中国工业报 王珊珊 吴晨

2026开年，一只“龙虾”（OpenClaw）爆火，让词元（Token）消费备受瞩目，也让火热的人工智能行业再次迎来一个标志性的转折点。

3月，在英伟达GTC大会上，创始人兼CEO黄仁勋抛出一个重塑行业认知的新概念——Token工厂。他断言，未来的数据中心不再是存储文件的“电子仓库”，而是生产Token的“智能产线”，行业竞争已从大模型时代全面转向Token产能时代。

这一判断迅速引发全球产业界的共鸣。从阿里火速组建“Token Hub”事业群，到国内云厂商罕见集体涨价，再到中国大模型全球调用量首超美国，种种迹象表明，AI产业的游戏规则正在被重新定义。

AI时代的“硬通货”

Token中文通常译作“词元”或“令牌”，通俗来说，它是大语言模型（如ChatGPT、DeepSeek等）处理和生成信息时的“最小计量单位”。为了让AI理解人类语言，模型会把文字、代码、甚至图片的一部分拆解成一个个小块，这些小块就是Token，即词元。在AI行业，词元已经成为像“电量”或“石油”一样的“硬通货”，它是计价单位，当你使用AI服务（如调用API接口）时，平台通常按输入和输出的词元总数来收费。你问的问题越长，AI回答得越长，消耗的词元就越多，费用越高。它是效率指标，企业之间比拼的“Token工厂”，指的就是数据中心在单位时间内（每秒）能生成多少个词元（TPS，Tokens Per Second）。生成速度越快，用户体验越流畅。当用户向AI提问，AI输出一段分析报告或生成一段视频时，本质上是在高频次、大规模地生成一系列词元。

国家数据局局长刘烈宏在3月23日的中国发展高层论坛上给出了一个清晰的定位：词元不仅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”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。

这意味着，词元正在成为数字经济时代的“硬通货”。黄仁勋在演讲中更是直言，对科技企业来说，“计算能力等同于收入”。在既定的电力和空间资源约束下，数据中心产出词元的速度、质量和成本，将直接决定企业的生存能力。

词元用量爆发式增长

这一判断并非空穴来风。刘烈宏在论坛上披露了一组震撼的数字——截至2025年年底，全国已建成高质量数据集超过10万个。到2026年3月，中国日均词元调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，短短三个月又增长了40%以上。

词元消耗的激增，直接反映在产业端。3月18日，阿里云、百度智能云等国内主流云服务平台相继发布公告，对AI算力、存储等相关产品实施价格调整，部分产品最高涨幅达34%；百度智能云AI算力相关服务上调5%到30%；腾讯云部分模型的Token计费涨幅甚至超过400%。

这轮涨价潮的背后，是词元调用量的显著攀升。相关模型即服务（MaaS）业务在2026年第一季度创下历史同期最高增速。摩根大通预测，2025年至2030年，中国词元消耗量年复合增长率将高达330%，5年增长400倍。

国金证券判断，在供需双侧强逻辑挤压下，行业景气度将从核心芯片向AIDC、云与算力服务、配套电力设备及服务器等环节全面外溢。开源证券更直言，市场已经进入“卖方市场”。

面对这场范式转移，头部企业迅速展开布局。

3月16日，阿里巴巴闪电成立了一个名为“Alibaba Token Hub”（ATH）的事业群，阿里巴巴CEO吴泳铭亲自挂帅，核心目标被概括为九个字：创造Token、输送Token、应用Token。吴泳铭明确表示，未来AI Agent是靠词元运行的，词元将成为人类与数字世界交互的主要载体。

几小时后，在大洋彼岸的GTC大会上，黄仁勋也强调了同样的逻辑。他指出，“AI工厂”的任务就是持续生产Token，而衡量数据中心竞争力的核心指标，正从“服务器数量”“存储容量”转向“每瓦特电力的Token吞吐量”（Tokens/Watt）和“单位成本的经济性”（Tokens/Dollar）。

