北京
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本期节目我们想从 AI 时代的一笔「经济账」聊起。
每次和 AI 对话、让它写报告、分析资料，背后究竟消耗了多少 Token？同样是 100 万 Token，为什么在不同的模型、不同的任务里，创造的价值可能天差地别？
本期节目，我们邀请到了 NVIDIA 中国区工程和解决方案副总裁赖俊杰博士，以及光锥智能创始人、资深产业观察者王一粟，一起聊聊 AI 时代正在兴起的「Token 经济学」，以及企业如何通过经济学原理算清 AI 投入背后的成本与价值。
当 AI 从简单的对话助手，进化为能够自主规划、调用工具、执行复杂任务的智能体，Token 的消耗正在成倍放大。但一个更值得思考的问题是：消耗了这么多 Token，究竟创造了多少真正的价值？
Token 经济学以价值、需求、供给与变现为四大支柱，为企业提供了一套重新衡量 AI 投入的框架：不再只关注 GPU 成本与算力指标，而是进一步思考 Token 在不同场景中能创造什么价值、智能体应用需要多少 Token，以及如何通过计算、网络和推理软件的协同优化，提高 Token 产出效率、降低单位成本。
从 Token 的价值、需求、供给与变现，到智能体时代的成本管理、预算规划和投入回报，本期节目试图回答一个越来越落地的问题：当 AI 成为企业日常运营的一部分，我们究竟该如何为「智能」算账。
本期节目精彩内容速览
- 00:07：当 Token 成为 AI 时代的新型商品，我们该如何为「智能」算账？
- 05:49：同样是 100 万 Token，价值为什么不同？解读 Token 的价值与成本
- 10:55：从数据中心到「AI 工厂」：如何理解 AI 时代的 Token 经济学
- 13:08：近两年中国日均 Token 调用量快速增长，企业如何从算力投入转向智能产出？
- 15:54：从 AI 助手到多智能体协作，Token 需求为什么越来越难预测？
- 19:08：NVIDIA 的 Token 经济学四大支柱：价值、需求、供给与变现
- 24:37：企业如何做好 Token 预算规划： NVIDIA 需求预测的三层模型
- 31:42：降低 Token 成本不只靠 GPU：网络、推理框架与调度软件如何提效降本
- 34:15：Token 经济学的下一阶段：真正释放 AI 的生产力价值
本期嘉宾介绍
赖俊杰博士，NVIDIA 中国区工程和解决方案副总裁
王一粟，光锥智能创始人、资深产业观察者
推荐延申阅读
- 重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标：「链接」
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