本文来自微信公众号： 云算计 ，作者：曹亚孟，原文标题：《一文说清 Token工厂》
前言
本文是我对Token工厂整个生态的认知分析，我学产品的速度很快，这点见识不值得私藏。
本文的论点是反复推理严谨论证过的，背后也有一大堆事实证据。但是，那些证据难以简单解释，容易得罪人和泄密，不适合列在公共文章里。
为避免自嗨，本文上线前请5个诤友进行了预览，他们对文中论点的质疑，都被我私下展示强力证据解释通了。但这些证据确实不能公开展示，希望老粉和现实朋友相信我，新粉随缘吧。
本文不接受AI总结和分析，因为这是一篇开创性洞见分析，公共网络上本就缺乏相关的证据。
第一节.Token工厂概念定义
2026年，Token工厂成为流行热词。大家对于新名词都抱有无限的憧憬，但对其细节一无所知。比如“token工厂”的英文应该是“token factory”还是“token foundry”，就没有统一答案。
我结合自己的一线见闻，先科普一下，什么是token工厂？
Token工厂不是一款产品，以生产和消费推理token为目标的一整套上下游生态，包括产品、技术、资源和业务模式。
这个行业生态里有5个产品层，既包括GPU资源，也包括模型优化，还包括面向最终端用户的API/SDK接口。
Token工厂的最终目的是，让客户使用便宜又聪明的token，让投资的硬件和电力等资源，能够物尽其用生产更多的token。
第二节.Token工厂的兴起时机
分析大事，谋事在人，成事在天，谢天，叹天。
2.1眼下时机-模型推演的硬需求
Token工厂突然变成热词。其源动力是，商业模型和开源模型都证明了自己的生产价值。我们生产token不是为了娱乐，而是为了工作，此时业内最大的需求就是“量大便宜的Token”。
从去年下半年开始，我们突然发现AI已经可以胜任中级编程工作，类似的情况还出现在了多媒体行业里。
曾经滞销的GPU资源，特别是相对通用的N卡资源，以及配套的IDC电力，瞬间变成了抢手硬通货。
一堆优质资源加一个好用的模型（开源模型或商业模型），就能通过输出Token的方式对外提供生产力。为了Token生产力足够廉价和方便，市场就需要token工厂。
2.2未来畅想-AI应用大爆发
AI大模型完成编程工作，只是一个开胃菜。我们都在期盼下一个更大的机会——AI应用大爆发。
2014年4G普及带来的移动互联网大爆发，让整个IT行业都赚得盆满钵满。我们自然也能想到，如果AI赋能了各种各样的办公系统、个人应用、游戏APP，会带来更大量级的token生产需求。
我们确实不知道AI应用大爆发，会爆在哪款应用上。但是那么多闲置程序员，他们不会躺平，而是去赌、去试验，给各种应用添加AI功能。这些实验总会有成功的。而这些成功的APP，必然要消耗大量的Token。
2.3小确幸-碎片化能圈地自萌
如果全世界只有少数几家巨无霸token工厂，对从业者来说将是绝境灾难。
当年做云计算的时候，很多人闭眼吹嘘“全世界只需要N（<10）朵云”。一堆云计算从业者还傻呵呵的叫好，请问垄断行业会给员工开高薪吗？
在现实世界中，各种主观客观因素都在导致GPU算力需求碎片化，世界需要几十到上百个token工厂。大量碎片化的行业，才会有新兴团队成长的机会，才会有人才议价空间。
不同的模型原厂，从技术和商业上考量，会需要彼此独立的资源池。
每个投资业主，只买得起一部分硬件和电力，这也会导致资源池碎片化。
每个中型国家都试图将Token生产留在本国，而非放在外国。
Token工厂有入门门槛，但技术和资金门槛都不算太大，并不让人绝望。
如果资本想实现跨国跨区的巨无霸式联合，监管机构也不会同意。
