2026開年，一只“龍蝦”（OpenClaw）爆火，讓詞元（Token）消費備受矚目，也讓火熱的人工智能行業再次迎來一個標志性的轉折點。
3月，在英偉達GTC大會上，創始人兼CEO黃仁勛拋出一個重塑行業認知的新概念——Token工廠。他斷言，未來的數據中心不再是存儲文件的“電子倉庫”，而是生產Token的“智能產線”，行業競爭已從大模型時代全面轉向Token產能時代。
這一判斷迅速引發全球產業界的共鳴。從阿里火速組建“Token Hub”事業群，到國內云廠商罕見集體漲價，再到中國大模型全球調用量首超美國，種種跡象表明，AI產業的游戲規則正在被重新定義。
AI時代的“硬通貨”
Token中文通常譯作“詞元”或“令牌”，通俗來說，它是大語言模型（如ChatGPT、DeepSeek等）處理和生成信息時的“最小計量單位”。為了讓AI理解人類語言，模型會把文字、代碼、甚至圖片的一部分拆解成一個個小塊，這些小塊就是Token，即詞元。在AI行業，詞元已經成為像“電量”或“石油”一樣的“硬通貨”，它是計價單位，當你使用AI服務（如調用API接口）時，平臺通常按輸入和輸出的詞元總數來收費。你問的問題越長，AI回答得越長，消耗的詞元就越多，費用越高。它是效率指標，企業之間比拼的“Token工廠”，指的就是數據中心在單位時間內（每秒）能生成多少個詞元（TPS，Tokens Per Second）。生成速度越快，用戶體驗越流暢。當用戶向AI提問，AI輸出一段分析報告或生成一段視頻時，本質上是在高頻次、大規模地生成一系列詞元。
國家數據局局長劉烈宏在3月23日的中國發展高層論壇上給出了一個清晰的定位：詞元不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”，為商業模式的落地提供了可量化的可能。
這意味著，詞元正在成為數字經濟時代的“硬通貨”。黃仁勛在演講中更是直言，對科技企業來說，“計算能力等同于收入”。在既定的電力和空間資源約束下，數據中心產出詞元的速度、質量和成本，將直接決定企業的生存能力。
詞元用量爆發式增長
這一判斷并非空穴來風。劉烈宏在論壇上披露了一組震撼的數字——截至2025年年底，全國已建成高質量數據集超過10萬個。到2026年3月，中國日均詞元調用量已超過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，短短三個月又增長了40%以上。
詞元消耗的激增，直接反映在產業端。3月18日，阿里云、百度智能云等國內主流云服務平臺相繼發布公告，對AI算力、存儲等相關產品實施價格調整，部分產品最高漲幅達34%；百度智能云AI算力相關服務上調5%到30%；騰訊云部分模型的Token計費漲幅甚至超過400%。
這輪漲價潮的背后，是詞元調用量的顯著攀升。相關模型即服務（MaaS）業務在2026年第一季度創下歷史同期最高增速。摩根大通預測，2025年至2030年，中國詞元消耗量年復合增長率將高達330%，5年增長400倍。
國金證券判斷，在供需雙側強邏輯擠壓下，行業景氣度將從核心芯片向AIDC、云與算力服務、配套電力設備及服務器等環節全面外溢。開源證券更直言，市場已經進入“賣方市場”。
面對這場范式轉移，頭部企業迅速展開布局。
3月16日，阿里巴巴閃電成立了一個名為“Alibaba Token Hub”（ATH）的事業群，阿里巴巴CEO吳泳銘親自掛帥，核心目標被概括為九個字：創造Token、輸送Token、應用Token。吳泳銘明確表示，未來AI Agent是靠詞元運行的，詞元將成為人類與數字世界交互的主要載體。
