博通宣布推出VMware AI工厂，旨在加快AI的生产时间并增强对AI Token经济的控制
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中国软件国际：与月之暗面签署Token分成及联合创新合作协议
BlockBeats 消息，7 月 20 日，中国软件国际发布公告，近日，公司已与北京月之暗面科技有限公司正式签署「登月计划」之 Token 分成及联合创新合作协议，是公司面向高专业价值 Token 运营商转型的关键战略举措。
Palantir CEO：企业对OpenAI、Anthropic等「前沿实验室」不满，后者只追求token最大化
BlockBeats 消息，7 月 2 日，Palantir CEO Alex Karp 昨日接受 CNBC《Squawk Box》采访时言辞激烈批评了 AI 前沿大模型公司，称 AI 的销售方式「完全错误」。 Karp 强调目前企业已对 OpenAI、Anthropic 等「前沿实验室」不满，认为它们只追求 token 最大化（tokenmaxxing），让企业浪费时间和金钱，却把专有价值和 IP 拱手让人。Karp 称企业「愤怒」，将致力于自主拥有 AI 生产资料而非依赖第三方。 6 月 29 日，Palantir 与 Nvidia 合作，将 Nvidia Nemotron 开放 AI 模型部署于主权环境中，主要服务美国政府和关键基础设施客户。据悉，合作系统整合 Nvidia AI 技术与 Palantir AIP、Foundry、Ontology 及 Apollo 平台，帮助机构在本地训练、定制和部署 AI，同时完全掌控数据、知识产权和模型。
SemiAnalysis拆解企业AI预算：Meta曾单月消耗70万亿tokens，但真正的风险不是客户不用AI了
BlockBeats 消息，7 月 1 日，企业 AI 使用正在从「尽量多用」转向「有额度地用」。SemiAnalysis 在 7 月 1 日发布的 Token Budgeting 报告中称，年初一度流行的 tokenmaxxing，也就是鼓励员工尽可能多消耗 AI token 以提升生产力，正在被更现实的预算制度取代。但该机构认为，媒体关于企业削减 AI 支出的叙事被夸大了，OpenAI 和 Anthropic 的 API 业务在今年下半年并未面临实质性预算风险。 SemiAnalysis 团队称，他们通过 Slack、电话以及 Databricks AI Summit 与 50 多家企业客户交流后发现，大多数公司确实开始设置 AI 使用上限，但并没有形成统一标准。低端预算可能只有每人每月 250 至 500 美元，高端预算则可达到每月 2000 美元甚至数万美元。一家美国大型航空航天与国防制造商把部分员工的月度额度设在 250 美元，一家大型制药公司设在 500 美元；Workday、Stripe 等技术更前沿的企业，部分员工预算约为每月 2000 美元。 这与年初的「token 最大化」形成对比。报告提到，Meta 和 Salesforce 等公司曾鼓励员工大量使用 AI 工具。Meta 内部甚至出现过一个名为「Claudeconomics」的仪表盘，对公司前 250 名重度用户进行排名。数据显示，Meta 员工在 30 天内消耗超过 60 万亿 tokens，单个最高用户消耗约 2800 亿 tokens。该仪表盘在相关报道后两天被关闭。Uber 也被报道称在四个月内消耗完 Claude Code 和 Codex 的年度预算，随后设置了每人每月 1500 美元的限额，超额申请需逐案审批。 但 SemiAnalysis 认为，这些极端案例更多反映激励机制和管理松散，而不是企业 AI 支出整体见顶。报告称，前 10% 高消费客户贡献了 AI 实验室大部分收入，这些客户在今年剩余时间削减 API 支出的风险很低。即便 Meta 在 2 月每月消耗约 70 万亿 tokens，并且按标价计算每名员工每年花费接近 5 万美元，SemiAnalysis 估计其仍只占 Anthropic 收入的 3% 至 5%。 企业支出分布也高度不均。SemiAnalysis 引用 Ramp 数据称，前 1% 客户每名员工年均 A
DFlash团队进军Mac，27B模型跑到144Token/s
动察 Beating AI 快讯，Inco AI 开源本地推理引擎 Splash，把 Qwen3.8-27B 在 M5 Max MacBook Pro 上跑到了最高 144 Token/s。LM Studio 随即接入，0.4.25 版本已经可以直接使用。 Inco 此前做出的 DFlash 已经进入 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 和 llama.cpp。Meta、NVIDIA、小米、Poolside 等也给自家模型配了 DFlash 加速小模型。DFlash 会先让小模型并行猜出多个 Token，再交给大模型批量验证，减少逐 Token 生成的计算。 Splash 把这种优化扩到了整个本地推理引擎。它目前只支持 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B，每个模型都单独配了 GPU kernel、内存方案和 DFlash 2 小模型。覆盖的模型少，但换来了更激进的性能优化。 144 Token/s 是 M5 Max 上的最高演示值。换到 Inco 用来做横向测试的 48GB M5 Pro，Qwen3.8-27B 单路短上下文达到 74 Token/s；4 路并发时总吞吐达到 170 Token/s，是第二名的 3.9 倍。这也是 Splash 更适合 Agent 场景的地方。一个 Agent 同时拉起多个子任务时，并发总吞吐往往比单条对话速度更重要。 Splash 本身开源，不绑定 LM Studio。目前需要 M3 或更新的 Mac、macOS 26.4 以上、至少 36GB 统一内存。
全国首个海洋Token工厂落地青岛
火星财经消息,9月17日，2026海洋合作发展论坛“探索深海——海洋未来产业的价值变革”平行论坛现场，全国首个面向海洋产业的专属智能要素供给平台——海洋Token（词元）工厂正式发布并落地青岛。据介绍，海洋Token工厂整体架构包含数据、算力、算法三个部分。数据方面，平台可提供海上作业规范、海洋环境要素等130多类涉海数据，建成面向海洋一线需求的专属数据库；算力方面，已形成总算力规模超过800P的海洋算力资源池，且仍在持续扩容；算法方面，汇聚观海、海星等20多个海洋领域专有大模型，以及“九天”大模型等30多款通用模型。按照规划，海洋Token工厂将深度贯穿深海油气勘探等实战场景，服务行业领军企业需求。(财联社)
Meta给Muse上裂变拉新：邀1人送10亿Token，最多拿200亿
动察 Beating AI 快讯，Meta 的个人 AI Agent Muse 上线邀请码。Alexandr Wang 宣布，朋友注册时使用你的邀请码，双方各得 10 亿 Muse Token，最多可以邀请 20 人。拉满后，邀请者还能提前体验电话等新功能。 这个奖励相当大。Muse 免费版目前每周提供 1 亿 Token，成功邀请 1 人拿到的奖励，数量上等于 10 周免费额度；拉满 20 人就是 200 亿 Token，相当于 200 周的基础免费额度。 Muse 上周刚在美国上线，可以自己浏览网页、连接 App，并代用户发邮件、购物和订行程。上线后一直稳居美国 App Store 总榜前几名。Meta 现在直接用大额 Token 奖励，把首批用户变成拉新渠道。