核心解读

当前 AI 产业缺乏统一成本核算标准，算力、模型价值难以量化，而词元（Token）标准化体系落地，正在打通全产业链价值流转壁垒。

这份专题报告核心结论清晰：词元正式确立为 AI 全产业链统一价值锚，产业竞争从单纯比拼模型参数转向 Token 生产效率、分层定价与机器驱动需求三大主线，算力基建、国产模型出海、智能体应用是核心增量赛道。行业现状层面，一是 Token 定价形成明显分层格局，海外主流模型输入价为国内 2-16 倍、输出价差达 5-25 倍，国内模型依托工程与能源成本优势维持稳定毛利；输入、缓存、输出三段差异化计费成为行业通用规则，缓存场景可大幅降低调用成本。二是行业需求呈指数爆发，国内日均词元调用量从 2024 年初千亿级增至 2026 年 3 月 140 万亿级，两年涨幅超千倍；全球市场中国模型调用量已连续六周超越美国，编程、智能体（Agent）成为消耗主力，单智能体任务 Token 消耗是传统问答 Bot 的 50-200 倍。三是算力供给短板凸显，全球头部厂商频繁出现 API 宕机，Token 工厂成为新型基建解决方案，将算力中心转化为标准化智能生产线。

报告通过多组核心数据佐证行业变化：2022-2026 年头部模型 Token 单价降幅超 99.9%，但全球企业 AI 支出从 115 亿美元增至 370 亿美元；不同场景 Token 价值分化巨大，法律、研发场景百万 Token 价值达千美元，闲聊场景仅 0.01 美元，不足 5% 的高价值调用创造 80% 以上产业收益；四大海外科技巨头 2026 年合计 AI 资本开支预计 7250 亿美元，算力扩张节奏跟不上需求增速。同时 Token 定价锚将分阶段迁移，短期 GPU 是成本核心，中期电力形成刚性约束，长期人才与高质量数据决定高端 Token 价值。

对于行业未来，报告作出三点趋势预判：其一价格体系持续分层，低端 Token 趋近大宗商品、高端专业模型具备涨价空间，计费模式从单一按量收费，拓展订阅、任务结果计费、算力金融衍生品多元形态；其二智能体持续拉动需求 J 型爆发，机器自主调用将成为增长核心动力；其三 Token 出海打开数字贸易新赛道，国内低成本绿电叠加高性价比模型，具备全球服务输出长期优势。

站在行业分析视角，词元标准化重构了 AI 全链路商业逻辑，算力工业化、国产模型全球化、智能体规模化将共同主导未来数年行业发展主线。

参考资料：国泰海通证券《Token经济学：Token工厂价值锚重构，价格分层与需求跃迁共振》25页

报告预览

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