2025年之前，想要證明自己混得好，大概得腕上戴塊百達翡麗，車庫裡停輛庫裡南。但到了AI時代，硬通貨變了：看你一年到底燒了多少Token。一年燒掉250億個Token，有位25歲的韓國小夥子，成了全世界最能燒的人。2025年12月，首爾江南區一家中餐館裡，Anthropic（Claude系列大模型的開發公司）擺了一桌私宴。公司聯合創始人Ben Mann帶著幾位高管，跟一群重度使用者圍坐一桌，暢談怎麼讓AI代理系統跑得更穩、更靠譜。席間最打眼的是一位24歲的韓國年輕人。他頂著亂糟糟的齊肩捲髮，臉上還帶著幾顆沒消下去的青春痘，笑起來一臉膠原蛋白，身材微微發福，看起來就是個普通大學生模樣。他叫Sigrid Jin。很難想到，這位其貌不揚的小夥子，正是Anthropic當時公認的“榜一大哥”。一年內，他一個人在Claude Code上燒掉了250億個Token。250億個Token是個什麼概念？按開發者常用的Claude Sonnet 4.6定價（輸入3美元/百萬Token，輸出15美元/百萬Token），假設輸入輸出比例為2:1，這筆開銷大概相當於17.5萬美元，折合人民幣約125萬。這筆錢，放在北京五環外，差不多夠付一套小兩居的首付。Sigrid Jin一個人去年在模型上燒掉的錢，抵得上一套三線城市的房，也夠在北京紮根了。圖｜claude官網定價Sigrid Jin本名Jin Hyung Park，今年25歲，目前還在英屬哥倫比亞大學（UBC）讀書。不過他是個出了名的“輟學專業戶”，2018年和2024年先後兩次暫時離開學校，到現在也沒固定專業，只是掛在理科大類下面。他的技術不是科班出身，而是靠參加後端開發訓練營自學成才。他的人生路徑相當跳脫。高中就讀於韓國外國語高中，主修語言和人文，當過辯論隊隊長，還辦過TEDx。工作經歷更是五花八門，他做過以太坊稽核員、給經濟學人寫過研報、在空軍服役期間負責過財務和人事助理。圖｜領英上，Sigrid Jin的部分工作經歷直到2022年底，Sigrid Jin才真正開始碰軟體開發。各種經歷雜糅在一起，像一團沒理順的程式碼。現在，他已經是韓國最大LLM研究社區instructkr的創始人。這個Discord群裡聚集了一千多名活躍成員，平時大家就在裡面聊模型、分享workflow、吐槽各種agent的坑。另外，他還是Sionic AI的團隊成員。2023年，Sigrid Jin加入這家公司，開始研究一個叫“AI Harness”的方向。通俗一點解釋，如果把單個AI Agent比作幹活的工人，那AI Harness就是整個工地的總調度。它負責定規矩、搭流程，讓不同的AI工具像流水線一樣配合起來，真正做到“沒人盯著也能一直跑”。為了驗證這套系統，Sigrid Jin和團隊直接開了5個OpenAI Codex Pro帳號、6個Claude Code Max帳號，同時讓它們狂跑，一天就能燒掉20億Token。據說，他所在的初創公司Sionic AI過去一年總共消耗了1380億Token，算力燒得那叫一個毫不手軟。真正讓他封神的，是那個程式碼洩露的凌晨。2026年3月31日凌晨，Sigrid Jin被手機震醒。消息鋪天蓋地，Claude Code的原始碼洩露了。洩露的起因堪稱荒誕。Anthropic在npm更新時，打包工具出了問題，一個60MB的source map檔案被塞進了安裝包，裡面躺著51.2萬行TypeScript原始碼。最先發現的是安全研究員Chaofan Shou。凌晨4點23分，他在X上扔出一個下載連結，帖子很快收穫了1600萬瀏覽量。幾小時內，GitHub上冒出了8000多個複製，Anthropic的法務團隊緊急出動，一口氣發了8100份DMCA下架通知。Sigrid Jin的消息列表炸了。他遠在韓國的女朋友連珠炮似的給打電話，聲音都在發抖。女友擔心Sigrid Jin的電腦上存了那些程式碼，會有法律風險。Anthropic之前起訴過類似項目。圖｜程式碼洩漏當晚，Sigrid Jin發帖換做普通人，可能早就刪庫跑路了。但Sigrid Jin做了件更瘋的事。他決定，不看洩露的程式碼，只用AI Harness從零重寫一個。他啟動了自己參與推廣的oh-my-codex（OmX）。這是另一位韓國開發者Yeachan Heo打造的AI工作流編排層，基於OpenAI Codex建構。Sigrid Jin是該項目的社區大使，對這個工具的調度邏輯瞭如指掌。