随着大模型加速进入制造、医疗、教育、科研、政务等领域，Token作为模型处理信息的基本计量单位，正从纯粹的技术概念走入企业成本核算和平台定价体系。一种以模型能力为核心、以Token调用为表征，联结算力、数据、能源与应用场景的智能服务经济形态——“Token经济”，已具雏形。

　　需要清醒认识到，Token并非天然同质、可脱离模型与任务独立流通的商品，更不能简单视作新的法定生产要素。不同模型的分词机制各异，同等数量的Token在能力释放、成本结构和能耗水平上可能相差悬殊。发展Token经济，不能只看调用量的膨胀，更应衡量智能投入究竟形成了多少有效产出。推动评价逻辑从“拼参数、拼卡数、拼消耗”转向“比质量、比效率、比价值”，是迈向高质量发展的第一道关口。

　　一、算力规模持续扩大，更要拒绝Token虚耗

　　Token是连接底层算力投入与上层任务产出的关键计量接口，其经济运转离不开算力的基础支撑。近年来，我国算力基础设施建设明显提速：截至2026年1月，已建成42个万卡智算集群，智能算力规模超过1590EFLOPS，位居全球前列。2026年政府工作报告进一步部署，适度超前建设数字基础设施，加快超大规模智算集群技术突破与工程落地。算力规模扩大意味着Token供给能力增强，却并不等于实际生产力必然同步提高。

　　当前的市场叙事，仍容易停留在“买了多少芯片、训练了多大模型、消耗了多少Token”，甚至将模型接入数和接口调用量直接等同于应用成效。基础问答、文本整理、信息抽取等相对低价值任务并非不应运行，它们既是现实业务的必要组成部分，也是培育用户习惯、积累应用经验的重要入口。但是脱离实际需求反复运行低价值任务，或者为了增加Token消耗量而人为拉长提示词、增加无效轮次、用高成本模型处理本可由小模型完成的任务是本末倒置。衡量Token经济，不能看“跑了多少”，而要看“解决了什么问题、形成了多少价值”。

　　这种脱离任务价值的无效或低效消耗，构成了“Token虚耗”，凸显出Token消耗与有效产出不匹配的结构性矛盾。国际能源署2026年4月发布的报告显示，全球数据中心用电量预计将从2025年的约485太瓦时攀升至2030年的约950太瓦时；尽管单次人工智能任务的能耗年均下降超过一个数量级，但推理、智能体等复杂任务的单次能耗可达简单文本生成的数百乃至数千倍。这组数据揭示了一个深刻事实：技术效率的提升并不会自动带来资源节约。Token经济高质量发展的核心，不是抑制合理的调用需求，而是在确保质量与安全的前提下，持续压降完成单位有效任务所需的Token、算力、能源、时间与人工投入。

　　二、建立“效价比”标尺，算清单位有效任务成本

　　评价Token经济，先要校准“用什么量”的问题。“Token per task”——完成一项任务消耗多少Token，是直观的起点，却远非完整的终点。模型输出少不等于质量高，调用单价低也不等于总成本低。完整的衡量体系，还需纳入任务成功率、准确性与安全性，以及时延、能耗和人工复核成本。

　　由此，可将核心指标凝练为“单位有效任务综合智能成本”，并以“效价比”作为标尺：“效”指任务质量与生产率增量，“价”涵盖模型调用、算力、能源、时间与人工成本。企业不应只问“每百万Token多少钱”，更应追问“解决一个合格问题多少钱”“完成一次可靠质检多少钱”。这才是从技术计量迈向经济核算的关键一跃。

　　建议政府主管部门牵头，推动建立分行业、分场景的智能服务效率评估体系。在客服、代码生成、工业质检、科研辅助等典型场景中，设置任务质量、响应时间、资源消耗和人工介入率等指标，鼓励第三方开展基准测试，并在公共采购、算力补贴和示范项目中率先引入应用成效考核。

　　国际上，MLCommons推出的MLPerf Power基准已将性能、功耗与能效结合测量；欧盟《人工智能法》要求通用模型提供者披露训练能耗等技术信息。这些探索的共同指向，是让人工智能的资源成本可测量、可比较、可问责。我国构建Token效率标准，不能照搬单一排行榜，而应突出产业场景与结果导向，形成既能测技术性能、又能测经济价值的“中国标尺”。

　　三、以技术创新降本增效，让“少消耗、多办事”成为核心竞争力

　　效率提升的着力点，必须从堆叠硬件资源转向算法、架构与工程能力的突破。2026年4月发布的DeepSeek-V4 Preview提供了一个生动的国内案例：V4-Pro总参数达1.6万亿，每个Token仅激活490亿参数；V4-Flash总参数2840亿，每个Token激活130亿参数，两者均支持100万Token上下文。更值得关注的是，在长上下文场景下，V4-Pro单Token推理计算量仅为V3.2的27％，KV缓存需求仅为后者的10％。这有力证明，模型规模扩大并不必然带来单位成本同比例增长，注意力压缩、稀疏激活和低精度计算等技术路径，正在释放显著的效率红利。

