Token经济学：Token工厂价值锚重构，价格分层与需求跃迁共振

计算机《推理与Agentic AI浪潮下，CPU重回AI基础设施核心中枢》2026.05.29计算机《英伟达GT C前瞻：聚焦Rubin落地、Feynman前瞻与基础设施重构》2026.03.11计算机《君逸数码战略投资并签约银河通用机器人》2026.02.13计算机《银河通用“干活”机器人登春晚，具身智能迎来主流时刻》2026.01.25计算机《上海发布“模速智行”行动计划，自动驾驶产业驶入加速赛道》2026.01.18 本报告导读： Token正在成为AI产业统一计量基准，推动AI商业模式从模型能力展示走向成本、效率和价值的精细化核算。我们认为，随着Token价格长期下行、Agent应用放大调用需求、Token工厂推动算力资源工业化生产，AI产业机会将从单一模型竞争延展至算力基础设施、模型服务和场景应用的系统性机会。 投资要点： Token定价体系逐步成熟，成本、能力与商业策略共同推动价格分层。输入、缓存与输出构成AI调用成本的核心变量，差异化计费反映不同推理环节的成本结构和价值属性。横向比较来看，中美模型价格差距显著，中国高性价比模型正在加速全球Token调用渗透。展望后续，Token成本长期下行确定性较强，但价格体系将进一步走向能力分层：定价锚有望从GPU逐步迁移至能源和知识密度，硬件迭代、推理优化与模型效率提升将推动单位Token成本持续下降；与此同时，低端Token趋向商品化，高价值Token则凭借能力稀缺性具备涨价基础，计费模式也将从单一按量收费演进为订阅、结果导向与算力金融化并行。 Token调用量进入指数级增长阶段，需求驱动正在从人类交互转向机器流程。国内Token调用量高增叠加中国模型份额提升，高性价比模型成为需求放量的重要驱动力。编程和复杂任务的Token消耗占比持续提升，反映大模型使用形态正在从轻量交互向重负载工作流迁移。更重要的是，Agent将AI调用从单轮问答推向长链条任务执行，使Token消耗随任务拆解、模型调用、工具使用和上下文积累快速放大，显著提升单次任务的Token消耗强度。需要注意的是，Token消耗量不等同于商业价值，未来判断Token经济质量不能只看调用规模，更应关注场景质量、业务结果和单位Token产出的真实经济意义。Token经济打开AI基础设施、模型服务和应用场景的系统性投资 机会。Token需求放量正在重塑AI产业供需关系，算力、模型和应用均迎来价值重估。推理需求快速增长加剧算力供给约束，高可用基础设施成为产业瓶颈；Token工厂将算力中心升级为智能生产线，生产效率成为AI竞争新焦点；Token出海则有望推动低成本能源和模型能力转化为全球智能服务供给。 风险提示：AI应用商业化落地不及预期，算力供给、能源资源及基础设施建设不及预期，模型价格竞争及技术路线变化。 目录 1.Token成为AI产业价值锚....................................................................32.Token定价进入分层阶段......................................................................42.1.Token成本拆解：输入、缓存与输出共同决定AI调用成本..............42.2.中国高性价比模型加速全球调用渗透..............................................52.3.Token成本呈现长期下行趋势，价格体系按能力分层.......................72.3.1.Token定价锚向能源和知识密度迁移，成本约束动态变化..........72.3.2.硬件迭代、推理优化与模型效率提升共同推动Token成本下降..82.3.3.高价值Token凭借能力稀缺性具备涨价基础............................102.3.4.Token计费将从单一按量收费演进为多层级混合定价体系........123.Token调用量进入指数级增长阶段......................................................123.1.高性价比驱动中国模型需求放量...................................................123.2.Token应用走向复杂工作流，编程消耗占比不断提升.....................143.3.Agent将AI调用推向长链条任务，显著提高Token消耗................163.4.场景质量和业务结果决定Token真实经济意义..............................194.Token经济打开AI基础设施、模型服务和应用场景的机会窗口..........204.1.Token需求放量使算力、模型和应用迎来价值重估........................204.1.1.推理需求快速增长加剧算力供给约束......................................204.1.2.Token工厂标志AI竞争从模型能力转向生产效率....................224.1.3.Token出海打开数字贸易空间..................................................235.风险提示............................................................................................24 1.Token成为AI产业价值锚 词元（Token）是大语言模型开展信息解析与内容生成的基础粒度单元。