Token的质量才是关键

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国内通用大模型已经陷入新的囚徒困境。Token调用量看似暴增，但是质量堪忧。大多通用大模型是免费模式下，才导致Token调用量暴增。看似月活很高，豆包一旦想收费，马上被群起而攻之。国内就是这个现状，玩国内大模型最多的阶层，恰恰是最不愿意付费的群体。

应用做不好收费，通用大模型就只是个烧钱机器。国内大模型技术差异已经不大，很多数据确实靠蒸馏，也不是秘密。缺乏优质核心数据，很多通用大模型只是在表面徘徊。就说像字节的抖音，没啥核心价值可以挖掘，几亿用户大多是来白嫖的。腾讯道理一样，敢拿微信和QQ的隐私来商业变现，那会迎来致命反噬。企业生态超重要，AI时代，不是有钱就能搞定一切。

光靠自我吹嘘没用，到目前为止，OpenAI还是通用大模型的顶流。赢在中国之前也阐述一个观点，美国科技巨头财力雄厚，加上芯片优势，在N年之内，中国科技企业看不到算力追赶美国的可能。在算法上，美国也略微优于中国；中国AI企业能够比拼的只有应用。如果中国AI企业把更多资源投入算力，那么中美AI竞争的优势就在于美国。

Token的质量才是关键。目前中国AI企业具有算力成本和人才优势等，如果只是在通用大模型内卷，商业化之路就越走越窄。本质上还是企业实控人认知问题，很多大厂迷恋于月活等数据，但商业化则是束手无策。通用大模型同质化，结果是信息容易被投毒，解决复杂任务完全坍塌等。赢在中国认为缺乏核心数据来源，通用大模型商业化之路很难走通，最后面临的必然是残酷淘汰。

AI时代绕不开的一个坎，就是核心数据。任何拥有高价值核心数据的企业和部门，都不会轻易分享数据。这一点不得不说，中国决策层高瞻远瞩，成立数据局和数据交易中心等，就属于未雨绸缪。从利益格局来看，拥有高价值核心资源的企业和部门，在AI时代就更为主动。在应用商业化加速前提下，高价值核心数据的价值就会不断被挖掘，拥有此类数据的企业也会被价值重估。

国内媒体还在妖魔化SaaS模式，但美国科技巨头恰恰是有合理的收费模式，抚平了极致算力的投入。同样是入不敷出，美国科技巨头投入更大，产出也大。反观国内通用大模型，绝大多数光有巨大投入，产出几乎忽略不计。阿里巴巴是靠阿里云做挡箭牌，字节的豆包刚想收费，网络就直言：敢收费就卸载，免费替代一大把。百度文心更悲催，2023年收费后，用户流失，2025年重新免费并退费。这样的通用大模型，只是工具，没有商业化前景。

说实话，赢在中国对于国内大模型商业化不抱希望。国内经济怎样，大家心知肚明，国内通用大模型又是羊毛党横行；既没钱，又没意愿，这样的土壤，结出怎样的果子是可以预料的。最致命的是，Token的成本远高于互联网时代，烧钱速度过快，，会让行业进一步走向失衡。

塞翁失马焉知非福。通用大模型追求极致的算力，导致硬件需求井喷，这就吸引更多资金投入到硬件大扩产。每一次科技创新，都是以上游严重过剩，快速降低成本后，引发下游商业化加速。经济规律，包含着人性最天然的劣根性，环环相扣，周而复始。

周五美股硬件集体走低，微软等软件应用则逆势走高。很多事物只是按照自身规律运行，盛极而衰是常态，但人性的欲望是无底洞，大多不能接受这个现实。

中国人讲究盖棺定论，背后就是对人性最直接的解读。像民国初期的汪精卫，是个教科书级别的英雄，但最终的结局，则是定位在耻辱架上。资本市场的上市公司同样如此，只要你活着，就有N多的变化。世事没绝对，只有不断勇于创新的公司，才配得上成为未来的赢家。投资何尝不是如此，市场在不断变化，思维如果还停留在过去，对于将来没有丝毫准备，那是不配获得超额收益。

市场真的很善忘，在2026年4月17日发布，4月22日施行的战略投资者新规，这是赢在中国特别重视的。赢在中国对此的判断是，新规和2005年股改一样级别的政策利好。转眼要接近一个月了，当战略投资者新规实施第一股出现，市场就明白做多的主攻方向。不要急，今年很多举措，只是为这台大戏做准备，顶层设计需要时间才会发挥重大作用。

厘清这个逻辑，对于A股近期诡异的表现，就完全说得通。在正确的时候做正确的事，不光需要眼光，还需要耐心和勇气；这样的成功，才让人更有满足感。

以上言论只是和铁粉交流，不构成买卖建议，投资者需理性对待。

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