从“囤纸巾”到“囤Token”：算力标品化背后，一条产业链正在重估

　　当李佳琦喊出“3、2、1，上Token”时，AI算力第一次以独立消费品类的身份，站上了双十一的主舞台。

　　11月2日晚，"口红一哥"李佳琦的直播间里，出现了一件"看不见的商品"。千问办公个人会员月卡首次上架，开卖半小时售出近10万份，累计对应约2万亿Token；千问办公CEO陈宇森专程做客直播间，与李佳琦同台讲解。这是头部电商直播间首次开卖AI算力商品——原价28元的基础版月卡，直播促销价只要1分钱。

　　三个数字放在一起，很容易被读成又一场直播带货神话。但需要厘清：2万亿Token是套餐对应额度的汇总，并非用户已经消耗的算力，更不是直播销售额。真正值得关注的，是AI算力正以"Token"这一标准化计量的形态，第一次大规模走进普通消费者的购物车——从开发者文档里的技术参数，变成货架上一件可比较、可下单的"标品"。

　　这场半小时直播，恰好是观察中国"Token经济"的一扇窗口。

　　Token是什么：AI时代的新"度量衡"

　　Token，中文译为"词元"，是大模型处理和生成信息的最小计量单元。用户在对话框里输入一段材料、让AI写一份报告、生成一张图片，背后都会产生相应的Token消耗。粗略来说，一个汉字约对应1—2个Token。目前，Token也是AI服务领域唯一可跨厂商结算的计量单位。

　　过去，这个词更多出现在开发者文档、模型API价格表和企业采购方案里。普通用户即使天天用AI，也未必清楚自己用了多少Token。李佳琦直播间做的，本质上是把一套技术语言翻译成消费语言：先演示"AI能帮我做什么"——整理孩子作业、分析直播回放与弹幕、生成可多人访问的地图，再谈会员、积分和Token，认知顺序因此被颠倒过来。

　　Token的意义不止于此。在中国信通院的框架里，它让算力第一次有了"标准化产品"的形态：可计数、可计价、可核销。产业界由此提出"Token工厂"概念——把电力、AI芯片、大模型与调度软件集成为连续流水线，批量产出Token并按调用量计量、计费和交付。绿电是原料、芯片是机床、模型是工艺、调度是产线管理、Token是出厂产品，算力服务由此从"租GPU硬件"演进为"卖标准化的智能产出"。

　　产业链重构：从"租卡"到"买服务"

　　中国信通院将智算产业梳理为"基础设施交付—集群组织调度—Token能力输出—行业应用落地"四层供给架构。拆开来看：

　　上游是电力、AI芯片与智算中心等基础设施。芯片是Token生产的引擎。英伟达凭借GPU+CUDA生态构筑壁垒，国内华为昇腾、寒武纪、海光信息加速追赶。AI服务器、HBM存储、高速光模块、液冷散热共同构成“Token工厂”的物理底座。我国依托"东数西算"八大枢纽，西部凭借绿电与低温成本优势正成为Token产能的核心承载地，形成"东部需求、西部产Token"的格局，全国已落地近300个智算中心项目。

　　中游的Token服务层负责把异构算力封装为标准化推理产能，屏蔽底层多架构硬件的差异，再对接模型与应用需求。IDC中国研究副总裁周震刚表示，Token工厂本质是把"卖GPU算力"转为将算力、推理引擎、模型与负载调度打包，交付按Token计量的标准化推理服务。

　　下游则是模型厂商、智能体（Agent）开发者与终端用户。传统算力租赁按"GPU小时"计费、交付硬件实例，用户还要负担部署、调优与运维；Token服务按Token个数计费、交付消耗量，用户只需API调用。这大幅降低了中小企业的AI落地门槛——无需自建集群，采购Token即可快速上线服务。

　　行业空间：需求千倍级爆发，供给缺口长期存在

　　需求端的数据相当惊人。据中商产业研究院《2026年中国Token工厂发展白皮书》，中国大模型日均Token调用量从2024年初约1000亿增至2026年3月超140万亿，两年增长超千倍，2026年7月更达到500万亿级；IDC则预测，2026年中国Token调用次数将达40000万亿次，较2025年增长约20倍。

　　需求来自哪里？邬贺铨院士在2026中国算力大会上给出画像：C端用户日均Token调用约1000次/人、峰值可达1万—5万；B端企业日均10万—100万，大型企业达百万至亿级。智能体的爆发是最大引擎——Agent从"回答问题"走向"执行任务"，每一次多步操作都在成倍消耗Token。

　　市场规模同步放大。2026年一季度国内算力租赁市场规模达680亿元，同比增长62%，全年预计突破2600亿元；方正证券据此测算，2030年国内算租市场规模有望接近万亿。信通院口径下，2026年一季度国内AI算力需求同比增长417%，而有效供给仅增长128%，剪刀差直接反映在价格上：SemiAnalysis数据显示，2026年7月1日至9月11日，A100、H100、B200租赁价格分别上涨约15.2%、4.2%、21.9%。国内合同端同样验证——行云科技7月连续签订三份补充协议，其中一单金额由10.14亿元上调至30.53亿元，涨幅201%。

