AI算力时代的全球“货币”！Token工厂& Token 出海--解析

AI算力时代的全球“货币”！Token工厂& Token 出海--解析

原创Aiden硬科技行研2026年3月19日广东

在AI时代，Token取代了流量，成了新的全球“货币”。Token不仅是大模型的最小计算单元--词元，也是大模型能力的核心指标之一。随着OpenClaw的爆火，Token消耗量呈指数级增长。截止26年3月，Openrouter上调用量前十的全球模型中，国产的Minimax M2.5、DeepSeek V3.2、KimiK2.5等模型，以超低价的token、高性能的表现，得到市场认可，API调用量占全球模型的50%。算力Token出口需求火爆。3月16日，阿里成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，涵盖通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织。3月17日，在英伟达GTC大会上，黄仁勋抛出了将全球AI算力需求预测上调至1万亿美元的重磅炸弹，并提出了“Token工厂”、“SaaS公司消亡”等极具争议性与洞察力的预判。黄仁勋提出的“Token工厂经济学”，强调了Token作为AI时代的新商品，以及Compute（计算算力）将是主要是收入来源。他将未来的AI服务划分为五个商业层级：免费层（高、低速度）、中级层（约每百万token3美元）、高级层（约每百万token6美元）、高速层（约每百万token45美元）、超高速层（约每百万token150美元）。并且，将数据中心定义为“智能Token的生产基地”。而英伟达通过从芯片（Feynman架构）、平台（Vera Rubin）、软件库（cuDF/cuVS）到应用（NemoClaw）的全栈协同设计（Co-design），实现了单位Token成本的全球领先。Token成为全球新石油。今天我们来研究Token。下文从 Token工厂-基础知识扫盲； Token出海-基础概览； 产业链&标的； 总结&展望，四个维度来解析。

一、Token工厂-基础知识扫盲1、什么 是Token（1）Token的概念从词源脉络来看，token源自古英语tc(e)n，token = sign/mark/symbol，本义为“标志、符号、证明”，核心是“可被识别、承载特定信息或功能的基本单元、最小计量单位”。它历经中世纪商业代币、网络安全令牌、语言学“词例”的演变，再升级为AI模型可计算、切分文字的最小“积木块”。通常，一个汉字约等于1到2个Token，而一个英文单词约等于1个Token，标点符号也单独计算。中、英文如何来算一个Token？我们以“我们要发展AI！”为例： 中文 Token 数计算：GPT 分词结果（逐块计数）：我、们、要、发、展、A、I ！；中文总 Token = 8 个（5 个汉字各占 1 个，标点符号“！”也算，字母 A、I 各占 1 个） 对应英文 Token 数计算：英文翻译：We need to develop AI ！，GPT 分词结果：We、need、to、develop、AI、！英文总 Token = 6 个（标点符号“！”、英文短词/高频缩写，如AI常整词算 1 个 Token）可看出英文整体比中文更省 Token。（2）Token ID--Token被机器理解的底层逻辑大模型有一个固定的“词表”（Vocabulary）库，一般会包含3万到10万个 Token（也许更多）。每个Token 对应一个唯一的索引数字。说白了就是一个字典一样的表，举例：“我”这个词对应“55”这个数字，“爱”这个词对应的是66这个数字，“人工智能”对应的是1688这个数字。（注意了，这个数字是我假设的）。总之，我们需要理解的是每个词都有自己对应的数字，我们叫他们为Token ID。下面我举个例子方便大家理解：当你输入“我爱人工智能” 这句话时，会先被拆成 三个独立的词（也就是 Token），我们将这个叫做Token序列。而上文讲解了，大模型里面有一个 “映射词表”，每个词都对应一个唯一的数字ID，这三个词会通过映射表匹配成这样的数字串。2、Token在大模型的作用：一言以蔽之，Token 是大模型的最小文字单元 + 计算单元 + 计费单元 + 记忆长度单位+消耗单位。（1）基本单位&优化效率：将文本转化成大模可被处理的最小语音，采用子词切分，可以将复杂的词拆解（例如 unhappy 拆分为 un + happy），使模型能够处理从未见过的词汇并理解其词根含义，也可以避免词表会无限大，导致计算效率太低。（2）AI的“计价器”和“电费”：绝大多数商业大模型都按照Token数量收费=用户输入（提问）的Token+输出（回答）的Token总和，决定了每次交互的费用。不同模型的Token单价差异巨大，国产模型价格一般仅为海外模型的六分之一。（3）它决定了AI的“记忆力”：每个大模型都有一次性能处理的Token上限，即“上下文窗口”（Context Window））。例如，一个模型可能支持128K Token，大约相当于300页书的内容。超出这个范围的对话内容，AI就会“忘记”，无法在后续交流中引用，还有小一点的 8k、32k、128kToken 。（4）驱动AI执行任务的“能源”：模型每进行一步思考和推理，都需要消耗Token。任务越复杂，消耗就越大。如养“龙虾”OpenClaw之所以非常消耗Token，是因为这类Agent需要将一个复杂指令拆解为数十个步骤，每一步都需调用大模型进行决策和执行，导致其Token消耗量是传统聊天AI的100到1000倍，一个复杂任务可能消耗数万乃至上亿的Token。下图：OpenClaw消耗Token对比3、什么是Token工厂Token工厂，英文Token factory，是英伟达CEO黄仁勋在2026年GTC大会上提出的概念，指将数据中心重构为专门生产AI基本单位“token”的智能化生产设施。数据中心未来不再是存放文件的仓库，而是生产Token的工厂。黄仁勋认为，以后Token每瓦性能，将成为每一家AI企业最重要的经营指标。Token工厂其本质：将数据中心从传统的存储和通用计算中心，转变为以“电力输入→token输出”为模式的工业级生产工厂，专注于AI推理与智能体服务。输入：包括电力（驱动算力集群）、数据（训练和推理的原料）和算法（模型架构与优化方法）。输出：可量化、可调用的智能基本单元“token”，用于支持文本生成、代码编写、多模态交互等各种AI应用。

