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前言

黄仁勋2025Computex演讲让我印象比较深的是开头放的一段讲解视频——“智慧就是这样形成的”,反复强调Tokens在人工智能时代的重要性，是人工智能的基石。

今天在看Alphafold3的时候，又看到将序列等输入进行Tokenization这个概念，其实这个概念本身并没有什么新奇，只不过是让我联想到为什么黄仁勋如此强调Token的重要性，为什么在2025主题演讲的开头放一段专门讲解“Token”的宣传片，并将其作为英伟达未来战略的关键概念:。今天就想来好好分析分析。

一、到底什么是Token？——从基础概念到AI时代的核心角色

1. Token的基本定义

Token（词元/标记） 是计算机处理自然语言时的最小语义单位。简单来说，它可以是：

• 一个单词（如 “hello”）
• 一个子词（如 “unhappiness” 拆解为 “un” + “happy” + “ness”）
• 一个符号或标点（如 “?”、“。”）
• 甚至是一个字符（如中文的每个字通常被视为一个Token）

示例：

• 英文句子 "I love AI!" 可能被拆分为 ["I", "love", "AI", "!"]（4个Token）。
• 中文句子 "我喜欢人工智能" 可能被拆分为 ["我", "喜欢", "人工", "智能"]（4个Token）。

2. Token在AI（尤其是大模型）中的作用

在AI领域，尤其是像ChatGPT、DeepSeek、Llama这样的大语言模型（LLM）中，Token是输入、计算和输出的基本单位：

• 输入阶段：模型接收的文本会被Token化（Tokenization），转换成数字ID，供模型处理。
• 计算阶段：模型基于Token之间的关系（如注意力机制）进行推理和预测。
• 输出阶段：模型生成的Token逐个组合，形成最终的回答。

示例：

• 当你问AI "你好吗？"，模型会：
  1. 拆解为Token ["你", "好", "吗", "？"]
  2. 计算每个Token的概率，预测下一个Token（如 "我" → "很好" → "！"）
  3. 最终输出 "我很好！"（同样由多个Token组成）。

二. 为什么Token如此重要？

(1) Token决定AI的理解和生成能力

• 更长的Token序列 = 更复杂的语义理解（如处理长文档、代码、数学推理）。
• Token的拆分方式 影响模型对语言的理解（如中文按字还是按词拆分会影响效果）。

(2) Token数量直接影响算力需求

• 训练阶段：模型需要处理海量Token（如GPT-3训练了约3000亿Token）。
• 推理阶段：每次用户提问和AI回答都涉及Token的生成，消耗计算资源。
  • 例如，生成1000个Token可能比生成100个Token多用10倍算力。

(3) Token成为AI经济的核心指标

• 云服务商按Token收费（如OpenAI的API定价是 $0.002 / 1K Tokens）。
• 企业优化模型时，会关注“每Token成本”（如：如何在相同算力下生成更多Token）。

三. 黄仁勋为什么在2025演讲中强调Token？

开场，老黄用40分钟解读了：Agentic AI时代，英伟达的立身之本——越来越高效地处理tokens（词元）。单位时间内能处理的tokens百倍万倍增长，同时单位算力成本和能耗下降。

1. AI进入“推理时代”：

   • 早期AI（如GPT-3）主要训练时消耗Token，但未来Agentic AI（自主AI） 会在推理时消耗更多Token（如反复思考、验证答案）。总Token = 输入 + 中间计算 + 输出
   • 例如，DeepSeek R1模型用8000 Token解决一个问题，而普通模型只用500 Token但答案错误。

   Agentic AI（如DeepSeek R1）的独特之处：
   它会在“思考过程”中生成大量中间Token（如尝试不同方案、验证逻辑、自我修正），这些不直接展示给用户，但消耗计算资源。

2. Token=AI时代的“新石油”：

   • 就像工业时代依赖石油，AI时代依赖Token的生产效率。
   • 英伟达的GPU（如Blackwell）优化Token处理能力，让企业以更低成本生成更多Token。

3. 反驳“算力过剩论”：

   • 有人质疑“AI是否需要这么多GPU？”，黄仁勋用Token需求增长（如Agentic AI需要100倍Token）证明：未来算力需求只会更大。

三. 未来趋势：Token经济学（Tokenomics）

• 更高效的Token生成 → 更强大的AI（如实时翻译、自动驾驶决策）。 黄仁勋“AI工厂”概念的核心——未来数据中心的价值，取决于它能多高效地将电力转化为Token（智能）。
• 更低成本的Token处理 → 让AI服务更便宜、更普及（如$0.0001/Token）。
• 英伟达的硬件（GPU/芯片）和软件（推理优化） 将成为Token经济的核心基础设施。

总结

• Token是AI语言的基本单位，就像人类语言的“单词”。
• AI理解和生成Token的能力决定了它的智能水平。
• 黄仁勋强调Token，是为了说明AI未来需要更强的算力（英伟达的GPU），并定义“Token经济学”这一新商业模式。