从劳动力经济到 token 经济：按量计费、按需获取的 AI 消费如何重塑商业模式、价值创造与商业化

项目概览

本项目讨论一个正在成形的新问题：当企业购买的不再是人力工时，而是按 token 计费、按需调用的机器智能时，商业模式、价值创造方式和商业化路径会发生什么变化。

项目基于 University of Greenwich Business School，联系导师为 Dr Hetty (Wenxian) Sun。

研究将把生成式 AI 视为一种可度量、可计费、可交易的“token 经济”现象，而不是单纯的效率工具。

申请截止日期为 2026 年 8 月 31 日（星期一）。

项目详情

【研究背景】

项目介绍认为，工业经济长期围绕人类劳动组织生产：价值在时间中创造，成本以工资计量，企业扩张主要依赖增加人员或工时。商业模式、管理实践与战略理论也大多默认“人的时间”是成本与价值的基本单位。生成式 AI 改变了这一前提，因为企业越来越不是购买劳动小时，而是购买机器生成的智能，而且这种智能按 token 计费，具备标准化、可分割、可按需消费的特点。

项目将这种变化概括为“Token Economy”：这里的 token 指计算单位，而不是加密货币。它类似电力从专门输入转变为可计量、可普及的公用事业。现有研究已经讨论过 AI 作为预测成本下降的结果、自动化如何重新分配资本与劳动之间的任务内容，以及 AI 驱动企业如何在不同比例增加员工的情况下扩张；但商业研究仍然主要把 AI 看作改进既有商业模式的工具，而不是重写经济交换单位的力量。因此，项目希望补足这一缺口，解释当“智能本身”成为按量计费的资源时，企业应如何创造、捕获并定价价值。

【研究目标】

项目提出三项核心目标：第一，在按量消费智能的前提下，构建价值创造与价值捕获的理论框架；第二，识别成功采用者区别于其他企业的能力、成本结构和定价逻辑；第三，产出可验证、可落地的工具，帮助组织完成从劳动经济向 token 经济的过渡。

【研究问题】

1. 从劳动时间定价转向按量智能定价，会如何重塑企业商业模式与成本结构？

2. 竞争优势如何从人力资本迁移到算法、算力和数据等计算资本，这对资源基础观意味着什么？

3. 企业应如何商业化定价、打包和捕获“intelligence-as-a-service”的价值，哪些能力有助于完成这种转型？

【研究设计与方法】

项目采用三阶段设计。第一阶段进行系统性文献综述，并形成概念框架；第二阶段开展定性多案例研究和约 30–40 场专家访谈，访谈对象覆盖购买和销售 AI 服务的企业，行业包括咨询、专业服务、软件、制造、医疗保健和创意产业。该阶段将以归纳式与溯因式分析结合的方式，逐步提炼概念与机制。

第三阶段将通过问卷工具和 AI 定价、采用与企业绩效数据开展定量验证。项目明确表示，这一研究设计遵循成熟的商业模式创新研究传统，并希望把理论框架与实践工具同时做出来。公开信息还提到，项目在学术上希望形成面向主流运营、战略和信息系统期刊的新框架；在实践和商业化上，则希望产出 Intelligence-as-a-Utility Readiness Assessment、AI-business-model-innovation toolkit，以及面向智能服务定价的方法论，为咨询、管理教育和诊断软件衍生项目打基础。

【导师/团队信息】

当前可见信息只显示该项目隶属 University of Greenwich Business School，联系导师为 Dr Hetty (Wenxian) Sun。未见进一步说明联合导师、实验室成员、外部合作方或具体研究环境配置。

