編者按

處于從“流量經(jīng)營”向“價(jià)值經(jīng)營”的關(guān)鍵期，Token經(jīng)營已成為運(yùn)營商爭奪智能經(jīng)濟(jì)新增長極的關(guān)鍵抓手。《通信產(chǎn)業(yè)報(bào)》全媒體圍繞“運(yùn)營商如何做好Token經(jīng)營”這一話題，邀請(qǐng)產(chǎn)業(yè)界專家展開討論。本期專家為北京百森咨詢有限公司總裁韋鋒。

隨著AI技術(shù)的快速迭代與產(chǎn)業(yè)化加速，算力已成為驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。Token作為連接“云、網(wǎng)、算、智、端、體、用”全鏈條的核心紐帶，將抽象的算力轉(zhuǎn)化為可量化、可流通、可計(jì)費(fèi)的智能服務(wù)單元，成為AI產(chǎn)業(yè)鏈定價(jià)、結(jié)算與核算的基礎(chǔ)量綱載體。運(yùn)營商從“賣流量”到“賣Token”的根本性躍遷，這不僅是經(jīng)營模式的迭代，更是從“資源銷售”向“能力服務(wù)”的理念重構(gòu)，是運(yùn)營商打破增長瓶頸、實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍升的核心抓手。

Token經(jīng)營是運(yùn)營商面向未來的長期戰(zhàn)略重點(diǎn)，運(yùn)營商必須搶抓戰(zhàn)略卡位窗口期，以Token經(jīng)營為核心，打通“云—網(wǎng)—算—智—端—體—用”全鏈條，完成從網(wǎng)絡(luò)提供者向智能價(jià)值分配核心節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)型，構(gòu)建全棧一體化Token生態(tài)鏈，筑牢AI算力產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭壁壘，在智能時(shí)代筑牢產(chǎn)業(yè)根基，贏得市場(chǎng)主動(dòng)權(quán)。

戰(zhàn)略躍遷：

從資源銷售到智能算力服務(wù)經(jīng)營

從“賣流量”到“賣Token”，本質(zhì)上是運(yùn)營商從管道化、同質(zhì)化的資源銷售，邁向智能算力經(jīng)營的戰(zhàn)略躍遷。傳統(tǒng)“賣流量”模式下，收費(fèi)模式聚焦于帶寬、單價(jià)和使用時(shí)長，其中帶寬和使用時(shí)長有固定上限，價(jià)值天花板明顯。而“賣Token”則是按單價(jià)與使用量的最終“智能產(chǎn)出”計(jì)費(fèi)——每一次模型推理、每一個(gè)Agent調(diào)用、每一次訓(xùn)練與生成，都體現(xiàn)為Token的消耗。其消耗量主要來自于場(chǎng)景數(shù)、智能體數(shù)、任務(wù)并發(fā)量等對(duì)算力的調(diào)用，三大變量的可擴(kuò)展空間極大。隨著AI應(yīng)用滲透率的提升，Token所呈現(xiàn)出的消耗量也將呈現(xiàn)井噴式的增長。因此，百森咨詢認(rèn)為，運(yùn)營商須完成經(jīng)營理念的根本重構(gòu)：從“資源銷售”轉(zhuǎn)向“能力服務(wù)”，以Token為紐帶，將“云、網(wǎng)、算、智、端、體、用”串聯(lián)為一個(gè)有機(jī)整體，不再僅僅是網(wǎng)絡(luò)的提供者，更是智能價(jià)值分配的核心節(jié)點(diǎn)，將自身的算力、網(wǎng)絡(luò)、邊緣能力封裝為可計(jì)費(fèi)的Token服務(wù)，賦能上層Agent與應(yīng)用生態(tài)。

