2026年中國Token詞元經濟產業鏈全景分析報告一文看懂AI時代的核心經濟邏輯（更新版）如今人工智慧迅猛發展，一個全新的經濟單元Token（詞元）正悄然成為接踵石油、電力之後最為重要的關鍵生產要素，它不單是AI模型領會世界的基礎單位，更是推動新一輪產業變革的底層燃料，本文依據多份權威研究報告，為你全面解讀Token經濟產業鏈的全貌圖。1. 什麼是Token經濟？Token，簡而言之就是AI大模型處理文字、圖像、視訊等資訊的“最小計量單位”。2026年3月23日，國家資料局正式確定Token的中文譯名為“詞元”，並將其定位為“智能時代的價值錨點”，作為連接技術供給與商業需求的結算單位，為商業模式的落地提供了可量化的基礎。Token，可類比為AI產業運轉的“數字電力”，也是AI服務計費與結算的基礎單位。如果把大模型比作一台智慧型手機器，那麼詞元就如同這台機器運轉所消耗的“每一度電”，同時也是對外提供服務時“按度計費”的核心依據。資料來源：iiMedia Research（艾媒諮詢）（艾媒諮詢）資料顯示，2025年中國詞元呼叫總量達24,619.3兆次；報告預計2026年將增至111,799.5兆次，2030年將進一步攀升至7,046,680.4兆次，2025–2030年複合增長率（CAGR）為210%。區別於傳統經濟，Token經濟展露出相當鮮明的“傑文斯悖論”特性，技術進步致使推理成本降低了280倍，然而人們的使用需求卻激增，進而導致總體支出增加了2.4倍，這就像汽車油耗變低後，人們驅車出行的次數反而增多，最終石油消耗總量不降反升。資料來源：iiMedia Research（艾媒諮詢）2. 產業鏈全景：五大環節協同驅動Token經濟的產業鏈，能夠劃分成五大核心環節，進而構成一個從底層基建起始延至上層應用的價值鏈條。資料來源：iiMedia Research（艾媒諮詢）第一環：算力基礎設施（晶片與伺服器）“煉油廠”處於產業鏈極為底層部分，輝達依靠它的GPU以及CUDA生態，使得自身資料中心營收同比增長達143%，進而建構起強大的算力帝國，在中國，華為昇騰、寒武紀等國產晶片正加快速度追趕，為國產AI發展提供支撐。第二環：智算中心與AI雲算力晶片依託資料中心才能夠發揮出作用。摩根士丹利進行預測，中國AI雲市場（IaaS+MaaS）在2024年至2029年期間，將會保持72%的年複合增長率，進而成為承載Token生產與流通的核心平台。預計在2026年，中國AI加速晶片市場規模能夠達到3813.9億元，並且AI伺服器市場同比增長56%。第三環：模型即服務（MaaS）這裡是把算力轉變為Token極重要 “車間”作加工。雲服務商將大模型包裝成API介面，依據Token使用量收取費用。不管是阿里雲 “通義千問”，字節跳動 “豆包”，還是海外叫GPT-5.4，都在這一面向開發者給予服務。第四環：AI應用與智能體這是Token的最終消費場景，從聊天機器人，比如像OpenClaw那樣呈現病毒式傳播的，到程式設計助手，例如Claude Cowork這類的，AI正從輔助工具朝著獨立員工進行跨越，直接對傳統SaaS軟體的商業根基產生動搖。第五環：社會與經濟影響Token的廣泛運用正在對勞動力市場進行重塑，催生出像“AI訓練師”這樣的新崗位，一併還帶來了“幽靈GDP”現象，即產出增長卻沒能同步轉變為勞動者的工資收入，勞動收入份額大概會從60%下降到45%。中國詞元（Token）經濟產業鏈圖譜資料來源：iiMedia Research（艾媒諮詢）3. 技術驅動：模型迭代加速，中美差距縮小在過去的一年當中，有關大模型的技術迭代的時間跨度，從原本以年作為計算單位壓縮成了是以季度為單位，DeepSeek，Qwen，GLM等等一些國產模型靠著MoE加上思維鏈技術，從而在測評表現實現了迅速縮小跟美國頂尖模型之間差距。從閉源走向開源，中國模型憑藉超高性價比在全球市場展開搶佔行動。就拿Minimax M2.5來說，運行一輪標準測試所需成本才125美元，Claude Opus 4.6卻要4970美元，GPT - 5.2也需3244美元。這樣的成本優勢，直接促使國產模型在OpenRouter等平台上的呼叫量急劇上升，在2026年3月時，前十名模型裡半數以上已都是國產品牌了。4. 競爭格局：阿里與字節的“兩強爭霸”誰會是Token經濟時期的最大獲勝者呢？摩根士丹利有了清晰論斷：阿里巴巴會借由全端實力彰顯優勢脫穎而出，字節跳動（火山引擎）也會依靠全端能力閃耀奪目勝人一籌。阿里雲的優勢體現於“全”，它從自研晶片“T-Head”、頂尖模型“通義千問”、MaaS 平台再到企業應用各方面，形成全面完整的閉環，是一種全方位體現。字節跳動的優勢則突出在“猛”，它依靠巨大的資本支出以及強大出色的 2C 應用生態，其中涵蓋抖音、豆包等優秀程序，在 AI 雲市場快速迅猛地搶佔份額，從而成為極為有力的挑戰者，展現出強勁衝擊態勢。具有微信生態助力的騰訊，被看作是2C應用的最佳入口；具備全端能力的百度，是在各個環節都落後於那些領跑者；而有著國企背景作為支撐的中國電信、華為等雲服務商，於創新速度以及晶片獲取這兩方面處於劣勢。5. 盈利模式與價格戰：從“薄包裝”到“定價權回歸”Token經濟的盈利模式，正在經歷著深刻的轉變，過去，推理服務商在價格戰中陷入了“薄包裝公司”的困境，利潤趨向於零，然而，隨著上游CPU、記憶體成本的上漲，以及算力需求持續旺盛，行業正迎來20年來首次的價格上調周期。2026年年初，AWS把機器學習容量塊價格提升了15%，Google雲宣稱資料轉移價格大幅上揚，中國的網宿科技以及Ucloud等也先後聲明提價。摩根士丹利經分析，每10%的價格上漲能夠給阿里雲帶來大約4個百分點的利潤率提升。這意味著雲服務商正在重新拿回定價權，行業從“價格戰”演變成“價值戰”階段。6. 社會影響：Token重塑勞動與分配Token經濟給社會帶來的影響，遠遠不只是侷限在商業那個領域之內。一方面，那種具有創造性破壞性質的效應，促使AI訓練師、資料科學家等這樣一些新興的崗位出現，而且這些崗位的需求增長幅度超過了100%。