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2026年，AI应用的落地速度正在超出大多数人的预期。
Token消耗量半年内涨了10倍，Coding Agent正在取代IDE，OpenClaw用四个月走完了一个开源项目的完整生命周期——从大模型到应用层，产业链的每一个环节都在被重新洗牌。
在此之下，一线投资人观察赛道的逻辑也在发生改变。
近期，在星地AI应用孵化器第三期开营仪式上，创世伙伴创投（CCV）合伙人刘一昂围绕“AI应用创业方向与投资机会”展开了深度分享。
他从Token消耗的爆炸式增长讲起，梳理了OpenClaw从爆火到退潮的完整周期，分析了中美AI产业的路径差异，最后给出了对AI创业者的具体建议。
以下是经潮涌AI整理的演讲实录：
Token消耗量半年涨10倍，推理成本在急速下降
我先说几组数字，但可能两三个月前的数字到今天都已经偏老了。
2024到2026年，Token消耗量增长了150倍。
OpenRouter是美国一个著名的Token路由和分销商，虽然市场占有率只有几个百分点，但它能看到市场的全貌。今年它的周消耗量已经从2.1T涨到了24.5T。过去任何一种基础设施（无论是电网、互联网流量，还是算力）都达不到这种半年的增长速度。3月份的日均Token消耗量已经突破140万亿。
与此同时，成本在急速下降。
ChatGPT 4刚发布的时候，一兆Token差不多要20块钱，现在只有0.4。
整个行业推理成本正处于急速下降的通道中。
OpenAI七月底发布的新5.6 Luna，价格又降到了1/5。
更重要的是，消耗结构在发生变化。
最早大家用AI就是聊聊天，Token消耗很低。但现在，单次Agent任务的消耗已经达到聊天场景的50到100倍。长程任务（比如你睡觉时AI在替你干活）一晚上的Token消耗可能是几万倍。
视频生成领域，中国公司（比如可灵、seedance2.0）已经在全球市场占据了非常高的份额，那里的Token消耗更加巨大。
有机构预测2025到2030年中国推理市场将有370倍增长，我觉得这个预测偏保守了。
中美AI产业的结构性差异
从量级来讲，中国的Token整体消耗量肯定远超美国。但美国的ARR（年度经常性收入）远超中国，有数量级的差距。
美国主要是三大厂在竞争——OpenAI、Anthropic、Google（虽然Google已经落后了，但它号称要在6个月内迎头赶上）。它们的方向是做大能力模型、高定价。
中国则延续了我们传统的优势：能打价格战、工程能力强。
很有意思的是，中美在AI和Token分发领域的商业交流速度，远超过去几波科技浪潮。Hangingface的下载量中国已经超越美国，OpenRouter上前六大模型全部来自中国。
HuggingFace 2026年春季报告
从收入结构来看，美国厂商主打高定价路线，中国厂商的收入主要来自企业私有化部署。中国的C端和小公司付费意愿相对偏弱，主要客户集中在大公司和国央企手里。
产业链层面也在分化。
美国模型厂商已经把模型和生态焊成一个统一产品。中国虽然大厂也都在尝试，但今天仍然还是以“卖水电煤”为主。
这意味着产业链上还有创业者的机会，还没有到赢家通吃的程度。
从Chat到Agent，工作流正在发生结构性转变
2026年上半年最大的主题之一，是从Chat到Agent的工作流转变。
CodingAgent是今年上半年全球最大的主题，也是大厂竞争的核心赛道。
Codex、Claude Code，还有Cursor——这家公司现在的处境很微妙。
几个月前大家对IDE的竞争还非常激烈，但现在新的论调是：我们不需要IDE了。
Claude Code和Codex这种新的harness工具，已经可以在很大程度上替代IDE。Cursor这种没有自研模型能力的传统IDE路径，今天面临非常大的危机。
视频生成是另一个高增长方向。巨头很喜欢这个方向，因为Token消耗量非常大。
客服和营销类的OPC已经从概念发展到了产业规模。很多地方政府在建OPC产业园。两个人的公司服务十家公司，这两个人活得就蛮好的。这个趋势如果能持续，可能会打破过往SaaS市场的一些格局。
AI for Science也是今年刚刚兴起的方向。AlphaFold的进展很快，最新一代已经不允许商业应用了，团队出来成立新公司，今年融了20多亿美元。中国也有类似的公司走得很快。
OpenClaw的爆火与退潮：一个开源项目的宿命
我想完整回顾一下OpenClaw的兴衰，因为我自己是从2月份开始用，到5月换成了Hermes，完整经历了这个过程。
这是一个个人开源项目。
四个月时间GitHub星标突破30万，单日最高新增1.7万颗星——这是开源界的史诗级突破。它把Mac mini拉断货了。这个产品当时已经是苹果快砍掉的一条产品线，但OpenClaw让它重新焕发了生机。
