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CCV合伙人刘一昂：Token半年消耗量增10倍，AI创业机会源于产业链重构
2026年，AI应用的实际落地速度正显著超越多数人的预估。
Token消耗量在半年内增长了10倍，Coding Agent正逐步替代IDE，OpenClaw在四个月里完成了一个开源项目的完整生命周期——从大模型到应用层，产业链的每个环节都在经历重新整合。
在此背景下，一线投资人对赛道的观察逻辑也出现了变化。
近期，在星地AI应用孵化器第三期开营仪式上，创世伙伴创投（CCV）合伙人刘一昂围绕“AI应用创业方向与投资机会”进行了深入分享。
他从Token消耗的爆发式增长入手，梳理了OpenClaw从火爆到降温的完整过程，分析了中美AI产业的路径差异，并最终为AI创业者提供了具体建议。
以下是经潮涌AI整理的演讲实录：
我先列举几组数据，但可能两三个月前的数据到现在已经显得过时了。
2024到2026年，Token消耗量增长了150倍。
OpenRouter是美国一家知名的Token路由和分销商，尽管市场占有率只有几个百分点，但它能洞察市场全貌。今年它的周消耗量已从2.1T增至24.5T。过去任何一种基础设施（无论是电网、互联网流量，还是算力）都未曾达到这种半年的增速。3月份的日均Token消耗量已突破140万亿。
与此同时，成本在急剧下降。
ChatGPT 4刚推出时，一兆Token大约需要20元，现在仅为0.4元。
整个行业的推理成本正处在快速下降的轨道上。
OpenAI七月底发布的新5.6 Luna，价格又降至原来的五分之一。
更重要的是，消耗结构正在转变。
最初，人们使用AI主要是聊天，Token消耗较低。但现在，单次Agent任务的消耗已达到聊天场景的50到100倍。长程任务（例如用户睡觉时AI仍在工作）一晚上的Token消耗可能是几万倍。
视频生成领域，中国公司（如可灵、seedance2.0）已在全球市场占据很高份额，那里的Token消耗更为巨大。
有机构预测2025到2030年中国推理市场将有370倍增长，我认为这个预测偏于保守。
从规模来看，中国的Token总体消耗量肯定远超美国。但美国的ARR（年度经常性收入）远超中国，存在数量级差距。
美国主要由三大厂商竞争——OpenAI、Anthropic、Google（尽管Google已落后，但声称要在六个月内迎头赶上）。它们的方向是开发大能力模型、采用高定价策略。
中国则延续了其传统优势：擅长价格战、工程能力强。
有趣的是，中美在AI和Token分发领域的商业交流速度，远超过去几波科技浪潮。Hugging Face的下载量中国已超越美国，OpenRouter上前六大模型全部来自中国。
HuggingFace 2026年春季报告
从收入结构看，美国厂商主打高定价路线，中国厂商的收入主要来自企业私有化部署。中国的C端和小公司付费意愿相对较弱，主要客户集中在大公司和国央企手中。
产业链层面也在分化。
美国模型厂商已将模型和生态整合成一个统一产品。中国虽然大厂也在尝试，但今天仍以“卖水电煤”为主。
这意味着产业链上仍有创业者的机会，尚未达到赢家通吃的阶段。
2026年上半年最大的主题之一，是从Chat到Agent的工作流转变。
Coding Agent是今年上半年全球最大的主题，也是大厂竞争的核心赛道。
Codex、Claude Code，以及Cursor——这家公司目前的处境很微妙。
几个月前，大家对IDE的竞争还非常激烈，但现在新的观点是：我们不再需要IDE了。
Claude Code和Codex这类新的harness工具，已在很大程度上能替代IDE。Cursor这种没有自研模型能力的传统IDE路径，如今面临巨大危机。
视频生成是另一个高增长方向。巨头偏爱这个方向，因为Token消耗量非常大。
客服和营销类的OPC已从概念发展到产业规模。许多地方政府在建设OPC产业园。两个人的公司服务十家公司，这两个人就能过得不错。如果这一趋势持续，可能打破以往SaaS市场的一些格局。
AI for Science也是今年新兴的方向。AlphaFold进展迅速，最新一代已不允许商业应用，团队出来成立新公司，今年融资超过20亿美元。中国也有类似公司发展迅速。
我想完整回顾一下OpenClaw的兴衰，因为我从2月份开始使用，到5月换成了Hermes，完整经历了这个过程。
这是一个个人开源项目。
四个月内，GitHub星标突破30万，单日最高新增1.7万颗星——这是开源界的史诗级突破。它导致Mac mini脱销。这个产品当时已是苹果准备砍掉的一条产品线，但OpenClaw让它重获生机。
