【企业家锦囊】Token 经济入门指南 原创

产研社研究员 | 肖潇

不少老板已经听过AI、试过AI，可很少有人搞懂一件事：AI怎么收钱？

不是一次性买一套软件，也不是点一次收一次费。在人工智能的世界里，有一个看不见的计量单位——词元（Token）。

我们可以把大模型想象成一座全天候开工的智能工厂，Token就是进出工厂的标准货箱。不管是输进去的合同、图纸、问题，还是AI吐出来的方案、报表、答复，全都要拆成一个个标准“货箱”处理。AI服务商不会数你有多少个字，而是清点一共进出了多少箱，按箱结算费用。

说得更直白一点：Token就是AI时代的电表度数、货运计价器。看不见、摸不着，但每消耗一份，就要消耗算力、电力、服务器资源，都会产生真实成本。

当越来越多企业调用AI，围绕Token的生产、调度、流通、计价，一个全新的Token经济就成型了。

谁能掌握Token的产能、定价、调度通路和落地场景，谁就握住了智能时代的关键枢纽。

一、先搞懂：到底什么是Token？

Token，是大模型处理信息、核算工作量最基础的单位，也是现在企业采购AI最主流的计价标尺。

企业买AI，本质不是买一个虚无缥缈的“智能能力”，而是为AI实际完成的计算工作量付费。

就像工厂用电按度数、货运按里程、打车按公里，看的不是你开了几次机器、叫了几次车，而是实际消耗了多少资源。

一次AI调用产生的账单，通常分成三块：

· 输入Token：你传给AI的所有内容——问题、合同、报表、历史对话、检索出来的资料；

· 输出Token：AI给你的回答、方案、代码、分析结果；

· 隐式推理Token：很多人不知道，AI有时候会在后台“打草稿、做验算、反复比对、自我检查”，这部分过程不会全部展示出来，一样要消耗算力、产生费用。

很多企业踩过第一个坑：只预估明面上输入输出的用量，忽略后台看不见的推理消耗，等到收到账单才大吃一惊。

一定要搞清楚：一次AI调用完整成本 ≈ 输入费用 + 输出费用 + 后台推理费用

表：一次模型调用的成本构成

二、为什么“Token经济”突然火了？

前两年，AI还停留在新闻热点、企业展厅的演示项目。短短两年，国内Token调用量出现了千倍级增长：

国家数据局公开的数据显示，2024年初我国日均词元（Token）调用量约1000亿；2025年底涨到100万亿；2026年3月突破140万亿。

图：我国日均词元调用量的阶段性增长

暴涨不是因为大家没事闲聊AI，而是三股产业力量汇合：

1. AI变便宜了，能力变强了

大模型迭代、算力供给增加，AI调用的单价持续下行。从前只有大厂敢试点，现在制造、商贸、物流、建筑企业，都敢把客服、财务、研发、法务的部分工作交给AI。

2. 从一问一答，进化出了能自动干活的“数字员工”

业内叫Agent，通俗讲就是AI自动办事员。

过去是：人发一个指令，AI给一个回答，一次请求一次消耗。

现在是：人只下达一个总目标，数字员工自动拆分任务、自动查资料、自动调用工具、自动纠错重试。人只点一下，后台可能几十上百次调用AI。表面看不出变化，Token消耗指数级上升。