在這個工具的調度下，多個AI代理同時開工。team指令負責平行程式碼審查和架構反饋，ralph指令執行持久化的驗證循環。Codex負責程式碼生成和審查，其他模型輔助檢索。短短幾個小時，他和同伴就用另一種方式把Claude Code那51.2萬行核心邏輯完整復現出來，搞出了一個平替版“Claw Code”。整個過程有點像翻拍一部經典老電影。主線和靈魂沒變，但台詞、演員、佈景全換成了自己的那一套。天還沒亮，Claw Code就被推上了GitHub。兩小時內收穫5萬star，24小時突破10萬，成為GitHub歷史上躥升最快的項目之一。Anthropic後來對8100多個直接搬運洩露程式碼的倉庫發出了DMCA下架通知，唯獨Sigrid Jin的clawcode安然無恙。因為它屬於“淨室重寫”（clean-room rewrite），一字節原程式碼都沒抄，版權上完全算獨立創作。“這是用250億個Token換來的直覺。”Sigrid Jin後來這樣評價。這種直覺來自他對Claude Code近乎痴迷的鑽研。今年2月，他特意飛去舊金山參加Claude Code的一周年生日派對。本以為會看到一屋子極客，結果現場擠滿了醫生、律師、音樂家之類的普通人。一位加州律師用Claude Opus 4.6做了一個自動化建築許可審批工具，還在駭客松裡拿了冠軍。這讓Sigrid Jin意識到，AI Harness不再是極客的玩具，而是這個時代最迫切的基建。圖｜claude code一周年生日會合影一周後，他在舊金山辦了一場一百多人的程式設計活動，規則特別離譜。參賽者設定好任務後，從中午12:30開始四個小時全程不能碰電腦。如果忍不住想干預，就得穿上紅色的龍蝦服當懲罰。Sigrid Jin把這叫“IRL模式”：一邊瘋狂用AI代理幹活，一邊強迫自己切換回現實生活，別完全沉進去。這大概就是他在那250億Token裡摸索出來的生活態度。雖然他的GitHub上堆著上百個實驗項目，但他的社交媒體首頁卻主打粉紅色，氛圍輕鬆又快樂。頁面裡時不時出現女明星和呆萌動漫頭像，還有他打卡學習中文的帖子。Claw Code爆火之後，他還認真回覆網友：“別只顧著造AI agents，也要去現實裡好好經營人際關係。”在2月的生日派對上，他曾對著鏡頭半開玩笑地喊：“讓Claude Code再便宜點吧，求求了。”結果一個月後，他做出了同樣功能的Claw Code，而且還能免費使用。現在，這個“全世界燒Token最多的人”，終於成了真正握有AI掌控權的那一撥人。只不過他的方式有點特別。他沒有去寫更牛的程式碼，而是設計了一套更狠的規則，讓AI自己去管AI。那250億個Token，不過是他交給這個時代的學費。而當他把Claude Code的靈魂用免費的Claw Code還給全世界時，故事才真正收尾。在AI時代，最頂級的Token消費，從來不是為了證明你有錢，而是為了把門檻踩得稀巴爛。從這個角度看，Sigrid Jin這250億個Token，燒的不是錢，是一張通往新世界的門票。 (36氪)

在人工智慧大模型迅猛發展的當下，Token成了數字世界最為關鍵的價值承載物。每一回模型推理，每一回智能互動，其背後都是數量眾多Token的產生、流轉以及消費。圍繞這一嶄露頭角的“Token經濟”，一條包含模型層、算力基礎設施、硬體底座、端側入口以及安全配套的完備產業鏈已然形成。本文會從Token的直接生產者著手，逐個剖析這一產業鏈的關鍵參與者，勾勒當前Token經濟的產業格局。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%。資料來源：iiMedia Research（艾媒諮詢）2. Token產業鏈有那些重要企業？Token經濟產業鏈全景解析：從模型生產到算力底座一、模型層（Token直接生產者）模型層是Token經濟的起始源頭，借由大模型API或者自有應用去生成Token呼叫量。1. 網際網路大廠（通用模型底座）阿里巴巴：通義千問與阿里雲兩張王牌，目標被定位為“Token經濟的最大批發商”，其業務範圍涵蓋電商領域、雲端運算領域以及企業服務領域，形成了全場景閉環。騰訊：混元大模型在社交場景中被高頻呼叫，在遊戲場景裡也被高頻呼叫，在雲場景同樣被高頻呼叫，其自有生態Token消耗量極為巨大。百度：文心一言、搜尋、雲服務佈局，是國內面向個人消費者加上面向企業客戶的Token服務主要力量。