Token经济爆发！中国日均调用量突破140万亿｜深度分析｜研究报告｜潜力股｜AI

近期英伟达CEO黄仁勋在最新深度访谈中明确提出，Token已成为全新商品，AI电脑是生产Token的工厂，未来AI计算占GDP比重将实现百倍级跃升。2026年以来，全球AI产业迈入规模化商用新阶段，Token已从大模型的基础技术单元，升级为可计量、可定价、可交易的商业价值载体，Token经济迎来爆发拐点。2026年3月我国日均Token调用量突破140万亿，两年增长超千倍；全球Token周调用量年增速超800%。Token经济解决了AI产业商业化模糊的长期痛点，推动大模型厂商从“卖能力”的定制化模式转向“卖用量”的标准化变现模式，重构了AI全产业链商业逻辑。当前英伟达、阿里等全球科技巨头已完成核心战略卡位，在全球Token需求持续爆发的背景下，投资者应该关注国内市场哪些投资机会？

Token经济崛起：AI产业新周期，投资者如何把握时代红利？

2026年以来，随著全球AI产业从技术研发迈入规模化商用阶段，Token（官方中文定名“词元”）已从AI大模型处理资讯的最小技术单元，升级为可计量、可定价、可交易的全新商业价值载体，Token 经济正式迎来爆发拐点。国家数据局数据显示，截至2026年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初实现两年超千倍增长；全球Token周调用量亦从 2025年3月的2.03万亿飙升至2026年3月的20.4万亿，一年增长超8倍。

Token经济的核心价值，在于彻底破解了AI产业长期面临的商业化模糊痛点，推动大模型企业从 “卖能力”的定制化服务模式，转向“卖用量”的标准化、规模化变现模式，重构了AI产业全链条的商业逻辑。全球科技巨头已率先完成战略卡位：英伟达CEO黄仁勋明确提出“Token是全新商品，AI电脑已成为生产Token的工厂”，断言AI计算占GDP比重将翻百倍； $阿里巴巴-W (09988.HK)$ 正式成立ATH事业群，以 “创造Token、输送Token、应用Token” 为核心目标，完成全产业链布局。在全球AI行业Tokens需求快速提升的同时，会给国内市场的投资者带来怎样的投资机会？

图一：全球主要模型Token调用量增长情况

资料来源：OpenRouter平台数据

AI驱动Token经济兴起，未来增长潜力显著

2026年3月25日，全国科学技术名词审定委员会正式发布公告，将人工智慧领域Token的中文名定为“词元”，明确其是“智能设备中资讯存储、处理和交换的具有一定语义的基本符号单元，是大模型处理和交换资讯的最小单位”微博。国家数据局进一步明确，Token具备可计量、可定价、可交易三大核心特征，是智能时代的价值锚点，也是连接技术供给与商业需求的核心结算单位。从产业视角看，Token经济是以Token为价值尺规与流通媒介，围绕其“生产-调度-消耗-定价-交易” 全生命周期形成的新型AI产业经济形态，其底层逻辑可概括为“Token=算力=能源=价值”，本质是将AI智能能力转化为可标准化交易的大宗商品。

Token经济的崛起，核心驱动力来自AI推理需求的指数级爆发，这一增长动能集中体现在调用规模、应用场景、商业化模式三大核心维度。在调用规模上，国内AI日均Token调用量从2024年初的1000亿，跃升至2025年底的100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年实现超1400倍的增长；全球市场同样维持高景气度，OpenRouter平台数据显示，2026年3月中旬全球模型周调用量已达 20.4万亿Token，环比增速超20%，其中中国模型周调用量连续多周超越美国，实现历史性赶超。

