引子：一个值得暂停一下的数字
2026年3月23日，中国发展高层论坛年会上，国家数据局局长刘烈宏说了一句话：
“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。”
同一天公布的数据是：中国日均Token调用量突破140万亿。 而在2024年初，这个数字是1000亿——两年增长超过一千倍。
这不是一条可以轻描淡写滑过去的曲线。它意味着在两年时间里，一种此前几乎不存在的”消耗品”，成了整个国家数字经济的基础口径之一。
于是行业里开始流行一个说法：Token是AI时代的”算力货币”。
这个比喻听起来很顺，但经不起推敲。本文想讲清楚三件事：Token像钱的地方在哪里、不像钱的地方在哪里，以及为什么它真正的意义，可能比”钱”这个类比更大。
一、先看现象：一场持续两年的”通胀式通缩”
要理解Token，先要理解一个很反直觉的事实：Token的价格在暴跌，但所有人花在Token上的钱在暴涨。
先看价格这一侧。
2023年3月GPT-4发布时，API价格是每百万输入Token 30美元、输出60美元。到2026年，同等智能水平的调用成本已经降到原来的零头——整体降幅超过99%，部分场景接近99.9%。
价格降了就不回去，能力还不打折。
但降价只是故事的一半。几乎在同一时间，另一种定价方式出现了：峰谷分时计价。
DeepSeek随V4 Pro正式版（8月13日发布）引入分时计费，自8月16日起生效，高峰时段（工作日9:00-12:00、14:00-18:00）价格为空闲时段的两倍。按9月10日调价后的官方定价，以每百万Token计：
- deepseek-flash输入缓存命中 空闲0.02元／高峰0.04元；输入未命中 空闲1元／高峰2元；输出 空闲4元／高峰8元
- deepseek-v4-pro输入缓存命中 空闲0.15元／高峰0.30元；输入未命中 空闲4.5元／高峰9元；输出 空闲13.5元／高峰27元
Token正在像电费一样，开始按”用电时段”计价。 这个细节比单纯降价更能说明问题——它意味着供给端已经出现了真实的紧张。
再看消费这一侧。
按常理，单价降了99%，账单应该跟着缩水。但数据给出的答案完全相反：
- 中国日均Token调用量从2024年初的1000亿，涨到2025年底的100万亿，再到2026年3月的140万亿；
- 据IDC数据，全球AI支出从2022年的约1180亿美元，预计到2026年突破3000亿美元；
- 企业平均AI预算从2024年的年均120万美元，涨到2026年的700万美元，翻了近6倍。
单价跌了两个数量级，总花费反而翻了两倍。
这个现象有个161年前的名字：杰文斯悖论。
1865年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯研究了一个当时匪夷所思的问题——蒸汽机效率大幅提升之后，英国的煤炭消耗量为什么不但没降，反而暴涨了十倍？
他的答案是：效率提升让使用成本下降，成本下降让原本不划算的应用变得划算，新应用大量涌现又推高了总需求，最终总消耗不降反升。
2026年的AI行业，把这个逻辑完整复刻了一遍。一位SaaS公司高管的形容很传神：
“就像水费从10元一吨降到1元一吨，结果你家用水量从每月1吨变成100吨——因为你突然觉得浇花园、洗车、冲游泳池都变得几乎不花钱了。”
二、真正的推手：Agent把单次消耗拉高了百倍
如果只是对话场景的用量增长，还不足以解释千倍级的爆发。真正改变游戏规则的，是Agent（智能体）。
过去用大模型，基本是一问一答：用户提问、模型回答，一次交互消耗几千到几万Token，成本可控，预算可预测。
现在的工作模式变成了”你下指令，它去执行”。一个Agent完成一次任务，需要经过需求拆解、多轮检索、反复校验、失败重试、结果整合等环节，每个环节都要调用模型。
结果是：Agent单次任务的Token消耗，是普通对话的10到100倍，复杂场景甚至能达到500倍。
这不是理论推演，账已经开始算了。几个真实案例：
