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英伟达5000亿美元押注算力资产证券化，中国厂商拿下全球97%人形机器人出货，今年8月，中美AI竞争正在从同一场竞赛变为两场不同赌注。
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8 月 14 日，据京东汽车官方，极氪 Eva 机器人已正式亮相，并将于 8 月 14 日晚 8 点在京东开启付尾款，适配多款极氪车型。京东平台显示，极氪 Eva 机器人预售价 799 元，适配极氪 001、极氪 8X、极氪 9X、极氪 7X 等多款车型。Eva 机器人以宇航员形象为设计灵感，深度匹配驾乘场景，与极氪车机智能语音助手数字孪生。产品采用通用化 Type-C 接口为机器人供电，自主安装更便捷。示意图路线为从机器人尾部，沿中控屏后面再到扶手箱，用户也可根据个人喜好选择不同路线；机器人先接好 C 口电源线再粘贴背胶至中控屏背板上。IT之家从商品页面获悉，该产品支持主动追踪、智能转向，四向转向控制，智能捕捉声源方向，动态追踪对话对象，多段轨迹 + 循环俯仰，互动更拟人；配备 AMOLED 显示屏，自适应护眼显示系统，无极亮度 + 车机协同，强光下自动提亮，夜间自动压暗。京东极氪 Eva 机器人车载 799 元直达链接广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。
IT之家8 月 14 日，据彭博社报道，当地时间 14 日，高盛集团印度首席经济学家桑塔努 · 森古普塔表示，AI 不太可能在印度引发大规模失业，尽管服务业的部分岗位会面临一定影响。森古普塔认为，与许多国家相比，印度受到的就业冲击会比较有限，主要原因是印度劳动力规模很大，而且相当一部分人从事机械性或体力劳动。森古普塔称，建筑业和零售贸易吸纳了印度约 40% 的劳动力，“目前基本没有受到 AI 影响。真正受到影响的是服务业。”高盛估计，如果合理安排 AI 应用的推进节奏，可以尽量减少就业冲击，同时在未来 10 年将整体生产率提高 0.4 个百分点。“如果逐步推广 AI，未来五年带来的生产率收益将超过可能造成的就业损失。”据IT之家了解，当地金融、医疗、教育和商业服务的部分领域有望从 AI 应用中受益。岗位替代风险主要集中在邮政、电信和 IT 服务业，呼叫中心岗位尤其容易受到影响。
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8 月 14 日，AI 公司 MiniMax 今天（8 月 14 日）推出音乐生成模型 MiniMax-Music3，可根据歌词和音乐描述生成最长 5 分钟的完整歌曲。架构方面，MiniMax-Music3 模型采用分层自回归架构：Global LLM（全局语言模型）参数规模为 8B，逐帧预测第 1 个 RVQ 码本，负责建模歌曲的长程语义与结构变化；Global LLM 基于 Qwen3-8B 初始化，训练时先适配音乐语义词元的嵌入层和输出层，随后与 Local LLM 联合建模全部 RVQ 码本。Local LLM（局部语言模型）参数规模为 0.6B，预测每一帧中其余声学码本，恢复细粒度声学信息。在输出方面，该模型生成的单首歌曲时长最长为 5 分钟，输出格式为 32kHz、16-bit 立体声 WAV 文件。官方称，模型能够在长音频中保持音乐主题、节奏、歌声身份和编曲推进，覆盖前奏、主歌、预副歌、副歌、桥段、器乐间奏和尾奏等结构。IT之家附上参考地址MiniMax Music3 模型生成的歌曲示例MiniMax Music3 模型的 GitHub 页面广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。
