點(diǎn)Token成金，中或最贏？

防走失，電梯直達(dá)安全島

來源：數(shù)字力場

作者：佘宗明

在Token為王時(shí)代，中國的Token產(chǎn)能優(yōu)勢已成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢的強(qiáng)力支點(diǎn)。但發(fā)揮比較優(yōu)勢，要的是多些腳踏實(shí)地，而非「贏學(xué)思維」下的無腦亢奮。

「Who is winning in AI—China or America?」去年9月，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》拋出了這么個AI圈和鍵政圈共同的必談話題。

擱前兩年，答案似乎不言自明，當(dāng)時(shí)的畫風(fēng)就擺在那——

2023年9月，黃奇帆發(fā)聲：中美AI大模型差距至少在2年以上，差距還在快速拉大。

2024年3月，蔡崇信跟挪威主權(quán)財(cái)富基金掌舵人對話時(shí)，被問到中國在AI發(fā)展上跟美國「（差了）一年、三年還是五年？」后，回答「可能比美國頂級LLM（大語言模型）落后兩年。」

2024年7月，梁文峰受訪時(shí)表示：表面上中國AI與美國可能僅有一兩年的技術(shù)代差，但真實(shí)的差距是原創(chuàng)和模仿之差。

但自去年以來，畫風(fēng)似乎陡轉(zhuǎn)。

去年11月，包括FT在內(nèi)的多家主流媒體都報(bào)道了黃仁勛在某場閉門會議中的說法：中國會贏得AI競賽。理由是，更低能源成本、更寬松監(jiān)管環(huán)境和百萬級AI工程師規(guī)模。

雖然黃仁勛事后對此否認(rèn)，稱沒有說過中國會贏得中美AI競賽，但他仍強(qiáng)調(diào)了目前世界上最流行的開源AI模型都來自中國，美國必須「加快步伐」。

今年1月，馬斯克在訪談中說，「人們嚴(yán)重低估了增加電力供應(yīng)的難度，未來兩年，誰能解決電力和冷卻問題，誰就能贏得AI戰(zhàn)爭。」并強(qiáng)調(diào)中國在電力生產(chǎn)方面的巨大優(yōu)勢，預(yù)測 「2026年中國發(fā)電量將是美國的3倍」。

沒過多久，他又表示，「AI部署的根本限制因素是電力供應(yīng)，很明顯，我們很快——甚至可能就在今年晚些時(shí)候——就會制造出更多芯片，卻因電力不足無法啟用」「除中國外，全球電力輸出已基本停滯，而芯片產(chǎn)能卻在指數(shù)級增長」，指出中國是全球AI電力瓶頸的「例外」。

▲馬斯克，別名「海外頭號中國電力宣傳員」。

現(xiàn)在看，Token為王時(shí)代的到來，儼然佐證了黃仁勛和馬斯克對中國贏面的判斷。

全球最大的AI模型API聚合平臺OpenRouter數(shù)據(jù)顯示，今年2月，在全球Token調(diào)用量排名前五的模型中，中國獨(dú)占四席，MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智譜 GLM 5、DeepSeek V3.2 包攬前列。中國AI模型Token調(diào)用量首次超過美國。

問題來了：是時(shí)候喊出那四個字——「湖人總冠……」，說錯了，是「中或最贏」嗎？

我的看法是：現(xiàn)在說「贏」為時(shí)尚早，但中國確實(shí)手握了多項(xiàng)優(yōu)勢，善用這些優(yōu)勢，才能為把握未來AI競爭中的主導(dǎo)權(quán)攢下更多籌碼。

01 /

種種跡象表明，2026年是AI發(fā)展大年，年初的紅包大戰(zhàn)只是前戲，現(xiàn)在的Token生產(chǎn)、分發(fā)、消耗、變現(xiàn)全鏈路爭奪戰(zhàn)才是正戲。

