算力Token：AI时代的“新石油”与万亿生意

一、Token是什么？算力世界的“统一度量衡”

在AI大模型时代，一个根本性的问题始终悬而未决——算力的价值如何衡量？很长一段时间以来，产业的评价标准简单粗暴：多少张卡、多少P算力、多少亿参数。但这些指标回答不了一个核心问题：用户花了算力成本，到底转化出了多少实际价值？

Token的出现，正是为了回答这个“价值之问”。

Token（词元）是人工智能大模型为了高效处理数据，把数据进行拆分后的最小信息单元。无论是文字、语音还是图像视频，在AI的底层视界中，都被无差别地分解为机器可读的最小处理单元Token。中国信息通信研究院专家黄伟指出，Token是算力资源的一个量化凭证，扮演的是智能服务的计价媒介，将无形的技术能力转化为可核算成本的有形商品，承担连接AI技术与经济价值的桥梁作用。

可以这样理解：就像电力产业用“度”来衡量电能消耗、用“瓦”来标注功率一样，算力产业也需要一套通用的“价值语言”。Token正是这样一套语言——它跨越文本、图像、语音等一切数据模态，成为衡量AI算力服务消耗量的基础单位。

2026年7月，在光合组织智能计算应用大会上，“开放计算Token谱系”计划正式落地，近百家伙伴加入。这套谱系覆盖算力生产层、资源调度层和价值层三个层次，通过统一接口和开放标准，让异构算力资源能够被封装、度量、调度和流通。南开大学金融发展研究院院长田利辉有一个形象的比喻：Token“好比是AI时代的电费或者油费”。

二、Token的生意模式：从“卖卡”到“卖Token”

Token经济的崛起，正在彻底重构算力行业的商业模式。

传统模式：算力租赁

过去两年，算力租赁一直是资本圈最火热的赛道。2024年，全球GPU算力服务器租赁市场规模为59.12亿美元，到2031年预计将膨胀至236.2亿美元。2026年**季度，国内算力租赁市场规模已达数百亿级别。

但传统算力租赁存在明显痛点：用户采购的是固定硬件单元——单台服务器、单张显卡或固定租期的算力。结果是高峰期算力不够用、低谷期大量闲置。更关键的是，模型部署、性能调优、能耗管控等最耗成本的工作，并不随租赁合同转移。国内大量智算中心的机柜平均利用率仅徘徊在20%—30%，部分企业级中心甚至低于10%。

新模式：Token工厂

Token工厂改变了交易标的——客户直接购买AI模型产出的Token结果，按需取用、按量计费、据实结算。用户不再需要对某一台服务器在一定时间内支付高昂费用，可以像结水电费一样按需结算。

目前Token服务的参与者已形成多元格局：

一是云厂商与AI Infra平台。 以某AI算力服务平台为代表，这家成立不到3年的公司定位为“开放、独立的词元供应平台”，通过专有推理引擎和算力编排系统，把不同厂商、不同架构的异构算力资源整合起来，封装成标准化、可计量的Token服务。截至2026年4月，其平台注册用户已突破1000万，日均词元吞吐量约5785亿次。按年度词元吞吐量计，它是2025年中国第四大词元供应平台。

二是三大电信运营商。 2025年，三大运营商全面转向以Token服务为经营主线。中国电信推出9.9元/月含1000万Tokens的个人套餐；中国移动将AI大模型算力做成“流量包”一样的月费订阅；中国联通则在多地推出Token Plan个人版与团队版。运营商凭借覆盖全国的骨干网络、丰富的算力节点和19亿用户基础，正在从“流量管道商”转型为“算力服务商”。

三是Token聚合与分发平台。 以OpenRouter为代表的聚合平台，依靠价差与手续费快速成长；还有利用跨境差价运营的AI中转站。当前Token定价分化极为悬殊——药物研发领域Token均价达1000美元/百万，日常闲聊仅0.01美元/百万，差距高达十万倍。

四是“Token出海”新业态。 上海临港、广州南沙、汕头等地相继布局Token出海业务。其逻辑在于将算力、服务器、电力留在国内，海外客户通过光缆远程调用API接口，按使用量付费。

五是Token分成模式。 在Token分成模式下，算力方与模型方形成博弈关系：算力方掌握稀缺GPU资源，有权决定基础服务价格与分成比例。这一模式落地后，算租公司的净利率有望从15%提升至20%以上。

三、前景与挑战：万亿市场的光明与荆棘

需求爆发：两年增长超千倍

中国日均AI词元调用量，已从2024年初的约1000亿，飙升至2026年3月的超过140万亿，两年增长超千倍。2026年7月初的一周，中国AI大模型调用量达23.45万亿Token，连续十周位居全球首位。据预测，2026年中国整体Token调用量将达日均306.3万亿，2030年有望达到19306万亿。IDC预测2026年中国MaaS市场Token调用量将达40000万亿次，营收约186亿元。

推动Token需求持续高涨的动力来自三个方面：头部大模型公司训练与推理算力采购量仍在飙涨；垂直行业模型公司进入规模化投入期；AI Agent的兴起正在引爆新一轮算力消耗。

挑战与隐忧

然而，Token经济并非一片坦途，仍有诸多挑战需要跨越。

一是算力供给与利用的结构性矛盾。 一边是算力租赁价格因芯片紧缺居高不下，另一边是昂贵的GPU在机房空转。“算力越来越贵，但Token越来越便宜”——国内优质算力资源持续紧张，价格自2026年春节前已涨超50%。

二是计价标准混乱。 目前国内Token定价仍以成本为核心基准，尚未建立与任务完成度、产出价值挂钩的定价机制。不同厂商对文本、多模态内容的Token切分规则不统一，同内容不同厂商的Token消耗量差异可达数倍。

三是盈利模式尚未跑通。 以某AI算力服务平台为例，2025年营收5533万元，同比增长653%，但全年营业成本达6863万元，毛利率为-24%，净亏损扩大至3.45亿元。Token工厂要真正盈利，还需要在算力调度、成本控制、规模效应等方面持续突破。

四是供给侧话语权过强。 联想集团副总裁阿木指出，AI产业链存在供给侧话语权过强的问题，导致结构性供需失衡。Token价值要全面释放，还需要推动供给侧与需求侧的平衡发展。

四、结语

Token正在彻底重构算力世界，成为中国AI产业的核心“货币”。从“卖卡”到“卖Token”，不仅是计费方式的改变，更是整个AI产业链价值分配逻辑的重构。谁能更高效地生产和分发Token，谁就掌握了AI时代的利润枢纽。

正如某智算中心所验证的：每小时2000亿Token的产能，证明当AI能力被拆解为标准化定价、清晰结算的Token单元，这项技术就走出了实验室，成为真正的社会基础设施。Token经济的商业化拐点已经到来——它正在从“未来的预言”变成“今天的现实”。