新的刚需出现了
在过去短短几天，网上就传出Meta、亚马逊、网易等中美互联网科技大厂裁员的消息，原因无一不是AI的全面渗透。
我们在近期的主题说过一个观点：2026年是AI爆发式应用和变现的元年，AI泡沫论正在被证伪。
今天我们会结合英伟达2026年GTC、小龙虾爆火、以及人力精简这几个方面聊聊未来的生产力的新刚需是什么。
先把结论放在前面，这个新刚需是token，未来token的地位就相当于工业时代的煤炭石油和电力。
事实上，token本身就是融合人类文明发展至今的一揽子高科技要素组成的东西，它是物理学和化学发展到极致后的高端制造（半导体）+ 数学和计算机科学的深度应用（大模型与算法）+ 能源的转换和电力的输送（驱动数据中心）共同产生的，没有什么比token更加能够代表当下这个世界的先进生产力了。
一、GTC与新展望
这次英伟达的GTC，新产品的信息网上到处都是，我们不赘述产品细节，只聊通过这次GTC，能看出AI对未来生活工作会带来的具体改变。
这次GTC让我印象最深的是黄仁勋在GTC主题演讲中说的一句话：
未来工程师薪资里面包含token预算，用来把他们的产出放大10倍。
这个判断非常有前瞻性，其实现在有些大厂已经是这样了（比如腾讯），这些公司给员工包token，我们可以把握非常大地说，很快（在今年以内）程序员就会处于一个没有大模型就干不了活的状态。
而且不只是程序员，大多数行业未来的工作模式一定会是人 + agent，而agent要运行，烧的就是token。
未来token就是生产力、token就是金钱。
这也是为什么现在市场上二手的4090的价格比当初新品发售价格还要高一大截，也是为什么搭载M5 Max的新Macbook Pro广受欢迎的最主要原因 - 他们可以本地跑AI大模型，这样一来你只要有一台这种机器在运转，就不需要付费订阅plan或者按量买token，你相当于买断了的机器就是自己专属的token工厂。
有一位星球的读者给了一句非常精准到位的总结：旧显卡因为新模型而焕发新生。
这几年来，人类对于token的消耗量几乎每年都比前一年增加十倍甚至更多。
黄仁勋在演讲中把token这件事追溯到了三个节点：
2022年底ChatGPT上线，AI学会了生成内容，开始大量消耗Token；
ChatGPT o1模型出现后，AI学会了推理和反思，为了思考，它要在内部生成大量Token给自己看；
Claude Code发布后，AI能读取文件、编写代码、编译测试，每完成一个任务消耗的Token比简单对话多出好几个数量级。
AI的工作分两个阶段：训练是让模型变聪明的过程，需要花一次大钱把模型练出来；推理是模型干活的过程，每天都在发生，需求也越来越大。
过去全球买GPU主要是为了训练，现在则不只是要训练更强大的模型，推理算力的需求正在以一年一个数量级的速度增加。
因为AI能做的事越来越多，应用方式也从过去简单的聊天机器人，转向全方面的代理。所以对英伟达而言，变相收购Groq、将LPU融入新一代数据中心，在推理性价比上踩满油门都是为了顺应token就是生产力的这一大趋势。最近火爆全世界的小龙虾宣告token=生产力时代的到来，“养龙虾”用什么养？用的就是token。
二、小龙虾的爆火
最近一段时间以来，⼩⻰虾（OpenClaw）在全球热度越来越高，不仅各地纷纷出现帮⼈安装OpenClaw的⻛潮，甚⾄不少地⽅政府针对基于⼩⻰虾的创业也开始给与⼤⼒度补助。
先简单说⼀下OpenClaw是什么，OpenClaw是⼀个开源、可⾃托管 的个⼈AI助⼿平台，你可以把它跑在⾃⼰的设备上，让它通过WhatsApp、iMessage等聊天⼯具帮你⾃动执⾏任务。
部署之后，你可以最⼤化地使⽤AI⼤模型，感觉瞬间多出很多的帮⼿甚⾄员⼯，应⽤场景很⼴泛，⽽这个项⽬也成为github上星标增⻓最快的项⽬。
我⾃⼰对于OpenClaw的感受是，他是⼀个很强大的代理工具，但是不 ⼀定所有⼈都能找到合适的应⽤场景。在安装OpenClaw之前⼀定要想好⾃⼰的使⽤场景是什么，同时把记忆、提示词、⼯具、权限、⼯作流调到稳定可⽤也需要花费⼤量时间。同时还需注意隐私和权限的问题，可能碰到你的主机、密钥、聊天⼊⼝和第三⽅技能。OpenClaw不会偷你电脑密码，但如果你把它⾼权限运⾏、不开沙箱、装来源不明的插件，或者把密码放在它可读环境⾥，那它被诱导、误操作或插件时，就可能把敏感信息暴露出去。