　　国际前沿模型的竞争，同样从单纯追求评测分数，转向提升复杂任务的“一次完成率”。OpenAI发布的GPT-5.5在三项复杂编码评测中全面超越前代，同时消耗更少Token，其中Expert-SWE准确率从68.5％跃升至73.1％。真正有经济意义的效率，不是机械地缩短单次输出，而是以更少的Token和重试次数博取更高的任务成功率。模型压缩、量化、蒸馏、缓存复用、大小模型协同与智能路由等，均应围绕这一核心展开。

　　这一趋势可概括为“Token效率倍增”：完成同等质量任务所需的资源持续递减。企业的竞争力，不只在于拥有多少算力，更在于能否为任务精准匹配模型——简单任务用小模型，复杂推理调高能力模型，高频问题借助缓存与知识库减少重复计算。让“十份资源办成的事，用一份资源办成”，理应成为重要的创新导向。

　　四、优化生态分工，让稀缺资源流向高价值环节

　　做大Token经济，决不能滑向各类主体重复建设基础模型的“算力军备竞赛”，而应形成层次清晰、优势互补的产业生态。前沿科研机构与头部实验室应聚焦基础模型、世界模型、多模态推理等高风险、长周期方向；应用型企业应更多依托成熟模型，在行业知识、专有数据和业务流程上深耕；基础设施与平台企业则应提供稳定、低成本、可切换的模型服务，降低中小企业的应用门槛。

　　公共算力、重大专项和政策性资金，应向基础研究、共性技术、开源生态和关键短板倾斜。对于一般商业应用，则须强化市场检验，避免将“接入大模型”本身包装为创新成果。项目验收要看良品率是否提升、研发周期是否缩短、服务成本是否下降、新增收入是否形成，而不是止步于调用量和模型规模。

　　政策工具亦需相应调整。算力补贴可从按购置规模、使用时长补助，逐步转向按有效任务、技术增量与应用成效支持；算力券、模型券可设置分档兑现和结果评估机制。尤为重要的是，不同模型的Token并不等价，现阶段不宜将其简单设计为统一交易品。更可行的方向是完善模型服务计量、账单披露、跨平台调度和按效果结算规则，让原本隐藏在接口背后的智能成本变得透明、可管理、可优化。

　　五、以普惠智能赋能实体经济，形成“增值型Token经济”

　　Token经济的终极价值，不在Token本身，而在其承载的智能能力能否深入千行百业。正如企业不必自建电厂才能用上电力，也不必都从头训练基础大模型。通过公共云、行业模型平台和标准化接口，企业可按需调用智能能力，将有限资源集中到数据治理、流程再造和产品创新上。国家“十五五”规划纲要明确提出，提升算力普惠易用水平，降低中小企业用算成本，建立健全模型能力评估体系，正彰显了这一政策方向。

　　Token可支撑研发设计、工艺优化、设备运维、质量检测、知识管理和科研辅助等广泛场景，但每一项应用都应回答三个根本问题：是否解决了真实问题？是否优于原有方案？是否形成了可持续收益？只有当每单位智能投入都对应可测量的效率提升、成本下降或质量改善时，Token才从“消耗品”质变为“增值载体”。

　　推动这种增值转化，还需以场景为牵引，促进业务流程与组织方式的同步变革。大型企业应将Token服务嵌入研发、生产、供应链和客户服务等关键环节，推动智能能力从单点工具升级为贯穿价值链的基础能力；中小企业则可依托公共云、行业平台和“Token工厂”等专业服务商，以按需调用、灵活组合的方式获取适配的模型能力。产业主管部门可围绕重点行业，打造可复制的场景方案与公共服务平台，协同推进供需对接、数据治理与人才培训，使更多企业不仅“用上”Token，更通过流程再造，将Token转化为产品创新、质量提升与经营效率改善的澎湃动力。

　　结语：以质量跃升打开Token经济新空间

　　推动Token经济从“拼消耗”迈向“比产出”，实现高质量发展，应系统抓好五方面工作：一是牢固确立有效产出导向，改革以消耗量、接入数和算力规模论成效的评价方式，将降低单位有效任务综合资源投入作为关键目标；二是建立面向典型行业与场景的Token效率和智能服务质量标准，形成可测量、可比较的分级评价体系；三是支持模型压缩、推理优化、软硬件协同和智能路由等提效技术，使“少消耗、多办事”成为产业竞争力；四是优化前沿研究、应用开发与基础设施之间的生态分工，完善资源配置、补贴考核、服务计量和价格披露机制，引导稀缺资源流向高价值环节；五是提升Token服务的普惠性与易用性，以行业场景和流程再造带动中小企业应用，让智能投入真正转化为实体经济的效率、质量和创新增量。

　　人工智能发展的上半场，竞争焦点是模型能不能做、算力有没有；进入规模化应用阶段，关键已转向做得好不好、成本降不降、价值高不高。从“跑马圈地”走向“精耕细作”，不是放慢人工智能发展的步伐，而是为它建立一种更可持续的增长范式。以单位有效任务为尺度，以产业增值为目标，以标准、技术和生态协同为支撑，Token经济方能从规模扩张真正迈向质量跃升，为智能经济的高质量发展注入源源不断的持久动力。（赵雨 作者系漕河泾天罡人工智能研究院执行院长、博士）