Token工厂：虚实之间的产业变革与破局之道

数智前沿观察

宋玉茹／文

2026年世界人工智能大会首次设立'Token经济'专题论坛，这一举措深刻反映出人工智能技术迭代对全球算力基础设施的重构效应。作为大模型计算与推理的核心计量单元，Token（词元）正逐步取代传统算力计价模式，成为MaaS（模型即服务）领域的关键价值标尺，并重塑着整个算力产业链的价值评估体系。

在这场由度量衡变革引发的产业变革中，人工智能领域呈现出明显的两极分化特征：一方面，Token消耗量、算力设施规模与企业市场估值呈现指数级增长；另一方面，资本市场暗藏非理性繁荣风险，部分商业模式存在结构性脆弱性。

词元经济的现实图景

大语言模型商业化进程中，以Token为核心的新型经济形态已形成完整生态，在需求侧、供给侧和资本端均展现出显著增长动能。作为模型运行的基础计量单位，Token在产业链中的核心地位随着技术演进持续强化，其标准化特性正在改变算力资源的价值评估方式。

传统云计算时代，算力基建评估主要依赖硬件采购量或机时租赁时长。随着企业级应用场景的爆发式增长，算力消耗呈现指数级攀升态势。IDC最新预测显示，2026年中国企业级MaaS市场Token调用量将突破40000万亿规模，而2024年这一数据仅为114万亿，两年间增长超过350倍。

智能体应用的规模化落地是驱动增长的核心动力。据IDC预测，到2031年中国企业活跃智能体数量将突破3.5亿个，年复合增长率达135%，由此带来的企业智能体Token消耗量将呈现数量级跃升。这种增长态势正在重塑算力产业的价值认知——从单纯关注硬件资源转向重视实际数据吞吐能力。

在需求侧爆发式增长的推动下，单纯依靠物理硬件堆砌已难以满足实际推理需求。底层复杂计算过程被标准化为Token产出，促使产业价值评估体系从资源导向转向效用导向，真实数据处理能力成为核心价值衡量标准。这种转变倒逼算力提供商必须提升单位硬件的产出效率。

传统算力供应商普遍面临前期资本投入巨大、后期运维成本高企的双重压力。在此背景下，以'Token工厂'为代表的新型算力服务模式应运而生。该模式通过异构计算与智能调度技术，将底层算力封装为按Token计费的弹性服务，使企业用户能够规避自建算力集群的沉没成本，转而采用按需付费的智能输出模式。

麻省理工学院《2025年商业AI现状》报告显示，企业与外部AI供应商合作的应用部署成功率达66%，是内部自建模式的2倍。这表明标准化、专业化的外部算力服务在落地效率方面具有显著优势，能够有效降低企业智能化转型的门槛。

目前，北京、天津、南宁、无锡、常州、中卫等城市已建成或正在建设Token工厂集群。这些新型算力基础设施不仅提升了单机资源利用率，更推动部分成熟商业场景突破成本盈亏平衡点。例如，某金融科技企业通过采用Token工厂服务，将风控模型训练成本降低40%，同时推理效率提升3倍。

产业端产能效率的提升和商业模式的验证，在资本市场引发显著的资源集聚效应。麦肯锡测算显示，到2030年全球数据中心相关投资需求将达6.7万亿美元。2025年四大云厂商资本开支合计超过3000亿美元，其中微软约800亿、亚马逊约1000亿、Alphabet约750亿、Meta约640-720亿。

标准化服务模式的财务可行性正在改变算力基础设施的投资逻辑。资本配置从单纯追求规模扩张转向关注实际效用产出，大量资金流向算力基建及相关上下游领域。这种转变促使核心企业的市场估值在短期内实现实质性增长，某算力提供商市值在18个月内增长12倍即是有力证明。

资本的持续涌入加速了底层技术架构的迭代升级，客观上推动了区域数字经济生态的重塑。依托算力成本优势和标准化接口，数据清洗、模型微调及垂直应用等产业链环节在特定区域形成集聚效应。算力作为数字经济核心资源，正通过市场需求牵引和资本配置优化，完成从技术概念到实体经济驱动力的关键转化。

算力狂热的潜在风险

产业演进轨迹并非单向上升曲线。在基础设施范式展现商业前景的同时，市场对底层算力资源的过度追捧正在积累系统性风险。当前人工智能资产的高估值结构与交易模式，暴露出资本非理性预期和商业闭环脆弱性，产业生态存在结构性失衡隐患。

算力与大模型基础设施参与者的市场估值与实际盈利能力存在显著背离。在资本溢价推动下，相关企业估值远超现实经营状况，这种发展逻辑与千禧年通信领域网络科技泡沫具有相似性。当年企业盲目铺设光纤导致产能过剩，如今类似的需求不及预期风险已在部分领域显现。

麻省理工学院报告指出，全球企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但约95%的组织尚未获得可衡量的财务回报。下游变现能力的普遍缺失，使得上游算力投资的高估值缺乏业绩支撑。某云计算企业财报显示，其2025年算力加速卡采购支出占营收比例高达65%，而相关业务收入占比不足20%。

设备加速折旧和高昂的电力运维成本，使部分基础层企业面临严峻现金流挑战。以智谱AI为例，其招股书显示2025年上半年月均亏损约3亿元，其中算力采购成本占比达55%。这种状况在以模型训练为核心业务的企业中尤为普遍。