另一方面，就業結構展現出了K型極化的態勢，也就是高技能崗位的需求增加了12%，而低技能崗位的需求降低了15%。更需予以警惕的是“幽靈 GDP”這種現象，AI 所帶來的產出增長主要偏向於流向資本所有者，勞動者的收入份額出現下降，財富高度集中在少數科技巨頭手中，這極有可能致使中產階級的消費能力被削弱，內需增長受到阻礙，進而需要通過財稅政策來進行再分配調節。參考報告：《Token經濟學全景報告》7. 未來展望：算力成為主權戰略資源基於地緣政治的角度來看，Token經濟已然把算力以及能源推到了國家戰略資源的地位上，美國針對中國進行晶片出口管制，而中國的國產替代戰略與之構成了“重複博弈”，全球的AI算力供應鏈正從過去效率優先朝著安全與自主優先轉變。往後，Token經濟產業鏈的競爭要點會聚焦於這三個核心點：推理成本的最佳化，全端能力的整合，還要爭奪定價權。而對於企業以及投資者來講，明白Token經濟的邏輯，那就是明白AI時代價值創造與分配的關鍵所在。結語：一個曾讓人對其印象陌生的技術用語Token，正對業界邊線與社會架構實施迅速得驚人的重塑行動。Token經濟產業關聯鏈條裡的每一項環節都藏有極大的機會以及挑戰。搞明白Token，便是弄清楚AI時代的基礎邏輯了。 (TOP行業報告)

“電力未曾跨境，價值已抵全球。”隨著“龍蝦”（OpenClaw）等智能體工具爆火，全球開發者正不分晝夜呼叫中國大模型。據全球最大AI大模型聚合平台OpenRouter資料，國產大模型呼叫量已連續一個月超過海外模型，穩居全球前列。看不見的電流在中國西部戈壁的太陽能板、草原的風電機組中湧動，經全球最大電網匯入智算叢集，轉化為AI處理資訊的最小單元Token，再以光速跨越山海，抵達全球終端。為何看不見的中國電力，能通過Token成為驅動全球AI的“數字原油”？Token是AI處理輸入資料的基本單元，中文翻譯過來是詞元。每一個Token生成，都對應著算力運轉與電力消耗。在AI大模型營運成本中，電費佔比高達六七成，但一千瓦時廉價綠電經由Token轉化後，價值可以放大數十倍甚至上百倍。可以說，Token是一種算力與電力凝結的標準化數字商品。在電力Token化出海過程中，突破了物理電力跨境輸送的成本與邊界限制，讓中國西部富集的風光綠電，以低損耗、高附加值的數字服務形態實現“無形出海”，開闢了綠電價值轉化全新路徑。2025年10月25日拍攝的中衛300萬千瓦太陽能綠電項目1號升壓站。王鵬攝（新華社）中國Token能做到量大又便宜，是多重系統性優勢疊加的結果，背後是難以複製的全球競爭力。綠電成本窪地築牢底層“護城河”。中國已建成全球最大可再生能源供給體系，西部和北部地區的風光資源極其豐富，由於發電價格低廉，就地消納轉化為高價值Token後，既解決了新能源消納難題，又為算力產業提供了顯著成本優勢。有券商測算，國產AI模型綜合推理成本僅為海外的1/10至1/6，增強了中國Token服務在全球市場上的推廣和使用優勢。算電協同戰略打通供需堵點。“東數西算”超前佈局八大算力樞紐，輸電與算力網路深度融合，實現“西電東送、算隨電走”的智能調度。西部承接AI訓練、批次推理等非即時算力任務，東部保障金融、工業控制等低時延需求，讓算力與綠電在時空上精準匹配，大幅降低綜合能耗與營運成本。全產業鏈自主可控夯實基建底氣。從國產GPU、液冷伺服器、高密度算力叢集，到跨境海底光纜、全球低時延網路，中國已形成一條完整的算力基礎設施供應鏈，降低對單一環節外部依賴，保障算力供給穩定與高效。同時，國產模型飛速進步，依託先進計算技術，大幅降低單位Token算力消耗；快速迭代的工程最佳化，讓模型推理效率持續提升，不斷放大成本優勢。2月26日在京津產業新城高村數智創新園中國聯通京津冀數字科技產業園拍攝的蓄冷罐。孫凡越攝（新華社）Token經濟崛起，正深刻改寫著全球AI產業與能源格局。它打破了海外巨頭對AI服務的定價壟斷，以高性價比重構全球算力服務市場規則；打開了西部綠電消納新空間，讓能源轉型與數字經濟形成雙贏閉環；推動中國從“物理世界工廠”向“數字世界智能工廠”升級，輸出智能化服務而非單純硬體產品；帶動算力租賃、跨境網路、AI外掛生態等全產業鏈出海，形成數字服務全球化新範式。熱潮之下，更需保持清醒。當前Token出海仍面臨一些現實挑戰：高端訓練晶片等核心算力仍面臨制約，必須在基礎研發上持續突破；資料跨境流動涉及多國隱私與安全監管，合規邊界亟待釐清；算電協同仍以“電力供算力”的單向模式為主，需向“源網荷儲”雙向智能調度升級，提升綠電消納靈活性與穩定性。應對挑戰，需堅持系統思維。加快AI晶片、先進算力架構等基礎研發，突破技術瓶頸；積極參與國際Token標準、資料跨境規則制定，推動互認與協同；深化算電協同新基建，完善綠電直連、市場化交易與智能調度機制，將階段性成本優勢沉澱為長效技術與制度競爭力。Token是智能時代基礎設施競爭的關鍵賽場。有跡象顯示，Token有望成為新的大宗商品——標準化、可計量、可交易，而Token出海，或成為中國製造之後下一個出口引擎。隨著算電協同新基建全面落地，中國綠電將持續轉化為穩定、綠色、低成本的全球Token供給，成為驅動全球AI進步的數字能源底座。從電力大國邁向算力強國，“用中國電算全球題”將成為現實。 (經濟日報)

