中国工业报 耿鹏飞

“国内大模型整体Token（词元）调用体量占据全球总量35%。凭借定价仅为海外同类产品1/10-1/6的成本优势，豆包、通义千问、DeepSeek等国产模型跻身全球企业采购榜单前八位。”在近日召开的中国ICT趋势论坛上，IDC中国研究副总裁钟振山分享了这样一组数据。

同样消耗上亿单位Token，有的AI项目落地后创造稳定产业收益，有的仅仅完成一轮无效测试便草草搁置，悬殊的投入产出差距正在倒逼整个AI行业反思：仅凭Token调用量，真的能够衡量大模型与智能体的真实价值吗？

随着生成式AI从狂热的参数竞赛迈入产业落地深水区：企业部署路线选择开源还是自研？终端又将如何承载？一场围绕Token价值化的全产业链变革已然全面铺开。

AI下半场不是比谁消耗更多Token

AI云的下半场，不是比谁消耗了更多的Token，而是比谁能用好每一个Token。

在近日召开的Create2026百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏首次提出AI时代的度量衡——DailyActiveAgents，“日活智能体数”，简称DAA。

在李彦宏看来，Token只是代表成本并不代表收益，衡量的是投入而非产出；而DAA对应移动互联网时代通用度量衡日活用户数（DAU）。“衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。”他预测，未来全球日活智能体数很容易超过100亿。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在会上表示，AI云的下半场，不是比谁消耗了更多的Token，而是比谁能用好每一个Token，让企业“多、快、好、省”地把Token转化为生产力。

钟振山分析指出，过去行业长期陷入算力内卷误区，盲目刷Token消耗成为普遍现象，实测数据直观印证技能建设对算力利用率的关键作用：在没有配套成熟Skill的条件下，智能体完成一次社区接口发帖需要耗费6500万Token，沉淀可复用技能之后仅需37万Token；从零生成短视频需要近亿Token，标准化流程落地后消耗量锐减至500万Token以内。

“当前通信行业正从传统流量Byte运营向AIToken算力运营转型。”联通华盛通信有限公司副总经理陈丰伟向中国工业报说道，无论大模型能力多强，其运行结果都需要通过网络连接输入输出。在AI时代，全时连接不是锦上添花，而是基本前提。eSIM解决了AI终端“永远在线”的问题，让终端在任何场景下都能持续调用云端算力，成为AI服务可信的基础通道。

“传统模式下，运营商收入取决于用户规模和套餐价格。融合模式下，收入公式扩展为‘用户数xAI终端渗透率xToken消耗量x单位Token价值’。其中AI终端渗透率和Token消耗量均为新增变量，意味着运营商首次具备了衡量‘用户使用了多少AI服务’的可计量指标，并由此打开了全新的价值变现路径。”陈丰伟说道。

攻防从人与人对抗转向AI互搏

AI代码量产催生海量未知漏洞，攻防从人与人对抗转向AI互搏。

2026年，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确到2027年我国AI产业规模和赋能水平稳居世界前列。叠加全国新建智算中心项目集中开工，算力基础设施迎来新一轮建设热潮。

Token是AI时代的能源，IDC中国研究副总裁周震刚表示，“AI服务收入=Token单价×Token消耗量、Token成本=基建设施折旧+运营成本”。

在周震刚看来，受杰文斯悖论影响，单位Token价格下行带动应用场景爆发、算力消耗快速抬升，反过来倒逼算力基建持续规模化扩容，进一步摊薄硬件采购成本，形成闭环增长。

钟振山指出，公有云MaaS领域资源高度聚拢，阿里云、百度、火山引擎手握规模化算力集群，占据绝大多数Token消耗与平台营收；而私有化赛道受益于数据合规政策收紧、国产化信创推进，除百度智能云外，商汤科技、电信AI公司以及星环科技等企业占据主要的市场份额。

据钟振山观察，当前国内已有超四成企业完成开源模型本地私有化部署，国内大模型厂商普遍采用开源与闭源并行的产品策略。从海外企业选型反馈来看，合作方放弃国产模型的考量要素中，模型性能排序最靠后，厂商海外长期运营规划、属地化数据合规能力和企业现有业务系统的兼容水平才是决策关键。

对此，星环科技副总裁杨一帆向中国工业报表达了较一致的看法，在国内企业服务市场，尤其是金融、能源、电力等行业，他们对数据安全、业务连续性和自主可控要求较高，因此现阶段很多客户的主要选择仍然是私有化部署。与此同时，客户在基础设施层面普遍采用云化架构。所以当前市场更准确的特点是“私有化交付、云化运行”。