幾小時后，在大洋彼岸的GTC大會上，黃仁勛也強調了同樣的邏輯。他指出，“AI工廠”的任務就是持續生產Token，而衡量數據中心競爭力的核心指標，正從“服務器數量”“存儲容量”轉向“每瓦特電力的Token吞吐量”（Tokens/Watt）和“單位成本的經濟性”（Tokens/Dollar）。
3月25日，月之暗面（Kimi）創始人楊植麟在中關村論壇上也表達了類似觀點。他認為，隨著模型能力提升，行業競爭的關鍵正從算法本身，轉向大規模算力與推理體系的建設（即Token工廠）。在這一階段，能源成本與基礎設施效率的重要性將進一步凸顯。
楊植麟指出，開源模式在這一過程中具有顛覆性價值，“能讓各方在詞元規模增長中獲益，同時催生大量渠道與應用，形成完善的產業生態”。這與黃仁勛的判斷形成呼應——開源模型正在以更低成本推動詞元總量的指數級增長。
“從產業經濟學看，這意味著大模型行業從‘技術壟斷’轉向‘平臺競爭+生態競爭’。開源降低技術門檻，壓縮模型層超額收益，推動價值向下游應用、數據與算力基礎設施轉移，形成‘模型同質化—利潤下移—生態主導’的新格局，使詞元總量遠超閉源體系，重塑價值分配。”上海高級金融學院青年研究員石少卿對中國工業報分析表示。
對閉源廠商而言，長期將陷入“資本回報率與生態控制力”的兩難：堅持閉源可維持短期高毛利，但易被主流開源生態邊緣化，失去應用場景與數據閉環，轉向開源則面臨商業模式重構與盈利稀釋的壓力。在模型同質化趨勢下，閉源廠商難以繼續獨占生態主導權，整體戰略空間持續收窄。
詞元經濟催生新估值邏輯
詞元經濟的爆發，已經在資本市場得到驗證。港股AI公司Mini Max憑借M2系列文本模型的爆發式增長，日均詞元消耗量較2025年12月激增超6倍，推動2025年全年營收同比暴漲158.9%至7904萬美元，毛利率更是從12.2%大幅躍升至25.4%。
另一家AI公司智譜則依托GLM-5旗艦模型API服務的快速商業化，詞元消耗量持續攀升，2025年11月，日均詞元消耗量已達4.2萬億，推動2025年營收實現倍數級增長，其MaaS平臺已匯聚超過300萬家企業及應用開發者，API價格于2026年第一季度累計上調83%。
據2月彭博行業研報指出，這些企業股價暴漲的本質，是市場對其“低令牌成本+高需求增速”組合的估值認可。傳統的PE估值法在AI領域已不再奏效，投資者更關注詞元消耗量份額和單位詞元的變現能力。
正如前海開源基金首席經濟學家楊德龍所言，港股在AI時代更重視客戶流量這些新指標，投資者會更看重科技公司在詞元、大數據方面的優勢。
在這場詞元競賽中，中國展現出獨特的競爭優勢。
“養龍蝦”，得喂詞元；喂詞元，得耗電。在AI大模型的運營成本中，電費占比高達60%—70%，因此，詞元在某種程度可以視作一種“電力衍生品”。
中國強大的電力基礎設施支撐了行業高速穩定的發展。資料顯示，中國發電量、電力裝機容量均為美國的兩倍多，特高壓電網、電力輸送和調配能力均全球領先。特別是，“十四五”期間啟動的“東數西算”工程，已形成覆蓋東中西部14個省份的8大樞紐節點、10個數據中心集群，用低成本的充足電力穩定支撐大規模AI算力需求。
依托穩定的電力供給和完善的基礎設施，中國大模型發展表現亮眼。高盛在3月最新研報指出，中國新一代AI模型與美國模型的性能差距顯著縮小，而詞元定價僅為美國旗艦模型的5%-10%，性價比更為突出。
全球最大的AI模型API聚合平臺Open Router的數據顯示，2026年2月，在詞元調用量這一核心指標上中國的代表性模型首次超過美國，在全球前五中占據四席。值得注意的是，該平臺的用戶中，中國開發者僅占6.01%，而美國開發者占比高達47.17%，主要由海外開發者構成，足見中國AI模型在全球范圍內的吸引力。當海外用戶調用中國大模型API時，數據在國內智算中心完成推理，使用中國的算力和電力，最終生成結果詞元再返回海外用戶。
這是一場從“賣電”到“賣詞元”的價值躍遷。
