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【央视新闻客户端】

中新经纬3月29日电(周奕航谢婧雯)“Token已成为AI时代的‘货币’
。人与AI交互，AI与AI协作 ，都以Token为核心媒介完成。 ”2026中关村论坛年会期间
，摩尔线程相关技术负责人向中新经纬表示 。

随着算力基础设施的迭代与AI智能体应用的爆发，“Token”作为AI信息处理的计量单位 ，成为本届中关村论坛的关键词
。

从概念到落地

3月25日，全国科学技术名词审定委员会发布公告
，将Token的中文名定为“词元
”，面向全社会发布试用。

“所有大模型均以Token为计量单位 ，Token就是AI的核心度量单位 。”拓尔思信息技术股份有限公司副总裁林松涛对中新经纬表示
，就像用电按度来计费一样，Token就是AI里面的“度 ” ，通过消耗电力等底层能源
，最终转化为Token输出
。

今年以来，以OpenClaw(下称龙虾)为代表的AI智能体爆火 ，词元需求迅速扩张。据国家数据局数据
，2024年初，中国日均Token调用量为1000亿；至2025年底 ，跃升至100万亿；今年3月
，已突破140万亿，两年增长超千倍 。

据第三方AI模型聚合平台OpenRouter数据 ，2026年3月9日至15日当周，OpenClaw单家贡献了平台内20%的词元消耗量；其单周词元消耗规模
，相当于2025年第四季度全平台周均词元消耗量的60%
。

“龙虾兴起，进一步推动了人工智能算力使用模式的转变 ，现在以推理为主
、以服务为主
，Token变得非常标准。
”中科曙光高级副总裁李斌指出，这一变化源于AI算力使用模式的转变 ，支撑AI发展的算力基础设施
，正逐渐从算力工厂变成词元工厂 。

在360集团创始人周鸿祎看来，Token是AI时代的数字能源 ，是算力转化为智力的计量载体
，与电力、算力同属AI基建核心
。他指出，算力是Token的生产基础 ，推理算力更是支撑Token消耗的关键
，而Token的爆发又将倒逼算力升级。“本质上，Token之争就是算力之争 ，底层更是电力和能源效率的竞争 。”他称。

周鸿祎对中新经纬表示，龙虾等智能体应用爆火
，是Token经济从概念到落地的标志性事件
。“龙虾实现了用户付费习惯教育，让Token从行业技术指标变为前端可感知的价值载体。 ”他判断 ，目前日均140万亿Token消耗仅是爆发起点
，远未到企业级规模化应用阶段 。龙虾等L5级智能体的暴力推理特性，将推动Token消耗进入指数增长通道
。

周鸿祎进一步指出 ，当前
，AI的商业逻辑正在重构，其商业模式或将转向“按需付费
”的Token经济。“从互联网时代的流量经济到Agent时代的Token经济 ，背后是底层逻辑的质变 。流量经济是注意力经济
，边际成本趋近于零，不创造新生产力；Token经济是生产力计价 ，靠算力 、芯片
、电力支撑
，用户越多、消耗越大 、成本越高
。”他说。

火山引擎官网显示，AI音视频互动方案Tokens的计费方式包括按实际消耗的Token数量计费以及资源包预付费两种方式 。其中 ，按实际消耗的Token数量计费方式单价为12元/百万Tokens
。华为云官网显示，根据模型的版本不同
，价格也不同；按套餐包付费，1个月期间 ，100万Tokens原价为2.2元至5.6元
，3个月期间，10亿Tokens原价为2199元至5598元。

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谈及AI的商业化 ，荣耀具身智能首席营销官王皑认为
，Agent正在成为新的生产力，Agent在使用过程中又会产生大量的Token ，未来也许有基于Token的AI商业闭环 。“就像用水用电按度按吨计费
，AI按Token计费，调用不同能力的模型 ，费用也会分级分层
。 ”他称。

“Token需要算力来做产出
，但现在评价的维度和指标变得更多了 。原来一个算力系统的算力是一个评价指标，未来如何更经济地做Token产出 ，变成了评价指标。
”2026中关村论坛年会期间，中科曙光高级副总裁李斌向中新经纬表示
。

李斌表示
，从用户体验的角度看，Token的核心在于响应速度 ，即提出问题后
，能否在短时间内获得反馈；而从算力运营者的视角出发，则需要考虑Token能同时支撑多少用户的并发访问 ，并在高并发条件下依然保障基本的使用体验。

周鸿祎认为
，通过Token变现分为两条路径 。其中，通用Token走普惠路线 ，依靠海量消耗实现薄利多销
，像水电一样成为基础服务；而垂直场景、高价值任务的Token，则依托技术和场景壁垒形成高毛利 ，如安全
、工业等领域
。“核心是提升Token价值
，以规模化做基础，以技术溢价做增量。”

在摩尔线程相关技术负责人看来 ，Token经济的核心是人与AI、AI与AI的协作效率，核心商业闭环在于单位成本下的Token产出 。

“我们不应该只追求Token的数量
，而是要关注性价比，要做到算得准 、算得快
、算得稳、算得安全 ，同时把Token成本压到最低
，这才是算力能用 、好用的关键
。 ”该负责人指出，随着AI智能体迈入应用元年 ，推理算力需求的增速远高于训练。

值得一提的是
，Token经济的规模化，离不开算力这一底层支撑 。之江实验室副主任何水兵指出 ，算力规模的扩张并不等同于Token产出能力的同步提升
。“调度瓶颈
、通信与存储性能短板等问题
，均会影响算力释放效率，拉低单位算力的Token产出效率。
”他以H100万卡集群为例 ，“年度算力成本约12亿元人民币
，若算力利用率存在10%的损耗，年度直接经济损失将超1.2亿元 。”

无问芯穹联合创始人兼首席执行官夏立雪在AI开源前沿论坛上指出 ，当前AI发展仍处于长期持续推进的过程中，其生命力取决于能否构建可持续的Token供给体系
。从基础设施角度看
，资源终究有限，站在“Token工厂 ”的视角 ，能否持续、稳定 、大规模地提供Token
，让顶尖模型真正长期服务更多下游场景，是一个关键问题。

小米大模型负责人罗福莉在AI开源前沿论坛上指出 ，由于大模型在飞速进步
、加上Agent框架加持
，2026年Token或迎来100倍增长 。

李斌认为，随着Token消耗的爆发式增长 ，算力需求将持续扩张。OpenClaw以来
，Token消耗成倍增长
。算力输出标准化之后，需求增长是无限的。原来用户需要高门槛调用算力 ，现在智能体作为使用接口
，加上灵活的标配型超节点，进一步降低了使用门槛 ，未来算力增长空间巨大 。

(更多报道线索，请联系本文作者周奕航：zhouyihang@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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。)

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