“随着开源模型能力持续提升、生态不断成熟，企业在模型选型上的空间更大，部署方式也更加灵活。对很多行业客户来说，关注点已经从‘能不能接入大模型’转向‘怎么把大模型稳定接入现有体系，并形成长期可运营能力’。”杨一帆说道。

“目前国内开发者超四成代码由AI生成，不少海外科技团队的研发代码AI生成占比更是达到90%。”钟振山指出，市面超六成开源Skill携带恶意代码，智能体手握系统高权限，一旦被劫持极易引发全域数据泄露；AI代码量产催生海量未知漏洞，攻防从人与人对抗转向AI互搏。

在杨一帆看来，随着AI生成代码比例持续提升，代码质量、权限边界、执行安全、多智能体协同等方面的风险都在快速增加。要让智能体真正进入企业生产环境，安全体系需要从单点防护转向全流程治理，覆盖语料、知识、模型和智能体运行的各个环节。

“行业接下来需要补上的，不只是某一个安全产品或能力模块，而是面向智能体规模化落地的一整套治理框架，包括可观测、可审计、可干预、可隔离和可追责。”杨一帆表示。

AI+eSIM+Token运营迎来新机遇

AI+eSIM+Token运营是中国通信产业从“跟随”走向“定义”的历史性机遇。

2026年成为AI+eSIM规模化落地元年，5月中国移动在苏州移动云大会正式发布AI-eSIM多生态服务体系，同月中国联通联合联想推出首款AI+eSIM游戏手机。

传统SIM卡服务对象是“人”，eSIM服务对象是AI终端。两者的本质差异在于：AI终端需要可编程、可计量、可动态切换的身份凭证，以适应多场景、多模型、多服务的复杂需求。

在陈丰伟看来，AI+eSIM的独特价值在于，它将连接与计量合二为一——芯片层直接记录Token消耗，计费逻辑内嵌，无需叠加额外计费模块。这一整合，为AI时代的运营模式升级提供了必要的基础设施条件。

“从单纯的数据通道，升级为连接+身份+计量三位一体的AI服务使能器。这将是运营商从管道商向价值服务商转型的关键使能技术。”陈丰伟表示。

虽然，当前三大运营商各自推出Token套餐，但在Token定义、计量粒度、有效期、清算规则等方面尚未形成行业共识。这导致跨平台AI服务调用时，换算摩擦成本高，用户体验割裂，也阻碍了Token作为通用计量单位的流通。

AI服务商、终端厂商、运营商各自构建Token体系，相互不认。在AI眼镜、AI耳机等新型终端上，这一问题尤为突出。没有统一的Token入口，产业协同无从谈起，用户也面临多平台割裂的困扰。

对此，陈丰伟表示，AI+eSIM的价值主张，不是替代现有Token套餐体系，而是为其提供可信任的底层锚点——芯片层统一计量，上层由运营商自主运营，实现“底层标准化、上层多样化”的格局——这是行业规则重塑的关键路径。

陈丰伟建议，Token运营的竞争，归根结底是基础设施标准化能力的竞争。各方应尽早推动建立统一的Token计量协议与安全规范，这是行业规模化发展的前提条件。谁先推动形成共识标准，谁就将在下一阶段掌握规则制定权。

“AI+eSIM+Token运营是中国通信产业从‘跟随’走向‘定义’的历史性机遇。开放协作、标准先行，是行业规模化发展的唯一路径。期待全行业携手，共同推动这一新兴生态走向成熟。”陈丰伟表示。

在陈丰伟看来，未来三年，AI+eSIM与Token生态分三阶段稳步落地：

2027年年中之前处于标准建设期，三大运营商与头部终端厂商将围绕AI+eSIM形成事实标准。这一阶段的核心议题不是规模，而是谁的标准能成为行业共识。

2027年年中至2028年进入规模突破期，AI手机、AIPC、AI眼镜等主力品类将全面支持AI+eSIM+Token，运营商Token套餐从尝鲜变为标配。参照4G对3G的替代节奏，这一阶段Token运营将迎来规模化拐点时刻，市场渗透率将快速攀升。

2028至2029年迎来生态整合期，市场沉淀2-3家头部Token管理平台，中小平台加速整合，用户形成“购机自带算力包、按需消耗扣费”的消费习惯，Token作为AI时代基础计量单位的地位将全面确立。

从Token运营到开源路线选择，从上云到“私有化交付、云化运行”，从AI攻防易位到终端承载转型，Token经济正重构AI全产业链发展逻辑，也在重塑着AI产业由内到外的全新发展范式。