产业评论视频称，国内AI算力55%用于短剧/视频生成、24%用于电商广告，仅15%投向代码科研和底层模型，但来源模糊，宜作量级估计。文章认为算力分配值得讨论：梁文锋称受算力硬约束，可用H等效算力约1.6万张，落后美国12—18个月；美国能源部AI科研入选率不足6%；郑州“竖店”AI短剧已过半，12集成本约20万元。同时需注意娱乐推理算力与前沿训练算力不同质，因果叙事有简化。读者应把算力获取成本作为选赛道一级变量，用申请—入选率等硬指标跟踪科研投入，并意识到注意力也在影响算力配置。
本文面向算力/Token销售入行者，指出其本质是依靠信息差、资源差、资金差的批发—分销生意，不生产算力或模型，而是把上游额度低价卖给下游。入行需掌握官转、中转站、号池、倍率等术语，并按五层天梯定位：第二层可稳定盈利，第三层合规天花板依赖政府算力、补贴与资金，灰黑渠道风险高。区域上西部近货源、东部近客户、成渝兼顾；产业链分上游芯片与模型、中游官方与中转分销、下游开发者与企业。读者可据此定位环节与合规路径。日均Token调用量超140万亿。
视频把卖算力/token按销售能力分五层：从坚信官方无折扣、只会比价的入门者，到吃透折扣来源、能处理并发与素材库的高手，再到能对接政府算力、补贴和大模型代理的合规天花板。其本质考验信息差、资源整合与资金风险承受力。底层赚一次性信息差价，高层靠规模、返点和上游议价，日销可达百万、利润率超10%。灰黑渠道靠掺水、假冒接口、伪造返回，折扣极低甚至日销十几万，但法律、商业与信任风险极高。从业者应说清上游、折扣来源与合规资质，优先走合规天梯。
2026 年 10 月整理的 AI 产业趋势与算力基建合集：从 KK 的未来十年八大判断、小米 MiMo V2.6 与 FreeToken 的模型格局，到东数西算算力地图、AI Infra 四层结构、字节腾讯 AI 网盘，以及上海交大《动手学大模型》、Sebastian Raschka 训练代码、xAI 开源 Grok Build 等资源——每条附官方/开源地址与最简上手方式。
文章系统剖析了AI时代Token经济学的成本变革、定价体系与商业竞争。硅谷出现“Token Maxing”现象，AI应用边际成本随Token用量线性增长，成为核心战略资源。Token定价分输入、缓存输入与输出三类，价格比约1:0.1:6，强模型因任务完成度更高，综合成本反而低于弱模型。新商业模式涌现：OpenRouter等聚合平台整合模型API收取佣金，Metronome构建AI“电表”式计费基础设施，智能路由通过大小模型混合调用赚取差价。中国模型依托MoE架构与能源基建优势，以数十倍价格差形成“电力出海”模式，MiniMax等海外收入占比超70%。文章预判，Token将大宗商品化，期货、套利、批发等模式全面重演，计费逐步从纯Token计费进化为基于任务结果与复杂度的定价。
阿里千问27B稠密模型与DeepSeek开源DSH工具层两大突破，使普通人仅凭两块RTX 5090显卡即可在本地完整运行半年前全球最强的AI能力，实现从按月租用云端算力到一次性买断本地智力的历史性转折。千问27B走稠密路线，模型压缩至17G后恰好适配双卡32G显存，突破混合专家架构不省显存的瓶颈；DSH开源则赋予本地AI读写文件的实操能力。经济上，6万元显卡投资如同押金，令用户获得对云端大厂涨价的议价权。推理成本趋近于零将激活海量长尾应用场景，正如杰文斯悖论所示，AI正从奢侈品变为基础设施。当聪明不再值钱，唯一昂贵的便是人的目的与想法。
