摘要：第五届数贸会首创词元（Token）主题展区，将AI的计费单元搬上了国家级展会的舞台。中国日均Token调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月底的140万亿，增长超千倍。Token正在完成一次从“技术参数”到“贸易商品”的身份跃迁。但计量标准缺失、定价逻辑不透明、价值评估体系空白——Token经济的“铸币权”争夺已经开始。
当Token成为AI贸易的通用计量单位，谁掌握了Token的定价权，谁就掌握了AI时代数字贸易的“铸币权”。
一、Token为何从“计费参数”升级为“贸易商品”
1.1 概念跃迁：从API调用参数到独立商品形态
Token本意是大模型处理文本的最小计算单元，过去长期隐藏在API文档的技术参数中。第五届数贸会改变了这一认知——展会首创词元（Token）主题AI未来展区，按“算力底座、模型服务、应用场景”全产业链逻辑一站式展示，既有智算芯片、量子计算等算力底座，也有国产主流大模型等模型服务，还有“AI+外贸”“AI+医疗”等应用场景。
浙江省国际经济博览中心主任李杨的判断揭示了这一变化的产业含义：“过去数字贸易聚焦软件、数据和数字服务产品，而词元服务意味着算力可按调用量计量、交易，形成全新的数字商品形态”。
这一判断的技术含义是：Token完成了一次“标准化封装” ——它将底层异构的芯片算力、模型推理能力、网络传输资源，统一封装为一个可计量、可交易、可定价的标准化单位。运维和架构师读者需要理解的是：Token标准化封装的前提，是算力调度平台、模型服务网关、计量计费系统的深度集成。9月24日成立的浙江省Token运营中心，其“数元之江”平台由浙江省数据集团与中国电信浙江分公司共同运营，汇聚国内主流开源、闭源大模型，以“统一接入、统一调度、统一计费、统一服务、统一评估”贯通算力供给、模型接入、计量调度、产业赋能全链条。本质上，这是在建设一套Token级别的“中央清算系统”。
1.2 商业逻辑的根本重构：从“卖资源”到“卖结果”
中电信AI公司李永翔的判断精准概括了这一转变的本质：“流量包传输的是信息，Token包交付的是智力。这是从‘比特经济’到‘智能经济’的跃迁。”云计算更多是在卖资源和能力，比如租用一块虚拟CPU；而Token经济是在为计算的结果付费——一个卖资源，一个卖结果。
投行视角提示：这一转变对估值模型有直接影响。传统云计算公司的估值锚点是资源利用率（CPU/GPU占用率），而Token经济公司的估值锚点应转向Token调用量和Token毛利率。德银给予迅策科技351港元目标价的逻辑基础，正是将其定位为“数据燃料供应商+计费枢纽”，核心依据是其Token调用相关的年度经常性收入（ARR）季度环比暴涨300%。国泰君安国际亦在研报中指出，迅策上半年业绩显示Token业务模式已获验证，维持“买入”评级。
1.3 数贸会上的“Token商品化”信号
展区现场，算力底座、主流大模型、行业应用、智能硬件等板块依次呈现。算力企业集中展示智算集群、芯片、算力调度平台，向观众直观展现算力资源如何转化为可供调用的词元服务；通义千问、DeepSeek等大模型则演示词元在文本生成、智能推理、多模态理解中的调用机制。
参展商的实践进一步印证了Token商品化的趋势。八维通科技有限公司依托空间语义词元、行业业务规则词元，打造面向物理世界的具身大脑产品，驱动异构机器人集群在消防火场、地下管廊、隧道、园区巡检等复杂环境中自主感知、仿真推演和执行处置。安恒信息发布的“安全Token工厂”，将安全数据、专家经验与工具能力转化为可计量、可复用、可交易的安全词元资产。亚康股份首发一站式企业级AI算力与模型服务运营平台，实现从底层硬件到上层智能应用的一体化交付。
这些案例的共同特征是：Token不再只是推理服务的副产品，而是被主动设计为一种可封装、可交易、可增值的“数字资产”。对IT决策者的启示：企业的AI能力输出模式，正在从“提供API接口”向“发行Token资产”演进。
二、Token经济的“三重定价困境”
2.1 第一重：分词口径不统一——“同一句话，不同模型算出的Token数差一半”
经济日报的报道提供了一个极具冲击力的用户案例：在北京从事轻技术服务的贾先生长期使用API服务，他反馈“1000万Token，做简单问答、信息检索，半天就能用完”。更关键的问题在于，同款模型在不同平台消耗差距明显，直接影响用户体验与消费信任。
首都经济贸易大学阮敬教授的剖析直指本质：“计费不透明，并非计费规则文本不公开，而是词元底层生成机制的‘黑盒化’。不同大模型的数据处理机制和分词器算法各不相同，词元生成缺乏行业共识。将这种消耗波动大、产生机制不透明的产品，直接套用类似手机流量的标准化计费模式，与实际消费规律存在错位。”
