现在压力全给到了终端模型服务公司和云厂商，因为对应的是前期高额的资本开支之后，投入产出回报之间是否能充分验证的一个新周期。

尽管Agent带动了Token需求的爆发，但是现在行业内部已经开始反省之前的Tokenmaxxing 路径是不是经得起检验。

是不是真的疯狂用AI堆代码烧Token就能获得极好的产出回报和创新？

尽管可能单人在用Agent辅助之后，确实出现了惊人的工作效率，以一打七也好，以一敌百也罢，本质上都只是对应工作流程和效率的提升，但是产出端是不是带来爆款和用户认可才是最后检验AI效果的试金石。

就类似我调研的某个AI视频制作公司，确实用AI能高效的产出，但是依旧存在AI抽卡（建模生成之后的成品筛选）的大量损耗，且制作出来的视频实际上在市场上依旧同质化，诸如在某个品类实际上出现了大量同题材的短视频，大家都在一个赛道上疯狂内卷，创意和首发甚至说被点击的偶然性又构建了新的门槛。用了AI虽然创作出了大量产品，但是大量创作者不一一定能赚钱，所以最后的赢家依旧还是需要IP的辨识度和制作的精细度来实现流量变现。

这家公司之前预计是年内上马60个项目的，现在砍到先做10个精品，本质上代表着后面的Token在短暂的试错性爆发后回归理智。

而大厂在用Agent的过程中也发现了这个问题，就是大量的Token堆出来的屎山代码看起来增加了产出和工作体量，但是效率的提升现在不能以量来评估，而是依旧还是看产出端是不是真的实现了某个项目预期，以及最后在终端使用或者反馈的回报。也就是大厂也在考投入回报，也在考虑模型的Token成本，这就倒逼之前疯狂用海外高端模型的策略现在变成了高难度的用海外的高端模型先跑一遍，保存好方法和结构之后，再用国内的低端模型赋能。

而一些传统行业面临的问题也很直观，诸如一些小程序定制的公司，已经很好的可以用AI导入工作流了，不是AI不好用，而是压根接不到订单。

这本质上不是AI进程的证伪，而是AI投入产出对应回报的再次平衡。

对应海外模型大公司也是一样的，从一开始蜂拥的订阅需求，到大家开始发现自己的需求好像并不需要那么多消耗或者还有更廉价的选择的时候，就会变成极致的模型之间的单位输入输出成本的竞争。

所以AI的波澜，不是技术证伪，而是技术确实可行之后，后半程对于投入产出之间的再评估，模型之间的单位成本之间的PK，这样，工程化能力，投入产出性价比等等才是影响后续基建模式的再一次分化，以及是不是真的需要大规模的疯狂的砸算力基建才能赢得未来的路径的再一次考验。

这不是代表算力基建不需要了，而是说超前的，短期过度投入的节奏的变化，这足以带来一次估值的重构。