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而从Coding Plan到Token Plan的转向，除了算力成本的上升之外，更核心的是一次从“补贴抢市场”到“按商业价值定价”的集体撤退。,某种程度上说，Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统，这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分，除了知道每天应该进行什么训练，教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”， Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”，而在跑步训练这个场景中，实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,它意味着AI算力终于走出了实验室和开发者社区，进入了普通人的消费清单，也意味着三大运营商正式向“智能服务商”转型，试图在AI时代找回自己的位置。,市面上也有大量现成的跑步训练计划，按理说用户只需要将计划插入日程表中，再根据状态调整配速和节奏，但问题是，这种规划需要时间、精力和持续投入。对于工作、生活节奏本来就很快的人来说，Runna 真正做到了像教练一样，让用户打开就能练。

目前，随着三大运营商入局卖Token这件事，整个Token市场的玩家逐渐形成三大派系:,相比较来说，云厂商推Token套餐的核心逻辑是平台锁定，即我不只卖Token，我卖的是“模型超市+开发工具+企业级服务”。,“运营商Token套餐首月是9.9，但他吞吐出首个词就要5分钟的时间，整个执行效率非常低，且目前其调用的一些大模型也并不是很聪明。”一位云厂商相关产品负责人对光锥智能说道。,在主要上榜模型中，中国AI大模型周调用量达9.223万亿Token，环比增长19.89%；同期美国AI大模型周调用量为4.93万亿Token，环比增长16.27%。中国大模型周调用量已连续四周超过美国，稳居全球首位，表明中国模型正更深入地融入全球开发者的调用体系。,AI 运动教练常见的一大惯性思考是将教练价值理解成“看动作，纠动作”，仿佛真人教练最重要的能力是用眼睛看动作是否标准，于是 AI 也应该长出一双“眼睛”，通过摄像头、姿势识别和动作分析，但实现难度很大。相比之下，Runna 切入的并不是“即时动作纠错”，而是训练规划。后者看起来不那么酷炫，但它是一种更长期的、对训练过程的持续把控，更接近教练服务里的“战略大脑”。

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第二是仿真训练和世界模型。真实世界训练成本高、风险高，所以行业正在通过数字孪生、仿真环境和合成数据，让机器人先在虚拟环境中学习，再迁移到现实场景。,政策红利、AI技术，铺就创业路,运动本身已经足够反人性了，如果 AI 教练最终需要你支起三脚架、上传视频，再忍受不断纠错带来的挫败感似乎并不太符合逻辑。Runna 的成功经验是，要节约用户的“心智开销”，这其实也是不少运动产品在探索的方向。,这也就意味着，三大运营商正在“压传统、保算力”，即压缩5G网络等传统投资，把资源向AI算力倾斜。但问题是，算力投下去了，怎么变现?,AI仿真人短剧市场迎来大洗牌，红果短剧取消保底政策，行业从流量狂欢转向内容竞争。