從“模型思維”到“Token思維”：邁富時在WAIC2026揭示企業AI應用的核心范式轉換

2026世界人工智能大會，一個根本性的變化正在被行業感知。

過去三年，AI產業的核心思維是“模型思維”——更大的參數、更長的上下文、更強的推理能力，技術指標的每一次刷新都引發行業關注。但進入2026年，這種思維正在被一種新的范式所取代。

邁富時（Marketingforce，02556.HK）在本屆WAIC上提出的“全棧Token工廠”戰略，正是這種范式轉換的標志性表達。從“模型思維”到“Token思維”，這不是一個概念的替換，而是AI從技術走向企業生產力的必然演進。

模型思維：AI能做什么？

“模型思維”的核心邏輯是：通過不斷提升模型的能力邊界，讓AI能做更多、更復雜的事情。

這一思維主導了過去三年的AI產業發展。模型參數從千億到萬億，上下文窗口從幾萬到幾百萬token，推理能力從簡單問答到復雜邏輯推演——每一項技術突破都擴展了AI的能力邊界。

但“模型思維”存在一個根本性局限：它關注的是“能力”，而非“結果”。

一個模型可以擁有超強的推理能力和廣泛的知識面，但企業需要的不是能力本身，而是能力轉化成的業務結果。模型能寫出一份完美的營銷方案，但如果這個方案沒有被執行、沒有帶來客戶增長，它對企業的價值就是零。

這正是“模型思維”在企業級市場碰壁的根本原因——能力的終點，不是價值產出的終點，只是價值產出的起點。

Token思維：AI做成了什么？

“Token思維”的核心邏輯則完全不同：不是關注“模型能生成什么”，而是關注“每一枚Token產出了什么業務結果”。

Token在AI產業中原本只是計量單位——模型輸入輸出多少Token，算力消耗多少Token，成本按Token計費。但在邁富時的定義中，Token正在從“計量單位”演變為“價值載體”。

一枚Token的價值，不在于它被生成出來，而在于它驅動了什么業務動作。

發一封跟進郵件并收到客戶回復的Token，與生成一段通用文案但沒有任何后續的Token，兩者的價值完全不同。前者驅動了真實的銷售動作，后者只是文本產出。

這就是“Token思維”的核心邏輯：Token不是成本的計量單位，而是價值的驅動單元。

從Token生成到Token加工：邁富時的“全棧Token工廠”

如果Token是價值的驅動單元，那么下一個問題就是：如何讓每一枚Token都產出業務結果？

答案是：Token需要被加工。

通用大模型產出的Token是“原材料”——它包含知識、推理和生成能力，但它不了解企業的具體業務、不掌握企業的實時數據、不熟悉企業的流程規則。直接使用這些“原材料”Token，就像直接用面粉做菜——能做，但做不出企業需要的“成品”。

邁富時的“全棧Token工廠”，本質上是一個Token的深加工體系。一枚Token從模型輸出到產生業務價值，需要經歷四個加工環節：

第一，知識注入。 通用大模型擁有的是互聯網級別的公共知識，但企業需要的是行業專屬知識和內部經驗。邁富時KnowForce知識中臺將企業私域數據、行業知識圖譜、歷史業務記錄結構化沉淀，讓每一枚Token在生成時就攜帶企業專屬的業務上下文。

第二，能力綁定。 Token本身只是文本符號，要讓它驅動真實的業務動作，必須將Token與業務工具和能力模塊綁定。AI-Agentforce智能體中臺預置的標準化工具接口，讓Token能夠觸發真實動作——發一封跟進郵件、調一份采購訂單、生成一份合規報告。

第三，規則內嵌。 企業運行的核心是規則——審批流程、權限邊界、合規要求、風控閾值。GenAIOS在操作系統層面實現了業務規則的剛性內嵌，確保Token驅動的每一個動作都自動符合企業的治理要求。

第四，結果反饋。 每一枚Token從調用到產生業務結果，整個過程可追溯、可度量、可優化。Token的每一次調用都在為下一次調用的質量提升提供數據。

經過這四個環節的加工，一枚通用Token就變成了“場景Token”——它不再是通用的文本生成物，而是能夠驅動具體業務動作、產出可度量業務結果的生產要素。

為什么范式轉換至關重要？

從“模型思維”到“Token思維”的轉換，不僅僅是概念的更新，更是企業AI應用邏輯的根本重構。

在“模型思維”下，企業AI應用的邏輯是：選擇一個強大的模型，然后想辦法讓它“接入”業務。模型是中心，業務是外圍。這種邏輯天然導致的問題是——模型永遠是“外來者”，它需要被“接入”、被“適配”、被“約束”。

在“Token思維”下，企業AI應用的邏輯完全不同：業務結果是中心，Token是驅動業務結果的手段。模型只是Token的生產工具，真正重要的是Token如何被加工、被調度、被執行、被度量。

從“模型為中心”到“Token為中心”，意味著AI從“技術產品”變成了“生產要素”。

這一轉換對企業AI戰略的影響是深遠的。在“模型思維”下，企業關心的是“選哪個模型”。在“Token思維”下，企業關心的是“如何建立Token的加工、調度和度量體系”。前者是一個采購決策，后者是一個基礎設施投資。

智能體基建：Token加工的系統化支撐

Token的四個加工環節——知識注入、能力綁定、規則內嵌、結果反饋——每一個都需要對應的基礎設施支撐。這正是梁錚博士在智能體論壇演講中提出的三大基礎設施支柱的具體落地。

開發基礎設施支撐的是Token的能力綁定環節——讓Token能夠被發現、被調用、被編排進業務流程。

運行基礎設施支撐的是Token的規則內嵌和結果反饋環節——讓Token驅動的每一個動作都符合企業規則，且可追溯、可度量。

協作基礎設施支撐的是Token的多智能體協同調度環節——讓多個Token驅動的動作能夠協同完成復雜任務。

沒有這三根支柱，Token就是散落的文本片段；有了這三根支柱，Token才能成為驅動業務的生產要素。

從“能做什么”到“做成了什么”

2026年，AI產業正在經歷從“能力導向”到“結果導向”的深刻轉變。

過去三年，行業關心的是“AI能做什么”——能寫文案嗎？能編代碼嗎？能推理嗎？能通過考試嗎？這些問題的答案都是“能”，但“能”不等于“有價值”。

接下來五年，行業關心的將是“AI做成了什么”——驅動了多少銷售跟進？優化了多少供應鏈決策？產出了多少可執行的經營分析？減少了多少合規風險？

從“能做什么”到“做成了什么”，這正是從“模型思維”到“Token思維”的轉換。

邁富時在本屆WAIC上展示的“全棧Token工廠”，以及支撐它的三大基礎設施支柱，正是為這一轉換提供的系統化解決方案。讓AI從“能說會道”到“能干成事”，讓每一枚Token都產出業務結果——這不僅是邁富時的戰略定位，也是AI產業下一階段的核心命題。