这也是未来企业最大的成本风险点：看不见的自动调用，会悄悄推高AI账单。

3. 不用自建昂贵硬件，按需采购成为主流

企业不必砸几千万买GPU、建机房。云厂商、模型平台把算力打包成可随时购买的服务，打开API接口就能用，大大降低了AI的准入门槛。

这个过程非常像早年移动互联网的流量红利：流量单价一路走低，并没有让市场萎缩，反而催生短视频、直播、移动支付等海量新场景。

Token市场大概率会复制这条路径：单位价格越来越低，但AI渗透进越来越多业务流程，总的Token消耗量还会持续走高。

三、一条完整产业链：Token是怎么被“生产”出来，再卖到企业手里的？

Token不是某一家公司凭空造出来的商品。

它是一条超长产业链的最终产出：芯片、电力、机房、服务器、云计算、大模型、调度平台、行业应用，一层层叠加，最后变成企业可以调用的AI服务。

整条链条可以简单分成三层：生产供给层、调度经销层、终端消费层。

提醒：很多巨头横跨好几层，既造算力，又做模型，还运营平台，不是严格一一对应的单一角色。

表：词元（Token）经济三层生态

图：词元（Token）经济生态系统

第一层：生产供给层——相当于AI世界的“发电厂”

不直接卖Token，卖的是生产Token必需的硬件和基础设施。

GPU芯片、服务器、光模块、液冷散热设备、数据中心、电力、带宽，都在这一层。

· 英伟达仍是全球AI芯片龙头，虽然受供应链影响，国内市场占比将从过去95%骤降至几乎为0；

· 昇腾、平头哥、昆仑芯代表国产算力快速崛起，越来越多企业出于供应链安全，主动向国产算力迁移；

· 中际旭创这类光模块厂商、英维克这类液冷温控企业，都是算力基建的关键配套；

· 三大运营商、大型IDC企业，大量新建智算中心，提供机柜、托管、算力租赁。

这个环节特点：重资产、高投入、周期波动明显。只要算力租得出去，现金流相对稳定；一旦算力闲置，巨额折旧就是巨大压力。

图：AI加速卡（AI芯片）市场份额图

数据来源：IDC；产联社整理

图：光模块市场份额图

数据来源：LightCounting；产联社整理

图：液冷市场份额图

数据来源：IDC；产联社整理

第二层：调度经销层——AI世界的“批发市场+高速公路”

分为两类玩家：一类是基础大模型厂商，把算力加工成标准化Token产品，明码标价批发；另一类是模型调度平台，自己不生产Token，把各家模型的服务整合起来，做路由、调度、安全、缓存，卖给下游客户，赚取服务增值。

· 字节、阿里、百度、DeepSeek等基础模型厂商，是Token最大的“批发商”；

· 火山方舟、阿里云百炼、硅基流动等平台，扮演着AI资源的集散、调度、撮合角色。

图：2025年上半年我国公有云大模型调用量市场份额

数据来源：IDC；产联社整理

图：海外大模型API调用市场份额

数据来源：Menlo Ventures；产联社整理

表：海外头部大模型企业估值情况

数据来源：公开资料；产联社整理

表：国内头部大模型企业估值情况

数据来源：公开资料；产联社整理

对很多企业来说，直接对接多家大模型厂商太麻烦，就会选择接入一个统一平台，平台自动匹配性价比最高、最适配任务的模型，还能做成本管控、数据安全治理。

不过，中间平台也有难处：上游有模型厂商压价，下游有应用厂商压成本，如果不能提供不可替代的调度、安全、降本能力，很容易被上下游挤压利润。

第三层：终端消费层——把Token包装成看得见的业务成果

绝大多数企业不会直接按百万Token采购，而是购买封装好的AI产品：智能客服、数字人直播、AI财务稽核、合同自动抽取、研发代码助手、智能调度系统。

京东、TCL、吉利、海亮集团这类大企业，已经走到规模化落地阶段：

· 京东数字人在大促期间服务数万家商家，数字人直播带来可观GMV；智能客服承接上亿次咨询；

· TCL用AI做面板缺陷识别，把缺陷判断准确率从85%提升到95%，每年产生十亿元级综合效益；

· 吉利研发团队用AI辅助写代码，AI生成代码占比超30%；

· 海亮集团三个月内部署620个AI数字员工，一年消耗超500亿Token，财务账单核查时间大幅压缩。

应用层的生存逻辑是，用户买的不是Token，是降本增效的结果。

能把1份Token，转化成看得见的效率提升、差错减少、人力节省，就是好生意；如果只是炫酷演示，没有业务价值，Token消耗再多也没有意义。

个人通常通过会员、积分、次数或免费额度使用 AI；企业既可以按账号购买应用，也可以按 Token 直连平台或模型，还可以采用自建与外部服务结合的方式。表面支付方式不同，底层都要覆盖算力、模型、平台、实施和服务成本。

