Token生死线：金融AI企业的降本狂奔

坦白讲，窗口期已经不长了。企业的AI转型，可能要在两年内完成。

盈米基金高级技术总监梁仲智指出，率先完成转型的企业将获得巨大的成本和效率优势，从而锁定所在领域的增量市场。在他看来，AI转型已不关乎发展，而是企业的“生死问题”。

困境：当生产关系跟不上生产力

然而，当前多数企业的AI落地正陷入困境。大量厂商和App仅在原有交互形态上“硬塞”一个AI助手，却难以真正解决用户的业务问题，导致用户使用强度普遍不高。问题的核心往往不在于技术本身，而在于生产关系难以匹配新的生产力，而调整生产关系是一个极其痛苦的过程。

麦肯锡《2026年组织状态报告》的数据颇具警示性：高达88%的AI试点项目未能规模化，主因并非技术缺陷，而是评估机制缺失和治理障碍。相比显性的技术风险，组织准备度不足这项“慢变量”更具隐蔽性，也更容易被忽视。

盈米基金的探索非常具有参考性。自2026年起，这家企业便开始主动求变，展开AI改革。仅在研发端，所有角色便被合并为“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消耗达到每日百万级的真实调用时，成本不再是抽象的数字，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200多个模型，月Token消耗量达千亿级别。AI已不再是实验项目，而是真正成为了水电煤，成为了普通员工日常工作的必需品。

金融场景Token消耗三座大山

在探索降本路径前，盈米基金已尝试了模型分级调度、Prompt精简、缓存与预计算、RAG优化等多种手段，虽有效果，但他们希望找到更接近底层逻辑的解决方案。

梁仲智分析认为，金融场景的Token消耗有三大特征，直接推高了成本：

一是上下文特别长。金融决策需要综合大量信息——一个客户的持仓数据、交易历史、风险偏好、沟通记录，加在一起可能就是几千甚至上万Token。这跟写一个代码补全完全不是一个量级。

二是对准确性要求极高。个人用户可以容忍AI写的博客文章有点啰嗦，但企业却不能容忍AI给出的投资建议算错收益率。这意味着金融场景往往需要更强（也更贵）的模型，以及更多的推理步骤。

三是场景的价值密度差异极大。用户问“什么是基金定投”和高净值客户问“我的500万资产怎么配置”，消耗的Token可能差不多，但业务价值相差几个量级。

“Token焦虑这个词很准确”，但在梁仲智看来，它更多是认知阶段的产物。焦虑往往来自“不知道值不值得”，如果能清楚算出每一笔Token消耗对应的业务价值，焦虑就会消失。

除了常见的“炫技式调用”、“暴力式上下文”、“重复式推理”等浪费外，梁仲智特别指出了一种更隐蔽的浪费：“用概率推理解决确定性问题”。这类场景本该开发成传统软件，一次开发、无限复用，却被反复交给 AI 处理，凭空产生了线性成本。其浪费加起来，可能占企业AI应用50%以上的Token消耗。

为此，盈米基金发展出了一套“Token套利”思维框架：

第一步，判断该场景是否有最优解。如果有，最好的做法是将其开发成传统软件——一次开发、无限复用、边际成本为零，比如基金筛选器、净值查询、账户总览等。

第二步，如果确定没有最优解，再看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“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，而是几十块甚至几百块的人力边际成本。

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

让Token不成为成本中心

事实上，Token成本的精细化管控，正从企业的选修课变为必修课。

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

文言文的启发：Token-Zip压缩方案

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

2024年底，海外社交媒体上出现了一波“学中文省Token”的热潮：美国开发者发现，同样的意思用中文表达，Token数量比英文少很多。

梁仲智通过实测发现：将同一段话分别用英文、现代中文、文言文写出，计算Token消耗。结果惊人，文言文的Token数量大约只有英文的30-40%。

这也是Token-Zip提出的核心思路：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，然后用高成本高质量的模型用文言文思考和回答，最后再还原输出最终结果。相当于在昂贵模型的两端加了一个“压缩-解压”层。

实测显示，在54个跨14个领域的英文提示词用例中，平均节省51%的费用成本，且回复质量也有所提升。“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，减少了废话。”梁仲智补充。

此外，金融场景是一类需要大量自然语言交互的场景，如投顾服务、客户咨询、研报生成、合规审查，这些场景的输入和输出都是以自然语言为主。Token-Zip的benchmark数据显示，自然语言密集型内容的压缩效果最好：如法律60%、教育60%、医疗57%、金融经济类45%。这意味着金融场景天然适合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，盈米基金在Token成本控制上已经构建了一套分层策略：

一是模型路由，不是所有场景都用最贵的模型，只有真正需要强推理能力的场景才会用到顶级模型。并且选择模型的过程也不是一次性决策，而是持续优化的过程。

二是Prompt工程与上下文管理，包括精简system prompt、动态加载上下文、优化few-shot示例等。

三是场景固化，当一个AI场景被反复使用且逻辑稳定后，将其从每次从零推理逐步固化为模板化执行，Token消耗量可能降低80%。AI帮开发人员快速验证一个场景是否有价值、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，当前三步工作都做完之后，对那些确实需要用贵模型且无法进一步固化的场景，便可以使用Token-Zip提供额外的压缩层。此外，盈米基金还实践出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），每个工具都有清晰的语义描述和标准化的输入输出格式，届时AI调用时Token消耗量将大幅降低。

整体来看，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。这套体系的核心不是简单地“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。“消耗Token不是坏事，但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增量。”梁仲智建议。