【人工智能的代币经济革命催生中国科技界新赢家】

（彭博社）中国的低成本人工智能模型正迅速吸引全球用户，并催生出中国股市中的新赢家。

随着人工智能开发日益聚焦于执行各类任务，围绕大型语言模型中数据的基本单位——“令牌”的需求，正催生出一个新兴经济体。得益于丰富的低成本电力供应和众多竞争激烈的AI模型开发者，全球令牌消耗量的激增使中国占据了显著优势。

作为增长潜力更大的纯AI企业，这些小众初创公司正迅速赢得投资者的青睐，其人气已超越老牌科技巨头。近期上市的开发者MiniMax集团和智普科技（Knowledge Atlas Technology Joint Stock Co.）的市值已突破400亿美元，超过了百度和快手科技。

这些巨额股价涨幅与阿里巴巴集团等巨头的亏损形成了鲜明对比，后者的业务版图庞大，且受宏观经济影响较大。Janus Henderson Group的投资组合经理兼大中华区股票主管Victoria Mio等投资者认为，这标志着重大转变的开始。

“此轮上涨反映的是结构性重估，而非短期交易，”Mio表示。“投资者正对可观的代币消费、初现的定价能力，以及人工智能推理正从概念演变为可变现业务的迹象作出反应。”

与去年的DeepSeek热潮相似，投资者正押注于中国凭借成本优势将成为长期赢家这一前提。北京方面已抓住这一最新趋势，推动本土科技产业具备全球竞争力，而“代币出口”已成为官方媒体的热词。

——AI 经济

一个代币相当于约四个字符的数据量。AI 公司提供免费和固定月费的套餐，但这些套餐的代币上限较低。需求超过这些限额的用户（如应用程序开发者）需根据实际使用的代币数量支付 LLM 使用费。他们需为输入和输出两部分付费，其中输出的代币成本最高可达输入的 10 倍。

代币已成为AI经济的基本单位。它们不仅用于企业与客户之间的交易，还被科技公司用作衡量开发人员生产力的指标。

根据大型语言模型分发平台OpenRouter的数据，本月按代币消耗量排名最高的三款模型均为中国品牌：小米公司的MiMo、阿里巴巴的Qwen以及DeepSeek。在中小型企业中，MiniMax有两个模型跻身前十，而中国初创公司StepFun则有一个模型上榜。

“中国在向全球用户提供代币和模型方面具备竞争力，”安本标准投资香港有限公司投资经理Bush Chu表示。“在中国建设数据中心的总成本远低于美国。”

更令人印象深刻的是，根据OpenRouter的数据，截至4月19日，MiniMax在按公司计算的整体市场份额中排名第四，仅次于美国巨头Alphabet Inc.、Anthropic PBC和OpenAI。低廉的价格是其吸引力的关键，MiniMax最受欢迎的模型每百万代币的输出费用约为1美元，而谷歌的部分模型为3美元，Anthropic的Claude则高达15美元或更多。

受最新OpenRouter数据提振，智普（Zhipu）周一在香港股市一度大涨16%，MiniMax则上涨7.1%。此外，DeepSeek计划筹集至少3亿美元的消息也提振了市场情绪。

高盛集团认为，MiniMax是中国AI模型公司中最具增长潜力的企业之一，这得益于其“全面的多模态产品组合、强大的商业化能力以及AI模型每代币成本优势”。

MiniMax与智普同属“六虎”之列，这些初创企业提供更专业的AI服务，通常得到大型企业的支持。阿里巴巴目前仍持有MiniMax的股份。

两家公司均于今年1月在香港上市，此后智普股价飙升约750%，而MiniMax股价上涨440%。相比之下，阿里巴巴今年以来股价下跌3.6%，同为超大市值企业的腾讯控股则暴跌12%。

——“代币最大化”

随着投资者争相买入新创企业，更多公司即将登陆市场——在其余“六虎”中，StepFun、Moonshot AI和百川预计将启动IPO。当然，这些尚未盈利的新晋企业股价的快速上涨，已让部分投资者感到警觉。

富兰克林坦普顿基金经理崔尼古拉斯表示：“某些领域的估值在短期内迅速扩张，增速可能超过了实际营收的增长。模型的采用将至关重要。如果国内外企业和个人继续采用这些模型，可能会提供一定程度的支持。”

市场竞争依然异常激烈，新玩家层出不穷，而资金雄厚的大型企业也并未坐以待毙。腾讯凭借其旗下无处不在的微信应用，在人工智能领域被认为具有巨大的潜在优势，但其最近的努力并未给人留下深刻印象。

与此同时，成本仍是用户决策的关键因素。OpenClaw（一款帮助用户自动化各类日常功能的工具）的爆红，催生了对廉价小众模型所提供代币的巨大需求。科技行业中“代币最大化”（token maxxing）的趋势也助长了这一需求——工程师们通过最大化代币消耗来展示自己的工作量。

尽管美国仍保持着技术优势，但中国低成本的纯AI企业正吸纳了全球大部分需求。据官方媒体报道，中国3月份的日均代币消耗量超过140万亿，而2024年初这一数字仅为1000亿。

“对于投资者而言，评估中国AI时不应过多关注模型的表面质量，而应更侧重于应用率、成本曲线和变现效率，”Janus Henderson的Mio表示。“中国正在以较低的边际成本将AI服务产业化，并迅速将其嵌入实际工作流程中。”