当硬件扩张速度超越真实变现能力，单纯依赖股权融资已难以维系。行业普遍面临盈利拐点滞后于资产折旧速度的困境，一旦资本市场预期转向，高估值基础将面临剧烈修正风险。某算力芯片企业股价在三个月内下跌62%，即是资本市场重新定价的典型案例。

沉重资本开支与变现焦虑驱使下，算力基建市场交易结构出现异化风险。上下游互动逐渐脱离纯粹产品供需关系，演变为紧密的资本捆绑。这种变化可能扭曲市场价格信号，阻碍技术迭代和产业升级。

近期国际市场频现算力芯片企业与云服务商达成长期租赁协议，并反向投资客户或初创公司的案例。这种资本循环交易虽在短期内放大硬件厂商营收，为下游提供估值背书，但其是否创造新增终端价值仍存疑问。某交易案例显示，相关安排使芯片厂商营收数据虚增30%，但实际终端消费价值未变。

若封闭体系内资金流转未能转化为真实用户需求，将产生虚增市场需求的财务掩饰效应。多数情况下，此类交易未创造新消费价值，而是通过财务杠杆将投资风险在产业链内部递延。当外部流动性收紧时，这种依赖反向投资的商业循环易出现断裂，加剧行业应对宏观波动的脆弱性。

算力投资热潮中，部分资本出于错失焦虑采取广撒网式布局。这种做法不仅掩盖底层技术同质化短板，还人为推高硬件采购成本和行业门槛。某投资机构在2025年对23家算力初创企业的投资中，仅3家具备核心技术差异点。

更值得警惕的是，不少企业建设智算中心的核心动机并非来自下游订单，而是为了防守性'卡位'。这种脱离实体业务的硬件堆砌导致设备利用率低下，某数据中心2025年平均CPU利用率不足35%，加速高端硬件物理折旧和社会资本虚耗。

破局发展路径

将技术潜力转化为稳定经济动能的关键，在于实现算力底座与实体经济的深度融合。在技术预期向商业理性回归的过渡期，重塑底层架构、商业模式、产业生态和投资逻辑，是化解资源错配风险、夯实价值基础的必由之路。

一、技术底座务实发展：异构协同降低硬件依赖

算力产业需逐步减少对单一硬件生态的路径依赖。特定头部企业主导的封闭体系虽在初期提升训练效率，但推高宏观基建成本和供应链风险，限制下游压降资本开支的空间。推进异构协同计算，提升对多源技术路线和国产算力芯片的兼容能力，是降低单一依赖、缓解供应链风险的重要方向。

这不仅是降低智算中心建设成本的技术手段，更是增强产业链韧性的现实选择。软件生态的开放互联与底层硬件的多源化配置，将为算力服务提供具备成本弹性的技术支撑。某国产算力集群通过异构调度，使单位算力成本降低40%，同时提升系统可靠性25%。

二、商业模式务实转型：标准交付锚定经济效益

基础设施商业模式需从资本扩张转向内生价值创造。在Token取代物理服务器时长成为新度量衡的背景下，算力运营重心应向标准化服务交付倾斜，改变粗放硬件囤积模式，建立精细化计量与定价机制。某云服务商推出的'按Token计费'模式，使客户算力成本降低35%，同时提升资源利用率50%。

Token不仅是计算统计单位，更是商业变现的价值锚点。构建精确透明的标准化服务体系，有助于终端企业清晰核算大模型应用投入产出比，推动算力消费从探索性试错转向持续性业务刚需。企业通过优化单位Token生成成本并扩大真实调用规模，方能跨越盈亏平衡点，构建可持续商业模型。

三、产业生态务实构建：全链协同形成区域闭环

智算中心建设仍存在重规模轻应用倾向，脱离业务场景的硬件堆砌导致高昂折旧成本。有效基建规划应深度嵌入区域数字经济脉络，实现数据、算法、芯片与应用场景的融合。某制造业集群通过部署工业垂类算力节点，使设备故障预测准确率提升40%，维护成本降低25%。

产业规划需向全链条协同演进。依托区域产业禀赋，打通高质量数据供给、垂直模型微调与场景落地的流转渠道，可降低算力闲置率。在金融集聚区部署风控计算节点，在医疗园区建设影像分析集群，这种需求牵引供给的区域闭环模式，能将技术投入切实转化为赋能实体经济的生产力。

四、投资逻辑务实回归：聚焦具备造血能力的企业

资本市场资源配置逻辑需从高预期情绪中抽离。部分资金受错失焦虑驱动的宽泛投资，加剧了局部资源错配和估值膨胀。面向技术落地深水区，风险投资评估应回归商业基本面。某投资机构通过建立'技术可行性-商业落地性-财务健康度'三维评估模型，使其投资组合回报率提升30%。

投资机构应将关注焦点从算力规模转向财务健康度和业务实质。市场资源应向具备清晰落地路径、合理现金流预期及独立盈利能力的企业倾斜。具备长期价值的企业往往能与实体经济建立稳固联系，持续产生真实经济效益。某工业AI企业通过深度绑定制造业客户，实现年均30%的复合增长率，验证了这种发展模式的可行性。

（作者系中国社会科学院财经战略研究院助理研究员）