更重要的是，OpenClaw带飞了国产大模型。今年春节后的第一周，Kimi的收入超过了2025年全年的收入。从对话到Agent，这个转变是今年、甚至未来五年，大家都会津津乐道的话题。
但OpenClaw很快退潮了。安全问题可能只是原因之一。作为使用者，我的体会是：
第一，版本更新曾经一天一更，但更新后所有插件都用不了，要重新调整，这个过程很痛苦；
第二，Token消耗是个黑盒。你不知道它在干嘛，一个死循环可能五分钟就把你5小时的Token额度拉爆了。
我觉得这是独立开源软件的一个宿命。OpenClaw的起飞和降落，对它自己值得思考，但对我们整个行业来说，是一个警报——告诉我们这个行业在发生改变。
OpenClaw退却之后，整个Agent行业仍在增长。
Anthropic现在已经是国际头牌，ARR达到450亿美元，其中Claude Code这个软件产品的ARR就达到40多亿美元——注意，这不是它的模型收入，是软件产品收入，发布仅仅14个月。
Codex最近也在不断频繁更新、追赶。
两强相争，今年的精彩程度也是异彩纷呈。
Token分发产业链：新的商业逻辑正在形成
我想下一个判断：未来AI产业生态将构筑在Token分发的商业模式之上。
谁掌握了Token分发最关键的节点，谁就能拿到这条产业链中最大的果实。这跟互联网时代巨头掌握流量分发节点是一样的逻辑。
但Token分发和流量分发有结构性差异：
第一，大模型的切换成本极低。你换个模型，一个命令就换了，基本无缝无感。大模型本身几乎没有网络效应——不像微信，你根本换不掉。
第二，Token的生产是有明确成本的。每个Token的生产成本虽然下降很快，但边际效益并没有那么明显。规模效应肯定有，但没有传统互联网产业那么强。
所以今天产业链的架构在发生变化。模型提供商→Token路由/工厂（阿里百炼、字节火山、硅基流动）→Agent层（Work Buddy、Codex、Claude Code、开源项目）→终端应用。
终端应用也在分发Token。很多应用本质上就是“套个壳”继续卖Token。这个模式能不能work？今天还需要观望。
中国市场来看，阿里云是国内非常典型的玩家。大家都在讨论智谱和MiniMax，其实更应该看看阿里和字节——这才是今天中国最大的生态链玩家。
DeepSeek是另一种玩法：只做模型（最近也要推出harness，但是产品仍然不追求大而全），超高性价比，集中力量单点突破。这跟国内华为昇腾芯片的能力和架构是分不开的。
创业机会：基础设施缺失处，巨头博弈间
今天架构里还有一些基础设施在缺失，这些东西可能在未来一到两年内被弥补上。但巨头博弈的环境下，创业公司仍然有机会——因为最后可能不是一家通吃。
第一，Agent的交互层。
MCP，ACP今天已经是一些相对标准的协议了，但中间还有很多不完善的地方。也包括Agent之间的支付协议——Visa、Coinbase、等巨头都在做，但终局还未定。不止支付，也还有很多agent之间和agent和传统服务之间的交互层值得关注。
第二，记忆层。
大模型的切换是低成本的，但Memory是今天非常重要的基础设施。不管是端侧Memory还是云端Memory，它的切换成本非常高。今天你换Codex、换Claude Code、换WorkBuddy，记忆很难迁移。统一的记忆层价值非常高。
第三，Ops层。
新的AI时代，整个软件行业将发生天翻地覆的变化。MMOPS层和LMOPS层都有非常好的机会。
第四，边缘设备层。
每个Token生产是有成本的，可以放在云端租用，也可以放在端侧，也可以放在边缘云。千问35B的模型已经能解决非常多问题了。今年Mac mini卖断货，说明端侧跑模型的算力需求在爆发。模型能力提升、端侧硬件能力提升、KV Cache层面的优化——两头怼，这个方向会给大家带来非常大的机会。
第五，视频生成。
可灵（快手拆分）2025年6月上线，现在ARR已经突破7亿美金。中国公司在全球已经占据了非常垄断的位置。这是除了基座模型和大厂竞争之外，一个中段的高确定性赛道。
第六，AI for Science。
这不是巨头关注的最重要方向，产业链相对独立。AI制药这两年发展非常快，国内一些公司叠加了AI效率和中国效率，在研管线数量已经接近海外顶级药厂。但光用AI做工具和软件太薄了，要真的深入产业替代低效率环节。
创业者要记住：Coding已经是巨头必争之地。如果你发现了什么有意思的机会，欢迎交流，但一定要注意巨头的竞争。
本文经潮涌AI整理发布，内容基于演讲实录，部分表述有润色调整。
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