近期，中國國家資料局正式定名的AI領域核心術語——詞元（Token）成為網路熱詞。據統計，截至今年3月，中國日均詞元呼叫量已超過140兆，較2024年初增長1000多倍。“詞元”這個新詞實際上早已融入我們生活的方方面面。面對新技術新應用，我們既要主動擁抱、善加運用，又要防範風險、確保安全。什麼是詞元（Token）？簡單來說，詞元是AI大模型處理資訊的最小單元，兼具可計量、可定價、可交易三大特徵。它不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。詞元應用場景遠超AI領域，與日常生活緊密相關。身份憑證類，相當於數字世界的“臨時身份證”，用於便捷登錄各類平台、完成轉帳授權等，如微信登錄第三方小程序、手機銀行動態口令等，有明確有效期，兼顧便捷性與安全性。AI場景類，即官方定名的“詞元”核心應用，是使用如AI寫作、修圖、剪輯等AI服務的消耗性資源。權益憑證類，可以理解成區塊鏈場景下的“通證”，相當於數位化權益證明，如電子票、遊戲皮膚、會員積分等，具有不易偽造、便於流轉的特點。詞元（Token）熱潮下的資訊安全隱患隨著詞元的爆火，一些不法分子開始打起了詞元的主意，伺機布設各種陷阱。同時，詞元本身在使用過程中也存在一定的安全風險，需要我們加以防範。洩露劫持風險。不法分子可通過跨站指令碼攻擊（XSS）、公共Wi-Fi嗅探等方式，竊取、截獲未加密的詞元。一旦詞元洩露，攻擊者可直接盜用使用者身份，獲取隱私資訊、登錄帳號、篡改資料，甚至實施詐騙、轉帳等操作，直接威脅個人財產安全。如果海量詞元被彙總分析，則可能引發系統性風險，危害資料安全與國家安全。偽造篡改風險。若詞元缺乏加密或簽名防護，不法分子可直接修改詞元的權限欄位，偽造管理員身份繞過系統驗證，非法獲取使用者敏感隱私資料、實施越權操作。同時，不法分子還有可能製造“虛假詞元”，誘導使用者洩露身份證號、手機號等隱私資訊。詐騙陷阱風險。當前，各類“詞元騙局”層出不窮：用低價AI詞元套餐、詞元投資等噱頭，誘騙使用者資金；冒充官方平台，以官方升級、驗證為由，騙取個人隱私資訊。尤其是宣稱“囤詞元能暴富”“場外交易賺差價”等行為，不僅涉嫌非法金融活動，還可能被境外間諜情報機關用以開展資料竊取、資金滲透，危害國家經濟安全與資料安全。詞元（Token）這麼火，應該注意點啥？面對詞元熱潮，我們既要理性看待其價值，又要注意資訊安全、隱私安全，提高安全防範意識，做到瞭解詞元、善用詞元。認清詞元屬性。詞元可作為數字身份憑證，並非投資品，防範以“詞元投資”“高收益回報”“詞元理財”“詞元挖礦”等為噱頭的各類騙局，切勿盲目購買未經官方認證的小眾、虛擬詞元，不隨意註冊來路不明的詞元服務，從源頭上避免因貪利、跟風導致的個人隱私資訊洩露和財產損失。強化使用規範。使用詞元相關服務時，優先選擇正規平台與加密傳輸通道，不在公共網路、不安全環境下進行登錄、轉帳、填寫隱私資訊等敏感操作；不點選陌生連結，不下載非官方App，不掃描可疑二維碼，及時更新裝置系統與安全軟體；嚴格保管詞元口令、授權碼及繫結的手機號、身份證號等資訊，開啟雙因素認證，不共用帳號，不設定通用密碼，發現帳號異常立即採取改密、解綁、報備等止損措施。遵守法律法規。面對詞元等AI領域的新興應用與概念，應保持理性認知，既不盲目追捧，也不跟風炒作，自覺遵守法律法規與監管要求，主動學習官方發佈的詞元安全知識與風險提示，提高辨別能力；科學區分身份憑證類、AI場景詞元與區塊鏈通證、加密貨幣，不參與非法加密貨幣交易，如遭遇詐騙、資訊洩露或發現非法活動，應及時向有關部門反映。 (央視新聞)

這段時間，不管是Web3圈內交流，還是看AI行業趨勢，我越來越確定一個判斷：下一波AI的核心紅利在 AI Token。很多人一聽 Token，就聯想到咱們加密圈，其實完全不是一回事。AI Token是大模型的計算與服務的最小計價單元。你可以把它理解成：AI 世界的“算力燃料”+“服務結算單位”。模型每理解一句話、生成一段內容、跑一次推理，都在消耗 Token。它不是虛的概念，是真真實實的成本、收入、現金流。只要 AI 還在被使用，Token 就永遠是剛需。為什麼我敢說，它是下一個風口？我講三點邏輯。第一，AI 已經進入指數增長，Token 是剛性需求。現在企業、團隊、個人都在全面 AI 化。寫文案、做方案、做資料分析、跑智能工作流，全都離不開大模型。用量越大，Token 消耗就越大。這不是短期熱度，是基礎設施等級的需求，就像網際網路時代的頻寬、雲時代的伺服器。剛需，就意味著長期、穩定、可規模化。第二，AI 商業化最終都會落到 Token 結算上。不管你做什麼 AI 產品：AI 工具、AI  Agent、企業 AI 服務、垂直行業解決方案……最後收費方式只有一種：按 Token 計費。模型廠商靠 Token 收錢，服務商靠 Token 轉售賺錢，開發者靠 Token 做商業模式。整個 AI 經濟體系，Token 就是血液。誰能掌控 Token 成本、管道、供給，誰就佔據產業鏈最核心位置。第三，Token 的商業模式非常清晰：便宜就是壁壘，規模就是利潤。我一直跟身邊朋友說，未來 AI Token 只會走向兩種格局：一種是誰能拿到最便宜的源頭 Token，誰就能做規模化供給。另一種是誰能做出頂級 AI 應用，誰就能發行與消耗自己的 Token，形成生態閉環。簡單講：要麼做最便宜的“賣水人”，要麼做最強的“生態方”。兩條路，都至少是千億等級的市場。再往後看，Token 的付費模式也會越來越成熟：個人使用者走套餐制，像流量包一樣簡單；企業使用者走按量計費，像水電煤一樣透明。一個巨大、穩定、持續增長的市場，正在成型。我們團隊目前除了之前Web3的業務之外，主要精力全在AI Token上了，目前我們已經上線了自己的Token平台，有不少的機會，大家有興趣瞭解的可以聯絡我們，確實是很少見到一個賽道，像 AI Token 這樣：需求確定、商業模式確定、增長確定、終局確定的。 (W3C DAO)

剛剛過去的3月，視訊號上一條短影片在程式設計師圈子爆火，一個白髮蒼蒼的“程式設計師”對著另一個程式設計師苦苦哀求，“哥我求你了……就一點點就行，我快不行了，我就寫一個因數的量……”要的不是錢，是Token。視訊獲得了3.7萬點贊，10萬轉發。視訊的主角是AI製作的，內容是虛構的，但是對token的成癮反饋，是真的引起了情緒共鳴。就在同一個月，這條視訊爆火前，大洋彼岸曾經上演了一場全球性服務中斷。Anthropic的Claude全球當機，Claude Code徹底癱瘓，幾小時內Downdetector湧入超過5000條故障報告。外媒的文章標題是"開發者面對不得不親自寫程式碼的恐怖"。一位Meta高級工程師Gauresh Pandit說，Claude掛掉後他直接去幹別的了，因為手動寫程式碼“可能更慢”。他說大模型已經變成一種“單按鈕操作”，那怕最簡單的事也會習慣性交給它。