6月8日,博泰車聯(2889.HK)、迅策科技(3317.HK)、賽目科技(2571.HK)在上海簽署三方戰略合作協議,共同推動世界模型與Token經濟在智能網聯汽車領域的融合應用與規模化落地。
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這不是一次普通的商務握手,而是中國智能汽車產業在經歷2025年“智駕平權”元年之后,第一次有人把“世界模型”和“Token經濟”這兩把鑰匙,同時插進了同一把鎖。
三個結構性紅利,同時指向車
過去一年,行業三大變化同時發生。技術路線上,大家集體沖向“世界模型”——讓車真正理解物理世界。商業模式上,車企被一個悖論卡得難受:AI功能越受歡迎,推理成本越往上飆,賣得越多虧得越兇。更底層的是,Token經濟正從大模型圈子里溢出來,到處找高頻、剛需的應用場景。
三條線,同時指向智能汽車。2025年新能源滲透率近48%,L2以上智駕接近七成,L3正式入場。但賬本跟不上。4月的一場業內論壇上,百度副總裁石清華說得直白:“功能越受歡迎,企業越虧損。”中科創達執行總裁常衡生更干脆——流量經濟正在被Token經濟取代。
這個困局再不破,所有車企都得背上一把劍。
博泰的提前卡位:從AI BOX到英偉達Thor
博泰選在這個節骨眼上,手里的牌一張張亮出來。一季度營收翻倍,AI收入猛增210%,拿下平安資本最高10億美元支持,6月又宣布擬收購一家光電芯片企業。
最關鍵的,是4月那則公告。博泰與英偉達達成深度合作,基于NVIDIA DRIVE AGX Thor平臺開發車端大模型解決方案,部署AI BOX。博泰成為全球首個與Thor芯片達成量產合作的軟硬一體AI應用公司。幾乎同一時間,博泰還獲得某頭部新能源車企新一代智能車型的定點——全球第一個由博泰主導的AI BOX“軟硬一體”方案量產項目,把字節跳動通用大模型和博泰端側大模型在車端深度耦合。
AI BOX是底座。博泰現有算力平臺做到360TOPS,能跑14B參數模型。畢竟端側有幾百T算力,Token成本就好控制多了。
硬件入口鋪好了,算力底座搭穩了,剩下的就是:怎么變現?博泰這次共建聯盟,就奔著這個問題。
三家企業,卡位英偉達生態的三大關鍵環節
把視角拉高,會發現這三家的聯盟恰好嵌入了英偉達在智能汽車領域最核心的布局。以博泰為例,不僅車企伙伴眾多,又依托與英偉達的深度合作,可以實現負責端側硬件與AI應用落地,迅策則負責數據基礎設施與Token結算,再加上由工信部體系孵化、中國移動戰略加持的賽目,負責仿真測試與驗證。拼在一起,就是NVIDIA DRIVE Ecosystem里第一個真正意義上的“芯片-應用-數據-結算”全棧價值閉環聯盟。
但這次合作最狠的一刀,切在了“世界模型”上。
過去行業里做世界模型,各管一段。搞算法的只搞算法,搞仿真的只搞仿真,搞商業化的只搞商業化。三這次把鏈條徹底打通了,博泰把訓練好的模型塞進AI BOX、在真實車端跑起來,迅策則對模型每一次推理、每一次決策進行Token計量和商業結算。
這是行業內第一次有人把“世界模型從訓練、驗證、上車到變現”的全鏈路完整閉環跑通。
更值得關注的是,這三家沒打算關門自己玩。協議里明確提到,他們會聯合拓展“Token世界模型聯盟”,在車圈里吸納越來越多的合作伙伴加入——車企、Tier 1、大模型公司、生態服務商,一起豐富世界模型的能力。而隨著越多人加入,數據越多、場景越豐富、跑的車越多,也會讓這個模型得到持續進化。
數億級ARR:Token經濟在車載領域的關鍵跨越
根據協議相關業務規劃,三方合作預計2026年度將為給三方帶來數億級別的經常性Token調用收入,約合逾億美元。這對博泰而言,這意味著它的AI BOX不再是硬件成本中心,而變成了持續產生Token收入的利潤引擎。
三方將共建車載 Token 經濟融合中樞,搭建端側 Token 基礎設施,落地車載 AI Agent、數據資產服務,統一運營規則并共享生態收益。同時還將延伸 Token 計價模型至車載場景,打造多維度價值計量體系,革新現有車載 AI 服務計費模式。并依托端云協同架構,實現車載智能體全鏈路 Token 追蹤、多方分賬,打通 C 端服務與生態權益商業化路徑。
與此同時,這次合作對博泰來說,是“軟硬芯云”一體化戰略的關鍵一步。技術層面,三方融合了車載終端、仿真測試、數據結算、AI大模型四大能力,鞏固了博泰在艙駕融合、端邊云協同領域的技術優勢。商業模式層面,打破了傳統硬件單次銷售模式,構建了Token價值流轉體系,開拓全新盈利渠道,優化博泰的整體收入結構。再加上產業生態層面,博泰已經布局的“光互連+AI算力+智能應用+價值結算”完整鏈條,綜合競爭力將進一步增強,為中長期發展筑牢基礎。
當然,這還只是一份意向性框架。距離真正的量產落地、跑通第一個完整的分賬周期,還有硬仗要打。但有一點已經很清楚:當2025年大家還在爭論技術能不能用的時候,到了2026年,爭論的核心已經變成了——技術怎么賺錢。博泰、迅策和賽目,選擇了最直接的方式去回答這個問題。
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