2.4大趋势-中国IT的领先和外溢
中国IT行业靠着互联网和云计算积累下来的人才，很适合做token工厂。
我在多篇文章中已经讲过，依靠着领先的泛互联网行业，中国的IT技术已经是全世界断档式领先。即使是美国，也是靠华裔撑着IT技术的门面。
中国token工厂的主战场不只是国内，而是全球的市场——我们可以自建资源，也可以和当地ISP/IDC合作。
国内确实缺算力，但token工厂的核心竞争力是性价比，而非囤货炒卡的能力。我们仅用那么一点点算力资源，就能和美国AI分庭抗礼。第三国想开展token生产业务，是会选择昂贵的美式方案，还是追求极致性价比的中式技术？
第三节.Token工厂的多层总览
Token工厂这个热词背后有一群公司、一批产品、好多种技术、多样化的业务模式。我们不应该争辩某团队是不是Token工厂，而是应该分辨他们属于哪一类token工厂。
token工厂并不是简单的分类拼接，而是同一个生态内相互关联的玩家。每个玩家，既要和同分类的对手做竞争，也有充分且必要的理由进入其他分类。即使是简陋的token中转站，也可以拥有贯通全行业的梦想。
现阶段GPU厂商占据了绝对的优势，让这五个分层看起来像一个底大上小的金字塔。而第三层和第四层的大玩家离客户更近，有钱有技术，他们都在努力挖硬件墙角，想把更多的营收和利润拿给自己用。
上述原因让token工厂的分类变得更动态，动态的分类是理解困难的，但动态的分类也让整个行业变得有活力、有机遇。
Token工厂分层图里，没有模型原厂。这不是纰漏而是刻意：
Token生产的前提是“有个可用的模型+硬件+电力”，但这也说明，模型原厂是Token工厂的上游供应商。
Token工厂的生产目标是用模型推理的方式，多快好省的输出token。除了项目交付层因为经常做系统集成，要包含一些模型训练任务之外，其他分层都完全不碰模型训练。
模型原厂也在售卖Token，他们就是“MaaS层A面-自有TokenAPI”里的代表厂商。但是，模型原厂内，做训练和推演的两个部门，没有产品技术层面的绑定关系。
在用户视角看，模型原厂售卖Token和合作伙伴售卖Token区别不大。比如从Amazon Bedrock、Google Vertex、Azure上也可以购买Opus4.8的Token。
第四节.Token工厂的分层介绍
本节进行每个分层的大致介绍。
前三个分层属于常识可懂，所以介绍比较简单。
第四第五分层确实新概念很多，我的介绍篇幅也很长。
第1层底层资源层
这一层很好理解，现在风头正劲的硬件厂商和指标难求的电力供应，都位于底层资源层。这一层的玩家向第三、第四层、或者直接向大型客户提供计算所需的资源。
现在的底层资源层（领先的GPU和内存，稀缺的用电指标）有如此暴利，并不是正常的长期现象，而是短期的先发优势。这个分层的玩家并不能高枕无忧，大家都能想到国产芯片和扩充产能，我还能举两个简单的例子。
N厂标配的高价网络设备，已经被第一第二第三层很多厂商多角度替换成廉价平替方案了。网络设备能换，别的硬件早晚也能换。
在热带地区和没有工业化的地区搞AIDC，并不是最优解。热带地区的IDC制冷成本很高。AIDC电力需求巨大，最优选是和高能耗的工厂抢电力；但现在搞AIDC的很多地区，没有为工业化配套的供电系统，只能跟居民用电抢电。
第2层项目交付层
因为硬件和软件都无法做到开箱上电即用，企业购买了硬件资源以后，都需要一个项目交付层来完成硬件和网络设计、现场实施和项目制维护。
现阶段，很多非互联网客户需要大量使用GPU。因为客户自己不做IT，只关注科研教学等任务，就需要一个比较厚的项目交付层，项目交付商可以获得丰厚的利润。
