近来，AI在具体场景中落地的消息层出不穷；与此同时，开源AI智能体项目OpenClaw继续席卷全球，帮助不同行业的从业者实现了更复杂的Agent功能。
　　然而，越来越多的人开始发问：“做到这些究竟烧掉了多少Token（词元）？”
　　效率的跃升并非毫无代价——作为大模型处理信息的最小单位，AI在具体场景中施展拳脚，离不开海量Token的消耗。
　　与此同时，企业界也开始重新审视Token的稀缺性与战略价值。英伟达CEO黄仁勋近期提出了“Token经济学”的概念，他认为数据中心正在演变为生产Token的“AI工厂”，Token需要根据相应的标准进行分层定价供给。同时，Token将成为继工资、奖金、期权之后的“第四种薪酬”。
　　Token，这个曾经位于技术文档底部的计量单位，正在跃升为AI时代的新货币。无问芯穹联合创始人兼CEO在不久前举行的2026中关村论坛年会上给出了一个惊人的数据：“从今年1月底开始，无问芯穹平台上的Token调用量每两周翻一倍，至今已经增长了十倍。”
Token突然变成硬通货
　　要理解Token为何突然变得如此重要，首先需要回答一个问题：Token到底是什么？
　　通俗来说，Token是大语言模型处理信息的最小单位。一段文字被模型“理解”之前，需要被切分成无数个Token——一个英文单词可能对应一个或多个Token，一个汉字也可能被拆解。每一次你与大模型对话，每一次你用AI写代码、做分析、画图表，背后都是海量Token在“燃烧”。
　　但Token的意义远不止于此。上海交通大学副教授、无问芯穹联合创始人戴国浩提出了一个清晰的价值转化链条：输入价值→电能→算力→Token→生产力→输出价值。
　　在这个链条中，Token是连接算力与生产力的关键枢纽。“随着模型能力的提升，‘Token到生产力’的转化效率显著提高。”戴国浩指出，“每一个Token所能承载和释放的价值变得更高”。
　　这解释了为什么企业愿意为高质量Token支付更高的价格。当模型从“聊天机器人”进化为“能干活的生产力工具”时，Token就不再是单纯的成本项，而是直接对应产出的投资。
成本下降和价格上涨
　　然而，一个看似矛盾的现象正在发生：一方面，技术进步推动单位Token的计算成本持续下降；另一方面，不少云厂商却在上调API调用价格。
　　戴国浩认为，这并不矛盾，“在模型尚不可用的阶段，企业需要通过低价甚至补贴来推动使用。但当模型能力提升、后端价值显著提高后，整个逻辑会从‘推广驱动’转向‘市场化驱动’。”
　　换句话说，过去是“烧钱培养习惯”，现在是“按价值定价”。一个Token能完成的任务越复杂，它就越值钱。
　　夏立雪则从基础设施层面给出了更现实的解释：需求正在以指数级增长，而资源是有限的，“我们现在所有能够用到的资源，想要支撑起这样一个快速增长的时代是不够的。”
　　他将当前Token用量的爆发，比作当年手机流量从每月100兆到无限流量的跨越。而这个跨越，对底层算力、带宽、存储、调度提出了前所未有的挑战。
从“为人设计”到“为Agent设计”
　　无问芯穹的核心业务，正是解决这一矛盾。夏立雪指出，当前的云计算基础设施本质上是为人类工程师设计的——人类发起一个任务是分钟级别的，而Agent（智能体）的思考和响应是毫秒级别的。这套架构，正在限制Token效率的进一步释放。
　　“面向Agent时代，我们认为这是不够的。”夏立雪提出了“Agentic Infra”的概念——基础设施本身也应该是一个智能体，能够自我进化、自我迭代，甚至像一个CEO一样管理整个系统。
　　他透露，无问芯穹已经接入了几乎所有能看到的计算芯片，将国内十几种芯片和几十个不同的算力集群统一连接起来。“当资源不足的时候，最好的办法是：第一，把能用的资源都用起来；第二，让每一个算力都用在刀刃上。”
　　更进一步，夏立雪提出了一个更具野心的愿景——“可持续Token”。他希望将中国的能源优势和制造业成本优势，通过高效的Token工厂，转化为优质的Token输出到全球。
　　“我们不仅要盘活国内算力资源，更要打造中国特色Token经济学，复刻Made in China的优势，把我国的能源、成本优势，通过高效Token工厂，转化为高质量AI服务。”夏立雪表示。
“Token观”：不是越多越好
　　面对Token经济的热潮，戴国浩也给出了冷静的提醒。他并不完全认同“Token消耗量直接等于生产效率”的观点，“Token到生产力的转化效率，取决于模型能力、Prompt质量、任务类型等多个因素。高质量地使用Token，比单纯增加Token消耗更重要。”
　　他建议，更合理的评价方式应该是将“Token使用量”与“最终产出价值”进行联合评估，“我们更应该鼓励的是：用更少的Token产生更高的价值。”
　　这意味着，未来的核心竞争力，可能不再是“谁能调用更多Token”，而是“谁能更聪明地使用Token”。从“编码者”到“系统架构师”的能力跃迁，将成为每个AI时代从业者的必修课。
（文章来源：上观新闻）