百森咨詢認(rèn)為人工智能服務(wù)架構(gòu)是“云—網(wǎng)—算—智—端—體—用”的全鏈條。在這整體服務(wù)架構(gòu)中，Token經(jīng)營的核心定位在于：Token把抽象的算力轉(zhuǎn)化為可調(diào)用、可流通、可量化的智能服務(wù)計(jì)費(fèi)單元。它不僅是技術(shù)層面的計(jì)量單位，更逐步成為AI產(chǎn)業(yè)鏈中定價(jià)、結(jié)算、核算的基礎(chǔ)量綱載體。Token貫穿云網(wǎng)算智端體用多個(gè)層面——每一次Token的生成、傳輸、計(jì)算、推理，都同時(shí)消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬、算力資源和模型能力。因此，Token是人工智能融合服務(wù)的業(yè)務(wù)量綱與價(jià)值載體，其經(jīng)營邏輯遵循“應(yīng)用→Agent→Token計(jì)量→AI Infra”的傳導(dǎo)鏈條。真正大規(guī)模引爆Token消耗的是Agent的廣泛應(yīng)用——從簡單的聊天機(jī)器人，到復(fù)雜多場(chǎng)景動(dòng)態(tài)交互的智能體，再到未來每個(gè)個(gè)體擁有多個(gè)Agent彼此協(xié)同，最終實(shí)現(xiàn)“Agent協(xié)同→調(diào)用激增→Token爆發(fā)→AI Infra盈利”的正向循環(huán)。

面對(duì)短期算力基礎(chǔ)設(shè)施投入與長期Token變現(xiàn)收益之間的平衡，運(yùn)營商需要采取“以需定建+生態(tài)共建”的投資策略。短期看，智算集群、網(wǎng)絡(luò)升級(jí)等剛性成本不可避免，但可以通過分時(shí)復(fù)用、算力并網(wǎng)、閑置算力Token化預(yù)售等方式提高資源利用率，緩解現(xiàn)金流壓力；同時(shí)，通過與專業(yè)AI Infra廠商合作，快速補(bǔ)齊技術(shù)短板；在客戶結(jié)構(gòu)上，以ToG/ToB的“智能應(yīng)用+模型+算力”的長合約鎖定穩(wěn)定收益，以“多生活場(chǎng)景+輕量級(jí)AI應(yīng)用”來培育ToC的消費(fèi)習(xí)慣。關(guān)鍵考核指標(biāo)也應(yīng)從傳統(tǒng)的“算力利用率”轉(zhuǎn)向“Token產(chǎn)出效率”和“Agent調(diào)用密度”。長期而言，Token的持續(xù)變現(xiàn)高度依賴智能應(yīng)用生態(tài)的繁榮。建議在3-5年的戰(zhàn)略卡位窗口期，集中資源與行業(yè)龍頭共同培育高潛力場(chǎng)景，以場(chǎng)景中的業(yè)務(wù)與任務(wù)拉動(dòng)Token消耗，形成“場(chǎng)景落地→Token需求→基礎(chǔ)設(shè)施迭代”的正反饋閉環(huán)，確保戰(zhàn)略落地的可持續(xù)性。

分層供給：

從產(chǎn)業(yè)鏈分類到運(yùn)營商差異化優(yōu)勢(shì)

當(dāng)前，Token的規(guī)?；\(yùn)營正處于從“基礎(chǔ)設(shè)施完善期”向“多業(yè)務(wù)試點(diǎn)探索期”發(fā)展的關(guān)鍵階段，未來將逐步走向全棧一體化規(guī)模運(yùn)營。（1）在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，智算中心已陸續(xù)投產(chǎn)，但高質(zhì)量Token（尤其是預(yù)訓(xùn)練級(jí)Token）的產(chǎn)能仍然不足，穩(wěn)定性和吞吐量有待提升。（2）計(jì)量層面，技術(shù)上已可實(shí)現(xiàn)Token消耗的精確記錄，但行業(yè)統(tǒng)一的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)尚未形成，不同模型廠商對(duì)Token的定義存在差異。（3）計(jì)費(fèi)方面，仍處于試點(diǎn)探索期，亟需建立分類分級(jí)的“量綱”標(biāo)準(zhǔn)。（4）安全體系建設(shè)上，運(yùn)營商在合規(guī)性（如等保、數(shù)據(jù)不出域）方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但面向Token全生命周期的端到端安全防護(hù)（包括防篡改、防泄露、內(nèi)容審計(jì)，以及模型輸出內(nèi)容的安全合規(guī)）等仍需進(jìn)一步完善。