Token工厂每一层玩家都在侵入其他分层。项目交付层并不是底层资源层的施工队，他们就在涉足GPU适配工作，也可以替换部分（比如网络和存储）昂贵的原厂软硬件。
这一层也并不安全，客户只要买了智算IaaS云产品，就不需要关注项目交付层的工作了。所以图中标明，项目交付层会被智算IaaS云侵蚀一部分生存空间。但无论怎么侵蚀，本层工作不会被吃干抹净，即使是云厂商也要完成这些工作。
项目交付层的企业，拥有GPU资源池的设计、实施和维护能力，为求生存发展，肯定要加入智算IaaS云产品层中。这些项目交付公司的转换升级过程中，最缺的是把项目维护变成在线服务的思维方式。
第3层智算IaaS云
我知道，智算IaaS云这个名字并不太顺口。因为这一层产品有好多种可选昵称，比如：AI算力云、GPU容器云、智算云、大模型云平台等等。有些厂商并没有公开售卖智算IaaS云，而是在售卖自有的Token API，这个产品背后也必须依赖智算IaaS云。
无论产品名字多怪，智算IaaS云也是IaaS。IaaS产品的典型特征是“收取资源上限的租赁费用”。只要厂商对外公开售卖的GPU资源，计费单位是“按年、按月、按小时”，交付标准是“我只提供资源不提供token”，这就是智算IaaS云这个大品类。
对于token工厂生态来说，智算IaaS云是一个很重要的技术底座。智算IaaS云后台托管的虚拟化层，是很多性能调优技术的最佳载体，对客户出租裸机可没办法润物无声的应用这些调优技术。
IaaS云都离不了资源运营。现在GPU完全不愁卖，所以其运营复杂度被大大简化了。但从长周期看，无论是错峰复用+大小客户搭售，还是自己投入性能调优软件提高Token生产效率，都能为产品线创造更多的利润。
个别技术领先的厂商，他家GPU容器的单价就是比友商贵很多。其宣称理由是，其容器内置了性能优化技术，客户可以生产更多的token。这种案例足以估鼓励其他玩家，在这层产品也要卷性能调优。
再聊远点，智算IaaS云还能积累很多深厚的运营知识。这些知识不仅可以帮我们自有的资源做降本增效，还能吸引到潜在的合作伙伴。当地ISP和IDC，他们有钱有客户，甚至能游说政策法规，但他们缺少Token工厂相关的投入产出、产品设计、资源调度等一系列知识。把他们拉进来作为盟友，智算IaaS云的资源规模能更低成本更快爆发。
第3.5层软件交付层
软件交付层里，就是被过度追捧的几十种模型调技术，且产品交付物是软件。这不是一个独立的分层，而是一个半层、临时层，其生存空间会被第三和第四层瓜分。
这一层的技术看似很难很重要。但很多IT技术都很重要，且很多技术的难度是过于偏门，导致工程师们的投入不大。
这一层主张的各种模型适配和性能调优的技术，本质上都是在给原厂硬件、操作系统和原厂模型补足缺憾。他们做得越多，越说明这几个主责任方的失职。而主责任方总有补齐缺憾的时候。
十年前云计算行业兴起之后，这类软件卖授权卖原厂支持的商业模式，很容易被云产品云服务替代。这个3.5层的技术，大概率会第3层的IaaS云和第4层的MaaS/PaaS云吸收。当然了，第3.5层的玩家也可以选择进入第3和第4层。
我举个形不似而神似的例子：20年前数据库软件不够完善，不仅数据库软件能卖高价，会安装、备份、监控、调优数据库的DBA也是高薪高职岗位，各种维护数据库的第三方小工具也能挣大钱。而现在DBA就是个普通岗位，数据库成了云厂商的附赠服务。
第4层MaaS层A面-自有TokenAPI
MaaS（模型即服务），就是一个PaaS产品。MaaS/PaaS的典型特点是“按照客户资源用量（Token数量）计费”，第二个典型特点是，用户只能看到API，后台是维护黑箱。
