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【央视新闻客户端】

证券时报记者王小伟

无形的海量Token（词元）顺着网线
，卖到全球各地，就像有形的大宗商品通过路网销往全球一样——Token正在成为AI时代的“新石油”和“新集装箱 ” 。

随着Agent（智能体）时代的来临 ，尤其是OpenClaw（龙虾）应用爆火，AI的任务执行模式从人机对话升级为机器自循环
，Token消耗量指数级增长，其角色从模型训练的技术副产品 ，一跃成为可计量
、可交易的战略资产
。

这种剧变重塑互联网大厂底层逻辑：商业模式从“烧钱换流量”迈向“按Token计费
”
，竞争模式也从“参数竞赛”转向“Token经济体系构建 ”。在这场围绕Token展开的竞逐中，老玩家的“二次创业重塑
”与新玩家平衡“保利润还是保用户”交织而行 ，共同演绎着下一代AI竞争剧本 。

更深远的变化也在酝酿
。多位受访者认为
，所有企业都值得重新评估能否被装在Token里重构，这将诞生新的产业巨头。

Token作为定义未来十年技术版图与产业话语权的关键变量 ，如何在这个“新大宗 ”全球贸易网络中寻得更多主导权
，需要不同于互联网时代流量逻辑的新模式，这考验所有参与者的智慧 。

新大宗商品

多数受访者都没料到 ，随着“龙虾
”的到来
，Token需求的爆发来得如此之快
。

Token是大语言模型处理信息的基本单位。在AI世界，Token可以是一个词、一段代码 ，也可以是图像或视频中的一个像素区块 。当用户向AI模型提问，模型先把用户的话“切”成Token
，算完后再把结果Token拼回成句子
。

百度千帆平台产品负责人张婷将Token比喻成“乐高积木 ”——单个Token是碎片，但大模型把成千上万个Token的“拼法
”学会后 ，就能理解语义 、生成文本、回答问题。每生成一个Token
，都在调用数据中心的GPU（图形处理器）算力，并伴随着电力消耗 。

过去两年 ，大模型竞争的核心叙事是模型能力：谁更聪明
，谁就更接近AGI（通用人工智能）。参数规模
、推理深度、复杂任务完成率，构成行业主要竞争指标
。随着Agent时代的来临 ，在“自主拆解—调用模型—完成任务”新属性下
，Token消耗从人机对话升级为机器自循环，消耗量级跳涨。

任职于范式智能的谷少辉说 ，Chatbot（聊天机器人）时代
，GPU就好像餐厅服务员，一桌客人上完菜就去下一桌；Agent时代 ，服务员全程陪同，从点菜到结账
，思考菜单的时候也不能走 。粗略估算，Chatbot单轮对话消耗约1000到3000个Token ，而“龙虾 ”跑一次深度研究要经历感知 、规划
、执行、反思等多个循环
，稍微复杂的任务就要吃掉百万级Token
。

无问芯穹联合创始人夏立雪的感受颇具代表性：从1月开始，公司Token消耗每两周就翻一番 ，至今已经翻了10倍。“上次见到这个速度
，还是多年前3G手机流量时代 。
”

业内共识是，需求曲线仍处陡峭上升期
。多Agent并行 、长上下文推理
、编程场景的爆发才刚刚开始 ，每一个新场景打开都意味着Token消耗量再上一个台阶。同时
，AI已跨越感知与生成阶段，以智能体和物理AI为核心的执行时代 ，所需的Token量和计算量相比训练阶段会几何级别增加 。

黄仁勋日前提出“Token经济学”概念
，认为推理已成为AI最核心的工作负载，Token则是新的大宗商品——标准化、可计量 、可交易
。由此Token从模型训练的技术副产品 ，演变为驱动数字经济的核心生产要素。

3月22日，国家数据局方面表示
，Token是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位 ” ，Token有了官方翻译“词元” 。

“这次定调前
，圈内就在热议Token该如何翻译
。
”谷少辉透露，“张一鸣用计算机术语‘字节’给公司起名真是一步到位 ，这个基本单位的技术感
、力量感并存
，认知成本几乎为零”。

业内对于Token的热度也直接投射到资本市场 。“Token第一股 ”迅策股价，已经从上市之际的40港元附近狂飙5倍。该公司收费将从订阅和交易制向Token升级 ，这将使收益与客户价值创造深度绑定
，实现利润率扩张
。

同样在港股上市的美图公司，商业模式也在从订阅模式延伸到Token消耗。公司首席产品官陈剑毅用咨询举例 ，“每个

行业的咨询费都不一样
，针对不同行业所能创造的商业价值做Token定价
” 。

AI时代的“集装箱”

大宗商品的特征之一是全球流动
。

一个美国程序员打开电脑，调用DeepSeek的API来写代码。敲下回车后 ，请求数据通过太平洋(601099)海底光缆，到达中国西部的数据中心
，中国的GPU集群消耗着中国电力，帮这位程序员把代码“跑 ”出来 ，结果再传回美国 。整个过程不到1秒钟
，算力、电力都没有离开中国，而程序员为这次服务支付了数美元
。这是Token出海的一个典型场景。