社交媒體上有人說：“Claude當機才讓我意識到，我已經把半個大腦外包了。”視訊裡白髮蒼蒼的程式設計師求的不是隨便什麼Token，他要的是目前最貴的模型的Token。夥伴遞過來的平替，他看都懶得看。這些細節才是整件事最值得深思的地方：程式設計師不只是對AI上癮，是對高端Token上癮。痛苦不來自於“沒有AI可用”，更來自於“沒有那個AI可用”。0130%的人拿錢都不願意戒斷AIMETR是一家專注於AI能力評估的非營利機構。2026年2月，他們發佈了一份令人意外的聲明：實驗做不下去了。因為他們的實驗要求一半的任務不能使用AI，30%到50%的受邀開發者因為這個條件直接退出，即便報酬高達每小時50美元。這些開發者中的很多人，經驗豐富、項目資深，恰恰是最能說明問題的樣本。他們再也不願意手寫程式碼了。這組資料比任何生產力統計都更能說明問題。McKinsey在2026年2月發佈的調查說AI程式設計工具讓常規編碼任務快了46%。Stack Overflow的年度調查說84%的開發者在用AI。在這些數字描述的廣度之外，METR的發現描述了另外一個維度，AI已經嵌入了人的認知習慣，拔出來會痛。02一杯咖啡和一輛保時捷到這裡，“大模型是類似於電力一樣的基礎設施”這個提出了近10年，流行了超過三年的說法，需要被認真質疑了。Andrew Ng在2017年提出這個說法時，強調的是AI像電力一樣將滲透到每個行業。這一點他是對的。但比喻的另一半，“電是無差別的標準化商品”，完全不適用於大模型。220伏交流電就是220伏交流電，不管它來自風力發電還是火力發電。你不會因為用了"更好的電"而烤出更好的面包。Token不是這樣。以下是截至2026年3月，各主流廠商大模型API每百萬Token的官方定價：各主流廠商大模型API價格對比這張表可以清晰看出不同模型價格的差距。同一個月在售的模型之間，定價可以差兩個數量級。快取機制又在實際成本上撕開了另一層差異。DeepSeek V3.2的快取命中價$0.028，不到三分錢處理一百萬Token。Opus 4.6的快取命中價也從$5.00降到$0.50，打了一折。GPT-5.4 nano的快取價$0.02甚至比DeepSeek更低。在高重複率的生產場景中，實際成本可以比標價再低一個數量級。Token的“掛牌價”和“成交價”之間，又藏著一層巨大的差異。這不是電力市場的價格結構。電的價格反映發輸配的物理成本，與電本身的“質量”無關。Token的價格反映的是智能的種類和等級，推理深度、上下文理解、代理執行能力、可靠性，而這些維度之間無法簡單排序。03大模型的微笑曲線企業已經用腳投票了。據AI基礎設施研究機構Iternal的分析，成熟的企業級AI部署正在採用“智能路由”架構：70%的簡單查詢扔給性價比模型，20%給中端模型，只有10%的最棘手、最高風險的任務，才會呼叫頂級模型。從宏觀來看，Token市場正在形成一條微笑曲線：左端是極致效率，右端是極致智能。左端是一種新的工業邏輯：當Token足夠便宜，它就可以像水電一樣大規模灌入自動化流水線的原料。批次資料清洗、日誌分類、工單路由、內容稽核、表單提取，這些任務不需要模型"極致聰明"，需要的是又快又便宜又穩定。誰能把每百萬Token的成本壓到最低，同時保持足夠的精準率，誰就能拿下這個市場。這一端的競爭壁壘是推理基礎設施的效率，算子最佳化、晶片利用率、快取命中率、調度策略。右端的遊戲規則完全不同。Opus 4.6定價$5/$25，它們賣的是一種不可替代的認知能力。右端的壁壘是絕對的智能質量，推理深度、指令遵循的精確度、在複雜約束下保持邏輯一致性的能力。這是旗艦模型在爭奪的領地。但是，一切都不是一成不變的。一位大模型行業的從業者透露：“我們定價的時候，核心第一原則還是自己的成本，不能虧錢。”當被問及“如果還有價格戰怎麼辦？”，回答是：“目前大模型行業還沒發生過惡性的價格戰。所謂的價格屠夫，也是基於他們自己的成本價格。所以必須通過技術創新把成本打下去。”“成本打下去之後，價格不一定變，但是競爭就有優勢了。”這是一個變化極快的行業，“人間才一日，AI已千年”。擔心如影隨形。站在微笑曲線另外一端的Claude，是否就可以高枕無憂地走高端智能的愛馬仕路線了？“競爭對手會努力把它的價格打下來的。”一位從業者說。微笑曲線兩端的商業定律不會變，但是大模型公司的站位會隨時變。這也造成了，大模型公司之間的商業價值也會拉開較大差距。一位二級市場的分析師說：“我們目前看大模型公司第一位還是看人才密度和技術能力。因為你看不清楚終局，最後對這個人類社會的影響你也看不清楚。但是從產業上來看，它的確是在不斷的往前推進的，所以我覺得人才和技術是最核心的一個要素。然後才是商業化資料。”微笑曲線的左端，是大規模的工業級生產需求。右端，是靠模型的智能能力獲得的溢價能力。更需要引起關注的是，能夠溢價的背後，是使用者的粘性和依賴性。04外腦一旦插上，就拔不掉了回到那個當機的3月。一家英國基礎設施服務商Deployflow做了一筆簡單的帳：25人的工程團隊，4小時的AI中斷，直接損失超過9000英鎊，還沒算下游的項目延期。但經濟損失不是最讓人不安的部分。最讓人不安的是，開發者在當機結束後表現出的反應不是憤怒，而是如釋重負，一種人類不想承認的依賴感。這種依賴正在從程式設計師擴散到所有知識工作者。Claude在當機前幾天剛剛超越ChatGPT，成為美國App Store下載量最大的免費應用。大模型的訂閱套餐一般都有Token使用限額，“對話到一半，限額到了，也無法遷移，只能繼續充錢。” 一位大模型的深度使用者說。它的使用者不只是寫程式碼的人，還有寫報告的人、做研究的人、改合同的人、帶團隊的人。AI不再是像電那樣驅動機器的基礎設施，而是直接參與思考的"智能"。在這個時代，我們害怕斷電、斷網，也害怕“斷token”。智能的成癮已經蔓延。更大的噩夢還在於，我的“小龍蝦”記憶突然清零，或者龍蝦團隊領袖的大腦，突然當機。使用者持續為他所依賴的外腦持續付出成本，也將是大模型公司最深的商業護城河。 (騰訊科技)

