隨著AI采用不斷加速，AI廠商開始越來越頻繁地公開token消耗數(shù)據(jù)，作為衡量市場發(fā)展勢頭和領(lǐng)導(dǎo)力的速記指標(biāo)，這種現(xiàn)象與日益流行的基于消費(fèi)的模型定價(jià)模式密切相關(guān)。Token和額度逐漸成為計(jì)費(fèi)單位，因此越來越多的企業(yè)機(jī)構(gòu)將其誤認(rèn)為是衡量AI能力的指標(biāo)。在中國市場，激進(jìn)的免費(fèi)使用、平臺(tái)級AI整合以及面向消費(fèi)者規(guī)模的部署，進(jìn)一步推動(dòng)了token增長，但同時(shí)也使消耗量與經(jīng)濟(jì)信號之間的偏離不斷加劇。

Token消耗正在被越來越多的AI廠商視作反映AI規(guī)模、采用度和市場領(lǐng)導(dǎo)力的信號，但這一指標(biāo)并不能有效體現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值、效率或可持續(xù)性。Gartner認(rèn)為，負(fù)責(zé)AI的領(lǐng)導(dǎo)者需要正確解讀基于token的主張，同時(shí)通過更可靠的指標(biāo)來衡量AI市場的吸引力與風(fēng)險(xiǎn)。

在AI市場——尤其是在中國的AI市場中，token消耗已成為一個(gè)備受關(guān)注的指標(biāo)，常被用來反映發(fā)展勢頭、規(guī)模和競爭地位。然而token數(shù)量在結(jié)構(gòu)上并不適用于評估AI成功與否，反而可能誤導(dǎo)企業(yè)機(jī)構(gòu)的決策者，主要有以下三點(diǎn)原因：

·Token數(shù)量在技術(shù)上無法實(shí)現(xiàn)廠商之間的直接比較

·Token消耗與業(yè)務(wù)價(jià)值脫節(jié)

·以token為信號會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)位激勵(lì)

中國的AI市場清晰地體現(xiàn)了這些矛盾：快速增長的token消耗量并不意味著長期可行性。真正決定長期可行性的，是變現(xiàn)原則、利潤率可持續(xù)性以及企業(yè)滲透率。

因此，負(fù)責(zé)AI的領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)弱化token指標(biāo)，轉(zhuǎn)而通過解決方案能力、決策賦能效果、成本可預(yù)測性以及可量化的業(yè)務(wù)成果來評估AI廠商。

Token指標(biāo)的根本局限性不在于精度，而在于其所處位置。Token消耗發(fā)生在AI價(jià)值鏈的早期階段，遠(yuǎn)早于決策的形成或業(yè)務(wù)成果的實(shí)現(xiàn)。因此，token數(shù)量反映的是計(jì)算活動(dòng)本身，而非經(jīng)濟(jì)或戰(zhàn)略影響力，并不能在衡量AI成功或市場領(lǐng)導(dǎo)力時(shí)成為可靠的替代指標(biāo)。

下圖顯示，token指標(biāo)位于價(jià)值創(chuàng)造的上游，在AI對決策或成果產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響之前已經(jīng)完成對系統(tǒng)活動(dòng)的衡量。正是這種結(jié)構(gòu)性錯(cuò)位，解釋了為何即使業(yè)務(wù)影響尚未清晰或未曾變化，token增長仍會(huì)持續(xù)上升。

要擺脫這種具有誤導(dǎo)性的活動(dòng)信號，企業(yè)機(jī)構(gòu)在治理AI投資時(shí)，必須清晰區(qū)分成本可見性、決策賦能以及業(yè)務(wù)成果三個(gè)層面。每個(gè)層面的指標(biāo)各有用途，但只有更高層面的指標(biāo)才能解釋AI是否正在創(chuàng)造可持續(xù)價(jià)值。

隨著AI采用在中國市場逐漸成熟，領(lǐng)導(dǎo)者必須避免將計(jì)費(fèi)單位視為成功指標(biāo)，而應(yīng)以更接近價(jià)值實(shí)現(xiàn)的視角來評估AI——例如已完成的任務(wù)、決策質(zhì)量、成本可預(yù)測性以及與業(yè)務(wù)流程的集成程度。

從長期來看，這一轉(zhuǎn)變對于將AI的真實(shí)能力與單純由量驅(qū)動(dòng)的信號區(qū)分開來至關(guān)重要，也是維持長期投資回報(bào)不可或缺的前提。