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　　【环球时报记者 杨沙沙 环球时报驻美国特约记者 冯亚仁】编者的线月的美国英伟达年度GTC开发者大会上，英伟达创始人黄仁勋抛出“Token（词元）工厂”这一概念后，短短两周，这个词迅速成为全世界人工智能（AI）产业最炙手可热的焦点。从美国硅谷到北京中关村，“Token”正在以前所未有的速度从技术术语演变为商业世界的“硬通货”。GTC大会结束后不久，在北京举办的中关村论坛上，无问芯穹联合发起人夏立雪提出，中国有望成为“世界Token工厂”。与此同时，国家数据局局长刘烈宏披露了一组数据：我国日均Token调用量已突破140万亿，相比2024年初增长超千倍。接受《环球时报》记者正常采访的专家这样认为，这场关于Token的全球竞速，正重新定义AI产业的游戏规则。谁能在“Token工厂”的赛道上跑出最快速度、最低成本，谁就能掌握下一代人工智能的命脉。

　　刘烈宏近日在国新办举行的发布会上表示，到今年3月，我国日均词元（Token）调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，三个月时间又增长了40%多。这也从官方角度为Token给出了中文翻译——“词元”。

　　根据微软等美科技巨头在其官网上给出的解释，“Token”是人工智能模型用来理解和处理语言的基本文本单元。在英伟达GTC开发者大会上，黄仁勋给出了一个极具冲击力的定义：Token是AI时代的新大宗商品，是新货币，也是衡量企业竞争力的核心标尺。黄仁勋还抛出了一个新概念“Token工厂经济学”，认为数据中心将成为“Token生产工厂”，“未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token的工厂”。未来数据中心的收入，等于它生产的Token数量乘以效率。

　　“‘Token工厂’这个概念很具有时代感。”清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳进一步向《环球时报》记者解释，“Token工厂”是智能时代最重要的工厂，能把电力和数据变成认知产能。它最大的价值，在于把AI产业的叙事重心，从“模型有多聪明”，转向了“智能能否被连续供给”。

　　百度千帆平台产品负责人张婷接受《环球时报》记者正常采访时，以百度为例，详细拆解怎么给Token定价：首先是硬件成本，GPU（图形处理器）芯片是大模型推理最核心的成本，一张高端GPU动辄几十万元（人民币），运行一个大模型需要几十甚至几百张GPU同时工作，电费也是实打实的开销，一个大型推理集群一年的电费是天文数字；其次是研发摊销，服务好一个大模型的推理服务，需要投入大量的工程师、数据、算力，这些研发成本一定要通过产品收入来回收；除此以外还有运维和安全，保证服务可用、内容安全过滤等，这些都有成本。

　　上海米阁信息科技创始人、科技投资博主包坤接受《环球时报》记者正常采访时，给出不一样的见解。他认为，Token是智能的“燃料”，它由电通过GPU和算法转化而来。包坤注意到，包括黄仁勋在内的很多人的观点更强调把Token理解成AI运转时消耗的“电”，但他认为，把Token比喻成汽油可能更准确一些。

　　“国外模型如Claude（美国AI企业Anthropic开发的大模型——编者注）确实更‘聪明’，但消耗的Token价格也更贵；国产模型如千问、Kimi、MiniMax、智谱等，胜在性价比很高。这就像汽油，有92号、95号、98号。你能够准确的通过任务复杂程度选不一样标号的模型。”包坤和记者说，简单任务用便宜的，复杂任务用贵的。“就像开车行驶同一段路程，98号油虽然好，但用92号油跑完，总体成本会更低。”

　　今年3月，包括腾讯云、阿里云、百度智能云在内的多家头部云厂商，相继上调了AI算力及大模型相关这类的产品的价格，最高涨幅超过460%。

　　此前，亚马逊AWS、谷歌云等相继释放涨价信号。有分析称，这次全行业的集体涨价并非偶然，而是多重因素叠加的必然结果，最直接的导火索是开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）的全球爆火。

　　无问芯穹联合发起人夏立雪在中关村论坛现场谈到，OpenClaw这类Agent（智能体）产品，彻底改变了AI交互形态，模型不再是单纯聊天，而是能落地完成复杂任务，也让Token需求迎来爆发式增长。

　　据夏立雪披露，从今年1月底开始，无问芯穹平台上的Token调用量每两周翻一倍，至今已经增长了十倍，这种惊人的增速，上一次见到还是3G时代手机流量全面普及的时候。他认为，如今的Token用量，就像当年大家每月只有100MB（兆字节）流量的初期阶段，属于行业爆发的起点，“这是时代变革的信号”。

　　因为大量消耗Token，OpenClaw也被称为“Token粉碎机”。小度科技首席架构师、技术委员会主席黄荣升向《环球时报》记者解释，最终的原因在于OpenClaw背后运行的Agent工作流，与普通大模型对话有着本质区别。