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8 月 14 日，据财联社报道，广东省首个词元经济专项金融产品“Token 贷”今日在广州海珠区发布。以中国银行广州分行为例，针对海珠算力中小微企业针对性研发专属融资产品 —— 算力 Token 贷，按合同 / Token 消耗额度核定额度，可提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式，亦可组合保证、抵押等组合担保，进一步扩大额度。新公司亦可在原经营企业提供连续经营佐证材料、或提供担保的情况下按订单申请融资。报道称，中国银行前期试单授信资金已达 2,800 万元。IT之家注意到，7 月 30 日，广东词元交易和服务中心在全球跨境贸易产业集聚区生态大会正式成立，同步联合粤港澳大湾区数据特区创新合作中心发布词元出海服务包。该中心立足南沙、辐射粤港澳大湾区，致力于打造合规可信的词元交易枢纽、模数共振的价值转化中枢、AI 惠企政策的承接载体、跨境词元流通的服务中心；聚焦解决中小企业 AI 采购成本高、供需对接难、合规风险大、补贴落地慢等共性难题，推动模型、数据、算力等 AI 资源统一以词元计价、一站汇聚、公平交易，助力广东建成全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽。
IT之家8 月 14 日，首尔经济日报今天（8 月 14 日）发布博文，报道称自今年 6 月以来，9 家中国 AI 公司已推出 10 款 AI 模型，而且在推理、编程和智能体等关键领域正逐步逼近美国顶尖闭源模型。IT之家注：原文并非详细罗列完整模型清单，以下根据本站发布内容，简要汇总梳理如下，而且这里并未计入具身智能（面向机器人）等相关模型，实际推出的模型不止 10 款：MiniMax M3（6 月 1 日）：具备前沿的编程能力、100 万超长上下文以及原生多模态特性。智谱 AI 的 GLM-5.2（6 月 12 日）：新一代旗舰级基座大模型，专注于超长程任务与高级 AI 编程能力。美团的 LongCat-2.0（6 月 30 日）：总参数量达 1.6 万亿（激活参数约 480 亿）的大规模混合专家（MoE）语言模型，支持 1M 超长上下文与原生多步推理。腾讯的混元 Hy3 正式版（7 月 6 日）：采用混合专家（MoE）架构，总参数量 295B，激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。月之暗面的 Kimi K3（7 月 16 日）：拥有 2.8 万亿参数及 100 万 Token 上下文窗口，是全球首个开源的 3 万亿参数级开源模型，性能对标全球顶尖闭源模型。字节跳动的 Seedance 2.5（7 月 31 日）：Seedance 2.5 延续 Seedance 2.0 统一的多模态音视频联合生成架构，重点提升长叙事、多模态参考和编辑能力。深度求索的 DeepSeek-V4-Flash-0731（7 月 31 日）：模型结构、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，仅重新进行了后训练。阿里巴巴的 Qwen3.8-Max（8 月 3 日）：该模型拥有 2.4 万亿总参数量，在编程、办公及多模态智能体等综合能力上实现了全面升级。深度求索的 DeepSeek V4-Pro-0813（8 月 13 日）：原生支持 OpenAI Responses API 格式，并针对性适配 Codex。智谱 AI 的 GLM-5.3（8 月 14 日）：编程能力最强的开源模型，在内部自建体感评测中较 GLM-5.2 提升 50%。该媒体指出在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 中，DeepSeek V4 Pro 0813 的 AI 智能体得分为 53 分，落后于 GPT-5.6 Sol（61 分）和 Claude Opus 5（63 分），但其平均单次任务成本仅为 0.06 美元，是 Claude Opus 5（2.34 美元）的 1/39。CNBC 昨日（8 月 13 日）发布博文，报道称美国持续收紧对中国先进芯片、芯片制造设备及部分投资的限制，但中国技术正加速进入全球大型企业的业务体系。福特借助宁德时代的电池技术；大众与小鹏合作开发中国市场所需的智能电动汽车；Stellantis 扩大与零跑汽车在电动车生产和联合采购方面的合作。