编辑：刘致呈
审核：徐徐
出品：互联网江湖
大家都知道，过去很长一段时间里，中国互联网的商业底层模式都相对统一。
先用免费内容和服务汇聚流量，再把 DAU 卖给广告主。用户越多，广告库存越大，边际成本越低，规模效应越强……
但自从进入 AI 时代后，这套打法就开始逐渐分化了。
特别是最近，有两件事非常典型：一个是红果用户体量超过了豆包。
据 QuestMobile 数据，今年 9 月，红果的去重用户量达到了约 4.3 亿，一举超过同期豆包的 4.19 亿规模，AI 短剧成了移动互联网使用时长的新增长引擎。
另一个是李佳琦双十一直播带货卖 Token，半小时就卖出了约 2 万亿 Token。
两者，不仅点明了当前互联网的增量动力正在切换至 AI，同时还道出了一个趋势：
互联网经济也在从 " 统一流量广告逻辑 " 走向 "K 型分化 " ——一端是注意力经济，一端是 Token 经济……
K 型增长的十字路口
AI 时代的增量逻辑确实变了。
从年初市场喊出 DAU 已死，TPD（每日 Token 消耗量）永生，到年中百度李彦宏提出 DAA 开始，就已经变了。
只不过，此前人们预想的是后浪对前浪颠覆的故事，可实际上，注意力经济和 Token 经济两者并不是简单的替代，而是一种有交叉、有对立的 K 型分化。
就像红果，虽然红果上有大量 AI 短剧，但它的商业模式依然是互联网广告流量的路数，而今却实现了对豆包 AI 的超越。
并且深入来看，这种超越也不是一种偶然。
一方面在扩张成本上，以红果为代表的内容类产品，天然具备注意力边际收益优势。
每多一个用户，平台就多一份广告库存和时长资产，对应的边际成本却几乎不增加，整体扩张效率也就更高一些。
但以豆包为代表的 AI 效率工具类产品，Token 消耗却几乎没有边际递减。
每多一个活跃用户，平台就要多出一份真实的算力支出。用户增长不再完全等于利润增长，反而意味着成本的增长……
另一方面，AI 正在重新划分互联网产品的价值边界——效率归工具，时间归内容。
核心逻辑是这样的：从大模型的爆发，到现在 Muse、Cue、千问 go！等 Personal AI 的出现，这在客观上就挤压了很多普通工具平台的生存空间。
比如千问 AI，在实现一句话解决用户的吃穿住用行等问题后，其就已经形成了对飞猪、去哪儿和高德们的入口级挤压。
在此背景下，传统工具类产品只剩下两条路：要么对外用 AI 破局，重新争夺入口；
要么对内提高 ARPU 值，把本不该广告变现的场景，现在开始增加广告来填补空缺——这是一种饮鸩止渴，用户拿工具是为了完成任务，不是来逛的，广告只会带来负面体验。
尤其在当前千问、豆包们都主打纯净版的背景下，其还会加速把用户推向 AI 工具类平台……
至于那些跑出来的和真正刚需的 AI 生产力工具们，后续也不会直接依靠广告，而是会选择 Token 变现。
毕竟，工具类平台在广告变现方面本就不占优势，过去只是因为各家在激烈竞争下很难走通会员收费模式，所以才不得已为之。
高德地图等导航玩家就是典型：从一开始的收费模式转为后来的免费使用，再到现在动不动就因为插入广告而被骂上热搜……
相比之下，Token 作为 AI 时代的 " 电力 + 流量 "，不仅本身有押注新战略入口的价值，而且
在 AI 代码、AI 办公和 AI 视频领域，智谱、Anthropic、WorkBuddy 和可灵等核心玩家们也已经验证了 Token 经济的可行性。
它们卖的都不是广告库存，而是任务完成能力；价值计量的也不是 " 占用了多少用户注意力 "，而是 " 完成了多少任务 "，但结果你看，天眼查 APP 显示：智谱市值一度冲到了万亿规模，Anthropic 超万亿美元，就连可灵也将正式踏进资本市场……
由此，如果说过去大家都是围绕注意力经济，去抢用户时间，去卖更多广告、推更多商品。那么今天在 AI 分化之下，整体逻辑就变了：
以工具类为代表的 Save Time 产品广告价值将越来越低，核心想象力逐渐转向 Token 经济；
而因为前者的退潮，所以内容和社交类为代表的 Kill Time 产品广告价值将越来越高，各大内容平台也更有动力去争夺用户时长了。
就像腾讯发力的绿泡泡，又像李亮和秦朔对于字节时间的争论，本质上都是对 Kill Time 价值重估的注脚……