2026年3月23日，国家数据局正式敲定Token官方中文标准译名为词元，并将其战略定位为智能时代的价值锚点。词元可作为串联技术供给端与商 业需求端的标准化结算载体，为AI相关商业模式规模化落地构建了可量化、可计价的底层支撑体系。从产业维度看，词元可类比为驱动AI产业有序运转的数字电力，同时亦是AI商业化服务计费与清算的核心基准单元。若将大语言模型视作智能化算力终端设备，词元即为该设备运行过程中消耗 的基础算力当量，也是行业对外商业化服务按量计费的核心依据。 Token词元计量体系与AI五层产业架构相辅相成，共同构筑了AI产业价值拆分、盈利定位与效率核算的核心分析范式。2026年3月，英伟达CEO黄仁勋于GTC大会前夕发表署名文章《AI Is a Five-Layer Cake》（《AI是一个五层蛋糕》），系统性提出AI产业“五层架构”模型，将产业链自下而上拆解为能源、芯片、基础设施、模型、应用五大核心层级。其中，能源、芯片、基础设施三层构成“AI工厂”，核心职能为制造智能；模型层作为智能能力的核心载体，将算力转化成AI的输出；应用层则面向终端场景实现智能价值的商业化落地，完成价值闭环。从产业流转逻辑看，“五层蛋糕”本质是一条Token的“生产—消费”全链路：能源转化为电力，电力驱动芯片运行，芯片支撑数据中心算力调度，数据中心运行模型，模型为应用提供智能服务，最终应用向用户输出Token并完成价值交付。产业链各环节主体（发电厂、芯片厂商、数据中心运营商等）的商业活动，均围绕Token的生产、流转与消耗展开。“五层蛋糕”模型明确了AI产业的价值分布与盈利节点，而Token则确立了产业效率、成本与收入的统一计量基准。二者互为补充，共同构建起覆盖AI产业技术、商业与价值维度的完整分析框架，为产业链投资与价值判断提供指引。 资料来源：英伟达官方博客，腾讯研究院 Token具备三大核心属性，有望成长为贯穿AI全产业链的标准化度量基准。当前行业传统评价体系多以模型参数、算力峰值、硬件装机规模等维度为核心指标，虽在细分赛道具备一定计量参考价值，但仍存在统计口径不统一、 商业化计费模式僵化等痛点短板。相较传统评价维度，Token具备三大核心优势： 1）技术适配性突出，可对AI应用场景、大模型、云服务、算力基础设施及能源等产业各层级实际资源耗用实现精准量化； 2）商业通用性较强，可充当产业统一价值标尺，抹平业态差异、降低产业链交易成本与协作壁垒； 3）产业协同属性显著，作为通用价值载体可在AI产业链上中下游各环节自由流转，助力行业资源高效优化配置，驱动整体产业结构迭代升级。 伴随人工智能产业进入规模化落地阶段，依赖资本补贴、流量粗放投放的扩张模式逐步走向收敛，算力调度、模型运算、服务交付等隐性运营成本日益凸显。Token可实现产业链各环节成本的显性化、标准化表征，以其为核心的AI产业经济生态正加速构建与成型。 2.Token定价进入分层阶段 2.1.Token成本拆解：输入、缓存与输出共同决定AI调用成本 大模型标准推理可划分为输入Token与输出Token两大类型，二者在功能属性、业务场景及价值作用上存在明确差异。输入Token为用户向模型提交的原始交互内容，扩充输入体量可丰富上下文信息维度，助力模型生成更高匹配度的应答内容；在RAG检索增强生成场景下，外部检索知识库文本会并入prompt链路，进一步抬升输入Token规模。输出Token为模型自主推理生成的应答内容，更大的输出Token容量能够支撑模型输出更详实、完整的结果，同时适配思维链等多步复杂推理范式。此类链式推理会产生大量中间过程Token，且多数中间Token对终端用户不可见，形成隐性Token消耗。 海内外大模型厂商普遍实行输入与输出Token差异化定价，价差背后由成本结构、价值属性与商业策略三重逻辑共同支撑。纵观OpenAI、Anthropic、Google等海外头部闭源模型定价体系，输出Token单价普遍为输入Token的5–8倍；国内厂商整体价差进一步收敛，多数模型维持3–5倍区 间，DeepSeek等高性价比模型更是收窄至约2倍水平。从成本端看，输出Token采用自回归逐词生成模式，运算特征为内存带宽密集型任务（memory-bound），GPU大量时间闲置等待显存数据调度，实际有效计算占比仅1%–5%；而输入Token为并行理解处理，属于计算密集型（compute-intensive）任务，硬件利用效率显著更高，天然形成成本分层。从价值端看，输入Token仅为基础原始素材，输出Token承载模型推理、解答、创作等核心价值产出，对应原材料与成品的价值溢价逻辑。从策略端看，低价输入可引导用户扩充上下文长度，避免过度精简提示词拉低生成质量，通过差异化定价实现用户行为引导与产业整体运行效率优化。 缓存命中计费价格显著低于未命中场景。大模型推理调用过程中，多轮对话、同一内容重复提问等场景普遍存在输入信息重叠。上下文缓存（ContextCache）技术可对推理请求的公共前缀进行存储缓存，留存历史任务指 令、输入文本及模型生成结果。当用户发起相似推理请求并实现缓存命中时，模型无需重复运算与生成，仅产生极少量新增Token消耗；若缓存未命中，模型则需从头完成全流程推理，Token消耗规模大幅增加。由于Token消耗量直接决定计费水平，缓存命中场景Token耗用远低于未命中场景，因此对应定价更具成本优势；同时该机制还可提升模型响应速度，在不降低回复质量的前提下，进一步减少用户综合使用成本。 资料来源：国泰海通证券研究 2.2.中国高性价比模型加速全球调用渗透 中美主流大模型的价格存在巨大差距。以非缓存命中输入价格为例，中国模型中，DeepSeek-V4-pro为每百万Token 1.74美元，MiniMax M3为0.30美元，doubao-seed-2.0-pro为0.47美元（输入长度[0,32]k）。美国模型中，Anthropic Claude Opus 4.7为5.00美元，Claude Sonnet 4.6为3.00