IDC 中国董事总经理 Kitty Fok 表示，中国在 5 年前是全球企业销售产品的主要市场；如今，在部分行业，中国已经成为这些企业获取技术能力的来源。Counterpoint Research 首席分析师 Soumen Mandal 表示，2025 年比亚迪、长安汽车和奇瑞等中国汽车企业合计占全球电动汽车市场近 63%；宁德时代、比亚迪、中创新航和国轩高科等电池企业合计占据接近 70% 的市场份额。他认为，成本、规模、制造能力、供应链整合程度和创新速度，推动全球企业继续与中国企业合作。中国技术崛起的重点，正从低成本制造转向规模化制造，不断深挖供应链深度并加速创新。中国人工智能模型的能力持续提升，全球企业采用中国技术的原因不再主要是价格。IDC 今年早些时候对欧洲企业展开的调查显示，安全与合规要求、性能优势是大规模采用中国人工智能模型的最主要 2 个原因。Fok 表示有种声音称“西方企业使用中国 AI 模型，很大程度是因为便宜”，但这种说法并不准确，企业决策主要由性能驱动，并受到合规要求约束。与美国的 Anthropic 和 OpenAI 不同，阿里巴巴、DeepSeek 等中国企业重点发展开源模型，让全球开发者更容易访问和使用这些模型。Omdia 首席分析师 Lian Jye Su 表示，美国限制先进半导体出口虽然约束了中国在尖端芯片领域的发展，却也加快了中国本土创新和效率提升。中国供应商目前仍在人工智能、电池和汽车软件领域保持竞争力。Mandal 预计，中国技术将在电动车、电池、消费电子、机器人、无人机，以及部分人工智能和半导体领域继续扩大全球应用，推动形成更加碎片化、但更注重实际利益的全球技术生态。
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8 月 13 日，小米今日正式公布了澎湃 OS 4，带来超级小爱 2.0，并一同推出超级小爱 2.0“专家模式”积分会员订阅方案。作为全生态专属 AI 助手的超级小爱 2.0，基于 Xiaomi MiMo 模型的接入与 OS 的 AI 化架构改造，推出“专家模式”，带来任务编排能力、内容生成能力、跨设备的生态覆盖能力。在超级小爱 2.0“专家模式”下，它可以帮你完成复杂任务的编排与规划。比如，当你有张身份证照片存在手机里，用的时候需要自己打开相册进行搜索。现在，你只需要说一句话，超级小爱就能自主规划并完成以上动作，让你一气呵成直达结果。目前，该模式已接入操作日历、相册、笔记、录音等系统应用的能力，并可实现跨设备联动，无论备车还是调整智能家居，都能一句话就完成自动化操作，并支持“专家模式”定时任务，日常需要重复做的事情，说一次，超级小爱 2.0 就可以一口气规律执行。此外，超级小爱 2.0“专家模式”还接入了云端办公套件，具备内容生成能力，能一键生成 PDF、PPT 等各类文档。当你想完成一份研究报告，超级小爱 2.0 会搜索记忆、笔记中过往沉淀的内容，汇聚成研究报告，还可以生成 PPT。同时，Windows 和 macOS 上的“小米互联服务”应用也将接入超级小爱 2.0“专家模式”，在电脑未休眠状态下，用户可以使用手机端的超级小爱 2.0，搜索电脑内的文件，并直接传输到手机中。IT之家从小米公告获悉，超级小爱 2.0“专家模式”积分会员订阅方案采用统一积分制：该方案上线后，超级小爱 2.0 将存在“快速”与“专家”两种模式，用户可手动切换。“快速模式”下，超级小爱依然可以完成日常问答、智能家居控制、跨设备任务执行、随心修图等任务，满足绝大多数日常使用需求，且不会消耗任何积分。如果需要复杂任务执行，或体验更强大的内容生成能力，则可以切换至超级小爱 2.0 的“专家模式”。用户将免费获得每个月 1,000 积分，且仅在“专家模式”下进行计算及消耗。经内部评估与测算，“专家模式”下的对话任务，每次约消耗 12-20 积分，约等于每月可用 50-80 次，即使 PDF、PPT 生成这类复杂的轻办公型任务，每次也仅消耗 100-300 积分，基本可以满足日常用户的体验需求。当然，不同任务的复杂程度不同，以上任务的积分消耗及次数仅为预估，任务越复杂、内容越长，消耗越多。针对科技爱好者及重度 AI 用户，免费积分可能无法满足深度使用的需求。