AI熱潮中，“Token經(jīng)濟(jì)”正加速落地。在近日舉辦的中國發(fā)展高層論壇2026年年會上，國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏指出，Token不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的“結(jié)算單位”，為商業(yè)模式的落地提供了可量化的可能。這也從官方角度上為Token給出了翻譯：“詞元”。

什么是Token？

在AI的世界里，Token是模型處理信息的最小計量單位。無論是用戶的提問，還是AI生成的代碼，最終都要拆解成Token來完成運算。Token具備智能時代可計量、可定價、可交易的特征，其調(diào)用量已成為衡量AI模型活躍度和產(chǎn)業(yè)價值的關(guān)鍵指標(biāo)——Token調(diào)用量越高，模型被用得越多，創(chuàng)造的實際價值也就越大。

簡單來說，Token是AI世界的“電表”和“計價器”。相較于大模型“消耗算力”的模糊表述，Token的消耗量則清晰明確，逐漸成為AI世界唯一的度量衡。

最近爆火的AI智能體“龍蝦”，執(zhí)行任務(wù)需頻繁調(diào)用大模型，對Token的消耗量是普通模型的數(shù)倍甚至上百倍。數(shù)據(jù)顯示，OpenClaw的Token消耗量在一個月內(nèi)增長了約3.4倍。IDC預(yù)測，到2030年全球活躍AI智能體將達(dá)22.16億，年度Token消耗量從2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的15.2萬 PetaTokens，增長超3億倍。

隨著AI時代的到來，Token經(jīng)濟(jì)正迅速崛起。英偉達(dá)CEO黃仁勛對其前景表示樂觀。他認(rèn)為，計算機(jī)正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢詣?chuàng)收的“工廠”，其生產(chǎn)出來的商品即為人們愿意消費的Token，對不同受眾來說都極具吸引力、極具價值。

當(dāng)前，云廠商正將緊缺的AI算力資源向Token業(yè)務(wù)傾斜。例如，阿里巴巴成立ATH事業(yè)群，整合通義實驗室、MaaS業(yè)務(wù)線、千問事業(yè)部、悟空事業(yè)部及AI創(chuàng)新事業(yè)部，形成從基礎(chǔ)模型研發(fā)、模型服務(wù)平臺，到個人與企業(yè)端AI應(yīng)用的完整布局。同時，阿里將打造統(tǒng)一的模型服務(wù)平臺百煉，由阿里云對外提供MaaS商業(yè)化服務(wù)。

在Meta、OpenAI等科技公司內(nèi)部，甚至已出現(xiàn)內(nèi)部員工Token消耗量排行榜，“Token預(yù)算”也成為程序員的一項職業(yè)福利。

我國日均Token調(diào)用量超140萬億

數(shù)據(jù)顯示，今年3月，我國日均Token的調(diào)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。

劉烈宏表示，今年1月底以來，有的模型企業(yè)創(chuàng)下20天收入超越2025年全年總收入的業(yè)績紀(jì)錄。這組數(shù)字背后，是一套以Token計費為基礎(chǔ)的新型商業(yè)邏輯正在加速演進(jìn)。圍繞Token的調(diào)用、分發(fā)與結(jié)算，一套新的價值體系正在加速演進(jìn)形成，并成為人工智能產(chǎn)業(yè)可能變現(xiàn)的重要路徑。

劉烈宏指出，日均Token調(diào)用量的大幅增長，充分表明中國的人工智能發(fā)展進(jìn)入快速增長階段，應(yīng)用場景在不斷深化，從能對話到能決策執(zhí)行的智能體，中國人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭力也顯著增強，標(biāo)志著高質(zhì)量數(shù)據(jù)的供給體系正在形成，數(shù)據(jù)要素的價值在不斷釋放，數(shù)據(jù)要素賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)入了良性互動的階段。據(jù)悉，截至2025年底，全國已建成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集超過了10萬個，總體量超過了890PB，相當(dāng)于中國國家圖書館數(shù)字資源總量的310倍左右。

下一步，國家數(shù)據(jù)局將持續(xù)推進(jìn)數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展，協(xié)同各方深入實施新一輪高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動計劃，包括強基擴(kuò)容、標(biāo)注攻堅、提質(zhì)增效、應(yīng)用賦能、管理服務(wù)、價值釋放六大專項行動，以場景需求為牽引，加快推進(jìn)先行先試的工作，打造技術(shù)可行、實用便捷、質(zhì)量保障的AI-Ready（AI就緒度）高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給的量質(zhì)提升。

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