文章总结： 本文系统阐述Token经济的概念，指出Token是AI时代信息处理的最小单位与价值载体。通过分析OpenClaw应用案例、阿里Token事业群成立及黄仁勋Token经济学，揭示日均30万亿Token消耗量对商业模式的颠覆性影响。核心发现包括Token作为电力与智能服务的转换桥梁、分层定价模型及能效竞争机制，建议企业优化Token生产效率，个人需理性评估使用成本。未来Token可能成为跨境贸易与货币体系的新锚定点。 综合评分： 78 文章分类： 解决方案,技术标准,其他

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什么是Token经济？

数据学堂

2026年4月9日 06:31 河北

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近期，有三个AI大事件相信大家都有关注。

2026年初，开源AI Agent框架OpenClaw（“龙虾”）席卷全球。随着国内掀起“养龙虾”热潮，国家多部委紧急提示“龙虾”安全风险，同时各平台网友纷纷晒养虾账单，提醒大家龙虾太费Token，还要注意钱包安全。

3月16日下午，阿里巴巴宣布成立Token事业群，由CEO吴泳铭直接负责。阿里ATH事业群的成立，正是以“创造 Token、输送 Token、应用Token”为核心目标。 这意味着，阿里成为全球首个以“Token”为组织架构的科技巨头，重构自己的AI商业版图。

北京时间3月17日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上提出了一套Token经济学，他指出在AI产业中，数据中心正在从训练模型的地方，变成生产Token的工厂。其核心思想简单来说就是，未来AI产业最底层的商业逻辑是“用最少的电，生产最贵的Token”。

以上三大AI事件都紧紧围绕“Token”。那“Token”是什么？什么是Token经济？

▲ 图片由 Seedance4.5 生成

Token是什么

去年8月，国家数据局局长刘烈宏在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上表示，在人工智能时代，Token，也就是大家通常所说的词元，作为处理文本的最小数据单元，如同互联网时代大家所说的“流量”。

2024年初，我国日均Token的消耗量为1千亿，截至2025年6月底，日均Token消耗量已经突破30万亿，1年半时间增长了300多倍，这反映了我国人工智能应用规模的快速增长。

计算机学会最新一期专家术语谈也解释了Token，提出Token（词元）是大语言模型处理信息的基本单位，即数据进入模型前，经由切分、编码或量化得到的基本处理单元，如文本子词和图片像素方块。以自然语言处理为例，词元可以是一个汉字、多个汉字、一个或多个英文单词，或单词中的一部分。例如，在中文中，“人工智能”既可以作为一个词元，也可以切分为“人工”和“智能”；在英文中，单词“learning”可能会被切分为“learn”和“ing”两个词元。词元是将原始输入数据嵌入映射到连续向量空间的桥梁。

▲ 词元示例

什么是Token经济

如果流量是互联网时代的晴雨表，那么，Token就是智能时代的硬通货，对AI商业化和未来经济将产生重大影响。

智能经济工作者陶鹤山前两天在澎湃新闻上发布的一篇文章《“龙虾”只是Token经济的前菜》，对Token经济进行了分析。他在文中写到，OpenClaw这只龙虾，更像是智能盛宴的一道前菜，它让大众初尝AI红利的滋味，潜移默化间塑造着Token消费习惯，挥舞的红色大钳，拉开了Token经济的序幕。

我们不禁要问，这养的是“小龙虾”还是吞金兽?

OpenClaw目前的核心用户其实是更专业的B端群体，比如咱们常说的OPC（一人公司）。要是普通人没什么经常用它的场景，还非要装一个，要么就是花了大价钱，实际用到的效果却寥寥无几；要么就跟鸡肋似的，食之无味、弃之可惜，更麻烦的是，就算想卸载，还得再花一笔钱。

给大家举个真实例子，一位私募基金的研究员，用OpenClaw自动处理研报，仅仅一周就消耗了超过1200万Token，光费用就快一千块了。其实OpenClaw的成本结构，早就悄悄划分好了适合它的用户。咱们分三类说说：轻度体验的朋友，每天用10次，一个月大概要耗3000万Token，成本在100—300元；做自媒体的伙伴，每天用50次，月消耗1.5亿Token，成本大概600—1500元；要是自动化团队用，每天200次任务，月消耗能到6亿Token，成本直接冲到3000—10000元。

