别给人类写软件了！2026 Token 要涨价！ | 对话硅基流动杨攀

任鑫和徐文浩是大学同学，都是 AI 领域的创业者，自称为 “AI 炼金术士”。任鑫曾将创业项目酒店特价卖给京东，后又创立对话式人工智能公司 GET，现在云九资本投资和孵化 AI 产品。徐文浩曾做过国内最早的机器学习广告系统，后创办 AI 聊天机器人公司 Botab，现在再次创业做 AI for Shopping。他们将定期交流 AI 实践和观点，并邀请朋友分享，希望点燃炼金的炉火。

任鑫和徐文浩讨论了 AI 领域的最新变革，以及 Token 消耗量可能翻倍增长的趋势。杨攀预测今年 Token 消耗数能翻 100 倍，主要原因是 Agent 技术驱动的需求增长，Agent 会构建系统和程序来完成任务。他提到 Claude Code 和 OpenCloud 等工具，认为 Claude Agent SDK 已经把 Agent 的技术设施做好，可以直接套壳使用。黄仁勋认为 Token 消耗双指数增长，来自 AI 客户数量和使用率以及每次使用所需的计算量。

任鑫分享了使用 Manus 的 deep research 报告的体验，指出其质量高但 Token 消耗巨大。杨攀提出一个问题，即生图 Agent 完成任务时，Cloud 的消耗多还是 Banana 和 Veo 的消耗多，并指出 Cloud 消耗更多，因为它需要进行大量推理和生成程序。讨论了 token 消耗的成本问题，认为 2025 年 12 月迎来了一个拐点，因为出现了新的模型，使得 Token 消耗不再是问题。

杨攀提到质朴的 GML4.7 模型，认为它在某些情况下与 Claude Solnit 的表现非常相似，是一个重要的拐点。他认为 DeepSeek 开源后，所有开源模型都在摸高，提升下限。下限的提升意味着更容易在真实的生产环境中使用。成本下降接近一个数量级的情况下，会带来杰文斯悖论，对整个产业产生巨大影响。

杨攀认为，应该开发能力、接口、服务，开发那些被 Agent 调用的东西，类似于 BrowseUse 和 Sandbox。他将人类操作手机 app 比作 agent 调用功能，认为 agent 的数量将远超人类，产业规模将远大于移动互联网。任鑫分享了使用 Cloud Code 剪辑视频的经历，虽然剪辑质量不如人类，但具备了各种能力，并可以不断成长。

杨攀认为，UI 的 automation 是中间状态，未来 Agent 需要的是直接调用 GUI 背后的接口能力。徐文浩认为，最终还是需要 UI 让人来做最后的 confirmation 和 verification。任鑫认为，长期来看，这种形式可能需要更长时间才能被企业接受，因为他们更习惯于看到流程图。杨攀认为，应该做一个 Agent 的界面，让 Agent 直接生成多维表，而不是让人自己拖拉拽。

杨攀分享了一个创业团队还在跟信息化死磕的故事，认为这是与历史发展方向背道而驰。他认为，应该采用 OTT 思维，越过那些追不上的东西。任鑫认为，传统企业在做 AI 转型时，应该尽可能不要用到原来的东西，只用客户关系。杨攀认为，AI 仍然要处理信息、处理数据、解决问题，因此应该找新数据、新逻辑、新流程。

杨攀认为，燃烧 Token 最大的瓶颈是坐在电脑前的人类，未来由 trigger 驱动消耗 Token 的数量将远大于人类发出指令。任鑫认为，客观任务 AI 应该自己闭环，主观任务 AI 应该习得用户的画像。杨攀认为，短期内 AI 让每个人写软件的成本更低，但实际上整个软件产业接下来会急剧萎缩和凋零，因为任何人想解决问题，不需要再去 search 软件，而是直接现场 Token 输出一个软件。

任鑫认为，AI coding 这个词可能会把很多人挡在外面，其实现在小朋友都可以搞，只是搞得好不好。他认为，AI coding 不叫 web coding，它叫 web working，一切的事情都可以做。杨攀认为，现在最大的 gap 是 Infra4Agent，需要把数字世界甚至物理世界对接到大模型大脑上。徐文浩认为，AI 解决的还是数字世界和受控环境的问题，非数字世界和现实世界博弈的过程是 AI 不能完全解决的。

杨攀认为，供给极大丰富的时候，需求的分配权是一个非常强力的东西。任鑫认为，当人力跟人脱离关系后，资本和强权的力量就会相对升值。杨攀认为，AI 向外扩散的速度存在两种模式，一种是慢慢渗透，一种是极短时间内全社会系统性颠覆。徐文浩认为，AI 会比移动互联网想象中快，因为经济不好，裁员太多，溢出的供给会加速 AI 渗透。

杨攀认为，政府有资源投入想做事，大裁员出来的人学习一下 Cloud Code，就可以以个体为单位帮企业解决 AI 进化或数字化的问题。任鑫认为，OPC 一个人独立团队有很大的红利，因为 AI 在个人能力上给的比较多，但对于组织好像都是竞争关系。他认为，传统企业转型是一个可能还会持续蛮多年的市场，但一两个人就够了。

徐文浩认为，改自己公司都挺难的，别说改别人公司了，新的也没有那么容易。他认为，一个人能用的 Token 是有限的，要把 Token 用满，需要做一系列的基建。杨攀认为，徐文浩用不满 Token 的原因是 AI 领导力不够，为 AI 领导力构建的工程体系不够。徐文浩认为，要逐步适应 AI 的能力边界，需要一个验收和信任的过程。

任鑫认为，发起任务不一定要人类发起，AI 应该理解了用户之后自己去发起。如果是在做一个围绕公司周边创新的业务，可以放低质量要求，直接到市场上测试。徐文浩认为，他们在做的事情是提效，并且把这个提效尽量分发给世界上的每个人。

徐文浩认为，有一类软件会大爆发，那就是游戏，广义上的游戏。任鑫认为，AI 创造的一个新的点是它会叠一层创造的乐趣，即使游戏没人玩，创造的过程本身也是一个游戏。他分享了自己用抖音特效将家里的车变成变形金刚的经历，认为 AI 在给大量的人创造一种虚幻的假象，觉得做了东西，但是又没有累着。

杨攀问徐文浩，团队相对于没有 AI 获得了多少倍的生产力，徐文浩认为，如果原来要做同样复杂度的业务，现在需要的人数是原来的 60%，但可以到原来的三分之一。他认为，AI 在把它做出来上是极大的提高生产力，但在把它定义成一个好的问题上，沟通的摩擦还是很多。杨攀认为，人和人的信息交换速率是极低的，有没有可能大家在数字世界里去做 think？

徐文浩认为，有些东西是难以靠沟通解决的，只有自己去体验了沟通带宽才能上来。他认为，很难在短期内解决这个问题。杨攀认为，肯定还是可以往前演进的，有这个时代的一些方法论。徐文浩认为，应该共享一个 GitHub 的 Workspace，那个 Workspace 就是和 AI 互动完的结论和过程。