　　“我们日常使用大模型时，交互是单步的：你问一句，它答一句，Token消耗基本与输入输出的文字量成正比。但OpenClaw采用了一套名为ReAct的Agent架构。”黄荣升解释，这在某种程度上预示着OpenClaw处理一个任务要经历“规划—行动—观察—再规划”的循环，直到它认为结果足够好才会交付给用户。任务越复杂，循环次数就越多，Token消耗自然成倍增长。

　　不过，产业界对此并不悲观，反而乐于看到这种变化。长上下文、高消耗的场景，恰恰为“Token工厂”提供了用武之地。夏立雪表示，AI行业发展核心是打通完整的经济链路，把能源转化为算力，再把算力转化为Token，最终落地转化为GDP。“我们不仅要盘活国内算力资源，更要打造中国特色Token经济学，复刻‘中国制造’的优势，推进‘AI中国制造’，把优质、稳定的Token服务输出到全球，让中国变成全球Token工厂。”

　　“如果中国要成为‘世界Token工厂’，我认为需要同时具备多个条件。”沈阳称，首先，要有足够厚的能源底盘，没有低成本、稳定、持续的能源供给，再先进的模型也没办法形成长期优势；其次，要有足够强的算力装备体系，芯片、服务器、存储、网络等，缺一不可；再次，要有全国范围的调度能力。此外，还要有可持续的模型生态，以及足够复杂而广阔的场景，“世界级工厂从不诞生在空旷处，世界级工厂总诞生在订单最复杂的地方”。

　　沈阳还强调，“世界Token工厂”还要有面向全球交付的能力。“‘世界Token工厂’意味着它面对的不是单一市场，而是全球分工。未来真正具备世界工厂资格的国家，一定不是只把模型留在本土，而是能把智能服务输出到全球”。

　　3月19日，特斯拉创始人马斯克在社交平台X上明白准确地提出了他对AI竞赛格局的判断：“谷歌会赢得西方国家的AI竞赛，中国会赢下地球上的竞赛，而SpaceX则会赢得太空领域的AI竞赛。”很多人认为马斯克并非凭空断言。此前，他在一个播客节目中给出了理由：“中国将产出比其他任何国家更多的电力，而且可能还将拥有更多的芯片。根据当前的趋势，中国在AI计算方面将远超于世界别的地方。”

　　包坤对此解读称，“Token工厂”的竞争本质，实际上的意思就是“谁的电更便宜”。马斯克认为中国会在AI竞争中胜出，因为AI的底层是能源。“中国在电力成本上有明显优势，即使模型没那么聪明，但只要够用、便宜，就能在全球市场上形成竞争力。”包坤认为，“如果我们能解决芯片问题，算法上中国也不缺聪明人，那么Token出海就是一条可行的路径。就像新能源汽车一样，性能好价格低的产品往往能赢得市场。”

　　英国《金融时报》称，以Anthropic的Claude Sonnet 4.5为例，其价格约为每百万Token15美元。一位开发者称，如果完全依赖Claude，每日成本可能高达900美元。相比之下，中企正以低成本生产Token的能力撬动市场。Moonshot（中国大模型公司月之暗面）的价格为每百万2至3美元。这种差距，使得成本压力在全球开发者端迅速显现，并直接影响技术选择路径。价格差异背后，是更深层的结构性优势。中国依托较低的能源成本与大规模可再次生产的能源投入，显著压缩算力开支，使中国在Token生产上形成独特竞争力。

　　张婷则认为，长远看，Token的价格还有很大的下降空间。因为驱动降价的底层逻辑没有变：芯片算力在增长、模型效率在提升、基础设施的规模效应在累积。这三条曲线都指向同一个方向——Token越来越便宜。“未来，市场会迎来一个标志性的节点——当Token的价格实惠公道到普通人不用在意的程度，就像现在没人会为发一条微信消耗的流量而心疼一样。”张婷认为，未来三到五年，Token将迎来“白菜价”时代，中国将率先实现这个节点。

　　“当一个国家开始出口‘可调用智能’时，它输出的不只是软件，更是一种新的生产能力。”沈阳和记者说，一旦这个目标实现，它将拉动的产业绝不会局限于AI本身。最先被带动的是硬基础设施，能源、数据中心、网络设备等，都会迎来扩张。接下来被激活的是软基础设施，操作系统、编译框架、行业软件等，会形成一轮深水区繁荣。真正改变中国经济厚度的是第三层拉动——行业流程再造，包括制造会被重写、研发会被提速、客服会被自动化等等。

　　至于“Token工厂”会在多大程度上促进中国经济稳步的增长，沈阳打比方说，它不会像放烟花一样，某一天突然把GDP点亮几个百分点。它更像修河道：刚开始，人们只看到土方工程；过一段时间，人们看到灌溉效率；再过一段时间，人们发现整个地带的作物结构都变了。他判断，“‘Token工厂’对经济的作用，也会遵循这个顺序。”