字節跳動：豆包大模型定位被設定為“Token經濟的C端吞吐機”，它擁有超過1.5億的日活使用者，在國內，其日均Token消耗量處於首位。科大訊飛：推出星火大模型，在政企場景成熟，在教育場景成熟，在醫療場景成熟，其日均處理Token數量超過3兆，AI開放平台2025年時收入為135億。2. 大模型獨角獸（專業API供給）智譜AI：國內ToB API領域中處於龍頭地位的智譜AI（GLM），其周呼叫達到1.03兆Token，海外收入所佔比例超過50%，並且政企訂單呈現出爆發式增長態勢。MINIMAX：Token往海外發展領域的絕對處於領先地位的企業，OpenRouter在全球範圍內的呼叫數量在所有相關對象裡排名第一，每周的呼叫數量達到3.07兆Token，在市場中所佔的份額為22%，其來自海外的收入在總收入裡所佔的比例是73%。月之暗面（Kimi）：它是長文字場景中，那個負責Token消耗的引擎，專門聚焦於C端長文字互動，而且使用者增長的速度十分迅猛。深度求索（DeepSeek）：身處Token生產領域，把推理成本借助演算法最佳化降低到行業十分之一以下，堪稱“極致降本者”的存在。百川智能：Token供給者，其Baichuan系列處在金融領域，還有政務領域，有著很高的滲透率。零一萬物：它在開源生態裡是Token效率標竿，並且Yi系列模型於開源社區其影響力有著相當程度的大。商湯科技：多模態Token進行“感知 + 生成”融合，其旗下日日新大模型，在視覺這個領域以及多模態範疇處於領先位置。3. 垂直領域模型商（場景化Token服務）崑崙萬維：有著天工大模型全球API，是Token出海領域的龍頭，其每天處理的Token數量超過200億，海外收入所佔比例在70%以上，到2025年API收入可達32億，同比增長210%。拓爾思：具備政務以及金融NLP，能為金融和政務給予語義推理，以及Token計費服務。雲從科技：人機協同Token合規化的踐行者，在金融場景有所深耕，在治理場景也有所深耕。瀾舟科技：在輕量化Token生產方面堪稱“小而精”類型的代表，其孟子輕量化模型系列主要側重於主打垂直場景。達觀資料：是在垂直行業智能文字處理方面佔據獨特地位的專門對於各種詞彙元素精準把控加以操作的行家，其在金融領域所進行的應用達到了頗為深入的程度，在製造領域所產生的應用深入發展態勢顯著。虎博科技：是在金融範疇有著較高壁壘的玩家。二、算力基礎設施層（Token生產環境）是Token生產的“廠房”，也是Token生產的“能源”。4. 智算中心營運（重資產算力底座）潤澤科技：它是字節、智譜的核心IDC，有智算中心叢集，其算力租賃佔比超過60%。鴻博股份：是MINIMAX的獨家算力夥伴，有著海外智算中心的佈局，採用算力租賃以及Token計費模式。首都線上：智譜AI核心算力的底座，具有全球化的彈性算力，按照Token消耗進行即時計費，有著低延遲的Token生產和分發。資料港：它是阿里以及騰訊的核心IDC，有著AI算力叢集，還能夠支撐大模型Token推理。萬國資料：是大規模Token生產叢集當中的物理承載者，在國內屬於第三方資料中心領域的龍頭。秦淮資料：是進行Token生產的“電力公司”，是超大規模資料中心的營運商，能為AI訓練以及推理提供電力，還能提供散熱基座。奧飛資料：是為 AI 企業算力需求提供服務的智算中心服務商，也是為相關領域提供服務的網際網路資料中心服務商。5. 雲服務與算力平台（彈性算力供給）優刻得：為中小人工智慧企業提供Token算力服務，其定位呈現出“血汗工廠”模式。光環新網：它是AI推理算力的物理承載者，同時也是AI訓練算力的物理承載者，並且是以IDC加上雲端運算這種雙輪驅動的模式。軟通智算：擔任著算力網裡的“營運商”角色，承擔著對算力資源進行調度的工作，以及負責Token生產環境的維運任務。青雲科技：推出一種方案，該方案是關於彈性Token生產環境的混合雲方案，此方案能夠提供靈活的算力資源。平行科技：它是科研場景裡的高性能 Token 生成者，同時也是工業場景中的高性能 Token 生成者，還是超算雲服務商。三、硬體底座層（Token生產工具）提供諸如AI晶片、伺服器這類硬體裝置，對Token的生產效率以及成本起著決定性作用。6. AI晶片（算力核心）海光資訊：它是國產AI晶片裡的龍頭，是大模型訓練以及推理的核心所在，是信創智算領域當中的Token生產基座，還是國產替代的主力。寒武紀：是雲端 AI 晶片，是智算中心的標配，是邊緣側 Token 生產方面低功耗晶片的先鋒。