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微乐辅助器通用版游戏亮点

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4. 支持好友互动，可以和朋友一起组队游戏
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5. 游戏占用内存小 ，运行流畅
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证券时报记者王小伟

无形的海量Token（词元）顺着网线，卖到全球各地 ，就像有形的大宗商品通过路网销往全球一样——Token正在成为AI时代的“新石油
”和“新集装箱” 。

随着Agent（智能体）时代的来临，尤其是OpenClaw（龙虾）应用爆火
，AI的任务执行模式从人机对话升级为机器自循环，Token消耗量指数级增长 ，其角色从模型训练的技术副产品
，一跃成为可计量、可交易的战略资产
。

这种剧变重塑互联网大厂底层逻辑：商业模式从“烧钱换流量 ”迈向“按Token计费”，竞争模式也从“参数竞赛
”转向“Token经济体系构建”。在这场围绕Token展开的竞逐中 ，老玩家的“二次创业重塑 ”与新玩家平衡“保利润还是保用户
”交织而行
，共同演绎着下一代AI竞争剧本 。

更深远的变化也在酝酿
。多位受访者认为，所有企业都值得重新评估能否被装在Token里重构 ，这将诞生新的产业巨头。

Token作为定义未来十年技术版图与产业话语权的关键变量
，如何在这个“新大宗”全球贸易网络中寻得更多主导权，需要不同于互联网时代流量逻辑的新模式 ，这考验所有参与者的智慧 。

新大宗商品

多数受访者都没料到
，随着“龙虾 ”的到来，Token需求的爆发来得如此之快
。

Token是大语言模型处理信息的基本单位。在AI世界 ，Token可以是一个词 、一段代码，也可以是图像或视频中的一个像素区块 。当用户向AI模型提问
，模型先把用户的话“切
”成Token，算完后再把结果Token拼回成句子。

百度千帆平台产品负责人张婷将Token比喻成“乐高积木”——单个Token是碎片 ，但大模型把成千上万个Token的“拼法 ”学会后
，就能理解语义、生成文本
、回答问题
。每生成一个Token，都在调用数据中心的GPU（图形处理器）算力 ，并伴随着电力消耗。

过去两年
，大模型竞争的核心叙事是模型能力：谁更聪明，谁就更接近AGI（通用人工智能） 。参数规模、推理深度 、复杂任务完成率 ，构成行业主要竞争指标
。随着Agent时代的来临
，在“自主拆解—调用模型—完成任务
”新属性下，Token消耗从人机对话升级为机器自循环 ，消耗量级跳涨。

任职于范式智能的谷少辉说
，Chatbot（聊天机器人）时代，GPU就好像餐厅服务员 ，一桌客人上完菜就去下一桌；Agent时代，服务员全程陪同
，从点菜到结账，思考菜单的时候也不能走 。粗略估算 ，Chatbot单轮对话消耗约1000到3000个Token
，而“龙虾”跑一次深度研究要经历感知
、规划、执行 、反思等多个循环，稍微复杂的任务就要吃掉百万级Token
。

无问芯穹联合创始人夏立雪的感受颇具代表性：从1月开始 ，公司Token消耗每两周就翻一番
，至今已经翻了10倍。“上次见到这个速度，还是多年前3G手机流量时代 。 ”

业内共识是 ，需求曲线仍处陡峭上升期
。多Agent并行
、长上下文推理、编程场景的爆发才刚刚开始
，每一个新场景打开都意味着Token消耗量再上一个台阶。同时，AI已跨越感知与生成阶段 ，以智能体和物理AI为核心的执行时代
，所需的Token量和计算量相比训练阶段会几何级别增加 。

黄仁勋日前提出“Token经济学
”概念，认为推理已成为AI最核心的工作负载 ，Token则是新的大宗商品——标准化 、可计量
、可交易
。由此Token从模型训练的技术副产品，演变为驱动数字经济的核心生产要素。

3月22日
，国家数据局方面表示，Token是智能时代的价值锚点 ，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”
，Token有了官方翻译“词元 ” 。

“这次定调前，圈内就在热议Token该如何翻译。”谷少辉透露 ，“张一鸣用计算机术语‘字节’给公司起名真是一步到位
，这个基本单位的技术感、力量感并存，认知成本几乎为零
”
。

业内对于Token的热度也直接投射到资本市场。“Token第一股”迅策股价 ，已经从上市之际的40港元附近狂飙5倍 。该公司收费将从订阅和交易制向Token升级
，这将使收益与客户价值创造深度绑定，实现利润率扩张
。

同样在港股上市的美图公司 ，商业模式也在从订阅模式延伸到Token消耗。公司首席产品官陈剑毅用咨询举例
，“每个

行业的咨询费都不一样，针对不同行业所能创造的商业价值做Token定价 ” 。

AI时代的“集装箱
”