在智算集群方面，運(yùn)營商具備屬地化布局、算電協(xié)同的天然優(yōu)勢(shì)，能夠就近提供穩(wěn)定、低成本、高可用的算力支撐；在算網(wǎng)調(diào)度層面，依托廣域網(wǎng)絡(luò)覆蓋、確定性網(wǎng)絡(luò)、邊緣節(jié)點(diǎn)密集部署的能力，可實(shí)現(xiàn)算力與網(wǎng)絡(luò)的一體化調(diào)度，保障Token調(diào)用的低時(shí)延、高可靠；在數(shù)據(jù)治理層面，運(yùn)營商擁有與運(yùn)營海量、高價(jià)值與合規(guī)的數(shù)據(jù)，已構(gòu)建起成熟的“咨詢—數(shù)據(jù)—運(yùn)營”對(duì)外技術(shù)服務(wù)能力與數(shù)據(jù)安全服務(wù)能力；在模型體系層面，以各家運(yùn)營商自研模型為基礎(chǔ)，并通過優(yōu)質(zhì)生態(tài)合作完善頭部通用模型能力，形成“自研+生態(tài)”領(lǐng)先的雙輪驅(qū)動(dòng)格局。更重要的是，運(yùn)營商從“業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)-算力-網(wǎng)絡(luò)-運(yùn)營-維護(hù)”，構(gòu)建了全棧一體化的成熟能力體系，該一體化能力有效區(qū)別于其他競(jìng)合伙伴，形成了自身獨(dú)立的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。綜合來看，運(yùn)營商的核心差異化優(yōu)勢(shì)集中體現(xiàn)為廣域網(wǎng)絡(luò)覆蓋、安全合規(guī)、智算多樣化、全棧一體化服務(wù)能力、邊緣算力泛在部署等方面。

Token并非同質(zhì)化資源，按產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)可劃分為四類，各類在質(zhì)量要求、適用場(chǎng)景與付費(fèi)主體上均存在顯著差異。

（1）預(yù)訓(xùn)練Token：質(zhì)量要求最高，須配置最優(yōu)質(zhì)的芯片、服務(wù)器、AI Infra及工具層?；８?jìng)爭極為激烈，一旦落后便可能持續(xù)落后，訓(xùn)練效率與穩(wěn)定性以時(shí)間為代價(jià)，因此預(yù)訓(xùn)練階段對(duì)Token質(zhì)量以生命線標(biāo)準(zhǔn)衡量，付費(fèi)主體為基模公司，不以成本為優(yōu)先考量維度。

（2）后訓(xùn)練Token：主要服務(wù)于專業(yè)模型、行業(yè)模型及私有模型的訓(xùn)練需求。集團(tuán)級(jí)大型企業(yè)普遍存在私有模型訓(xùn)練需求，中型企業(yè)（2000人以上）亦有較強(qiáng)意愿，預(yù)計(jì)未來一至兩年內(nèi)百人規(guī)模企業(yè)也將陸續(xù)跟進(jìn)，付費(fèi)主體為行業(yè)專模公司。

（3）中心推理Token：AI應(yīng)用規(guī)模化落地后的主體算力消耗場(chǎng)景，付費(fèi)主體為AI應(yīng)用服務(wù)商及用戶平臺(tái)。

