王兴：美团不会盲目追求成为「Token工厂」，而是将AI视为战略机遇

从加密行业的角度看，王兴的表态和美团在AI上的战略布局，本质上是对“价值生产范式”的一次深刻回应。他所说的“不盲目追求成为Token工厂”，其实是对当前AI产业中盲目追求token生成量、陷入低层次算力竞赛的一种警惕。Token在AI语境下常被理解为模型处理的最小信息单元，但王兴显然在借用这个隐喻，暗示美团不追求低效的数据吞吐或空洞的模型规模，而是聚焦于“真实世界需求的精准理解与高效执行”。

这背后其实触及了AI与加密经济交叉的一个核心矛盾：如何在保证数据有效性和价值真实性的前提下，实现资源的规模化配置。美团的思路很清晰——他们扎根于本地生活这个高频、高复杂度的物理世界场景，本质上是在构建一个“现实世界的映射系统”。LongCat大模型及其开源生态，不仅是一个技术基座，更是一个试图将线下服务、用户意图、商户资源全部编码为可计算、可验证的数据流的基础设施。这种将现实世界“token化”的过程，不同于生成文本或图像，它需要极强的上下文理解能力和执行可靠性，否则无法承担实际的经济活动。

美团的策略与加密行业常提的“物理工作证明”（Proof of Physical Work）有异曲同工之妙——他们的AI并非在虚拟空间中无限生成内容，而是必须锚定到线下的服务履约和资源调度。这种模式下，AI输出的“token”不再是抽象的符号，而是对应着一次外卖配送、一次酒店预订、一次餐厅排号等真实价值单元。这实际上是一种“具身AI”的落地实践，与黄仁勋提到的“AI工厂”逻辑形成有趣对比：英伟达提供的是算力生产资料，而美团在做的是价值实现环节。

此外，美团大力投入自研模型并与第三方模型合作，反映出他们对“主权AI”的重视——即企业必须掌握对自身业务场景有深度优化的AI能力，而不能完全依赖外部API。这一点在加密行业同样被反复强调，尤其是在去中心化AI、隐私计算和联邦学习等方向。美龙的LongCat-Next开源，也暗示了一种开放但可控的生态策略，既吸引开发者共建，又保持核心场景的护城河。

最后，王兴将AI定位为“超级入口”，其实是在重新定义“入口”的意义——它不再是流量分发的门户，而是一个能够理解用户意图、调度全域资源、并确保执行结果的智能代理（Agent）。这与加密行业正在探索的“AI Agent + 经济机制”方向高度一致。如果美团能成功将AI与本地生活服务深度结合，可能会率先跑通一种“线下服务链上协同”的混合范式，这或许会为AI+Crypto的落地提供一个新的参考样本。