随着人工智能深度赋能千行百业，作为大模型算力调用、智能应用落地核心计量单位的Token（词元），已从技术专业概念升级为智能经济发展的核心标尺，催生了全新的Token经济形态，成为决定数字产业竞争格局的关键底座。数据显示，2024年初我国日均Token调用量为1000亿，2025年底则跃升至100万亿，2026年3月已突破140万亿，但Token经济发展仍面临认知偏差、计量标准滞后、产业生态不完善、核心技术自主可控不足等短板。立足新阶段，精准把握Token经济核心内涵，补齐发展短板、健全制度体系、强化技术创新，成为推动我国人工智能产业健康有序发展，构筑数字经济竞争新优势的关键所在。

精准把握Token经济的内涵

大模型每一次理解问题、生成回答、调用工具、完成任务，都要把输入和输出转化为Token序列。用户感知到的是内容和效率，系统背后消耗的则是数据、算力、模型能力和工程调度能力。Token消耗量虽然不是唯一指标，却能为观察人工智能应用活跃度和产业转化水平提供一个重要窗口，成为牵引芯片、服务器、网络、存储、推理框架和模型平台协同演进的“牛鼻子”。发展Token经济，实质上是在为智能经济夯实一套新的基础设施和制度框架。

从产业运行看，Token经济呈现“生产—流通—消耗”的循环：供给端依托芯片、算力中心、推理框架和基础模型形成智能能力；流通端通过云服务、模型接口、智能体平台分发智能能力；需求端在研发设计、生产调度、知识服务等场景中持续调用智能能力，并通过Token消耗将其转化为现实生产力。当调用规模不断扩大、单位Token成本不断下降、AI应用场景不断增多，技术进步与市场需求之间就可能产生良性互促的飞轮效应。

认清Token经济发展突出问题

我国发展Token经济具备较好的现实基础，但问题同样突出，主要体现在以下几个方面。

一是认知偏差。由于Token一词在区块链领域长期被译为“代币”，部分地方政府、投资机构甚至个别企业对Token经济与虚拟货币、加密资产通证经济存在概念混淆。这种认知偏差易导致对真正的Token计量、计费和产业体系建设重视不足，甚至给伪项目披上“AI+区块链”外衣圈钱套利留下空间，扰乱市场秩序。

二是计量标准滞后。目前业界大模型公司采用的分词器算法不同，同一段中文文本在不同大模型下可能被切分为相差数倍的Token数量；图文音多模态输入的Token折算方法更是各行其是，缺乏公认的等效换算基准。缺乏统一的Token调用量核算口径、质量评价标准及计费公示规则，使得宏观层面无法准确监测AI应用渗透率，微观层面企业也难以横向比价选型和核算智能化改造投入产出。

三是产业生态不健全。在供给端，国产AI芯片与主流推理框架适配深度有待提升，制约低成本Token的大规模稳定供给。在需求端，工业、能源、交通等行业的大型企业多将大模型用于客服问答、文档检索等外围场景，较少嵌入生产过程控制、供应链动态优化等核心业务流，Token消耗呈现“虽高频但低价值”特征。中小企业则面临模型调用费用偏高、缺乏懂提示工程和Agent编排的专业人才等困境，制约形成旺盛且可持续的Token消费需求。

四是核心技术自主可控存在短板。高端训练与推理AI芯片、集群无损组网技术、高吞吐低延迟推理加速框架等仍较大程度依赖国外产品与生态。国产算力产品在算子库完备性、分布式并行策略、显存优化等方面与英伟达CUDA生态尚有差距，导致同等功耗下单位Token的生成成本偏高、有效算力转化率偏低。此外，长上下文注意力机制、多模态词元高效压缩编码、中文语境下的分词器优化等算法技术层也需发力。

推动Token经济健康发展

推动Token经济健康发展，需要把技术创新、产业培育和制度供给放在一起考虑，核心是做好以下四个方面的工作。

一是加强顶层设计与舆论引导。将Token经济作为智能经济的重要组成部分，纳入国家数字产业发展、人工智能发展规划等统筹布局，加快构建覆盖计量、监管、评价的制度框架，明确Token作为智能服务计量单位的政策定位，厘清其与区块链通证、虚拟货币的监管边界。与此同时，完善科普宣传机制，建立从业人员专业培训长效机制，引导“产学研用”全链条从单纯攀比模型参数量、榜单排名、消耗量，转向考核实际应用渗透率、单位任务Token成本、有效输出占比和业务价值贡献，树立健康的产业发展导向。

二是统筹供需两侧构建产业生态。供给端实施全国一体化智算布局优化，推进“东数西算”与算电协同，支持在清洁能源富集地区建设绿色低碳Token生产基地；重点推动国产AI芯片厂商与推理框架团队开展联合调优，完善算子库、编译器和分布式推理支持。需求端实施重点行业Token赋能工程，在高端制造、智慧能源、智慧交通、现代医疗、教育科研等领域遴选标杆场景，持续推动大模型从辅助问答下沉至核心决策与控制流程，提升高价值Token占比。

三是完善基础标准与制度规则体系。加快研制Token国家标准，明确Token基础定义、中文分词参考基准（含行业术语库适配）、文本/代码/图像/语音多模态Token等效折算系数、有效词元率（非重复/非填充Token占比）测评方法，以及单位Token能耗核算规范。选取重点行业和领域试点Token消耗数据采集与抽样核验制度，构建国家级Token经济景气指数，定期发布Token调用规模、结构分布与价值密度分析报告。推动模型服务商公开分词规则、计费明细和SLA承诺，建立第三方Token审计与争议仲裁机制，为企业选型、成本核算和政策评估提供可信依据。

四是强化核心技术自主创新能力建设。硬件层面，重点突破智能芯片微架构、片间高速互联、智算云操作系统与集群容错调度技术。软件与算法层面，支持科研机构和科技领军企业联合攻关稀疏注意力、分组查询注意力、推测解码、动态批处理等推理加速技术，开展中文领域专用分词器与领域自适应词表构建，压缩冗余词元、提升语义密度。安全治理层面，细化高频Token调用场景下的大模型安全评估基线、内容标识溯源要求和智能体行为边界规范，建立异常调用实时阻断与事件上报机制。同时，鼓励科研机构和科技领军企业深度参与国际人工智能标准组织及全球AI治理对话，争取规则制定话语权。

（作者甘继磊系中国电信党校研究员，张斌系北京邮电大学经济管理学院副教授）