這些天，有幾個標(biāo)志性事件就擺在那：

1，中國掀起「龍蝦熱」，騰訊、阿里、字節(jié)、百度等紛紛推出一鍵安裝的「龍蝦套餐」。

2，國內(nèi)「龍蝦三兄弟」迅策科技、Minimax、智譜股價(jià)都已翻番，市值不斷創(chuàng)下新高。

3，3月16日，阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群，由CEO吳泳銘親自掛帥。

4，3月18日，在2025年度業(yè)績溝通會上。馬化騰首談「龍蝦」：龍蝦類應(yīng)用打造了新的去中心化入口，給微信AI開發(fā)帶來了啟發(fā)。

5，3月18日，阿里云、百度智能云同日因Token調(diào)用量暴漲上調(diào)AI算力、存儲產(chǎn)品價(jià)格。

這些情形，相當(dāng)于給黃仁勛在GTC2026演講中的重磅論斷做了注解：

AI已從訓(xùn)練時(shí)代全面進(jìn)入推理+智能體+物理 AI 的工業(yè)化時(shí)代，Token成為AI執(zhí)行時(shí)代的數(shù)字大宗商品與硬通貨。

未來數(shù)據(jù)中心不再是文件倉庫，而是不間斷生產(chǎn)Token的巨型工廠，Token成為AI生成智能的基本可交易單位。

這疊合成的一句話便是：Token為王時(shí)代，已經(jīng)來了。

AI時(shí)代的競爭，早已從單一的模型迭代、芯片比拼，升級為以Token為核心計(jì)量單位的算力價(jià)值爭奪戰(zhàn)。

而Token變成AI時(shí)代產(chǎn)業(yè)競爭的關(guān)鍵籌碼、全球算力秩序重構(gòu)的核心錨點(diǎn)，對中國AI資產(chǎn)提升整體上是利好的。

拼模型，在OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini面前，國產(chǎn)大模型依舊是弟弟。

雖然斯坦福大學(xué)人工智能研究所2025發(fā)布的報(bào)告顯示，中美頂級AI模型性能差距已縮至0.3%（2023年為20%），但若摒棄「只要定語加得多，自己也能是第一」的口嗨式玩法，就不得不承認(rèn)，差距依舊不小。

拼芯片，中國「AI芯片三巨頭」寒武紀(jì)、摩爾線程、沐曦能爭的，也就是個「中國英偉達(dá)」的Title。

二者的差距，就跟我和吳彥祖的顏值PK是一樣一樣的。

但要拼Token……估計(jì)不少中國AI企業(yè)的os是：聊到這個，我可就不困了啊。

這波「龍蝦熱」，帶動MiniMax和智譜年內(nèi)市值翻番、Kimi母公司月之暗面估值3個月內(nèi)翻4倍，給了阿里云把價(jià)格打上去的底氣，就說明了很多事情。

要不是恒科「沒有納斯達(dá)克的命，得了納斯達(dá)克的病」，中國AI資產(chǎn)借著這股龍蝦熱潮實(shí)現(xiàn)全面爆發(fā)，未必就是奢望。

說到這，還得感謝龍蝦（OpenClaw）之父彼得·斯坦伯格。OpenClaw爆火，AI Agent爆發(fā)，打通了AI應(yīng)用落地的「最后一公里」，讓Token消耗量實(shí)現(xiàn)了幾何級增加，直接帶來了「印鈔機(jī)效應(yīng)」。

「龍蝦三兄弟」的慶功宴上，雖說魚頭對準(zhǔn)彼得·斯坦伯格有些政治不正確，但人家不來，誰都不能動筷子，總該是基本禮儀吧。

02 /

Token為王時(shí)代到來，很多玩法就變了。

阿里為什么要成立ATH，將模型研發(fā)、算力調(diào)度、MaaS 平臺、場景應(yīng)用整合在一塊？

可以這么理解：Token就是包餃子用的餡料，ATH是在將做AI的業(yè)務(wù)線并成「Token大本營」——實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)調(diào)餡（造Token），阿里云負(fù)責(zé)送餃子皮（運(yùn)Token），千問和悟空就是煮餃子賣錢的（用Token），由此打造「創(chuàng)造Token-輸送Token -應(yīng)用Token」 的全產(chǎn)業(yè)鏈體系，從模型廠商轉(zhuǎn)型為Token供應(yīng)商與基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營商。

