【環球時報記者 楊沙沙 環球時報駐美國特約記者 馮亞仁】編者的話：在今年3月的美國英偉達年度GTC開發者大會上，英偉達創始人黃仁勳拋出“Token（詞元）工廠”這一概念後，短短兩週，這個詞迅速成爲全球人工智能（AI）產業最炙手可熱的焦點。從美國硅谷到北京中關村，“Token”正在以前所未有的速度從技術術語演變爲商業世界的“硬通貨”。GTC大會結束後不久，在北京舉辦的中關村論壇上，無問芯穹聯合創始人夏立雪提出，中國有望成爲“世界Token工廠”。與此同時，國家數據局局長劉烈宏披露了一組數據：我國日均Token調用量已突破140萬億，相比2024年初增長超千倍。接受《環球時報》記者採訪的專家表示，這場關於Token的全球競速，正重新定義AI產業的遊戲規則。誰能在“Token工廠”的賽道上跑出最快速度、最低成本，誰就能掌握下一代人工智能的命脈。
該怎麼給“Token”定價？
劉烈宏近日在國新辦舉行的發佈會上表示，到今年3月，我國日均詞元（Token）調用量已超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍，相比2025年底的100萬億，三個月時間又增長了40%多。這也從官方角度爲Token給出了中文翻譯——“詞元”。
根據微軟等美科技巨頭在其官網上給出的解釋，“Token”是人工智能模型用來理解和處理語言的基本文本單元。在英偉達GTC開發者大會上，黃仁勳給出了一個極具衝擊力的定義：Token是AI時代的新大宗商品，是新貨幣，也是衡量企業競爭力的核心標尺。黃仁勳還拋出了一個新概念“Token工廠經濟學”，認爲數據中心將成爲“Token生產工廠”，“未來的數據中心不再是存儲文件的倉庫，而是生產Token的工廠”。未來數據中心的收入，等於它生產的Token數量乘以效率。
“‘Token工廠’這個概念非常具有時代感。”清華大學新聞與傳播學院、人工智能學院雙聘教授瀋陽進一步向《環球時報》記者解釋，“Token工廠”是智能時代最重要的工廠，能把電力和數據變成認知產能。它最大的價值，在於把AI產業的敘事重心，從“模型有多聰明”，轉向了“智能能否被連續供給”。
百度千帆平臺產品負責人張婷接受《環球時報》記者採訪時，以百度爲例，詳細拆解怎麼給Token定價：首先是硬件成本，GPU（圖形處理器）芯片是大模型推理最核心的成本，一張高端GPU動輒幾十萬元（人民幣），運行一個大模型需要幾十甚至幾百張GPU同時工作，電費也是實打實的開銷，一個大型推理集羣一年的電費是天文數字；其次是研發攤銷，服務好一個大模型的推理服務，需要投入大量的工程師、數據、算力，這些研發成本需要通過產品收入來回收；此外還有運維和安全，保證服務可用、內容安全過濾等，這些都有成本。
上海米閣信息科技創始人、科技投資博主包坤接受《環球時報》記者採訪時，給出不一樣的見解。他認爲，Token是智能的“燃料”，它由電通過GPU和算法轉化而來。包坤注意到，包括黃仁勳在內的很多人的觀點更強調把Token理解成AI運轉時消耗的“電”，但他認爲，把Token比喻成汽油可能更準確一些。
“國外模型如Claude（美國AI企業Anthropic開發的大模型——編者注）確實更‘聰明’，但消耗的Token價格也更貴；國產模型如千問、Kimi、MiniMax、智譜等，勝在性價比很高。這就像汽油，有92號、95號、98號。你可以根據任務複雜程度選擇不同標號的模型。”包坤告訴記者，簡單任務用便宜的，複雜任務用貴的。“就像開車行駛同一段路程，98號油雖然好，但用92號油跑完，總體成本會更低。”
“這是時代變革的信號”
今年3月，包括騰訊雲、阿里雲、百度智能雲在內的多家頭部雲廠商，相繼上調了AI算力及大模型相關產品的價格，最高漲幅超過460%。
此前，亞馬遜AWS、谷歌雲等相繼釋放漲價信號。有分析稱，這次全行業的集體漲價並非偶然，而是多重因素疊加的必然結果，最直接的導火索是開源AI智能體OpenClaw（俗稱“龍蝦”）的全球爆火。
無問芯穹聯合創始人夏立雪在中關村論壇現場談到，OpenClaw這類Agent（智能體）產品，徹底改變了AI交互形態，模型不再是單純聊天，而是能落地完成複雜任務，也讓Token需求迎來爆發式增長。
據夏立雪披露，從今年1月底開始，無問芯穹平臺上的Token調用量每兩週翻一倍，至今已經增長了十倍，這種驚人的增速，上一次見到還是3G時代手機流量全面普及的時候。他認爲，如今的Token用量，就像當年大家每月只有100MB（兆字節）流量的初期階段，屬於行業爆發的起點，“這是時代變革的信號”。
