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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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