来源：虎嗅APP
寻找30个真实场景里的AI效率样本
AI 行业开始认真算账了。
不是只看模型能力、调用规模和 Token 单价，而是看 AI 投入之后，是否真正进入业务、产生结果、跑出回报。
这也是虎嗅想追问的 AI 四问：钱烧哪了？干成啥了？赚还是亏了？能复用吗？
因为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。
]article_adlist-->我们要做一件事：‘AI商业效率’大公开]article_adlist-->
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。
围绕 AI 四问，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：AI投入发生在哪了？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。
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。
]article_adlist-->我们在找什么公司？AI商业效率怎么看？]article_adlist-->
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。
]article_adlist-->加入‘AI商业效率样本库’，将获得什么？]article_adlist-->
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。
海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
责任编辑：郭栩彤
牛策略提示：文章来自网络，不代表本站观点。
