中国工业报记者 耿鹏飞
2026年,Token(词元)从行业概念加速走向产业落地,也成为三大运营商AI转型的核心。过去运营商卖的是字节(Byte),按数据流量计费;而Token时代,交易标的变成AI推理、生成的智能能力,客户不再单纯为传输带宽、GPU占用时长买单,而是为AI输出的结果付费。
目前,传统通信、流量业务正在遭遇增长天花板。工业和信息化部数据显示,2026上半年全国电信业务收入累计8873亿元,同比下滑2.1%;流量业务陷入典型的“量增利减”困境。从三大运营商发布的2026年半年财报来看,中国移动实现营业收入5380.35亿元,同比下降1.1%,归母净利润789.34亿元,同比下降6.3%;中国电信实现营业收入2590.10亿元,同比下降3.9%,归母净利润195.88亿元,同比下降14.9%;中国联通实现营业收入2013.64亿元,同比增长0.6%,归母净利润41.39亿元,同比下降34.8%。除中国联通营收小幅正增长外,移动、电信营收同比下滑,三家归母净利润均同比回落。
流量时代,运营商被戏谑称作“管道工”,手握庞大的通信网络底座,承担数据传输通路的建设与维护,海量流量从网络管道穿梭而过,但大部分增值收益被互联网应用企业拿走,运营商只赚取低廉的通道使用费,陷入“流量越涨、收入不涨”的增量不增利困境。进入AI算力时代,运营商依托算力网络、智算中心、Token工厂布局,能否摆脱“管道工”的境遇,是运营商在AI时代的重要课题。
Token升级为核心经营主线
2026年,三大运营商在Token上的布局频频。
在中期业绩说明会上,中国移动表示在行业内率先设立集团级Token办公室,搭配算力办公室,整合数智事业部,实现“管建一体、研运一体”的组织架构。产品端,多档位Token资费已经完成多省试点,官宣下半年推出全国统一Token套餐,抹平各省试点阶段资费差异;平台侧,MoMA模型服务平台汇聚超300款主流模型,MobileClaw智能体框架落地,提出“开机即联网、联网即智能”,瞄准终端入口;生态方面,发布Token运营生态体系,组建生态联盟,规划未来3-5年投入百亿级Token生态资源,建设千亿级算力基础设施,共创万亿级AI产业价值;终端维度探索AIeSIM,希望从硬件层面抢占AI时代的用户入口,打造端云协同的Token消费场景。
据了解,中国移动上半年算力服务收入529亿元,同比增长14%;AIDC收入同比暴涨486.1%,智算服务收入53亿元,增速130.1%,贡献算力服务收入增量的46.1%;算力网资本开支156亿元,同比增长71.3%。
中国电信直接将Token经营确立为转型主线。董事长柯瑞文在业绩说明会上直接定调:Token经营的本质,就是为用户提供AI服务,搭建算力建网、平台调度、数据积累、模型研发、应用落地五层一体化全栈闭环能力。
财报数据显示,中国电信上半年智算收入同比增长95%,智算利用率达到94%。自3月正式官宣Token经营战略,内外日均Token消耗量已经突破2万亿;息壤平台纳管算力超118.8EFLOPS,汇聚20万亿以上Token训练数据,孵化420余个行业智能体、102个行业Skills,服务3.9万政企客户,央企客户渗透率96%,自研Tele Agent用户突破60万户。
中国电信较早确立全栈闭环思路,不满足单纯做算力供给。2026年5月,百亿级Token工厂集采落地,同时上线商用Token套餐,面向C端与B端开放;依托星辰大模型、息壤平台打通算力-数据-模型-应用链路,牵头Token生态联盟。
