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不止AI,多个行业正在“Token化”

Token浪潮:从AI计量单位到产业生产力新刻度 最近,火山引擎在一场行业巡展中透露了一组引人注目的数据:其豆包大模型的日均Token(词元)使用量已突破120万亿。更值得关注的是,累计Token使用量超一万亿的企业客户数量,在短短三个月内,从去年底的约100家激增至140家。 这并非孤立现象。如果

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    Token浪潮:从AI计量单位到产业生产力新刻度

    最近,火山引擎在一场行业巡展中透露了一组引人注目的数据:其豆包大模型的日均Token(词元)使用量已突破120万亿。更值得关注的是,累计Token使用量超一万亿的企业客户数量,在短短三个月内,从去年底的约100家激增至140家。

    这并非孤立现象。如果将视线拉远,国家数据局披露的宏观趋势与之呼应:中国的日均词元调用量在2024年初尚处于千亿级别,到2025年底已跃升至百万亿级,而今年3月更是突破了140万亿。两年时间,增长超过一千倍。

    这股增长浪潮背后,是视频生成、智能体应用等场景的爆发式需求。但故事远不止于此。Token的“出圈”速度超乎想象,它早已不再局限于AI行业的内部讨论。从我们日常使用的办公软件,到严谨的金融系统,乃至轰鸣的制造工厂,都在不同程度上被“Token化”。一个以调用量为核心的新计价体系,正在悄然重构过去以带宽、存储为主导的商业模式。

    从云到厂,哪些行业正在“Token化”

    最先完成这场商业范式转换的,是云计算与AI基础设施领域。以阿里云、腾讯云、百度智能云为代表的头部云厂商,正将大模型能力以MaaS(模型即服务)的形式进行输出,而Token调用量,则成为了最直接的计费标尺。

    这一变化正沿着产业链快速传导。据悉,三大电信运营商已全面转向“Token经营”战略。例如,中国联通正聚焦“应用+模型+资源”的算力经营新模式,并明确到2026年,其算力相关投资占比将超过35%,旨在通过算网融合与云网一体的能力,夯实Token运营的底层基础。

    通信设备巨头也不例外。中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石近期谈到:“AI本质上与通信类似,都是复杂超大系统的高效协同,需要全栈的技术积累与工程实践。我们强调的‘ALL in AI’战略,核心正是强化生态协同,最终推动‘Token自由’。”

    这种变化是如此深入,以至于在很多企业的日常运营中,Token已成为一种“看不见的投入”。国研新经济研究院创始院长朱克力指出,当前大量非AI原生的行业,都已深度接入AI工具。无论是金融研报的生成、电商文案的创作,还是制造业的设备故障诊断、律所的合同审核,各类业务场景的算力消耗与服务成本,正普遍以Token来计量。

    可以说,从虚拟的云计算到实体产业,Token正在从一个技术性的计量单位,转变为衡量跨行业生产力的新刻度。

    不过,这并非意味着全民Token化。朱克力提醒道:“Token的普及,根源在于AI进入了生产流程,而非人人持有或交易相关资产。它的落地仍集中在企业端、生产端和服务端,是产业智能化进程中的一个伴随现象。”

    为何各行各业都开始谈论Token?

    Token为何能如此迅速地“破圈”?这背后是多重变革力量叠加的结果。

    首当其冲的是商业模式之变。随着大模型能力通过API(应用程序编程接口)开放,企业的付费逻辑发生了根本转变——不再为软件许可证本身付费,而是为每一次具体的调用、每一个生成的结果付费。Token因此从后台的技术参数,走到了前台的成本与收入报表上。

    其次是AI在企业中的角色之变。它已从早期的辅助工具,逐渐深入核心生产环节。此时,Token记录的便不再仅仅是计算资源的消耗,而是实实在在的业务流程与价值创造过程。

    再次是衡量标准之变。移动互联网时代,核心指标是用户规模和活跃度;而在AI时代,使用的深度与频率变得更为关键。一个深度使用的企业级客户,其单日Token消耗量,可能远超成千上万的普通用户。

    此外,政策层面的标准化也起到了关键推动作用。国家数据局将Token的标准中文名确定为“词元”,这一定义使其具备了可计量、可统计的官方属性,为其在更大范围内参与资源配置与成本核算铺平了道路。

    在这些因素的共同作用下,Token逐渐演变为成本、效率、产出的统一度量衡。朱克力分析认为,Token之所以成为关键计量单位,正是因为它直接度量了AI的“思考量”、计算量与信息处理工作量,从而能更精准地反映智能服务的成本与价值所在。

    他同时强调,Token并非要取代流量或用户指标,而是补上了智能经济此前缺失的那块核心拼图——让原本无形的智力消耗,变得“可统计、可对比、可定价”。AI,正从过去锦上添花的可选项,转变为像水电、人力一样不可或缺的基础生产资料。

    Token并非越多越好

    然而,Token的普及绝不意味着“消耗越多越好”。朱克力直言不讳地指出:“Token消耗量绝不与效率划等号。过量的消耗,往往暴露出模型能力不足、提示词冗余或业务流程不合理等问题,本质上是一种浪费。”

    对于企业而言,真正关心的也并非Token本身这个数字,而是它所带来的业务结果——是否降低了综合成本、是否提升了运营效率、是否改善了最终的业务表现。这就像打车时,乘客关心的是安全准时抵达目的地,而不会去在意车辆具体消耗了多少升燃油。

    这一认知,正在推动行业竞争逻辑发生深刻转变。未来的竞争优势,将属于那些能够以更低Token消耗完成更复杂任务的技术方案与服务商。

    中兴通讯首席发展官崔丽谈到了公司的实践方向:通过本地化部署与软硬件协同优化,为企业提供一种不同于传统按Token计费的新应用路径。“在企业实际落地中,AI能力的价值不仅体现在调用规模上,更体现在效率与成本的精妙平衡。”她指出,随着智能体竞争进入下半场,行业焦点正从比拼模型本身的能力,转向比拼生产力的转化能力——即如何在可控的成本下,将AI稳定、高效地嵌入企业日常运营的每一个环节。

    值得注意的是,朱克力提出了一个前瞻性的判断:按Token计费虽是当前阶段最公平、最易落地的模式,但其本质仍属过渡形态。“未来的趋势是逐步走向按结果付费。企业无需为AI的‘思考过程’买单,而是为最终达成的、可衡量的业务目标付费。”

    当然,他也坦言,在标准、量化与履约机制尚未完善的当下,短期内市场仍将呈现多种商业模式并存的局面。可以预见的是,Token将逐步走向后台化,用户将更聚焦于最终价值,而非中间过程的消耗。这场由Token驱动的产业变革,才刚刚拉开序幕。

    (责任编辑:张芷菡 贾亦夫)

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