摩爾線程：是國產全功能GPU的Token產能推動因素，是國產GPU領域處於領先之地的存在。壁仞科技：超大規模智算叢集的算力底座，單卡支援高並行推理燧原科技：雲端AI推理晶片的國產替代主力，專注雲端AI推理沐曦積體電路：是國產高性能GPU方面的Token生態建構者，其產品涵蓋了訓練以及推理這兩個範疇。7. AI伺服器與計算系統浪潮資訊：在國內AI伺服器市場佔有率處於首位，是字節跳動、百度以及阿里這幾家公司的核心供應商，是Token計算的硬體基礎。中科曙光：國產算力領域的龍頭，它具備AI伺服器以及智算中心，憑藉自主可控的算力為Token生產提供支撐。工業富聯：它是全球人工智慧伺服器代工領域當中處於龍頭地位的企業，其市場佔有率超過百分之四十，還是輝達的核心合作夥伴，更是Token工廠裝置的那塊基石。龍芯中科：其為自主可控Token生產鏈裡指令集的基石所在，是形成自主指令集架構的關鍵部分。華為：是全端式Token工廠的總包商，有著昇騰晶片以及鯤鵬生態，實現了國產算力全鏈條的覆蓋。四、端側與邊緣層（Token分發入口）在終端裝置上直接生成和消費Token，實現邊緣AI推理。8. 智能終端與邊緣計算小米集團：消費端Token入口領域有著生態級表現的參與者，其中小愛同學以及AloT裝置所覆蓋的終端數量達到了數億之多。聯想集團：它是端側Token生成方面的有著推動作用的主體，同時也是算力基礎設施領域的有著驅動效能的一方，它在AI PC領域與在伺服器領域所佔據的地位同等重要。OPPO：是端雲協同Token實現生產的出海典型代表者，它有著安第斯大模型，還有與之相關的手機終端。中科創達：它是終端以及汽車端側Token生成的OS使能者，有著智能作業系統和端側模型。海康威視：是物理世界視覺 Token 的入口級玩家，它有著視覺大模型，還有攝影機終端，呈現多模態融合。五、安全與配套層（Token經濟保障）保障Token生產、流通、使用的安全合規與資料供給。9. 安全與資料服務奇安信：是Token經濟安全基礎設施的守護者，它保障著Token生產環境的安全，也保障著Token流通環境的安全。深信服：是智算中心的一員，也是 AI 應用的安全接入者，它能夠提供安全雲端運算，還能夠提供算力接入。海天瑞聲：屬於Token生產的那種“原材料供應商”，能夠提供具備高品質的標註資料，還能提供訓練資料。 (TOP行業報告)

最近不管是刷財經內容，還是看科技圈的新聞，你大機率都會反覆看到一個詞：Token。很多人第一反應是懵的，甚至直接把它和虛擬幣、傳銷騙局劃等號——畢竟過去這些年，太多人打著“Token”的旗號搞投機割韭菜，留下了一地雞毛，大家有警惕心太正常了。但你有沒有發現，這次提Token的，不是那些幣圈的投機客，而是輝達的黃仁勳，是國家資料局。2026年的GTC大會上，黃仁勳在主題演講裡70多次提到Token，核心口號只有四個字：Token為王。他甚至直接放話，未來的資料中心，本質都是生產Token的工廠，Token就是AI時代的新大宗商品。幾乎同時，國家資料局在2026年中國發展高層論壇上，正式給AI領域的Token定下了官方中文譯名：詞元，同時公佈了一組讓人瞠目的資料：中國日均Token呼叫量，從2024年初的1000億，一路飆升到2025年底的100兆，2026年3月已經突破140兆，兩年時間增長了1400倍。一邊是全球算力龍頭的掌門人瘋狂站台，一邊是國家級機構的官方定名和資料背書，兩件事湊到一起，就絕不是什麼偶然的熱點炒作，而是一個明確的時代訊號。很多人到現在還沒搞懂：這個叫Token（詞元）的東西，到底是什麼？為什麼能讓黃仁勳如此看重？國家為什麼要專門給它定名？它和我們普通人，到底有什麼關係？-01-先把最基礎的事說透：Token到底是什麼？先給大家吃個定心丸：我們今天聊的Token，和那些投機炒作的空氣幣，本質上是完全不相關的兩件事。國家定名的“詞元”，是AI領域的核心基礎概念，沒有任何投機屬性，是你每天用AI的時候，都在打交道的東西。用一句大白話就能講明白：Token（詞元），是大語言模型處理文字的最小基本單元，是AI理解、生成內容的基礎載體，也是AI服務的核心消耗品。很多人以為，AI能直接看懂我們說的漢字、寫的句子，其實不是。AI的底層邏輯，和人腦完全不一樣，它不認漢字，不認單詞，只認經過編碼的Token。舉個最通俗的例子：我們小時候學說話、寫文章，是先學拼音，再學漢字，再學詞語，最後連成句子和文章。