坦白说，企业实现AI转型的窗口期正迅速收窄。预计在两年内，相关变革必须完成，否则将面临严峻挑战。

盈米基金高级技术总监梁仲智指出，那些率先完成AI整合的企业，将获取显著的成本与效率优势，从而牢牢锁定所在领域的增量市场。在他看来，AI转型已不再是单纯的发展问题，而是关乎企业存亡的“生死关键”。

困境：当组织形态难以匹配技术升级

然而，当前多数企业的AI落地实践正陷入重重困境。大量厂商与应用仅仅在原有交互模式上“硬塞”一个AI助手，却迟迟无法有效解决用户的业务痛点，导致用户的使用黏性普遍偏低。问题的症结往往不在于技术本身，而在于现有的生产关系无法适配新型生产力，而调整这种生产关系则是一个极其艰难的过程。

麦肯锡《2026年组织状态报告》中的数据颇具警示意义：高达88%的AI试点项目未能实现规模化落地，其主要原因并非技术缺陷，而是评估机制的缺失与治理层面的障碍。相较于显性的技术风险，组织准备度不足这一“慢变量”更具隐蔽性，也更容易被企业忽视。

盈米基金的探索实践极具参考价值。自2026年起，这家企业便开始主动求变，积极推动AI改革。仅在研发端，所有角色便被整合为“产品工程师”。其旗下的AI智能助手“AI小顾”已累计处理超过100万个用户提问。当Token消耗量达到每日百万级的真实调用时，成本不再只是一个抽象的数字，而是一张实实在在的账单。

据盈米基金董事长肖雯近日公开透露，盈米内部已部署超过200个模型，月Token消耗量高达千亿级别。AI已不再是实验性项目，而是真正成为如同水电煤一般的基础设施，成为普通员工日常工作中不可或缺的必需品。

金融场景中的Token消耗三座大山

在探索成本优化路径之前，盈米基金已经尝试了模型分级调度、Prompt精简、缓存与预计算、RAG优化等多种技术手段。虽然取得了一定效果，但他们更希望找到一种更贴近底层逻辑的解决方案。

梁仲智分析认为，金融场景的Token消耗存在三大特征，直接推高了运营成本：

一是上下文长度特别长。金融决策需要综合海量信息——例如，一个客户的持仓数据、交易历史、风险偏好以及沟通记录，这些信息加在一起可能涉及几千甚至上万Token。这与编写一个简单的代码补全任务完全不是一个量级。

二是对输出准确性要求极高。个人用户或许能容忍AI生成的博客文章略显冗长，但企业绝无法接受AI给出的投资建议计算错误收益率。这意味着金融场景往往需要调用更强大（也更昂贵）的模型，并执行更多的推理步骤。

三是场景的价值密度差异极大。用户询问“什么是基金定投”与高净值客户咨询“我的500万资产该如何配置”，两者所消耗的Token可能相差无几，但其业务价值却可能相差数个量级。

梁仲智表示：“‘Token焦虑’这个词很贴切。”但他认为，这更多是处于认知阶段的产物。焦虑往往源于“不知道值不值得”。如果能够清晰计算出每一笔Token消耗背后对应的业务价值，那么焦虑便会随之消失。

除了常见的“炫技式调用”、“暴力式上下文”、“重复式推理”等浪费现象外，梁仲智特别指出了一种更为隐蔽的浪费：“用概率推理解决确定性问题”。这类场景本应被开发成传统软件，实现一次开发、无限复用，现在却被反复交由AI处理，从而凭空产生了线性成本。这类浪费加总起来，可能占据企业AI应用中超过50%的Token消耗。

为此，盈米基金发展出了一套“Token套利”的思维框架：

第一步，判断该场景是否存在最优解。如果存在，最佳做法是将其开发为传统软件——一次开发、无限复用、边际成本为零，例如基金筛选器、净值查询、账户总览等功能。

第二步，如果确认没有最优解，再判断Token套利是否成立。在线性成本场景中，Token消耗本质上是在购买一种“非线性增长的杠杆”。

基于此，盈米基金选择在金融投顾场景上大量投入Token。让每一个Token替代的不是几分钱的计算成本，而是几十元甚至几百元的人工边际成本。

梁仲智指出：“工业革命的机器是一次性投入、边际成本趋于零的；而AI时代的机器是按使用量付费的，边际成本不为零。在传统软件时代，我们追求一次开发、无限复用；在AI时代，我们追求的是每一次调用都能创造正向价值。这是一个根本性的思维转变。”