（4）邊緣推理Token：面向靠近終端側(cè)的輕量化推理需求，所需服務(wù)器規(guī)格相對(duì)較低。

若能構(gòu)建覆蓋從預(yù)訓(xùn)練到邊緣推理全鏈條的“端到端Token服務(wù)商”體系，則可針對(duì)不同產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)、不同應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)施差異化定價(jià)，使運(yùn)營策略更為豐富，競(jìng)爭壁壘也隨之加厚。Token多場(chǎng)景、分層級(jí)的特性，正是構(gòu)建精細(xì)化運(yùn)營策略的基礎(chǔ)變量——變量越豐富，策略組合空間越大。

變現(xiàn)路徑：Token經(jīng)營的核心主線

運(yùn)營本質(zhì)，應(yīng)首先從用戶視角洞察Token需求的結(jié)算偏好，再從服務(wù)商的視角設(shè)計(jì)Token供給的定價(jià)策略。流量與話務(wù)量本質(zhì)上都是基于管道運(yùn)營，而Token是基于應(yīng)用與算力產(chǎn)生，算力是整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的根基。這兩個(gè)特殊屬性賦予了Token遠(yuǎn)比流量更豐富的計(jì)費(fèi)量綱和運(yùn)營策略空間。

流量經(jīng)營時(shí)代，運(yùn)營商直接面向C端用戶收費(fèi)，自行構(gòu)建管道并直接變現(xiàn)，商業(yè)邏輯簡單直接。Token經(jīng)營時(shí)代，個(gè)人用戶的Token費(fèi)用內(nèi)含于AI應(yīng)用服務(wù)商的會(huì)員費(fèi)與訂閱套餐之中，并不直接支付給運(yùn)營商。ToC、ToB、ToG不同客戶群體的使用與消費(fèi)特征有顯著的差異，面向ToC更多需要以階梯輕量包、會(huì)員權(quán)益類（月租、家庭計(jì)費(fèi)單元）或特定使用場(chǎng)景（如智能硬件、專屬Agent）的組合套餐方式，構(gòu)建類比流量經(jīng)營的多量綱Token定價(jià)模式。面向ToB客戶可采用高階梯付費(fèi)（Token用量分檔）、應(yīng)用與模型訂閱制+Token超量計(jì)費(fèi)、專線捆綁（內(nèi)網(wǎng)Token）多方式發(fā)力。針對(duì)基模訓(xùn)練商、專模訓(xùn)練商、AI應(yīng)用服務(wù)商和行業(yè)AI應(yīng)用客戶，須制定針對(duì)不同客戶類型的差異化策略與定價(jià)方案。面向To G則可在私有化部署基礎(chǔ)上進(jìn)行不同模式的定價(jià)，基于“長服務(wù)周期的價(jià)值捆綁、算力+網(wǎng)絡(luò)+運(yùn)維的全棧服務(wù)、專業(yè)/定制化模型的專業(yè)化調(diào)優(yōu)”等多種方式進(jìn)行設(shè)計(jì)。

要不斷提升用戶的付費(fèi)意愿和留存率，核心在于將后端資源轉(zhuǎn)化為前端可感知、可信任、易消費(fèi)的業(yè)務(wù)價(jià)值。面向C端和部分中小B端，客戶對(duì)抽象Token無感，但對(duì)“完成一項(xiàng)任務(wù)”有明確的價(jià)值判斷。運(yùn)營商可通過將Agent封裝為具體功能與場(chǎng)景應(yīng)用，并提供任務(wù)包預(yù)付模式，同時(shí)給出Token消耗預(yù)估計(jì)算器，讓客戶清楚每任務(wù)對(duì)應(yīng)多少Token，降低認(rèn)知門檻。更可搭建Agent應(yīng)用商店，引入第三方SaaS/ISV的Agent，通過統(tǒng)一部署調(diào)用Token和算力。用戶一次認(rèn)證即可跨Agent消費(fèi)，運(yùn)營商按實(shí)際Token消耗與開發(fā)者分成。同時(shí)提供Token消耗可視化儀表盤，實(shí)時(shí)展示每項(xiàng)Agent任務(wù)的Token用量及成本。面向G端和B端客戶，提供私有化部署+數(shù)據(jù)不出域+輸出內(nèi)容審計(jì)的承諾，并明確Token調(diào)用的安全合規(guī)條款，以此作為提升付費(fèi)意愿的核心賣點(diǎn)。未來Token市場(chǎng)必然持續(xù)擴(kuò)張，用戶持續(xù)的付費(fèi)意愿將通過行業(yè)的良性發(fā)展和市場(chǎng)培育持續(xù)帶動(dòng)，百森咨詢認(rèn)為，運(yùn)營商應(yīng)站在Token消費(fèi)平臺(tái)運(yùn)營者與專業(yè)服務(wù)商的角度，通過多種計(jì)費(fèi)量綱按需付費(fèi)、連續(xù)訂閱獎(jiǎng)勵(lì)、積分兌換Token、長周期結(jié)轉(zhuǎn)等多種方式，打造差異化優(yōu)勢(shì)以持續(xù)擴(kuò)大自身用戶群體并持續(xù)培養(yǎng)使用習(xí)慣，提升留存率。