拼音是我們理解和表達語言的最小基礎單元，而Token，就是AI的“拼音”。你給AI發一句“今天天氣不錯，適合出去走走”，AI收到這句話之後，第一件事不是直接理解它的意思，而是先把它拆分成一個個Token。比如拆成“今天”“天氣”“不錯”“適合”“出去”“走走”，也可能拆得更細，比如“今”“天”“天”“氣”，具體怎麼拆，不同的模型有不同的規則，但核心邏輯是一樣的：把你說的話，拆成AI能識別、能處理的最小單元。拆分完成後，每個Token都會被轉換成一串對應的數字，AI就是通過處理這些數字，來理解你這句話的意思，然後再生成對應的回覆，而生成的每一句回覆，同樣也是由一個個Token組成的。這就帶來了一個最直接的結果：你和AI的每一次對話，你讓AI做的每一件事——不管是寫文案、做表格、寫程式碼，還是做資料分析、生成圖片，都要消耗對應數量的Token。你可以把它理解成汽車的汽油：AI就是那輛車，你要讓車跑起來，就得燒油；你要讓AI幹活，就得消耗Token。你買的AI會員，不管是月度的還是年度的，本質上就是買了一油箱的Token，額度用完了，要麼續費充值，要麼AI就沒法再給你提供服務。這裡再給大家兩個最實用的基礎常識，看完你就再也不會被相關的黑話忽悠了：第一，中文語境下，1個漢字大概對應1-2個Token，英文語境下，1個單詞大概對應1-1.3個Token，所以同樣的內容，中文消耗的Token量，通常會比英文多一點；第二，大家常說的AI模型“128k上下文”“256k上下文”，本質上就是這個模型一次性能處理的Token上限，相當於AI的“短期記憶容量”。上限越高，AI能記住的上下文就越多，就能處理更長的文件、更複雜的任務，當然，消耗的Token也會更多。說到這裡，你應該已經明白了：Token不是什麼遙不可及的技術黑話，更不是什麼騙局，它就是AI時代的基礎消耗品，是你每天用AI的時候，都在默默消耗的東西。那問題來了：這麼一個看似簡單的“AI消耗品”，為什麼能讓黃仁勳喊出“Token為王”？為什麼能成為國家層面關注的核心指標？-02-黃仁勳的“Token為王”本質是看透了AI時代的底層邏輯要理解這句話，我們得先回頭看兩段歷史，看完你就會瞬間明白，黃仁勳到底在說什麼。第一次工業革命的時候，蒸汽機被發明出來，瞬間改變了整個世界。一開始，所有人都在搶著造更好、效率更高的蒸汽機，誰能造出更先進的蒸汽機，誰就是行業裡的大佬。但沒過多久，大家就發現了一個問題：蒸汽機再好，沒有煤，就是一堆不能動的廢鐵。造蒸汽機的技術門檻，很快就被拉平了，真正決定行業話語權的，變成了誰能低成本、大規模地開採煤炭，誰能穩定地把煤炭運到需要的地方。煤炭，成了第一次工業革命的核心大宗商品，誰掌握了煤炭，誰就掌握了工業時代的命脈。第二次工業革命，電力普及，歷史又一次重演。一開始，大家都在捲髮電機、電動機的技術，誰能造出更好的電氣裝置，誰就是行業的領頭羊。但很快，風向就變了：電氣裝置的技術很快就普及了，真正決定行業格局的，變成了誰能低成本、大規模地發電，誰能搭建起覆蓋全國的電網。電力，成了第二次工業革命的核心基礎設施，那怕你能造出全世界最好的電器，沒有電，它就是個沒用的擺設。再後來的網際網路時代，也是一樣的邏輯。一開始，大家都在卷網站、卷APP，喊著“內容為王”，誰能做出更好的內容、更好的產品，誰就能出圈。但沒過多久，大家就發現，好的內容、好的產品越來越多，真正稀缺的，是流量。於是整個行業的邏輯，從“內容為王”變成了“流量為王”，誰能掌握流量，誰就能掌握網際網路時代的話語權。現在，我們正處在AI革命的浪潮裡，而黃仁勳喊出的“Token為王”，本質上就是看透了這場革命的底層邏輯：AI時代的核心大宗商品，不是模型，不是晶片，而是Token。過去這幾年，整個AI行業都在卷一件事：大模型。從百億參數，到千億參數，再到兆參數，國內國外的科技公司，都在拼了命地研發更大、更先進的大模型，好像誰家的模型參數多、效果好，誰就能贏下這場AI戰爭。但到了2025年到2026年，整個行業突然發現，風向變了。大模型的技術門檻，正在快速被拉平。現在全世界的開源大模型，大大小小加起來有上千個，閉源的頭部模型，效果也越來越接近，你有的功能我也有，你能做的事我也能做。模型已經不再是稀缺品了，真正稀缺的是什麼？是能讓這些模型跑起來、能持續穩定產出價值的Token。就像蒸汽機離不開煤，電器離不開電，網際網路產品離不開流量，再好的大模型，沒有Token，就是一個不能啟動的程序，沒有任何價值。