有沒有發現，這半年AI圈的畫風變得有點快？去年這個時候，大家還在為算力降價狂歡。阿里雲帶頭喊出“最高降幅60%”，騰訊雲、華為雲、百度雲齊刷刷跟上，那陣仗，簡直像雙十一大促。創業群裡天天有人曬帳單：“看，我這一百萬Token才花了幾毛錢！”那會兒人人都覺得，AI創業的春天來了，算力跟白菜一樣便宜，誰還做不起大模型應用啊？結果呢？打臉來得太快。就上個月，風向一百八十度大轉彎。Google、亞馬遜、騰訊、阿里、百度，10天之內全發了漲價公告。漲多少？普遍30%到50%。最狠的是騰訊雲，有個核心產品直接漲了400%。從“跳樓大甩賣”到“坐火箭式漲價”，前後不到一年。到底發生了什麼？誰在背後推著價格往上走？更重要的是，這波漲價潮裡，誰最慘，誰在偷笑？去年還在“打骨折”，今年為什麼集體漲價？先簡單回顧一下這出“反轉大戲”。2025年4月，阿里雲率先扔出一顆重磅炸彈：核心產品最高降價60%。這可不是小打小鬧，是實打實的“腰斬再打折”。緊接著，京東雲說“隨便降，我跟”，騰訊雲、華為雲、百度雲全部跟進。一時間，算力市場硝煙瀰漫，價格戰打得那叫一個熱鬧。那會兒的口號是什麼？“讓AI用得起”“算力普惠”。很多創業公司真的信了，開始大張旗鼓地燒Token、跑模型。然而，免費的午餐從來吃不長久。2026年1月，亞馬遜AWS悄悄幹了件事——沒有任何發佈會，沒有任何預告，直接把EC2伺服器價格上調了15%左右。別看幅度不大，意義可大了：這是雲服務行業近二十年來第一次漲價。要知道，過去二十年，AWS降價的次數超過一百次，從來只有往下走，沒有往上調的道理。這一下，像是推倒了多米諾骨牌。3月11日，騰訊雲跟進，旗下Tencent HY2.0 Instruct模型輸入價格從0.0008元/千tokens漲到0.004505元/千tokens——漲幅463%，四倍多。3月18日，阿里雲宣佈算力卡產品上漲5%到34%，百度智能雲也跟著漲了5%到30%。那些之前免費公測的大模型，比如GLM 5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5，全部結束“白嫖期”，轉入正式計費。從“搶著降價”到“搶著漲價”，為什麼變化這麼快？表面看是雲廠商扛不住了。GPU晶片越買越貴，資料中心的電費佔營運成本的40%到60%，再加上2025年下半年儲存晶片也開始漲價，成本端的壓力實實在在地壓過來了。但真正讓漲價變成“不得不做”的，是另一個更根本的原因——算力，真的不夠用了。誰在瘋狂“吃”Token？140兆的真相之前不是說算力過剩嗎？怎麼突然就不夠用了？答案是：Token被“吃”得太快了。根據國家資料局局長劉烈宏在今年3月披露的資料：到2026年3月，中國每天的Token呼叫量已經突破了140兆。這個數字有多誇張？給你兩個參照：· 2024年初，這個數字只有1000億。兩年時間，漲了一千多倍。· 2025年底，這個數字是100兆。也就是說，僅僅過去三個月，又漲了40%——光這三個月新增的量（40兆），就是2024年初全天的400倍。這不是線性增長，這是海嘯。那麼問題來了：誰在瘋狂消耗Token？答案就一個詞：智能體（Agent）。去年開始，以開源智能體OpenClaw（江湖人稱“龍蝦”）為代表的產品火得一塌糊塗。AI從一個只會“聊天”的機器人，變成了一個能“幹活”的助手——幫你訂機票、寫程式碼、做PPT、分析資料……聽起來很酷對吧？但代價是，智能體幹一件簡單的事，消耗的Token量是普通對話的10倍到100倍。舉個例子：讓AI幫你寫一個爬蟲指令碼。如果是普通對話，它給你一段程式碼，你複製走人，消耗幾百個Token。但如果是智能體，它要自己跑程式碼、報錯、偵錯、再跑、再調……來來回回十幾輪，Token消耗直接奔著幾萬去了。更別提視訊生成這種“吞金獸”。有分析指出，生成1分鐘的視訊大約要消耗10兆Token。而現在的視訊模型，生成5秒的視訊才收你幾毛錢到幾塊錢——這那是賺錢，這分明是賠本賺吆喝。但架不住用的人多啊，視訊、音樂、程式碼、資料分析……每個方向都在瘋狂“吃”Token。供給跟不上需求，算力自然就漲價了。這不是陰謀，是赤裸裸的供需失衡。算力排位賽：大廠吃肉，小玩家連湯都喝不上漲價這件事，對不同的人，意味完全不同。對雲廠商來說，漲價其實是好事。有券商算過一筆帳：阿里雲每提價1%，它的利潤率就能提升1個百分點。所以你看到的資料是，阿里雲的份額不降反升，已經佔到了中國AI雲市場的36%。而在AI呼叫量這個更細的賽道里，火山引擎（字節旗下）更是佔了將近50%——也就是說，全中國一半的Token呼叫，走的是火山引擎的管道。與此同時，華為雲、騰訊雲的份額在微幅下滑。頭部效應越來越明顯：大廠越做越強，資源越聚越集中。那誰最慘？中小AI創業公司，以及那些剛入局的小玩家。原因很簡單：漲價直接推高了他們的營運成本。以前Token便宜的時候，你可以隨便跑實驗、隨便調模型，反正花不了幾個錢。現在價格翻了幾倍甚至十幾倍，每一輪訓練、每一次推理都要掂量掂量。更麻煩的是，小玩家沒有議價能力。大客戶可以跟雲廠商簽長期協議，鎖定一個相對優惠的價格。你一個初創公司，一年才花幾萬塊錢的算力費，誰跟你談折扣？只能老老實實按漲價後的價格付錢。很多原本打算做AI應用的項目，算了一筆帳之後，默默擱置了。還有一些已經在做的，要麼縮減規模，要麼自己扛著虧損硬撐。偏偏終端市場競爭又激烈，你不敢輕易給使用者漲價——隔壁家還免費呢，你一收費使用者全跑了。最後所有的成本壓力，只能自己嚥下去。一位從業者跟我吐槽：“以前覺得算力便宜，創業門檻低了。現在才發現，門檻不是低了，是先讓你進來，再把門關上。”這其實是一場殘酷的排位賽。過去二十年，雲廠商靠“低價走量、先圈地再盈利”的打法活得很滋潤。但那個時代結束了。算力正式告別補貼期，進入商業化定價階段。未來比拚的不再是誰更便宜，而是誰的服務更穩定、誰的生態更完善、誰能幫企業真正用好每一分算力。而在這場排位賽裡，小玩家大機率要被甩下車。回頭看看這一年多的過山車，你會發現一個挺扎心的真相：算力從“白菜價”到“火箭價”，本質上是AI行業從野蠻生長走向成熟的一個縮影。免費時代結束了，價值競爭開始了。那些靠補貼活著的商業模式會死掉，而那些真正有技術、有場景、有使用者的產品，會在算力成本上升的環境中活下來，甚至活得更好。AI創業的核心競爭力，從來不是算力有多便宜，而是你拿算力來幹什麼。算力時代，Token確實貴。但比Token更貴的，是一個知道怎麼用好Token的腦子。 （鋅財經）

