迈向token经济新时代——计算机行业2026年中期投资策略

——计算机行业2026年中期投资策略 国投证券研究计算机团队 赵阳计算机首席分析师执业证书编号：S1450522040001杨楠计算机高级分析师执业证书编号：S1450522060001夏瀛韬计算机高级分析师执业证书编号：S1450521120006夏明达计算机行业分析师执业证书编号：S1450525100002 2026年6月 目录 1.“五层蛋糕”：Token经济时代的产业价值体系 4.增值Token：模型进化提升智能密度 4.1大模型：国内外大模型持续迭代4.2大模型：AI Agent开始具备长期运行与自主执行能力4.3大模型：企业级AI平台加速落地4.4空间智能：从语言智能走向空间智能 1.1 Token逐渐成为AI时代的核心经济单位1.2 Token需求进入爆发阶段1.3“五层蛋糕”：Token经济时代的AI产业架构 2.生产Token：能源与芯片构筑AI时代生产力底座 2.1算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极2.2xPU：CPU价值回归，国产GPU持续突破2.3超节点：国产算力多维联合优化工程和赶超机遇2.4太空算力：突破地面局限，全球AI算力新供给2.5量子科技：颠覆式技术创新，计算/通信/测量迎机遇 5.消费Token：Agent驱动应用生态繁荣 5.1 AI应用：模型重塑格局，专业数据和经验构筑壁垒5.2经营管理软件：收费模式向Token计费转型5.3生产研发软件：AI助力提质增效5.4.智能驾驶：端到端架构演进，L2+/L4逐步落地5.5 AI4S：AI助力，加速药物研发过程 3.流转Token：基础设施打造AI时代高速网络 3.1光互联：AI下游高景气，拉动测试需求高增3.2卫星互联：下一代互联底座，乘星座组网提速东风3.3液冷&电源：算力高密化，带动热管理/供电升级3.4云计算&IDC：国内外厂商加速投入，算力资源进入涨价周期 1.1. Token逐渐成为AI时代的核心经济单位 Token逐渐成为AI时代的核心经济单位。随着大模型进入推理时代，Token正在从模型训练中的技术参数，逐步演变为AI时代的核心经济单位。传统互联网时代，产业关注的核心指标是“流量”“用户时长”“点击量”；而在生成式AI时代，产业链开始围绕Token展开重构。Token既是模型计算的基本单元，也是AI服务计费、算力消耗、Agent运行以及数据价值流转的核心载体。 2026年3月GTC大会上，黄仁勋提出“Token经济学”，表示Token将是AI时代新的大宗商品，未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每瓦性能则成为商业变现的核心竞争力，带火词元经济的产业叙事。同月，国家数据局正式为Token确定中文译名“词元”，国家数据局局长刘烈宏表示，“Token‘词元’不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位””，为词元经济的商业模式落地提供了可量化的指标。 1.2. Token需求进入爆发阶段 推理模型正在成为Token消耗主力，AI推理需求进入结构性扩张阶段。OpenRouter数据显示，2025年以来，推理模型Token占比快速提升，目前已超过50%。这一变化意味着，大模型调用正在从传统“单轮文本生成”，逐步转向“多步推理+长链执行”的AgenticInference阶段。相比传统聊天模型，推理模型在执行任务时需要进行思维链（CoT）、状态维护、多轮反思以及工具调用，因此单次请求Token消耗显著增加。随着GPT-5、Claude 4.5、Gemini3等推理模型普及，AI产业Token需求正从用户增长驱动，转向推理复杂度驱动。 长上下文与Agent工作流推动单次请求Token持续增长。OpenRouter数据显示，大模型交互的Sequence Length也在快速增长。OpenRouter数据显示，2023年底以来，平均Sequence Length已从不足2,000 tokens提升至超过5,000 tokens，其中编程与Agent类任务增长最为明显。相比传统聊天场景，Agent系统需要长上下文记忆、任务拆解、ToolCalling、联网搜索以及持续状态维护，因此Token消耗结构正从“高并发短请求”转向“低并发长推理”。这一变化意味着，未来Token需求增长不仅来自用户数量提升，更来自单次请求复杂度的持续上升。 1.2. Token需求进入爆发阶段 OpenRouter平台Token调用量快速增长。OpenRouter数据显示，2025年以来平台周度Token调用量快速增长，由年中的不足5T提升至30T以上，呈现明显加速趋势。与此同时，参与Token消耗的模型数量持续增加，AI推理需求正从单一模型驱动，逐步走向多模型、多Agent并行调用阶段。 Agent系统正在成为Token消耗主体，AI调用结构发生变化。目前Token消耗排名靠前的应用已不再是传统聊天机器人，而是以ClaudeCode、HermesAgent、Cline、OpenClaw为代表的Agent系统与CodingAgent。相比传统Chatbot，Agent系统的Token消耗量显著高于普通对话场景。尤其是CodingAgent，需要持续读取代码库、调用工具、修改文件并进行测试验证，单次任务往往消耗大量Token。 1.2. Token需求进入爆发阶段 日均词元调用量快速增长，中国的人工智能发展进入了快速增长阶段。刘烈宏在国新办举行的新闻发布会上表示，到今年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿又增长了40%多。此外，我国高质量数据集的建设工作取得了阶段性成效，截止到2025年底，全国已建成的高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB，相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。 1.2. Token需求进入爆发阶段 字节Token调用量进入百万亿级，AI推理需求加速落地。