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编辑部 整理自 2026中国AIGC产业峰会量子位 | 公众号 QbitAI

“烧多少Token”这件事，正变得越来越有意思。

大多数人一个月也就烧几百万Token，而“小龙虾”创始人在OpenAI一个月就烧了6000亿。即使在同一家公司，普通用户和重度用户之间，Token消耗也可能相差几个数量级。Token消耗量，正在成为AI时代新的硬核实力指标。

听到这儿，你是不是已经开始焦虑了？

但在2026中国AIGC产业峰会上，昆仑万维董事长兼CEO方汉却笑着说：大可不必。

这位经历过完整互联网周期的老兵，不跟着贩卖焦虑，反而下了个更锋利的判断——经验不再是护城河。 闭环、可容错的岗位正被AI吞掉，唯有高判断、不可容错的工作才长久。

他还抛出几个直接的判断：Token正在成为“AI时代的电力”；AI会让中间层员工加速分化，只剩小白和大神；所有正在融资或已上市的人口中的“AGI即将到来”，都是为市值服务的扯淡。

以及一句贯穿全场的忠告：未来最大的魅力，恰恰在于不可预测。

为了完整体现方汉的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。

2026中国AIGC产业峰会是由量子位主办的行业峰会，近20位产业代表与会讨论。线下参会观众超千人，线上直播观众近400万，获得了主流媒体的广泛关注与报道。

核心观点梳理

• 当一个行业或者技能是闭环的，并且是可容错的，那么它非常容易被替代。但你如果有判断和品味，仍然能够长期持续走下去。

• 烧多少Token，变得越来越有意思。普通员工每月耗数百万至数千万，AI Coding与技术人员可达数亿到数十亿，重度Agent使用者更是轻松月耗百亿级别。Token已然成为AI时代的“电力消耗”。

• AI介入后，个人成长上升阶梯被压缩。过去，员工成长路径清晰且有序，从职场小白，稳步进阶。现在，要不是小白，要不是大神，中间态很难存在。中间那几段“楼梯”消失，普通人成长之路会如何演进，是一个值得观察的现象。

• 有五种人AI永远无法替代：讲故事的人、创造idea的人、定义美的人、构建系统的人，以及重塑范式的人。

• 绝大多数行业做AI落地，要做第二名。第一名，要承担极高的试错与探索成本；第三名，吃不到行业红利，还会被行业甩开。IT赛道，只能争第一，这是一个非常残酷的现实。但是，AI把所有人拉回到同一起跑线。

以下为方汉演讲全文：

烧Token已经把人拉出巨大差距

各位尊敬的来宾，各位媒体朋友，大家好。

首先非常感谢量子位的孟老师，让我第一个跟大家分享我最近的一些感受。

我最近接受了凤凰财经的采访，他们剪了一个切片，让我小火了一把。我说我有一位CTO朋友一个月烧600亿Token，社交媒体上很多人质疑这个数字，认为我是无中生有。

我昨天刚看到一篇新闻，“小龙虾”的创始人Peter Steinberger，他现在在OpenAI每个月的Token用量大约是6000亿。大家可以看到，烧Token这件事已经把人之间的差距拉得非常大了。

刚才孟老师说得很对，现在很多同学都有FOMO的焦虑，觉得现在不学以后就没机会了。我个人看法是，大家大可不必。为什么呢？下面我分享一些感受。

首先，这是一个AIGC产业峰会。AIGC给我带来的最大感受是，我们把AI的成本降低到了一个可以量化的程度。

举个例子，我们公司原来做游戏的时候，采购一首歌的成本大概是10万块钱——要找人作曲、作词，还要找录音室演奏、演唱，最后混音，这已经是最便宜的方式了。今天，我们自己的音乐大模型Mureka Agent制作一首歌，对外售价大概是一块钱，成本更低。