【资助与申请】

项目为资助博士项目，面向全球申请者。

申请截止日期为 2026 年 8 月 31 日（星期一）。

申请页面未进一步说明奖学金金额、学费覆盖、工作量安排或是否有面试轮次。

申请要点

• 申请背景：适合对人工智能商业化、商业模式创新、战略管理、信息系统或定价机制感兴趣的申请者。

• 研究能力：需要能够开展系统文献综述、定性访谈、案例分析和定量验证；熟悉商业研究方法、数据分析和访谈研究会更有帮助。

• 申请材料：公开信息未列出完整材料清单。

• 截止时间：2026 年 8 月 31 日（星期一）。

• 资助范围：确认属于资助博士项目，但金额、税务处理和额外补贴尚未明确说明。

• 资格限制：未见额外国籍、地区或行业限制。

• 其他说明：项目强调理论贡献与实践/商业化双重产出，申请者需要接受较强的跨学科研究取向。

需要进一步确认

• 奖学金金额、学费覆盖范围和生活费支持未明确说明。

• 是否要求商业研究背景、编程能力或特定统计软件能力，尚未明确。

• 研究团队结构、共同指导安排和合作企业名单尚未展开。

• 申请材料与面试流程未完整公布。

PhD 项目深度调研报告：从劳动经济到 token 经济：按量计费、按需消费的 AI 如何重塑商业模式、价值创造与商业化

执行结论

推荐标签：有吸引力，但存在实质不确定性。

这是一个切中现实、明显面向实践的商科博士题目。它关注的问题是：当 AI 不再主要以“人类劳动时间”的形式被购买，而是作为按 token 计量、按需消费的计算智能进入企业时，企业会如何创造价值、定价并实现价值捕获。这个问题具备现实商业基础，因为当前 AI API 的确按 token 单位及相关计量项目收费，而大量组织至今仍在摸索如何把 AI 采用转化为企业层面的可衡量价值。因此，这个课题在 business model innovation、information systems、strategy、pricing 和 technology adoption 等方向上都存在合理的贡献窗口。

这个机会成立的前提比较明确：需要有确定的资助，需要导师团队中有人真正覆盖 AI/IS 或 pricing 专长，也需要拿到真实的企业或数据访问渠道。现有公开证据支持 Greenwich 是一个结构化、偏实践导向的博士环境，也支持 Dr Hetty Sun 在系统研究、价值创造、商业模式和应用案例研究等相邻领域保持活跃。但公开信息还没有确认 stipend、学费覆盖、co-supervisors、industry partners 或实证数据访问安排，这些正是目前最重要的不确定性。

学校、项目与地点信号

University of Greenwich 的 Business MPhil/PhD 是正式的研究学位项目，包含 supervisor guidance、PGR development training、research-centre affiliation，并以 London 的 Greenwich Campus 为基地。University of Greenwich Business MPhil/PhD 2026/27 项目页面说明，全日制学制为 3-4 年，非全日制为 4-7 年；2026/27 学费在任何 scholarship 覆盖前分别为 GBP 5,238（home）和 GBP 19,450（international）。页面也明确提到 PGRDP training 和研究中心参与机制。

Greenwich Business School 将自身研究定位为面向外部、针对现实挑战，并通过研究中心支持跨学科合作和知识交流。Greenwich Business School research environment 对一个希望同时形成学术产出和实践工具的应用型 AI 商业模式项目而言，这种环境匹配度是合理的。

不过，学校排名信号较为混合。Times Higher Education 在 2026 世界大学排名中将 Greenwich 放在全球 601-800 档，但相关学科中 Business and Economics 为 301-400，Social Sciences 为 251-300。Times Higher Education Greenwich profile QS 和 Complete University Guide 也提供了额外背景，说明 Greenwich 并不是以精英研究品牌见长的英国高校。QS Greenwich profile Complete University Guide Greenwich profile 因此，这个项目的价值判断更应落在项目匹配度、导师配置、实证可行性和实践相关性上，而不是学校排名本身。

导师与研究环境评估

导师研究方向

Dr Hetty Sun 的官方简介显示，她是 Associate Professor，同时担任 Executive Business Centre 的 Associate Head；研究与专业兴趣包括 critical systems thinking、project management、sustainable value creation、SMEs、FinTech 经验以及 knowledge exchange。Dr Hetty Sun official profile Executive Business Centre 本身也具有明显的实践导向，覆盖 executive education、business-practice research、knowledge exchange、Help to Grow 和 SME engagement。Executive Business Centre

Connected Cities Research Group 页面将 Dr Sun 列为相关专家，并强调 circular economy、business model innovation、strategic management、consultancy 和 collaboration 等方向。Connected Cities Research Group 这为一个既要建立理论框架、又要形成实践工具的项目提供了合理环境。缺口在于，公开证据仍未确认具体 co-supervisory team，也无法证明一定会有 AI strategy、information systems、economics 或 pricing 方向的专门导师加入。

近期重要论文

近期论文记录是活跃的，而且与项目方向存在相关性，但多数属于相邻领域，而不是直接研究 generative AI 的 token pricing。

1. Circular business model framework for EV batteries, Technovation, 2026. 该文结合文献综合和行业证据，构建了 EV battery closed-loop supply chains 的 circular business model framework，并使用了超过 1,800 份行业 press releases 和学术数据库资料。Technovation 2026 paper record 它与 value creation、value delivery、value capture、resource-based framing 以及新兴商业模式的系统映射高度相关。

2. Web3/metaverse decentralisation in EV battery closed-loop supply chains, Transportation Research Part E, 2025. 该文通过对学术和行业文献的 advanced text mining，提出 Operational Decentralisation Framework。Transportation Research Part E 2025 paper record 它的相关性在于，研究了新兴数字技术如何重构运营、能力和商业模式，虽然应用行业不是 AI 服务。

