Token為王，如何打贏AI時代「新大宗商品」爭奪戰？

　　證券時報記者 王小偉

　　無形的海量Token（詞元）順着網線，賣到全球各地，就像有形的大宗商品通過路網銷往全球一樣——Token正在成為AI時代的「新石油」和「新集裝箱」。

　　隨着Agent（智能體）時代的來臨，尤其是OpenClaw（龍蝦）應用爆火，AI的任務執行模式從人機對話升級為機器自循環，Token消耗量指數級增長，其角色從模型訓練的技術副產品，一躍成為可計量、可交易的戰略資產。

　　這種劇變重塑互聯網大廠底層邏輯：商業模式從「燒錢換流量」邁向「按Token計費」，競爭模式也從「參數競賽」轉向「Token經濟體系構建」。在這場圍繞Token展開的競逐中，老玩家的「二次創業重塑」與新玩家平衡「保利潤還是保用户」交織而行，共同演繹着下一代AI競爭劇本。

　　更深遠的變化也在醖釀。多位受訪者認為，所有企業都值得重新評估能否被裝在Token里重構，這將誕生新的產業巨頭。

　　Token作為定義未來十年技術版圖與產業話語權的關鍵變量，如何在這個「新大宗」全球貿易網絡中尋得更多主導權，需要不同於互聯網時代流量邏輯的新模式，這考驗所有參與者的智慧。

　　新大宗商品

　　多數受訪者都沒料到，隨着「龍蝦」的到來，Token需求的爆發來得如此之快。

　　Token是大語言模型處理信息的基本單位。在AI世界，Token可以是一個詞、一段代碼，也可以是圖像或視頻中的一個像素區塊。當用户向AI模型提問，模型先把用户的話「切」成Token，算完后再把結果Token拼回成句子。

　　百度千帆平臺產品負責人張婷將Token比喻成「樂高積木」——單個Token是碎片，但大模型把成千上萬個Token的「拼法」學會后，就能理解語義、生成文本、回答問題。每生成一個Token，都在調用數據中心的GPU（圖形處理器）算力，並伴隨着電力消耗。

　　過去兩年，大模型競爭的核心敍事是模型能力：誰更聰明，誰就更接近AGI（通用人工智能）。參數規模、推理深度、複雜任務完成率，構成行業主要競爭指標。隨着Agent時代的來臨，在「自主拆解—調用模型—完成任務」新屬性下，Token消耗從人機對話升級為機器自循環，消耗量級跳漲。

　　任職於範式智能的谷少輝説，Chatbot（聊天機器人）時代，GPU就好像餐廳服務員，一桌客人上完菜就去下一桌；Agent時代，服務員全程陪同，從點菜到結賬，思考菜單的時候也不能走。粗略估算，Chatbot單輪對話消耗約1000到3000個Token，而「龍蝦」跑一次深度研究要經歷感知、規劃、執行、反思等多個循環，稍微複雜的任務就要吃掉百萬級Token。

　　無問芯穹聯合創始人夏立雪的感受頗具代表性：從1月開始，公司Token消耗每兩周就翻一番，至今已經翻了10倍。「上次見到這個速度，還是多年前3G手機流量時代。」

　　業內共識是，需求曲線仍處陡峭上升期。多Agent並行、長上下文推理、編程場景的爆發纔剛剛開始，每一個新場景打開都意味着Token消耗量再上一個臺階。同時，AI已跨越感知與生成階段，以智能體和物理AI為核心的執行時代，所需的Token量和計算量相比訓練階段會幾何級別增加。

　　黃仁勛日前提出「Token經濟學」概念，認為推理已成為AI最核心的工作負載，Token則是新的大宗商品——標準化、可計量、可交易。由此Token從模型訓練的技術副產品，演變為驅動數字經濟的核心生產要素。

　　3月22日，國家數據局方面表示，Token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」，Token有了官方翻譯「詞元」。

　　「這次定調前，圈內就在熱議Token該如何翻譯。」谷少輝透露，「張一鳴用計算機術語‘字節’給公司起名真是一步到位，這個基本單位的技術感、力量感並存，認知成本幾乎為零」。

　　業內對於Token的熱度也直接投射到資本市場。「Token第一股」迅策股價，已經從上市之際的40港元附近狂飆5倍。該公司收費將從訂閲和交易制向Token升級，這將使收益與客户價值創造深度綁定，實現利潤率擴張。

　　同樣在港股上市的美圖公司，商業模式也在從訂閲模式延伸到Token消耗。公司首席產品官陳劍毅用諮詢舉例，「每個

　　行業的諮詢費都不一樣，針對不同行業所能創造的商業價值做Token定價」。

　　AI時代的「集裝箱」

　　大宗商品的特徵之一是全球流動。

　　一個美國程序員打開電腦，調用DeepSeek的API來寫代碼。敲下回車后，請求數據通過太平洋海底光纜，到達中國西部的數據中心，中國的GPU集羣消耗着中國電力，幫這位程序員把代碼「跑」出來，結果再傳回美國。整個過程不到1秒鍾，算力、電力都沒有離開中國，而程序員為這次服務支付了數美元。這是Token出海的一個典型場景。