▲推出企業(yè)級AI原生工作平臺悟空，成了ATH打響的第一炮。

阿里要這么做的原因并不復(fù)雜：Token雙重屬性的任督二脈已經(jīng)被「小龍蝦」打通了，其中一面是能源屬性——Token是AI世界的「石油」，誰能以最低成本生產(chǎn)高質(zhì)量Token，誰就掌握產(chǎn)業(yè)定價(jià)權(quán)；另一面是貨幣屬性——Token是生態(tài)內(nèi)的通用「貨幣」，連接模型廠商、云服務(wù)商、開發(fā)者與終端用戶，支撐訂閱付費(fèi)、按量計(jì)費(fèi)、生態(tài)分成等多元商業(yè)模式。

隨之而來的，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心發(fā)展邏輯的轉(zhuǎn)變。

在前AI時(shí)代，流量是核心：用戶增長、日活月活、使用時(shí)長、廣告庫存是勝負(fù)手，產(chǎn)品服務(wù)的邊際成本趨近于零，規(guī)模越大成本越低。所以那時(shí)爭的是壟斷式入口，是國民總時(shí)間，是流量最大化變現(xiàn)。

在AI時(shí)代，Token是核心
：日總Token消耗、單用戶Token消費(fèi)、付費(fèi)轉(zhuǎn)化率、任務(wù)閉環(huán)率成為核心指標(biāo)，行業(yè)評價(jià)體系從DAU、MAU轉(zhuǎn)向TPD（Token Per Day），從比拼模型參數(shù)轉(zhuǎn)向單Token成本、每瓦Token產(chǎn)出、智能密度。

所以BAT近期的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向很明顯：手握 AI To C絕對領(lǐng)跑者豆包的字節(jié)，有意從內(nèi)容分發(fā)帝國轉(zhuǎn)向全場景Token消費(fèi)樞紐；用千問實(shí)現(xiàn)了「一句話購物、打車、點(diǎn)外賣、訂酒店」全鏈路閉環(huán)的阿里，有意從電商生態(tài)巨頭轉(zhuǎn)向Token工業(yè)化生產(chǎn)與交易閉環(huán)運(yùn)營商；近來推出龍蝦全家桶的騰訊，有意從社交連接王者轉(zhuǎn)向社交鏈Token裂變與智能體控制平臺。

方式都是擁抱龍蝦，玩轉(zhuǎn)龍蝦，超越龍蝦。

此處應(yīng)該配上臺詞：龍蝦熱的紅利，MiniMax、Kimi和智譜吃得，我大廠吃不得？

谷歌、微軟、Meta們想說「我也想吃」，可OpenRouter平臺的Token調(diào)用量卻捂住了他們的嘴巴：不，你們吃不了一點(diǎn)。

就GPT、Claude、Gemini頂尖大模型那感人的API調(diào)用價(jià)格，就足以勸退很多人。

諸多因素決定了，小龍蝦注定是「墻外開花墻內(nèi)香」。

最起碼，國外頂尖大模型的云端壟斷、高價(jià)計(jì)費(fèi)模式，就跟本地智能體的發(fā)展趨勢不太「適配」。

03 /

在Token為王時(shí)代，誰能以更低的成本生產(chǎn)Token，誰能構(gòu)建更高效的Token流通生態(tài)，誰就能在全球AI競爭中占據(jù)更多主動。

就目前看，
中國已成為全球Token生產(chǎn)的「超級工廠」。中國的Token產(chǎn)能優(yōu)勢，也正在部分對沖中美AI競賽中芯片和模型維度的競爭劣勢。

黃仁勛把AI產(chǎn)業(yè)鏈劃分為「五層蛋糕」模型，?自下而上依次為能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)中心、算力網(wǎng)絡(luò)）、模型和應(yīng)用。這里的「能源」，首要指向是電力。正如黃仁勛所說，「實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力支持。每一個生成的 token，都是電子流動、熱量管理以及能量轉(zhuǎn)化為計(jì)算的結(jié)果。」