生態(tài)重構(gòu)：建立戰(zhàn)略合作優(yōu)先卡位

當(dāng)前市場(chǎng)，AI應(yīng)用服務(wù)商可同時(shí)與多家算力供給方簽約，具備較強(qiáng)的選擇主動(dòng)權(quán)，一旦主流應(yīng)用商的Token調(diào)用資源被它方鎖定，后續(xù)進(jìn)入難度將大幅提升。因此，運(yùn)營商若要在Token經(jīng)營中贏得市場(chǎng)主動(dòng)權(quán)，須盡早完成市場(chǎng)卡位，優(yōu)先與頭部AI應(yīng)用服務(wù)商建立戰(zhàn)略合作關(guān)系。通過持續(xù)構(gòu)建核心競(jìng)爭壁壘，依托生態(tài)協(xié)同與自身特色優(yōu)勢(shì)，不斷筑牢發(fā)展根基。

可通過建立“自有Token筑底、生態(tài)Token擴(kuò)域”的治理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“自有+生態(tài)”的雙輪驅(qū)動(dòng)，保障關(guān)鍵場(chǎng)景自主可控的同時(shí)，不斷豐富Token服務(wù)邊界。自有Token更側(cè)重于高頻、通用、高安全場(chǎng)景，依托各運(yùn)營商自研模型，提供成本最優(yōu)的基礎(chǔ)Token，確保數(shù)據(jù)不出域、推理安全可控，起到兜底與信任錨點(diǎn)作用。生態(tài)Token則可聚焦增值與差異化，通過“算力置換”或“API聚合”方式，引入行業(yè)大模型與智能體。運(yùn)營商作為統(tǒng)一入口，為客戶提供“模型全家桶”，現(xiàn)階段通過場(chǎng)景預(yù)選策略實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)調(diào)度，未來實(shí)現(xiàn)Token智能路由技術(shù)自動(dòng)匹配。同時(shí)建立生態(tài)Token準(zhǔn)入與退出機(jī)制，對(duì)模型安全、輸出合規(guī)、隱私保護(hù)進(jìn)行嚴(yán)格審核。