你有再先進的大模型，如果沒法低成本、大規模地生產Token，沒法給使用者提供穩定的Token供給，那你的模型，就只能躺在伺服器裡，沒法落地，沒法賺錢，更沒法形成商業閉環。這就是黃仁勳說“Token是新的大宗商品”的核心原因。大宗商品的本質，是整個經濟體系的基礎剛需，是所有產業都離不開的東西，需求量極大，價格波動會影響整個行業的走向。石油、煤炭、電力、糧食，都是如此，而現在，Token正在成為AI時代的核心大宗商品。黃仁勳甚至直接給出了明確的定義：未來的資料中心，本質上都是生產Token的工廠。過去我們建資料中心，比的是什麼？是伺服器的數量，是儲存的容量，是頻寬的大小。但未來，衡量一個資料中心價值的核心標準，只有一個：它每消耗一度電，能生產多少高品質的Token，也就是Token生產的能效比。這個指標，直接決定了這個“Token工廠”的盈利能力。就像火電廠，誰的發電煤耗更低，誰就能在電價低迷的時候依然賺錢，誰就能在行業競爭裡活下來；未來的智算中心，誰的Token生產能效比更高，誰的生產成本更低，誰就能在AI時代掌握話語權。甚至黃仁勳還預判，未來Token會形成完整的分層定價體系，根據生成速度、智能程度、安全等級，分成不同的檔次，每百萬Token的價格，從免費層到超高速的企業級，覆蓋從0到150美元的區間，僅推理場景，就能打開兆級的商業化空間。很多人說，黃仁勳是AI時代的“賣鏟人”，其實不止於此。他不是只賣鏟子，他是看透了整個AI金礦的底層邏輯，知道未來大家搶的不是金礦的開採權，而是開採金礦必須用到的、持續消耗的炸藥和工具，而Token，就是那個最核心的消耗品。-03-國家定名“詞元”140兆日均呼叫量，背後藏著什麼訊號？如果說黃仁勳的“Token為王”，是給整個AI行業指明了商業方向，那國家資料局的官方定名，以及那組140兆的驚人資料，就是給我們普通人，釋放了三個最明確的訊號。第一個訊號，也是最基礎的：官方給Token正名了，它徹底和投機炒作劃清了界限，成為了國家級的技術術語和產業指標。過去這麼多年，Token這個詞，一直被幣圈的投機客濫用，導致很多人一聽到Token，第一反應就是騙局、虛擬幣、非法集資，污名化非常嚴重。這次國家資料局專門給AI領域的Token定名為“詞元”，本質上就是一次官方的正本清源：明確了AI領域的詞元，和那些投機炒作的代幣，完全是兩回事。它是AI產業的核心基礎單元，是合規的、有實際價值的、服務於實體經濟的技術概念，再也不是什麼見不得光的投機工具。更重要的是，國家把Token的呼叫量，當成了衡量AI產業發展的核心指標。這就像我們用GDP衡量經濟發展水平，用發電量衡量工業活躍度，用PMI衡量製造業景氣度一樣，未來，Token（詞元）的呼叫量，會成為衡量中國AI產業發展水平、規模化應用程度的核心國家級指標，甚至會成為宏觀經濟資料裡的重要組成部分。第二個訊號：中國的AI產業，已經徹底從“模型研發”的上半場，進入了“規模化應用落地”的下半場。我們回頭看那組資料：日均Token呼叫量，2024年初是1000億，2025年底是100兆，2026年3月突破140兆，兩年增長了1400倍。這個數字，到底有多恐怖？我們可以簡單算一筆帳：就算全中國14億人，每個人每天都和AI聊100句話，每句話消耗100個Token，一天下來，總消耗量也只有140兆的1%。這麼恐怖的呼叫量，絕對不是靠普通人聊天撐起來的，只有一種可能：AI已經徹底走出了“聊天玩具”的階段，大規模地進入了實體經濟，進入了各行各業，開始24小時不間斷地創造價值。現在的Token消耗主力，早就不是個人使用者的對話，而是兩個核心場景：一個是智能體（Agent）的大規模應用，另一個是工業、企業級的自動化場景。什麼是智能體？簡單說，就是不用你一句一句地給AI下指令，它能自己理解你的目標，自己拆解任務，自己呼叫工具，自己完成一整個複雜的工作流程。比如你讓它幫你做一份完整的行業調研報告，它會自己去查最新的行業資料，自己做資料分析，自己搭建報告框架，自己寫內容，自己修改最佳化，全程不用你干預。這個過程中，智能體需要不停地呼叫大模型，不停地消耗Token，它的Token消耗量，是普通人工對話的幾十倍，甚至上百倍。現在國內國外，不管是大企業還是創業公司，都在瘋狂地研發和落地智能體應用，這是Token需求爆發的核心驅動力之一。而另一個核心場景，就是實體經濟的工業應用。