Token 正在从一个技术指标，变成一个商业问题。

6 月 8 日，阿里将通义大模型事业部和未来生活实验室合并（同时加入 Happy Horse、Happy Oyster 项目），成立 Token Foundry 事业部，由阿里巴巴 CEO 吴泳铭直接负责。这个字面意为 "Token 铸造厂 " 的新部门指向的不只是模型能力，而是围绕 Qwen、视频生成、3D 世界模型等能力，重新组织阿里的 AI 产品体系和商业化效率。

变化也不只发生在大厂组织里。

MiniMax 自 6 月 1 日起从按次计费调整为按 Token 计费；月之暗面 Kimi 此前也做过类似调整。从 Chatbot 到 Agent，AI 产品正在向 Token 计费靠拢。互联网时代熟悉的订阅制，到了 AI 时代可能要被重新颠覆。

硅谷也已经开始反思 AI 的投入产出比。Meta、Amazon 陆续下线内部的 "Token 消耗排行榜 "，Amazon 高管提醒员工不要为了用 AI 而用 AI；微软也开始收紧部分团队的高阶 AI 授权，转向成本更低的工具。

国内外都开始把 AI 放回商业账里看：Token 不只是调用量，也关系到产品怎么定价、能力怎么封装、价值怎么产生。

与此同时，Token 消耗还在继续增长。OpenAI、Google Gemini API、Fireworks AI 等平台日处理量已进入万亿级；今年 3 月，中国每天消耗的 Token 数量已经达到 140 万亿，两年前还只有 1000 亿。

AI 正在进入研发、营销、客服等真实业务流程。Token 也正在像电力和人力一样，变成企业经营中必须被计算的新成本单位，并改写企业的成本结构和效率模型。

问题是，成本发生了，价值有没有发生？

使用 AI 的企业，必须回答：AI 提升了什么效率？改善了什么指标？创造了什么价值？能不能复用？

AI 行业正在从 " 能力展示 " 和 " 投入展示 "，进入 " 效率验证 " 的阶段。

我们要做一件事：AI 商业效率样本大公开

因此，在下个月 WAIC 2026（世界人工智能大会）到来之前，虎嗅正式发起 「AI 商业效率样本库」征集计划。

我们希望找到 30 个真实的 AI 商业效率案例，它们可能来自模型公司、Agent 公司、AI 应用公司、AI 硬件公司，也可能来自正在大规模使用 AI 的企业。

我们不关心谁讲出了最宏大的 AI 叙事。我们更关心，谁真正把 AI 放进了业务，跑出了可验证的商业效率。

我们希望这些公司能够回答：钱花在哪了？效率提在哪了？价值跑出来了吗？能复用吗？

通过深度访谈与案例研究，我们将沉淀一批具有行业参考价值的 AI 商业效率样本，记录 AI 时代商业落地的真实变化。

我们要公开的不是商业机密，而是方法论、效率逻辑和场景经验。

在 WAIC 2026 期间，虎嗅也将围绕这些样本，邀请典型企业管理者、业务负责人，让模型厂商、云厂商、Agent 公司、应用公司、产业甲方坐到一张桌子上，不再只谈趋势和愿景，而是讨论真实场景、真实成本和真实用户价值。

这可能会是 AI 下半场最值得被认真讨论的问题。

我们在找什么公司？AI 商业效率怎么看？

01 Token 生产效率样本

如果你是模型厂商、云厂商、算力平台或者推理平台，比起友商，你是不是让同样一次 AI 任务变得更便宜、更稳定、更可规模化了？

如果你降下来的不是单价，而是单位任务成本，我们想听听你的独家解法。

02 Agent 任务效率样本

年初的龙虾热让行业彻底转向 Agent，但这样的吐槽也没断过：Agent 一夜烧了上千刀，还是不如实习生好用。

对于 Agent 公司，我们想追问的是，Agent 最烧 Token 的是哪一步？失败成本是怎么算的？Agent 比人便宜的临界点到底在哪？

03 AI 应用商业闭环样本

对于 AIGC 工具、AI 办公、AI 设计等应用公司，我们最想问的是一个灵魂问题：用户越活跃，你们的毛利越健康吗？在这背后，订阅制和 Token 成本是否冲突？哪些功能因为太贵而选择限制？我们想听听大实话。

04 企业 AI ROI 样本

这是我们期待的一类样本。如果你是一家制造企业、零售企业、金融机构、医疗机构或大型组织：AI 上线以后到底省了什么？赚了什么？改变了什么？

AI 质检、客服降本、销售提效、AI 研发、金融 / 医疗流程自动化，这些应用只是形式先行，还是重构了业务？如果你了解真实业务数据和真实运营结果，一起来复盘。

05 AI 终端效率样本

AI 眼镜、AI 耳机、AI 床品等硬件产品密集出现，当 AI 走向终端之后，哪些任务在端侧完成、哪些上云？谁在承担持续发生的 Token 成本？AI 功能到底提高了硬件溢价、改善了用户体验，还是仍停留在 AI 卖点层面？

这是下一阶段 AI 产业的重要命题，我们想听到 AI 终端厂商的答案。

06 Token 治理成熟度样本

这是一类更前瞻的样本。已经规模化使用 AI 的企业、云厂商——你们是否开始像管理预算一样管理 Token？企业能否按部门、任务归因 Token 消耗？是否能够评估投入产出？

已经能做有效 token 治理的公司，你的经验具有行业级的价值。

加入 AI 商业效率样本库，将获得什么？

AI 行业正在进入一个新的竞争阶段，未来决定一家企业价值的，不只是它会不会做 AI；而是它能否证明自己的 AI 创造了真实价值，这才是 AI 下半场的入场券。

进入虎嗅「AI 商业效率样本库」，不只是一次案例展示，也意味着：

● 把价值讲清楚：系统梳理自身 AI 产品或 AI 实践，在真实场景中的效率提升、用户价值与业务结果；

● 成为代表性样本：成为 AI 商业落地与效率提升的代表性案例，进入虎嗅长期研究体系；

● 进入行业讨论：有机会参与后续直播与闭门交流，与模型厂商、应用公司、产业甲方等共同讨论 AI 商业效率；

● 参与议题共建：围绕 AI 效率、商业落地、真实场景价值等关键议题，沉淀经验判断，建立行业话语权。

我们也理解企业对真实业务数据、成本结构和客户案例会非常谨慎。因此，样本呈现方式也将根据企业意愿灵活设置：可脱敏、可半公开、也可闭门交流。

我们希望把真正跑通 AI 商业效率的公司找出来，让行业看到：AI 不只是技术进步，也正在变成可被衡量、可被管理、可被复用的生产力。

如果你已经在真实场景里验证了 AI 的效率价值，欢迎加入虎嗅「AI 商业效率样本库」，展示最一手的经验与方案。

如何投递

征集周期：即日起至 2026 年 6 月 30 日

投递方式：扫描下方二维码填写表单

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