TokenHub云服务平台发展研究报告（2026）

发展研究报告 （2026） 云计算开源产业联盟2026年7月 主要撰稿人 房磊、苏蕾权、戴云伟、凌加俊、刘曙铭、董相涛、魏显飞、杨力、王明明、刘俊杰、李晓华、杨晶、邢程、高晟 致谢 本报告在撰写过程中得到了以下单位的支持和帮助，在此表示感谢。由于撰稿时间有限，行业态势变化快，如有疏忽和纰漏，欢迎批评指正。 江苏博云科技股份有限公司、政达研学（雄安）科技有限公司、江苏省未来网络创新研究院、联想（北京）有限公司、富通云腾科技有限公司、浩鲸云计算科技股份有限公司、上海数据集团上海CA中心 前言 人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升，使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大，平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。 在大模型服务体系中，Token正在成为连接技术运行、资源消耗和商业运营的关键计量单位。输入Token、输出Token、缓存命中Token、工具调用和代码执行等指标，既影响推理成本和服务质量，也直接关系到账单透明度、套餐设计、预算控制和企业分账。围绕Token的调度、安全等组织与管理能力，以及计量计费等运营与服务能力，正在成为AI云服务平台能力建设的重要抓手。 TokenHub云服务平台是大模型云服务从模型调用走向一站式AI服务的重要平台形态。其核心价值在于把算力资源、模型服务、推理优化、智能体应用和计量计费组织为统一服务入口，帮助开发者和企业客户降低模型使用门槛、提高应用构建效率、增强成本可控性和运营透明度。 面向2026年，TokenHub将成为云服务商、模型厂商、推理服务商、算力资源及算力服务运营管理厂商和企业AI平台竞争的重要方向。平台建设重点将从“接入更多模型”转向“更好地组织模型服务”，从“提供接口”转向“提供运营服务”，从“按量卖Token”转向“围绕开发者和企业场景提供组合化服务计划”。 未来行业应通过标准化和服务能力成熟度评估推动TokenHub云服务平台能力边界清晰化、服务质量可量化、计量计费透明化和安全责任可追溯。只有在能力可监测、服务可验证、账单可解释、风险可控制的基础上，TokenHub才能真正成为大模型产业规模化发展的关键基础设施。 本文厘清TokenHub的概念内涵与边界，梳理其从单厂商接口服务到一站式运营枢纽的演进路径，拆解TokenHub平台的技术架构与核心能力，分析当前行业发展面临的安全合规与风险挑战，最终对未来产业发展趋势做出研判，为云服务商、模型厂商以及企业AI建设者提供清晰的分析框架与实践参考。 当前我国大模型产业正处在技术突破向规模化落地转型的关键节点，TokenHub作为大模型服务基础设施的重要形态，其健康发展将有效降低AI应用门槛、理顺产业各方利益分配、激活大模型应用生态创新。期待本文的分析能够为产业界凝聚共识、推动生态良性发展贡献一份思考力量。 目录 一、研究背景................................................................................................................1（一）政策牵引：国家战略推动AI云服务平台化发展.................................1（二）产业推动：AI云服务平台向一站式AI服务枢纽演进........................2（三）用户诉求：需要低门槛、高质量的token服务入口...........................3二、TokenHub云服务平台的概念与发展演进..........................................................4（一）TokenHub云服务平台的概念..................................................................4（二）发展阶段与演进路径................................................................................5三、平台关键技术架构与核心能力............................................................................9（一）七层关键技术架构..................................................................................9（二）五大核心能力体系................................................................................10四、主要问题与挑战..................................................................................................12（一）统一入口安全治理成为基础要求.........................................................13（二）计量计费透明度影响平台可信度.........................................................15（三）多服务商责任边界需要明确..................................................................15五、发展趋势研判......................................................................................................16（一）从模型服务升级为一体化词元枢纽平台.............................................16（二）企业级治理需求持续上升......................................................................17（三）标准化评价逐步成为采购和认证依据.................................................18 一、研究背景 （一）政策牵引：国家战略推动AI云服务平台化发展 国家多层级AI、算力、数据、合规政策共同催生TokenHub这类新型AI综合基础设施。