馬斯克再三強(qiáng)調(diào)「能源等于智能」、「瓦特將成為新貨幣」，意思也差堪仿佛：AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力。

說白了，算力的本質(zhì)是能源的轉(zhuǎn)化，電力是支撐AI算力運(yùn)轉(zhuǎn)的核心動力。對于大規(guī)模算力集群而言，電力成本在運(yùn)營成本中占比極高，尤其是在推理端。可以說，電價(jià)的高低，直接決定了Token生產(chǎn)的成本底線。

而中國恰恰有著獨(dú)一無二的電力供給條件：它「既有又有」，既有廉價(jià)性，又有穩(wěn)定性。

就廉價(jià)性來說，西部新能源富集區(qū)的綠電成本低至0.2至0.3元人民幣/度，僅為歐美同期工業(yè)電價(jià)的1/3甚至1/5。MiniMax M2.5在OpenRoute上的百萬Token輸入價(jià)格僅為0.3美元，是Claude Opus等海外同級別高端模型價(jià)格的1/20；DeepSeek V3.2通過技術(shù)優(yōu)化，將每百萬Token價(jià)格壓至GPT-5.4的近1%……都離不開廉價(jià)電力的「助攻」。

就穩(wěn)定性看，咱們可以不懂什么叫特高壓輸電網(wǎng)絡(luò)，不知何為「源網(wǎng)荷儲」一體化物理架構(gòu)，不解電網(wǎng)冗余度達(dá)80%-100%意味著什么，但「海外頭號中國電力宣傳員」馬斯克說中國是全球AI電力瓶頸的「例外」，不全是身為「中國夸夸群群主」的自覺。

如果說是國內(nèi)的「西電東送」支撐了中國如今在全球的「西數(shù)東算」Token出口局面，那歐美國家在起步上就輸了——「西電東送」？那是不可能的，大America自有國情在此。

需要看到的是，中國能成為Token生產(chǎn)的「超級工廠」，除了「成本優(yōu)勢」外，還有「生態(tài)優(yōu)勢」
。廉價(jià)電力供給對應(yīng)的是成本優(yōu)勢，全鏈算力底座對應(yīng)的則是生態(tài)優(yōu)勢。

在硬件-軟件-數(shù)據(jù)-應(yīng)用的完整產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)構(gòu)建上，中國將原來在工業(yè)領(lǐng)域的「唯一具備全門類能力」的劇本復(fù)制了過來，成為全球唯一擁有完整算力產(chǎn)業(yè)鏈的國家。

硬件上，高端GPU領(lǐng)域跟英偉達(dá)差距得正視，但從寒武紀(jì)、摩爾線程們的市夢率看，資本市場對國產(chǎn)替代還是寄予了厚望的，而國產(chǎn)芯片確實(shí)也在進(jìn)步——這點(diǎn)還得感謝特朗普的「曲線助攻」。

軟件上，MoE架構(gòu)、異構(gòu)算力調(diào)度等算法優(yōu)化、Token分發(fā)上的優(yōu)化措施，也充分發(fā)揮了咱們「拼得多，省得多」的慣有優(yōu)勢。

至于數(shù)據(jù)跟應(yīng)用，也毋庸多言了。這波「龍蝦熱」背后Token從生產(chǎn)向流通、消費(fèi)全鏈條延伸的態(tài)勢，就得益于全場景應(yīng)用的支撐。

正是憑借成本優(yōu)勢+生態(tài)優(yōu)勢，中國才能成為全球Token市場「一超多元」格局中的那個「一超」。

而今，美國依舊掌握高端芯片、底層算法的部分核心技術(shù)，但在Token規(guī)模化生產(chǎn)、成本控制上沒有優(yōu)勢；歐洲、日本等經(jīng)濟(jì)體受制于算力基建不足、能源成本高企，難以形成規(guī)模化競爭力。相形之下，中國則成了全球最大的Token生產(chǎn)國與出口國——因?yàn)樾詢r(jià)比夠高，Token隱約有成為繼「新三樣」后中國「數(shù)字出口新名片」的勢頭。