　　结构上，推理已成为主战场。IDC预计到2028年推理工作负载占比将达73%；中国工程院院士邬贺铨的判断更激进：中国推理需求为训练的8倍。Gartner预计2026年全球推理支出233亿美元，首次超过训练的190亿美元。这意味着需求不再集中于少数头部模型公司的训练集群，而是扩散到做垂类应用的SaaS厂商、传统企业IT部门、科研机构与个人开发者——正是这部分长尾需求，构成了Token零售化的真实底座。

　　竞争格局：云厂商占近九成，芯片国产化迎拐点

　　Token供给端的集中度很高。据《2026年中国Token工厂发展白皮书》，火山引擎、阿里云、百度智能云包揽公有云MaaS调用量近九成份额。细分到大语言模型，IDC数据显示阿里云以46.6%居首，智谱10.6%、火山引擎10.2%分列二三。

　　拆开看：阿里云的优势在“全栈”——从自研芯片、算力基础设施到模型服务与应用，是唯一接近海外CSP架构的国内厂商；火山引擎的优势在“模型调用分发”，依托字节生态在MaaS层快速起量。

　　竞争要素已经变了。申万研究团队复盘认为，传统云时代比拼的是价格与政企客户关系，AI时代比拼的是“GPU集群+网络存储+数据库+模型推理+统一计费”的全栈能力。这解释了为什么2025年以来互联网云厂商增速重新跑赢运营商云：阿里二季度AI云与算力服务收入同比增长45%，创22个季度新高；百度AI云基础设施增速达50%；腾讯云增速从一季度高双位数加速至二季度20%出头。

　　资本开支是竞争格局的先行指标。阿里2025年2月宣布三年投入3800亿元用于云与AI基础设施，截至2026年6月进度已接近一半；其2027财年第一季度单季资本开支677亿元，同比增长75%。字节跳动2026年计划投入1600亿元，其中AI芯片采购约850亿元。重资产投入正在把供给端推向寡头化。

　　A股"Token概念"：谁在真正受益

　　Token需求爆发，受益顺序基本遵循“硬件先行、服务跟进、应用兑现”。

　　算力芯片与服务器

　　2026年三季报已给出验证：寒武纪营业收入95.26亿元、同比增长106.8%，归母净利润37.15亿元、增长131.5%；海光信息营收149.55亿元、增长57.6%，归母净利润28.47亿元、增长45.1%；中科曙光营收122.38亿元、增长38.8%，归母净利润17.25亿元、增长78.5%；浪潮信息深度绑定英伟达与昇腾双生态，营收1293.29亿元、增长7.2%，但归母净利润39.32亿元、增长165.3%，利润弹性显著高于收入弹性；工业富联AI服务器市占率超40%，GB系列液冷整机放量。

　　光模块与互联

　　中际旭创1.6TLPO模块批量出货，新易盛单波200G方案领先，前三季度营收695.47亿元、增长178.1%，归母净利润222.38亿元、增长211.8%，是产业链中业绩体量与增速兼具的环节；天孚通信在CPO/LPO领域卡位优势明显——算力集群越密，对高速光互联的需求越刚性。

　　智算中心与算力租赁

　　润泽科技深度绑定字节等大模型客户，光环新网为字节提供核心算力支撑，优刻得受益于算力需求与云服务涨价双击。行业正从“租卡”升级为“按Token分成”，商业模式有望从PE估值切向PS估值。

　　模型与应用层

　　阿里千问、字节豆包、百度文心、智谱、MiniMax、Kimi构成第一梯队。千问借李佳琦直播间完成C端启蒙，豆包依托抖音生态日均调用180万亿Token，智谱API收入12个月提升60倍。

　　算电协同

　　Token的背后是电。南网储能、朗新科技布局虚拟电厂与智算跨省调度，把“绿色电力”变成“便宜Token”的隐形一环。

　　需要提示的是，不少公司尚处业务布局与订单落地早期，Token业务对其营收贡献有限，"概念热度"与"业绩兑现"之间仍有距离，投资者应甄别实际产能与订单情况，而非仅凭题材判断。

　　冷静的另一面：一场"公开测试"

　　回到李佳琦的直播间。1分钱月卡售出近10万份，首先反映的是促销吸引力与主播流量，不能直接外推为正常价格下的付费意愿；2万亿Token也只是套餐对应额度，能否被激活、消耗、续费，才是这门生意能否成立的关键。中国互联网络信息中心报告显示，截至2026年上半年我国生成式AI用户已突破7亿、普及率超50%，其中32.5%用于工作总结、纪要、PPT等办公场景——大众付费意愿有基础，但仍需从"免费使用"转化为"持续付费"。

　　计量标准与合规治理也待补齐。国家信息中心大数据发展部副主任王建冬建议，尽快统一词元计量口径、建立换算标准，规范计费披露并引入第三方核验。目前不同模型的Token划分、积分兑换与额度规则并不一致，消费者很难凭一个总量数字判断性价比。邬贺铨院士的提醒同样值得记取："Token的消耗并不是以多为荣，而是以效率为荣。"

　　从"囤纸巾、囤洗衣液"到"囤Token"，折射出AI正从工具渗透为日常消费。李佳琦带货Token不是AI消费成熟的终点，而是一次有价值的公开测试——它测试了大众对AI服务的兴趣，也测试了产品演示、平台承接与厂商履约能力。对产业而言，真正的分水岭在于谁能以更低的单Token成本、更高的算力利用率，稳定地产出高质量智能服务。AI竞争的上半场拼"谁有大模型"，下半场拼"谁能低成本量产Token"，而中国，正站在这场竞争最激烈的位置上。