#DeepTalk人物访谈# 【对话戴国浩：用Token重新理解AI的成本与价值】

近期，#DeepTech# 密集报道了一系列 AI 在具体场景中落地的新突破。在曼哈顿，一位耶鲁毕业的律师借助 Claude，仅用两小时便完成了传统中型律所团队通宵才能交付的并购提案；一位从未写过代码的管道工程师利用 AI 工具分析诊断数据，在几分钟内锁定了复杂管道网络的故障源，而过去这通常需要高级工程师上门勘测数日；与此同时，开源 AI 智能体项目 OpenClaw 继续以“人类历史上增长最快的开源项目”之势席卷全球，帮助不同行业的从业者实现了更复杂的 Agent 功能。

这些故事的共同点显而易见：#AI# 正在抹平团队与个体之间的产能鸿沟，“一人公司”（One Person Company）不再是愿景，而是触手可及的现实。

然而，几乎每一条案例的评论区，都出现了同一种声音：“他们做到这些究竟烧掉了多少 token？”

是的，效率的跃升并非毫无代价。作为大语言模型处理信息的最小单位，AI 在具体场景中施展拳脚，离不开海量 #token#  的消耗。陶哲轩在用 AI 辅助破解数学难题时，首次尝试便因消耗过量 Token 导致本地算力崩溃；据报道，OpenAI 工程师团队一周处理的 token 量高达 2,100 亿，相当于复写 33 遍维基百科；而一些 OpenClaw 的重度用户晒出的算力账单更是惊人，月支出从数千美元到数万美元不等。

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