何为Token（词元）经济？从生产、封装、中转到结算

随着Token在AI的全面应用下渗透社会方方面面，Token到底是什么，围绕Token的经济模式如何发展？已是“AI+”时代下不得不关注的重点议题。

何为Token及Token经济

数据显示，2024年初我国日均Token调用量约为1000亿，到今年3月突破140万亿，两年增长超千倍。3月23日，国家数据局正式将“Token”定名为“词元”。5月22日，国家数据局召开词元经济座谈会，将把推动词元经济发展纳入工作体系，着力推进行业高质量数据集建设、全国一体化算力网建设。

Token的核心定义是大模型处理文本、代码、图像、音频、视频等信息时采用的最小运算单元。简单来说，模型组件Tokenizer（分词器）将原始输入文本转化为一个个Token，并映射为唯一数字ID方便模型计算。计算后，Token反向转为人类可读语言输出。在2次转化中，语言结构、词汇频率、分词算法的差异，使得1个Token对应的字符量不等，比如部分模型是1个Token相当4个英文字符、1至2个汉字，1个标点，总体来说，Token与中英文“字”“词”间没有固定的对应关系，但专业术语、长难句的Token密度往往更高（数量更多）。

此外，对于输入Token，大模型通过并行注意力计算，一次性计算每个词和其他词之间的关系，对于输出Token则采用串行计算，每输出一个字符，都需要回头读前述生成的所有字符，计算量极大。因此，结合计算量、显存开销等，Token输出价格往往比输入价格高数倍。

Token是模型交互过程中的上下文计量单位。上下文窗口（Context Window）是在单轮对话中，大模型一次能够读取、记忆、处理的最大Token总量，也就是模型能“记住”的全部对话内容。比如模型标注“128K 上下文窗口”，代表单次最多可处理128000个Token（包含历史对话、当前提问、模型回复）。

Token是模型调用及AI服务的结算单位。大模型的运行成本（算力、电力、芯片、推理耗时）和处理的信息量强相关，而Token是大模型处理信息的最小单元，能够最直观体现实际资源消耗，因此成为模型服务调用重要的结算单位。

随着Token可计量、可定价、可交易的属性被挖掘，围绕Token生产、调度、消费、治理的新型经济体系逐步形成，即为“Token（词元）经济”，Token从计量单位、结算单位跃升为生产要素与价值载体。

Token经济的主要模式

Token产业链上游包括电力能源、芯片、算力基础设施，中游涵盖模型企业、云厂商、运营商，以及个人或企业经营的AI中转站等，下游包括各个行业领域的AI应用类企业、个人开发者、普通消费者等。其中，电力能源的消耗贯穿Token经济全链路（关于能源的研究，在“算力“上天”：太空AI数据中心的建设之路”有所提及）。

从Token生产到结算环节，除了模型企业的API直售，还有多种盈利模式，比如：

①转售差价：批量采购模型企业或云厂商提供的Token服务，再通过API调用、会员/套餐订阅等形式零售，赚取价差。

②平台服务费：依托统一接口、负载均衡、运维保障等能力，按调用量或固定额度收取服务费用。

③结算计量：提供自动计费、结算、分账、跨境支付等服务，收取服务费用。

④私有化部署和行业解决方案：提供本地化、专属化部署服务，收取实施费及年度运维费；结合场景需求提供定制化服务，形成增值收入。

⑤推理缓存套利：把重复或相似请求的计算结果存储下来，下次复用，从而大幅降低Token成本，获得技术效率红利。

从产业各层来看：

算力层：Token的生产燃料

算力依赖资源有限性实现加价。核心硬件产能有限、供应链集中度高，导致行业整体处于供小于求的状态，算力厂商具备议价权，而硬件稀缺成本逐层向下游传导，体现在Token单位售价上，形成刚性加价。然而，数据显示，2022-2026年间Token单价下降了99.9%。AI算力价格上调，Token价格却反向下降，核心在于“规模降本”。

一是通过算力集群化发展形成规模效应，持续摊薄硬件、能耗、运维等固定成本。二是主动布局Token服务，通过“建用并重、高效运营”提升算力利用率，依托规模化算力优势压降单Token生产成本，以卖Token服务“跑赢”硬件成本上涨。比如2024至2025年，OpenAI整体推理相关支出规模扩张约2.4倍，但GPT-3.5单位推理成本降幅达280倍，以此刺激用户更高频的交互，获得规模效益。