筆記君說：最近，整個商業圈和AI圈，都被同一個詞徹底刷屏了。這個詞，黃仁勳在萬眾矚目的GTC大會上，全程掛在嘴邊，把它抬到了未來經濟核心支柱的高度。阿里為它成立了和淘天電商、阿里雲平級的一級事業群，由集團CEO吳泳銘親自掛帥；釘釘創始人無招，直接把做了11年的釘釘徹底打碎重寫，All in這個賽道。除了阿里，字節跳動和騰訊都已深度押注Token經濟。字節從“賣算力”轉向“賣智能”，將Token視為新一代增長引擎，邏輯是“大模型不被大規模使用就是廢紙”。騰訊3月將原MaaS平台升級為 TokenHub ，開放微信、小程序、企業微信、元寶、QQ等國民級應用生態，推出“龍蝦管家”等工具。阿里、字節、騰訊都從“模型競賽”走向 “Token效率競賽” 的新範式。甚至連國家資料局，都專門在國家級論壇上，給它敲定了官方中文名。這個詞，就是Token，官方定名：詞元。與此同時，一組震撼的資料也同步公佈：2024年初，中國日均詞元呼叫量僅為1000億；到2025年底，這個數字躍升至100兆；2026年3月，已經突破140兆，兩年時間增長超千倍。很多人可能早就聽過這個詞，覺得它只是一個AI圈的技術黑話，和自己的企業和生意沒什麼關係。但我想告訴你的是：科技大佬們下重注的詞元經濟學，從來都不只是一個技術術語，而是一套正在重構整個商業世界、甚至重塑全球競爭力的完整經濟邏輯。它不僅決定了未來十年你的企業能不能活下去，甚至藏著中國智能時代的國運級機會。今天，我們就用大白話，把黃仁勳、吳泳銘、無招都在談論的詞元經濟學，一次性講透。一、詞元到底是什麼？想要看懂詞元經濟學，首先要搞懂：詞元到底是什麼？1.詞元，是AI能讀懂的“最小識字積木”我們人類說話、寫字，最小的資訊單位是字；但AI不一樣，它沒辦法直接讀懂人類的文字，它有自己的“語言體系”，而詞元，就是AI能聽懂、能處理、能輸出的最小資訊單位。舉個最簡單的例子：1個漢字是1個字元，但1個詞元，可能是一個詞、半個詞，甚至一個標點符號。比如“吃飯”這2個漢字，在AI眼裡可能就是1個詞元；“人工智慧”4個漢字，可能會被拆成2個詞元；英文裡的“unbelievable”，會被拆成否定前綴“un”、動詞詞根“believe”、形容詞後綴“able”3個詞元。你可以把它理解成AI的“識字積木”：人類用漢字組詞造句，表達想法；AI用詞元拼接組合，理解世界、完成任務。沒有詞元，AI就是一堆不會思考的程式碼；有了詞元，AI才有了認知和執行的基礎。2.詞元，是智能時代真金白銀的“硬通貨”上面是技術層面的解釋，在黃仁勳這些商業大佬眼裡，詞元的真正身份，是智能時代的硬通貨，是和黃金、電力一樣的基礎生產資料。它同時具備三重核心屬性，每一個都在重構商業的底層邏輯：第一，它是AI世界的成本單位；黃仁勳在GTC大會上，給詞元做了一套完整的分層定價體系，從免費到超高速，一共分了五個檔次：免費層：高吞吐、低響應速度，靠廣告變現；中級層：每百萬詞元約3美元，適配基礎推理場景；高級層：每百萬詞元約6美元，適配通用高品質推理；高速層：每百萬詞元約45美元，適配低時延核心業務；超高速層：每百萬詞元150美元，適配科研、即時關鍵任務。你可能會問：都是一樣的詞元，價格怎麼差了50倍？道理很簡單，就像你寄快遞，同樣一個包裹，普通快遞3天到，同城閃送2小時到，速度和確定性不一樣，價格當然天差地別。對企業來說，核心業務的即時決策，晚一秒都可能造成巨大損失，自然願意為更快的詞元響應速度付更高的溢價。第二，它是AI世界的效率單位；黃仁勳在演講裡說了一句石破天驚的話：未來的資料中心，不再是檔案儲存倉庫，而是生產詞元的“工廠”。工業時代，衡量一個鋼鐵廠牛不牛，核心指標只有一個：年產多少噸鋼；網際網路時代，衡量一個資料中心強不強，看的是算力峰值、儲存容量；但到了智能時代，衡量一個資料中心的核心指標，只有一個：每秒能生產多少詞元。固定功率下，每瓦電力能產出多少詞元，直接決定了你的生產成本，決定了你在商業競爭裡有沒有活路。第三，它是AI世界的新生產資料，甚至是新貨幣。黃仁勳預判，未來企業招聘，薪資裡會自帶“詞元配額”，就像現在公司給你配電腦、配辦公手機一樣，詞元會成為你幹活的必備生產資料。現在的矽谷，已經有很多科技公司在這麼做了。你想一下，未來的職場，沒有詞元，你就沒法呼叫AI智能體，沒法完成方案、程式碼、資料分析，就像現在沒有電腦，你沒法辦公一樣。詞元，正在成為智能時代，每個企業、每個人都離不開的基礎生產資料，成為AI世界裡流通的“通用貨幣”。二、從爆火的“龍蝦”，看懂詞元經濟為什麼突然爆發講完了詞元是什麼，你可能還有一個問題：詞元這個概念早就有了，為什麼偏偏在現在，突然就成了全行業的風口？答案，藏在那隻紅遍全網的“龍蝦”——OpenClaw裡。這只被網友戲稱為“龍蝦”的開源AI智能體框架，在2026年初徹底破圈，GitHub上的星標數量登頂歷史榜首，全網掀起了一場“全民養蝦運動”。很多人跟風養蝦，但沒看懂它背後真正的顛覆性意義：這只龍蝦，讓無數人第一次真切感受到，AI真的能當一個7×24小時不休息的打工人，而養活這個數字員工的唯一口糧，就是詞元。先給大家看一組資料，你就知道它對詞元消耗的拉動有多恐怖：傳統對話式AI，一問一答，一次互動也就消耗幾百到幾千詞元，一個普通使用者，一個月也用不了100萬詞元；但OpenClaw不一樣，它採用“主動喚醒→檢查→推理→休眠→循環”的永動模式，7×24小時不間斷運行，重度企業級使用者，單日詞元消耗就能突破1億，甚至有人6小時就燒掉了上千塊的詞元。為什麼它能讓詞元消耗呈指數級爆發？因為它讓AI完成了一次本質躍遷：從“工具”，變成了“員工”。黃仁勳在GTC上直接宣告：SaaS時代正在終結，AaaS（Agent as a Service，代理即服務）時代已經到來。那SaaS和AaaS，到底有什麼本質區別？過去你買SaaS軟體，買的是“工具”。