面如限制访问次数、限制Token使用上限等；系统层面，利用各类技术手段阻断复杂思考请求、限制输出长度的做法也屡见不鲜。黄仁勋在演讲中指出，2026年以来，AI市场最核心的转变是从“训练”全面走向“推理”，他更预言在推理时代，所需的Token量和计算量相比训练阶段将增加约一万倍。同时，他还为基础模型Token价格设定了其认为的五级模型：免费级、中等级、高层级、高速级和顶层级。每个级别自第二级开始，价格从每百万Token3美元，到顶层150美元不等。这一言论，在随后几个月中影响了当前基础模型市场的定价格局，比如Anthropic和OpenAI的顶级模型服务均已按约150美元/百万Token的标准收费。但是，Token的“度量衡”仍然极不统一——因其具备独属于特定模型的可编程特性，加上技术尚未收敛，各家Token能达到的效果和性价比仍然大相径庭。下游：没有锚点的“端”与如火如荼的云计算、大模型领域不同，“Token经济学”的最下游，也就是智能体应用经济，目前仍然处于一片混沌。一个普遍认知是，当下AI的终端需求绝大部分来自代码相关需求。例如，根据OpenRouter2025至2026年的追踪数据，编程相关任务的Token消耗占比从去年的11%飙升至50%以上。这些Token消耗量，大部分被全球（含硅谷）开发者用于智能体编程、深层代码审查（decoding）等工具相关场景。这些任务的Token消耗，相比单纯的“写代码”要高出数个量级。这有点像产业下游的互相消化，却找不到终端客户的样子。2025年初，人们一度认为找到了AI终端需求的突破口。来自中国的通用AI智能体Manus（蝴蝶效应）凭借一段演示视频一夜爆火，体验码一度被炒至数万元人民币，被业界视作“DeepSeek级别的现象级突破”。2025年12月，Manus高调宣布将被Meta以约20亿美元的价格收购。但不久之后，这场交易在次年4月被中国相关部门依法叫停，成为《外商投资安全审查办法》实施后首个被公开叫停的AI领域外资收购案。有意思的是，对于Manus交易被叫停，AI圈子里的反应却与许多圈外人的思考方式不同。圈内人士认为Manus在大量实际使用中，虽展现较好的泛用性，但实用性和完成度远远不足。另一个标志性事件是“小龙虾”OpenClaw的快速遇冷。它曾被誉为“人类历史上最受欢迎的开源项目”，被认为在几周内就超越了Linux
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