因此，小米同步推出多档积分会员订阅方案，让用户可根据自己的需要选择，后续还将逐步推出连续包年等更优惠的套餐品类：入门：29 元 / 月，连续包月订阅优惠价 19 元 / 月，包含 4,000 积分 / 月标准：59 元 / 月，连续包月订阅优惠价 39 元 / 月，包含 10,000 积分 / 月加强：149 元 / 月，连续包月订阅优惠价 99 元 / 月，包含 34,000 积分 / 月选择付费订阅方案，将额外获得高峰使用时段任务优先队列、支持“专家模式”定时任务、高清视频生成服务。01 以后使用超级小爱都要计算积分收费了吗？不是。除超级小爱 2.0“专家模式”外，用户正常使用不会计算积分，免费使用。当使用“专家模式”时，用户在不订阅任何付费方案情况下，每月也可免费获得 1,000 积分，满足绝大多数日常使用需求。如果您有大量专业办公、深度研究、视频生成等需求，可以按照实际用量与需求，订阅适合自己的积分方案。02 超级小爱 2.0 的“快速模式”和“专家模式”有什么区别？“快速模式”，是在超级小爱 1.0 的基础上的常规体验迭代，新增支持三指上滑识别取餐码、灵感球（预计 9 月内 OTA 升级支持）等创新交互体验。“专家模式”下，超级小爱 2.0 接入 Xiaomi MiMo 自研模型，具备更好的任务编排能力与内容生成能力等，可更好地满足用户的复杂 AI 任务需求。同时，会根据服务器负载、任务类型等具体情况，将特定任务路由至效果更优的主流模型。03 我什么时候可以用上超级小爱 2.0“专家模式”？超级小爱 2.0“专家模式”将跟随小米澎湃 OS 4 推出。现已登陆小米澎湃 OS 4 Beta 版，面向 Beta 用户开放，您可进入小米社区查看 Beta 版覆盖机型报名体验。04 超级小爱 2.0“专家模式”下，免费订阅和付费订阅有什么区别？主要差别在于每月积分额度与三个专属权益，其余体验没有差别。积分额度：免费用户每月可获得 1,000 积分；付费订阅用户可获得 4,000-34,000 积分 / 月，支撑更频繁、更复杂的使用。专属权益：付费订阅用户，可额外获得高峰使用时段任务优先队列、支持“专家模式”定时任务、高清视频生成三项专属权益。05 我应该选择哪一档订阅方案？所有订阅方案，共用同一套积分计算体系，档位越高，每月获得的积分越多。免费版：适合用户尝鲜体验及日常轻度使用。入门版：满足日常中度使用需求。专家问答、文本创作额度更宽裕，也适合偶尔做 PPT、处理文档等复杂任务。标准版：日常使用 + 中度办公需求。额度充足，适合高频的专家问答，办公创作时也更从容。加强版：创作办公等重度、高频需求。适合需要频繁写作、连续调研、批量文档处理、多个创作任务同时推进等重度 AI 使用用户。建议用户可先利用免费档体验，明确自己使用需求和使用频率后，按需订阅不同档位套餐即可。06 积分的刷新周期是多久？周期内剩余积分会清零还是累计到下一周期内？免费版用户，每月 1 日刷新积分。付费订阅用户，按订阅周期每月刷新，与自然月无关。例如 8 月 16 日开通付费订阅，积分额度则将在 9 月 16 日进行刷新。当期未用完的积分到期清零，不结转、不折现，刷新后重新发放当前套餐满额积分。以入门版会员为例，假设当前周期已用 3,000 积分、剩 1,000 积分。到刷新时间，剩余 1,000 积分不结转、立即清零，系统重新发放满额 4,000 积分；下个周期从 4,000 积分起算。07 付费订阅套餐如何订阅？如何修改？用户可通过“超级小爱 – 我的 – 用量与订阅”管理并订阅会员方案、查看积分余额等。若使用期间想升级套餐，在同样路径下选择希望升级的目标套餐操作即可。新套餐的会员权益和对应积分将立即生效，会员周期自升级日重新计算，后续按新套餐价格自动续费。同时原套餐权益立即失效，系统将未消耗积分按比例折算费用并原路退款，原自动续费协议终止。若您是连续包月 / 包年用户，希望取消订阅，可通过超级小爱客户端 – 我的 – 用量与订阅 – 顶部积分卡片 – 当前用量 – 右上角续费管理 – 关闭自动续费取消订阅，当月 / 年套餐及积分情况不受影响，次月 / 年起订阅将取消。若您遇到误充值或需要退款情况，可通过联系小米官方客服热线：400-100-5678 申请订单退款，当前订单无积分消耗时可全额退款，有积分消耗时按未消耗部分退款。退款后会员权益失效，账号自动回退到免费版。
