新大宗商品——千鑫点信息咨询服务公司

无形的海量Token（词元）顺着网线，卖到全球各地，就像有形的大宗商品通过路网销往全球一样——Token正在成为AI时代的“新石油”和“新集装箱”。

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随着Agent（智能体）时代的来临，尤其是OpenClaw（龙虾）应用爆火，AI的任务执行模式从人机对话升级为机器自循环，Token消耗量指数级增长，其角色从模型训练的技术副产品，一跃成为可计量、可交易的战略资产。

这种剧变重塑互联网大厂底层逻辑：商业模式从“烧钱换流量”迈向“按Token计费”，竞争模式也从“参数竞赛”转向“Token经济体系构建”。在这场围绕Token展开的竞逐中，老玩家的“二次创业重塑”与新玩家平衡“保利润还是保用户”交织而行，共同演绎着下一代AI竞争剧本。

更深远的变化也在酝酿。多位受访者认为，所有企业都值得重新评估能否被装在Token里重构，这将诞生新的产业巨头。

Token作为定义未来十年技术版图与产业话语权的关键变量，如何在这个“新大宗”全球贸易网络中寻得更多主导权，需要不同于互联网时代流量逻辑的新模式，这考验所有参与者的智慧。

多数受访者都没料到，随着“龙虾”的到来，Token需求的爆发来得如此之快。

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Token是大语言模型处理信息的基本单位。在AI世界，Token可以是一个词、一段代码，也可以是图像或视频中的一个像素区块。当用户向AI模型提问，模型先把用户的话“切”成Token，算完后再把结果Token拼回成句子。

百度千帆平台产品负责人张婷将Token比喻成“乐高积木”——单个Token是碎片，但大模型把成千上万个Token的“拼法”学会后，就能理解语义、生成文本、回答问题。每生成一个Token，都在调用数据中心的GPU（图形处理器）算力，并伴随着电力消耗。

过去两年，大模型竞争的核心叙事是模型能力：谁更聪明，谁就更接近AGI（通用人工智能）。参数规模、推理深度、复杂任务完成率，构成行业主要竞争指标。随着Agent时代的来临，在“自主拆解—调用模型—完成任务”新属性下，Token消耗从人机对话升级为机器自循环，消耗量级跳涨。

任职于范式智能的谷少辉说，Chatbot（聊天机器人）时代，GPU就好像餐厅服务员，一桌客人上完菜就去下一桌；Agent时代，服务员全程陪同，从点菜到结账，思考菜单的时候也不能走。粗略估算，Chatbot单轮对话消耗约1000到3000个Token，而“龙虾”跑一次深度研究要经历感知、规划、执行、反思等多个循环，稍微复杂的任务就要吃掉百万级Token。

无问芯穹联合创始人夏立雪的感受颇具代表性：从1月开始，公司Token消耗每两周就翻一番，至今已经翻了10倍。“上次见到这个速度，还是多年前3G手机流量时代。”

业内共识是，需求曲线仍处陡峭上升期。多Agent并行、长上下文推理、编程场景的爆发才刚刚开始，每一个新场景打开都意味着Token消耗量再上一个台阶。同时，AI已跨越感知与生成阶段，以智能体和物理AI为核心的执行时代，所需的Token量和计算量相比训练阶段会几何级别增加。

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黄仁勋日前提出“Token经济学”概念，认为推理已成为AI最核心的工作负载，Token则是新的大宗商品——标准化、可计量、可交易。由此Token从模型训练的技术副产品，演变为驱动数字经济的核心生产要素。

3月22日，国家数据局方面表示，Token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”，Token有了官方翻译“词元”。

“这次定调前，圈内就在热议Token该如何翻译。”谷少辉透露，“张一鸣用计算机术语‘字节’给公司起名真是一步到位，这个基本单位的技术感、力量感并存，认知成本几乎为零”。