因为用户（包括我本人）只能看到token和API，无法（也没必要）识别token是在哪个具体的资源池生成的。这就让整个Token工厂生态里，最严肃最硬核的MaaS，突然就有个腹黑搞笑的孪生兄弟，所以我把这一层分成了AB两面。
Mass层的A面，Token厂商用自己控制（买或租）的GPU资源池，用开源模型或拿到商业模型的授权，自己亲手生产Token。我给他起了个绕口但务实的名字“自有Token API”。
这个业务形态，能满足现阶段诸位对token工厂的所有想象。一群专职搞AI模型的技术专家，既做模型的稳定性维护，又做模型的线上调优，给客户输出量大管饱的Token。
这一层本来是模型原厂的禁脔，但是开源模型的发展，让很多英雄也能够投身做Token生产了。本层产品也不仅仅是开源的搬运工，而是开源的实践者：
第3层的智算IaaS云，只能分走3.5层一半的优化工作，而另一半优化的载体就在“自有Token API”这里。所有的模型引擎软件和服务的优化，最佳着力点都在本层。
本层产品是一个互联网大并发高服务，资深架构师、资深运维都会根据动态业务负载再做调优和调度。相比圈地自萌的3.5层，这才是泛互联网大行业里，最难有挑战的技术。
这一层同样也在抢第一层硬件和资源方的生意。假设合作方囤积了一批偏门GPU卖不出去，经过这个产品线的努力适配，生产出了通用的Token，最终客户、合作方、自己都是有利可图的。
我更擅长做智算IaaS云，因为那是我的技能舒适区，但我更认可更关注本层工作的价值。我有铁杆兄弟就在本层维护生产模型，我们都相信，随着Token生产需求越来越大，泛互联网行业最优秀的那批通用技术专家，会把维护大模型Token API的技术工作，变得像维护Web API一样明确。
自有Token API拥有比智算IaaS云更深的技术运营潜力，因为它能识别客户的每一条Token请求，那调度的灵活性就大多了。这个服务的最终目标是像CDN一样，极致的调度带来极致的降本增效，亲身实践Token工厂的大道正途。
但是，自有Token API并不是Token工厂的终点，因为它只能管理本节点的Token生产。要想实现Token生产效率最大化，必然要从客户的角度跨节点、跨时区、跨电网来调度Token生产行为。这个工作由第四层B面和第五层客户端调度完成。
第4层MaaS层B面-正规Token中转站
最根正苗红的MaaS层，在本文中只能改名叫“MaaS层A面-自有TokenAPI”。这是因为它有个腹黑搞笑的孪生兄弟，MaaS层B面，Token中转站。
不正规的Token中转站，其技术便宜到网上1块钱就能买到教程，10块钱包教包会，其运营手段也充斥着坑蒙拐骗。因此，我们对token中转站免不了要带着讥讽。
仔细研究后，我发现正规合法、不搞坑蒙拐骗的Token中转站，同样是个严肃的Tob产品，而且和自有Token API能打好配合。
留下客户最重要。我们需要很大的投入才能搭建一个自有Token API的模型，但通过Token中转站就能快速低成本追加客户急需使用的模型。客户在Token中转站上为某个模型猛猛消费，也是在刺激中转站开通自有Token API。
泛互联网IT技术，本就欢迎中间代理调度层。中转站可以比客户（包括一些大客户）更专业的判断Token API的健康度（网络延迟、生成速度、测试质量），并根据这些信息，做出跨节点跨资源池的token生产技术调度。
正规中转站，为了凸显其正规性，现阶段鼓励用户自己指定选择谁家的Token API。但很多模型都有多个Token API厂商报出差异化价格，中转站可以结合健康度和原厂报价，尽量引导客户使用性价比更高的Token。