3月25日，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在中关村论坛上也表达了类似观点。他认为，随着模型能力提升，行业竞争的关键正从算法本身，转向大规模算力与推理体系的建设（即Token工厂）。在这一阶段，能源成本与基础设施效率的重要性将进一步凸显。

杨植麟指出，开源模式在这一过程中具有颠覆性价值，“能让各方在词元规模增长中获益，同时催生大量渠道与应用，形成完善的产业生态”。这与黄仁勋的判断形成呼应——开源模型正在以更低成本推动词元总量的指数级增长。

“从产业经济学看，这意味着大模型行业从‘技术垄断’转向‘平台竞争+生态竞争’。开源降低技术门槛，压缩模型层超额收益，推动价值向下游应用、数据与算力基础设施转移，形成‘模型同质化—利润下移—生态主导’的新格局，使词元总量远超闭源体系，重塑价值分配。”上海高级金融学院青年研究员石少卿对中国工业报分析表示。

对闭源厂商而言，长期将陷入“资本回报率与生态控制力”的两难：坚持闭源可维持短期高毛利，但易被主流开源生态边缘化，失去应用场景与数据闭环，转向开源则面临商业模式重构与盈利稀释的压力。在模型同质化趋势下，闭源厂商难以继续独占生态主导权，整体战略空间持续收窄。

词元经济催生新估值逻辑

词元经济的爆发，已经在资本市场得到验证。港股AI公司Mini Max凭借M2系列文本模型的爆发式增长，日均词元消耗量较2025年12月激增超6倍，推动2025年全年营收同比暴涨158.9%至7904万美元，毛利率更是从12.2%大幅跃升至25.4%。

另一家AI公司智谱则依托GLM-5旗舰模型API服务的快速商业化，词元消耗量持续攀升，2025年11月，日均词元消耗量已达4.2万亿，推动2025年营收实现倍数级增长，其MaaS平台已汇聚超过300万家企业及应用开发者，API价格于2026年第一季度累计上调83%。

据2月彭博行业研报指出，这些企业股价暴涨的本质，是市场对其“低令牌成本+高需求增速”组合的估值认可。传统的PE估值法在AI领域已不再奏效，投资者更关注词元消耗量份额和单位词元的变现能力。

正如前海开源基金首席经济学家杨德龙所言，港股在AI时代更重视客户流量这些新指标，投资者会更看重科技公司在词元、大数据方面的优势。

在这场词元竞赛中，中国展现出独特的竞争优势。

“养龙虾”，得喂词元；喂词元，得耗电。在AI大模型的运营成本中，电费占比高达60%—70%，因此，词元在某种程度可以视作一种“电力衍生品”。

中国强大的电力基础设施支撑了行业高速稳定的发展。资料显示，中国发电量、电力装机容量均为美国的两倍多，特高压电网、电力输送和调配能力均全球领先。特别是，“十四五”期间启动的“东数西算”工程，已形成覆盖东中西部14个省份的8大枢纽节点、10个数据中心集群，用低成本的充足电力稳定支撑大规模AI算力需求。

依托稳定的电力供给和完善的基础设施，中国大模型发展表现亮眼。高盛在3月最新研报指出，中国新一代AI模型与美国模型的性能差距显著缩小，而词元定价仅为美国旗舰模型的5%-10%，性价比更为突出。

全球最大的AI模型API聚合平台Open Router的数据显示，2026年2月，在词元调用量这一核心指标上中国的代表性模型首次超过美国，在全球前五中占据四席。值得注意的是，该平台的用户中，中国开发者仅占6.01%，而美国开发者占比高达47.17%，主要由海外开发者构成，足见中国AI模型在全球范围内的吸引力。当海外用户调用中国大模型API时，数据在国内智算中心完成推理，使用中国的算力和电力，最终生成结果词元再返回海外用户。

