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Google Pixel 3 Lite XL再曝光：DXO最强大的单摄像头中频？_我的网站
A | Token不够用了！AI时代最火“新生意”｜WAIC 2026现场观察 作者／ IT时报 毛宇 编辑／ 郝俊慧 孙妍 Token不够用，已经成为当下AI创业者的第一焦虑。
B | 1月14日：在Geekbench数据库中，富士康像素3XL手机出现。 7月的上海世博展览馆，2026世界人工智能大会（以下简称WAIC 2026）上，除了忙忙碌碌的机器人、排布密集的炫酷超节点机柜，记者听到最多的话题便是“Token”。 一位来自杨浦的个人创业者站在展馆门口，跟《IT时报》记者算了一笔账：他做AI短漫剧应用，每月在Seedance上的API调用费要花掉上千元。“身边真正做开发的，很少用便宜的方案。”他表示，无论国内外的模型，只要好用，创业者都愿意咬牙付费。 就在创业者抱怨Token价格昂贵的同时，展馆另一头，厂商们正热火朝天地讨论如何把Token做成“工厂”，大规模、标准化、像印钞票一样输出Token。出乎意料的是，这是像素3 Lite XL，中间端像素手机之前已经暴露。数据表明，该产品单核运行得分为1805，多核运行得分为5790。 Token告急之下，Token工厂正加速赶来。 启明创投主管合伙人周志峰在WAIC“启明创投·创业与投资论坛——从算力原点到应用落地的进化征程”上感慨，AI产业的“速度、强度、烈度，是人类在这几百年工业革命、信息革命中没见过的超高水准”。其他方面包括Android 9.0系统、6GB RAM等。他同时抛出一组基于全球最大AI聚合平台OpenRouter的数据：美国企业使用中国模型构建AI应用的Token占比，从2025年上半年的4.5%上升至2026年年中的46%，自2026年2月8日以来，美国公司每周调用中国AI模型的比重更是持续保持在30%以上。“也就是说美国企业将近一半的Token是跑在中国模型上的”。根据爆炸情况，Pixel3Lite系列包括两部手机Pixel3Lite和Pixel3LiteXL，前者配备了Luan670处理器，后者是Luan710处理器。 Token，是贯穿这条路径的“燃料”。两款产品均不使用刘海平屏风。Pixel 3 Lite有一个5.5英寸的全屏（18.5:9），XL Lite有一个6英寸的全屏（18.5:9），分辨率为1080p。
C | 此外，较小的Pixel 3 Lite将使用432GB存储配置，不支持内存扩展，同时保留3.5毫米耳机孔，前端单摄像头为800万像素。有传言称，Pixel3拥有与Pixel3相同的后部1200万像素单摄像头。作为最强的单相机，像素3在DXO中的综合得分为101。 展馆里的高频词 Token工厂是什么？简单说，就是把底层的算力、模型、推理引擎打包成标准化的Token服务，按量售卖，按需交付。它不再是卖硬件、卖算力，而是直接卖“智能输出”，你付多少钱，我就给你多少Token，用完即止。 “客户只要结果，那我直接打包给他就行了。”在WAIC 2026的另一个会场——张江科学会堂，来自天津的融科联创信息技术有限公司工作人员告诉记者，他们正在考虑往Token工厂方向转型，“既要做服务器，也要卖Token，现在的趋势就是这样”。如果Pixel3Lite搭载了同一款相机，再加上谷歌摄像头强大的算法，那么它在中端市场应该没有竞争对手。
D | 他解释，很多中小客户不懂算力调配，也不关心底层架构，“客户可能连GPU和CPU都分不清，但清楚自己需要Token。” 于是，一套“简单粗暴”的解决方案应运而生——一台预装模型、推理引擎与计费系统的服务器，插电即可启用，按Token计费。“卖给中小企业，一台就够了，”他说，“顶多两三台”。 不仅是服务器厂商，“Token工厂”的概念正在席卷整个算力产业链。清华大学背景的清程极智在展区提出了Token“前店后厂”模式，后厂是标准化的算力集群，前店是Token商店；PPIO发布了面向Agent时代的“智能Token工厂”；范式智能则把展台做成了“AI 2.0 Token工厂”的全景展示，创始人戴文渊在采访中透露，2026年一季度的Token收入已超过去年全年。 这个模式的诱惑力在哪儿？戴文渊在大会期间算了一笔账：如果集群利用率能做到极致，Token工厂的毛利率可能达到70%～80%。 周志峰在演讲中给出一个更宏观的判断：未来12到24个月，AI应用的商业模式将加速脱离互联网时代的Freemium（免费增值）逻辑，转向以结果和价值定价。 同时，原本被业界戏称为“AI水电煤”的Token付费模式也正在发生变化，一批AI产品开始把价签上的计量单位，从“Token”换成了“任务完成数”甚至“有效交付件”。衡量AI公司的核心指标，将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。 这一趋势已在多个领域显现，比如Zendesk在2025年初推出了基于AI解决方案的定价模式——按“成功解决的工单数”收费，而非按客服座席数；Intercom将AI客服Fin的定价锚定在“自动解决率”上；Salesforce的Agentforce平台直接以“每次AI对话”为计费单元，法律科技公司Harvey则按“成功完成的法律研究任务”定价。 Token依然没有统一定价 尽管当下AI行业内人人言必称Token工厂，但至今仍未形成统一的行业标准。