比如工廠裡的AI質檢，生產線每生產一個產品，就要拍高畫質照片，AI即時分析產品有沒有缺陷，有沒有質量問題，這個過程是24小時不間斷的，每秒都在消耗大量的Token；再比如物流行業的AI調度，全國幾百萬個快遞包裹，每一個的運輸路線、配送順序，都要靠AI即時最佳化，避開擁堵，提升效率，同樣是24小時不停消耗Token；還有金融行業的AI風控、客服行業的AI自動化、網際網路行業的AI內容稽核、程式碼行業的AI開發，這些場景，都是Token消耗的大戶。140兆的日均呼叫量，本質上就是一個最明確的證明：AI已經不是實驗室裡的技術，不是普通人用來娛樂的玩具，它已經成為了實體經濟的核心生產力工具，正在深刻地改變著各行各業的生產方式。第三個訊號：中國正在爭奪AI時代的全球話語權，而且已經有了非常明顯的優勢。Token的生產成本，核心取決於兩個東西：一個是算力晶片的能力，另一個就是電力成本。而這兩個領域，中國都有非常強的競爭力。晶片領域，雖然我們在高端通用晶片上還有差距，但在AI推理晶片、國產算力生態上，我們已經實現了快速的突破，國產大模型的適配和最佳化，已經做得非常成熟，完全能滿足大規模的Token生產需求。而電力成本，更是我們的核心優勢。Token生產的最大成本，就是資料中心的電費，誰的電價更低，誰的Token生產成本就更低，誰就能在全球競爭裡佔據優勢。中國西部有大量的風電、太陽能等綠電資源，電價遠低於全球平均水平，非常適合建設大規模的智算中心，用來生產Token。現在，國內的科技企業已經開始行動了。阿里已經成立了Alibaba Token Hub（ATH），核心就是做Token的創造、輸送和全場景應用，要把Token打造成AI時代數字商業的核心基礎設施；其他的頭部科技企業，也都在紛紛佈局智算中心，核心目標不是訓練大模型，而是做推理，也就是大規模生產Token。甚至有資料顯示，中國開源大模型的全球下載量佔比，已經達到了17.1%，首次超越了美國；中國的Token周呼叫量，已經連續兩周超越了美國，成為了全球AI應用最活躍的市場。這意味著，在AI時代的下半場，我們不再是跟著別人跑的追趕者，而是有能力制定規則、爭奪話語權的競爭者，而Token，就是這場競爭的核心戰場。-04-對普通人來說，這場Token浪潮到底意味著什麼？很多人會說，這些都是行業大佬和科技公司的事，和我一個普通人有什麼關係？我既不做AI，也不辦企業，懂不懂Token，有什麼區別？如果你這麼想，那就大錯特錯了。就像100年前的電力，30年前的網際網路，剛出現的時候，大家也覺得和自己沒關係，但很快，它們就滲透到了生活的方方面面，改變了所有人的工作和生活。而Token，作為AI時代的核心基礎設施，未來一定會和電力、網際網路一樣，和我們每個人息息相關，沒有人能置身事外。首先，它會徹底改變我們的職場邏輯，未來，懂不懂Token，會不會用AI，會直接決定你的職場競爭力。現在已經有非常明顯的趨勢了：不管你做什麼工作，都離不開AI。文員用AI寫文案、做表格，程式設計師用AI寫程式碼、找bug，設計師用AI做圖、做創意，營運用AI做資料分析、寫策劃，甚至工廠的工人，也要用AI控制裝置、做質檢。而用AI的核心，就是和Token打交道。同樣是用AI寫一份方案，有的人能用500個Token，就生成一份邏輯清晰、內容詳實的方案；有的人用了5000個Token，生成的內容還是亂七八糟，全是廢話。對公司來說，這就是實實在在的成本差距，你能幫公司省Token，就是幫公司省錢，你的競爭力，自然就比別人強。甚至現在矽谷已經有很多科技公司，給員工發薪資的時候，除了現金，還會給專屬的Token配額，也就是AI算力額度。因為很多工作，沒有AI的輔助，效率會低到無法接受，就像現在公司給員工配電腦、配手機一樣，未來，給員工配Token配額，會成為企業招聘的標配。再過三五年，“會不會最佳化Token使用”“能不能用AI高效完成工作”，一定會成為職場招聘的基礎要求，就像現在很多公司招聘，要求你會用Office、會用電腦一樣。那時候，你不懂Token，不會用AI，就像現在不會用電腦一樣，很難找到有競爭力的工作。其次，它會徹底滲透到我們的日常生活裡，未來，你每天的衣食住行，都會和Token打交道，只是你可能感覺不到。現在，你每天都在用電，但是你不會每天都去想，發電廠在那裡，電是怎麼送到你家裡的；你每天都在用網際網路，但是你不會每天都去想，訊號是怎麼傳輸的，資料是怎麼儲存的。未來的Token，也是一樣的。