中新經緯3月29日電 (周奕航 謝婧雯)“Token已成為AI時代的‘貨幣’。人與AI交互，AI與AI協作，都以Token為核心媒介完成。”2026中關村論壇年會期間，摩爾線程相關技術負責人向中新經緯表示。

　　隨著算力基礎設施的迭代與AI智能體應用的爆發，“Token”作為AI信息處理的計量單位，成為本屆中關村論壇的關鍵詞。

　　從概念到落地

　　3月25日，全國科學技術名詞審定委員會發布公告，將Token的中文名定為“詞元”，面向全社會發布試用。

　　“所有大模型均以Token為計量單位，Token就是AI的核心度量單位。”拓爾思信息技術股份有限公司副總裁林松濤對中新經緯表示，就像用電按度來計費一樣，Token就是AI里面的“度”，通過消耗電力等底層能源，最終轉化為Token輸出。

　　今年以來，以OpenClaw(下稱龍蝦)為代表的AI智能體爆火，詞元需求迅速擴張。據國家數據局數據，2024年初，中國日均Token調用量為1000億；至2025年底，躍升至100萬億；今年3月，已突破140萬億，兩年增長超千倍。

　　據第三方AI模型聚合平臺OpenRouter數據，2026年3月9日至15日當周，OpenClaw單家貢獻了平臺內20%的詞元消耗量；其單周詞元消耗規模，相當于2025年第四季度全平臺周均詞元消耗量的60%。

　　“龍蝦興起，進一步推動了人工智能算力使用模式的轉變，現在以推理為主、以服務為主，Token變得非常標準。”中科曙光高級副總裁李斌指出，這一變化源于AI算力使用模式的轉變，支撐AI發展的算力基礎設施，正逐漸從算力工廠變成詞元工廠。

　　在360集團創始人周鴻祎看來，Token是AI時代的數字能源，是算力轉化為智力的計量載體，與電力、算力同屬AI基建核心。他指出，算力是Token的生產基礎，推理算力更是支撐Token消耗的關鍵，而Token的爆發又將倒逼算力升級。“本質上，Token之爭就是算力之爭，底層更是電力和能源效率的競爭。”他稱。

　　周鴻祎對中新經緯表示，龍蝦等智能體應用爆火，是Token經濟從概念到落地的標志性事件。“龍蝦實現了用戶付費習慣教育，讓Token從行業技術指標變為前端可感知的價值載體。”他判斷，目前日均140萬億Token消耗僅是爆發起點，遠未到企業級規模化應用階段。龍蝦等L5級智能體的暴力推理特性，將推動Token消耗進入指數增長通道。

　　周鴻祎進一步指出，當前，AI的商業邏輯正在重構，其商業模式或將轉向“按需付費”的Token經濟。“從互聯網時代的流量經濟到Agent時代的Token經濟，背后是底層邏輯的質變。流量經濟是注意力經濟，邊際成本趨近于零，不創造新生產力；Token經濟是生產力計價，靠算力、芯片、電力支撐，用戶越多、消耗越大、成本越高。”他說。

　　火山引擎官網顯示，AI音視頻互動方案Tokens的計費方式包括按實際消耗的Token數量計費以及資源包預付費兩種方式。其中，按實際消耗的Token數量計費方式單價為12元/百萬Tokens。華為云官網顯示，根據模型的版本不同，價格也不同；按套餐包付費，1個月期間，100萬Tokens原價為2.2元至5.6元，3個月期間，10億Tokens原價為2199元至5598元。

　　如何賺錢？

　　談及AI的商業化，榮耀具身智能首席營銷官王皚認為，Agent正在成為新的生產力，Agent在使用過程中又會產生大量的Token，未來也許有基于Token的AI商業閉環。“就像用水用電按度按噸計費，AI按Token計費，調用不同能力的模型，費用也會分級分層。”他稱。

　　“Token需要算力來做產出，但現在評價的維度和指標變得更多了。原來一個算力系統的算力是一個評價指標，未來如何更經濟地做Token產出，變成了評價指標。”2026中關村論壇年會期間，中科曙光高級副總裁李斌向中新經緯表示。

　　李斌表示，從用戶體驗的角度看，Token的核心在于響應速度，即提出問題后，能否在短時間內獲得反饋；而從算力運營者的視角出發，則需要考慮Token能同時支撐多少用戶的并發訪問，并在高并發條件下依然保障基本的使用體驗。

　　周鴻祎認為，通過Token變現分為兩條路徑。其中，通用Token走普惠路線，依靠海量消耗實現薄利多銷，像水電一樣成為基礎服務；而垂直場景、高價值任務的Token，則依托技術和場景壁壘形成高毛利，如安全、工業等領域。“核心是提升Token價值，以規模化做基礎，以技術溢價做增量。”

　　在摩爾線程相關技術負責人看來，Token經濟的核心是人與AI、AI與AI的協作效率，核心商業閉環在于單位成本下的Token產出。

　　“我們不應該只追求Token的數量，而是要關注性價比，要做到算得準、算得快、算得穩、算得安全，同時把Token成本壓到最低，這才是算力能用、好用的關鍵。”該負責人指出，隨著AI智能體邁入應用元年，推理算力需求的增速遠高于訓練。

　　值得一提的是，Token經濟的規模化，離不開算力這一底層支撐。之江實驗室副主任何水兵指出，算力規模的擴張并不等同于Token產出能力的同步提升。“調度瓶頸、通信與存儲性能短板等問題，均會影響算力釋放效率，拉低單位算力的Token產出效率。”他以H100萬卡集群為例，“年度算力成本約12億元人民幣，若算力利用率存在10%的損耗，年度直接經濟損失將超1.2億元。”

　　無問芯穹聯合創始人兼首席執行官夏立雪在AI開源前沿論壇上指出，當前AI發展仍處于長期持續推進的過程中，其生命力取決于能否構建可持續的Token供給體系。從基礎設施角度看，資源終究有限，站在“Token工廠”的視角，能否持續、穩定、大規模地提供Token，讓頂尖模型真正長期服務更多下游場景，是一個關鍵問題。

　　小米大模型負責人羅福莉在AI開源前沿論壇上指出，由于大模型在飛速進步、加上Agent框架加持，2026年Token或迎來100倍增長。

　　李斌認為，隨著Token消耗的爆發式增長，算力需求將持續擴張。OpenClaw以來，Token消耗成倍增長。算力輸出標準化之后，需求增長是無限的。原來用戶需要高門檻調用算力，現在智能體作為使用接口，加上靈活的標配型超節點，進一步降低了使用門檻，未來算力增長空間巨大。

　　(更多報道線索，請聯系本文作者周奕航：zhouyihang@chinanews.com.cn)(中新經緯APP)

　　(文中觀點僅供參考，不構成投資建議，投資有風險，入市需謹慎。)

　　中新經緯版權所有，未經書面授權，任何單位及個人不得轉載、摘編或以其他方式使用。