让Token不再是成本中心

事实上，对Token成本进行精细化管理，正从企业的选修课变为必修课。

高盛在2026年5月发布的报告中指出，AI行业正从成本叙事转向利润叙事。报告显示，主流大模型的Token定价已从此前每年约40%的降幅趋于平稳，而由英伟达、AMD、谷歌TPU等驱动的每Token算力成本，仍在以每年60%到70%的速度下降。这两条曲线的“剪刀差”正逐渐打开利润空间。高盛预计，到2030年，消费端和企业端Agent将合计推动全球Token消耗量较2026年增长24倍，达到每月约120千万亿个Token。

从文言文中获得的启发：Token-Zip压缩方案

“如果现代中文比英文更节省Token，那么作为人类语言中信息密度最高的书面语之一，文言文是否也适用？”

2024年底，海外社交媒体上掀起了一波“学中文省Token”的热潮：美国开发者发现，表达相同的意思，使用中文所需的Token数量比英文要少很多。

梁仲智通过实际测试发现：将同一段话分别用英文、现代中文和文言文写出，计算其Token消耗。结果令人惊讶，文言文所需的Token数量大约只有英文的30%到40%。

这正是Token-Zip方案的核心思路：使用一个低成本、高速度的模型将用户原始输入翻译成文言文，然后调用高成本、高质量的模型用文言文进行思考和回答，最后再将结果还原输出。这相当于在昂贵模型的两端加设了一个“压缩-解压”层。

实测数据显示，在54个覆盖14个领域的英文提示词用例中，该方法平均节省了51%的费用成本，并且回复质量也有所提升。梁仲智补充道：“我们推测，这是因为文言文的简洁性迫使模型更聚焦于核心信息，从而减少了冗余内容。”

此外，金融场景是一类需要大量自然语言交互的领域，例如投顾服务、客户咨询、研报生成、合规审查等。这些场景的输入和输出都以自然语言为主。Token-Zip的基准测试数据显示，对自然语言密集型内容的压缩效果最好：如法律领域可达60%、教育领域60%、医疗领域57%、金融经济领域45%。这意味着金融场景天然适合采用Token-Zip所代表的压缩方案。

构建系统化的成本控制体系

过去两年间，盈米基金在Token成本控制方面已经构建了一套分层策略：

一是模型路由，并非所有场景都使用最昂贵的模型。只有那些真正需要强推理能力的场景才会调用顶级模型。而且，模型的选择过程也不是一次性决策，而是一个持续优化的过程。

二是Prompt工程与上下文管理，包括精简系统提示词、动态加载上下文、优化少样本示例等。

三是场景固化，当一个AI场景被反复使用且逻辑趋于稳定后，将其从每次从零推理逐步固化为模板化执行。这样一来，Token消耗量可能降低80%。AI可以帮助开发人员快速验证一个场景是否具有价值、逻辑如何，一旦验证通过且模式稳定，就可以进行场景固化。

当然，当以上三步工作都完成之后，对于那些确实需要使用昂贵模型且无法进一步固化的场景，便可以借助Token-Zip提供额外的压缩层。此外，盈米基金还实践出了一条最具战略价值的路径——AI原生能力再资产化，即将企业内部所有的金融能力（如数据查询、投研分析、交易执行等）封装成AI原生的标准化工具（MCP Server）。每个工具都拥有清晰的语义描述和标准化的输入输出格式，届时AI在调用时，Token消耗量将大幅降低。

总体来看，从模型路由到场景固化，再到Token-Zip和AI原生工具封装，盈米基金正在构建一套系统化的Token成本控制体系。这套体系的核心并非简单地“省钱”，而是让每一笔Token消耗都变成可计算、可衡量、可优化的价值投资。

当你知道每一个Token都在为你购买非线性增长的杠杆时，Token焦虑就会真正消失。梁仲智建议道：“消耗Token并非坏事，但在这个过程中一定要思考，如何将这些Token消耗稳定且持续地转化为企业的增量价值。”