张钦明打了个精妙的比方：“运营商负责把算力送到家门口，就像修好了水管、接好了电；像我们这样的应用公司，干的是用这些水电去‘炒菜’的活儿。水电一通，以前教育用户‘水能喝、电能烧饭’的成本就省掉了，我们的价值反而更凸显了——大家需要的不再是解释水有什么用，而是谁家的菜炒得更香。”

　　这种分工的明晰，正在倒逼应用层聚焦于真正的产品力。当Token的成本已经薄到足以忽略不计，竞争的战场就从“能不能用上AI”彻底转向“用AI能做出什么不一样的东西”。对“元岳科技们”而言，这是一个好消息。

　　“精准表达更省Token”？真相可能相反

　　采访中，记者提及一个坊间广为流传的说法：“指令越精准，Token消耗越少。”张钦明对此给出了一个反直觉的澄清：“方向是对的，但大多数人理解反了。”

　　他强调，很多人以为“精准”意味着指令越短越省钱，事实恰恰相反——真正精准的指令往往更长，需要更完整的上下文描述。“而且真正费Token的不是你问的那句话，是机器生成出来的东西。像我们做视频，烧算力的是把文字变成画面那一步，跟你的措辞精准不精准基本没有关系。”

使用AI大模型制作视频。

　　精准省的不是单次生成的成本，而是“返工”的隐性消耗。指令含糊，机器理解有偏差，产出的内容不合意，用户就得反复修改。而大模型的机制是：每一轮对话，之前所有上下文都要重新计算一遍。一次说清楚和来回拉扯五轮，Token消耗可能相差十倍。“这是一种滚雪球式的累积，比大家想象的要凶猛得多。”