1. 企业客户：市场部用 AI 写文案，客服部用 AI 接电话，IT 部用 AI 写代码。

2. 个人用户：用豆包聊天、用 Kimi 读长文、用 AI 工具做设计等。

图：个人与企业通过不同方式为 Token 付费

四、产业链里五种完全不同的赚钱模式

沿着产业链走，你会发现，大家赚钱的逻辑天差地别，可以归为五类，看懂了，就能看懂AI行业谁赚稳钱、谁赚差价、谁赚生态的钱：

1. 卖算力：像水电厂，按资源占用收费

不管客户拿算力干什么，只要租用了机柜、GPU时长、带宽，就按期计费。

优点：现金流稳；缺点：资本投入巨大，竞争加剧时算力租金会下行。

2. 卖Token批发：明码标价，按消耗量计费

大模型厂商把算力加工成标准化AI服务，按每百万Token报价，输入一个价，输出一个价。

市场竞争激烈，价格战时有发生，能不能盈利很大程度取决于能不能压低推理成本、拉高硬件利用率。

3. 卖连接与治理：赚流通和调度的增值服务费

模型网关、路由平台、向量数据库服务商，不生产算力，不生产模型。

价值在于：帮企业选模型、分流任务、缓存重复请求、管控数据安全、降低Token浪费，相当于AI世界的物流调度+收费站。

4. 卖结果：把Token包装成解决方案

面向企业的AI服务商，买入Token原材料，封装成行业软件、数字员工、业务系统，向客户收年费、订阅费、项目费。

这是离实体经济老板最近的一层，拼的不是AI技术多顶尖，而是懂不懂行业流程、能不能交付业务价值。​

5. 一体化生态：算力+模型+平台通吃

头部互联网巨头，一边运营云算力，一边自研大模型，一边开放模型服务平台，多条业务线互相导流，对冲单一业务的周期风险。

在理解了产业链结构之后，最关键的问题是：这条链上的钱到底怎么赚？

事实上，整条Token经济链上没有一个统一的赚钱方式，而是分化出五种截然不同的商业模式，分别对应产业链的不同环节。它们各有各的定价逻辑、成本结构和盈利路径。

这五种模式正对应产业链的五个层次——上游卖算力、中游卖模型Token、中间层卖连接、下游卖结果、巨头卖生态。它们的关键差别在于你控制的是生产能力、Token本身、流通通道、客户任务，还是整张网。