字节跳动旗下火山引擎是国内最早持续披露Token调用量的大模型平台之一。自2024年豆包大模型商业化发布以来，其日均Token调用量快速增长，由2024年初的千亿级提升至2026年初的百万亿级，两年增长超过1000倍，AI推理需求呈现明显加速趋势。 1.3.“五层蛋糕”：Token经济时代的AI产业架构 AI产业正在从“模型竞争”进入“Token经济竞争”阶段。在2026年3月，黄仁勋在《AIisAFiveLayerCake》中提出，AI产业已经形成由能源、芯片、基础设施、模型与应用组成的“五层架构”。其核心逻辑是：AI工厂本质上是Token工厂，未来AI产业链的价值分配，将围绕Token生成、调度、传输与消费展开重构。 我们认为，黄仁勋提出的“五层蛋糕”本质上是Token经济时代的产业价值体系：1）能源层：决定Token生产上限。AI工厂的本质是电力到Token的转换系统。随着推理需求爆发，能源成本正在成为Token成本的重要约束，算电协同重要性持续提升。 2）芯片层：决定Token生成效率。推理时代，AI芯片竞争正在从训练性能竞争，转向Token生成效率竞争。GPU、XPU与推理芯片均围绕低成本、高吞吐Token生成进行优化。 3）基础设施层：负责Token传输与调度。光互联、IDC、云计算与高速网络构成Token流转体系。随着多模型与多Agent协同兴起，AI基础设施的重要性持续提升。 4）模型层：决定Token智能密度。推理模型、多模态与长上下文技术发展，推动单位Token承载的信息量与智能水平持续提升。 5）应用层：决定Token消耗规模。Agent系统具备长链推理、ToolCalling与持续状态维护能力，Token消耗量显著高于传统聊天场景。AICoding、自动驾驶、数字生物学等应用正成为Token需求核心来源。 1.3.五层蛋糕理论 目录 4.增值Token：模型进化提升智能密度 1.“五层蛋糕”：Token经济时代的产业价值体系 4.1大模型：国内外大模型持续迭代4.2大模型：AI Agent开始具备长期运行与自主执行能力4.3大模型：企业级AI平台加速落地4.4空间智能：从语言智能走向空间智能 1.1 Token逐渐成为AI时代的核心经济单位1.2 Token需求进入爆发阶段1.3“五层蛋糕”：Token经济时代的AI产业架构 2.生产Token：能源与芯片构筑AI时代生产力底座 2.1算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极2.2xPU：CPU价值回归，国产GPU持续突破2.3超节点：国产算力多维联合优化工程和赶超机遇2.4太空算力：突破地面局限，全球AI算力新供给2.5量子科技：颠覆式技术创新，计算/通信/测量迎机遇 5.消费Token：Agent驱动应用生态繁荣 5.1 AI应用：模型重塑格局，专业数据和经验构筑壁垒5.2经营管理软件：收费模式向Token计费转型5.3生产研发软件：AI助力提质增效5.4.智能驾驶：端到端架构演进，L2+/L4逐步落地5.5 AI4S：AI助力，加速药物研发过程 3.流转Token：基础设施打造AI时代高速网络 3.1光互联：AI下游高景气，拉动测试需求高增3.2卫星互联：下一代互联底座，乘星座组网提速东风3.3液冷&电源：算力高密化，带动热管理/供电升级3.4云计算&IDC：国内外厂商加速投入，算力资源进入涨价周期 2.1.算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极 算电协同是数字经济与能源革命深度融合的核心纽带，通过技术创新实现算力与电力的双向优化配置。根据中国信通院定义，算电协同以新型电力系统为支撑，以全国一体化算力网建设为指引，深化智能调度、源网荷储等技术创新，在产业规划、资源调度等层面实现算力与电力的全局优化。其本质是“比特”与“瓦特”的高效匹配：一方面通过算力负载时空调度适配电力波动，另一方面依托电力系统灵活调节支撑算力弹性需求。 2.1.算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极 政策层面，算电协同今年两会首次上升为国家顶层战略部署。2026年3月5日，第十四届全国人民代表大会第四次会议上，国务院总理李强在作政府工作报告时提出，“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展”。政府工作报告中首次提及“算电协同”，标志着算电协同从地方试点、部门政策正式上升为国家战略部署。 2.1.算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极 全球算力规模持续高速增长。经中国信通院测算，预计未来五年全球算力规模将以超过60%的速度增长，至2030年全球算力规模将超过50ZFlops；具体到中国市场，IDC预测显示，2023-2028年期间中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达到46.2%。 智能算力市场规模在AI大模型驱动下快速增长。2024年以来，Open AI的ChatGPT、谷歌的Gemini、xAI的Grok、Anthropic的Claude、阿里的通义千问、字节的豆包、DeepSeek、智谱、MiniMax、Kimi等国内外多款超万亿的参数的大模型集中密集发布，训练数据规模也纷纷达到万亿或数十万亿量级，单模型训练算力需求进入新阶段，单词训练需求超过1020Flops。云服务企业、大模型厂商、互联网企业等纷纷加大智算集群建设力度，万卡集群建设成为新趋势。 2.1.算电协同：为AI和能源IT注入攻守兼备增长极 全球数据中心的电力需求激增。传统数据中心单机柜功率密度通常为3-8KW，AI数据中心单机柜功率密度将提高至20-100KW，单个数据中心用电量将跃升至200MW、甚至500MW以上。据第三方机构SemiAnalysis测算，数据中心电力容量的复合年增长率从12-15%加速至25%，全球数据中心关键IT电力需求将从2023年的49GW激增至2026年的96GW，其中90%的增长来自AI相关需求