IT之家8 月 13 日，据外媒 TechCrunch 今天（13 日）报道，诺贝尔奖得主杰弗里 · 辛顿、World Labs 联合创始人兼 CEO 李飞飞及 Coursera 联合创始人吴恩达近日分别阐述了自己对 AI 开放的立场。三人上周在拉斯维加斯举行的 Ai4 大会上讨论了这一问题。具体解决方案虽然各不相同，但三人都提出了充分理由，认为 AI 仍需要保持一定程度的开放。三人担心的是，AI 技术的发展速度最终由少数大型公司掌控。当少数企业垄断一项技术的使用渠道时，就可能出现类似苹果和谷歌控制移动操作系统的局面：创新速度下降，平台所有者也能影响开发者能够在平台上创造什么。企业天然希望保护竞争优势，也可能通过影响行业规则来实现这一目的。长期发展下去，最先进的 AI 系统可能只有规模最大、资本最雄厚的企业才有能力开发。辛顿不认为开放权重模型一定有助于维持这种竞争格局。他特别区分了开源软件和开放权重模型：开源软件会公开底层代码，任何人都可以检查和修改；开放权重模型则是将训练完成后的模型参数直接公开。辛顿表示：“开源很好。代码公开以后，很多人会逐行检查，然后指出，‘哦，这里有个漏洞。’但是，开放权重完全不是一回事，你先训练一个大模型，再把模型权重交给所有人。我反对开放权重，因为基础大模型的训练成本非常高，人们拿到模型以后，却可以用少得多的钱继续训练，让模型从事网络攻击之类的恶意活动。”辛顿同时承认，关于是否应该允许开放权重模型的争论实际上已经结束。“我认为那场争论已经输了。开放权重模型已经存在，过去阻止大量人获得大模型的主要门槛，也就是训练基础模型的成本，已经消失了。现在已经太晚了。”接受开放权重模型已经存在，并不意味着可以忽略潜在风险。“担心 AI 可能产生的不良后果，以及比人类更聪明的智能体可能会做什么，我认为并不过分。把所有持这种观点的人都说成是在散布恐慌，才是不公平的。”辛顿认为，AI 会继续进步，而且总体上会在提高生产力、改善教育和医疗等领域带来积极影响。吴恩达的关注点不同。他认为，真正的问题不是开放模型有没有风险，而是谁掌握模型使用渠道，以及谁最终能够占领市场，能够以更低成本开发模型的一方会取得优势。“我希望我们能够推动美国的竞争力和开源 AI。我担心的是，美国国内大量的游说和恐慌渲染，让美国开源 AI 越来越难与中国推出的开放权重模型竞争。”吴恩达同时主张保留多个 AI 供应商，让模型和企业彼此竞争，避免市场被少数参与者控制。“如果只能给一个建议，我会选择推动开放。AI 是一项令人惊叹的技术，我希望所有人都能掌握。我不希望，AI 领域出现限制所有人获取和使用 AI 的‘守门人’。”李飞飞认为，不应该把问题简化成开放和封闭之间的二选一。“把问题变成从完全开放到完全封闭的二元对立非常危险。无论复杂的软件系统还是科学体系，实际情况都要细致得多。”李飞飞用核物理举例：科学论文可以公开发表，铀必须受到监管，实验室研究则处在两者之间。她认为，开放并不是只能在“完全开放”和“完全封闭”之间二选一，AI 生态系统的不同层面完全可以采用不同程度的开放。她还以人类基因组计划为例说明公共机构和私营机构合作的价值：该计划产生的知识成为其他机构继续开展工作的基础，制药企业可以从中盈利，科学家能够进一步推进研究，社会也因此受益。“我认为，我们必须把 AI 当作类似的基础设施。在科学发现、教育和全球合作中需要一定程度的开放，也需要让创业者拥有能够盈利的商业模式。闭源系统同样可以存在。尤其是‘只能容忍其中一种模式’这种过于笼统的争论，本身就是一个错误命题。我们需要进行更加细致的讨论。”三人都认同，一定程度的监管仍然是确保 AI 沿正确方向发展的必要条件。辛顿表示：“我们希望 AI 朝着帮助人类的方向发展，监管可以帮助我们做到这一点。不能把 AI 应该如何发展的决定权交给马斯克和扎克伯格这样的人。”