E | 这里的“标准”指的是Token从生产到交付全链条的质量、计费、计量、服务等级等一整套规则体系。 Token与Token并不等值。中国工程院院士郑纬民在商汤主办的“算创·无限——Agentic时代AI基础设施创新发展论坛”上指出，Token的实际商业价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定。不同业务场景需要不同等级的服务标准，只有高等级、高品质的Token才能支撑复杂智能体的规模化落地。 “行业普遍存在模型虚标、算力质量不透明、计费模式粗放等问题，压缩模型沿用原品名报价、节点缓存命中率差异，导致同等算力调用成本悬殊”。不同的Token工厂、不同的模型厂商，定价方式五花八门，折扣力度差距明显，且“根据用量大小，给的折扣不一样。
F | ”山海引擎COO彭璐向《IT时报》记者坦言，“每家公司套餐价格都不一样，目前没办法统一定价”。 在张江科学会堂展区，博思芯宇展台打出了一张“Token成本拆解”牌：单位Token成本 = Token总成本÷有效Token产出，Token总成本由三部分构成——CAPEX（资本性支出，算力设备折旧）、OPEX（企业的日常运营开支，包括电费、散热、运维等）、有效产出保障成本（故障防控、容错调度），它试图用这套公式，帮算力运营商把每一分钱算清楚。 启明创投也在论坛上发布了“2026 AI十大展望”。其中，将安全可信与产品效果、Token成本并列为影响企业AI大规模落地的三大关键变量。
G | 在周志峰看来，AI基础设施的竞争正在进入系统级阶段——“竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节，未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群，以实现低成本、高效率的Token生产”。 Token炼就“新石油” Token工厂，是被现实逼出来的生意。
H | 在H2算力展区，记者遇到了一位正在咨询Token工厂产品的创业者。他做的是医疗影像AI，每天处理大量CT图片，上个月光API调用费就烧掉了上万元，“想来大会看看有没有更便宜的Token，”他说。 Token的消耗量，已经膨胀到了一个令人咋舌的地步。 周志峰在论坛上透露，中国日均消耗大模型Token，从2024年1月到现在上涨了超千倍。有数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿增长至140万亿，但据阶跃星辰联合创始人、首席技术官朱亦博在启明创投论坛上指出，在Token需求快速增长的同时，算力供给增幅相对有限，这也进一步凸显了 AI 基础设施创新的价值。面向 Agent 时代，行业不能只依赖算力规模扩张，还需要通过模型、系统与芯片的协同设计，持续提升单位算力的智能产出和任务交付效率。“如果Token继续翻倍，加上模型的尺寸越来越大，对Infra的挑战将持续增加。” 然而，在供需之间，依旧有着结构性的失衡。一边是创业者喊着“不够用，价格贵”，一边是算力厂商喊着“赚钱难、跑通累”，中间的鸿沟，恰恰是Token工厂想要填补的空白。 一位深耕企业级智能体领域的创业者告诉《IT时报》记者，他们今年帮客户落地智能体项目，客户最关心的问题已经从“能做什么”变成了“Token要花多少钱”，“以前谈AI，大家兴奋的是能力，现在热潮褪去，开始算账了”。
I | 大模型领域的“杰文斯悖论”还在持续，Token越来越便宜，需求规模反而爆发式增长，算力总支出还在持续增加。
J | WAIC 2026上，Token工厂正从概念展示落地为实体产品。谁能在Token这个“新石油”的炼化链条上跑得最快，谁就可能成为AI时代最大的赢家。 排版／ 季嘉颖 图片／ IT时报 采访对象 来源／《IT时报》公众号vittimes E N D。
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Current article:http://ivf8i.shangyaohujunwei.bond/ydj/20260826/653.html
Published on:20:06:34