图二：全球主要模型Token周调用量对比

资料来源：OpenRouter平台数据

在应用场景上，Token的使用边界实现全维度渗透，AI Agent规模化落地、企业级智能体7×24小时不间断运行、多模态内容生成集中爆发，推动单用户Token消耗量较传统对话场景提升10-50倍；除文本核心场景外，视觉、音频、视频等多模态Token需求快速扩容，1张1024×1024 高清图片约消耗85个视觉Token，1分钟高清视频便可消耗数千至数万个Token，持续打开行业增长天花板。在商业化层面，Token经济的商业模式已完成全面验证，按Token计费已成为全球AI服务的主流商业模式，彻底解决了AI能力难以量化的行业痛点，助力大模型企业实现规模化盈利，国内部分模型企业甚至出现 “20天收入超越2025年全年”的业绩爆发，充分印证了Token 经济的商业可行性与长期增长潜力。

图三：AI agent不同应用等级的特征

资料来源：英伟达GTC大会，Wind

Token的价值内涵并非一成不变，其先后经历了三个核心演进阶段，最终完成了从底层技术单元到数字经济核心价值载体的本质跃迁。在最初的技术单元阶段，Token是大模型完成文本分词、语义理解、推理生成的最小处理单位，是AI技术体系稳定运行的底层基础；随著行业商业化进程加快，Token进入计费标准阶段，成为AI服务商业化的核心计量单元，按Token消耗量定价的 “用多少付多少” 标准化模式，类比水电煤的公用事业计费逻辑，大幅降低了AI服务的使用门槛，推动行业实现规模化普及；而在 AI 推理需求全面爆发的当下，Token已进阶至价值载体阶段，逐步成为数字经济的核心价值流转工具，成功打通“电力-算力-智能-价值”的全链路转化，成长为AI时代可全球流通、可分层定价的全新大宗商品。

Token经济如何重塑AI产业商业逻辑？

Token经济的崛起，并非简单的计费模式创新，而是对AI产业全链条商业逻辑的底层重构，这种重构核心体现在商业模式迭代、产业竞争逻辑重塑、全链路价值分配体系重建三大维度。在Token经济成熟之前，AI大模型企业的商业化主要依赖定制化解决方案、私有化部署、固定额度订阅制三类模式，本质是“卖能力”，普遍面临技术能力难以量化、服务定价无统一标准、规模化复制难度高、盈利天花板明显的核心痛点。而Token经济推动AI产业商业模式实现了根本性转变，AI企业的核心收入来源从一次性的能力交付，转向持续性的Token用量消耗，这一模式不仅以Token为统一计量标准消除了不同场景、不同客户的服务定价差异，实现了AI服务的工业化、规模化输出，更将专案制一次性收入转为用户持续使用带来的流水型收入，形成稳定的现金流闭环，大幅降低了企业经营波动。同时，该模式还将AI服务的覆盖边界从服务头部大客户的小众模式，拓展至覆盖中小微企业、个人开发者的普惠模式，全面打开了市场天花板，更让企业的算力投入、电力成本与Token产出直接对应，收入规模与Token消耗量直接绑定，最终形成了“投入-产出-盈利”的清晰商业闭环。

Token经济同时彻底改变了AI产业的竞争逻辑，行业竞争的核心指标从比拼模型参数规模、榜单跑分，转向了优化单Token生产成本、提升每瓦电力Token产出率，谁能以更低的成本、更高的能效生产 Token，谁就掌握了行业定价权与核心竞争力。这一转变催生了两大清晰的产业趋势，其一，能源禀赋成为AI企业的核心竞争壁垒，电力成本占Token生产成本的70%，电价直接决定了Token的底价，中国西部新能源电价低至0.3元/度，仅为欧美的1/3至1/5，使得国产Token生产成本仅为海外价格的1/6至1/10，形成了碾压级成本优势，也推动“Token出海”成为中国AI产业的新增长曲线；其二，效率优化成为行业技术研发的核心方向，行业研发重心从“做大模型”转向“做高效模型”，MoE 稀疏架构、KV Cache缓存技术、液冷散热、国产晶片能效优化等技术的迭代，核心目标均是提升Token 生产效率，正如英伟达的AI系统在“每瓦Token数”指标上领先竞争对手一个数量级，直接决定了其在Token生产环节的核心话语权。