因爲大量消耗Token，OpenClaw也被稱爲“Token粉碎機”。小度科技首席架構師、技術委員會主席黃榮升向《環球時報》記者解釋，根本原因在於OpenClaw背後運行的Agent工作流，與普通大模型對話有着本質區別。
“我們日常使用大模型時，交互是單步的：你問一句，它答一句，Token消耗基本與輸入輸出的文字量成正比。但OpenClaw採用了一套名爲ReAct的Agent架構。”黃榮升解釋，這意味着OpenClaw處理一個任務需要經歷“規劃—行動—觀察—再規劃”的循環，直到它認爲結果足夠好纔會交付給用戶。任務越複雜，循環次數就越多，Token消耗自然成倍增長。
不過，產業界對此並不悲觀，反而樂於看到這種變化。長上下文、高消耗的場景，恰恰爲“Token工廠”提供了用武之地。夏立雪表示，AI行業發展核心是打通完整的經濟鏈路，把能源轉化爲算力，再把算力轉化爲Token，最終落地轉化爲GDP。“我們不僅要盤活國內算力資源，更要打造中國特色Token經濟學，復刻‘中國製造’的優勢，推進‘AI中國製造’，把優質、穩定的Token服務輸出到全球，讓中國成爲世界Token工廠。”
“如果中國要成爲‘世界Token工廠’，我認爲需要同時具備多個條件。”瀋陽稱，首先，要有足夠厚的能源底盤，沒有低成本、穩定、持續的能源供給，再先進的模型也無法形成長期優勢；其次，要有足夠強的算力裝備體系，芯片、服務器、存儲、網絡等，缺一不可；再次，要有全國範圍的調度能力。此外，還要有可持續的模型生態，以及足夠複雜而廣闊的場景，“世界級工廠從不誕生在空曠處，世界級工廠總誕生在訂單最複雜的地方”。
瀋陽還強調，“世界Token工廠”還要有面向全球交付的能力。“‘世界Token工廠’意味着它面對的不是單一市場，而是全球分工。未來真正具備世界工廠資格的國家，一定不是隻把模型留在本土，而是能把智能服務輸出到全球”。
“Token工廠”改變的不僅是AI產業
3月19日，特斯拉創始人馬斯克在社交平臺X上明確提出了他對AI競賽格局的判斷：“谷歌會贏得西方國家的AI競賽，中國會贏下地球上的競賽，而SpaceX則會贏得太空領域的AI競賽。”很多人認爲馬斯克並非憑空斷言。此前，他在一個播客節目中給出了理由：“中國將產出比其他任何國家更多的電力，而且可能還將擁有更多的芯片。根據當前的趨勢，中國在人工智能計算方面將遠遠超過世界其他地區。”
包坤對此解讀稱，“Token工廠”的競爭本質，其實就是“誰的電更便宜”。馬斯克認爲中國會在AI競爭中勝出，因爲AI的底層是能源。“中國在電力成本上有明顯優勢，即使模型沒那麼聰明，但只要夠用、便宜，就能在全球市場上形成競爭力。”包坤認爲，“如果我們能解決芯片問題，算法上中國也不缺聰明人，那麼Token出海就是一條可行的路徑。就像新能源汽車一樣，性價比高的產品往往能贏得市場。”
英國《金融時報》稱，以Anthropic的Claude Sonnet 4.5爲例，其價格約爲每百萬Token15美元。一位開發者稱，如果完全依賴Claude，每日成本可能高達900美元。相比之下，中企正以低成本生產Token的能力撬動市場。Moonshot（中國大模型公司月之暗面）的價格爲每百萬2至3美元。這種差距，使得成本壓力在全球開發者端迅速顯現，並直接影響技術選擇路徑。價格差異背後，是更深層的結構性優勢。中國依託較低的能源成本與大規模可再生能源投入，顯著壓縮算力開支，使中國在Token生產上形成獨特競爭力。
張婷則認爲，長遠看，Token的價格還有很大的下降空間。因爲驅動降價的底層邏輯沒有變：芯片算力在增長、模型效率在提升、基礎設施的規模效應在累積。這三條曲線都指向同一個方向——Token越來越便宜。“未來，市場會迎來一個標誌性的節點——當Token的價格便宜到普通人不用在意的程度，就像現在沒人會爲發一條微信消耗的流量而心疼一樣。”張婷認爲，未來三到五年，Token將迎來“白菜價”時代，中國將率先實現這個節點。
“當一個國家開始出口‘可調用智能’時，它輸出的不只是軟件，更是一種新的生產能力。”瀋陽告訴記者，一旦這個目標實現，它將拉動的產業絕不會侷限於AI本身。最先被帶動的是硬基礎設施，能源、數據中心、網絡設備等，都會迎來擴張。接下來被激活的是軟基礎設施，操作系統、編譯框架、行業軟件等，會形成一輪深水區繁榮。真正改變中國經濟厚度的是第三層拉動——行業流程再造，包括製造會被重寫、研發會被提速、客服會被自動化等等。
至於“Token工廠”會在多大程度上促進中國經濟增長，瀋陽打比方說，它不會像放煙花一樣，某一天突然把GDP點亮幾個百分點。它更像修河道：剛開始，人們只看到土方工程；過一段時間，人們看到灌溉效率；再過一段時間，人們發現整個地帶的作物結構都變了。他判斷，“‘Token工廠’對經濟的作用，也會遵循這個順序。”