在市場(chǎng)競(jìng)合中，運(yùn)營商在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、安全合規(guī)、邊緣泛在算力等領(lǐng)域具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。首先具有安全合規(guī)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，可打造可信的Token溯源體系與“Token保險(xiǎn)箱”。在智慧城市、政務(wù)和金融等領(lǐng)域，運(yùn)營商的國資背景和安全監(jiān)管資質(zhì)天然構(gòu)成信任壁壘，可以提供數(shù)據(jù)不出域的“私有化Token推理”服務(wù)，徹底解決模型服務(wù)商在數(shù)據(jù)安全上的紅線問題。大量的邊緣機(jī)房和基站側(cè)算力，將Token推理下沉至邊緣節(jié)點(diǎn)，滿足低時(shí)延、本地化處理需求，云廠商難以復(fù)制。同時(shí)運(yùn)營商遍布全國的屬地服務(wù)團(tuán)隊(duì)，可提供遠(yuǎn)程+現(xiàn)場(chǎng)分級(jí)服務(wù)，標(biāo)準(zhǔn)問題遠(yuǎn)程支持，復(fù)雜場(chǎng)景屬地工程師上門，同時(shí)建設(shè)統(tǒng)一模型適配工具鏈，降低定制成本。其次，運(yùn)營商應(yīng)前沿技術(shù)打造自身的網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，針對(duì)自動(dòng)駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療、工業(yè)控制等對(duì)時(shí)延極度敏感且調(diào)用需求極大的場(chǎng)景，提前布局與卡位。

結(jié)語：

Token經(jīng)營是面向未來的長期戰(zhàn)略重點(diǎn)

Token經(jīng)營當(dāng)前面臨著諸多挑戰(zhàn)，首要是優(yōu)質(zhì)AI應(yīng)用與場(chǎng)景豐富度不足，同時(shí)也存在內(nèi)部協(xié)同難度大、市場(chǎng)教育成本高等問題。第一，優(yōu)質(zhì)的AI應(yīng)用與場(chǎng)景現(xiàn)在仍顯匱乏，在Token的使用上未能迸發(fā)良好的牽引作用。第二，百森咨詢認(rèn)為，Token經(jīng)營要求打通“云—網(wǎng)—算—智—端—體—用”全鏈條。但運(yùn)營商長期以網(wǎng)絡(luò)為中心、屬地化管理、KPI短期導(dǎo)向，現(xiàn)階段組織架構(gòu)與流程難以適應(yīng)。同時(shí)面向AI時(shí)代，組織的專業(yè)化分工與運(yùn)營體系需持續(xù)升級(jí)，將從以“人”為中心轉(zhuǎn)向以“Agent+人“為中心，現(xiàn)有的人員能力也急需重塑。第三，Token 概念相對(duì)抽象，企業(yè)與個(gè)人用戶認(rèn)知門檻較高，理解與接受均存在一定成本。用戶長期習(xí)慣于 “包月不限時(shí) / 不限量” 的傳統(tǒng)消費(fèi)模式，或追求服務(wù)內(nèi)容明確、獲得感直接的消費(fèi)體驗(yàn)，對(duì) Token 這類隱性計(jì)價(jià)方式缺乏直觀感知與信任基礎(chǔ)，用戶心智培育難度較大。

Token經(jīng)營是面向未來的長期戰(zhàn)略重點(diǎn)，核心在于面向未來的全棧一體化布局和持續(xù)深入的服務(wù)運(yùn)營。站在運(yùn)營商的角度，急需構(gòu)建行業(yè)頂尖的全棧一體化Token生態(tài)鏈，在算力基礎(chǔ)設(shè)施布局的基礎(chǔ)上，更需在模型、應(yīng)用、場(chǎng)景頭部客戶等方面全向發(fā)力，盡早進(jìn)行深度布局，筑牢自身的產(chǎn)業(yè)根基。

作者簡介：

韋鋒

韋鋒：北京百森咨詢有限公司總裁、執(zhí)行董事、首席咨詢專家。長期深耕全球經(jīng)濟(jì)格局、大國競(jìng)爭、全球政策演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)前瞻研判，聚焦戰(zhàn)略市場(chǎng)布局與高價(jià)值投資方向。深度賦能多家世界級(jí)企業(yè)在通信、科技及投資領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)戰(zhàn)略變革與實(shí)踐突破，擅長在復(fù)雜國際環(huán)境與國家戰(zhàn)略布局中精準(zhǔn)捕捉關(guān)鍵機(jī)遇，搭建具備長期核心競(jìng)爭力的商業(yè)體系。

編輯：李洪力

指導(dǎo)：辛鵬駿