大模型卷到0.025元/百万，迈富时借场景Token吃到红利

DeepSeek V4上线后，百万Token 仅0.025元。什么概念？《三体》三部曲总字数约90万字，Token化后大约120万Token。也就是说，让DeepSeek V4读完整个《三体》三部曲，成本——3分钱。不够买一颗棒棒糖。

大模型厂商卷到这个地步，我由衷佩服。但转头看看企业客户，他们的反应很有意思：

“哦，又便宜了。但是它听得懂我们公司的话吗？”

翻译一下：模型再聪明，听不懂企业“黑话”，等于零。

什么是企业黑话？

比如，“这个客户是A级”——模型知道A级是什么意思吗？A级意味着高意向、高预算、决策周期短，还是意味着要特殊审批、要法务介入、报价要留余地？

“这套流程必须过法务”——模型知道什么情况下触发法务审批吗？法务审批的标准是什么？过不了怎么办？

“这个报价不能给这类客户”——模型知道“这类客户”是哪一类吗？是有过违约记录，还是有特殊条款限制？

这些“黑话”，没有写在任何通用语料里。它们散落在CRM系统的备注栏、企微聊天记录、培训PPT、老员工口头禅里。

你要模型懂这些，只有一个办法：把企业自己的知识喂给它。

这就是迈富时“知识中台 KnowForce AI”干的事。

它不是把文档扔进模型就完事。而是把企业知识结构化——做成知识图谱、建立权限体系、设置合规边界、打通业务流程。

没有这个过程，DeepSeek V4就是一个没入职培训的超级实习生。

聪明是真聪明，但该说的不该说的分不清，该走流程的瞎拍板，该保密的到处说。三天就给你闯祸。

有了这个过程，AI才变成“懂规矩”的企业员工。

这还没完。

懂黑话只是第一步。你还要让AI能干完一整条业务链，而不是东一榔头西一棒子。

比如销售场景：线索进来，AI要能判断优先级、生成个性化话术、触发跟进任务、记录交互日志、更新CRM状态。不能只会写“亲，考虑得怎么样”。

比如研发场景：需求来了，AI要能拆解任务、生成代码、跑测试、修bug、补注释、更新文档。不能只会写“// TODO: implement this”。

这就需要智能体中台AI-Agentforce。

你可以理解为：多个AI员工组成的“虚拟部门”，有分工、有协作、有流程、有审计。一个智能体负责线索分析，另一个负责话术生成，另一个负责合规审核，另一个负责CRM更新——它们之间通过中台调度协同。

没有中台，每个AI各干各的，重复造轮子、重复消耗Token，效率低下还乱成一锅粥。

有了中台，Token变成可计量、可优化、可复用的生产资源。智能体之间共享上下文、记忆、工具，单位Token的商业产出大幅提升。

好了，现在AI懂黑话了，也能协同干活了。最后一个问题：企业怎么付费？

传统SaaS的收费方式是：按人头、按月、按功能模块。但Token经济的收费方式是：按“结果价值”付费。

迈富时推行的是“按效果考核的多元化计费模式”。翻译成人话：帮客户赚到钱，自己才能分钱；帮客户解决复杂问题，才能收到高价。

这比卖订阅费难多了。但好处是：一旦跑通，客户粘性极高。

为什么？因为客户不只是在买工具，而是在买一个“持续进化、明天比今天更懂他业务”的AI员工。

迈富时2025年KA客户1609家，同比增长105.5%；续费率98%。

翻译：客户进来了就不走，而且越用越多。

所以回到开头：大模型卷到0.025元/百万Token，企业关心的是“便宜”吗？

不，企业关心的是“这东西到底能不能帮我干活”。

DeepSeek V4负责让AI更聪明。迈富时负责让AI进企业——听懂黑话、遵守规则、协同干活、产出结果。

模型厂商做“智商”，应用平台做“入职培训”+“组织协作”。

两者缺一不可。但最终，企业只为结果买单。

所以那些只会喊“我们接入了DeepSeek V4”的公司，别再自我感动了。重要的是接入之后，你让AI干了什么活、出了什么结果、省了多少钱、赚了多少钱。

这才是企业真正关心的问题。