还有个关键点大家要注意，OpenClaw是“永动模式”——只要不断网、不断电，它就能7×24小时不停干活，这和咱们平时用的传统对话式AI完全不一样。传统AI是“问一句答一句，答完就结束”，而OpenClaw会一直消耗算力。这就导致原本偶尔花一次、还能控制的Token成本，变成了源源不断的持续性开支。

不过对专业用户和企业来说，OpenClaw带来的效率提升是肉眼可见的，这笔高昂的成本完全能靠效率补回来。但对普通用户来说，要是没有高价值的任务要做，用它就相当于花Token养了一只“宠物虾”，图的就是体验一把被“数字员工”伺候的新鲜感而已。

那么，我们又该如何理解Token经济呢？

根据陶鹤山的观点，Token经济，是指智能时代以Token计价的经济运行模式。可以把Token理解为智能世界的“通用计价标尺+价值流通载体”。

这也意味着，Token本身有两个很关键的作用：

第一个是“语义计量”，说白了，它就是AI处理信息的“最小单位”。你跟AI说的每一句话、发的每一个指令，还有AI给你回复的每一段内容、生成的每一份文件，都会用Token来算清楚“处理了多少信息”，就像咱们买东西会算重量、算数量一样。

第二个是“计算量映射”，它还是AI运行时，消耗算力的“基本计量单位”。AI每动一次脑子、每做一次推理，都得消耗算力，而计算效率的高低，会决定每单位算力能产出多少Token。所以不管是性能强的算力，还是普通的算力，都能通过Token，变成统一的“衡量标准”，方便大家计算和对比。

可能大家没概念，现在全球大模型每天消耗的Token，已经达到30万亿级别了！而且我国的模型调用量，首次超过了美国，占了全球的60%以上。

而这种Token消耗的变化，也让安迪比尔定律，在智能时代重新焕发了生机。

安迪比尔定律曾统治PC时代30年，核心逻辑很简单：硬件性能提升的部分，总会被软件的新功能、高需求消耗掉，用户实际体感的提升远不及硬件性能的翻倍。而到了智能时代，这个定律换了一种形式“回归”，且和我们前文说的Token消耗紧密相关。

和PC时代不同，智能时代的安迪比尔定律更激进：以OpenClaw为代表的智能应用，能力越强，消耗的算力（即Token）越多。传统对话式AI仅需单次模型调用，而OpenClaw执行复杂任务时会多轮思考、多次调用，消耗几万甚至几十万Token很常见。

更关键的是，这一定律已从B端烧向C端：此前算力消耗集中在企业研发、模型训练环节，OpenClaw出现后，普通用户也需直面成本压力——其重度用户日均Token消耗3000万至1亿，单日费用最低40美元、最高可达3000美元，远超传统对话式AI的订阅成本。

这意味着算力消耗的“通胀”正传递到消费侧，而PC时代的经验也在提醒我们：真正的竞争力，不只是算力，还有如何设计更节制、更高效的系统。Token消耗的爆炸式增长，如果不能被技术创新和效率提升所对冲，终将成为智能时代发展的障碍。

然而，Token的作用远不止计价，它正在重构整个智能经济的运行逻辑，这就带来了一个新锐的观点：万物皆Token。这一点，我们可以结合最近黄仁勋提出的“AI五层蛋糕理论”来谈。

黄仁勋认为AI发展有五层，最底层是能源（电力），往上依次是芯片、数据中心、模型、应用。这个框架其实告诉我们一个真理：不管哪一层搞创新，最终都绕不开电力这个物理约束。

而到了智能时代，当电力都能用Token来统一计价，整个框架就可以概括成“万物皆Token”。

▲ AI是一块五层蛋糕（图片源自英伟达官网）

基于Token，我们得以重新构建物理世界和数字世界的关系。

数据是Token的原材料。每一次训练和推理，都是将海量数据转化为Token的过程。数据的质量、规模、多样性，决定Token的价值密度。高质量的专业数据，能产出更稀缺、更昂贵的Token；海量泛化数据则产出通用但廉价的Token。

算法是Token的精炼厂。同样的电力和算力投入，更高效的算法架构能产出更多Token。DeepSeek V3以十分之一的算力成本匹敌顶级模型，正是通过架构创新实现了更高的Token产出率。算法效率的每一点提升，都体现为单位电力Token产量的增加。

服务是Token的流通网络。从大模型API调用，到A2A(Agent to Agent)协作，再到端到端应用场景，Token在不同层级、不同主体之间高效流转，实现Token与服务无缝交换的协作生态。

