Tag Archives: Token

COMPUTEX 2026 帶領 AI 走進現實!貿協黃志芳:Token 消耗呈倍數增加

作者 |發布日期 2026 年 06 月 01 日 15:24 | 分類 AI 人工智慧 , ChatGPT , Nvidia

2026 年台北國際電腦展(COMPUTEX 2026)6 月 2 日將在台北南港展覽館 1、2 館及台北世貿 1 館登場,貿協董事長黃志芳表示,目前已從 ChatGPT 代表的「AI 1.0 時代」,邁入「代理 AI 時代」,實際使用過 AI Agent 就會發現運算所消耗的 Token 數量呈幾何倍數成長。

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AI 沒有幫企業省錢,只是把「給員工的薪水」換成「給 AI 公司的 Token 費」

作者 |發布日期 2026 年 06 月 01 日 8:10 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 公司治理

4 月 Uber 技術長 Praveen Neppalli Naga(首圖)透露,公司前四個月就燒光全年 AI 預算。這件事是整個矽谷「token 消耗大比拚」的典型例子。但幾週後,Uber COO Andrew Macdonald 在 Podcast 補刀:token 消耗和給用戶的功能,沒關係。 繼續閱讀..

代理性 AI 刺激記憶體需求擴張,2027 年全球記憶體產值估擴大至 1.28 兆美元

作者 |發布日期 2026 年 05 月 29 日 14:20 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 記憶體

TrendForce 最新記憶體產業研究,AI 發展從大型模型訓練轉向以推理為核心的代理性 AI(Agentic AI)應用,驅動記憶體需求結構性擴張,供給缺口短期無法補足,推升價格上漲。TrendForce 大幅上調全球記憶體產值預估,2026 年產值從前一版 5,516 億美元提高至 8, 893 億美元,2027 年由 8,427 億美元上修至逾 1. 28 兆美元,年增率約 44%。 繼續閱讀..

中國 AI 大模型週調用量再超美國,騰訊混元 Hy3 preview 登頂

作者 |發布日期 2026 年 05 月 04 日 15:30 | 分類 AI 人工智慧 , 網路 , 軟體、系統

綜合中媒及港媒報導,《每日經濟新聞》根據 OpenRouter 最新數據估算,4 月 27 日至 5 月 3 日全球 AI 大模型總調用量為 23.9 兆 Token,較之前一週增長 8.6%,連續兩週上漲。其中,中國 AI 大模型的週調用量上升至 7.942 兆 Token,較上一週增長 81.7%;美國 AI 大模型週調用量為 3.258 兆 Token,較上一週下滑 34.6%。時隔兩週,中國 AI 大模型週調用量再次超越美國。 繼續閱讀..

員工九天狂刷 46 萬次請求,迪士尼 AI 排行榜揭露驚人使用量

作者 |發布日期 2026 年 04 月 23 日 10:15 | 分類 AI 人工智慧 , Claude , 人力資源

迪士尼正以更公開的方式追蹤內部 AI 使用情況。根據《Business Insider》報導,公司已讓部分技術員工接觸名為「AI Adoption Dashboard」的內部儀表板,內容可顯示 Claude 與 Cursor 等 AI 編碼工具的 token 使用量,並列出活躍使用者數、請求次數、token 總量,以及最活躍員工的排行。 繼續閱讀..

「越聰明越燒錢」主動式代理 AI 時代來臨,Token 消耗量翻 30 倍的殘酷現實

作者 |發布日期 2026 年 04 月 20 日 8:10 | 分類 AI 人工智慧 , 公司治理 , 新創

「這季看了我們被投的帳單,真是兩眼一黑又一黑。2026 年不打算再投軟體了,準備轉投硬體。」一位投過多家明星應用企業的投資人,在與筆者交流時說出了這句話。他投過視訊生成、Agent、C 端應用。問他看完帳單最深的感受是什麼,他想了想,說了一句話:「軟體有一個算一個,商業模式都跑不通。」 繼續閱讀..

台灣企業導入 AI 代理面臨三大痛點?Infobip 點出數據孤島、Token 成本

作者 |發布日期 2026 年 04 月 18 日 17:10 | 分類 AI 人工智慧 , 數位內容 , 機器人

台灣企業正積極導入「AI 代理(Agentic AI)」,但目前卻面臨三大執行痛點,全球通訊平台巨頭 Infobip 台灣區業務負責人王耀煒(Daniel Wang)分析,儘管 AI 模型(LLM)運算能力大幅提升,但企業內部仍面臨數據孤島、高昂 Token 成本與認知落差的問題。

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實體 AI 元年,NVIDIA GTC 2026 關鍵技術剖析

作者 |發布日期 2026 年 04 月 16 日 7:00 | 分類 AI 人工智慧 , Nvidia , 技術分析

從 GR00T N1.7 開放商業授權、Isaac Lab 3.0 強調大規模量產訓練能力,到 NemoClaw 強調 Token 成本追蹤與合規部署,可清楚感受到 NVIDIA 正在系統性地將其技術能量轉化為可交付的商業產品。機器人訓練成本的下降、模擬技術的突破、晶片機電生態的完整化,都在共同指向同一個結論,即 Physical AI 的規模化商業化,已從「是否可行」的問題,演變為「速度快慢」的問題。 繼續閱讀..

Meta 員工自建 AI 用量排行榜秀 30 天就破 60 兆 Token,但資料外流迅速撤下

作者 |發布日期 2026 年 04 月 09 日 17:55 | 分類 AI 人工智慧 , 公司治理 , 科技趣聞

Meta 員工自建的 AI token 排行榜「Claudeonomics」近日上線後不久即遭撤下,原因是資料外洩。這個員工自建的排行榜,原本是追蹤 Meta 超過 8.5 萬名員工的 token 用量,並將前 250 名使用者以「Token Legend」、「Cache Wizard」等稱號排名,意外掀起矽谷「tokenmaxxing」風潮。 繼續閱讀..

用越多就代表越進步?矽谷工程師不比寫程式,改比誰燒的 AI Token 多

作者 |發布日期 2026 年 04 月 09 日 9:45 | 分類 AI 人工智慧 , Meta , 國際觀察

矽谷近期掀起一股名為「tokenmaxxing」的新風潮,討論焦點不再是工程師寫了多少程式碼,而是誰能消耗最多 AI token。這場爭論的導火線,是外媒報導指出,Meta 內部出現名為「Claudeonomics」的 AI 使用排行榜,讓員工以 token 用量競爭名次,甚至換取「Token Legend」等稱號。 繼續閱讀..

從通用算力到極致專用:Hard-coded Inference 重塑 AI 推理的經濟邊界

作者 |發布日期 2026 年 03 月 19 日 7:00 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 技術分析

當前 AI 產業的重心已從早期模型訓練轉向推理端部署,此本質上為研發投入轉向營運獲利的商業過渡,訓練雖是高資本投入,但屬於低頻次的研發,推理卻是與營收直接連動的高頻成本中心,若單位 Token 成本無法最佳化,商業模式將難以存續。

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