出品｜虎嗅科技组股票配资公司官网
作者｜宋思杭
编辑｜苗正卿
头图｜2026年WAIC现场
这是虎嗅WAIC“追踪Token商业新范式”系列文章第11期。
7月17日，39℃的上海，世界人工智能大会（WAIC）如期而至，门票也和上海的气温一样，热度暴增，一票难求。
“今年WAIC的门票有的地方已经炒到原票价数倍了，甚至有喊价近万元的，非常紧俏。”一位参展商告诉虎嗅。
WAIC开幕式结束后的中午12点，距离上海世博展览馆正式开放还有一个小时。
距离场馆还有约1公里的道路，已经堵得水泄不通。除了参展商和媒体，更多的是从全国乃至全球赶来的“游客”。
但这些所谓的游客不是来看热闹的。他们中的很多人，是来找合作、找项目、找客户，也是在寻找下一张属于自己的AI“船票”。
今年的WAIC迎来了举办以来最大规模的一届大会，上海世博展览馆、徐汇西岸和张江三大片区同步开放，共吸引1100余家企业参展。其中，仅具身智能企业就超过200家。
最热闹的依然是世博展览馆主场馆。这里聚集了今年AI行业最受关注的两条主线：大模型和具身智能。
值得注意的是，和去年相比，以具身智能、AI硬件等“物理世界”、“真实世界”为代表的“AI”元素，成为绝对主角——几乎来看展的创业者、投资人、科研员，都迫切希望知道，AI在真实世界的“渗透深度”到什么程度了。
从世博展览馆北门进入，迎面而来的依旧是各种各样的机器人。与去年“求稳”的机器人很相似的是，大家都只想展示给别人最好的一面，今年会摔倒的机器人依然不太多。
但比起去年，和真实世界的真实互动，成为了展示的焦点：多了很多展示自家机器人在产线上工作的真实样子，比如上下料、搬运物品，以及商超场景的展示。
不过展会愿景和产业现实依然有距离。近期虎嗅与多位具身智能行业人士交流后，得到的答案是，“依然还在POC（概念验证）阶段，虽然甲方企业很想算ROI，但实际上是目前还算不过来账。”
虎嗅还了解到，目前真正能部署机器人的工厂并不多。即便已经部署，一个拥有上千名工人的大型工厂，真正下场工作的机器人，也只有一两台。这似乎与我们在WAIC现场感受到的具身智能的热度不符。
除了具身智能，2026年WAIC的另一大主题就是Token了。简单来说，它原本只是一种模型计算中的一个计量单位，如今却逐渐演变成一种新的商业语言。更准确地说，Token，已经不止是WAIC的关键词。从上海虹桥机场的广告，到2026年的WAIC现场，Token都无处不在——它似乎要包裹住这个真实世界了。
在WAIC现场，越来越多企业开始围绕Token讲商业故事，甚至一些名不见经传的企业总是想把自己包装成“Token工厂”，仿佛找到了自己的救命稻草。
在Token这个语境下，你也能看到AI圈迫切希望与真实世界深度链接：几乎每一个主打Token概念的厂商，都在强调办事。
这可能是当下AI圈的一种隐喻：行业对遥遥无期的“AI理想主义”的耐心在降低，AI正在务实地进入“ROI周期”——它需要能够在真实世界创造可量化的价值，以证明它真有价值。
具身智能的“贫富差距”
在二层H3具身智能展区逛了一圈，一个最直观的感受是：会跳舞的机器人少了，会干活的机器人多了。
去年，机器人还在展示奔跑、翻跟头、跳舞；今年，越来越多企业开始展示机器人在工厂、机场、商超里的真实作业场景，比如上下料、搬运、巡检、分拣。
现场还有人调侃，今年的机器人可以分成四类：“A类机器人会干活，B类机器人会跳舞，C类机器人一动不动，D类机器人连机器人都没有。”这句玩笑话虽然夸张，却某种程度上概括了今年具身智能展区最真实的状态。
头部企业开始展示产业化；更多企业还停留在展示能力；甚至还有一些企业，连机器人本体都没有带来。
有些机器人已经进工厂、机场和超市了，有些机器人还只会打拳、跳舞和炫技。例如，智元展示的是机器人在广州地铁等真实场景中的应用；而宇树机器人则用载人变形机甲来吸引观众。后者甚至把这只变形机甲直接移步到一楼展厅的C位，试图吸引所有游客的目光。
当然，两家公司路线不同，也很难直接比较。一家是toC的机器人，一家是toB的机器人。但无论哪一种，都足以支撑起整个展台。
相比之下，在H4展区，一些知名度还不高的具身智能公司显得安静得多。有的展位只有几张展板，有的甚至没有机器人，只能通过视频介绍自己的技术路线。
这也是今年WAIC让我感受最深的一点：具身智能开始出现明显的头部效应，甚至能感受得到明显的“贫富差距”。
如果说去年大家比拼的是谁先做人形机器人，那么今年，比拼的已经是谁更接近商业化。而商业化带来的，不只是订单，更重要的是资源。这些资源包括资本、合作伙伴、真实应用场景、媒体关注、人才以及训练数据。它们正在不断向少数头部企业集中。
更现实的是，这种集中正在形成一个不断强化的循环。机器人进入工厂，就意味着能够积累更多真实数据；更多真实数据，又意味着模型能够继续迭代；模型能力提升之后，又更容易获得新的客户、更多融资，以及更优秀的人才。
相反，那些还没有进入真实场景的企业，则很难获得第一批订单，也很难拿到高质量数据，进一步吸引人才和合作伙伴。
而这或许才是今年WAIC比机器人数量增加更值得关注的变化。
据企查查，截至2025年底，我国在业存续2744家具身智能相关企业；现场来到WAIC的只有200家，而真正赚取到“流量”的机器人公司也不过是个位数。