- Uber在公司内部推行”Token最大化”激励，把AI使用量和员工KPI挂钩，结果4个月就耗尽了全年AI编程预算。五千多名工程师人均月消耗500至2000美元，公司被迫紧急设置每人每月1500美元的上限。
- 微软在给开发者开通某编程工具许可证6个月后撤销了权限。表面理由是整合内部生态，但恰逢财年末，成本控制的动机同样清晰。
- Gartner 2026年调研显示，重度使用AI编程工具的开发者，单月Token消耗可达2万美元，是原固定订阅成本的数十倍。
所以2026年上半年，几乎所有头部企业都完成了一次转向：从”鼓励全员不限量使用AI”，变成”Token配给制”。
这大概是AI进入企业后最真实的一面——它不是一个”买了就省”的工具，而是一个需要被精细管理的成本项。
三、然后是关键问题：Token到底是不是钱？
行业里对Token有两种流行的货币化比喻：一种叫”算力货币”，强调它与算力消耗挂钩；一种叫”计算货币”，强调它作为智能计量单位的属性。两个提法指向同一件事——把Token当作某种货币单位来看待。
但如果认真对照货币的三大经典职能，Token几乎在每一项上都显得力不从心。
作为价值尺度，它确实是AI服务的定价单位，但不同厂商的Token价格相差数百倍，无法提供稳定的价值参照。
作为流通手段，它实现了法币到AI服务的单向兑换，但不具备通用流通性——出了AI这个场景，它什么都买不了。
作为储藏手段，它的通缩趋势明显，持有预付Token只会持续贬值，完全不具备保值功能。
更直白地说：一枚OpenAI的Token，不能在Anthropic的平台上使用；一枚开源小模型的Token，和一枚旗舰模型的Token，在成本和价值上也不等价。
它更像游乐场代币或预付费卡——限定场景、不可互换、没有独立信用体系。
上海交通大学史占中教授在《Token经济学》系列中的总结很到位：
“Token不是货币，类似于电力世界的千瓦时。千瓦时不是货币，但它衡量了电气化时代的生产力。”
这个类比，可能是理解Token最好的一把钥匙。
也正因为如此，Token承担了一个历史上很罕见的双重角色：它一方面是”成本度量”，衡量算力的物理消耗；另一方面又是”价值度量”，衡量智能输出的效用。传统货币只承担后一种职能，而Token两样都要干。
这带来的直接后果是：Token的价值高度不均质。
业界常用来描述这种差异的一组估算是：同为百万Token的调用，用于闲聊可能只值0.01美元，用于代码生成可到200美元，用于法律文书审阅可达1000美元。（这组数字是行业分析中的量级估算，用于说明价值差异，并非精确统计。）
价值不取决于生产成本，而取决于它被用来做什么。
这也是为什么用Token消耗量去衡量经济产出会失效——生产性消耗和消费性消耗被混在了一起。 把支持关键商业决策的Token和漫无目的闲聊的Token不加区分地加总，这个数字对衡量经济产出几乎没有意义。
四、一个更值得关注的信号：价格正在分层
前面提到，降价潮里同时出现了峰谷涨价。这不是矛盾，而是信号：需求旺到供给端承压，才可能有定价权。 如果只是一路向下杀价，说明大家在抢存量；出现了因需求过旺而涨价，说明增量真的来了。
比峰谷定价更值得看的，是整个价格体系正在分层固化：
- 经济型模型价格半衰期仅1.1年，即每约1.1年价格减半，速度快于传统摩尔定律；
- 中端模型价格半衰期1.55年，同样保持快速下行；
- 旗舰模型基本不遵循统一降价规律，定价由推理能力溢价和产品版本策略主导，维持显著溢价。
走得更极端的是智谱GLM-5.1：面向编程与Agent场景的定价，是基础通用模型的3倍。
分层在2026年9月的最新价格上看得更清楚。按各厂商9月公开定价（单位：元/百万Token，取空闲时段）：
- 极致低价档DeepSeek Flash 输入缓存命中0.02元；通义千问Qwen3.7 Flash约0.2元
- 主力实用档DeepSeek V4 Pro 输入4.5元／输出13.5元；字节Seed系列输入0.8元起
- 国产旗舰档通义千问Qwen3.7 Max约10元；智谱GLM-5.1约6.5元
- 海外旗舰档GPT-5.5 输入约5美元／输出30美元；Claude Opus系列5美元／25美元