大宗商品的特征之一是全球流动
。

一个美国程序员打开电脑 ，调用DeepSeek的API来写代码。敲下回车后，请求数据通过太平洋(601099)海底光缆
，到达中国西部的数据中心，中国的GPU集群消耗着中国电力 ，帮这位程序员把代码“跑”出来
，结果再传回美国 。整个过程不到1秒钟，算力 、电力都没有离开中国 ，而程序员为这次服务支付了数美元
。这是Token出海的一个典型场景。

上世纪50年代
，全球贸易的成本一半左右是装卸费，后来集装箱被发明 ，货物运输被标准化
，全球贸易迎来大繁荣 。谷少辉将Token比作“AI时代的集装箱 ”——中国本土AI模型通过API接口向全球提供推理服务，按处理量计费 ，算力与电力实现“数字化出口
”
。

3月30日
，据全球大模型聚合路由平台OpenRouter数据，上周全球模型调用量排名榜中 ，国产大模型调用量连续一个月超过海外模型。MiniMax
、月之暗面等排名持续靠前 。资本竞逐下，今年刚上市的智谱、MiniMax这两颗国产AI大模型“双子星”
，市值直逼京东。

最新财报显示，MiniMax去年收入7903万美元 ，超过70%收入来自国际市场
。此外
，Kimi等多家平台均对证券时报记者证实，API海外调用今年以来快速增长。

中国模型足量 、低价 ，一些企业乐意花钱补贴海外开发者
，这些都放大了市场持续调用的需求，增强了中国Token服务在全球市场上的推广和使用中的优势 。在谷少辉看来 ，这是政府工作报告中“算电协同 ”、“智能经济新形态
”在产业层面的落地
。“Token出海
，或成为中国制造之后下一个出口引擎。”他说 。

中美大模型性能差异不大，价格却有数倍之别 ，背后原因在于中国电力和算力优势
。中国借助“东数西算 ”
、数字经济等超前布局
，接住了Token消耗狂飙的红利。有券商测算，国产AI模型综合推理成本仅为海外的1/10至1/6 ，多维优势转化为中国在全球AI服务市场的定价权 。

Token成为“新大宗
”，数据中心从存储设施演变为“Token工厂”——进入的是数据和电力
，产出的则是词元和智能体执行能力
。今年以来，二级市场资金多次围猎电力板块 ，背后原因就与“Token工厂 ”可能带来电力价值重估有关。

长期聚焦AI产业投资的基金经理杨勇举例
，一度电直接出口通常在0.5元左右；做成铝锭可售1.5元；用来跑大模型推理，能产生500万Token ，按照国内模型定价可以卖到10元
，按照OpenAI定价可以上百元 。

谷少辉认为，几乎所有产业出海都与电力优势相关
。“制造业出海 ，可以视为电力加劳动力；精炼稀土等出海可以看作电力加资源；电力加算力下的Token出海是第三种电力出海形式。Token不是实物
，而是服务贸易，这可能导致未来中美双边服务贸易差缩窄 。”

“所有产业都值得被Token重构一遍 ，企业应该评估自己能不能装到Token里卖（服务）。
”谷少辉说
，“设计、咨询 、教育……一旦变成可计量的智能服务，就可以规模化 ，这将是诞生新的垂直产业巨头的土壤
。”

老玩家的新风口

与作为计量单位的Token狂飙相伴生的，是作为基础设施的算力竞赛。

新玩家智谱和MiniMax均处年度亏损状态
，背后与庞大的资本开支密不可分 。而老玩家方面，分别聚焦社交
、搜索、电商 、内容赛道的腾讯
、百度、阿里和字节 ，在AI竞赛中
，也在拼模型能力 、拼算力资源，在AI基础设施及相关技术研发方面的资本开支持续加大
。

从2025年财报来看 ，大厂中阿里资本支出最高
，数额突破千亿元；腾讯和百度在百亿元级别。“大厂仍处在算力扩张期，多数都将获取最先进的训练芯片
、更快迭代训练模型放在更高优先级 ，而并非先考虑降低推理成本 。 ”杨勇表示
。

国际巨头算力“军备竞赛
”更为夸张
，从2024年到2026年三年间，仅微

软、亚马逊 、谷歌
、Meta四家公司的年度总资本支出就从约2000亿美元飙升到5000亿美元以上。不少科技巨头从高利润的轻资产模式 ，转向类似公用事业或制造业的重资产模式
，一些公司负债率急升 。

杨勇认为，量级虽不同 ，但中美巨头都在将海量资本投入到AI算力建设中，这是争夺下一代人工智能平台主导权的生死之战
。只有赢家才能定义未来十年的技术格局。

但高额投入带来新问题 。以折旧为例
，英伟达的AI芯片迭代周期通常为一年左右
。“今天花几千亿建的数据中心，GPU不到两年就不是最优版本 ，折旧应该怎么算呢？”杨勇反问。

中国云厂商们也进入全新的重资产设备周期 。过去20年
，云计算的叙事是“轻 ”——弹性伸缩、按需付费 、用多少买多少。但算力需求膨胀使大厂算力部署表现激进，折旧摊销必将压在利润表上
。“阿里云、火山引擎巨资投入 ，很像电信运营商3G/4G网络周期内的资本开支竞赛。
”杨勇说 。