04 /

說到底，在Token為王時(shí)代，中國的Token產(chǎn)能優(yōu)勢已成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢的強(qiáng)力支點(diǎn)。

Token的普及，會徹底改變算力價(jià)值的計(jì)量與分配邏輯。

在此之前，算力的價(jià)值難以標(biāo)準(zhǔn)化、可交易化，只能按硬件成本計(jì)價(jià)，這時(shí)候，算力定價(jià)權(quán)掌握在英偉達(dá)、AWS、Azure們手上。

到了Agent時(shí)代后，Token則能將抽象的算力轉(zhuǎn)化為可精確計(jì)費(fèi)、可跨境流通的「數(shù)字商品」，變成了按場景價(jià)值計(jì)費(fèi)，數(shù)據(jù)中心從服務(wù)器集群變成「Token工廠」，算力網(wǎng)絡(luò)變成「Token管網(wǎng)」，用戶交互變成「Token消費(fèi)」，那就成了中國AI公司的舒適區(qū)。

比模型，暫時(shí)還比不過GPT、Claude、Gemini；比芯片，眼下也比不過英偉達(dá)、AMD等。但要比Token產(chǎn)能……這里請把馬斯克語錄循環(huán)播放。

可以預(yù)見，隨著Agent代表的應(yīng)用落地階段到來，Token消耗量必然會延續(xù)指數(shù)級增長趨勢，Token經(jīng)濟(jì)有望迎來規(guī)模化爆發(fā)，成為中國AI搶占全球智能生態(tài)主導(dǎo)權(quán)、構(gòu)筑長期核心競爭力的重要引擎。

「龍蝦熱」在點(diǎn)Token成金，中國在AI落地應(yīng)用上的優(yōu)勢正在釋放。

▲中國的Token生產(chǎn)能力是中國AI在中美AI競爭中的重要優(yōu)勢點(diǎn)。

可若是秉持「贏學(xué)思維」看待這番情形，認(rèn)為「中或最贏」中的最贏指的是全面超越、跨代領(lǐng)先，又未免有些嗨過頭了——著眼現(xiàn)實(shí)看，這類嗨過頭的看法，正是那些「厲害體」擁躉的常見論調(diào)。

Token產(chǎn)能優(yōu)勢確實(shí)筑起了中國在算力PK中的核心壁壘，但這仍是局部優(yōu)勢，離轉(zhuǎn)化為整體代際優(yōu)勢仍有不短的路要走。

盡管Token產(chǎn)能優(yōu)勢能讓很多人少些「中國AI被美國AI拉大差距」的焦慮，卻也不足以支撐「中國AI已全面趕超美國AI」的自大。

至少在GPT、Claude、Gemini依舊作為國產(chǎn)大模型的對標(biāo)對象存在的情況下，在寒武紀(jì)仍被稱作「中國英偉達(dá)」而非英偉達(dá)被稱為「中國小寒武紀(jì)」時(shí)，在「Our Chinese are better than their Chinese」得到扭轉(zhuǎn)前，我們?nèi)孕枵暤讓涌蚣堋⒑诵乃惴▽＠系牟罹嗪透叨薌PU芯片上的短板。

不難想見，在很長時(shí)間內(nèi)，「美國強(qiáng)基礎(chǔ)創(chuàng)新，中國強(qiáng)工程應(yīng)用」的差異化格局大概率仍會存在，二者雙峰并峙的局面還會延續(xù)，最終輸贏在競合格局中也難以立馬見分曉。

但爭個輸贏固然重要，更重要的是充分發(fā)揮比較優(yōu)勢。

而發(fā)揮比較優(yōu)勢，要的是多些腳踏實(shí)地，能在自卑和自大中選擇自省與自信，在看到自我優(yōu)勢和看到別人優(yōu)勢中選擇「Both」，而非「贏學(xué)思維」下的無腦亢奮。