除此之外，Token经济还为AI产业构建了一套全新的产业价值闭环，彻底重建了全链路的价值分配体系。在这套闭环中，电力是核心原料，AI晶片是生产发动机，智算中心是Token工厂，大模型是Token 炼化环节，云服务是流通管道，AI应用是最终消费场景，Token成为全产业链价值分配的核心尺规，每个环节的价值贡献，都可通过其对Token生产、流通、增值的贡献来量化，打破了此前AI产业 “算力厂商赚走大部分利润，应用厂商难以盈利” 的失衡格局。与此同时，Token经济还推动AI产业从 “技术驱动” 转向 “需求驱动”，模型研发、算力布局不再盲目追求参数规模，而是围绕下游场景的Token 需求进行精准匹配，实现了“需求-生产-供给”的正向回圈，推动AI产业真正从技术探索阶段，迈入工业化、产业化的成熟阶段。

AI Token：算力与模型巨头的“新石油”战争

AI Token已从大模型文本处理的最小语义与计算单元，升级为AI时代兼具生产资料、计价尺规、商业模式载体三重核心属性的 “数字硬通货”，2026年行业正式完成从“训练驱动”向 “推理驱动” 的历史性转折，推理算力占AI总算力投入的比例已升至70%，全球竞争的核心已从模型参数规模竞赛，全面转向Token全产业链的生产力、定价权、生态控制权的系统性战争，Token的生产效率、成本控制与场景渗透能力，直接决定企业的核心竞争力与行业话语权。

底层算力层的竞争，是AI Token经济的根基之战，核心围绕单Token生产成本、能效比、吞吐量三大核心指标展开，本质是争夺Token生产的规则制定权与硬体壁垒。英伟达是这一赛道的绝对主导者，其在2026年GTC大会上正式提出“Token工厂经济学”，首次将数据中心定义为“Token工厂”，并建立了从免费层到150美元/百万Token的五级Token价值分层体系，重新定义了行业的价值评估标准。硬体层面，英伟达推出Blackwell与Vera Rubin两代核心架构，通过整合200亿美元收购的Groq公司LPU语言处理单元，形成“GPU负责高吞吐、LPU负责低延迟” 的混合推理架构，宣称将单位 Token 成本降至上一代Hopper平台的1/10，每瓦特推理性能提升10倍，同时依托CUDA生态垄断全球90%以上的高端 AI训练与推理算力，牢牢掌控Token生产的核心硬体标准，竞争对手上，AMD、英特尔、华为升腾等厂商分别抢占中低端市场与国产替代赛道，各大云厂商也加速落地自研晶片，中国更凭借绿电产业链优势，从能源端构建了Token生产的系统性成本壁垒。

图四：AI工厂Token成为标准化产出

资料来源：GTC大会

模型层与定价权是产业链的核心利润之战，行业已形成清晰的分层竞争格局。美系头部厂商牢牢掌控高端Token市场的定价话语权，OpenAI通过GPT-4o、GPT-5的模型能力分层，建立了行业通用的 Token价格锚点，其高端模型 Token 定价最高达150美元/百万Token，推动行业形成“为效果付费”的溢价逻辑；Anthropic的Claude 3系列主打长上下文窗口优势，在专业长文本场景形成差异化定价能力；谷歌则通过Turbo Quant无损压缩技术，将KV Cache压缩至3-3.5bit，实现6倍以上记忆体压缩与8倍注意力计算加速，在多模态场景实现Token成本的极致优化，与OpenAI形成正面抗衡。

中国厂商则实现了集群式崛起与定价体系的重构，2026年3月全球AI模型API聚合平台OpenRouter 数据显示，中国AI大模型周调用量达7.36万亿Token，连续三周超越美国，全球前五名AI大模型中中国占据四席，彻底打破了美国厂商的长期垄断。国产模型通过 MoE 混合专家架构、FP8混合精度量化、KV缓存优化等工程创新，实现单Token成本的断崖式下降，MiniMax M2.5标准测试的Token 消耗仅为Claude Opus的36%，运行成本仅为海外头部模型的1/40，主流国产模型API输入价格已全面进入0.5元/百万Token时代，仅为海外同性能模型的1/10-1/20。值得注意的是，行业竞争已从单纯的价格战转向价值分层，头部国产厂商如智谱AI凭借GLM-5模型在编程等专业场景的性能突破，2026年一季度两次上调Token价格，累计涨幅达83%，而API调用量不降反升，印证了“模型智能上界决定定价权，Token消耗规模决定价值体量” 的行业核心逻辑，厂商纷纷通过涨价过滤非刚性测试需求，聚焦高价值企业客户，完成从“流量补贴”向“价值筛选”的商业化转型。

