4月24日，科技圈被DeepSeek V4新模型的发布所震撼。这款模型不仅支持百万字级别的上下文处理，还具备Agent自主调用能力，代码生成效率也实现了质的飞跃。然而，在这些耀眼的技术参数背后，一个更为根本的变化正在悄然发生：AI的工作量开始被一个精确的单位所量化，这就是Token。

如今，与AI的每一次交互，都可能伴随着Token的消耗。无论是让AI撰写一篇文章、生成一段视频，还是完成一个表格并发送给同事，这些任务背后都隐藏着Token的计量与结算。

随着大模型处理能力的不断提升，以及Agent能够连续调用工具、自主完成任务，一个现实问题逐渐浮现：AI究竟按照何种标准进行收费？AI产业链上的价值分配又将如何被重新定义？

一、Token：AI经济的“通用货币”

面对开头的疑问，答案已逐渐明朗：Token正从后台的技术参数，转变为前台产业的“结算单位”。这一转变，预示着产业定价逻辑可能迎来从“价格战”到“价值提升”的转折。

2024年，为了争夺市场份额，各大厂商纷纷将Token单价压至极低水平，甚至以“厘”为单位，试图通过补贴吸引用户。然而，到了2026年，随着云厂商在AI算力、存储及部分模型调用服务上的陆续调价，市场并未因此降温。相反，据公开报道，阿里云百炼平台今年一季度Token消耗量激增6倍，中国日均Token调用量更是突破140万亿，较2024年初增长超千倍。

这种“涨价放量”的现象，充分证明了Token正成为AI经济的“硬通货”。如同工业时代的“千瓦时”、互联网时代的“流量”，Token正成为衡量AI经济活动的通用标准。2026年3月，国家数据局更是明确将其定义为智能时代的“结算单位”，进一步巩固了其地位。

当前，一种全新的AI产业发展蓝图正在形成共识：AI产业架构可划分为“五层蛋糕”（能源、芯片、基础设施、模型、应用），而贯穿其中的统一计量单位正是Token。这一基本单位不仅回答了“在产业链哪里能赚到钱”的问题，还明确了“用什么单位来计算效率、成本和收入”的标准。

图：《AI是一个五层蛋糕》图示

信息来源：根据英伟达官方博客翻译绘制

二、Token计价时代：产业链分工的深刻变革

Token消耗量的爆发式增长，并非孤立事件，而是引发了产业链各环节的连锁反应。

（1）Token生产层：数据中心转型为“智能工厂”

每一枚Token的生成，都离不开强大的硬件支撑。GPU负责计算，存储芯片负责缓存，光模块负责数据传输，液冷设备负责散热。研究机构IDC预测，到2030年，全球年度Token消耗量将较2025年增长超过3亿倍，这一数字凸显了AI应用扩张对算力基础设施的巨大需求。

在这种背景下，数据中心的角色发生了根本性变化。传统上，数据中心主要用于数据的静态存储，被视为“电子仓库”。如今，在电力和空间资源的双重约束下，数据中心已转变为持续吞吐海量数据并输出智能内容的“电子工厂”。行业竞争的核心指标也从服务器数量、存储容量，转向了每瓦特电力带来的Token吞吐量。

这一转变直接推高了上游硬件的景气度。高端GPU产能被长期订单锁定，存储芯片价格翻倍，光模块出货量持续超预期。上游硬件的订单量和产能利用率，已成为观察Token经济热度的重要指标。

（2）Token分发层：平台掌握定价权，商业模式多元化

如果把上游算力比作“原材料”，那么云平台和大模型厂商就是“加工厂”和“调度中心”。它们将底层算力加工成以Token计价的智能服务，再输送给下游用户。

在这一环节，商业模式正在发生深刻变化。目前，Token经济中已出现了三种截然不同的收费模式：按量计费，简单透明；包月订阅，培养用户习惯；按价值收费，根据创造的价值来计价。这些模式反映了市场对Token经济价值的多元认知。