结果是，所有人创作内容的门槛和成本都极大降低了。

以短剧为例，真人短剧一部大概100万，AI短剧现在的“抽卡”成本加上人工成本也就10万左右，降低了10倍。而且我们认为，这10万块钱到明年可能会变成1万，后年变成1000，这是很切实的趋势。这样一来，AI短剧的队伍数量会急剧扩大，真人短剧的开拍数量会下降，大家惊呼演员要失业了。

我们也可以看到，亚马逊、微软最近都有大幅裁员。但这种裁员是不是AI效率提高带来的呢？我的看法是，不一定。他们往往是为了裁掉冗余的人头，腾出更多资金去进行算力投资。

有一句话我觉得很对：经验不再是护城河。大家觉得在AI时代经验很重要，可以用来给AI兜底。但与此同时，对某个产业的丰富经验，有时反而会让人更抗拒拥抱AI。现在有蒸馏skill，也有反蒸馏skill。反蒸馏skill到底有没有用？它本质上还是想用个人力量对抗AI，我觉得长期来看没什么意义。

我们能看到的是，只要一个行业的技能是闭环的、可容错的，就非常容易被替代，比如美术、程序员、白领中层、初级学徒。而如果这个技能是不可容错的，比如做手术、线下施工、蓝领工作，这些高判断、高责任的岗位反而难以被替代。

Andrej Karpathy的看法比较准确：80%交给AI，20%留给人，留给人的是判断和把关。现在的AI Coding，关键不是用多少AI，而是你能不能判断它该做什么，而不是怎么做。

我觉得所有人都要警惕：如果自己的岗位是闭环且可容错的，那很容易被替代。但只要你有判断力和品味，就能长期持续下去。

以AI短剧为例，挑什么本子是决定它能不能爆的根本因素，最后抽卡验收也决定了能不能出圈。最近最出圈的是MX-Shell做的机器人僵尸视频《Zombie Scavenger》。

短期别高估，长期别低估，别信贩卖焦虑的人

大家也不用担心。我经历了完整的互联网周期和移动互联网周期，每次新事物来了，大家都会说老行业要死。比如1995年互联网来了，大家都说报纸要死、出版业要死，但整个内容产业其实是急剧扩大的，报纸和出版业又过了20多年才进入明显的下行期。

我认为对绝大多数劳动者来说，差距并没有那么大。

现在AI是典型的短期高估、长期低估。不管是AI Agent还是什么，落地时demo看起来很惊艳，但在生产力里还有很多问题。比如有人统计用AI编程后效率是否提高，结果发现：如果项目需求和结果非常确定，效率真的能提高；但如果需求本身不明确，效率其实并没有提升。

长期来看，我认为所有人都会低估AI对整个人类生活和工作的影响。我唯一的建议是：未来不可预测。

那些关于公司形态、AI对人类影响的预测，包括Anthropic的CEO说全世界最后只剩1000万人能享受AI红利、其他人全吃土，这些预测没什么意义。未来最大的魅力就在于不可预测。

说到这里，希望大家不要被那些声音吓住。中国自媒体喜欢贩卖焦虑然后卖课，国外大V说的话也完全不可信——他们不是为了市值就是为了估值。

马斯克说AGI即将到来，其实是为了SpaceX的估值。你统计一下所有名人说AGI何时到来，会发现那些要融资、要估值的都说得特别近。唯一说得比较晚的是DeepMind的掌舵人哈萨比斯，他说的是2034年。我想告诉大家，只要是在融资或者公司已上市的，他们说AGI到来的时间基本都是扯淡，只是为了自己的市值。

Token消耗量决定AI实力，小白与大神之间出现断层

前面说过，每个月烧多少Token这件事变得越来越有意思。

普通员工一个月几百到几千万Token；AI Coding用户和技术员工，每个月几亿到几十亿；重度Agent和Infra用户，一个月上百亿已经成为事实。“小龙虾”作者现在一个月6000亿，Meta内部比赛里，最高的工程师花了2180亿。同一家公司里，几百万Token和几千亿可以共存。