投资者应该关注哪些机会？

AI时代，Token的崛起推动计算的本质发生了根本性跃迁——从过去由人类预先录入、电脑负责检索匹配的“存储系统”，彻底升级为具备上下文感知与自主生成能力的“生成系统”，电脑在实体经济中的角色也随之完成颠覆性重构。英伟达创始人黄仁勋对此有精准的产业定义：他将过去以档存储为核心功能的传统电脑，比作无法直接创造高额收益的“仓库”；当下的AI电脑，已转型为与企业收入创造直接挂钩的“Token 工厂”，AI代工厂生产的Token，已成为可精细化分层、标准化定价的全新数字商品。黄仁勋进一步指出，Token对不同受众具备差异化的核心价值，目前已形成类似iPhone的免费、中端、高端产品分层体系，“市场愿意为每百万Token支付1000美元的应用场景已近在眼前，这只是时间问题，而非可能性问题”。基于“Token工厂”的全新商业模式，计算设备彻底完成了从传统成本中心向利润中心的跨越，黄仁勋也对这一产业趋势给出了笃定的宏观推演：“生产力的跃升将推动全球GDP加速增长，我完全确信，未来计算在全球GDP中占比将达到此前的100倍。” 在此背景下，Token消费的爆发式增长，也催生了市场对其背后核心投资机会的深度挖掘。

投资者可优先关注AI算力产业链主线，这是Token经济最具确定性的“卖铲子”赛道，也是AI产业爆发的底层根基。Token的本质是算力与能源的转化产物，算力供给直接决定Token产能，需求刚性极强。重点关注国产通用AI算力核心标的，直接决定Token生产的能效与成本，深度受益于推理算力需求爆发，例如可配置记忆体介面晶片龙头澜起科技(6809.HK)、光通信核心标的 $剑桥科技 (06166.HK)$ 与 $长飞光纤光缆 (06869.HK)$ ，以及晶圆制造龙头 $中芯国际 (00981.HK)$ 、算力基础设施运营商 $万国数据-SW (09698.HK)$，这类标的直接绑定Token产能扩张的刚性需求，业绩兑现确定性强，是稳健配置的核心底仓。

中期成长聚焦AI软体与大模型主线，这是Token经济的定价核心与价值分配枢纽，马太效应极为显著。大模型是Token的核心“发行方”，头部厂商直接掌握行业Token定价标准，可凭借规模化生产形成 “成本下降-份额提升”的正向飞轮。通用大模型领域重点关注 $MINIMAX-W (00100.HK)$ 、 $商汤-W (00020.HK)$ ，这类厂商已实现按Token计费的规模化API商业化，量价齐升逻辑明确；垂类AI赛道可布局 $金山软件 (03888.HK)$ 、 $金蝶国际 (00268.HK)$ ，这类企业深耕办公、企业ERP、智能体等高价值场景，深度绑定企业核心业务流程，能锁定长期稳定的Token消耗需求，成长弹性充足。

稳健配置优先选择全产业链布局的互联网大厂主线，这类标的兼具稳定现金流与AI成长确定性，是港股 AI 配置的压舱石。重点关注 $腾讯控股 (00700.HK)$ 、 $阿里巴巴-W (09988.HK)$ ，二者分别依托混元大模型+全场景生态、ATH事业群Token全链路布局，完成了Token“创造-输送-应用”的完整闭环，在Token定价、产能供给、场景落地全环节均具备不可替代的壁垒；同时可关注 $快手-W (01024.HK)$ 、 $美团-W (03690.HK)$ 等具备丰富落地场景的平台型企业，其C端与B端生态可持续释放规模化的Token消耗潜力。

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