这导致国际国内大厂更加依赖融资补血
。但新问题随之出现。例如
，新势力港股上市后，普遍要面对“是继续租算力还是自己买设备 ，是保利润率还是保用户”的艰难平衡 。老玩家压力也很大
。以阿里为例
，一边是即时零售抢食美团的基本盘，另一边在“全栈式AI布局 ”下 ，算力烧钱凶猛
，阿里将自身定义为“新的创业重塑
”。

“阿里正试图从一个以电商为主业的平台，转型为一家覆盖从AI芯片
、云计算基础设施、基础大模型到企业和消费者应用的全栈AI科技公司 。转型结果将决定其在未来十年科技版图中的位置
。”谷少辉说。

系统性新要求

Token调用量爆发带动算力需求 ，拉动了算力相关服务的价格 。3月，腾讯云 、阿里云和百度智能云
，国内三大云厂商接连提高AI算力产品价格，十天之内涨价30%左右
。同济大学经济与管理学院教授阮青松认为 ，涨价最先受益的是上游的芯片
、服务器这些硬件厂商
，而下游使用AI的应用和终端成本压力加大，倒逼企业要么提高效率 ，要么减少成本
，可能会加速国产算力的替代进程，推动整个行业在技术创新上更进一步。

市场解读为大厂利好 ，但有接近腾讯的人士对记者介绍
，扩建AI算力基础设施的资本开支动辄数百亿量级，但AI业务本身的利润率还很薄 。目前卖Token的收入增速远远追不上建数据中心的花钱速度。“涨价不是云厂商贪心 ，而是供应链涨价的无奈之举
。 ”在他看来
，与此前低价引流、先把算力用起来的“Token价格战
”相比，算力市场定价正在转向供需关系决定。

在三六零(601360)创始人周鸿祎看来 ，互联网流量是信息搬运，边际成本趋近于零
，能走免费模式；但Token是智力产出，靠算力 、芯片
、电力支撑 ，用户越多、消耗越大 、成本越高
，边际成本递增，免费模式走不通 。“现在行业都在赔钱做AI ，就是因为免费惯性
。智能体正在教育用户：软件免费
、部署免费
，但算力和Token需要付费，就像给数字员工发工资一样。这才是AI新势力活下去、互联网大厂进入可持续发展的健康模式 。”

为了适配AI新经济体系 ，阿里宣布正式成立新的事业群
，建立以“创造Token 、输送Token
、应用Token ”为核心目标的新组织，由CEO吴泳铭直接负责 ，以TokenHub为核心主线
，强化AI业务战略协同，推进AI战略落地
。与阿里的全栈模式不同 ，腾讯的策略重心在于把握Token的流向入口。比如，用户在微信下达指令
，Agent在云端执行任务，结果返回用户 。由此 ，Token消耗被自然引导至腾讯云生态
。

杨勇认为
，对大厂而言，Token时代提出的新要求是系统性的：战略上要从模型竞赛转向经济体系构建 ，组织上要从分散赛马转向中枢协同
，商业上要从烧钱换流量转向Token计费变现。“一方面是资本开支，另一方面也要成功转身 ，这样才能在AI时代占据基础设施的话语权 。”

股价被爆炒的迅策
，其业务本质是为每次Token调用加装“增效器
”，在消耗Token时换取更高精度的结果 ，获取最高产出确定性
。通过垂类AI解决方案
，避免因推理失败造成的Token浪费。迅策认为，使用公开数据 ，Token烧在“试错”上；用专业数据，Token烧在“创造价值 ”上
，前者是成本，后者是投资 。

美图公司陈剑毅对证券时报记者介绍 ，整个互联网行业将出现一个新趋势——很多公司会定制Token消耗预算
，在野蛮扩张下，Token消耗量为王；但未来好的产品应该是在帮助用户满足任务的同时尽量减少Token消耗数 ，可以根据所交付的商业价值给不同Token做更高的商业议价。因此
，美图会关注帮用户降低Token消耗的次数，做更好的商业转化
。

百度张婷畅想 ，五年后
，Token一词可能从普通用户的视野里消失，其价值会以另一种形式存在——就像现在打滴滴不需要关心汽油消耗了多少升 ，用AI写一份报告不用关心消耗了多少Token
，直接为成果付费。“MaaS（模型即服务）只是起点，最终希望提供的是端到端的AI能力 ，让企业客户不用关心底层是哪个模型、消耗了多少Token，而是关注AI解决了什么问题
，带来了多少价值 。
”

“黄仁勋判断Token是新时代的大宗商品
。但历史告诉我们，在大宗商品的全球贸易网络中 ，最终掌握主导权的
，往往不是拥有最多原始矿藏的玩家，而是拥有高效提炼与转化技术的人。”谷少辉说 ，中国AI需要投入 、需要效率
，也需要更多不同于互联网流量时代的商业模式创新，来定义全球智能算力的贸易版图 。

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