这是一场从“卖电”到“卖词元”的价值跃迁。

据中国能源报报道，在贵州、云南等新能源富集区，风电、光伏的上网电价在0.3元/度左右。基于当前主流大模型在高强度推理任务下的能耗表现，生成100万个词元的平均耗电量约为15至20度，对应电力成本仅为个位数人民币。

从收益端来看，DeepSeek的百万词元输出定价约为2元，以此测算，一度电可生成约550万词元，创造约11元价值，是直接售电收入的22倍。若参照美国OpenAI的定价标准，一度电转化出的词元价值可达约385元，增值倍数高达785倍，这意味着中国电力正借道算力实现价值跃升，形成“算力带动电力出海”的新型数字贸易形态。

“中国拥有全球最发达的电网体系，这为算力发展筑牢了独一无二的能源根基，而算力正是大模型发展的核心支撑，这一优势在全球AI竞争中尤为突出。反观美国，其算力中心当前深陷电力配置瓶颈，电网老化、并网滞后且长时储能配套不足，大量算力芯片因缺电闲置，直接制约了大模型的规模化落地与运营。”常信科技CEO葛林波更是在接受中国工业报采访时指出，在此背景下，中国大模型以词元形式对外输出，形成显著经济优势：一方面，将电网能源优势转化为数字生产力优势，让电力价值通过词元实现数字化放大与跨境流转；另一方面，凭借高性价比的词元供给，抢占全球AI数字服务市场，成为中国数字经济出口的全新增长点，也让中国在全球AI 词元经济生态中占据核心供给地位。

AI工业化时代来临？

黄仁勋在GTC大会上将2027年的市场需求预期从5000亿美元大幅上调为至少1万亿美元。支撑这一预期的是AI工作负载的指数级增长——随着AI智能体（Agent）的爆发，AI消耗的词元量已增加约1万倍。3月17日，中商产业研究院发布的《2025-2030年中国服务器行业需求预测及发展趋势前瞻报告》显示，目前，国内推理服务器在出货金额中的占比已接近60%。

杨植麟对AI智能体的前景给出了更宏大的判断：AI智能体将带来生产力的大幅提升，有望让GDP在现有基础上实现倍数增长，从最初的1倍多逐步提升至10倍、100倍。他预测，所有生产力将逐步转化为智能体形式，而智能体产生的大量词元将与GDP形成等价关联。这标志着AI产业从“技术探索期”正式迈入“工业化落地期”。

黄仁勋所倡导的“AI工厂”时代，它让AI从“实验室里的黑科技”真正走向“千行百业的生产力工具”，而“词元工厂效率”的竞争，将推动整个产业从粗放式发展走向精细化运营。正如黄仁勋所言，Token正催生出人类历史上规模最大的基础设施建设运动。从数据中心到电网，从芯片到光模块，从云服务到应用生态，整条产业链都在被重新定义。谁能以最低成本生产词元，谁能最高效地输送词元，谁能让词元产生最大价值的应用，谁就能在这场新工业革命中拿到最大的蛋糕。

对于投资者而言，或许需要接受一个现实：在AI这个快速迭代的行业里，不存在永远的价值锚。今天的词元，明天可能被新的计量单位取代；今天的龙头，明天可能被跨界者颠覆。但可以确定的是，词元经济的爆发，已经让AI行业迈入真正的“商业变现期”。

“当前AI行业的竞争逻辑，正在发生本质变化，从过去拼模型、拼参数、拼技术效果，逐步转向词元规模化、低成本、高质量的工业化生产能力。”天娱数科首席数据官吴邦毅对中国工业报分析表示，词元已经成为AI时代最基础的价值载体，决定服务成本、用户体验和商业化效率。未来行业真正的核心壁垒，不再是单一模型有多领先，而是数据治理、算力调度、内容合规、工程化量产的综合体系。谁能把词元做成稳定、可控、可复用、可规模化变现的“产品”，谁就能在产业竞争中占据主动。这也意味着AI正在从实验室走向真正的工业化、产业化时代。