中国联通同样将Token经营视作培育新动能的抓手,半年报中完整阐述Token创造、转运、清洗、存放、应用全流程。上半年算力收入419亿元,同比增长13%,算力投资占资本开支比重抬升至37%,投资额同比提升超80%。联通升级元景MaaS平台,汇聚200多款主流大模型,沉淀500TB以上高质量行业数据集,打造“Token超市”模式;推出TokenPlan个人版、企业版两套产品,面向政务、工业、医疗、教育输出行业智能体。依托东数西算枢纽布局Token算力集群,依靠绿电直连、源网荷储模式压低Token综合生产成本,攻坚算模融合,提升单位算力产出Token的效率。
通信专业博士张弛对中国工业报说道,未来市场或将分化为两大阵营,运营商更擅长国央企与B端行业市场,互联网厂商在C端泛互联网场景具备先天优势。“Token的底层是算力,算力的底层是电力与基建。从更高维度看,Token运营某种意义上就是国家基建能力的全球变现。行业比拼的核心指标并非算力服务器的数量,而是每瓦电力产出的有效Token数,也就是能源向智能产出的转化效率。”张弛说道。
IDC中国研究总监卢言霞对中国工业报分析,Token想要实现规模化落地,有两个绕不开的硬性条件:一是成熟的AI应用持续产生Token消耗需求,二是充足稳定的算力供给作为底座。“现在大部分Token消耗还集中在泛互联网、智能办公领域,工业、医疗等垂直行业的渗透不足,这是当前产业最大的现实短板。”在她的判断里,2026-2027年会是多方玩家混战的窗口期,两三年之后市场格局或将复刻云计算,头部少数厂商将占据绝大部分市场份额。
Token工厂成关键“热词”
今年,国内Token(词元)工厂集中爆发。
4月中国电信宁夏分公司发布百亿级Token工厂集采招标,5月10日标包一中标候选人公示,该集采正式落地宁夏中卫,含税总规模174.38亿元,为运营商首个Token工厂百亿集采项目。
6月,软通动力承建全国首个标准化亦庄壹号词元工厂落地北京经开区,同期南威软件推进北京七星园智算中心Token工厂建设;7月3日,北京数据集团京算Token工厂在全球数字经济大会发布,主打国资政务合规场景;7月15日,浙江移动浙南Token工厂落地温州;7月18日,常州高新区签约城市级绿色词元工厂,由国家电投综能、阿里云、网宿科技等七方共建;8月11日,中国移动云长三角Token中心揭牌于苏州,联通、电信同步在宁波、广州布局区域Token工厂;8月17日,全国最大规模机密Token工厂,在内蒙古和林格尔新区(中国移动智算中心)正式上线运行;9月1日,天府绛溪实验室打造的四川首个天绛・白泽Token工厂,在雅安经开区上线。
在中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端看来,Token工厂的兴起,是中国在全球AI价值链中从“算力服务”向“智能服务运营商”跃升的历史性窗口。
陈端向中国工业报介绍,传统IDC是“房东模式”或“电子仓库”,靠出租机柜、电力、带宽赚取固定租金,收益与客户业务量松耦合,考核核心是机柜出租率。普通智算中心虽前进一步,但仍多停留在“裸金属租赁”或按卡时计费,赚的是硬件代工和电费的辛苦钱,行业净利率普遍仅3%左右。而Token工厂是“生产商”和“智能生产线”,直接按Token调用量计费,收入与AI应用活跃度直接挂钩,毛利率可提升至50%-70%。这种模式实现了算力民主化,让无力自建的中小企业也能按需接入大模型能力。
在陈端看来,传统IDC追求服务器高利用率和网络稳定,调度围绕通用计算负载均衡展开。普通智算中心往往存在“大锅饭”式调度,日常问答与复杂逻辑推演同等对待,全部走高端GPU通道,造成巨大浪费。Token工厂的核心指标是“每瓦特电力产生的Token吞吐量”,其调度必须做到“特征感知→动态决策→自适应调度”,根据任务复杂度、成本和延迟需求,在不同模型和算力资源间进行Token级细粒度动态分配,将算力利用率从20%-30%提升至90%以上。
北京物联网智能技术应用协会副会长、中关村大数据产业联盟副秘书长颜阳向中国工业报表示,传统机房出租的是资源,词元工厂出售的是标准化产品;前者比的是“可用性”,后者比的是“可计量、可对比、可结算的服务质量”。