从虹桥机场到WAIC，Token无处不在
Token，已经不止是WAIC的关键词。从上海虹桥机场的广告，到2026年的WAIC，Token都无处不在。它已经不只是一个技术概念了，更是整个AI产业新的商业语言。
走进H1模型展区，会发现这里几乎所有企业，都在围绕Token做生意。
甚至可以说，H1展区只有两类企业。一类是AI Infra企业，它们把自己包装成\"Token工厂\"，卖的是推理、算力、调度和交付能力，本质上是在降低每一个Token的成本。另一类则是大模型公司，例如MiniMax、月之暗面Kimi、阶跃星辰、智谱、零一万物、百川智能等。它们看似卖的是模型，出售的同样是Token。
从这种意义上来看，模型越来越像“贩卖”Token的机器。
今年，几乎所有头部大模型公司都来到WAIC。相比去年，零一万物和百川智能重新回到展馆。零一万物不仅带来了吉祥物\"金钱豹\"，李开复也亲自来到现场；百川智能同样搭建了自己的展台。
唯一缺席的是智谱。有接近智谱的人士告诉虎嗅：\"公司目前正处于静默期。\"
然而，比展台更热闹的，是展台之外的竞争。就在WAIC开幕前两天，DeepSeek被曝即将完成新一轮融资，并计划启动IPO。如果进展顺利，2027年DeepSeek有望登陆资本市场。但这同时也意味着，留给其他头部模型公司的时间越来越少。
虽然DeepSeek连续第二年没有参加WAIC，但它依然是整个大会绕不开的存在。
今年，几乎每一家模型公司，都在回答同一个问题，即自己的商业化，到底有什么不同？它究竟能否闭环？但问题的答案明显分化。
例如，阶跃星辰选择把重点放在了终端。
今年WAIC上，阶跃可以说是非常亮眼的存在，其不仅展示了极氪8X，还带来了刚刚发布的STEPX Neo手机。而且在阶跃星辰诺大的展台中，还有连续作业的机器人在搭积木，这是一家与阶跃星辰深度绑定的机器人公司原力灵机，其表面上与阶跃星辰的合作方式是前者机器人公司会使用阶跃星辰的多模态模型；而更深一层的原因是，原力灵机创始人唐文斌和阶跃星辰董事长印奇都来自一家AI公司——旷视科技。
就在WAIC开幕前三天，董事长印奇还抛出一句颇具争议的判断：\"Coding一定不是中国大模型的商业化路径。\"
某种程度上，这也是阶跃星辰选择终端的原因。
但要知道，国内以Coding作为主要商业化路径的不在少数。比如在WAIC开幕式前一天晚上，大模型公司月之暗面Kimi重磅发布开源模型K3，其甚至超过了闭源模型。而Coding正是近一年国内增长最快的大模型应用场景之一。
对此，商汤科技联合创始人、首席科学家林达华告诉虎嗅，\"为什么Coding这个事情两年前大家觉得不值钱现在就值钱了,因为两年前没走通，现在打通了。用户价值能打通了，市场对他的评价就自然会上来。所以，归根结底其实是商业价值闭环的问题。”
不同公司的答案并不相同，有人押注Coding，有人押注终端，有人押注Agent，也有人继续押注企业市场。但它们争夺的，其实都是同一件东西——Token。
今天的大模型竞争，已经不再只是模型能力的竞争，而是谁能够生产更多Token、消耗更多Token，以及最终把Token变成收入。
谁在“疯抢”WAIC门票？
近两年的WAIC都一票难求，但今年明显不同。展馆里，来自世界各地的面孔随处可见，跨界人士也比往年更多了。
如果只是两三千元，也许来的还是普通观众。但当一张门票被炒到“近万元”时，愿意买单的人，也许就不是普通游客了。他们买的，甚至都不是门票，而是一张进入AI产业的\"船票\"。
一个明显的变化是，今年WAIC里最热闹的地方，并不只是展馆内的机器人和所谓的“Token工厂”，展馆外也同样热闹。展馆走廊聚集了交换名片的人，咖啡区也坐满了谈合作的人。
有人来找融资，有人来找客户，有人来找供应链。还有一些海外面孔，认为在中国还可以找到下一家DeepSeek和下一家宇树。
过去几年，来到WAIC的游客，可能还停留在参观，或者是看看AI发展到了哪一步。但今年，大家明显出现FOMO（fear of missing out）心态：自己还能不能赶上这一波AI。
实际上，无论是大模型还是具身智能，行业都远没有走到终局。
大模型能力仍然需要依靠持续迭代，推理成本仍在下降；具身智能的数据积累、泛化能力，以及真实场景中的可靠性，也都还需要更长时间验证。
这些问题，没有任何一家企业能够在短时间内独自解决。
DeepSeek和宇树的出现，既来自长期的技术积累，也有一定的时代机遇。它们当然值得学习，但并不意味着行业的发展路径，就是不断寻找\"下一家DeepSeek\"或“宇树\"。
真正推动产业向前的，仍然是整个行业一点一点解决共性问题。当数据越来越丰富、模型越来越成熟、机器人能够进入更多真实场景之后，今天头部企业与后来者之间的差距，也可能不会像现在这样巨大。
本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4876271.html?f=wyxwapp
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