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AI時代的底層邏輯正在發生深刻的裂變。在英偉達GTC 2026大會上,CEO黃仁勛深刻剖析了Token與SaaS在AI浪潮下的本質演變。
黃仁勛將Token視為AI時代的核心基礎,Token工廠的產出效能(吞吐量和速度)將直接等同于企業的收入,這是未來每位CEO都必須深入研究的商業指標。
此外,他表示,Token將成為員工的核心預算與福利,在未來,每位工程師都將獲得一筆“年度Token預算”作為薪酬的一部分,用來大幅(例如10倍)提升其工作效率,而“你的工作配備多少Token”甚至會成為熱門的招聘條件。
黃仁勛還深刻預言了傳統SaaS(軟件即服務)模式的顛覆。他斷言,未來世界上每一個SaaS公司都將不可避免地轉變為“AaaS”(智能體即服務,Agentic as a Service)公司。
01
Token:
AI時代的新型大宗商品與核心商業指標
黃仁勛指出,Token不僅是構建AI的基礎模塊,更是標志著將數據轉化為知識的新前沿。隨著AI原生公司的激增和對算力需求的爆發,企業需要海量的計算能力和成千上萬的Token。在今天,Token已經實質上成為了一種“新的大宗商品”。
在此背景下,數據中心正加速向“AI工廠”演進。 過去的數據中心僅僅是用來存儲人類文件的場所,而未來的計算設施將演變為專門生成Token的“AI工廠”。
由于任何工廠在物理層面都受到電力供應的嚴格限制(例如一吉瓦的電量上限),因此,計算系統的核心生產力指標,已經變成了如何在每瓦特電力下產出最大數量的Token。
黃仁勛強調,Token的產出直接等同于企業的收入。AI工廠產出的Token就代表著真金白銀。
在受限的電力條件下,工廠里每一個未被充分利用的瓦特都意味著收入的流失。因此,對于未來的每一位CEO而言,AI工廠的Token吞吐量和生產速度,將是他們必須深入研究的最重要業務指標。
Token也將走向差異化的分層定價。黃仁勛表示,Token的定價會隨著市場的成熟細分為不同的層級,而這些層級正是基于AI模型的智能程度、輸入上下文的長度以及推理(生成)速度來劃分的。
具體的階梯劃分邏輯如下:
免費層(Free Tier): 采用基礎模型,主要特點是高吞吐量但生成速度相對較低,通常被企業用來吸引客戶和處理基礎任務。
中端層(Medium Tier): 采用更大的模型,具備更高的生成速度和更大的輸入上下文長度。由于模型的智能程度和處理能力提升,這類Token開始產生差異化價值并收費,定價可能在每百萬Token收費3美元到6美元不等。
高端與極速優質層(High/Premium Tier): 采用最聰明的模型,支持極大的輸入上下文長度。模型越大、越聰明,它能夠思考和迭代的深度就越深,生成的內容也更具相關性。這類服務專為關鍵任務(Critical path)或需要長周期深度的研究而設計,能夠提供極高的Token生成速度。
伴隨模型智能和響應能力的顯著躍升,其定價也會呈指數級增長,例如每百萬Token的收費可能達到45美元,甚至高達150美元。
02
每一家SaaS公司
都會變成AaaS公司
如果說Token是新時代的石油,那么軟件行業則迎來了底層顛覆。
黃仁勛斷言,世界上每一個SaaS(軟件即服務)公司,最終都將轉變為“AaaS”(智能體即服務,Agentic as a Service)公司。
這一轉變的核心在于,從“工具輔助人類”走向“智能體自主執行”。 傳統的企業IT和SaaS商業模式,是軟件公司開發出一套固化的工具與系統,交由人類(數字工作者)去處理文件和結構化數據。
然而,隨著Open Claw(被視為智能體計算機的開源操作系統)等技術的爆發,AI技術完成了從單純的理解、生成到具備推理與自主行動能力的跨越。
在黃仁勛描繪的智能體范式下,軟件公司的核心身份將轉變為“Token制造商”。未來的軟件公司不再只是向客戶售賣軟件工具,而是出租在特定領域受過專業訓練的智能體。
在企業內部,這些軟件公司是為自家工程師提供算力支持的“Token使用者”;而在外部,他們則源源不斷地為全球客戶制造智能并提供服務,成為真正的“Token制造商”。
技術的跨越必然呼喚商業模式的重構。對此,盛景研究院認為:隨著AI agent直接產出工作成果,商業模式需要跨越式地從按席位收費擴展到按結果收費,即AI RaaS(Result as a Service,結果即服務)。企業要敢于以結果作為定價、收費或盈利的依據。
03
黃仁勛對未來世界的四個預測
基于對Token經濟的成熟和智能體系統爆發的深刻洞察,黃仁勛對未來世界做出了以下四個維度的深遠預測:
首先,“Token預算”將成為核心薪酬福利。在未來,企業里的每一位軟件工程師不僅會獲得數十萬美元的基本薪資,還將額外獲得一筆巨大的“年度Token預算”。這筆Token預算能夠將員工的工作效率放大10倍,而“你的工作配備多少Token”將直接成為硅谷各大公司爭奪人才的核心招聘條件。
其次,企業IT市場迎來數萬億美元的爆發。每一個企業和技術公司都必須制定自己的Open Claw與智能體戰略。隨著企業從單純使用工具轉向租賃特定領域的專業智能體,企業IT市場將迎來一場深刻的復興,從目前價值2萬億美元的產業,膨脹為一個價值數萬億美元的超級市場。
與此同時,萬物皆需建立數字孿生的AI工廠。為了滿足爆炸式的計算需求,世界正在經歷歷史上最大規模的基礎設施擴建,競相建設芯片系統和AI工廠。為了不浪費任何一瓦特的電力和潛在收入,企業將利用Omniverse等平臺,在虛擬世界中設計、模擬并動態管理AI工廠的供電與冷卻,以求把Token吞吐量推向極限。
最后,我們將見證物理AI與機器人的全球大普及。智能體不僅會停留在數字世界里編寫代碼,它們還將作為物理AI驅動真實世界中的機器人。
黃仁勛表示,自動駕駛汽車的“ChatGPT時刻”已經到來,具備自主推理能力的物理AI將被廣泛應用于無人駕駛出租車、人形機器人以及各類自動化制造設備的全球化部署中。
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