颜阳表示,从传统机房向Token工厂转型最该补的不是硬件,而是三件事:一是计量与结算能力,二是异构算力混合调度,三是接入全国一体化算力网、做跨域调度的能力。
Token工厂缺一门“共同语言”
“尽管Token工厂赛道火热,但从理论图景走向规模化落地,正面临系统性的‘不可计量、成本黑箱、资源分散、协同高摩擦’四大核心矛盾。”陈端表示。
智能体多轮反思与工具调用带来的“链式消耗放大效应”,使企业面临投入产出难以拟合的精细化管理断点。词元生产依赖算力、电力等刚性投入,固定成本占比高,规模扩张难摊薄单位成本;而定价模式相对粗放,高价值场景难形成合理溢价,盈利模式单一,长期研发基建投入与短期收益严重错配。很多AI公司陷入“用户越多、成本越高”的怪圈。
技术维度上,计量标准缺失与调度工具链薄弱制约底层贯通。由于切分规则不同,相同信息被不同模型拆解为不同数量词元,词元消耗量与模型智能程度不能画等号。产业维度上,跨主体流通互认机制缺失与市场化定价清算体系空白,导致高端市场出现“分层式寡头垄断”与宏观供需结构性错配,严重掣肘生态协同。欧美三巨头已构建封闭的Token定价生态,把持全球通用Token市场70%以上定价权,国内企业面临被动接受低价的风险。
当前算力供需严重错配:需求端Token消耗指数级增长,供给端高端芯片产能有限、扩产赶不上需求。但中间层存在割裂——能源系统、算力系统、模型系统与运营体系彼此独立,资源无法形成真正协同。同时,国内虽有Token运营平台探索,但API路由平台缺算力控制权、GPU租赁平台缺调度能力的弱点依然明显。
真正决定Token工厂竞争力的,不是词元调用能力,而是词元调用与使用的综合能力——模型算法、数据质量、任务设计和提示组织方式。但目前很多工厂仍停留在“造Token”层面,缺乏对垂直场景的深度理解和增值服务支撑,难以实现从“产能”到“价值”的跨越。
在颜阳看来,Token工厂建设当前最大的一个挑战是“指标迷雾”。采购建设方不知道怎么为长上下文优化架构,运营方预估不了动态并发水位,采购方没有SLA作决策依据,终端用户频繁遭遇首字延迟失控、推理断线。四方各说各话,缺的是一门共同语言——这正是“开源基准”被当成标志性事件的原因。
“在统一质量标准立住之前,价格战只会比拼吞吐量数字、而不是有效产出质量——这会逼出一批‘劣币’,直到行业基准被广泛采用为止。”颜阳说道。
据了解,8月19日移动云(西部)Token中心落地甘肃庆阳,这是西部首个规模化Token运营平台。依托西部绿电资源打造绿色“Token工厂”,面向工业、教育、AI短剧等行业,搭建AIToken商业化运营体系,打通西部算力资源汇入全国智能经济循环的通路。
“绿电富集区凭借低电价和‘来数加工’模式,成为Token生产重镇;东部则聚焦应用场景和增值服务开发。这一格局将平抑要素成本差距,也呼应了‘绿算协同Token工厂’的新范式。在此过程中,国产GPU、服务器在Token工厂中的份额将逐步加大,产业链相关环节迎来发展机遇。”陈端表示。
颜阳认为,产能上是“东部树标杆、西部扩规模”——一线城市集群卖的是低延迟和标准,“东数西算”枢纽卖的是绿电和规模。定价上从“按卡时/机柜”转向“按有效词元产出+SLA分级”,开源基准一旦被广泛采纳,等于给词元这种新大宗商品立了交割标准,价格分层随之出现。场景上Agent-as-a-Service加速成为企业标准采购形态,B端从项目制转向“词元订阅+年度预算”。区域上算力会以“网络节点”而非“孤立设施”参与竞争,算电协同嵌入选址逻辑。
“未来一到两年,谁先把计量、调度、结算这三把尺子立住,谁就从算力供应商,升级为词元经济的规则制定者。”颜阳说道。
避免再次沦为管道工需要三大控制权
运营商手握庞大算力和数据,是不是就意味着AIToken时代的稳操胜券呢?