对我来说，OpenClaw最重大意义在于，它彻底改变了⼈类与AI的交互⽅式，过去我们都是使⽤ChatGPT开创的那种聊天机器⼈⽅式，现在我们有了代理⽅式，⽽且AI在代理⽅式下，能做的事远远不是回答⼀个问题，⽽是实操⼏乎所有你能想到的事，包括整理⽂件、 做PPT、写代码、⾃动收发邮件等等，这些能⼒不仅让AI能做的事更多，更加增加了token的消耗，⽐如写代码或者做PPT，显然⽐问⼏个问题需要的token要多得多。
可以肯定的是，2026年是AI的应⽤和变现的爆发年，2026年底全球的token消耗速度会是年初时的⼗倍甚⾄更多。
我现在每天仍然通过AI做一些我自己想要的东西，比如只需选择公司和时间，就可以一键生成财报和电话会议PPT的工具，这个工具的目的，是为了以后帮助知识星球的读者解读最新财报，下面以2025年四季度苹果财报为例，这里展示其中一些页面PPT，这些都是AI自动获取数据自动生成的数据和PPT，从点击到完成整个PPT一共不到一分钟↓
我作为一个尝鲜的用户、一个小白，现在都有一种感觉，那就是恨不得每分每秒都让AI持续工作，甚至在睡前给他一个列表和流程，在我睡觉的时候尽可能多的做事。所以我可以想象那些在工作中用到AI的人，对于token的需求和消耗有多大。
三、人力的精简
Token的性价比越高，对人力的冲击就越大，那么现阶段Token贵吗？
目前看还是有点小贵，ChatGPT Pro和Claude Max的订阅每个月都需要200美元，高强度使用还未必够用。但相比token的能力而言，token的成本已经降低到远低于人力的水平。
更重要的是，未来token的成本一定会越来越低（如果你有心去找资源，通过中转站去用最顶尖模型的例如GPT 5.4、Claude Opus或Sonnet 4.6，那么现在就已经可以基本实现的token自由了）。
未来token性价比的大幅增长，主要会从大模型和半导体两方面推进。
大模型的进步会提升推理效率，比如GPT-5.3-Codex将相同任务所需要的token消耗量降低了一半；而每一代的AI芯片所拥有的token生成能力都大幅增加、成本都大幅下降，比如英伟达B200的token生成能力是H200的2.5-4倍，单位token成本只有H200的1/20；未来的Rubin相比Blackwell，token吞吐量还要再增加多至10倍，单位token成本又是Blackwell的十分之一。
上述软硬结合之下，token自由会距离所有人越来越近，而AWS、Azure以及GCP这种云服务商本质就是将数据中心与电力转化为token的中转站，他们生成Token的效率和成本基本上以每两年增加一个数量级的速度优化（只是这样的速度仍然跟不上token的需求，当下token的需求增速大概是一年增加一个数量级，这就是为什么他们现在拼命扩大capex，提升AI基础设施的原因），可以确定的是，未来这些云厂的盈利能力会伴随token成本的下降和客户应用的爆发而迎来很长一段时间的高速增长。
所以，半导体和云计算也是AI背景下两个非常好、确定性非常强的投资机会。
在Token的支持下，AI Agent几乎无所不能，所以我们看到无论在美国还是在中国，科技大厂对于人力的精简都在进行中，而且近期还出现了加速的迹象。
比如Meta正在计划进行大规模裁员，裁员比例可能达到20%甚至更高，预计此次裁撤的员工总数将超过1.5万人。
亚马逊也可能在2026年第二季度再裁掉约1.4万个岗位，并表示这轮裁员跟亚马逊加速推进AI自动化有关。
这两天网传网易互娱计划于2026年4月裁减30%-40%外包员工，5月清退80%甚至全部外包人员，涉及广州互娱产研设计等技术岗位。传闻称管理层因AI测试项目（可完成代码编写、美术设计、测试等任务）效率超预期而加速裁员，内部代号“广进计划”。后来网易辟谣表示“部分项目的正常业务调整与人员汰换”，仅针对基础技能岗位外包人员逐步退场，不影响公司整体运营。
我觉得这个辟谣有或没有都一个意思，只是表达方式的差异罢了，不如说公司打算向社会输送人才。
未来以来，今年以来我们明显感觉到AI大模型更新迭代越来越快、能力越来越强、向生产力方向渗透越来越深、使用和互动方式越来越多样化全局化，token消耗量也在加速增长。
AI时代全面到来的过程中，作为投资者，我们可以拥抱非常好的长期回报，但除了境内投资外，其他投资遭到的人为阻碍越来越多，最近我有一阵子没有更新，但在此期间还是收到后台很多读者开户和投资的咨询，因此我在这里继续分享一些资源。
除了线上开户外，目前在香港线下也有辅助开户的资源，任何人都可以非常简单地一条龙解决港卡和美国投资户的需求，感兴趣的小伙伴可以扫文末二维码加入群聊，获取完整方案↓
评论
发表评论