更重要的是，OpenClaw带动了国产大模型的发展。今年春节后的第一周，Kimi的收入超过了2025年全年的收入。从对话到Agent，这个转变是今年、甚至未来五年，大家都会津津乐道的话题。
但OpenClaw很快降温了。安全问题可能只是原因之一。作为使用者，我的体会是：
第一，版本更新曾每天一次，但更新后所有插件都无法使用，需要重新调整，过程很痛苦；
第二，Token消耗是个黑盒。你不知道它在做什么，一个死循环可能五分钟就把你五小时的Token额度耗尽了。
我认为这是独立开源软件的一个宿命。OpenClaw的起飞和降落，对它自身值得反思，但对我们整个行业来说，是一个警示——表明这个行业正在发生变化。
OpenClaw退潮后，整个Agent行业仍在增长。
Anthropic现已成为国际领头羊，ARR达到450亿美元，其中Claude Code这个软件产品的ARR就达到40多亿美元——注意，这不是模型收入，而是软件产品收入，发布仅14个月。
Codex最近也在频繁更新、追赶。
两强相争，今年的精彩程度同样令人瞩目。
我想做出一个判断：未来AI产业生态将建立在Token分发的商业模式之上。
谁掌握了Token分发最关键的节点，谁就能获得这条产业链中最大的收益。这与互联网时代巨头掌握流量分发节点的逻辑相同。
但Token分发与流量分发存在结构性差异：
第一，大模型的切换成本极低。换个模型，一个命令就完成了，基本无缝无感。大模型本身几乎没有网络效应——不像微信，难以替换。
第二，Token的生产有明确成本。每个Token的生产成本虽下降迅速，但边际效益并不显著。规模效应当然存在，但不如传统互联网产业那么强。
因此，今天产业链的结构正在变化。模型提供商→Token路由/工厂（阿里百炼、字节火山、硅基流动）→Agent层（Work Buddy、Codex、Claude Code、开源项目）→终端应用。
终端应用也在分发Token。许多应用本质上就是“套个壳”继续卖Token。这个模式能否成功？今天还需观望。
从中国市场来看，阿里云是国内典型的玩家。大家都在讨论智谱和MiniMax，其实更应该关注阿里和字节——它们才是今天中国最大的生态链玩家。
DeepSeek是另一种玩法：只做模型（最近也要推出harness，但产品仍不追求大而全），超高性价比，集中力量单点突破。这与国内华为昇腾芯片的能力和架构密不可分。
当前架构中还有一些基础设施缺失，这些东西可能在未来一到两年内被弥补。但在巨头博弈的环境下，创业公司仍有机会——因为最终可能不是一家通吃。
第一，Agent的交互层。
MCP、ACP今天已成为一些相对标准的协议，但中间仍有许多不完善之处。还包括Agent之间的支付协议——Visa、Coinbase等巨头都在做，但终局尚未确定。不止支付，还有众多Agent之间以及Agent与传统服务之间的交互层值得关注。
第二，记忆层。
大模型的切换成本低，但Memory是今天非常重要的基础设施。无论是端侧Memory还是云端Memory，其切换成本非常高。今天你换Codex、换Claude Code、换WorkBuddy，记忆很难迁移。统一的记忆层价值极高。
第三，Ops层。
新的AI时代，整个软件行业将发生翻天覆地的变化。MMOPS层和LMOPS层都有很好的机会。
第四，边缘设备层。
每个Token生产都有成本，可以在云端租用，也可以在端侧运行，或放在边缘云。千问35B的模型已能解决许多问题。今年Mac mini卖断货，表明端侧运行模型的算力需求在爆发。模型能力提升、端侧硬件能力提升、KV Cache层面的优化——两端推进，这个方向将带来巨大机会。
第五，视频生成。
可灵（快手拆分）2025年6月上线，现在ARR已突破7亿美金。中国公司在全球已占据非常垄断的位置。这是除基座模型和大厂竞争之外，一个中段的高确定性赛道。
第六，AI for Science。
这不是巨头关注的最重要方向，产业链相对独立。AI制药这两年发展迅速，国内一些公司叠加了AI效率和中国效率，在研管线数量已接近海外顶级药厂。但仅用AI做工具和软件太单薄，要真正深入产业替代低效率环节。
创业者要记住：Coding已是巨头必争之地。如果你发现了什么有趣的机会，欢迎交流，但一定要注意巨头的竞争。
本文经潮涌AI整理发布，内容基于演讲实录，部分表述有润色调整。
本文来自微信公众号“壹番财经”（ID:finance_yifan），作者：太史詹姆斯，36氪经授权发布。
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