表：Token经济全产业链图谱

五、企业落地AI：别一上来就all in，记住七步走

很多企业踩坑路径是：听了一场AI宣讲，直接采购大规模服务，上线之后要么效果达不到预期，要么账单失控。

实际上，经过很多大型企业验证的稳妥路径是“七步法”。

1. 先定义业务任务，不要先挑选模型

不要说“我们要上企业大模型”，要说清楚：我们要用AI自动核验发票异常？还是自动抽取合同条款？还是自动分流售后咨询？把目标变成可验收、可量化的任务。

2. 拿真实业务样本做基准测试

从自己历史业务数据里，挑简单、普通、复杂、高风险四类真实案例，先记下人工做这件事的时间、出错率、成本，再拿候选AI产品跑一遍，横向对比。

这套样本，以后换供应商也能用，避免被单一厂商绑定。

3. 画出完整的AI成本地图

别只算模型API的标价。OCR识别、联网检索、语音转写、人工复核、系统集成、运维，全都是成本。很多项目试点便宜，规模化之后附加成本翻几倍。

4. 建立模型分层策略：好钢用在刀刃上

简单、重复任务用轻量低成本模型；复杂、高风险任务调用高性能模型；高频重复内容尽量缓存，减少不必要的Token消耗。

5. 预算限制要写进系统，不是写在通知里

给每个部门、每个AI数字员工设置调用额度上限，到达阈值自动降级或者告警。只靠口头提醒，一定会出现超支。

6. 质量和成本放在一张看板上权衡

一味追求便宜模型，AI频繁出错、返工、需要大量人工兜底，总成本反而更高；一味追求最强模型，成本会失控。最优解是在合格质量边界内，控制综合成本。

7. 保留切换供应商的能力

业务系统尽量不要和某一家模型深度绑定。合同写明调价规则、服务中断责任、数据能不能迁出。供应链和价格波动，是未来几年AI行业的常态。

表：从试点到规模化的七步方法

典型案例：海亮集团落地“Token经济”进行时

海亮集团的标杆意义，不在于它消耗了几百亿Token，而在于它搭建了一套可复制的中台架构，一套模板可以快速复制到几十个场景，摊薄部署成本，让每一份Token都对应真实业务产出。

据火山引擎发布的案例：海亮集团接入大模型和智能体平台后，三个月内部署了超 600 个 AI 智能体，年Token消耗超过 500 亿。其中"智能财务管家"用于税务稽查和异常账单核验，把每家单位的核查时间从 20 分钟压缩到 5 分钟。

从采购的角度看，海亮并不是去市场上买Token，而是采购三样东西：

· 可调用的模型能力——负责读制度、理解票据、生成判断；

· 智能体平台——负责把任务接入业务系统、分配权限、记录调用、管理流程；

· 企业自身——提供财务规则、历史数据和验收标准。

图：海亮集团如何把Token转化为业务成果

六、老板最该警惕的四大AI风险

1. 分清什么事适合交给AI，什么事不能放手

优先落地高频、规则清晰、结果容易核查的工作：合同抽取、票据核验、内部知识库问答、初稿生成。

凡是涉及资金支付、重大经营决策、安全责任、对外重要承诺，AI只能做辅助，必须保留人工终审。

2. 别被“每百万Token低价”迷惑，要看“完成一项任务的全成本”

低价模型如果识别差、重试多、需要大量人工修正，综合成本反而更高。企业真正有效的KPI不是Token单价，而是单任务完成成本。

3. 给AI数字员工装上“刹车”

能自动执行任务的Agent风险最高。

没人盯着的时候，它可能无限检索、无限重试。必须设置最大运行时长、最大调用次数、最大预算，不可逆操作强制人工确认。

4. 供应链与锁定风险

未来几年，Token单价、算力供给、模型版本都可能变动。

一旦企业所有业务流程只能跑在某一款独家模型上，将来议价权会非常弱。

企业部署Token经济的核心是将 AI 的算力消耗（Token）从一项模糊的 IT 成本，转变为可计量、可定价、可优化的生产要素和商业价值标尺。其本质是围绕 Token 的“创造、输送、应用”构建一套新的运营和盈利体系。

结语

Token经济不是一个凭空造出来的新概念，它是AI走向大规模产业落地必然出现的计价体系和产业链格局。

对企业经营者来说，不必弄懂GPU架构、大模型算法，但一定要看懂三件事：

第一，AI的成本逻辑已经变了，从固定软件采购，转向按工作量计量的可变成本；

第二，AI最大的隐藏风险，不是技术不够强，而是不可控的Token消耗带来不可控的账单；

第三，AI真正的价值，不在于调用了多少Token，而在于每一份Token能不能转化为实实在在的业务收益和效率提升。

AI正在从展厅走向车间、办公室、财务室。看懂Token这套新的成本账本，就是看懂下一代数字化的入场券。

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