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5月17日,2026搜狐科技年度論壇在京盛大開幕。來自科學界、學術界和產業界的近三十位嘉賓共襄盛會,圍繞基礎科學和人工智能話題展開探討思辨。
在上午的線上論壇中,上海期智研究院首席研究員、合壹OPC社區創始人李彪在以《Token如何重構未來的經濟模式》為主題的演講中分享了AI時代經濟模式的轉變。
他認為,Token不是AI經濟的最終商品,而是智能勞動進入經濟系統的最小賬本單位。具體來看,未來AI經濟將形成一條Token→Action→Workflow→Outcome→Contract的鏈條。
李彪認為,未來AI經濟真正的重構,就在于這條鏈不斷上移:誰越靠近客戶的驗收標準與責任邊界,誰就越有機會擁有定價權。
同時,他預計,Token大概率會越來越便宜,越來越像水電一樣,成為基礎資源。底層的智能供給將會變成大宗商品,將重構未來經濟系統中的成本、生產、組織和交易。
“AI的下一階段,不是從人到Agent的簡單替代,而是從工具經濟走向結果經濟。Token是這場遷移的起點,不是終點。”李彪表示。
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以下為演講全文:
大家好,我是上海期智研究院的研究員李彪,目前正在創業,探索AI Agent結果層交易的可能性。很高興參加搜狐科技年度論壇。
今天我想和大家聊一個看起來很技術、但本質上關乎經濟學的問題:Token如何重構未來的經濟模式。
Token也叫詞元,是AI處理語言、圖像、代碼等的基本計量單位。過去有一種東西很難被計量,即人的理解、判斷和推理能力。
你很難把法務的審核能力拆成標準件來采購。但Token出現以后,這件事情第一次變成了可能。Token使得智能勞動可以被拆分、被調度、被結算。所以,Token不是AI經濟的最終商品,而是智能勞動進入經濟系統的最小賬本單位。
它真正改變的,是知識勞動如何被計量為成本、被組織為生產、被簽收為結果,并最終寫入合同。在今天這個題目里,我最希望大家記住的詞,不是Token,是“重構”。
過去幾年大家討論AI,最常問的是:模型還能不能更強?算力還要不要繼續加?Agent能不能更像人?
這些問題當然重要,但大多是從供給側出發。我想換一個角度問:市場最后到底會為哪一層買單?為Token?為模型能力?為Agent?還是為一個已經完成、可以驗收、出了問題有人負責的結果?
這個問題之所以重要,是因為在很多技術周期里,真正改變產業格局的,往往是能力的結算方式。
電力剛出現時,人們驚嘆的是電燈、電機和電梯;但電力經濟真正成熟,靠的是電可以被計量、被輸送、被定價。
云計算也一樣。關鍵變化在于:算力開始可以按小時、按實例、按流量來買單。
今天的AI正在經歷類似過程。它早已不是簡單的模型調用價格,輸入、輸出、緩存、搜索、容器,都被拆成不同計費項。
信號很清楚:AI正在從“一個神奇的模型”,變成“一組可采購、可比價的智能資源賬單”。一旦智能可以被計量,它就會變成成本;一旦變成成本,它就會進入預算、采購、合同和風控。這才是Token真正的經濟意義。
我會把未來AI經濟的結算對象,描繪成一條不斷上移的鏈:Token→Action→Workflow→Outcome→Contract。
最底層是Token,是最小的認知賬本單位。往上是Action:一次搜索、一次判斷、一次工具調用。再往上是Workflow:多個Action串起來,形成一段業務流程。再往上是Outcome:一個可以被驗收的結果。最頂層是Contract。它不只是交付結果,還要寫清楚什么叫完成、如何計價、出了問題誰負責。
這條鏈之所以重要,是因為越底層越像資源,越上層越像服務,再往上就是合同。底層的價格錨是成本,上層的價格錨是價值。
我認為未來AI經濟真正的重構,就在于這條鏈不斷上移:誰越靠近客戶的驗收標準與責任邊界,誰就越有機會擁有定價權。
先說第一層重構:成本結構。
過去企業購買知識勞動,無非三種方式:雇一個人,買一個軟件,請一個服務商。AI出現之后,多了第四種:按使用了多少智能來付錢。
過去老板問的是:這件事需要幾個人?做幾天?多少錢?未來老板大概率不會直接問需要多少Token。但系統背后一定會把這些算清楚:Token消耗、檢索次數、重試比例、人工兜底率。最終算出來的,是每完成一件的綜合成本。
這聽起來像技術賬單,其實是知識勞動的成本錨在變化。過去,成本錨是工時、是編制。未來,一部分知識工作的成本錨會變成一個組合:AI用了多少,人兜底了多少。
拿合同審核舉例。過去你會問:需要幾個法務、看多久?現在你會開始算另一筆賬:每份合同要多少上下文?調幾次知識庫?有多少比例要人工參與?一份合格的審核結果到底花多少錢?
