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从ChatGPT到OpenClaw,读懂大模型的Token经济学

当前时间： 1970-01-01 08:00:00 分类：办公文件 评论(0)
从ChatGPT到OpenClaw,读懂大模型的Token经济学
最近看了英伟达CEO黄仁勋的2026年GTC的演讲，我们把英伟达把具体产品和参数先放一边，会发现他反复在讲的，其实是一件事：AI正在从模型阶段，走向系统阶段。
模型能力还在提升，不过重心已经慢慢移洞，AI正在从“会说话”，走向“会做事”，再走向“进入现实世界”。
随之发生变化的，是计算本身的形态：计算从训练阶段溢出到推理阶段，从单次调用变成多轮调度，从云端扩展到本地，再延伸到物理世界。
AI正在从一个“回答问题的工具”，变成一个“持续运行的系统”。
这是一条清晰的行业路线。
大模型的进化，其实是一部Token增长史
如果把过去三年压缩成一条线，大概是这样：
第一阶段：以ChatGPT为代表
Transformer和大规模预训练让语言生成稳定下来，模型可以直接完成表达与归纳。AI第一次像人一样“说话”，完成了表达能力的跃迁。
第二阶段：DeepSeek R1为代表
这一阶段的变化不止是推理能力增强，还叠加了开源模型的爆发。通过强化学习和推理链，模型开始生成中间步骤再得出结果，计算被拉到推理阶段，路径变长、Token消耗显著上升。与此同时，开源模型快速迭代，把推理能力下沉到更广泛的开发者和企业环境中，加速了技术扩散，也让“可控、可部署”的AI成为现实。
第三阶段：Manus、Genspark、Lovable——Agent雏形形成
模型被放进系统中，通过工具调用、任务拆解与多轮执行完成复杂目标。一次请求不再对应一次推理，而是一串调度链条，计算开始在多个模块之间流动。
其实很早之前肖睿老师就判断过：
第四阶段：Claude Code——本地执行能力成熟
模型进入真实环境，直接操作代码、文件和系统接口。上下文从prompt扩展到完整运行环境，推理结果可以立即转化为实际操作，执行与生成开始融合。
第五阶段：OpenClaw——执行系统化
Agent、本地能力与工具生态被整合为持续运行的系统，支持长任务与多阶段反馈。计算不再按“请求”触发，而是以“进程”形式存在，具备连续性与状态。
这条线有一个共同点： 每往前走一步，Token消耗就上一个台阶。
AI正在从“模型竞争”，变成“Token经济”。
  • 推理模型让每个问题消耗更多Token
  • Agent系统会持续调用模型，Token变成“流量”
  • 长任务、多步骤，Token像电一样持续计费
Token的使用量在快速上升。与此同时，Token的单位成本在下降。每百万Token的价格会越来越低，这一点几乎没有悬念。
真正关键的是两条曲线的速度差：
我们判断token成本下降的速度可能赶不上需求增长的速度，因此即便Token更便宜，但每个人用掉的Token却更多。两者叠加在一起，总体支出反而在上升。
这也是为什么Token会越来越像一种基础资源，单位价格持续下降，总体消耗却不断创新高。
Agentic AI是一场系统革命的开端
OpenClaw这类Agentic AI的爆火，因为它刚好踩在了软件进化的拐点上。