IT之家8 月 13 日，据彭博社 12 日报道，英国政府准备监管人工智能在基因合成领域的应用。随着官员对生物安全风险的担忧不断加深，英国政府认为，如果全球缺少有效监管，AI 可能降低制造生物武器的门槛。据知情人士透露，英国政府正在研究多种防范措施，避免恐怖分子、其他恶意行为者或疏忽大意的研究人员利用基因合成制造合成 DNA。待定的措施中，包括制定新的生物武器法律。一种方案是修改现行法律，建立基因合成筛查制度。实验室需要确认客户是否为合法用户，一旦发现异常情况就必须通知主管部门，例如有人要求合成可能引发安全担忧的 DNA 序列。英国政府还在研究，是否需要以及应在多大程度上介入 AI 企业与学术机构之间的合作。据悉，目前有部分学术机构专门研究基因组测序，并掌握大量基因组测序数据。这种威胁具有全球性，因此英国单方面监管能够取得的效果有限。要让措施真正发挥作用，还需要与全球其他主要基因合成中心协调实施。据IT之家了解，英国提出监管方案之际，科技界和科学界近几个月不断警告 AI 可能带来的生物安全风险，政府官员也越来越担忧恶意团体或个人要求 AI 模型编写基因序列，再利用这些序列制造危险病原体。英国政府发言人表示：“我们正在密切监测新兴技术带来的风险，也始终在积极评估是否还需要采取更多措施。为了保障公众安全，我们会采取一切必要行动。”英国对 AI 监管采取的政策比欧盟宽松，在技术安全研究方面则走在前列。2023 年，英国成立了 AI 安全研究所，专门评估前沿模型的安全性。研究所上周公布的结果显示，OpenAI 和 Anthropic 开发的 AI 模型在安全测试中曾实施入侵网站、试图向软件注入恶意代码等“未经授权”的行动。新任英国首相安迪 · 伯纳姆上任最初几周已经对 AI 展现出更强硬的态度，尤其多次警告 AI 对就业和年轻人的影响。他决定撤销政府科技部门，同时将 AI 事务部长卡尼什卡 · 纳拉扬提拔为内阁成员。英国政府发言人表示：“基因合成正在为医疗、食品和清洁能源带来巨大价值，但保障国家安全始终具有最高优先级。英国是全球第二个发布指导意见的国家，对哪些人可以购买合成 DNA 以及他们订购的 DNA 序列进行筛查。但我们不会停在这里。”
IT之家8 月 13 日，据《商业内幕》13 日（今天）报道，Y Combinator CEO 陈嘉兴（Garry Tan）给担心 AI token 消耗太多的创业者一个明确建议：烧吧，尽管烧。即使成本高昂，创业者也应该舍得在 AI token 上投入重金。谈到 AI 智能体时，陈嘉兴说：“你得直接把强度拉满。比如一次给它 100 万个 token，或者 80 万个 token。我觉得到了这种程度，你基本上就能提前活在 2028 年。”陈嘉兴认为，大量使用 AI 智能体，可以让创业者提前获得大多数人未来才能接触到的 AI 能力。然而，这种领先优势价格不菲。“我也说不准，让智能体以最高强度运行，一年可能要花 5 万-10 万美元（IT之家注：现汇率约合 33.8 万- 67.6 万元人民币）。成本高得惊人。但对于 CEO 或者创业者来说，这么做其实很合理。”陈嘉兴认为，高成本试验可以逐渐转化为长期收益。AI 智能体成功完成某项任务后，创业者应该把整个流程“技能化”，整理成一套可以重复使用的指令，让 AI 以后能够自动反复完成同一项工作。陈嘉兴用一句话概括这种做法：“一个 Markdown 文件就是一名员工。这名员工每次都能完美完成工作，而且你想让它做多少次都可以。”IT之家注：Markdown 文件指一套告诉 AI 智能体如何完成特定工作的书面指令。陈嘉兴是科技行业少数公开支持“tokenmaxxing”的高管之一。而与此同时，硅谷也有人认为大量消耗 token 是在浪费资源。此处的“tokenmaxxing”直译作“词元拉满”，指的是刻意让 AI 智能体使用大量 token，不把减少 token 消耗和降低成本作为首要目标。上周，优步技术负责人普拉文 · 内帕利 · 纳加称，优步观察到了一些值得关注的 AI 成本数据，也是“所谓‘tokenmaxxing’时代即将结束的又一个信号”。“下一个阶段，无论最后叫什么，关键都不会是谁消耗的 token 最多，而是谁能够尽可能高效地使用 token。”AI 编程公司 Cognition CEO 斯科特 · 吴也在 6 月的一期播客中称，企业鼓励“tokenmaxxing”已经有些偏离重点。“大方向没有错，但有些地方大家确实做过头了。有人会说，‘我们按照工程师用了多少 token 给他们排名。’那还不如按照每个人实际产出了多少成果来排名。”
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