Token帶來的第一層變化,就是把一部分知識勞動從按人頭計價,推向按完成件計價。成本被重新拆開,生產方式才會被重新設計。
那么,生產方式如何重構?光靠Token是不夠的。企業還需要把自己的數據和流程規則喂進去,把AI接進真實的業務系統,搭好評測體系,定清楚責任邊界。
斯坦福數字經濟實驗室主任Brynjolfsson把這個叫做生產率J曲線,通用技術早期看不到效果,是因為配套還沒到位。很多企業接了API,但是體感沒有變化,不是Token沒用,而是圍繞Token的配套還沒搭完。
圍繞Token重寫生產流程,這是生產方式的重構。但,一旦這些配套到位,會帶來一個更深的變化:很多原本只能在企業內部完成的知識勞動,可能不再需要留在內部了。
科斯問過一個經典問題:如果市場那么有效,為什么不是所有事情都外包?為什么還要有公司?
他的回答是:因為交易本身有成本。找供應商有成本,談判、寫合同、監督、驗收、追責都有成本。當這些成本太高,企業就寧可自己雇人做。
AI正在改變這件事。Token讓智能成本可計量,日志讓過程可追蹤,工具調用鏈讓動作可回放,評測體系讓質量可比較。這些能力疊加,會把一部分知識勞動的交易成本壓下來。
結果就是:原來只能作為“崗位”存在的工作,未來可能變成一段可以被采購、可以被驗收的結果服務。
所以AI對組織的影響,遠比“替代多少人”更復雜。更準確地說,它會讓企業重新劃線:什么必須留在內部?什么可以交給市場?這是組織邊界的重構。
整條鏈上最關鍵的一次躍遷,發生在從Workflow到Outcome:也就是從“我調用了多少能力”,轉向“我完成了什么結果”。
美國一家叫Intercom的公司,他們的Fin AI Agent已經不按調用次數收費,而是按outcome定價,一場對話里,不管Agent做了多少動作,都只算一個outcome,例如解決用戶問題、轉人工、判定不匹配,0.99美元一個;有效意向客戶篩選是9.99美元。
客服是邊界相對清楚的場景,所以它率先出現。但它釋放的信號更重要:在某些場景里,結果已經成為正式的結算對象。
但“按結果收費”說起來容易,做起來卻很難。一個結果要成為經濟對象,至少要跨過四道門檻。
第一道是驗收。什么叫完成,什么叫失敗?出了問題如何解決?這些說不清,結果就無法交易。這道門檻聽起來簡單,但很多企業內部其實也還沒做到。
第二道是歸因。這個結果,是AI帶來的,還是本來就會發生?沒有baseline,沒有證據鏈,企業不會長期為一個“感覺有幫助”的工具支付結果溢價。
第三道是定價。從按Token付費到按結果付費,不會一步跳過去。它更像一個階梯:從按資源、按動作、按流程,逐步走向按結果計費。
第四道是責任。AI到底是給建議,還是能執行?如果只是給建議,責任在用戶,AI就是高級工具;如果它能承諾結果,不達標就重做或補救,就進入了結果交易;如果它在明確邊界內還承擔賠付,那才是真正意義上的結果合同。
但現實是,今天絕大多數AI產品都停在第一層,只給建議。敢走到第三層、第四層的,鳳毛麟角。
所以我覺得,未來AI產品之間拉開差距的關鍵,在于敢承諾做到哪一層:誰敢承諾,承諾到什么程度,出了問題誰來兜底。這本身就是定價權。
底層智能的供給越來越可比價,越可比價越接近成本競爭。那么,誰會從這場重構里拿到新的定價權?我認為會轉向兩類角色。
第一類是上下文編譯者。他們做的是把行業里真正值錢的東西,編譯進一套可執行的系統。什么是真正值錢的東西?比如隱性的規則、流程之外的工作、判斷的邊界、特殊情況的處理。
很多行業最值錢的知識,不在公開文檔里,而在老師傅的判斷里、法務的紅線里、客服主管的升級規則里、風控團隊多年積累的經驗里。這些過去叫經驗、叫直覺。未來,誰能把它們變成系統的、可運行的東西,誰就有機會。
第二類是結果運營者。他們不賣靜態工具,而是運營一段持續運行的Agent服務:有監控、有日志、有評測、有更新、有SLA、有人工兜底。客戶只需要關心一件事:這段工作能不能穩定完成。
當然,圍繞“結果市場”還需要一系列配套,比如:評測認證、審計合規、擔保保險、糾紛處理。當AI從工具走向結果合同,責任就不能只停留在產品說明書的一句免責聲明上。責任會成為商業模式的一部分。誰能管理風險,誰就能參與利潤分配。
最后,回到本次的主題。Token如何重構未來經濟模式?Token的重要性與它貴不貴其實關系不大。恰恰相反,它大概率會越來越便宜,越來越像水電一樣,成為基礎資源。但正因為它可以被計量、被拆分、被采購,它才讓一部分知識勞動第一次進入更精細的經濟系統。
它先重構成本,讓知識勞動從按人頭、按時間,走向按Token計價。再重構生產,逼著企業圍繞上下文、工具、評測和責任,重寫內部流程。
再重構組織,讓一部分原本只能在企業內部完成的知識勞動,變成可以在市場上采購的結果。最后重構交易,讓市場從購買工具,走向購買結果,再走向購買帶責任邊界的結果合同。
未來會變成大宗商品的,是底層的智能供給。但真正具備議價權的,是把智能嵌入具體場景之后,能被驗收、能被追責的結果。
AI的下一階段,不是從人到Agent的簡單替代,而是從工具經濟走向結果經濟。Token是這場遷移的起點,不是終點。
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