文 | 林晚晚

1876 年，费城世博会。巴西皇帝佩德罗二世拿起贝尔发明的电话，听到另一头传来的声音，惊呼：「天哪，它会说话！」

一百五十年后，2026 年 3 月 18 号，圣何塞会议中心。穿黑色皮夹克的黄仁勋站在 GTC 大会的舞台上，也说了一句让人惊的话。

「十年后，NVIDIA 大概有 7.5 万名员工。他们会非常非常忙，因为要和 750 万个 AI agent 一起工作。」

台下笑了。

7.5 万人，750 万个 agent，1:100。

黄仁勋自己也笑了，补了一句：「它们会全天候工作。希望我们的人不用跟它们比。」

掌声散了，这个数字被当天更花哨的芯片发布和合作协议淹没了。但我们再把它单独拎出来想一会儿，这有可能是整场大会最重要的一句话之一。

不止有黄仁勋。三个月前，另一个人把同一种未来描述得更具体。

2026 年 1 月，拉斯维加斯 CES。麦肯锡 CEO Bob Sternfels 坐在台上报数字。

「我们现在有 4 万名人类员工，大约 2.5 万个 AI agent。」不到两年前，这个数字还是几千。那 2.5 万个 agent 过去半年生成了 250 万张图表。

250 万张图表。过去这活儿是刚入职的分析师干的。二十三四岁，顶着世界名校光环，凌晨三点对齐坐标轴。

那是每一个麦肯锡新人的起点，用最机械的劳动换一张通往合伙人之路的门票。

如今这张门票的前半段被 agent 接管了。Sternfels 说：AI 让某些岗位增长了 25%，也让另一些岗位缩减了 25%。公司被整整齐齐地劈成两半，扩张的一半和收缩的一半。

NVIDIA 的故事和麦肯锡的故事讲的是同一件事。

1:100 的世界里，干活的是 Token 驱动的 agent，人是连接在 agent 上面的接口。

外挂的遥控器不在你手里

GTC 那一周，黄仁勋做客 All-In Podcast，说了一句杀伤力更大的话。

「假设你有一个年薪 50 万美元的工程师。如果他没有消耗至少 25 万美元的 Token，我会非常担忧。」

主持人追问 NVIDIA 是否在为工程团队花 20 亿美元买 Token，黄仁勋答：「我们正在努力。」

一个不烧 Token 的工程师，50 万也不值 50 万。

NVIDIA 的方案很直接，往薪酬包里塞 Token。黄仁勋在 GTC 主题演讲上说，未来 NVIDIA 每个工程师都会有一笔年度 Token 预算，大约是基本工资的一半。

一个 base 几十万美元的工程师，额外拿到相当于半个 base 的推理算力配给，总包里三分之一是纯粹的燃料。

一个拿满额 Token 预算的人，等于全天候有十几个 AI agent 帮他写代码、跑测试、搜文献、做仿真。一个只有免费版 API 额度的人，还在靠双手敲键盘。两个人简历可能一模一样，产出差 5 到 10 倍。

这在硅谷已经不是理论了。

今年 3 月，Business Insider 报道了一个变化：工程师面试时开始问「这个岗位配多少 Token 预算？」Theory Ventures 的合伙人 Tomasz Tunguz 把 Token 预算叫工程师薪酬的「第四支柱」，排在底薪、奖金、股权后面。OpenAI 总裁 Greg Brockman 的话更直接：你能调用多少推理算力，将越来越决定你的整体生产力。

黄仁勋在 GTC 演讲里自己也说了：「有多少 Token 跟着我的岗位走？这已经是硅谷的招聘工具了。」

1950 年代，底特律汽车工人的工资在全美名列前茅。真正让他们过上中产生活的，是亨利·福特发明的流水线。工人站在线上，线动人不动，每个人的产出被机械臂放大了几十倍。一个底特律工人的生活水准远超同期的手工匠人，手艺未必更好，但他脚下踩的是一条更粗的流水线。

2026 年的 Token 预算，就是 1950 年的流水线。

但有一个区别。

底特律工人离开福特，可以去通用，可以去克莱斯勒，流水线哪儿都有。工会能跟资方谈判，要求更好的线速和更安全的环境。

Token 预算不一样。公司给你那天你是超人，收回那天你变回路人。股票能套现带走，技能能跟着你跳槽。Token 预算什么都不是，就是外挂，开关在公司手里。

硅谷已经有了一个新词来形容这种处境，叫「GPU 饥渴」。

顶级 AI 研究员跳槽，薪资差距已经排到第二位了，排第一的是算力。跑不了实验，部署不了 agent，能力被配额卡死。「你们给多少 Token」有时候排在股票前面。股票是一张可能跌的远期支票，Token 预算是今天就能兑现的生产力。