更深远的是，Token会成为跨模态的“硬通货”。文本、图像、音频、视频、3D模型、传感器数据，都可以被转化为Token，进入同一个计算和计价体系。

这背后的经济逻辑清晰而深刻，工业经济时代用“千瓦时”度量电力，数字经济时代用“GB”度量流量，智能经济时代则用“Token”度量智能。物理世界的能源、数字世界的算力、无处不在的智能服务，最终都汇聚到Token这个统一的价值单位上。

而当Token成为通用标尺，一个更深刻的问题来了：未来的货币，会锚定在Token上吗？

我们先拿H100芯片来举例，咱们算一笔简单的账：1度电，理论上能产出大概923万Token，但实际用的时候，机器会散热，有损耗，最后实际能产出约550万Token。

这就说明，电费（也就是能源成本），以后可以用Token来计算，而货币最终也会跟着Token，和电力绑在一起。

从货币本质看，锚定物要满足三个条件：稀缺性、稳定性和可流通性。电力完全满足这些条件：它是宇宙的基本货币，可转化为任何形式的工作；受物理定律约束，不可凭空创造，天然防通胀；而且随着绿色能源的普及，电力供给正变得日益稳定和可持续。

Token作为电力的金融化表达，正在构建“能源→算力→Token→价值”的完整价值链条。中国西部一度0.2元的绿电，经过算力转化，可以变成AI服务以数倍计价输出。而欧美0.8—1.2元/度的电价，使得其Token成本是中国模型的3—5倍。这种成本差异，直接转化为AI服务的价格竞争力。

更深层的影响还在于跨境贸易模式的重构。传统电力出口需要物理电网输送，面临5%—10%的线损、高昂的基础设施投入和复杂的地缘政治壁垒。而Token出口通过日益发达的通信网络即可完成瞬时交付，电力始终留在国家电网内，但电力的价值却通过Token被全球用户消费。以国内模型每100万Token约2元的定价计算，一度电通过Token可卖到11元，这种增值效应是传统电力出口无法企及的。

在这个框架下，货币的价值锚点正在发生微妙但深刻的变化。当AI服务成为全球经济增长的绝对引擎，当Token成为智能交互的通用计价单位，能源的物理属性将逐渐让位于Token的数字属性。未来的货币体系，很可能不再是基于法币对石油的锚定，而是基于Token对电力的锚定。

那么，Token经济能给我们带来什么实际好处？

陶鹤山畅想，伴随智能应用的全面渗透，Token经济将使社会实现计算自由。

第一，人类可无边界访问顶尖智能服务。借助Token统一计价，只要有互联网，无论身处何地都能调用全球顶尖AI，无需投入巨额成本搭建自身AI系统，这也能让发展中国家跳过传统IT基建，直接进入智能经济时代。

第二，智能体（Agent）可自主协作。基于统一的A2A协议，不同公司、不同框架的智能体能相互识别、交换信息、配合完成任务，形成不依赖单一平台的分布式智能生态。

第三，智能体可实现经济自治。当智能体拥有专属Token账户，就能自主交易服务、购买算力、优化收益，人类将从“管理者”转变为智能经济网络的“发起者”，OpenClaw等开源自主智能体，已具备“数字公民”的雏形。

总的来说，算力的根本是电力，而电力未来会通过Token来计价、流通，这才是Token经济最核心的价值。未来十年，咱们谈论Token，可能会像现在谈论水、电、气一样自然——它是衡量智能的单位，是用来交换价值的“货币”，更是我们和智能体一起生活的社会基础。

黄仁勋的Token经济学

堪称“AI春晚”的英伟达GTC大会，今年3月16日至19日在美国加利福尼亚州圣何塞举行。

北京时间3月17日凌晨2点，英伟达CEO黄仁勋在圣何塞SAP中心发表了超过两小时的主题演讲。

黄仁勋在演讲中预测，到2027年全球AI基础设施相关需求将达到1万亿美元。他还指出，实际需求可能会比1万亿美元高得多。

但黄仁勋的这场演讲值得仔细看的地方不在于万亿美元这个数字本身，而在于他用两个小时讲了一套新的商业逻辑：数据中心正在从训练模型的地方，变成生产Token的工厂。

过去两年，Token的消耗量发生了几次量级上的跳跃。

黄仁勋在演讲中，用三个关键转折点总结这一趋势的演变：

（一）2022年底ChatGPT上线，AI学会了生成内容，开始大量消耗Token；

（二）ChatGPT o1模型出现后，AI学会了推理和反思，为了思考，它要在内部生成大量Token给自己看；

（三）Claude Code（Anthropic公司开发的AI编程工具）发布后，AI能读取文件、编写代码、编译测试，每完成一个任务消耗的Token比简单对话多出好几个数量级。