同一时刻，最便宜的Token和最贵的Token，价差在两个数量级以上。
国际市场的分层更悬殊。2026年7月，前沿模型输入Token价格从0.14美元/百万Token到30美元/百万Token，价差超过200倍。
用一句话概括这个趋势：基础能力在被快速商品化，而真正能解决复杂问题的能力，越来越贵。 Token定价正在从”成本定价”向”任务价值定价”迁移。
还有一个细节值得注意：价格战打到现在，出现了”版本换价格”的新玩法。 9月9日DeepSeek宣布，在V4.1 Pro上线前，会把V4 Pro的请求全部路由到V4.1 Flash，并按Flash的单价计费——而V4.1 Flash在基准测试中的表现，超越了不少旗舰模型。这意味着”便宜”和”强”之间的边界，正在被抹平。
说明：以上价格均为写作时（2026年9月）的公开信息，各家定价调整频繁，实际以官网为准。海外模型价格按当期汇率折算，不同口径下数字会有差异。
五、中国在这件事上的位置
这一轮Token经济的扩张里，中国有几个值得单独看的位置。
第一，调用量的反超。
根据OpenRouter数据测算，2026年8月31日至9月6日当周，全球AI大模型总调用量为115万亿Token。其中：
- 中国AI大模型周调用量：56.72万亿
- 同期美国AI大模型周调用量：16.54万亿
中国大模型周调用量连续十九周超过美国，稳居全球首位。
第二，成本结构的差异。
中国模型能把价格打到美国的几十分之一，结构性成本优势是关键：国内工业用电价格比美国低30%-40%，中西部绿电成本低50%-70%，而电力成本约占推理运营总成本的60%-70%。
这不是靠补贴维持的低价，是生产要素的真实差异。也因此，电力正在成为Token定价的中期硬约束——芯片成本可以靠架构创新持续压缩，但电力受物理定律限制。
第三，基础设施开始出现。
以硅基流动为代表，这家成立三年的公司将芯片适配、推理引擎调优等工程能力封装成标准API，2025年营收同比增长653%，已向港交所递交上市申请。在Token单价暴跌的同时，它的营收反而在暴增——因为总调用量的增长速度，远超单价下跌的速度。
第四，政策层面也在同步推进。
2026年9月11日，国务院常务会议专门研究部署国家算力网建设工作，提出坚持合理布局、规范有序，完善算力基础设施，加速关键技术装备研发，构建多层次网络化算力体系，依托市场机制激发企业创新活力，打通算力供需匹配堵点。
而在9月12日的2026中国算力大会上，全国算力”一张网、一盘棋、一体化”的发展格局被宣布基本形成，全国算力统筹监测平台正式落地。
这件事的意义在于：Token的供给正在从”各家企业自己想办法”变成”国家级基础设施。 就像电力从各家自建发电机走向统一电网一样，这是token经济能否真正规模化的前提。
第五，金融化的第一步。
2026年5月，芝商所（CME Group）宣布与GPU市场情报公司Silicon Data合作，推出首创的算力期货市场，标的为全球首个针对按需GPU租赁价格的每日基准指数。芝商所董事长兼CEO Terry Duffy在公告中说了一句话：
“算力是数字经济的支柱，也是21世纪的’新石油’……算力正迅速演变为一种独立的资产类别。”
按后续公开信息，CME计划于2026年10月5日推出具体的算力期货合约。需要说明的是，截至本文写作时，这一产品仍处于推进过程中，最终形态和上线时间以官方公告为准。
六、那么，接下来会涨到什么程度？
讲完现状，再看未来。
关于中国Token用量的增长天花板，目前已经有几份来自不同机构的预测。但先说一个重要的提醒：这些数字不能直接横向比较，因为口径不同——有的统计的是”调用次数”，有的是”Token数量”，有的是”推理Token消耗”。我把它们放在一起，是为了让你看到趋势的共识，而不是让你去抠数字。
第一份，来自中国电信研究院，时间最新。
2026年9月12日，在河北廊坊举办的2026中国算力大会上，中国电信研究院发布了《智能体时代AI基础设施发展研究报告（2026）》。该院行业与企业战略研究所所长饶少阳给出的预测是：
- 2026年国内词元年消耗量有望达到10亿亿