而不用 AI 的人，直接出局。

Goldman Sachs 估算 AI 可能自动化美国 25% 的工时。Mercer 调查说 65% 的高管预期两到三成的员工会因 AI 被重新配置。两组数字叠在一起，结论很清楚：有 Token 的人产出爆炸，没有 Token 的人被优化掉。

分界线是 Token 配额，和人的能力，关系越来越小。

Token 吞吐量就是估值

个人的价值由 Token 配额决定。公司呢？

2026 年 3 月初，一家叫 MiniMax 的上海公司发了上市以来的第一份年报。全年营收 7900 万美元，调整后净亏损 2.5 亿 2.5 亿。按传统财务指标看，这是一家烧钱的小公司，营收只有 Accenture 一个季度的零头。

但资本市场不这么看它。

MiniMax 的 CEO 闫俊杰在财报电话会上说了一句话，比整份财报都重要：「公司的价值，由智能密度乘以 Token 吞吐量决定。」

Token 吞吐量，不是营收增速，不是用户数，不是毛利率。

支撑这句话的数据很硬。2026 年 2 月，MiniMax 的 M2 系列模型日均 Token 消耗量，比两个月前的 12 月涨了 6 倍。编程场景的 Token 消耗涨了 10 倍。在 AI 模型聚合平台 OpenRouter 上，MiniMax 的 M2.5 两周消耗了 4.55 万亿 Token，把美国的模型全部挤下去，一家上海公司第一次登上全球 Token 消耗排行榜的榜首。

《南华早报》报道这件事时用了一个说法：中国的开源模型终结了美国开发者长达一年的市场统治。终结靠的是什么？Token 消耗量。谁的 Token 被烧得最多，谁就是赢家。

这个逻辑放到 OpenAI 身上也成立。OpenAI 的 API 平台每分钟处理 60 亿 Token，两年涨了 20 倍。年消费超 10 万美元的企业客户，一年翻了将近 7 倍。Barclays 分析师 Ross Sandler 拆了一遍数据后得出结论：OpenAI 在消费端的 Token 消耗量是 Google Gemini 的两倍以上。

Token 消耗量，成了给 AI 公司排座次的硬通货。

更有意思的是这件事在公司内部的样子。纽约时报最近报道了一个叫「tokenmaxxing」的现象：Meta 和 OpenAI 的工程师在内部排行榜上比拼谁消耗的 Token 多。

Token 预算正在变成标配福利，就像十年前的免费午餐和牙科保险。一个在爱立信斯德哥尔摩办公室工作的工程师告诉纽约时报，他花在 Claude 上的钱可能比他工资还高，但公司买单。

TechCrunch 上周的一篇文章算了一笔账：一个工程师下午写篇文章可能用掉 1 万 Token，但一个跑着 agent 集群的工程师，一天能在后台烧掉几百万 Token，一个字都不用打。

两年前，每百万 Token 的价格是 33 美元。现在，9 美分。跌了 99.7%。价格越便宜，烧得越猛。烧得越猛，越离不开。

闫俊杰在电话会上的预判是：未来市场对 Token 的需求，可能会增长一到两个数量级。

这就是 2026 年给一家公司定价的新方式。不看你赚了多少钱，看你的 Token 被烧了多少。MiniMax 亏 2.5 亿，但 Token 吞吐量的增长曲线陡得吓人，资本市场愿意下注。你可以把它类比成 2006 年的 YouTube，一毛钱收入没有，但带宽消耗量在指数增长，Google 愿意花 16.5 亿买它。

当年 YouTube 烧的是带宽。今天 MiniMax 烧的是 Token。计量单位变了，逻辑没变。

产能等得起，债务等不起

GTC 同一周还发生了一件事。

3 月 18 号，Stripe 发布了 Machine Payments Protocol。说白了：AI agent 可以自己花钱了。

一个 agent 需要一组数据，自己付费下载。需要算力跑推理，自己按秒买。需要调用另一个 agent 的 API，自己结账。整个过程不需要人类点确认。Visa 为这个协议适配了信用卡支付，Coinbase 做了 agent 专属钱包，Mastercard 在开发 Agent Pay。

Token 的消耗从此多了一个来源。过去只有「人调度 agent」这一种场景。现在 agent 自己也在消耗 Token，而且在用 Token 赚来的钱去买更多 Token。Stripe 联合创始人 John Collison 用了一个词：洪流。