上世纪50年代 ，全球贸易的成本一半左右是装卸费
，后来集装箱被发明，货物运输被标准化 ，全球贸易迎来大繁荣 。谷少辉将Token比作“AI时代的集装箱
”——中国本土AI模型通过API接口向全球提供推理服务
，按处理量计费，算力与电力实现“数字化出口”
。

3月30日 ，据全球大模型聚合路由平台OpenRouter数据
，上周全球模型调用量排名榜中，国产大模型调用量连续一个月超过海外模型。MiniMax 、月之暗面等排名持续靠前 。资本竞逐下 ，今年刚上市的智谱
、MiniMax这两颗国产AI大模型“双子星 ”，市值直逼京东
。

最新财报显示
，MiniMax去年收入7903万美元，超过70%收入来自国际市场。此外 ，Kimi等多家平台均对证券时报记者证实
，API海外调用今年以来快速增长 。

中国模型足量、低价，一些企业乐意花钱补贴海外开发者 ，这些都放大了市场持续调用的需求
，增强了中国Token服务在全球市场上的推广和使用中的优势。在谷少辉看来，这是政府工作报告中“算电协同
” 、“智能经济新形态”在产业层面的落地
。“Token出海 ，或成为中国制造之后下一个出口引擎。 ”他说 。

中美大模型性能差异不大
，价格却有数倍之别，背后原因在于中国电力和算力优势
。中国借助“东数西算
”、数字经济等超前布局 ，接住了Token消耗狂飙的红利。有券商测算
，国产AI模型综合推理成本仅为海外的1/10至1/6，多维优势转化为中国在全球AI服务市场的定价权 。

Token成为“新大宗” ，数据中心从存储设施演变为“Token工厂 ”——进入的是数据和电力，产出的则是词元和智能体执行能力
。今年以来
，二级市场资金多次围猎电力板块，背后原因就与“Token工厂”可能带来电力价值重估有关。

长期聚焦AI产业投资的基金经理杨勇举例 ，一度电直接出口通常在0.5元左右；做成铝锭可售1.5元；用来跑大模型推理
，能产生500万Token，按照国内模型定价可以卖到10元 ，按照OpenAI定价可以上百元 。

谷少辉认为
，几乎所有产业出海都与电力优势相关
。“制造业出海，可以视为电力加劳动力；精炼稀土等出海可以看作电力加资源；电力加算力下的Token出海是第三种电力出海形式。Token不是实物 ，而是服务贸易
，这可能导致未来中美双边服务贸易差缩窄 。
”

“所有产业都值得被Token重构一遍，企业应该评估自己能不能装到Token里卖（服务）
。”谷少辉说 ，“设计
、咨询、教育……一旦变成可计量的智能服务
，就可以规模化，这将是诞生新的垂直产业巨头的土壤。 ”

老玩家的新风口

与作为计量单位的Token狂飙相伴生的 ，是作为基础设施的算力竞赛 。

新玩家智谱和MiniMax均处年度亏损状态，背后与庞大的资本开支密不可分。而老玩家方面
，分别聚焦社交 、搜索
、电商、内容赛道的腾讯 、百度
、阿里和字节，在AI竞赛中 ，也在拼模型能力、拼算力资源
，在AI基础设施及相关技术研发方面的资本开支持续加大
。

从2025年财报来看，大厂中阿里资本支出最高 ，数额突破千亿元；腾讯和百度在百亿元级别。“大厂仍处在算力扩张期
，多数都将获取最先进的训练芯片 、更快迭代训练模型放在更高优先级，而并非先考虑降低推理成本 。
”杨勇表示
。

国际巨头算力“军备竞赛”更为夸张 ，从2024年到2026年三年间
，仅微

软
、亚马逊、谷歌 、Meta四家公司的年度总资本支出就从约2000亿美元飙升到5000亿美元以上。不少科技巨头从高利润的轻资产模式，转向类似公用事业或制造业的重资产模式 ，一些公司负债率急升 。

杨勇认为
，量级虽不同，但中美巨头都在将海量资本投入到AI算力建设中 ，这是争夺下一代人工智能平台主导权的生死之战
。只有赢家才能定义未来十年的技术格局。

但高额投入带来新问题 。以折旧为例，英伟达的AI芯片迭代周期通常为一年左右
。“今天花几千亿建的数据中心
，GPU不到两年就不是最优版本，折旧应该怎么算呢？ ”杨勇反问。

中国云厂商们也进入全新的重资产设备周期 。过去20年 ，云计算的叙事是“轻
”——弹性伸缩
、按需付费、用多少买多少
。但算力需求膨胀使大厂算力部署表现激进
，折旧摊销必将压在利润表上。“阿里云 、火山引擎巨资投入，很像电信运营商3G/4G网络周期内的资本开支竞赛 。”杨勇说。