对运维/架构师的关键提示：在设计多模型接入平台时，不能假设不同模型对同一输入的Token计数是一致的。需要在网关层建立Token计数归一化机制，或者至少在计费展示中明确标注“基于各模型原生分词器计算”。中国信通院云计算与数字化研究所副所长栗蔚的建议值得采纳：“向用户提供可查询的消费明细，建立消费全过程提醒机制。”
2.2 第二重：定价逻辑不透明——“每百万Token标价1元 vs 3元，真的只是价格差异吗”
当前国内Token定价大致分为三个梯队：DeepSeek、小米MiMo和腾讯Hy3构成“极致性价比层”，输入价格在1元/百万Tokens左右；阿里Qwen、字节豆包、智谱GLM、Kimi和讯飞星火位于“主力竞争层”，价格在0.8—20元区间；KimiK3以100元/百万Tokens的输出价格定位高端专业场景。
但市场上有的服务商每百万Token标价1元，有的标价3元，用户直觉上前者更划算——真实成本需要结合任务完成率来评估。新华财经的报道指出，中国软件评测中心已明确提示：“词元切分口径、计费规则不统一，存在‘低价表象、高额实际消耗’现象，用户易被名义单价误导”。
从全球视角看，推理侧技术革新正在加速降价。2026年9月初，全球推理价格基准LLM Token支出指数首次跌破1美元/百万Token，由5月底的2.04美元回落至0.97美元，四个月累计降幅超50%。国内市场降幅约35—40%。价格快速下降本身是好事，但如果没有统一的计价标准，降价反而可能加剧定价不透明。
2.3 第三重：价值衡量缺位——“Token能代表AI干活的量，但不能代表AI干活的质”
一个值得深思的现象：一个高级架构师自己写代码可能要一个星期，工资一两万，但他花几百块钱用Token完成一次任务，就代替了自己一周的工作。所以按结果付费，用户是算得过来账的。但问题在于，当Token成为计费标准后，模型厂商有动机“生成更多Token来增加收入”——这可能导致输出冗长化，而非提升任务完成质量。
北京“词元经济十条”（2026—2028年）已经意识到这一问题，明确提出“把响应精度、任务完成率纳入评价，推动计费模式从单纯按数量计价转向量质并重”。国家发改委和市场监管总局联合印发的《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，则从计量基础设施层面要求词元计量实现“可测量、可比较、可追溯”。
投行视角提示：三重定价困境的解决进程，本身就是投资信号。如果行业能在12个月内建立起可横向对比的Token质量评估体系，Token经济将从“流量竞争”进入“价值竞争”阶段——后者的毛利率显著更高，估值逻辑也将从PS转向ARR+毛利率双锚。
Token能代表AI干活的量，但不能代表AI干活的质——计费标准化必须从“按量计价”走向“按质计价”。
三、Token出海：算力外贸的新通道与实操框架
3.1 出海动因：电力成本优势是核心护城河
国务院发展研究中心研究室副主任刘小鸽的判断需要完整引用：Token出海本质上是我国人工智能推理能力以数据要素形式的跨境输出，基于我国电力、AI芯片、算力基础设施、大模型、应用五个层次构成的完整产业生态，是我国能源优势、数据优势、基建优势、工程师红利等综合竞争优势的集中体现。
关键成本逻辑：AI推理属高耗能产业，电力成本占算力总成本的半数以上。华泰证券研报明确提出，中国的低电价优势正逐步转化为全球AI服务定价话语权，成为Token出海的基础护城河。国产AI模型综合推理成本仅为海外的1/10至1/6，这一价差构成了Token出海的原始驱动力。
从市场数据看，国产模型在全球竞争中已形成显著优势。全球模型聚合平台OpenRouter最新周度Token调用榜单前五名全部为国产大模型，DeepSeek V4 Flash位居榜首，小米MiMo V2.5、腾讯Hy3、DeepSeek V4 Pro、智谱GLM5.2依次位列第二至第五名。DeepSeek V4 Flash官方价格为每百万Token输入1元、输出2元，该版本上线后单日使用量和合作平台新订阅用户均增长30%。国产大模型周调用量达67.46万亿Token，接近美国模型调用量的3倍，连续20周领跑全球。
3.2 落地模式：三种出海路径
路径一：MaaS平台直接出海。华为云MaaS模型即服务在海外正式发布，为新加坡、泰国、印尼、巴西、墨西哥、沙特、阿联酋、南非、土耳其9国用户提供高可靠、低时延的优质Tokens服务，上线模型包含DeepSeek V3.2、Qwen3-32B、智谱GLM-5等多款主流开源模型。技术上，华为云通过多P（Prefill）多D（Decode）的动态均衡技术保证突发流量下的稳定业务体验，通过算子亲和优化和分布式并行优化降低时延。这一模式的核心是云基础设施+模型能力的打包输出。