多个中转站在模糊API原厂，推广自己定义的智能路由模式。现在的智能路由只敢在同一个模型里找不同的供应商，但未来，客户可以不关注自己用了什么模型，提出需求后，由中转站选择调用哪种模型。
自有API可以和中转站联动操作，在自身业务空闲时，要求中转站多给自己分任务，在自身迎来高净值大客户时，主动要求中转站减少访问需求。Token工厂最大效率，就应该跨节点调度啊。
现在token消费的大头还是编程和作图，买家还是一批专业大客户，这些客户相比中转站更信赖自有API。但AI能力一定会外溢到其他场景，会带来海量的小散开发者需求，这些小散开发者需要一个聚沙成塔的token中转站。
Token中转站也有几个明显的问题亟待解决：
现在因为算力太缺，供应商太少，客户指定优先供应商等原因，中转站的调度空间很小。我观测到很多中转站将绝大部分请求，集中抛给一个供应商，没有实现其智能调度的目标，更像个走账代理。
Token中转站的进入门槛偏低。顶尖产研高手从个人发展的角度，更愿意去做自有Token API。仅从人才流动的角度看，自有API下海进入中转站的业务范围，比中转站上岸做自有API更容易。
Token中转站同样在被跨层次产品偷家。Token中转站离客户很近，但第五层上下文优化就住在客户端里，离客户更近啊。
第5层上下文优化和客户端调度层
即使止步于现阶段，大模型也已经足够聪明了。大模型的回答经常让客户不够满意，原因不是模型太笨，而是模型内置的信息过于落伍，用户对模型的提问不够全面准确。
模型原厂会继续提高模型的智商，但Token工厂体系内，可以衍生一个新的产品层级，通过上下文优化的方式，让提问变得更聪明。
这是一个离客户更近、更新潮、但也更缺乏成熟产品形态的产品。我为此写过一篇《分享AI云产品创意》，介绍上下文优化和Token调度工作。各位读者有闲暇可以去读这篇文章，本文简单举几个例子：
当我们部署一个开源大模型，问它“你是什么模型”“昨天球赛的裁判有问题”，模型回答错误才是正常的。因为模型的训练数据里，不包含自己未来的商品名，不包含这届世界杯的赛况。但是大家问手机里的AI APP，都能得到正确的答案，那是因为AI APP为了回答这个问题，搜索了球赛新闻、媒体和球迷评论等公开新闻。
我问AI APP，“我想去八大处爬山”，AI APP告诉我，“因为下暴雨，八大处封山了”。我继续追问“能不能从西山翻到八大处”，AI热忱的提醒我“这条路线都是山脊线，当心被雷劈”。查询公园通告、查询旅游攻略，乃至查询学术、医疗、金融等专业信息，可能要调用付费合作接口，这也是上下文优化。
当大家问AI APP一些敏感话题时，你们会发现，有些APP避而不答，有些APP傻傻的回答。现在大模型应用刚刚诞生，各国的监管机构还是宽大处理，但未来对AI的回答，一定需要进行安全审核。这同样属于上下文优化。
上下文优化工作，是提问者和大模型之间的中间处理和代理层。“中间处理和代理”，那就能做Token中转站的工作。事实上，几个典型的上下文优化产品，也确实在做倒卖Token的工作。
这一层倒卖Token比正规中转站更正规，因为在大模型看来，他们才是提问者，最终用户只是“提问的行为发起者，和提问内容的创意提供者”。
假设自然人用户提问：“今天天气真热啊”。经过了上下文优化以后，提问会变成：“用户在北京，日常爱吃冰棍，他说3月5日这天太热了，他昨天说过肚子疼，请判断他是想吃冰棍还是在开玩笑”。
某些模型，只喜欢A国用户，B国用户无法直接使用该模型。假设A国的航空公司用这个模型的能力做了AI客服，经过A国航空公司对订票的上下文修饰后，这些大模型即使识别出B国用户的护照信息，也不会拒绝为其提供服务的。因为大模型眼里，提问者就是A国用户。
