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Gizmodo 报道了《华尔街日报》CIO Journal 新专栏，重新审视了“tokenmaxxing”现象——即企业以前通过疯狂购买 AI 模型代币来最大化产出的阶段。与预期的热潮会消退相反，专栏认为这种做法 并未死亡；它已变异。作者指出，公司现在正把支出转向 “前沿模型”，这标志着从以代币数量为驱动的消费，转向对最先进 AI 系统的精准投资。
“前沿模型只是对真 AI 信念的最新表达。”
文章暗示，虽然原始的代币大批量购买策略已趋于衰退，但对前沿 AI 能力的根本需求仍在，正在重新塑造资本在 AI 生态系统中的投向。
市场影响（分析）
AI 基础设施需求仍然旺盛 —— 即便代币数量增长趋于平稳，对运行前沿模型所需的高性能计算、存储和网络的投资仍可能保持强劲。主要云平台等供应商有望受益于企业持续的支出。
定价动态演变 —— 随着焦点转向高端、次世代模型，定价结构可能从按代币计费转向基于使用量或订阅的模型访问层级。投资者应关注领先 AI 供应商如何调整其变现策略。
AI 预算的战略再分配 —— 企业可能会将预算从广泛的代币消耗重新分配到有针对性的高影响力部署（例如领域特定的大型语言模型）。这将影响将 AI 服务嵌入产品线的公司的盈利预测。
对关注 AI 行业的投资者而言，关键结论是 资本正从单纯的代币消费转向获取先进模型能力。虽然 tokenmaxxing 热潮表面的强度可能看似下降，但对 AI 进步的根本承诺正在加深，且可能对云服务、AI 软件供应商以及集成前沿模型输出的企业产生连锁影响。
来源：Gizmodo，2026‑07‑20