校准了Token在未来经济中的度量衡，市场真正该追问的问题或许是：谁能让这些Token，不只是被生成出来，而是被最有效地消耗掉、被最精准地配置出去，并最终变成客户增长、品牌增长和企业增长。

如果答案是“高价值产业场景”，那么钛动显然已经站在了一个越来越重要的位置上。