上下文优化还处于非常早期的阶段，大家爱吹爱聊，但产品形态还没完全固定。现在能见到钱的是AI搜索；但我更看好功能更齐全、可能查询付费接口的AI问答；未来一定会推出的回答审核兜底产品。
这层产品最大的问题是，“AI应用什么时候大爆发”，我们都能看到这个趋势，但谁都看不准具体是哪一天。
AI编程、AI作图、AI翻译等场景，虽然不介意第三方做客户端调度，但业务场景过于专一，不需要做上下文优化。
大厂自研的那些AI对话APP，其对话过程确实在广泛的进行上下文优化。但是过于集中、专业和强势的大客户，并不利于上下文优化的产品打磨，且这类客户不需要上下文优化供应商，替他们做客户端调度。
只有那成百上千万的程序员，或者做AI娱乐APP，或者AI对接办公系统，或者其他更有意思的创新，他们才是这层产品的最佳用户。这类小微客户需要我们主导完成上下文优化，不介意我们修改他们的上下文，也愿意将Token调度的工作交给我们。
第五节.Token工厂技术难不难
Token工厂的相关技术，和IaaS、PaaS、泛后端技术没有本质差异。这个行业当然有很高的技术门槛，也有很多项目因为缺乏人才而出洋相，但都是人的问题，不是技术太难了。
5.1硬件电力，难也不难
硬件和电力，因为理解门槛很低，一直是外行人津津乐道的段子。很多资深从业者，因为眼界问题，谈到硬件彻底悲观，谈到电力盲目乐观。
Token工厂就是硬件和电力的使用者，我们必须比段子手思考的更深刻一些。
短期内，因为缺硬件，我们很难。很多资深AI从业者的成功路径就是，堆硬件堆算力做模型训练，他们也没有多少卖token的经验。国内先进硬件的总量只有国外的零头儿，他们当然就悲观绝望了。但我们仅用这么点硬件就能和对手分庭抗礼，这是多么澎湃的希望啊，越缺硬件才越有必要做各种节俭精细化的技术工作啊。
长期看，硬件问题根本不是问题。我确实不知道具体是哪一天，但是，中国想造的东西，一定能造出来，黄老师求着川宝松口让他给中国卖货，他比谁都懂我们的能力，比谁都了解我们的决心。
虽然长期看我们的电力会是全球最充沛的，但短期内AIDC不能盲目乐观。其他国家能够不顾居民用电、不顾其他工厂的生产，仅仅靠市场出价，就把电力卖给AIDC。但是我们这里真不行，短期内我们电力其实比外国还紧张，只是自家电网的盘子太厚了，小型AIDC项目上显现不出来而已。
泛互联网IT圈几十年历史里，硬件是第一次这么重要和昂贵。中国有好几种替代硬件，美国大厂也在做TPU、Trainium2，试图替换昂贵的N卡。至于所谓的软件生态绑定，不过是程序员偷懒而已，要是发起狠来，把计算机做成三进制的也能适配。
5.2智算IaaS和MaaS，不难也难
Token工厂的中坚产品就是第三层智算IaaS和第四层MaaS。这些技术都不难：
智算IaaS，就是云计算产品对GPU场景做了一些适配。
MaaS-A面-自有Token API，是一个略带生僻的PaaS服务。
MaaS-B面-正规Token中转站，就是一个标准的API网关。
上述产品确实也闹出了很多鸡飞狗跳的低级错误。根源问题是，新晋Token工厂玩家，大多是学术研究、软件开发、实施维护的出身，对于“在线服务”缺乏了解和敬畏。
某个绝对不是草台班子的创业企业，其自有Token API服务的SLA非常低，大部分故障的持续时间都超过15分钟，超过1个小时的故障屡见不鲜。
我做了快20年的在线服务，在SRE/在线运维小圈子里也有点人脉。对我和我的朋友来说，做好智算IaaS和MaaS确实是“不难也难”的事儿。
我们说不难，是因为自尊和自信，这些工作都干过。