这导致国际国内大厂更加依赖融资补血
。但新问题随之出现。例如 ，新势力港股上市后
，普遍要面对“是继续租算力还是自己买设备，是保利润率还是保用户 ”的艰难平衡 。老玩家压力也很大
。以阿里为例 ，一边是即时零售抢食美团的基本盘
，另一边在“全栈式AI布局
”下，算力烧钱凶猛 ，阿里将自身定义为“新的创业重塑”。

“阿里正试图从一个以电商为主业的平台
，转型为一家覆盖从AI芯片、云计算基础设施
、基础大模型到企业和消费者应用的全栈AI科技公司 。转型结果将决定其在未来十年科技版图中的位置
。 ”谷少辉说。

系统性新要求

Token调用量爆发带动算力需求，拉动了算力相关服务的价格 。3月 ，腾讯云、阿里云和百度智能云，国内三大云厂商接连提高AI算力产品价格
，十天之内涨价30%左右
。同济大学经济与管理学院教授阮青松认为，涨价最先受益的是上游的芯片 、服务器这些硬件厂商 ，而下游使用AI的应用和终端成本压力加大
，倒逼企业要么提高效率，要么减少成本 ，可能会加速国产算力的替代进程
，推动整个行业在技术创新上更进一步。

市场解读为大厂利好，但有接近腾讯的人士对记者介绍 ，扩建AI算力基础设施的资本开支动辄数百亿量级
，但AI业务本身的利润率还很薄 。目前卖Token的收入增速远远追不上建数据中心的花钱速度
。“涨价不是云厂商贪心，而是供应链涨价的无奈之举。
”在他看来 ，与此前低价引流
、先把算力用起来的“Token价格战”相比
，算力市场定价正在转向供需关系决定 。

在三六零(601360)创始人周鸿祎看来，互联网流量是信息搬运 ，边际成本趋近于零，能走免费模式；但Token是智力产出
，靠算力、芯片 、电力支撑，用户越多
、消耗越大、成本越高 ，边际成本递增
，免费模式走不通。“现在行业都在赔钱做AI，就是因为免费惯性
。智能体正在教育用户：软件免费 、部署免费 ，但算力和Token需要付费
，就像给数字员工发工资一样。这才是AI新势力活下去
、互联网大厂进入可持续发展的健康模式 。 ”

为了适配AI新经济体系，阿里宣布正式成立新的事业群 ，建立以“创造Token、输送Token 、应用Token”为核心目标的新组织
，由CEO吴泳铭直接负责，以TokenHub为核心主线 ，强化AI业务战略协同
，推进AI战略落地
。与阿里的全栈模式不同，腾讯的策略重心在于把握Token的流向入口。比如 ，用户在微信下达指令，Agent在云端执行任务
，结果返回用户 。由此，Token消耗被自然引导至腾讯云生态
。

杨勇认为 ，对大厂而言
，Token时代提出的新要求是系统性的：战略上要从模型竞赛转向经济体系构建，组织上要从分散赛马转向中枢协同 ，商业上要从烧钱换流量转向Token计费变现。“一方面是资本开支
，另一方面也要成功转身，这样才能在AI时代占据基础设施的话语权 。
”

股价被爆炒的迅策 ，其业务本质是为每次Token调用加装“增效器”
，在消耗Token时换取更高精度的结果，获取最高产出确定性
。通过垂类AI解决方案 ，避免因推理失败造成的Token浪费。迅策认为
，使用公开数据，Token烧在“试错 ”上；用专业数据 ，Token烧在“创造价值
”上，前者是成本
，后者是投资 。

美图公司陈剑毅对证券时报记者介绍，整个互联网行业将出现一个新趋势——很多公司会定制Token消耗预算 ，在野蛮扩张下
，Token消耗量为王；但未来好的产品应该是在帮助用户满足任务的同时尽量减少Token消耗数，可以根据所交付的商业价值给不同Token做更高的商业议价
。因此 ，美图会关注帮用户降低Token消耗的次数
，做更好的商业转化。

百度张婷畅想，五年后 ，Token一词可能从普通用户的视野里消失
，其价值会以另一种形式存在——就像现在打滴滴不需要关心汽油消耗了多少升，用AI写一份报告不用关心消耗了多少Token ，直接为成果付费 。“MaaS（模型即服务）只是起点
，最终希望提供的是端到端的AI能力，让企业客户不用关心底层是哪个模型
、消耗了多少Token ，而是关注AI解决了什么问题，带来了多少价值。”

“黄仁勋判断Token是新时代的大宗商品
。但历史告诉我们
，在大宗商品的全球贸易网络中，最终掌握主导权的 ，往往不是拥有最多原始矿藏的玩家
，而是拥有高效提炼与转化技术的人。 ”谷少辉说，中国AI需要投入、需要效率 ，也需要更多不同于互联网流量时代的商业模式创新
，来定义全球智能算力的贸易版图 。

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