人工智能已从模型算法创新进入规模化应用和基础设施化服务阶段，国家政策正在从模型研发、算力供给、数据要素、安全治理和应用落地等多个方向共同推动AI云服务平台建设。国务院《新一代人工智能发展规划》提出构建开放协同的人工智能科技创新体系和智能经济形态。2024年政府工作报告明确提出开展“人工智能+”行动，推动人工智能与实体经济、公共服务和社会治理深度融合。工业和信息化部等部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出到2025年算力规模、智能算力占比和算网协同能力持续提升。国家数据局等部门发布的《“数据要素”三年行动计划（2024—2026年）》强调发挥数据要素乘数效应。《生成式人工智能服务管理暂行办法》则对生成式人工智能服务的安全、合规和责任边界提出要求。 在上述政策牵引下，AI云服务平台不再只是模型能力展示窗口，而是承载算力调度、模型服务、应用开发、安全治理和标准评价的综合基础设施。TokenHub云服务平台正是在“人工智能+”、算力基础设施建设、数据要素流通和生成式人工智能治理共同作用下形成的新型平台形态，其发展具有明确的政策背景和产业基础。 （二）产业推动：AI云服务平台向一站式AI服务枢纽演进 市场需求端与供给端的变化，共同倒逼行业发展一站式TokenHub枢纽平台。从需求侧看，得益于大模型的兴起及普及，MaaS成为发展变化最为迅速的领域。根据研究分析1，2025年中国MaaS市场规模为175亿元，其中超75%是面向模型生产服务的MaaS-MPS，即开即用的模型API服务MaaS-MCS规模为43亿元。AI服务采购正在从“购买单一模型API”转向“采购可持续运营的平台服务”。企业在使用大模型时，不仅关注模型效果，还关注模型来源是否丰富、服务是否稳定、价格是否透明、账单是否可追溯、权限是否可控、供应商是否可替换以及后续是否能支撑部门级推广。 从供给侧看，国内大模型产业正处于高速发展阶段。根据国家网信办的公开信息2，2026年5月至6月新增120款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，对于通过API接口或其他方式直接调用已备案模型能力的生成式人工智能应用或功能，由地方网信办开展登记，新增68款完成登记。截至6月30日，累计有988款生成式人工智能服务完成备案，598款生成式人工智能应用或功能完成登记，覆盖通用语言模型、多模态模型、行业垂直模型等多个类别。大量中小型模型服务商具备技术能力和行业场景积累，但缺乏安全、合规、稳定的第三方分发渠道，难以独立承担模型展示、用户触达、计量计费、服务治理和 合规运营等成本，亟需平台化入口提升模型服务的市场消纳能力。 在需求侧和供给侧的共同推动下，Token云服务平台进一步演进为一站式AI服务枢纽。随着市场需求升级，平台能力逐步从模型API调用、Token用量统计和基础计费，扩展到模型广场、在线试用、统一API、智能路由、推理优化、Agent应用、TokenPlan、CodingPlan、企业分账和安全审计等综合能力。 因此，TokenHub云服务平台的产业价值不只是增加模型数量，而是围绕Token资源和模型服务，把算力供给、模型聚合、应用支撑、计量计费、安全可观测和开发者运营组织成统一入口，帮助企业将分散的大模型服务转化为可采购、可管理、可评估、可持续运营的云服务能力，也帮助模型和应用服务供给方获得更加规范、可信和稳定的市场化分发通道。 （三）用户诉求：需要低门槛、高质量的token服务入口 多厂商模型服务标准不统一带来各类使用痛点，用户迫切需要统一、透明、安全的Token服务入口。从用户侧看，企业用户和开发者都希望获得低门槛、高质量的Token服务入口，最好能够在同一平台中完成模型选择、在线试用、API调用、示例工程复用、Agent或工作流搭建、调用监控和套餐管理。用户需求的核心并不是掌握底层推理技术细节，而是希望平台把复杂的模型能力、调用流程、成本规则和安全要求封装为易用、透明、可信的服务体验。 随着长上下文、多模态、代码生成、智能体和知识库应用普及，用户对“试得快、接得上、用得起、管得住”的要求越来越突出。TokenHub需要在用户层 体验和企业级管理之间建立连接，使个人用户能够低门槛上手，使企业客户能够在统一平台内完成规模化使用和运营管理。 从用户实际使用看，当前多数AI服务仍以单模型接口输出为主，不同厂商的接入流程、计费规则和调用规范存在差异，开发者需要花费大量时间完成适配对接，还需要同时维护多套密钥和多个渠道的调用状态，不仅抬高了开发门槛，也容易造成成本核算混乱。对于企业内部业务团队而言，分散采购AI服务还会带来合规和安全隐患，不同来源的模型缺乏统一的内容审核和权限管控机制，难以满足企业内部数据安全管理要求。因此，用户侧对统一入口、透明账单、低门槛试用和可控治理的需求日益明确。 二、TokenHub云服务平台的概念与发展演进 （一）TokenHub云服务平台的概念 从广义上看，TokenHub云服务平台是围绕Token资源和大模型服务形成的平台化服务形态，凡是能够以Token为核心管理对象，提供模型调用、用量统计、计量计费、调用入