传统的软件交互模式是人点击按钮 → 软件执行固定逻辑 → 返回结果。

现在的模式正在重塑为人下达一句话指令 → Agent拆解任务 → 协同调用多个工具、模型与数据源 → 最终交付成果。

这中间的差别是软件从功能集合变成任务执行者。

正如黄仁勋在演讲中描绘的场景，Agent能够查阅资料、编写代码、制定规划、运行模拟、调用API，并具备将复杂问题拆解为多步骤的能力。
它超越了单一模型的范畴，进化成了一个包罗万象的系统，涵盖：
  • 多模型（语言、视觉、语音）
  • 多工具（搜索、数据库、软件接口）
  • 多环境（本地、云、多云）
  • 持续上下文（记忆）
这实质上是在改写软件生态的底层逻辑。以前编写代码等同于定义逻辑；而今构建系统等同于编排能力。
所以你会看到：
  • OpenAI：持续深耕工具调用（function calling），最新GPT-5.4已经原生支持「computer use」，直接能看屏幕、操作鼠标和键盘。
  • Anthropic：重点强化Agent长循环，能安全跑好几天，同时推出Claude Computer Use和多代理协作。
  • 开源社区
    ：OpenClaw彻底火了，短短两个月GitHub星标就冲到25w+，成了目前最实用的自托管Agent框架。
NVIDIA给自己的定位是它在做的不是一个Agent产品，而是Agent的基础设施层（NeMo、Blueprint、推理系统等）。
物理AI是AI开始理解“世界”
如果说Agent的舞台仍局限于“数字世界”，那么物理AI则标志着人工智能首次大规模进军现实世界。
两者的难度完全不在同一量级。语言模型只需解析语义，而物理AI必须洞察现实法则：物体遵循质量守恒、物理受力会产生反馈、动作存在必然延迟、世界呈现连续不断的状态。
简而言之：语言模型负责解决逻辑上的“对不对”，物理AI则必须攻克现实中的“能不能做到”。
物理AI需要一种三位一体的结构：
  1. 训练（赋予学习能力）
  2. 推理（执行决策判断）
  3. 模拟（验证现实世界）
这三者缺一不可。由于真实世界的可用数据过于稀缺，AI必须先在“虚拟世界”中完成发育。
基于此，NVIDIA布局了几项极具“工程感”的项目：
  • Omniverse： 构建可高度模拟的数字孪生世界。
  • Cosmos： 专注训练探索现实规律的“世界模型”。
  • Isaac / 自动驾驶平台： 让机器人在仿真环境中率先掌握行动逻辑。
这些布局是先依托算力生成虚拟世界 → 接着在其中孕育智能 → 最终将其部署至现实物理空间。
这条路径一旦彻底跑通，其深远影响将跨越AI行业本身，深度重塑制造业、交通、机器人乃至能源等千行百业。
AI需求远远高于供给
AI需求的膨胀速度，已经远远将算力供给甩在身后。
推理模型带来Token暴涨，Agent引发持续性调用，物理AI则叠加了“模拟+训练+推理”的三重计算负荷。
现在的核心痛点已由“模型的有无”转变为“是否有充足的算力来支撑这些庞大过程的运转”。
这也解释了为何NVIDIA的护城河极难被单点突破。它的版图超越了单一的GPU，进化为一整套庞大的体系：
  • 芯片底层（GPU、CPU、DPU）
  • 系统架构（整机、互联网络、超级计算机）
  • 软件生态（CUDA、AI框架、推理系统）
  • 应用平台（Agent、物理AI、数字孪生）
再向前推进一步，便是“AI工厂”的概念。算力不再仅仅是消耗型资源，它已化身为核心生产力。商业模式也随之跃升，从单纯兜售“工具”，迈向输出完整的“生产能力”。
AI正在变成基础设施
回顾这场演讲，相比于单纯的兴奋，我更强烈地感受到AI带来的巨变就在眼前。
  1. 上半场： 主攻生成（赋予AI“说”的能力）
  2. 中场： 深耕推理与Agent（赋予AI“做”的能力）
  3. 下半场： 决胜物理AI（推动AI全面融入现实世界）
与之呼应的是三条增长曲线Token、系统复杂度和算力需求。
这些因素表明AI正跨越传统的“软件能力”范畴，彻底下沉为社会的“基础设施能力”。
这正是未来十年AI产业的增长空间被定位在“万亿美元”级别的根本逻辑。背后的核心动力在于AI接管的疆域正在急剧扩张：从单纯的信息流，延伸至复杂的工作流，最终触达真实的物理世界本身。
这条线一旦展开，就很难再收回去了。
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