- 2030年这一数值将突破3500亿亿
- 期间年复合增长率接近12倍（即每年翻约12倍）
报告还指出了一个结构性变化：推理算力的需求规模将远超训练算力，预计到2029年，推理算力在国内算力市场中的占比将达到80%。同时预估未来2至3年，国内算力需求年均增幅接近10倍。
第二份，来自艾媒咨询，颗粒度最细。
艾媒咨询《2026年中国词元经济产业链全景分析报告》给出的数字是：
- 2025年中国词元调用总量24,619.3万亿次
- 2026年预计增至111,799.5万亿次
- 2030年预计攀升至7,046,680.4万亿次
- 2025–2030年复合增长率（CAGR）为210%
注意，这份预测里2026年的增速是354%，而到2030年的复合增速降到210%——也就是说，增速会逐步放缓，但基数已经大到即便放缓也是天文数字。
第三份，来自摩根大通，聚焦推理侧。
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3900千万亿，五年间增长约370倍。
第四份，来自蚂蚁集团，视角在生产关系。
2026年5月26日的支付宝AI支付生态大会上，蚂蚁集团研究院院长庄蹯预测：到2030年，AI领域Token消耗量将增长超300倍，活跃智能体达22亿，年执行任务400万亿次。
第五份，来自高盛，是全球视角。
高盛研究预计，AI智能体的Token使用量将从2026年起至2030年增长24倍，届时每月处理的Token数量将达到120千万亿。高盛把增长拆成了两端：
- 消费端到2030年Token需求增长12倍，驱动力是”常驻后台智能体”——用户说一句”帮我订张机票”或”整理我的收件箱”，智能体在后台自主完成整个链路；
- 企业端普及速度慢得多。高盛预测2030年只有12%的知识工作者在使用AI智能体，到2040年才上升到37%，呈现典型的长尾采纳曲线。
高盛分析师Jim Schneider用一句话点出了这种放大效应的量级：
“这就像把一个简单的聊天请求放大10倍、20倍、50倍。”
（注：不同机构对Agent的Token放大倍数测算区间不同，大致落在10倍至500倍之间，取决于任务复杂度与工具调用轮次。）
这些预测里，有三个判断比具体数字更重要：
一是增长动力来自结构变化，不是用户变多。 中国电信研究院直接点明，行业竞争重心正从”大模型、算力比拼”转向”智能体规模化落地与商业应用变现”。换句话说，调用量的爆发不是因为更多人开始用AI，而是因为同一批人开始让AI干更多的活。
二是推理算力会成为绝对主体。 2029年推理占比80%这个数字很关键——它意味着AI产业的主战场正在从”训练更聪明的模型”转向”让模型替人干活”。训练是一次性投入，推理是持续开销。
三是成本下降和用量上升会形成剪刀差。 高盛指出，芯片厂商每年正以60%至70%的速度降低每Token的推理成本。成本快速下降，而用量增长更快，这也是高盛认为超大规模云厂商和模型提供商将在未来3至12个月迎来毛利率正向拐点的核心逻辑。
不过也要说清楚这些预测的不确定性：所有机构都假设了Agent会在企业和消费端大规模落地，而这个假设本身还在验证中。高盛自己也承认，企业端普及会”慢得多”——一个Agent不仅要能跑，还要经过反复测试、与现有代码库集成、满足合规和监管要求。”写一段代码远比订一张机票复杂得多。”
更现实的问题是Token的浪费。Uber和微软都开始收紧高成本的智能体用量，高盛把这形容为”生产力与Token浪费之间的博弈“。
所以更准确的表述是：方向是确定的，斜率是不确定的。
七、所以，这件事到底意味着什么
看完这些数字，我想说的是：纠结”Token是不是货币”，其实是问错了问题。
Token大概率不会是货币。它的终局形态，更可能是一种“智能经济的基础计量协议”——用来定义智能服务交换的标准单位与规则。
这个判断有历史参照。十九世纪末电力商业化初期，各家公司的电压、频率、计费方式五花八门，彼此不可互通。经过几十年的标准化、公用事业监管和市场化交易，电力才成为今天的普惠基础设施。Token现在恰恰处在类似的”前标准化”阶段。