軟體是死的，你得自己招人，自己教員工怎麼操作，自己填資料，自己走流程，自己點滑鼠。你買的是一個“更快的馬車”，最終能不能跑到終點，還是要靠人來駕馭。但現在你買AI Agent（智能體），買的是“員工”。你不用管它怎麼操作，不用教它流程，不用盯著它打卡上班，你只需要說清楚你的目標：“幫我生成上周的銷售周報，拉取全管道資料，分析異常波動，給出最佳化方案，同步給所有區域負責人”。剩下的事，它會自己拆解任務，自己呼叫工具，自己拉取資料，自己完成報告，自己同步資訊，全程不用你碰一下滑鼠。這個數字員工，不拿工資，不摸魚，不請假，不鬧情緒，7×24小時連軸轉，它唯一要的“口糧”，就是詞元。這就是詞元經濟突然爆發的核心密碼。三、詞元經濟學的底層邏輯到底是什麼？詞元正在從四個維度，徹底重構我們熟悉的商業邏輯，甚至改寫整個經濟的增長範式。1.詞元經濟學，是一整條完整的產業鏈，重構了AI產業的商業閉環黃仁勳的“Token工廠經濟學”，從頭到尾都圍繞詞元展開，分成清晰的五層架構：最底層，是能源與算力，這是詞元生產的“原材料基地”，沒有電力和算力，詞元就是無源之水；往上，是晶片與系統，這是詞元生產的“生產線”，決定了詞元的生產效率和生產成本；再往上，是大模型，這是詞元的“精煉廠”，把基礎詞元，變成具備推理、執行能力的智能能力；再往上，是Agent開發平台，這是詞元的“流通管道”，把智能能力封裝成企業能用的數字員工；最上層，是企業應用場景，這是詞元的“消費終端”，詞元在這裡轉化成實實在在的商業價值。你看，整條產業鏈，從生產、加工、流通到消費，形成了一個完整的商業閉環。上游賺的是詞元生產的錢，中游賺的是詞元精煉的錢，下游賺的是詞元消費的錢。所有環節的價值，都可以用詞元來統一計量、統一結算。2.詞元經濟學，讓智能有了統一的度量衡商業史上，每一次通用度量衡的出現，都會帶來一次商業範式的徹底革命。工業時代，我們用“千瓦時”來度量電力，從此，所有的工業生產，都有了統一的成本和效率標尺，人類正式進入工業文明。網際網路時代，我們用“GB”來度量流量，從此，所有的數字業務，都有了統一的計量標準，人類正式進入資訊時代。到了智能時代，我們將用“詞元”來度量智能，從此，所有的AI能力，都有了統一的價值標尺，人類正式進入智能時代。這就是詞元經濟學最核心的本質：萬物皆詞元。不管是文字、圖片、視訊、音訊，還是3D內容、機器人控制指令，最終都能被轉化成詞元來處理、來定價、來交易。以前，你沒法衡量寫一份方案的智能，和做一張設計圖的智能，那個更值錢；你沒法核算AI做一次客戶溝通，和做一次資料分析，分別應該給企業帶來多少價值。但現在，詞元給了所有智能能力一個統一的標尺，你可以精準計算每一個詞元的投入，能帶來多少產出。智能第一次從一個模糊的概念，變成了可計量、可定價、可交易的標準化商品。這是整個商業世界重構的起點。3.詞元經濟的主戰場在To B端無招在悟空平台的發佈會上，說了一句話：AI時代的革命性變革是生產力，不是消費。To C的詞元消耗，大量是無效的、娛樂化的，增長是線性的；但To B的數字生產力一旦爆發，詞元的消耗就是指數級的。這句話，不僅點透了詞元經濟的核心，更點透了中國經濟未來的增長密碼。過去二十年，中國網際網路行業的增長，一直被兩大天花板死死卡住，而詞元經濟，直接把這兩塊天花板，徹底打碎了。第一塊天花板：勞動人口的限制。AI時代，憑空多出了海量的“數字勞動力”。這些數字員工，不需要戶口，不需要社保，不受人口老齡化的限制，不受人口周期的約束，你的企業需要多少，就能“招聘”多少。以前一個企業，最多管理幾萬、幾十萬名員工；現在一個企業，理論上可以管理幾百萬、幾千萬個數字員工。這是什麼概念？這相當於，中國經濟，憑空多了一個沒有上限的“勞動力增量池”，直接破解了人口老齡化、低生育率帶來的勞動力短缺難題，為經濟增長打開了全新的空間。第二塊天花板：商業成本中的勞動力成本。過去，網際網路公司賺的是什麼錢？大多是行銷的錢，廣告、電商佣金、遊戲充值，這些錢，加起來只佔中國GDP的1%-2%。盤子就這麼大，大家捲來捲去，都是存量博弈，你多賺一塊錢，別人就少賺一塊錢。但詞元經濟時代，AI公司能賺的，是人力資源的錢。根據國家統計局的資料，中國GDP裡，勞動者報酬的佔比，常年保持在40%以上，這是一個幾十兆級的增量藍海。未來企業的人力成本，很大一部分，會從給員工發的工資，變成詞元的採購成本。這是整個商業成本結構的重構，也是經濟增長的全新引擎。為什麼阿里要成立ATH事業群，由吳泳銘親自掛帥？為什麼無招要把做了11年的釘釘徹底打碎，重寫底層程式碼，做全面的CLI化改造，推出悟空平台？因為他們看懂了，釘釘過去的核心，是“人與人的連接”，是基於軟體功能的協同；而未來的核心，是“人與數字員工的協同”，是基於詞元消耗的生產力釋放。詞元經濟學的價值，不在於用機器取代人，在於把這部分龐大的人力資源成本，轉化為可放大10倍、100倍的數字生產力。4.詞元經濟，中國有那些優勢？用輝達的H100 GPU（圖形處理器）做推理，1度電理論上可以產出大約923萬個詞元，扣除資料中心的散熱、傳輸損耗，實際商用場景下，1度電也能產出約550萬個詞元。而這恰恰是中國在智能時代，最大的國運級優勢。中國西部的綠電（筆記俠註：風能、太陽能、水能、地熱能等可再生能源轉化而來的電力），成本大約只有0.2-0.3元一度；而美國的工業電價是1.1到1.2元一度，他們的詞元生產成本，天生就是中國的5-6倍。以前，我們的電力要出口，只能靠物理電網，線損高、壁壘多，還要看別的國家的臉色，很難把能源優勢，轉化成全球競爭力。但現在，我們的電力，通過算力轉化成詞元，通過一根網線，就能瞬時交付給全球的使用者，真正實現“電力不出境，價值通全球”。0.2元一度的綠電，轉化成詞元之後，能賣到11元左右，價值翻了幾十倍，增值幅度遠超傳統的製造業出口。這意味著，我們的能源優勢，通過詞元經濟，可以直接轉化成全球AI服務的成本優勢、競爭優勢。中國有全球最完善的算力基礎設施，有全球成本最低的綠電資源，有全球最大的企業服務市場，有全球最多的市場主體。這些優勢，通過詞元經濟，會被無限放大，變成我們在智能時代，參與全球競爭的核心底牌。