DeepSeek V4上线：模型越卷，迈富时的全栈场景Token工厂的定价权也将越值钱

2026年4月，DeepSeek V4的上线，再次把国产大模型推到产业聚光灯下。Deepseek V4在MoE-v2架构、256K上下文、Function Calling、JSON Mode、代码生成和复杂推理等方面均有明显升级，并延续“开源+低价”策略，输入价格低至每百万Token 4元，输出价格每百万Token 16元。

从表面上看，这只是一次模型能力升级；但再看深一层，这或许将影响AI产业成本曲线的又一次下移。

然而，随着模型越来越强、成本越来越低、接入越来越方便的情况，企业AI应用的门槛显然走向迅速降低趋势。但新的问题也随之出现了：模型能力变得充分供给之后，真正稀缺的还会是模型本身吗？

答案很有可能是否定的。

从Deepseek V4的上线，就可以发现：未来企业缺的不会是“模型入口”，更缺、也更需要的是一套能够把“模型、数据、知识、流程、智能体和业务结果”连接起来的完整系统。这也正是迈富时掌握的“场景Token”的关键之处，同时，这背后必不可少的连接性、统一性、系统化、工程化、场景化的五位一体的AI能力，构筑形成了企业内AI应用全场景的稳定框架。处于现今时时刻刻变化中的时代，这种稳定性与安全性反而更显得更为珍贵，那么，也就更容易获得企业客户的认可。而这种把AI技术与AI应用两个维度之间的断层连起来形成链条的能力，才是“全栈场景Token工厂”迈富时掌握产业溢价权的关键。

当DeepSeek V4还专注于解决“如何让模型Token更强大、也更便宜”这类基础层问题时，迈富时早已一步跨越到结果层，这家公司的战略布局中所展现的也更偏向于运用AI解决“Token如何变成企业愿意付费的场景结果”等，这类能够直接让AI变成“应用”、“结果”进而兑现“效益”、“价值”的问题上。这是最直接展现两者差异性的维度，但也是决定产业价值链的关键所在。

在Token经济中，正逐步形成：算力Token更像电费，模型Token更像油费，而场景Token才是企业真正支付溢价的“打车费”的统一看法。企业客户其实并不关心底层模型调用了多少Token，他们真正关心的，只有这些消耗了的Token有没有带来线索、转化、成交、复购、降本和提效等实际效果。这也从侧面验证了DeepSeek V4的发布并不会削弱应用层平台的价值，反而会放大应用层平台的必要性与战略意义。

因为模型越多、价格越卷、能力越强，也就意味着企业越需要一个中立的、可调度的、可归因的AI应用层平台来完成“模型能力到业务结果”的转化。这就像是为迈富时量身打造的一个机遇。放到“场景Token”的运作过程中，为了确保“场景Token”的规模化、高质量生产，作为中间调度层面的AI应用层平台并非指代单一产品，而是一个系统化、高质量、具备大量行业经营的数据知识基础、适用于产业链条中的全场景的平台矩阵，也可以被当作“全栈Token工厂”。只有这样高质量、具备多年行业经验与知识、所形成的高质量平台，才能让企业端的AI应用从概念、预期效果，落地到实际的业务场景之中。

顶层应用（场景层）：这是直接面向业务、产出“场景Token”的环节。通过AI员工矩阵，如负责营销的GEO、负责销售的AI销售助手、负责客服的AI全场景客服等，将AI能力嵌入企业核心业务流程。这些AI员工不是单点工具，而是能持续消耗Token、并稳定产出业务成果的“生产力单元”。

中枢平台（平台层）：这是“工厂”的核心生产线，由两大中台构成。

AI-Agentforce智能体中台：作为企业级AI智能体的“操作系统”，它让企业能以低代码甚至无代码的方式，快速构建、部署和管理符合自身业务需求的专属AI数字员工。

KnowForce AI知识中台：作为大模型时代的知识底座，它将企业内外部非结构化文档转化为动态、可计算的知识网络，为AI智能体注入精准的行业知识和企业私有信息，确保其输出的专业性和准确性。

底层支撑（模型/数据层）：这是“工厂”的能源和原料。迈富时采用模型中立架构，向下兼容GPT、Claude、DeepSeek等国内外主流大模型，并基于服务超过21万家企业所沉淀的上千个行业知识图谱，持续训练和优化其Tforce垂类大模型。

这不是简单“调用模型”，而是通过多模型调度、知识图谱、智能体协作、成本归因和效果监控，把底层Token转化为可计量、可优化、可复用的企业经营结果。

这也同样决定了迈富时和DeepSeek V4不是替代关系，而是乘数关系。

DeepSeek V4越强，迈富时可调用的底层能力越强；

DeepSeek V4越便宜，迈富时加工场景Token的成本越低；

DeepSeek V4越开放，迈富时做多模型调度和企业级落地的空间越大。

换句话说，DeepSeek V4是好发动机，迈富时是整车系统。发动机越强，整车平台越有发挥空间；油价越低，企业越愿意跑更多业务场景。

从产业层面看，AI价值链目前聚焦的三段式重估趋势：

第一阶段，市场重估算力和模型。

第二阶段，市场重估数据中心、电力、网络和AI基础设施。

第三阶段，市场将重估能够把Token转化为现金流的企业级应用层平台。

迈富时所在的位置，已经直接到了最高、也是最接近盈利层的第三阶段。

如此，模型厂商提供的是标准化能力，价格会越来越透明；企业应用层提供的是业务结果，价值会越来越靠近企业利润表。前者看调用量，后者看转化率；前者解决“能不能生成”，后者解决“能不能成交”；前者是模型Token，后者是场景Token。这也是为什么，当DeepSeek V4把模型Token进一步做便宜之后，场景Token反而更值钱。因为底层能力越充分，市场越会追问：谁能把能力用起来？谁能把Token加工成结果？谁能在企业经营链条中拿到定价权？

迈富时要回答的，正是这个问题。

未来，企业AI竞争不再是“我接入了哪个模型”，而是“我能否用最少Token完成最高价值的业务动作”。在这个逻辑下，迈富时的智能体中台、知识中台、Data Agent、GEO和SuperCodeX Agent，不只是产品矩阵，而是企业级场景Token工厂的关键部件。

DeepSeek V4降低的是模型调用成本；迈富时提升的是Token商业产出。

这才是其真正的价值锚，也是Deepseek V4发布后，反而更让人难以忽视迈富时这类深耕应用层的企业的原因。

本文来源：财经报道网