據中國能源報報道，在貴州、云南等新能源富集區，風電、光伏的上網電價在0.3元/度左右。基于當前主流大模型在高強度推理任務下的能耗表現，生成100萬個詞元的平均耗電量約為15至20度，對應電力成本僅為個位數人民幣。
從收益端來看，DeepSeek的百萬詞元輸出定價約為2元，以此測算，一度電可生成約550萬詞元，創造約11元價值，是直接售電收入的22倍。若參照美國OpenAI的定價標準，一度電轉化出的詞元價值可達約385元，增值倍數高達785倍，這意味著中國電力正借道算力實現價值躍升，形成“算力帶動電力出海”的新型數字貿易形態。
“中國擁有全球最發達的電網體系，這為算力發展筑牢了獨一無二的能源根基，而算力正是大模型發展的核心支撐，這一優勢在全球AI競爭中尤為突出。反觀美國，其算力中心當前深陷電力配置瓶頸，電網老化、并網滯后且長時儲能配套不足，大量算力芯片因缺電閑置，直接制約了大模型的規模化落地與運營。”常信科技CEO葛林波更是在接受中國工業報采訪時指出，在此背景下，中國大模型以詞元形式對外輸出，形成顯著經濟優勢：一方面，將電網能源優勢轉化為數字生產力優勢，讓電力價值通過詞元實現數字化放大與跨境流轉；另一方面，憑借高性價比的詞元供給，搶占全球AI數字服務市場，成為中國數字經濟出口的全新增長點，也讓中國在全球AI 詞元經濟生態中占據核心供給地位。
AI工業化時代來臨？
黃仁勛在GTC大會上將2027年的市場需求預期從5000億美元大幅上調為至少1萬億美元。支撐這一預期的是AI工作負載的指數級增長——隨著AI智能體（Agent）的爆發，AI消耗的詞元量已增加約1萬倍。3月17日，中商產業研究院發布的《2025-2030年中國服務器行業需求預測及發展趨勢前瞻報告》顯示，目前，國內推理服務器在出貨金額中的占比已接近60%。
楊植麟對AI智能體的前景給出了更宏大的判斷：AI智能體將帶來生產力的大幅提升，有望讓GDP在現有基礎上實現倍數增長，從最初的1倍多逐步提升至10倍、100倍。他預測，所有生產力將逐步轉化為智能體形式，而智能體產生的大量詞元將與GDP形成等價關聯。這標志著AI產業從“技術探索期”正式邁入“工業化落地期”。
黃仁勛所倡導的“AI工廠”時代，它讓AI從“實驗室里的黑科技”真正走向“千行百業的生產力工具”，而“詞元工廠效率”的競爭，將推動整個產業從粗放式發展走向精細化運營。正如黃仁勛所言，Token正催生出人類歷史上規模最大的基礎設施建設運動。從數據中心到電網，從芯片到光模塊，從云服務到應用生態，整條產業鏈都在被重新定義。誰能以最低成本生產詞元，誰能最高效地輸送詞元，誰能讓詞元產生最大價值的應用，誰就能在這場新工業革命中拿到最大的蛋糕。
對于投資者而言，或許需要接受一個現實：在AI這個快速迭代的行業里，不存在永遠的價值錨。今天的詞元，明天可能被新的計量單位取代；今天的龍頭，明天可能被跨界者顛覆。但可以確定的是，詞元經濟的爆發，已經讓AI行業邁入真正的“商業變現期”。
“當前AI行業的競爭邏輯，正在發生本質變化，從過去拼模型、拼參數、拼技術效果，逐步轉向詞元規模化、低成本、高質量的工業化生產能力。”天娛數科首席數據官吳邦毅對中國工業報分析表示，詞元已經成為AI時代最基礎的價值載體，決定服務成本、用戶體驗和商業化效率。未來行業真正的核心壁壘，不再是單一模型有多領先，而是數據治理、算力調度、內容合規、工程化量產的綜合體系。誰能把詞元做成穩定、可控、可復用、可規模化變現的“產品”，誰就能在產業競爭中占據主動。這也意味著AI正在從實驗室走向真正的工業化、產業化時代。(王珊珊 吳晨)
轉自：中國工業報
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