AI时代与Token经济全景分析报告

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报告延伸：AI行业深度研究报告：AI时代与Token经济：从技术符号到数字石油
出品方：国联民生

一、Token不是字节，而是AI产业的“预期期货”

Token, 从作为大模型处理信息的最小单元, 摇身一变成为衡量AI景气度的核心标尺, 这一举动自然恰为时代转折的隐喻。字节负责记录信息的流动, 而Token则肩负着承载智能生成的重任。黄仁勋把数据中心予以重构当作“Token工厂”──输入的是电力以及数据, 产出的是Token──达成了从“存储”至“生产”的认知翻转。Token的规模并非等同于AI当下所创造的价值, 然而它却代表着社会对于AI远期需求的期望。在2026年3月的时候, 中国的日均词元调用量达到了140万亿, 每一回进行调用, 那都是对于“AI能为我做什么”这样一种信念所做出的押注。

二、Tokenmaxing的退潮现象, 是狂热试错后的理性回归

2026年5月变为分水岭之时, 头部公司由“不计成本”转而改为克制使用, 然而这并非产业逻辑毁灭, 而是Token经济正从“算力→Token”朝“Token→价值”切换, Meta推行Token排行榜以后, 全员月消耗从6万亿急剧飙升至73.7万亿, 可质量却良莠不齐, Bain调研表明, 54%公司预期Agent节约10%-30%成本, 最终仅有39%达成, 恰似杰文斯悖论——效率提升反倒刺激需求扩张。Coding完成之后, AI开始从代码朝着研发、行政费用方向开展扩散, 全球大约2万亿美元的市场空间还等待着被渗透。

三、从未停止过的是那模型之上的军备竞赛, RSI改写了游戏规则

Token经济的根基一直都是模型能力的不停歇地持续跃升, 前沿大模型ECI得分斜率从2024年中的每年8.3加速到2026年初的每年15.5, 开源模型参数竞争在2026年4月重新启动, DeepSeek V4 Pro达到1.6T , Kimi K3和Qwen3.8 - Max突破2 - 3T, 参数膨胀使得算力需求被推高, 也就是需要更大内存以及更高带宽。从RSI而来的是更为深远的变化: OpenAI判定其早期信号已然出现, Anthropic联合创始人觉得2028年AI或许能够自行迭代。在AI开始加速自身进化之际, 模型迭代将会挣脱人类工程师的那种物理限制句号。

四、物理人工智能从屏幕之内智能,迈向世界范围里的智能

要是讲数字AI是于信息海洋当中游泳, 那物理AI便是在真实世界之内行走, 去感知环境, 理解物理规律, 借由执行器来改变世界。它的算力消耗呈现为数字AI倍数级的跃迁, 小鹏第二代VLA每一版模型展开训练能达到4万亿Token, 有20万辆车每天所消耗的物理AI Token达到58.8万亿, 这是当时全球大语言模型当日调用量接近80倍。黄仁勋做出判断, 物理AI蕴含着50万亿美元的市场空间。目前, 训练数据依旧极其匮乏, Open X - Embodiment仅仅有大概一百万条轨迹, 然而语言模型的语料规模达到万亿级别, 这般的数据差距恰恰为机遇所归属之处。

五、产业链进行重构, 原本是售卖算力, 现在变为售卖Token, 价值锚点发生了迁移

Token经济对AI产业链的商业模式以及价值分配进行着重构, 传统IDC通过出租算力获取约20%-25%左右的利润率, Token工厂经由出售Token此行为, 从大模型厂商里头拿到终端价分成, 其毛利率能够达到40%-50%甚至更高, CoreWeave、Groq这类新物种开始不断崛起, 硅基流动于跨芯片适配期间构建起护城河, OpenRouter凭借5.5%的服务费连接400多个模型从而扮演着中转枢纽的角色。推理阶段, 语料调用形成了按Token计费的逻辑, 于是权威语料的价值被重新定价, Token正从技术单元上升为数字经济的新型价值载体, 新的产业中心正在形成。