当Token成为按量计费的“硬通货”时，掌握模型能力与云基础设施的厂商实际上掌握了Token经济的定价中枢。它们的定价策略将直接影响整个产业链的价值分配。

（3）Token应用层：从“人用AI”到“AI用AI”

Token经济的终极驱动力始终来自真实场景的使用需求。过去两年，需求增长主要依赖于C端用户习惯的养成和企业级应用的嵌入。然而，这两者都面临着共同的天花板——人的注意力是有限的。

2025年底以来，智能体（Agent）的出现改变了这一格局。智能体不是简单的聊天机器人，而是能自主执行任务的AI程序。它们可以设定目标、搜索信息、比较选项、执行任务，整个过程中持续调用大模型、消耗Token，无需人类参与。这一变化预示着Token需求的下一波暴涨将来自“机器自己开始消费”。

互联网平台也在经历从“接入AI”到“依赖AI”的深度转变。阿里千问接入淘宝、高德、支付宝等应用，钉钉AI助理自动处理审批与会议；腾讯混元通过微信、企业微信落地，用户可直接调用Agent完成跨应用任务；快手、哔哩哔哩借助AI优化广告效率和内容分发。这些平台不再将AI视为功能插件，而是将其嵌入核心业务流程，成为Token的最终消费主体。

三、Token放量加速期：国产模型迭代与投资机遇

2026年以来，国产模型进入了高频迭代期。DeepSeek发布V4，字节跳动推出豆包2.0，智谱发布GLM-5，阿里开源Qwen3.6系列，腾讯开源混元3D世界模型2.0。这些模型的核心方向高度一致：通过架构优化降低推理成本，通过多模态能力拓展应用场景，扩大生态覆盖。

对于投资者而言，这意味着一条清晰的传导链条：模型能力越强，可用场景越广，Token调用量越庞大，产业链景气度就越可持续。摩根大通预测，中国AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年增长约370倍。这一预测凸显了Token消耗扩张在观察AI需求兑现和产业链景气度中的重要作用，直接利好三大类资产：

一是“底座”硬科技。 Token消耗的每一步增长，最先受益的都是算力基础设施。GPU、存储芯片、光模块、液冷设备的订单量和产能利用率，是观察Token经济热度的先行指标。这些领域的投资机会不容忽视。

二是“分发”平台。 当Token成为按量计费的“硬通货”时，掌握模型能力与云基础设施的厂商掌握了定价中枢。AI云收入增速和商业化率提升，是验证其定价权的关键数据。这些平台的投资价值将随着Token经济的繁荣而不断提升。

三是“应用”平台。 当AI从功能插件变成核心业务流程时，平台成为Token的最终消费主体。AI对广告效率、电商转化、内容分发的提升幅度，决定了Token能否真正转化为收入。这些领域的投资机会将随着AI应用的深入而不断涌现。

从投资观察角度，四个指数化工具可分别对应Token经济的不同环节：

人工智能ETF易方达（159819）聚焦A股算力芯片、光模块、服务器等上游硬科技底座，对应Token“生产层”，为投资者提供了布局算力基础设施的便捷途径；

中概互联网ETF易方达（513050）覆盖海外上市的互联网龙头，既掌握Token分发环节的定价权，也深度参与应用层的Token消费，为投资者提供了把握Token经济全链条机遇的优质选择；

港股通互联网ETF易方达（513040）覆盖港股通范围内的互联网及科技成长标的，兼具Token分发平台的定价中枢属性与应用层扩散机会，为投资者提供了多元化的投资组合；

港股通信息技术ETF易方达（159196）聚焦港股AI算力与应用标的，实现港股AI全产业链布局，为投资者提供了全面把握AI产业发展趋势的投资工具。

这四个指数化工具各有侧重、互为补充，共同构成了从“生产”到“应用”的Token经济全景图谱，为投资者提供了丰富的投资选择和策略空间。