当然，这种分化不仅仅是只有对立，还可以是你中有我，我中有你。
就像电商行业，电商表面上是靠 GMV，核心却离不开 DAU 和流量，所以它们实质上更像是一家广告公司——广告和佣金是核心利润来源。
而在 AI 时代，电商是可以用 AI 改变效率结构的—— AI 选品、AI 客服、AI 素材生成、AI 需求预测等等。
这样做的一个结果就是 AI 越深入，Token 消耗越大，但广告 ROI 和转化效率也提升得越明显。
Token 不再是注意力的敌人，而成了注意力的效率杠杆。
还有短剧行业，现在红果们也是在 Seedance 等一众 AI 平台的助力下，实现了从脚本、素材到剪辑、成片的一站式 AI 覆盖，从而快速做大了内容供给，引爆了整个短剧行业。
当中，AI 在重构效率中消耗了 Token，而效率释放出的时间，又给 Kill Time 应用带来了新增量，二者不是两条平行线，而是相互嵌合……
由此可见，互联网广告的 K 型分化，不是简单的行业景气度分化，而是成本结构、价值计量和商业模式的分化。
这就意味着未来赢家不是单押一边，而是 " 双轮平台 "：用 Kill Time 流量养 Token 场景，用 Token 效率提升广告和电商 ROI。
谁能让两者互为杠杆，谁就能站上 K 型分化的上行曲线……
Token 经济时代：谁是存量，谁又是增量？
当然还有个问题：AI 短剧烧掉了大量 Token，是不是创造了新价值增量？
是，也不是。
说是，是因为红果们确实带来了移动互联网用户使用时长的增量；
说不是，在于短剧平台们用 AI 压低制作成本、用算法制造情绪缺口，本身赚的还是注意力的钱——广告、付费解锁、电商导流等等。
AI 短剧没有改变注意力的总量，它只是改变了注意力的价值分配结构。
这是 Kill Time 应用的最大优势，也是最大限制所在：它们的增量逻辑来自于注意力永远稀缺，而供给永远在重构。
以前是 PC 门户网站，后来是移动端，再后来是短视频，现在是短剧，每一次都是 " 新容器 " 接走旧时长，但总量规模却不会凭空多出 24 小时来……
所以回过头来看，AI 带来的真正价值增量，还是在效率端 Token 的消耗上。
更准确地说：不是 Token 烧得多就是增量，而是 Token 必须变成可交付产出。
毕竟，Token 本身是成本，不是价值。
比如 AI 办公的 Token 消耗，它只有对应着交付方案、数据分析、客服履约等产出结果，才算是带来了增量；
比如 AI 编程的 Token 消耗，对应的则是可运行代码、测试用例和缺陷修复等各种任务；
还有 AI 视频则需要把创意想法变成一段可交付的高质量视频……
如果 Token 不能变成可交付产出，那么它就是一张打了水漂的算力账单；能变成代码、文档、决策、履约，才是真增量。
这也是 K 型分化下的一个核心表现：注意力经济卖的是 " 看 "，Token 经济卖的是 " 交付 " —— AI 的价值增量不在于用了多少算力，而在交付了多少结果。
对于这一点，我们不禁想到了 1.0 时代门户网站对纸媒的降维打击，表面上是读者的注意力从报纸迁移到网页，但本质却是数据库和目录索引代码改变了信息分发的模式。
后来，2.0 时代搜索引擎取代门户网站，乍一看也是注意力的迁移，但内核是 PageRank 和倒排索引代码进一步提升了信息分发的效率。
直到后来 3.0 时代的算法分发，表面是 " 千人千面 "，内核仍是特征工程、排序模型和推荐代码。
这个过程中，真正产生价值的都是代码能力，代码能力把原本稀缺的信息变成了可规模化交付的产出。
只不过上一代分发的是信息，而今，4.0 AI 时代分发交付的是结果了。
也正因此，如果我们把互联网三十年压缩成一句话，那么前半句可能就是 " 把人的时间聚起来 "，后半句则是 " 把人的任务接过去 "。
门户、搜索、算法分发，改变的都是信息抵达人的方式；AI 改变的，是任务被完成的方式。
前者争夺注意力，后者交付结果。
注意力像潮水，涨落常新；交付像河床，决定水流最终留下什么。
所以，K 型分化不是行业撕裂，而是价值归位，只有同时经营 " 看 " 和 " 交付 "，那么企业才能看到下一个时代的最大复利……