3. Holistic and pluralistic critical systems thinking, Systems Research and Behavioral Science, 2024. 该文围绕 holism、pluralism 和 self-reflexivity 展开系统理论分析。Systems Research and Behavioral Science 2024 paper record 它对复杂社会技术变迁中的概念框架搭建很有价值。

4. Managing switching effects in sustainable projects, Production Planning and Control, 2023. 这篇案例研究论文体现了实践导向的方法设计和多案例研究能力。Production Planning and Control 2023 paper

这些成果总体上支持系统思维、商业模式框架、应用方法和技术驱动转型方面的能力，但还不足以单独证明团队已经在 AI 定价或 generative-AI commercialisation 上形成深厚发表积累。

研究环境、资源与合作

这个项目最明显的环境优势在于实践导向。Greenwich Business School 和 Executive Business Centre 都强调与组织之间的知识交流和协作，这对需要访谈采购或销售 AI 服务企业的博士课题是有帮助的。风险在于，公开页面没有确认该项目是否配有专门实验室、资助型 research assistantship、专有数据集、稳定的企业合作伙伴池，或为本课题专门配置的 co-supervisor network。

研究方向与领域前景

领域动向

项目的基本前提在商业上是成立的：AI 模型提供商已经按计量单位定价。OpenAI 的 API 文档列出了当前模型按每 1M token 计的 input、cached input 和 output 价格。OpenAI API model comparison and token pricing Anthropic 的定价页面也列出了每百万 token 的模型价格、cache 成本、tool-token 成本，以及 managed agents 的 session/runtime charging。Anthropic Claude API pricing

管理层面的难题同样是当前议题。McKinsey 2025 AI survey 显示，AI 使用和 agent experiment 已较为普遍，但大量组织仍停留在 experimentation 或 pilot 阶段，只有少数报告了 enterprise-level EBIT impact。McKinsey State of AI 2025 survey 世界经济论坛《Future of Jobs 2025》的证据也指出，到 2030 年，AI 和 information-processing technologies 预计将是对企业转型影响最大的技术类别。WEF Future of Jobs 2025 AI transformation evidence

可能的研究切入点

如果这个项目要在学术上真正站住脚，就需要明确：token-metered intelligence 相比现有 business model theory 和 automation theory 到底改变了什么。商业模式理论已经把企业理解为围绕 value creation、delivery 和 capture 组织起来的系统；Zott、Amit 和 Massa 的综述将 business model 视为系统层面的分析单位。Zott, Amit, and Massa business-model review Teece 关于 business model 的经典工作仍是价值创造、交付、捕获和 customer value 管理假设的重要来源。Teece business-model strategy article record 自动化经济学则关注任务如何在 labour 和 capital 之间转移；Acemoglu 和 Restrepo 的 task framework 与本项目从 labour 转向 computational capital 的逻辑高度相关。Acemoglu and Restrepo automation/task framework

比较合理的研究切入点包括：把 token metering 视为新的成本核算单位；分析 intelligence-as-a-service 的定价架构；研究企业在 AI consumption 管理、prompt/workflow 设计、governance 和 model selection 方面需要建立哪些能力；考察企业如何从 labour-hour billing 迁移到按结果或按智能单元收费；以及比较这种 value capture 变化在 professional services、software、consulting、healthcare、manufacturing 和 creative industries 中的差异。

职业与市场前景

在 AI strategy、digital transformation、product/pricing、technology consulting、information systems research、business model innovation 和 policy/think-tank 工作等方向上，这个课题的职业市场信号是可信的。真正有价值的成果不应只是再写一篇泛泛的 “AI adoption” 论文，而应是一个基于证据的框架，解释企业如何为 AI 生成的智能做预算、计量、打包、治理和变现。

风险主要在实证层面。vendor pricing 是公开可见的，但 firm-level 的 AI consumption、cost allocation、productivity 和 performance data 很可能是专有的。如果缺少强访谈渠道或足够可辩护的 secondary data，这个项目就容易停留在概念层面，而难以形成有力实证。

资助、申请与生活成本

项目描述写明该机会有资助并向全球开放，但研究期间可获得的 Greenwich 官方页面并未确认 stipend 金额、学费覆盖、资助年限、是否随 UKRI 调整、是否包含 teaching duties、bench costs、travel support，或 conference/software/transcription support。Greenwich 的 research studentships 页面要求申请者遵循具体 advert 的说明。Greenwich research studentships and scholarships 因此，studentship package 的缺失信息是当前最优先需要核实的事项。

