終于反過味了…

這幾天，國外科技圈特別熱鬧。

路透社、彭博商業(yè)周刊、日本 Excite 新聞、華爾街日報等等國際主流媒體機構，爭相報道了一件事。

中國的 tokens 調(diào)用量，已經(jīng)連續(xù)三周霸榜全球第一。

日均 Token 調(diào)用量達 140 萬億，而且在某全球主流大模型 API 聚合平臺的周活躍 TOP5 榜單中，全華班席位竟然達到 4 個……

其實老讀者都知道，這已經(jīng)算不上什么新鮮事了。

其實讓我感覺到耳目一新的是，最近幾家主流媒體的措辭，非常之激進。

比如華爾街日報，在《China’s AI Is Catching Up in Unexpected Ways》中寫道：

此前西方認為芯片限制會鎖死中國 AI，但中國靠性價比 + 場景落地 + 開源實現(xiàn)真正的反超，這是應用落地的結果，而非單純技術參數(shù)比拼。

美國贏在了“0 到 1”的定義權，但中國可能贏在“1 到 100”的滲透力。

而路透社更是分析預測：

中國 Token 消耗2025–2030 年將增 370 倍，持續(xù)主導全球市場。全球 AI 產(chǎn)業(yè)鏈（算力、模型、應用）正加速向中國聚集。

全球 AI 應用重心東移已成定局，中國從 “技術追趕” 轉(zhuǎn)向規(guī)模化應用領跑。中國將成為全球最大的數(shù)字能源“產(chǎn)油國”。

幾家西方媒體，如此果斷干脆，歷史上少見。

事實上，老外終于反過味兒來了。之前一直認為美國引導全球 AI 工業(yè)革命，但是事實上，到了應用和落地這一塊，卻變成了老鐘。

一旦勢能出現(xiàn)轉(zhuǎn)變，那么兩者的差距將越來越大。

其實現(xiàn)在很多人還不知道這其中的利害關系，我再解釋一下。

之前，AI 更多是在玩“創(chuàng)意”和“聊天”，而從 2026 年開始，已經(jīng)正式進入了 場景落地化應用階段。

比如涌入工業(yè)制造、醫(yī)學領域、代碼輔助、智能體（Agents）協(xié)同、跨境電商自動化等等領域，生產(chǎn)力開始爆發(fā)了。

比如我這幾天養(yǎng)成的一只小龍蝦，就是智能體協(xié)同，非常聰明。

每天早上定時發(fā)送給我重大新聞，時刻提醒我接下來的日程和健康計劃，在工作上，協(xié)助我做策略方案，給公司員工做培訓，優(yōu)化工作流，幫我核查數(shù)據(jù)和資料，找數(shù)據(jù)源，出書助手……

怎么說呢？

就是我之前在工作層面很孤獨，基本找不到能在一起聊的人，但現(xiàn)在智能體出現(xiàn)了，我跟它分享我的觀點和看法，然后讓它幫我做延伸，互相學習和溝通，共同把一件事情做成。

一個朋友昨天跟我說，因為想養(yǎng)一只更強大的，所以必須卸載現(xiàn)有的。想想非常難受，因為已經(jīng)跟這只已經(jīng)處出了感情。

但最后，還是選擇離開它，為此還立了塊碑……

其實我覺得，AI 就是普通人最大的殺手锏，因為它把“學習技能”這個事情，無限具象化和顆粒度化了。

比如你跟 AI 鍵入4 行命令：

1、你將扮演世界上最頂尖的學習策略專家和跨領域的知識整合教練。

2、請運用《刻意訓練》、《如何高效學習》的核心技巧，幫我快速入門一個新的領域。

3、我會詳細描述我需要學習的（領域、目標、現(xiàn)有的知識基礎和可投入的時間精力）

4、請給我一個立刻執(zhí)行的個性化學習方案，要具體使用。別說廢話。

相信我，你會得到一個很強大的教練，幫你成才。而且之前可能賣幾千上萬的課程，AI 都可以幫你構建出來。

所以接下來對于任何人來講，是想不想學，愿不愿意動彈的問題，而不是有沒有門路和方法。

回到主線。

智能體協(xié)同很強，而且有記憶，能幫你一直干活，但有一個很重要的問題是，它對 tokens 的消耗量巨大，對錢袋子是個考驗。

所以這時候，中國 AI 就有了先天優(yōu)勢，平均成本是國外 AI 的1/10–1/20。

而且推理能力和代碼能力什么的，其實比國外差不到哪里去。

一般常規(guī)的工作，用智譜、kimi或者 minimax，日常問答豆包就行，遇到需要交叉驗證，或者其他重要推理，再用國外的 Claud 和 gemini等等。