模型层：Token的核心商业环节

模型层是Token的直接经营层，涉及Token的生产到全链路运营，相比钢铁、原油等传统生产要素的价值核心由其物理属性决定，Token价值受到模型推理能力强弱、指令差异、知识库专业程度等影响，使得定价存在明显差距（无统一标准，以厂商定价为准）。目前单一模型企业依托输出内容的智能深度、场景适配能力构建产品溢价；多模型聚合类平台则以接入模型的丰富度、服务稳定性等作为核心竞争力，通过低价采购、加价分销等手段构建起完整的商业闭环。

Token聚合平台普遍可接入几十到几百个模型不等，通过统一接口、智能路由、用量管控、套餐化计费等能力，支持一个平台上对比各模型的质量、价格与响应速度，提供规模化供给；云服务多模型整合服务以MaaS平台为代表，由云厂商等依托自有云底座，接入自研模型和第三方模型，提供一站式大模型模型托管、微调、开发与服务平台，核心是深度绑定云资源生态；AI中转站主要是API经销，基本无自有算力和模型，通过代理方式获益。

运营商正式入局，从卖“流量”开始卖“Token”。借助网络与算力协同、海量用户和信任优势，通过生态组织、普惠式定价等方式快速切入本地Token消费场景。如中国移动计划打造多元异构算力生态，扩大高质量算力供给；建设统一计费、统一结算、统一鉴权等的运营平台等，切入Token生产交易。

应用层：Token的场景转化价值体现

应用层的经济来源于结合私有数据、行业Know-how、合规价值，挖掘单位Token的价值。平台企业、OPC或个人开发者主要获取Token投入与业务产出之间的差价，当Token被转化为影视内容、游戏开发、营销内容、电商应用等可消费内容，即可实现从“技术计量单位”到“生产力”的质变。

各省市发展Token经济的做法

贵阳贵安发布“词元经济发展三年行动方案及若干措施”。算力方面：主要提出推动智算中心扩容与模式转型，构建“词元工厂”集群；完善算力调度平台与词元分发网络，支撑词元高效流通。数据要素方面：做优园区词元服务，完善流通交易体系，推动Token进场交易与动态定价；场景应用落地方面：在政务、民生、商用领域打造标杆应用，推动Token规模化消耗。此外，提出创新Token金融产品、算力出海与Token跨境服务。

具体举措方面，发放“Token券”，降低Token使用成本；依托数智产业园打造Token经济“园中园”；支持建设Token交易服务平台；构建以Token为基础、可量化、可定价的数据集价值体系，引导制定Token交易的计价规则、质量标准、交付规范等团标或地标。

武汉市硚口区发布“促进Token经济和人工智能OPC发展三年行动方案及若干措施”，围绕Token普惠共营，提出依托星火众达Token工厂，对OPC企业算力服务费用按50％补贴，每年免费提供50P以上算力。联合CSDN共建数据资源服务平台，推行数据券机制。

武汉市江岸区发布《江岸区Token经济发展行动方案（2026—2028）》《江岸区大力支持Token经济发展的措施》，核心聚焦一个硬核算力底座、一套Token服务平台、一批标杆应用场景、一片特色产业园区、一支产业发展基金、一众智能体产品，计划每年统筹5000万元专项资金，推出包括Token券在内的“券+资金”组合支持。并且推介首批Token产业园。

综合来看，Token继算力、模型、语料后，成为各地发展AI产业的核心抓手之一。由于Token经济的产业链各层与AI产业深度交融，针对Token、AI产业的政策均从算力、语料、模型供给等角度给予资源和资金组合支持，在载体方面，倾向依托AI、OPC产业园载体布局Token产业园、园中园。从差异化特征来看，聚焦Token生产交易环节，衍生出新的经济增量，包括面向B/C端的交易机制、跨境流通等。

Token经济的发展，意味着从拼算力、拼模型的阶段，进一步转向“算力成本控制、生态运营能力、场景变现效率”的综合较量。

文章作者：赛博研究院智库总监 周雪静