魔形智能CEO徐凌杰：Token出海未计算力成本，当下不现实

在AI大模型市场，共识正被迅速重写。2024年初，前壁仞科技联合创始人徐凌杰离开GPU赛道，创立魔形智能（Magik Compute），瞄准“AI Token工厂”这一彼时陌生的概念。如今，随着OpenClaw、Seedance等应用普及，“Token经济学”已在行业内外破圈。2026年3月，中国Token日均调用量突破140万亿。同月，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上预言“未来的数据中心会变成一个生产Token的工厂”，与魔形智能的愿景不谋而合。然而，热潮之下，核心的算力成本问题正成为现实瓶颈。

徐凌杰在近期对话中坦言，当前热议的“Token出海”概念并未充分考虑算力成本，这在当下并不现实。他选择在2024年壁仞科技产品量产、营收攀升并启动上市辅导的“收获时节”转身创业，源于对趋势的预判。他认为，在AI大模型与芯片之间存在着大量待完成的工作，而Token浪潮即将到来，必须抓住精力最好的几年“敢于纵身”。这一判断基于两个关键信号：一是2024年英伟达GTC大会发布的GB200 NVL72集成系统，展示了大规模AI计算的未来形态；二是国内AI公司深度求索（DeepSeek）发布的超大规模模型，揭示了Token作为核心计算单元的重要性。

魔形智能的定位正是填补大模型与底层算力之间的鸿沟，致力于成为高效的“Token工厂”。徐凌杰指出，行业目前对Token经济的热议存在理想化成分，尤其是涉及将Token生产或服务迁移至海外的讨论，往往忽略了电力、芯片集群和冷却系统等构成的巨额算力成本。这种成本结构使得轻率的“出海”设想在当下缺乏可行性。他的观点为火热的Token经济学讨论注入了关键的务实视角，提示行业在追逐愿景时，必须直面基础设施与经济的硬约束。