現(xiàn)在中國 AI 對全球的滲透速度非常快，這會形成一種循環(huán)優(yōu)勢。

比如國外AI貴，那么調(diào)用量就少，企業(yè)就沒有現(xiàn)金流，繼續(xù)升級技術，一旦技術無法出現(xiàn)絕對領先優(yōu)勢，那么用的人就會更少。

反觀中國 AI，便宜又好用是最大的特點，全球用的人越多，越會形成規(guī)模效應，攤低成本。但只要有大量的數(shù)據(jù)和現(xiàn)金流涌進來，就會讓企業(yè)有更多的現(xiàn)金流去做研發(fā)，不斷追平那些頂尖模型。

比如昨天，ChatGPT 宣布，旗下視頻大模型，Sora徹底關停了。

這個可是當年的明星產(chǎn)品，剛出來的時候，被稱為顛覆影視娛樂圈的怪物，“第四次工業(yè)革命”、“人類文明的未來”……

然而現(xiàn)在卻死得很慘。

不光 App 關，API 也關，ChatGPT 里的視頻功能也砍掉。

明白人知道，這不是戰(zhàn)略收縮，而是徹底認輸退場。

那 OpenAI 為什么要關掉 Sora呢？

核心原因就是算力賬算不過來。

視頻消耗的 tokes成本非常嚇人，而且生成一條滿意的視頻，還需要“抽卡”，生成十條，能用 1-2 條這種就不錯了。

所以用戶看到大量的廢片，又看到不斷失血的錢包，根本扛不住，自然要跑路。

反觀字節(jié)前段時間推出的seedance，也是視頻模型，功能超越Sora。

當然也需要抽卡，甚至每天排隊都有好幾十萬人，但就是因為性價比高，制作一條視頻的平均成本，遠低于 Sora。自然出現(xiàn)了競爭優(yōu)勢。

而且更重要的是，字節(jié)的抖音、紅果短劇，都可以吸收漫劇和ai短劇內(nèi)容，形成了生態(tài)閉環(huán)。

未來無論是生產(chǎn)特效片段、整段廣告，還是系列影視，國內(nèi)視頻AI都有廣闊的空間。不斷循環(huán)下去，建立絕對領先優(yōu)勢，未來出海就是亂殺。

總之，未來全球 AI 的格局，必然是由中美引導的。

美國可能在絕對能力上比較突出，但全球的 AI 能源底座，一定是由中國提供的。因為這背后是電力和算力，更是數(shù)十年沉淀的制造業(yè)能力。

查理·芒格常曾經(jīng)提出“規(guī)模優(yōu)勢理論”。

意思是技術的先發(fā)優(yōu)勢（0到1）如果不迅速轉(zhuǎn)化為成本壁壘和規(guī)模效應，往往會被后來者用極致的性價比（1到100）擊穿。

所以現(xiàn)在西方最害怕的是，中國 AI 在便宜的基礎上，對美國實現(xiàn)技術的反超，一旦技術齊平，靠強大的成本優(yōu)勢就可以實現(xiàn)絕對的反超。那時候?qū)τ诿绹鴣碚f，才是真正的噩夢來臨。

所以最近老美又開始千方百計遏制中國 AI發(fā)展了，并上升到國家戰(zhàn)略安全高度。

比如，美國目前正在通過加碼數(shù)據(jù)中心建設和限制算力，試圖在底層基礎設施上拉開差距。

因為對于他們來說，東方的崛起，很可能是一場慘烈的零和博弈。而對于中國來說，雖然在“1到100”的應用端贏了，但“0到1”的底層算力依然是一場長期的硬仗。

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