在这个阶段里，有两件事我认为是确定的。
第一，我们第一次能够量化和交易”智能服务”本身。
经济学史上，我们计量过劳动力时间，计量过度电度数，计量过带宽和存储。但把”思维产出”拆解为可量化、可交易的原子单位，这是第一次。
第二，Token的主要消耗主体，正在从人转向机器。
过去AI的用量跟着人类的时间走——一个人每天能用AI的时间是有限的。但当Agent可以24小时运行，消耗就不再受作息限制；当多Agent系统开始递归调用（Agent调用Agent、再由其他Agent校验结果），每一层都会叠加成本。
这意味着Token经济的上限，不再由人口规模或人类时间决定，而是取决于整个经济体系能创造的价值总量，以及背后的算力与能源供给能力。
一个”用更少Token创造更多价值”的能力，可能正在成为一种新的生产力指标。
最后
Token价格的暴跌，不是AI泡沫破裂的信号，反而是产业从”技术概念”走向”商业交付”的分水岭。当智能变得像水电一样便宜，真正的商业价值就不再诞生于”谁卖得更便宜”，而是诞生于“谁能在这场海量的Token消耗中，真正解决问题、创造价值”。
降价潮会继续。但总账单不会降。
因为人的欲望，永远跑得比技术降本的速度快一点。
参考资料：
- 中国政府网：《我国日均词元调用量突破140万亿》（2026-03-24）
- 中国政府网：《国家数据局局长刘烈宏：围绕Token的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速演进形成》
- 36氪《Token经济学》系列第五期：《Token并不等同于”货币”》（2026-04-27，作者：上海交通大学行业研究院”人工智能+”行业研究团队负责人、安泰经管学院教授 史占中）
- 智元深维：《Token降了99%，企业账单却涨了3倍：AI行业的杰文斯悖论》（2026-07-12）
- 芝商所官网：《芝商所与Silicon Data联手推出首个算力期货》（2026-05-20）
- 21世纪经济报道：《全球首个算力期货，来了》（2026-08-12）
- OpenRouter 周调用量数据（2026-09-07 统计）
- 长江证券研报：《Tiered Super-Moore’s Law》相关引用（2026-06）
- IDC 全球AI支出数据
- 中国电信研究院：《智能体时代AI基础设施发展研究报告（2026）》（2026-09-12，2026中国算力大会发布；预测人：行业与企业战略研究所所长 饶少阳）
- 艾媒咨询（iiMedia Research）：《2026年中国词元经济产业链全景分析报告》（2026-04-09）
- 摩根大通：中国AI推理Token消耗量预测（引自人民邮电报《日均Token调用量达140万亿》）
- 蚂蚁集团研究院：2030年AI Token消耗量预测（2026-05-26 支付宝AI支付生态大会，研究院院长 庄蹯）
- 高盛研究（Goldman Sachs Research）：AI智能体Token使用量预测（分析师 Jim Schneider）
- IT之家：《DeepSeek 将继续提供 V4 Pro API 调用服务：原定 9 月 14 日下线，计费方式保持不变》（2026-09-11，含官方定价表）
- DeepSeek 官方公告：Flash系列模型降价（2026-09-09 发布，9月10日12:00起执行）
- 腾讯混元：Hy4 preview 发布并开源（2026-08-28）
- 各厂商公开定价页面（2026年9月）
说明：本文中涉及未来预测的表述（如高盛、摩根大通、IDC、艾媒咨询、中国电信研究院的预测）均为相关机构的观点，非已发生事实。特别是各家机构对Token用量的统计口径不一致（部分为”调用次数”、部分为”Token数量”、部分为”推理Token消耗”），数字之间不具备直接可比性，请勿跨机构横向对比或引用。文中所有模型价格均为2026年9月公开信息，AI模型定价调整频繁且存在峰谷、缓存等复杂计费规则，实际以各厂商官网为准。Token相关数据存在不同口径，正文已标注来源，请以原始出处为准。