　　上世紀50年代，全球貿易的成本一半左右是裝卸費，后來集裝箱被發明，貨物運輸被標準化，全球貿易迎來大繁榮。谷少輝將Token比作「AI時代的集裝箱」——中國本土AI模型通過API接口向全球提供推理服務，按處理量計費，算力與電力實現「數字化出口」。

　　3月30日，據全球大模型聚合路由平臺OpenRouter數據，上周全球模型調用量排名榜中，國產大模型調用量連續一個月超過海外模型。MiniMax、月之暗面等排名持續靠前。資本競逐下，今年剛上市的智譜、MiniMax這兩顆國產AI大模型「雙子星」，市值直逼京東。

　　最新財報顯示，MiniMax去年收入7903萬美元，超過70%收入來自國際市場。此外，Kimi等多家平臺均對證券時報記者證實，API海外調用今年以來快速增長。

　　中國模型足量、低價，一些企業樂意花錢補貼海外開發者，這些都放大了市場持續調用的需求，增強了中國Token服務在全球市場上的推廣和使用中的優勢。在谷少輝看來，這是政府工作報告中「算電協同」、「智能經濟新形態」在產業層面的落地。「Token出海，或成為中國製造之后下一個出口引擎。」他説。

　　中美大模型性能差異不大，價格卻有數倍之別，背后原因在於中國電力和算力優勢。中國藉助「東數西算」、數字經濟等超前佈局，接住了Token消耗狂飆的紅利。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，多維優勢轉化為中國在全球AI服務市場的定價權。

　　Token成為「新大宗」，數據中心從存儲設施演變為「Token工廠」——進入的是數據和電力，產出的則是詞元和智能體執行能力。今年以來，二級市場資金多次圍獵電力板塊，背后原因就與「Token工廠」可能帶來電力價值重估有關。

　　長期聚焦AI產業投資的基金經理楊勇舉例，一度電直接出口通常在0.5元左右；做成鋁錠可售1.5元；用來跑大模型推理，能產生500萬Token，按照國內模型定價可以賣到10元，按照OpenAI定價可以上百元。

　　谷少輝認為，幾乎所有產業出海都與電力優勢相關。「製造業出海，可以視為電力加勞動力；精煉稀土等出海可以看作電力加資源；電力加算力下的Token出海是第三種電力出海形式。Token不是實物，而是服務貿易，這可能導致未來中美雙邊服務貿易差縮窄。」

　　「所有產業都值得被Token重構一遍，企業應該評估自己能不能裝到Token里賣（服務）。」谷少輝説，「設計、諮詢、教育……一旦變成可計量的智能服務，就可以規模化，這將是誕生新的垂直產業巨頭的土壤。」

　　老玩家的新風口

　　與作為計量單位的Token狂飆相伴生的，是作為基礎設施的算力競賽。

　　新玩家智譜和MiniMax均處年度虧損狀態，背后與龐大的資本開支密不可分。而老玩家方面，分別聚焦社交、搜索、電商、內容賽道的騰訊、百度、阿里和字節，在AI競賽中，也在拼模型能力、拼算力資源，在AI基礎設施及相關技術研發方面的資本開支持續加大。

　　從2025年財報來看，大廠中阿里資本支出最高，數額突破千億元；騰訊和百度在百億元級別。「大廠仍處在算力擴張期，多數都將獲取最先進的訓練芯片、更快迭代訓練模型放在更高優先級，而並非先考慮降低推理成本。」楊勇表示。

　　國際巨頭算力「軍備競賽」更為誇張，從2024年到2026年三年間，僅微

　　軟、亞馬遜、谷歌、Meta四家公司的年度總資本支出就從約2000億美元飆升到5000億美元以上。不少科技巨頭從高利潤的輕資產模式，轉向類似公用事業或製造業的重資產模式，一些公司負債率急升。

　　楊勇認為，量級雖不同，但中美巨頭都在將海量資本投入到AI算力建設中，這是爭奪下一代人工智能平臺主導權的生死之戰。只有贏家才能定義未來十年的技術格局。

　　但高額投入帶來新問題。以折舊為例，英偉達的AI芯片迭代周期通常為一年左右。「今天花幾千億建的數據中心，GPU不到兩年就不是最優版本，折舊應該怎麼算呢？」楊勇反問。

　　中國雲廠商們也進入全新的重資產設備周期。過去20年，雲計算的敍事是「輕」——彈性伸縮、按需付費、用多少買多少。但算力需求膨脹使大廠算力部署表現激進，折舊攤銷必將壓在利潤表上。「阿里雲、火山引擎巨資投入，很像電信運營商3G/4G網絡周期內的資本開支競賽。」楊勇説。

