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title: "Token Maxing 到本地开源搭配的转向"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
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# Token Maxing 到本地开源搭配的转向

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 8月22日 · 探所 Curio

_亲历者黄东旭复盘半年账单与 Agent 进化，给出本地开源底座加前沿模型的成本账。_

36 氪这期播客借两位亲历者复盘了一个正在发生的转折：硅谷持续 8 个月的 Token Maxing 烧钱竞赛到今年年中撞上成本墙。据对话中提及，Uber 在四个月里烧穿全年 AI 预算并收回员工 token 额度，Meta 给员工设定 token 使用上限，企业开始从「比谁烧得多」转向「如何经济地用」。

嘉宾黄东旭给出了自己的具体账本：他此前「永远选最强模型」，一天账单四五百美金；如今转向本地开源模型底座（DeepSeek V4 Flash 跑在自己的 Mac Studio 上，约 30 token/秒）+ 前沿模型 Fable 5 处理复杂判断，账单降到一个月两三百美金，本地部分只花电费。他的结论是：大量日常重复任务「只烧电费不烧 token」，前沿模型留给智力碾压的场景。

## 来源档案
- **36 氪硅谷 101 播客**
- 媒体播客访谈实录，嘉宾为天使投资人/工程师黄东旭与前金山 CEO、AI 投资人张宏江
- 一手对话内容可信，但受访者观点为个人经验与看法，Uber/Meta 的具体数字为对话中口头转述，未经公司官方确认

## 延伸阅读
- **Token 账单实战** · 36kr.com(15 分钟) — 黄东旭给出从每天四五百美元到每月两三百美元、以及本地 DeepSeek V4 跑 Mac Studio 的一手成本与速度数据，对想复制这套架构的人有直接参考价值。
- **Agent 创业护城河** · 36kr.com — 后半段两人讨论 Agent 创业分层、可观测性、Agentic Cloud 等 infra 机会，对投资人判断哪些 Agent 公司不会被大模型碾压有启发。

## 来源
1. [36kr.com](https://www.36kr.com/p/3949200336780424)

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