Token突然爆发，它为何成为AI竞争核心？

一股“养龙虾”热潮，让Token的概念进入大众视野。

近日，相关部门不仅给出了Token的官方翻译——词元，还给出了一组数据——到今年3月，我国日均Token（词元）调用量超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍。

此外，国家超算互联网还宣布启动新一轮词元赠送活动。该活动面向平台全体用户，限时免费发放单人最高3000万词元额度，以降低科研专属“龙虾”SClaw等智能体体验门槛。此外， 超算互联网用户享0.1元/百万Tokens的特惠续用价，将延至4月6日。

（一）

Token热下，有三个问题值得思考。

第一，Token到底是个啥？

从定义上说，这是大模型处理语言时使用的基本单位。

理解这个概念，先要明白一个基本逻辑，即在与大模型的交互中，模型不会像人那样“直接读懂一句话”，而是先把一段语言拆分，再把这些拆分后的部分转成数字，最后才能继续计算。这个拆分的基本单元，就是Token。

打个比方，我们看到“科技正在改变世界”立马就懂了，但大模型理解起来，则要进行类似“科技”“正在”“改变”“世界”这样的切分，经历一个“切分语言—映射编号—进行计算—生成新编号—再还原成文字”的过程。

从这个角度看，文字是我们看到的外衣，Token才是模型真正工作的内部形态。中文通常每个字对应1个至2个Token，每次提问和AI的回答，都会消耗一定数量的Token。因而，Token的调用量是大模型世界里最基础也最关键的那把尺子。

第二，Token为什么一下子火了呢？

对于普通用户来说，与大模型的对话消耗的Token量有限，大部分情况下也是免费的。但随着“养龙虾”的爆火，各类 Agent应用开始把Token带入了公众视野，各种各样的重度任务、开发任务纷纷上马，Token使用量因而极大拉升，也把相关费用摆到了台面上。通俗点说就是，过去很多人相当于免费搭便车，如今“养龙虾”，相当于自己买了车，每次发动引擎跑业务，都得自己掏钱买“油”（Token）。

第三，Token为什么重要？

Token不只是大语言模型处理文本的最小单位，更是计费的基本单位，它让智能服务可以被计量、被交易。

这就像手机的流量一样，每一个AI模型厂商都会提供自己的Token，且以它的消耗量为单位向用户收费。Token消耗量越大，意味着AI被使用得越频繁，产业商业化程度越高。不难看出，Token不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。

说到底，Token不仅仅是计费的单位，它实际上是数据、算法、算力这三大核心要素在物理世界和数字世界交汇的“最小公约数”和“通用货币”，或者说是串联三者的核心枢纽。我们可以用做饭来类比，数据训练阶段，Token是切好的菜丁。食材必须切成统一大小的丁，才能下锅。数据的质量取决于这些“菜丁”是否新鲜、丰富；在算法机制上，厨艺越高，做出的菜（生成的Token序列）越美味；而每炒一个菜丁（处理一个Token），都需要消耗煤气（算力）。火越大（算力越强），炒菜速度（生成速度）越快，但煤气费（Token费用）也越贵。

所以说，Token的生产效率和对应成本，取决于芯片计算能力强不强，算法优不优，电力稳不稳，更直接决定着一个企业、一个国家在AI时代的竞争力。

（二）

“AI的尽头是算力，算力的尽头是电力” ，这是一句科技圈名言。如果再补一句的话，那就是“电力的未来是Token”。

当下，Token正在引发一场悄无声息的电力变革。有数据显示，今年3月，中国AI大模型周Token调用量连续三周超越美国，成为全球AI应用活跃度最高的国家之一。想象一下这样的场景，旧金山、柏林、新加坡的开发者向中国的AI大模型发出调用请求，等了不到几秒，结果就出现了。

这个动作很简单，但背后发生的事情改写了游戏规则：请求通过光纤传到了中国某个数据中心，GPU 集群开始工作，电从中国的电网流向芯片，推理完成，结果回传。风电、光伏、水电等，中国的绿电在这一刻以Token的形式，完成了跨境交付。不少网友直言，全世界“养龙虾”，中国电网却意外成了最大赢家。

物理世界的能源、数字世界的算力、无处不在的智能服务，就这样汇聚到了一个链条之上，并掀起着至少两场风暴——

其一，传统电力出口需要物理电网输送，面临线损、高昂的基础设施投入以及复杂的地缘政治壁垒。而Token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，但价值已被全球用户消费。中国的电力，经过算力转化，可以变成AI服务以数倍计价输出，这种增值效应是传统电力出口无法企及的。中国的风电、光伏装机量全球第一，如今“用不完的电”变成了“用得起的Token”。

其二，相比欧美的高电价，中国的电力价格优势明显。这种成本差异，更会直接转化为AI服务的价格竞争力。更何况，美国巨头在参数竞赛上投入巨大，中国厂商则在算法架构创新和成本优化上另辟蹊径，采取“把蛋糕做大”的策略，力求“够用且便宜”。一高一低之间，中国AI大模型成为许多开发者的调用首选也就不足为怪了。

“十四五”时期，我国建成全球最大、发展最快的可再生能源体系，可再生能源装机占比由40%提升至60%左右。与此同时，“算电协同”成为中国新基建战略中的核心概念，2026年首次被写入政府工作报告。

当电力越来越成为欧美发展人工智能产业的“命门”，中国却靠着“高储备、低消耗”的模式站在了相对稳当的位置之上。这得益于基础设施的步步完善，绿色发展的战略智慧，“东数西算”的制度安排，以及无数创新创业者的日夜攻关、优化算法。

（三）

本月中旬举行的英伟达GTC大会上，黄仁勋给数据中心进行了重新定义，在他看来，数据中心将不再是单纯的算力载体，而是一座 “Token工厂”—— 输入数据和电力，输出的就是Token，这一AI时代最核心的价值产物。

为了抢占Token生产的主动权，英伟达拿出了全套解决方案，据悉，英伟达将发布新一代AI平台Vera Rubin，欲将Token成本降低90%。此外，2025年10月，谷歌公司也曾公布一项计划，将重启位于美国艾奥瓦州一座核电站，为其AI基础设施供电。

这些对我们无疑是一个提醒，在这场人工智能竞赛中，我们虽然处于有利位置，但不可盲目乐观。

一来，国产算力芯片虽然发展迅猛，但在设计与制造环节，先进EDA工具匮乏、高端工艺产能不足，仍是主要瓶颈。二来，算力结构也存在一定供需错配，比如，有业内人士透露，不少地方数据中心配的芯片仍以CPU为主，适配传统IT与云服务场景，难以满足AI大模型训练与推理的需求。

当前，随着智能体时代开启，作为新的核心基础设施，智能算力的研发、迭代、扩张，算力与电力的协同发展，已经势不可挡。在算力之争就是国力之争的大背景下，算力大变局的戏码，才刚刚开始。

我们还是要把更多精力投入到技术研发、产业协同中去，不断突破、不断创新，让世界用上中国标准、接受中国方案、共享中国智慧。