Token确实成了AI时代的电力消耗。我们看一个国家的产业，就看它的电力消耗。中国为什么能成为世界工厂？中国电力消耗一年10万亿度，美国4万亿，印度只有2万亿，这是铁打的国家工业实力对比。我觉得以后国家的Token消耗量，也会成为AI实力的对比。

这带来了一个很明显的问题。我们公司内部应用AI比较多，我的感受是：以前一个普通员工进公司，从小白慢慢变成老员工，再从老员工变成高级干部，培养过程非常有序和顺利。但AI介入后，中层员工的成长阶梯被撕裂了，要么是小白，要么是大神，中间状态很难存活。这变得非常诡异。

我们现在还不知道，把中间状态抽走之后，新员工能不能顺利成长为大神，还是会永远停留在小白阶段。普通人的成长之路会如何演进，这仍然值得观察。

五类人AI替代不了，企业做第二名最稳妥

我们相信有五种人是AI永远无法替代的。

第一种是讲故事的人。原来在中国影视行业最憋屈的就是编剧，导演可以让他改本子，大明星也可以。但在AIGC时代、短剧时代，最有话语权的还是编剧，因为编剧决定故事，决定一个剧能不能爆，不再是演员或导演。

第二种是Idea Maker。我经常看GitHub，上面项目的涌现速度远远超过前AI时代。甚至好莱坞著名女演员都下场做Project，做Agent的Memory。有想法的人不再需要编程能力，只要有AI就能实现新想法。以前“万事俱备只欠一个CTO”的笑话将不复存在，只要你有idea，AI就能帮你把它变成现实。

第三种是Beauty Designer，定义美。现在所有AIGC本质上都是在缝合人类历史上创造过的美，问题在于它能不能创造新的美。新的美仍然需要人类来创造。在美的领域，如何雇佣大量新画家、艺术家来创造新形态的美，还没有人做这件事。长期来看，坚持原创、坚持定义新的美会越来越重要。

第四种是System Builder。GitHub上项目很多，但为什么“小龙虾”会先火？“小龙虾”创始人是连续创业者，码农出身，最早靠做PDF拿到第一桶金，但因为代码能力比较差，又被Hermes Agent抄了过去。

最后一种是像爱因斯坦、牛顿这样的人，范式制定者仍然非常稀缺，这里不再赘述。总而言之，站在工作流两头的人一定是最需要的。

关于企业的Token用量，我可以给一些数字：安克每个月2亿左右，58同城6亿左右，Meta 7亿左右，这是公开数据，还会不断上涨。我跟很多企业家朋友交流时经常说，三种企业三种打法：传统企业先补齐，上AI根本没法增效；数据密集型行业降本增效是非常明确的。

现在大家都在说，在新的AI形态下，新企业一定在组织上有优势才能胜出。像推特前创始人Jack Dorsey，把自己的组织用AI重构，把所有的中间层全部干掉，由AI替代——这个过于激进，可以看看它的试验效果。而中国的安克就比较务实，业务自驱地做这件事。

我们公司的做法更偏安克，非常务实。从2024年起全员使用AI Coding，现在每个月给每人发700块钱的Token补贴，这个成本投入性价比非常高。我们所有研发leader还要考试，主要是Agent能力考试。在飞书里，我们大量引入AI员工进行组织增效。这也是绝大多数中国企业相对务实的方法。

我给企业家朋友的建议是：绝大多数行业的企业在AI落地上都要做第二名，不要做第一名，因为第一名的探索成本实在太高了。像Jack Dorsey那种激进的改革方法，大多数企业承受不了。也不要做第三名，到第三名时一点红利也吃不到，还会被同行抛弃。但对于IT赛道来说，我们只能争第一名，这是非常残酷的现实。

最大的好处是，AI把所有人都拉到了同一起跑线。我经常说，年轻人躺平是因为没有上升空间。但现在我对公司的年轻人说，躺平是非常傻的，天花板已经被打破。这个时代对所有人来说都是巨大的风口，关键在于我们能不能成为在风口上赚到红利的人。这就要看大家的努力了。

谢谢大家。

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