黄仁勋在台上给了对应的数字：NVIDIA 要把 Token 生成速率从 2200 万拉到 7 亿，350 倍。

这是在建一整张公路网，赌车流量会指数增长。

6000 亿美元的基建赌注，需要一个前提：全世界对 Token 的消耗量，要大到能撑起回本。这个前提目前还只是一个假设，而且是一个非常昂贵的假设。

2025 年最后一个季度，科技公司发行了创纪录的 1087 亿美元债券。进入 2026 年，头几周又是 1000 亿。Morgan Stanley 和 JPMorgan 预估未来几年 AI 相关企业借债总量可能达到 1.5 万亿美元。据 Goldman Sachs 估算，AI 资本开支已经占到美国 GDP 的 3% 左右。

华尔街最先嗅到风险的一批人已经开始买保险了。信用违约互换的交易量在升。花几十个基点的保费，赌的是这些公司可能还不上钱。Citi 的信用策略主管 Daniel Sorid 在一次投资人会议上说了一句：「作为信用投资者，面对这种规模的转型，需要这么大的资本投入，让人本能地感到不安。」

Google 创始人 Larry Page 在公司内部说过一句更极端的话，Page 多次对 Google 员工说：「我宁愿破产也不愿输掉这场竞赛。」

它精确地描述了一个囚徒困境：每一家巨头都在赌对手会继续投入，所以自己不能停。停下来的人直接出局。

乐观的一面有硬数据。Token 生成速率拉高 350 倍。Stripe 刚让 agent 自己花钱。McKinsey 两年内从几千个 agent 扩到 2.5 万个。如果 agent 经济全面起飞，Token 消耗的增长曲线确实可能拐成指数级。

但有一个日期让很多人睡不好觉。2026 年下半年，续约悬崖。

2024 到 2025 年，企业花的是「创新预算」。CEO 需要在财报会上说一句「我们在拥抱 AI」，价格不太敏感，效果不太苛求，花的是姿态的钱。2026 年下半年，第一批试点项目到续约节点。创新预算花完了，CTO 让出了桌子对面的位置，CFO 坐了过来。CFO 只认一个数字：ROI。

如果大量试点被砍，Token 的终端消耗会突然出现缺口。上游 6000 亿砸出来的产能，数据中心建好了，电力接通了，芯片上架了，变成闲置产能。

这种事历史上发生过。

2000 年，电信公司花万亿美元铺海底光缆。泡沫破裂，全球 90% 的光缆暗在海底，闲了将近十年。直到 Netflix 开始流媒体、iPhone 引爆移动互联网，光缆才被一根一根点亮。光缆没白铺。铺光缆的朗讯、北电、世通都破产了。基础设施还在，建设者不在了。

2012 年，中国光伏。无锡尚德、江西赛维把组件价格打穿全球成本线。产能严重过剩，行业血洗三年。需求后来确实来了，光伏今天是地球上增长最快的能源。尚德破产了。赛维破产了。先行者躺在了黎明前最后一段黑暗里。

贝尔发明电话后，Western Union 拒绝以 10 万美元买下专利。十年后 Western Union 愿意出 2500 万美元，贝尔不卖了。三十年后电话网络覆盖了全美国。但铺网络的那些小公司，大多没活到电话普及的那一天。赢家是后来靠收购和垄断吃下一切的 AT&T。

基础设施的故事永远是这个版本。方向几乎总是对的，但时间差会杀人。

回到 Token。前面讲的那个结构，Token 变成劳动力，人变成接口，Token 配额定义一切，成立的前提是 Token 被持续、大量、加速地消耗。工程师的 10 倍产出靠 Token 供给撑着，砍掉就归零。OpenAI 的 8400 亿估值靠算力承诺撑着，协议终止就缩水。6000 亿的基建靠终端消耗增长撑着，增速一放缓就是空转。

每一层依赖下一层。消耗增速比建设增速慢两三年，整条链上所有人的定价都会松动。

你靠着哪条铁路

2023 年有卡就是爹。2026 年有 Token 就是爹。

听起来像换了个词，底下的变化比大多数人意识到的要深。

GPU 是资产，买到了就是你的，锁在机房里，别人拿不走。

Token 是流量。你的 10 倍产出、你的高估值、你在谈判桌上的筹码，全部建立在一股持续的、不属于你的供给上。水龙头一关，一切归零。

当 Token 变成真正干活的劳动力，人就变成了接在 Token 上面的接口。好的接口能让 Token 发挥更大价值，判断力、审美、经验，这些东西还在。但一个接口能做多少事，首先取决于它被接入了多少 Token。

1870 年代的美国农民发现，种出好小麦还不够，得在铁路边上。1950 年代的手工匠人发现，手艺再好也拼不过流水线上的工人。2026 年的工程师正在发现，代码写得再漂亮，没有 Token 预算，一切都是空转。

当 Token 变成真正的劳动力，人就变成了接口。接口本身的好坏还重要，但接口值多少钱，首先取决于谁在给它供电。

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