我们说难，是因为尊重工作的深度，而非手足无措的慌张。
5.3性能调优，只偏不难
我介绍3.5层时，就点评过这类工作了。思来想去，怕得罪人，这一段就少说点。
Token工厂是个刚刚诞生的新行业，Token工厂场景下所需的性能调优技术，只是个偏门工作，不是个难到绝望的工作。
5.4技术运营，未来很难
即使在CPU云计算时代，云厂商很关注也很困惑，产品线怎么能做到“投入更少的资源、制造出更多的产品”。Token工厂同样需要提高Token生产效率，降低Token生产成本。但是，除了技术本身很难之外，技术运营还有三大类难点。
Token工厂的其他短板，都可以从云厂商这里借鉴。但是云厂商因为挣钱太容易太爽快了，他们也没做好技术运营工作，我为此专门写过好几篇文章。Token工厂现在想抄作业，都不知道能抄谁的。
现阶段Token工厂还没到成熟运营期，外部变量实在太多太剧烈。假设我做技术运营，苦心孤诣的节省了5%的资源。这抵不过一次硬件价格波动带来的成本变化、一次模型重大发布带来的需求变化、一个大客户到来或消失带来的负载变化。
能做好技术运营的产品经理、运营专员和项目经理，其智力水平、努力程度甚至技术背景，都跟资深工程师区别不大了。这种人才比资深工程师还要稀缺。
远期来看，技术运营是Token工厂降本增效的核心竞争力。在眼下，技术运营还能召唤合作伙伴。我在介绍第3层时就说过，各国的IDC/ISP，对Token工厂业务早就跃跃欲试了。他们需要技术合作伙伴说清楚这几类运营问题，才能带着真金白银投入这个行业，让我们的token工厂快速低成本大规模的扩张。
合作伙伴需要投入多少钱，能生产多少Token，该怎么定价，多久能回本，预期利润率超过大额存单了吗？
合作伙伴需要配备什么样的技术支撑团队，是硬件接电后全盘代维护，还是需要合作伙伴承担大量的技术责任？
合作伙伴需要寻找什么样的客户，产品推销时，谁来提供什么力度的售前售后技术支持？
结束语.快来吧！难得的新风口
无论是做云计算还是token工厂，无论是做产品还是做技术，我最大的优势就是，我懂IT工程师。我一直在很诚心的和工程师们交朋友。
我以前写很多云计算科普文章，重要目标就是，让工程师们更清醒的使用云计算产品，最好他们能直接加入云计算行业；不太重要的目标是，让在岗的从业者技能更强。
这篇文章的立意不变，只是主场从云计算变成了Token工厂。
首先，我尊重甲方。希望甲方的IT工程师，能够更清醒地使用Token工厂的产品。大家至少不用迷惑：
XXX到底是不是Token工厂，他为什么跟另一个厂商不一样。（当年大家刚接触云厂商时，也是这种疑惑）
这个Token API又难用又昂贵，还总是出故障。但我不知道Token工厂的技术是不是天顶星科技，我们是不是必须忍耐？（大家刚开始用云产品，也是这种疑惑）
第二，我依旧热情地呼吁甲方IT团队的顶尖高手们，快来做Token工厂吧。
这个行业符合天时，规模够大、增量够多。高手们都用过AI编程，能看到生产Token就是在制造生产资料，我们就是要做顺应先进生产力的工作，这就是顺水行舟。
Token工厂所需的技能，对于泛互联网、泛云计算体系内的技术高手来说，有些陌生，但没太大难度。
这个行业几乎是一片空白，大家都有很多发展机会。Token工厂是个全新的行业，几乎没有存量玩家，在岗的多是普通工程师。错过这个机会太可惜啦。
第三，我无论是写云计算还是AI文章，都期望在岗员工能有提升。
但是，这个目标只是随缘。毕竟，在局中的普通人只能随波逐流，有些人是不想学，有些人是想学但学不会。至少看完这些文章，你们或输或赢，总能更明白一些。
借问路在何方，路在脚下。