一般申请要求则更清楚。Greenwich 的 postgraduate research application guidance 要求相关学历、必要时的英语成绩、research proposal、CV、references 和 interview。Greenwich postgraduate research application guidance 申请流程页面也列出了所需材料，并说明整个 recruitment process 可能需要六到八周。Greenwich application process

生活成本压力需要认真纳入判断，因为项目地点在 London。Greenwich 自己的学生生活成本指南估算，学校宿舍每周约 GBP 145.98-372.61，私人住宿约 GBP 240-360，除此之外还有 food、travel、study、entertainment 和其他开支。Greenwich student cost of living guide GOV.UK 对 London 学生签证的资金要求是每月 GBP 1,529，最长按 9 个月计算，外加课程学费，除非适用豁免。GOV.UK student visa financial requirement 任何资助方案都应同时对照签证资金门槛和 Greenwich/London 的实际成本。

申请者匹配与准备

最适合的背景

这个项目最适合具备 business、management、strategy、information systems、innovation、economics、entrepreneurship、analytics 或相近社会科学背景，并且愿意认真处理 AI commercialisation 问题的申请者。尤其适合那些能把技术性的 AI 市场事实，转化为成本结构、定价模型、能力建设、商业模式创新和价值捕获理论的人。

需要谨慎的情况

如果申请者想做的是纯技术型 machine-learning PhD，这个题目可能会显得过于管理化和实证化。只有一般管理背景的申请者，则往往需要补强 AI 市场知识，特别是 API pricing、token、model selection、AI workflow design 和 data governance。另一类需要谨慎的人，是难以获得访谈渠道、或不适合 mixed-methods 研究的人，因为项目设计预期会涉及文献综述、多案例研究、专家访谈、问卷验证，以及 AI adoption/pricing/performance data。

可补强的技能与证据

比较有价值的准备包括：一份简洁但清晰的 proposal，把 token-metered intelligence 界定为 business-model innovation 问题；以往用 interviews、cases、survey analysis 或 secondary data 完成论文或项目的经验；对 AI API pricing 和 SaaS/pricing models 的理解；以及一个现实的 firms sampling 计划，用于接触采购和销售 AI 服务的企业。方法上，最好提前准备 systematic literature review、abductive coding、case-study design、survey construction 和基础 quantitative validation。

风险与待核实问题

高优先级问题

1. 年度 stipend 具体是多少，资助持续多久，是否会随 UKRI rates 或 London weighting 调整？
2. 该 studentship 是否全额覆盖 home 和 international tuition fees，覆盖年限是多少？
3. 已确认的 co-supervisors 是谁，是否有人覆盖 AI strategy、information systems、economics 或 pricing？
4. 目前已经具备哪些 firm、industry 或 dataset access，可支持 expert interviews 以及 AI pricing/adoption/performance data 收集？
5. 定量验证部分预计使用新 survey、commercial datasets、public pricing data，还是 proprietary firm data？

中优先级问题

1. 项目将归属哪个 research centre，可参加哪些 seminars、doctoral community 或 research group meetings？
2. 资助包是否预期包含 teaching、consultancy、executive-education 或 commercialisation duties？
3. 访谈转录、survey tools、statistical software、conference travel 和 research ethics 方面有哪些支持？
4. 概念框架和实证部分分别适合投哪些 journals 或 conferences？
5. 如果跨行业 access 弱于预期，项目会如何收窄 sector scope？

证据与来源

项目、学校与申请环境

• University of Greenwich Business MPhil/PhD 2026/27
• Greenwich Business School research environment
• Executive Business Centre
• Connected Cities Research Group
• Greenwich postgraduate research application guidance
• Greenwich application process
• Greenwich research studentships and scholarships
• Greenwich course tuition fees 2026-27
• Greenwich student cost of living guide
• GOV.UK student visa financial requirement
• Times Higher Education Greenwich profile
• QS Greenwich profile
• Complete University Guide Greenwich profile

导师与相关论文

• Dr Hetty Sun official profile
• Sun publication list in Greenwich Academic Literature Archive
• Technovation 2026 paper record
• Transportation Research Part E 2025 paper record
• Systems Research and Behavioral Science 2024 paper record
• Production Planning and Control 2023 paper
• Journal of Cleaner Production 2019 paper

领域、理论与市场证据

• OpenAI API model comparison and token pricing
• Anthropic Claude API pricing
• McKinsey State of AI 2025 survey
• WEF Future of Jobs 2025 AI transformation evidence
• Zott, Amit, and Massa business-model review
• Acemoglu and Restrepo automation/task framework
• Teece business-model strategy article record