3、什么是API调用

API 的全称：Application Programming Interface，即应用程序编程接口，简单可理解为：两个软件之间的“翻译官+接线口”，或跑腿服务。而API调用是指通过应用程序编程接口（API）向软件系统发送请求并获取响应的过程。简单来说，就像你通过餐厅菜单点菜，服务员（API）将你的请求传递给厨房（服务器），厨房完成菜品制作后，服务员再将菜品（响应数据）送回给你。API调用通常包含以下环节：（1）发出请求（Request）：客户端（如手机应用、网站等）按照API规定的格式，向API的端点（URL）发送请求，比如：“请帮我把这段中文翻译成英文，模型选择 DeepSeek-V3”。

（2）身份验证 (Authentication)： 服务器会检查你的 API Key（就像你的会员卡或身份证）。只有验证通过，服务器才会处理你的请求。

（3） 后端处理 (Processing)： 服务器的大模型开始运算，消耗算力，生成结果。

（4） 返回响应 (Response)： 服务器把生成好的结果（如翻译好的英文）通过管道传回给你的程序。

下图：Token API 调用流程图4、Token如何计费（1）标准的计费公式：总费用 = 输入Token费用 + 输出Token费用 输入（Prompt）是你发给模型的所有内容（问题+上下文+历史对话）； 输出（Completion）则是模型返回给你的回答。大模型的输出是 “逐字生成” 的， 它每输出一个Token，后台的显卡就要计算一次概率 ，这种 “全局海选” 的计算量是巨大的，消耗的电力和算力是真金白银，并且几乎所有平台：输出Token 比 输入Token 更贵。通常，输出价 = 输入价 × 2～3 倍。哪些东西会计入Token： 你的提问文字  系统提示词（system prompt） 上下文历史（每轮对话都会累加计费）  上传的文档、图片（图片会被转成等效Token计费），只要传进去，就算钱，不管模型有没有“用到”。

（2）计价单位（百万 Token）2018年OpenAI 最早是在GPT-2 中首次将 BPE 用于大模型文本分词，并定义了Token 作为模型处理文本的最小单位。当时就是用 1K Token（1000） 标价，后来量大了，大家统一用：1M Token = 1,000,000 （百万）作为计价单位，方便展示与对账。1）为什么按百万Token收费，不按1个Token收？原因是 单个 Token 太便宜了，数字没法看。国内主流模型：平均 ≈ 0.0000006 元/Token，小数点后 6 个 0，展示、记账、对账都极其麻烦。行业统一用：xx元 / 1,000,000 Token（百万Token）。举个例子： 输入：1 / 百万Token； 输出：3 / 百万Token；每次调用： 输入是1000 Token；输出则是500 Token；费用 =1000 × (1/100万) + 500 × (3/100万)= 0.0025（0.25分钱）。2）百万Token大概是什么水平？ 1 个汉字 ≈ 0.5 Token，1000 中文字 ≈ 500 Token； 1百万 Token ≈ 50 万中文字；如果，一篇公众号长文≈ 3000 字 → ≈ 1500 Token； 一本普通小说≈ 20 万字 → ≈ 10 万 Token，那么，1 百万Token ≈ 2.5 本 20 万字小说。3）百万Token能用多久 对于轻度用户：日常写点文案、每天对话 3～5 轮，每轮总 Token 约 300～800， 每天 ≈ 1000～3000 Token，1 百万Token 可用：≈ 1～3 年。 中度用户：经常写方案、总结、改稿、简单代码，每天 10～20 轮，每轮 500～2000 Token，每天 ≈ 1～3 万 Token；1 百万Token 可用：≈ 1～3 个月。 重度用户：长文档、批量处理、API调用、做产品。每天处理几万～十几万 Token， 每天 5～20 万 Token，1 百万Token 可用≈ 5～20 天。（3）市面上常见几种计费方式1）按量计费（最常见）： 用多少扣多

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