黄仁勋的“美猴王”遇到吴泳铭的“悟空”

一个多月前，路过余杭的小伙伴眼尖地发现，钉钉大楼换了新logo：一只扛着金箍棒的黑色的悟空。当时还引发了讨论和猜测。

直到本周一，阿里巴巴宣布成立‌Alibaba Token Hub（ATH）事业群，答案正式揭晓。这个由阿里CEO吴泳铭直接负责的事业群里有个“悟空事业部”， 定位是打造B端AI应用入口，将模型能力深度融入企业工作流‌。

挑起大梁的自然是钉钉。

今天上午，他们发布了全球首个企业级AI原生工作平台，名字就叫“悟空”，也证明ATH是阿里内部筹划已久的调整。

凑巧的是，在钉钉发布会的数小时前，美国西圣何塞英伟达GTC大会上，一袭黑色皮衣的黄仁勋也提到了同一个主角。他半开玩笑地说，过去大家讲“美猴王（Monkey King）”，现在更值得争夺的是 “Token王（Token King）”。

一个“美猴王”，一个“悟空”，指向的其实是同一件事：谁掌握了Token，谁就掌握了AI时代的“金箍棒”。

Token是什么？

简单理解，Token是AI大模型理解和生成文本的最小语义单元。你可以把它想象成AI世界的“通用货币”。也就是说，当你问AI一个问题，AI消耗Token“思考”；AI给你一个答案，也是在用Token“说话”。

比如“我想吃草莓”这句话，通常消耗4到5个Token。具体取决于AI模型在分词时，是把“草莓”当作一个整体词，还是拆成“草”和“莓”两个单独的字。如果有标点符号，也单独算一个Token。

AI生成Token是有成本的，最直接的是耗费算力和电力。如果你有印象，前阵子“不要对AI说谢谢”再次登上热搜，因为一些大模型为了理解和回复这声感谢，也需要消耗Token。一些测算表明，单条“谢谢”的交互消耗约0.0003度电。

随着人类对AI的依赖越来越强，Token的消耗量也在以非常夸张的速度上升。黄仁勋给出了一组惊人的数据，过去两年为了“思考”，AI消耗的Token数量增加了10000倍，总计算需求增长了100万倍。

他提出一个概念：未来的数据中心，就是生产Token的工厂。一个1GW的数据中心，在固定电力下能产出多少Token，直接决定了能赚多少钱——目前，生产Token成本最低的是英伟达发布的Blackwell超级计算平台。

和老黄英雄所见略同的是吴妈。他在宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群的内部信里称：“未来大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。”

阿里正在用Token这条主线，把自己所有的AI业务重新串起来：通义实验室负责“创造Token”，MaaS负责“输送Token”，千问和悟空负责“应用Token”。而悟空就是那个把Token变成企业生产力的“大管家”。

免费Token将来会成为

科技公司的基础福利

将Token视为关键指标的不止在计算端。在一些科技公司，Token已经变成招聘与福利的“硬通货”，与电脑、工位、期权一样，成为工程师入职标配。

老黄在演讲中提到，硅谷现在招人，这份工作附带多少Token额度”已经要写进offer里了。“未来每个工程师都需要年度Token预算。基础薪水可能几十万美元，但公司还要额外给相当于半个基础薪水价值的Token，让他们能获得10倍的生产力提升。”

除了发布正式悟空，今天阿里巴巴集团透露，正在推进一项内部计划，向员工提供Token额度，鼓励员工在工作中使用先进的AI模型与工具。

对于积极拥抱“龙虾”的人来说，很容易感受到Token的重要性。一般来说，向千问、豆包等AI应用提个问题，一来一回只需要几百Token。但让OpenClaw执行任务，很容易消耗几百万Token。之前就有用户反馈，搜索信息、写一篇2000字文档可烧掉700万Token。

那么，一个比较积极拥抱AI的程序员，日常要消耗多少Token？答案在2000万左右，但如果是高度依赖AI的“超级个体”，这个数字会非常夸张。

正在杭州创业的张三95%的工作交给AI来完成，最常用的编程工具是Claude Code。一天下来消耗Token在2亿-3亿之间。

这也是为什么很多人被“龙虾”刺痛了钱包。由于每个大模型对Token的定价不同，输入Token和输出Token的价格也相差很大，以Claude Code为例，Sonnet 4模型输入每百万Token需要3美元，输出每百万Token需要15美元。

所以可以想象张三这种重度用户，每天在购买Token上的开销也非常可观。

“帮我拉100个客人”

回到“悟空”，它是阿里推出的全球首个企业级AI原生工作平台。用钉钉CEO陈航的一句话来说，就是让每个团队、每家公司，都能拥有一支24小时工作的“龙虾军团”。

他在现场演示了一家线下汽车装修门店使用悟空拉100个客人的场景。当你对着悟空说：“帮我拉100个客人。”接收到命令的悟空为了实现这个目的，对自己接下来的行动进行了自动拆解。

第一步，AI调用竞品分析技能，自己跑到网上，把杭州所有汽车装修门店在网上发布的帖子和笔记都认真学习了一遍。

在理解了“原来人类发一个爆款帖子是这样的”之后，AI调用自动发帖技能，自己打开小红书、抖音等社交媒体，发帖、写评论。如果有客户留言，AI会像人类客户一样，回答疑问并细心地将意向引导到门店里。

陈航说在这个场景里自己两次被AI“震撼”到了。

第一次是发现，AI跑到竞品发布的帖子和笔记的评论区“坐沙发”，精准“截胡”对方客户。第二次是团队在做这个场景共创的时候，他以为AI拆解的这些行为是程序员事先编好的程序，结果发现全是AI自己干的。

“一个门店的店长加上悟空，相当于你拥有了AI的大脑和手脚。”陈航说。

如果切换到一个企业财务身上，假设一个财务管理15个银行账户，以前查看和管理账号要15个U盘来回插电脑上才能操作，工作量巨大，现在悟空一把就能解决。

同时，悟空同步发布OPT（One Person Team）十大行业解决方案，不管是电商、跨境电商，还是知识博主、开发、门店等，一键启用就可以拥有一个精通行业技能的“Agent团队”。

文｜沈积慧

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