黄仁勋提到，英伟达所有的软件工程师都在用AI辅助编程。

AI的工作分两个阶段：

（一）训练是让模型变聪明的过程，需要花一次大钱把模型练出来；

（二）推理是模型干活的过程，每天都在发生，需求也越来越大。

黄仁勋说，过去全球买GPU（图形处理器，目前AI计算的核心硬件）主要是为了训练，现在重心已经在向推理转移。推理服务商的业务规模过去一年增长了100倍。IDC中国分析师杜昀龙也告诉经济观察报记者，目前国内推理服务器不论增速还是占比均已超过训练，从服务器出货金额来看，推理占比已接近60%。

推理的需求在爆发，但Token还没有形成市场定价体系。

黄仁勋在演讲中给出了他认为未来会出现的五档价格：

• 免费层，Token产出量大但响应速度慢；
• 中等层，每百万Token约3美元；
• 高级层，每百万Token约6美元；
• 高速层，每百万Token约45美元；
• 顶级层，每百万Token约150美元。

模型越大、上下文越长、响应速度越快，Token就越贵。

他以顶级层举了个例子：一个研究团队每天用5000万Token，按每百万Token150美元来算也就只有7500美元，对企业来说不算什么。上下文窗口从32K个Token拉到400K个Token之后，AI能一次性读完一整份合同或一整个代码库，价格对应的是此前做不了的事情。

有了分层定价，数据中心的经济模型就变了。

黄仁勋表示，所有数据中心都受限于电力供应，1吉瓦的机房不可能凭空变成2吉瓦，这是由电力与土地资源先天决定的。在功率固定的前提下，谁能用每瓦电产出更多Token，谁的成本就更低。换句话说，同样消耗一度电，谁能生成更多Token，谁就能获得更高收益。

他在演讲中给出一组对比数据：在同一座1吉瓦数据中心内，按不同算力方案分配资源，采用英伟达现有Blackwell架构，年收入约300亿美元；升级到新一代Vera Rubin架构，年收入可达约1500亿美元；若再搭配Groq LPU推理加速器，年收入能攀升至约3000亿美元。同样一座机房，仅更换设备，营收差距就能达到10倍。

英伟达2026财年总营收为2159亿美元，其中数据中心业务贡献1937亿美元。

按照黄仁勋的判断，客户现有的数据中心潜力并未完全释放，只要替换成新一代设备，在同等电力条件下，收入就能实现数倍增长。市场给出的万亿美元估值预期正是源于此——并非芯片涨价，而是相同电力能产出更多、价值更高的Token。

黄仁勋认为，未来每位CEO都会高度关注自家“Token工厂”的运行效率，因为这直接关系到企业收入。

伴随智能应用的全面渗透，Token经济将使社会实现计算自由。

这种自由首先体现在人类对智能服务的无边界访问上。通过Token计价体系，无论身在何处，只要有互联网连接，就可以调用全球最顶尖的智能。东南亚的电商公司、南美的医疗团队、中东的主权基金，都可以通过采购Token，获得与世界一流AI公司同等水准的智能服务。南方国家因此可能跳过沉重的传统IT基建阶段，直接跃入智能经济。

更广泛的自由，在于Agent之间的自主协作。基于A2A协议，不同框架、不同供应商构建的智能体，能够在统一的标准下发现彼此、交换信息、协调行动。一个擅长数据分析的Agent，可以将结果传递给一个擅长可视化的Agent；一个专注金融风控的Agent，可以调用一个擅长合规审核的Agent服务。这种多Agent协作网络，正在构建一个超越单一中心化平台的分布式智能生态。

再进一步，则是Agent的经济自治。当智能体拥有独立的Token账户，能够在市场中自主交易服务、购买算力、优化收益，人类可能成为这个智能经济网络的“发起者”而非“管理者”。OpenClaw等自主智能体的开源，正是朝着这个方向迈出的第一步——它们拥有执行权、记忆系统和工具调用能力，本质上已经是“数字公民”的雏形。

本文来源数据要素社，参考文章：

澎湃新闻 《“龙虾”只是Token经济的前菜》作者：陶鹤山

中国计算机协会“《词元（Token） | 专家谈术语》作者：东昱晓（清华大学）、文继荣（中国人民大学）、唐杰（清华大学）

经济观察报《黄仁勋的Token经济学》作者：郑晨烨

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