路径二：Token交易出口。中富通在数贸会发布的数字底座板块，以分布式算力调度、Token供应链与智能体协同交付为核心能力，依托海外支点布局Token交易出口，助力中国数字科技对外输出。这一模式的本质是将Token作为独立商品进行跨境交易，类似于大宗商品的出口贸易。
路径三：来数加工模式。汕头在5个月内日均词元调用量突破1000亿，获准“来数加工”企业增至132家，面向海外算力规模升至3000P。这一模式的特点是境外数据入境加工、Token出境交付，利用国内算力成本优势承接海外推理需求。
3.3 实操挑战：AI企业出海的合规与架构要点
合规挑战：Token出海涉及数据跨境流动。企业面向境外客户提供在线推理服务时，跨境传输的数据可能包括用户输入、模型输出、接口参数及相关日志数据等。在“存算分离”架构下，即便数据不在境外存储，训练数据从境内传输至境外GPU显存进行计算的行为本身即构成数据出境，需在业务设计阶段明确合规边界。具体合规操作可参照数据出境负面清单备案路径，建议企业优先联系所在区域的数据跨境服务中心获取专业指导。
架构挑战：面向海外9国提供MaaS服务，对延迟和可靠性有极高要求。华为云通过算子亲和优化和分布式并行优化降低时延，以多P多D的动态均衡技术保证突发流量下的稳定业务体验，这些技术架构经验值得出海企业参考。
对IT决策者的实操建议：评估Token出海ROI时，应纳入三个变量——（1）目标市场的电力成本与国内成本的差值；（2）跨境网络延迟对推理服务SLA的影响；（3）数据合规成本。当前最大的落地挑战不在技术层面，而在于目标市场的合规准入和本地化运营能力。
Token出海的竞争力不在于模型有多强，而在于每百万Token的综合成本有多低。
四、投资逻辑与风险信号
4.1 估值逻辑切换：从PS到ARR+Token毛利
德银给予迅策科技351港元目标价的逻辑值得深入分析。该行将迅策定位为“数据燃料供应商+计费枢纽”，为垂直领域提供高质量场景Token，认为该公司正受益于人工智能数据需求爆发和向Token经济模式转型，估值体系迎来重估。
迅策的Token定价体系从三个维度构建：数据稀缺性、调用频率、模块化扩展能力，使公司能够在不同行业、不同场景下实现差异化收费。从收入结构看，迅策目前主要有三种收费模式并行：传统的订阅制、交易制，以及快速起量的Token制。Token付费模式目前收入占比约5%，目标在2026年底提升至20%—30%。德银预计，随着Token模式占比提升和规模效应显现，迅策经调整后的净利润率将在2025—2028财年分别增长至6.9%/18.6%/24.4%，营收复合增长率预测从57%上调至76%。
投行视角提示：建议建立“Token经济估值三要素”框架——Token调用量的增速（衡量需求端）、Token毛利率（衡量成本控制能力）、Token质量评分（衡量定价权）。三个要素的组合决定了企业能否享受Token经济的估值溢价。当前板块存在泡沫信号：多数企业Token真实收入极低、估值透支，叠加价格战、落地不及预期、需求波动，高位追高风险大。
4.2 需要警惕的三个风险信号
其一，Token计费标准化的“标准发布即贬值”风险。北京“词元经济十条”和国家计量指引已经启动标准化进程，但大量已部署的Token计费系统可能不符合即将发布的标准。企业在选择Token计费方案时，应优先选择支持多模型分词口径切换的灵活架构，而非硬编码单一分词器的方案。
其二，Token降价竞争的“利润陷阱”。曦望等推理芯片厂商的目标是“百万Token一分钱”，而当前市场推理价格约1—10元/百万Token。当硬件成本下降90%后，模型服务商如果同步降价，Token毛利率可能不升反降。关键判断：Token经济的利润最终将流向掌握定价权的环节——要么是拥有独家模型能力的厂商，要么是掌握Token分发渠道的运营商。
其三，Token出海的地缘政治风险。国产模型在OpenRouter平台周调用量占比达61%，但这一数据依赖于海外开发者对OpenRouter的持续使用。如果目标市场对来自中国的AI服务施加限制，Token出海可能面临类似TikTok的合规困境。建议企业在出海路径设计中预留多区域部署能力。高调用未必带来高利润，持续低价还可能压缩利润空间，海外市场对版权合规、网络安全及审计等方面的要求日益严格，持续抬高合规门槛。
结语：一个可检验的判断
2026年是Token从“技术参数”升级为“贸易商品”的转折年，但Token经济的真正拐点不在调用量增长上，而在计费标准化上。未来12个月内，谁先建立起“可测量、可比较、可追溯”的Token计量体系，谁就掌握了Token经济的定价权。
对于运维和架构师而言，这意味着在评估AI平台架构时，Token计量系统的灵活性和可审计性，将和推理性能一样成为核心选型指标。对于投行而言，建议关注的核心指标不是Token调用量绝对值，而是每百万Token的毛利额——这个指标将区分“Token搬运工”和“Token价值创造者”。