四、詞元經濟來了，企業和個人的生存法則與核心機會講完底層邏輯，我們回到最現實的問題：詞元經濟來了，我們到底該怎麼辦？怎麼才能抓住這次時代的紅利？對企業來說，就是抓住3件事。1.徹底轉變認知：從“買軟體”，到“買數字生產力”很多企業老闆，現在對AI的認知，還停留在“買個AI工具，給員工用，提高工作效率”。這就像汽車剛發明的時候，你把它當成“更快的馬車”，你永遠沒法參與汽車帶來的交通革命。你必須徹底轉變認知：AI不是給員工提效的工具，而是你的企業全新的生產力主體。未來，你的企業，不再是“一群人+一堆工具”，而是“一個管理者+一群數字員工”。未來衡量一個企業的內部實力，是它能調動多大的數字生產力，能管理多少個能持續創造價值的數字員工。因此，你的組織架構、管理模式、成本核算體系，都要圍繞“數字生產力”，都要徹底重構。2.建立“有效詞元消耗”的評估與最佳化體系不是所有的詞元消耗，都有價值。員工用AI摸魚聊天、刷段子，消耗的詞元，就是無效的；用AI做方案、跑資料、談客戶，帶來了實實在在的業績增長，這才是有效的詞元消耗。未來，企業的核心管理能力，就是詞元效率管理。同樣消耗1000萬詞元，有的企業用它賺了10萬，有的企業只打了水漂，這背後的差距，就是企業未來的生死差距。你要盡快建立一套完整的體系，去評估每一次詞元消耗的投入產出比，去最佳化你的提示詞，最佳化你的Agent（智能體）執行流程，砍掉無效的詞元消耗，讓花出去的每一個詞元，都能給你帶來實實在在的商業價值。就像無招的“悟空”平台，把“有效詞元消耗”當成核心考核指標，本質上，就是把詞元當成了企業生產力的核心度量衡，從根源上倒逼企業提升詞元效率。3.沉澱過程資料，打造企業專屬的“數字小腦”AI Agent（智能體）消耗詞元的每一個過程，都會產生資料。這些資料，就是你打造專屬“數字小腦”的核心原材料。你用得越多，資料沉澱得越多，你的數字小腦就越懂你的業務，你的詞元效率就越高，你的數字生產力就越強。未來，企業之間的競爭，本質上就是“數字小腦”的競爭。你沉澱的專屬業務資料，就是你最深的護城河，是別人花再多錢，也買不走的核心競爭力。結語未來十年，我們會像今天談論水電氣一樣，自然地談論“詞元”。我們每個人，都正在親歷這場商業史、經濟史上，前所未有的變革。農業時代，土地是生產資料；工業時代，機器和能源是生產資料；網際網路時代，資料是生產資料。AI時代，詞元就是新的生產資料。我們要麼生產詞元，要麼消費詞元，沒有任何中間態。 (筆記俠)

3月31日晚，智譜發佈的上市後首份財報顯示，2025年公司實現總收入7.24億元（人民幣，下同），同比增長131.9%；經調整年內淨虧損為31.8億元，2024年為24.6億元；全年綜合毛利率41%，遠超行業水準。財報顯示，智譜期內“向投資者發行的金融工具的帳面價值變動”帶來9.37億元的帳面虧損，這是導致淨虧損擴大的原因之一。智譜在年報中說明，此項增加主要源於2025年新增了帶有回購權利的股權融資。分業務看，企業級通用大模型業務實現收入3.66億元，佔總收入的50.4%。企業級智能體業務收入從上年的0.47億元增至1.66億元，增長248.8%，收入佔比達22.9%，成為新的增長引擎。企業級智能體是指以通用大模型為核心控制單元，結合企業知識庫與工具備呼叫能力，面向企業級複雜場景建構的自主智能系統。開放平台及API平台業務是最大亮點，從上年的0.48億元增至1.90億元，增幅高達292.6%，收入佔比提升至26.3%。開放平台及API即對外出售詞元（Token），系公司基於通用大模型能力，向開發者及企業客戶提供的標準化、平台化的雲端線上服務。受益於模型智能上限提升和呼叫量激增，該業務收入呈現爆發式增長。以此計算，開放平台及API平台業務的ARR（年度經常性收入，衡量AI公司商業化能力的核心指標）約17億元（2.5億美金），同比提升60倍。與此同時，該業務盈利能力顯著改善，開放平台及API平台毛利率同比提升近5倍至18.9%。智譜稱，得益於雲端部署業務規模增長，程式設計套餐產品的推出和推理效率的提升，毛利及毛利率均有所提高。據記者瞭解，當前智譜該業務呈現出“量價齊升”態勢。在2026年一季度API漲價83%後，呼叫量不降反升，市場依然供不應求，顯示出客戶為生產力付費的高度意願。可以看出，智譜的商業化路徑與Anthropic較為一致，即以模型智能為核心壁壘，以API為主要產品形態。研發投入層面，智譜堅信“智能上界的突破是AGI時代的第一性原理”，並為此進行高強度、長周期的研發投入。2025年，公司研發開支達到31.80億元，同比增加44.9%。該部分投入主要用於擴大研發團隊、股份支付費用增加，以及支付第三方算力供應商費用，以支援基礎模型的迭代和模型訓練基礎設施的投資。在後續展望上，智譜給出了一個公式：AGI商業價值=智能上限×詞元消耗規模。可以理解為，當模型足夠強，API本身就是最好的商業模式。在模型層面，2025年，智譜完成從氛圍程式設計（Vibe Coding）到智能體工程（Agentic Engineering）的行業範式跨越，陸續發佈GLM-4.5、4.6、4.7到GLM-5、5-Turbo等新模型，並取得了較好的反響。進入2026年，算力範式正在發生劇變。OpenClaw的爆發式應用提前引燃了詞元消耗狂潮。面對2026年2月以來供不應求的算力缺口，智譜明確，將繼續加大投入，尤其是深耕國產晶片的“Day 0”適配與軟硬一體化調優。智譜強調，其不是一家傳統意義上的軟體公司，而是一個以AGI為信仰的原生智能實驗室。“我們的護城河不在於算力的堆砌，而在於對智能本質的底層解構，以及將這種理解轉化為社會生產力的定力。”展望2026年，智譜預計，智能範式將從輕量化的Vibe Coding（氛圍程式設計）向工業級的Agentic Engineering（智能體工程）演變，再進化為具備自主規劃、環境感知與自我迭代能力的數字工程師，最終實現跨越多步迭代、具備邏輯一致性的Long-horizon Task（長程任務）閉環執行，這將進一步帶來智能上界的突破與詞元呼叫的指數級增長。 (上海證券報)