你家裡的智能家電，裡面的AI助手，和你對話、幫你控制家電，會消耗Token；你出門用的導航，AI即時給你最佳化路線、避開擁堵，會消耗Token；你刷短影片，AI給你推薦你喜歡的內容，會消耗Token；你給孩子用的線上教育工具，AI給孩子定製學習計畫、批改作業，會消耗Token；甚至你去醫院看病，AI幫你看片子、分析病情，同樣會消耗Token。這些場景，現在已經有了，未來只會越來越普及，越來越深入。Token會像電力一樣，成為我們生活裡無處不在的基礎資源，支撐著整個智能社會的運轉。-05-這場Token浪潮裡普通人有沒有能抓住的機會？我必須先明確一條紅線：凡是打著Token的旗號，讓你投錢、讓你拉人頭、給你承諾高收益的，全是騙局，沒有例外，一律不要碰。我們聊的機會，全是合規的、零風險的、靠自己的能力就能抓住的機會，沒有任何投機成分。對普通人來說，最穩妥、最靠譜的機會，有三個。第一個機會，也是所有人都能做的，就是提升自己的AI使用能力，核心就是對Token的理解和最佳化能力。很多人現在用AI，就是隨便說一句話，然後等著AI生成內容，根本不管消耗了多少Token，生成的內容質量高不高，這樣的人，永遠只能把AI當成一個玩具，沒法把它變成提升自己競爭力的工具。而你如果能沉下心來，搞懂Token的底層邏輯，學會怎麼寫高品質的提示詞，怎麼用最少的Token，生成最高品質的內容，怎麼用AI完成更複雜的工作任務，怎麼用AI最佳化你的工作流程，那你在職場上，就會有遠超別人的競爭力。不管行業怎麼變，經濟怎麼波動，能提升自己的核心能力，永遠是普通人最穩妥的出路。第二個機會，是做AI和Token的科普內容創作。現在90%的人，對Token、對AI，都是一知半解，甚至有很多誤解。有的人一聽到Token就覺得是騙局，有的人一聽到AI就覺得會搶自己的工作，還有的人想用AI，但是根本不知道怎麼用，到處踩坑。市場的需求，就是你的機會。你如果能把這些複雜的技術概念，用大白話講明白，給大家避坑，給大家講清楚AI的正確用法，給大家拆解背後的行業趨勢，那你就能吸引大量的粉絲。不管是做公眾號、短影片，還是小紅書，都能變現，而且這個賽道，現在競爭很小，需求極大，因為AI的普及速度太快了，大家的認知，根本跟不上技術的發展速度。第三個機會，是給中小企業做AI配套服務，核心就是幫他們最佳化Token使用，降低AI成本，提升AI使用效率。現在很多中小企業，都想用AI提升效率，降低成本，但是他們根本不懂AI，不懂Token，不知道怎麼搭建適合自己的AI工作流程，不知道怎麼最佳化提示詞，花了很多錢買AI會員，但是根本沒用到實處，白白浪費了很多成本。你如果能幫他們解決這個問題，幫他們搭建AI工作流程，最佳化提示詞，降低Token消耗，提升AI的使用效率，按效果收費，比如幫他們一年省了10萬的AI成本，你收3萬的服務費，沒有那個企業會拒絕。這個需求，未來會越來越大，而且門檻不高，只要你懂AI，懂Token的邏輯，就能做。最後，聊一點關於未來的心裡話每次技術革命來臨的時候，大多數人的第一反應，都是排斥、懷疑、恐懼，覺得和自己沒關係，甚至覺得是騙局。第一次工業革命的時候，很多手工紡織工人，砸毀了織布機，覺得機器搶了他們的飯碗；電力普及的時候，很多人覺得電是危險的、不可靠的，拒絕使用；網際網路剛進入中國的時候，很多人覺得網上都是騙子，根本不可能在網上買東西、交朋友。但歷史告訴我們，技術革命的浪潮，從來不會因為任何人的排斥和懷疑，就停下腳步。它最終會惠及所有人，只是那些提前看懂趨勢、提前做好準備的人，會拿到更多的時代紅利，而那些拒絕改變、固步自封的人，會被時代慢慢甩在後面。AI革命，也是一樣的。而Token，就是這場革命下半場的核心。它不是什麼投機炒作的工具，不是什麼遙不可及的技術黑話，它是AI時代的電力，是整個智能社會的基礎基礎設施，未來會滲透到我們工作和生活的每一個角落。黃仁勳喊出的“Token為王”，國家資料局的官方定名，140兆的日均呼叫量，這些都不是偶然的熱點，而是一個明確的時代訊號：AI時代的下半場，已經正式開始了。對我們普通人來說，面對這場浪潮，最好的選擇，從來不是去投機，不是去想著一夜暴富，而是沉下心來，去理解它，去學習它，去適應它，把它變成提升自己的工具，抓住屬於自己的機會。畢竟，時代從來不會淘汰那些願意學習、願意改變的人，只會淘汰那些站在原地、拒絕前進的人。 (關山敘)

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)