　　這導致國際國內大廠更加依賴融資補血。但新問題隨之出現。例如，新勢力港股上市后，普遍要面對「是繼續租算力還是自己買設備，是保利潤率還是保用户」的艱難平衡。老玩家壓力也很大。以阿里為例，一邊是即時零售搶食美團的基本盤，另一邊在「全棧式AI佈局」下，算力燒錢兇猛，阿里將自身定義為「新的創業重塑」。

　　「阿里正試圖從一個以電商為主業的平臺，轉型為一家覆蓋從AI芯片、雲計算基礎設施、基礎大模型到企業和消費者應用的全棧AI科技公司。轉型結果將決定其在未來十年科技版圖中的位置。」谷少輝説。

　　系統性新要求

　　Token調用量爆發帶動算力需求，拉動了算力相關服務的價格。3月，騰訊雲、阿里雲和百度智能雲，國內三大雲廠商接連提高AI算力產品價格，十天之內漲價30%左右。同濟大學經濟與管理學院教授阮青松認為，漲價最先受益的是上游的芯片、服務器這些硬件廠商，而下游使用AI的應用和終端成本壓力加大，倒逼企業要麼提高效率，要麼減少成本，可能會加速國產算力的替代進程，推動整個行業在技術創新上更進一步。

　　市場解讀為大廠利好，但有接近騰訊的人士對記者介紹，擴建AI算力基礎設施的資本開支動輒數百億量級，但AI業務本身的利潤率還很薄。目前賣Token的收入增速遠遠追不上建數據中心的花錢速度。「漲價不是雲廠商貪心，而是供應鏈漲價的無奈之舉。」在他看來，與此前低價引流、先把算力用起來的「Token價格戰」相比，算力市場定價正在轉向供需關係決定。

　　在三六零創始人周鴻禕看來，互聯網流量是信息搬運，邊際成本趨近於零，能走免費模式；但Token是智力產出，靠算力、芯片、電力支撐，用户越多、消耗越大、成本越高，邊際成本遞增，免費模式走不通。「現在行業都在賠錢做AI，就是因為免費慣性。智能體正在教育用户：軟件免費、部署免費，但算力和Token需要付費，就像給數字員工發工資一樣。這纔是AI新勢力活下去、互聯網大廠進入可持續發展的健康模式。」

　　爲了適配AI新經濟體系，阿里宣佈正式成立新的事業羣，建立以「創造Token、輸送Token、應用Token」為核心目標的新組織，由CEO吳泳銘直接負責，以Token Hub為核心主線，強化AI業務戰略協同，推進AI戰略落地。與阿里的全棧模式不同，騰訊的策略重心在於把握Token的流向入口。比如，用户在微信下達指令，Agent在雲端執行任務，結果返回用户。由此，Token消耗被自然引導至騰訊雲生態。

　　楊勇認為，對

　　大廠而言，Token時代提出的新要求是系統性的：戰略上要從模型競賽轉向經濟體系構建，組織上要從分散賽馬轉向中樞協同，商業上要從燒錢換流量轉向Token計費變現。「一方面是資本開支，另一方面也要成功轉身，這樣才能在AI時代佔據基礎設施的話語權。」

　　股價被爆炒的迅策，其業務本質是為每次Token調用加裝「增效器」，在消耗Token時換取更高精度的結果，獲取最高產出確定性。通過垂類AI解決方案，避免因推理失敗造成的Token浪費。迅策認為，使用公開數據，Token燒在「試錯」上；用專業數據，Token燒在「創造價值」上，前者是成本，后者是投資。

　　美圖公司陳劍毅對證券時報記者介紹，整個互聯網行業將出現一個新趨勢——很多公司會定製Token消耗預算，在野蠻擴張下，Token消耗量為王；但未來好的產品應該是在幫助用户滿足任務的同時儘量減少Token消耗數，可以根據所交付的商業價值給不同Token做更高的商業議價。因此，美圖會關注幫用户降低Token消耗的次數，做更好的商業轉化。

　　百度張婷暢想，五年后，Token一詞可能從普通用户的視野里消失，其價值會以另一種形式存在——就像現在打滴滴不需要關心汽油消耗了多少升，用AI寫一份報告不用關心消耗了多少Token，直接為成果付費。「MaaS（模型即服務）只是起點，最終希望提供的是端到端的AI能力，讓企業客户不用關心底層是哪個模型、消耗了多少Token，而是關注AI解決了什麼問題，帶來了多少價值。」

　　「黃仁勛判斷Token是新時代的大宗商品。但歷史告訴我們，在大宗商品的全球貿易網絡中，最終掌握主導權的，往往不是擁有最多原始礦藏的玩家，而是擁有高效提煉與轉化技術的人。」谷少輝説，中國AI需要投入、需要效率，也需要更多不同於互聯網流量時代的商業模式創新，來定義全球智能算力的貿易版圖。