在颜阳看来,Token经营想要长期跑通,核心逻辑就是把“非标智能”转化为标准化效用商品,完成智能的度量、解耦与流转。“现在产业有一个很棘手的现实:缺少跨异构模型的词元价值交换协议。不同模型生成的Token智能密度差异巨大,没有统一换算基准,跨平台调度、结算互认就很难落地。”
在颜阳看来,在Token未来时代,企业构建核心壁垒:
一是重构“Token经济系统”的规则制定权。谁能制定衡量Token价值的“度量衡”,谁就能在AI时代掌握定价权。这涉及建立一套高效的AI节点间微支付清算系统。“建立‘能力锚定’的定价机制:剔除炒作,Token的价格必须与其背后的真实算力成本和产生的商业增量严格挂钩。”颜阳说道,低维任务(如简单翻译)的Token趋近于免费,高维任务(如医疗诊断、复杂逻辑推理)的Token享有高溢价。
二是高质量的数据飞轮与场景闭环。Token运营不是单纯的算力贩卖,而是“数据-模型-Token输出-用户反馈”的闭环。掌握独家行业数据、能够持续生产“高价值、低幻觉Token”的平台将建立极高的护城河。
三是极简的解耦架构能力。“解耦、重构”是关键。未来的壁垒在于能否将复杂的系统拆解为灵活的Token交互API,让开发者无需懂算力底层,像搭乐高一样购买和组合各种“功能Token”(如逻辑Token、视觉Token、记忆Token),从而极大地释放数字经济的生产力。
颜阳表示,将Token(词元)视为数字经济底层的新原子,是一次深度的范式转移。AI-Native经济学的核心,就是研究Token的生产效率、分配机制与交易摩擦。“未来的赢家,必将是那些能够通过技术与商业模式创新,大幅降低Token交易摩擦、实现智能流转标准化的‘算力与网络基础设施构建者’。”
卢言霞也补充提醒,Token只是AI落地路径的其中一种,私有化部署、非Token计费模式会长期并存,不能把Token神化为AI的唯一解。
流量时代,运营商手握管道,却丢掉应用与入口,最终沦为流量搬运工。进入Token时代,算力是运营商得天独厚的底牌,但胜负手从来不是算力规模本身,而是模型、入口、数据三大控制权的争夺。
模型控制权层面,尽管三大运营商均推出自研大模型,但客户依旧可以绕开运营商平台,直接对接互联网大厂模型,运营商自研模型的客户真实接受度,仍待市场检验。
入口控制权层面,中国移动押注AI-eSIM终端硬件入口,但超级APP、行业专属接入、智能体平台,哪条路径可以真正沉淀用户粘性,目前尚无定论。
数据控制权层面,运营商手握十亿级用户的网络、位置、行为数据,这是其他玩家很难复制的护城河,但大量数据资源还锁在内部,尚未充分和Token调度、行业场景深度结合,护城河价值还没有释放出来。
从财报看,资本开支倾斜、组织架构专项调整、产品套餐落地、区域Token工厂开建、生态联盟组建,产业已经跨过概念预热,正式进入规模化试点周期。但标准缺失、成本压力、垂直场景渗透不足,仍是横亘在面前的现实门槛。
2026半年报,仅是运营商Token经营的阶段性答卷。运营商能不能把算力网络的既有优势,转化为AI时代价值链的主导权,避免再次沦为AI时代的管道,取决于能不能把手里的算力、用户、数据资源,真正转化为客户愿意买单的高价值智能服务。
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