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本文指出Token消耗是AI产业链的关键变量，其增长将推动大模型公司成为地球上市值最高的公司。Coding能力正从功能特性转变为基础设施，使得AI从对话工具变为执行基础设施，进而驱动Token消耗激增。产业链价值正向基础模型公司集中，头部公司正从提供API转向垂直行业应用。投资者应关注基础大模型公司、AI硬件和精选应用层，未来掌握基础大模型的公司将成为市值之王。
 

连接一切的关键变量

2026年3月，国家数据局将Token的中文名定为“词元”。这一命名的背后，是Token消耗正在从技术指标跃升为商业度量衡。

数据揭示了惊人的增长趋势。2024年初，中国日均Token消耗约为1000亿；到了2026年2月，这一数字飙升至180万亿，实现了1800倍的增长。

头部模型的消耗增速更为惊人，MiniMax M2.5环比增幅达197%，Kimi K2.5单次请求最高可达4万亿以上Token，GLM-5增幅也达到158%。

这背后是一条清晰的经济学链条：Coding能力变强 → Agent能干更多活 → Token消耗暴增 → 算力需求暴涨。

图1：中国日均Token消耗增长（2024-2026）

传统观点认为Coding只是大模型的一个功能，但现在的趋势是：Coding正在成为基础设施。

Anthropic的Mythos在安全研究场景的表现印证了这一点。在Firefox 147 JS引擎实验中，181次可用exploit对比Claude 4.6仅有2次；在OSS-Fuzz体系中，它能引发多个高等级崩溃并实现10个tier 5 full control flow hijack，甚至能编写四漏洞链浏览器exploit，逃出renderer和OS sandboxes。

Coding能力的质变带来了Token消耗的质变。过去一次对话仅消耗几百Token，现在Agent执行一次包含理解需求、写代码、调试、执行、结果验证的完整任务，需要消耗数千甚至数万Token。

Coding让AI从"对话工具"变成了"执行基础设施"。当AI能写代码，它就能调用任何API、操作任何软件、自动化任何流程。Anthropic估值已超5000亿美元，ARR超过300亿美元，其中coding场景贡献显著，证明了专业级用户愿意为高消耗的coding服务付费。

谁控制了水龙头？

理解了Token消耗，我们就能看清完整的产业链价值流动：

• 上游（底座）：Coding能力（OpenAI Codex、Anthropic Claude、Google DeepMind、智谱GLM-4.5、月之暗面K2.5、阿里通义、字节豆包、MiniMax）
• 中游（干活）：Agent爆发（自动写代码、数据分析、自动化流程、安全研究）
• 下游（度量衡）：Token消耗（未来三年以百万倍增长）
• 基础设施：算力需求（GPU、CPU、存储、服务器、云）

在这个系统中，Coding能力是水龙头，Agent是水流，Token消耗是水量，算力是水库。谁控制了水龙头，谁就控制了整个系统。

大模型的吞噬逻辑

AI行业的终局正在加速到来。初级程序员的岗位已经消失，高级程序员预计在一年内被替代，研究员在三年内面临同样命运，行业终局将是全自动化。

在这个过程中，中间层——那些做"简单包装"的AI应用公司、没有核心数据或技术壁垒的SaaS、依赖大模型API但没有差异化的产品——正在被吞噬。

大模型正在垂直化和专业化，应用层的护城河快速崩塌。大模型公司不再满足于提供API，而是直接切入垂直行业交付结果：OpenAI推出Operator直接做Agent，Anthropic的Mythos能独立完成安全研究。

更值得关注的是，4月3日Anthropic以4亿美元收购了AI生物科技公司Coefficient Bio，正式杀入AI制药赛道；4月14日OpenAI与全球减肥药巨头诺和诺德达成战略合作，用AI加速药物发现。

两周之内，两大模型巨头同时切入医疗——这个信号再清楚不过：大模型公司正在从"卖水人"变成"抢地盘的人"。

模型层吃掉应用层，头部吃掉中间层，这就是吞噬逻辑。

大模型公司为何将是市值之王？

基于上述分析，我们可以得出三个核心结论：

第一，价值中枢上移。 旧逻辑下应用层赚大头，模型层赚辛苦钱；新逻辑下，模型层成为OS，捕获最大价值。就像Windows、iOS、Android成为PC和移动互联网时代的价值中枢，大模型正在成为AI时代的价值中枢。

第二，Token消耗决定估值锚点。 谁掌握了Coding能力，谁就掌握了Token消耗的水龙头，谁就控制了下游所有算力需求。这是比操作系统更深层的垄断。

第三，头部通吃一切。 Coding能力的飞轮效应、算力门槛和数据壁垒共同造就了赢家通吃。最终全球可能只剩下3-5家基础模型公司：美国的OpenAI、Anthropic、Google，以及中国的阿里、字节加上1-2家创业公司。寡头垄断意味着定价权和超级利润。

图3：投资三层配置策略与终局格局

在投资布局上，第一优先级是基础大模型公司，它们掌握价值底座，控制Token消耗水龙头，正在吞噬中间层，将成为新一代OS。

第二优先级是AI硬件，享受当前算力红利，但需警惕长期价值被模型层侵蚀。

第三优先级是精选应用层，只投能变成"纯自动化公司"的AI-native团队，包括擅长用好大模型的OPC一人公司——把AI用好做IP、做内容、做垂直服务，一个人撬动一家公司的产出。

此外，AI向物理世界的延伸同样不容忽视——自动驾驶、人形机器人短期还没那么快，但3-5年内将逐步走向成熟，产生巨大的产业价值。

二十年前，投资互联网看入口；十年前，投资移动互联网看场景；今天，投资AI看基础模型。未来市值最高的公司，将可能是那些掌握基础大模型的公司。这不是预测，这是正在发生的价值重估。

大道至简，洞见AI，投资未来！

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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