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　　1.3千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。

　　据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。

　　1 个英文字符 ≈ 0.3 个 Token1 个中文字符 ≈ 0.6 个 Token

　　那么在中文世界里，1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在70-80万左右，相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。

　　5月份，月均处理480万亿个；7月份，月均处理980万亿个；10月份，月均处理1.3千万亿个。

　　而且需要注意的是，不止谷歌看重“Tokens消耗量”这一指标，OpenAI最近也首次公布了30家Tokens消耗破万亿的“大金主”。

　　以谷歌为例，它在这个指标上取得的最新成绩无疑是谷歌AI实力的具象化体现。

　　根据谷歌CEO皮猜在今年I/O大会上公布的一张图，一年前谷歌月均处理的Tokens数量才9.7万亿，如今却已突破千万亿级大关。

　　并且，从大会结束到现在，根据Logan Kilpatrick（真实身份为谷歌AI Studio负责人）提供的内部数据，谷歌每月处理的Tokens用量还在连续暴涨，且暂未看到任何放缓迹象。

　　根据艾伦AI研究所研究员Nathan Lambert撰写的一篇博客，目前国内外主要大厂的Tokens用量如下：

　　本季度我们处理了超过100万亿个Tokens，同比增长5倍，其中仅上个月就创下了50万亿个Tokens的记录。

　　据此分析，微软的Tokens处理能力还远够不上千万亿级别。而且你别忘了，微软早期就与OpenAI有过合作（负责托管OpenAI模型），起步比谷歌更早。

　　此外，像OpenAI、国内的字节跳动、百度等公司，文章指出目前这些公司均达到了日均万亿Tokens的处理量级。

　　不过这里要插一句，在刚刚过去的开发者日上，OpenAI公布其API调用量为每分钟60亿Tokens，这串数字换算成月度总量是260万亿Tokens。

　　当然这还只是API的部分，如果加上Tokens消耗量更大的ChatGPT订阅业务，这一数字还会更大，但具体是多少目前则缺少官方数据。

　　整体而言，仅按公开可查的确切数据来看，谷歌在“千万亿”这一级确实是独一档的存在。

　　几乎同一时间，谷歌云还公布了一组最新数据，里面除了提到1.3千万亿这个数字，还表示：

　　超过1300万开发者使用谷歌模型进行开发；Gemini模型目前已生成2.3亿个视频和130亿张图像；使用谷歌AI概览的用户达到20亿；65%的客户已经在使用谷歌的AI产品。

　　Anyway，即使抛开数据不谈，想必大家也对谷歌AI今年的崛起之势感受颇为明显。

　　别的不说，传说中的Gemini 3应该快了（坊间传闻原计划于10月9日上线，截至发稿前未正式官宣）。

　　实际上，Token作为单位能衡量的东西很多，包括预训练语料规模、上下文长度、推理长度……甚至是商业价值。

　　此外，Token还是大模型推理算力的计量单位。比如底层芯片厂商如今都会通过“每秒生成Token的数量”来证明自家产品的硬件能力。甚至如果有的模型参数未公开，也能通过它的Token生成速度来倒推模型规模（在相同硬件上即可推算）。

　　当然更重要的是，Token也成为大模型API的定价单位。一旦使用平台的Token数量越多，厂商能够获得的商业价值以及行业影响力自然也越多。

　　值得一提的是，今年年初，行业围绕Tokens消耗量还诞生了一条新的价值红线——不看融资估值独角兽，看10亿Tokens日均消耗。

　　第一，它代表大模型应用落地新趋势，企业拥抱大模型红利，要朝着这一数字前进。

　　第二，它成为大模型应用落地新阶段的门槛，AI业务真正跑通了吗？需求真实存在吗？都可以此为参考系找回答。

　　第三，日均10亿Tokens消耗也只是大模型落地“入门级水准”，单客户百万亿、千万亿Tokens消耗是更值得期待的星辰大海。

　　而如今，远超日均10亿Tokens消耗，谷歌已经为所有玩家树立了新的标杆。