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      5分鐘數據讀懂詞元經濟產業鏈:AI時代全球數字流通”新貨幣”

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        近日,人工智能領域的兩則動態,將“Token”這一技術術語推向了產業與經濟討論的中心。

        全球AI芯片巨頭英偉達宣布推出巨型訓練數據庫Nemotron-CC,其蘊含的6.3萬億個詞元(Token) 成為構筑大模型智能的基石。3月23日,在中國發展高層論壇2026年年會上,國家數據局局長劉烈宏從官方角度上為Token給出了翻譯——“詞元”,并首次將其定位為“智能時代的價值錨點”與連接供需的“結算單位”。


      來源:央視網

        從實驗室的技術參數,到衡量產業活力的“電力表”,再到可定價、可交易的商業模式核心,“詞元”的崛起標志著AI產業的發展邏輯正在發生根本性轉變。

        一個以詞元為價值尺度、貫穿算力、模型與應用的全新經濟體系——“詞元經濟”正加速從藍圖照進現實。

        一、詞元經濟:智能時代的價值“度量衡”

        詞元(Token)是AI大模型處理文本、圖像、視頻等信息的最小可計量單元。每一次與AI的交互,從提問、生成文案到創作圖片,其背后消耗與產出的都是詞元。

        國家數據局局長劉烈宏披露,2024年年初,中國日均Token調用量為1000億;到2025年底,躍升至100萬億;2026年3月,已突破140萬億,兩年增長超千倍。2026年1月底以來,部分模型企業創下20天收入超越2025年全年總收入的業績紀錄,反映了以詞元計費的新商業模式強大的變現能力。

        截至2026年3月1日,國內外大模型詞元定價與運營成本懸殊,國產模型性價比優勢突出。數據顯示,國產頭部模型Minimax M2.5運行一輪專業測試成本僅125美元,遠低于Claude Opus4.6的4970美元與GPT5.2-Codex的3244美元,成本差距達數十倍。



        具體來看,一是國內模型詞元定價低,Minimax M2.5輸入、輸出價格僅為Claude Opus的6%、5%,為GPT5.2 Codex(xhigh)的17%、9%;二是單次任務詞元消耗更少,Minimax M2.5運行一次測試僅消耗58M詞元,僅為Claude Opus的36%、GPT5.2-Codex(xhigh)的29%,這讓國產模型在全球市場競爭力拉滿。疊加OpenClaw等智能體項目持續拉動,大模型詞元消耗量持續創新高,國產模型全球市占率快速攀升。



        技術進步致使推理成本降低了280倍,然而人們的使用需求卻激增,進而導致總體支出增加了2.4倍。詞元,正成為驅動智能時代的“新石油”。

        隨著國內數據要素市場化配置改革持續縱深推進,詞元經濟已形成“數據供給—價值釋放”的良性循環,供需兩端同步發力,產業發展進入快車道。

        二、產業鏈全景:從“造算力”到“用智能”的價值鏈條

        產業鏈圖譜

        詞元(Token)作為AI產業的核心生產要素,已形成“上游造算力、中游轉服務、下游做應用”完整產業鏈。

        上游是詞元生產的硬科技底座,龍頭企業包括海光信息、寒武紀、景嘉微(AI 芯片),浪潮信息、中科曙光(AI 服務器/智算中心),以及中際旭創、英維克等配套廠商,為詞元生產提供算力基建支撐。

        中游是詞元流通的關鍵樞紐?,以大模型迭代與云服務為核心,承接上游算力并向下游輸出服務,科大訊飛、三六零等大模型廠商驅動詞元需求,阿里云、騰訊云、優刻得等云廠商則像“電力公司”一樣打包算力,成為產業鏈核心樞紐。

        下游是詞元消費的價值終端,以智能體商業化落地為核心,AI賦能各垂直場景實現降本增效,漢得信息、萬興科技、用友網絡等企業級應用,以及豆包、通義千問等C端產品,直接面向用戶消耗詞元,打開產業長期增長空間。



        詞元經濟產業鏈相關企業將在文末集中梳理,以便更系統地呈現產業生態布局。

        上游:詞元生產的“源頭工廠”

        上游環節負責提供詞元生產所需的算力支撐、硬件設備與數據資源,核心增長邏輯是算力供需失衡驅動行業價值提升,整體以國產替代與硬件擴容為驅動力,是詞元經濟最基礎、最核心的供給端。

        算力直接決定詞元的生成能力與生成成本,是詞元經濟的核心物理基礎。iiMedia Research(艾媒咨詢)發布的《“人工智能+”浪潮下,消費智能化的重構與機遇》顯示,中國智能算力規模正保持高速增長,預計到2027年,中國智能算力規模將達到2019.9EFLOPS,通用算力規模將達到119.9EFLOPS。



        從全球智算基礎設施的格局來看,截至2025年8月,美國占據了全球AI算力68.9%的份額,中國以14.5%的占比位居第二,歐洲與日本分別占比6.1%和1.2%。

        目前,各主要區域已形成清晰的產業布局戰略:美國側重強化AI供應鏈的自主可控能力,歐洲的戰略路徑則是通過對人工智能產業的大規模投資,打造全歐共享的“AI基座”,彌合各成員國的發展差距,為本土工業智算產業發展鋪路。



        AI芯片是算力的核心載體,也是詞元經濟的“心臟”,當前國產化替代正全面提速。數據顯示,2025年中國AI芯片市場規模已突破1700億元,達到1780億元,市場規模持續擴容。以海光信息、寒武紀、景嘉微為代表的國產龍頭,不僅將成本較進口芯片降低約20%,更保障了供應鏈安全,憑借高性價比的算力支撐打破海外壟斷,為詞元生產夯實自主化底座。



        AI服務器與智算中心是詞元生產的物理載體,承接芯片輸出的算力,支撐規模化算力集群的搭建。市場規模方面,2025年全球AI服務器市場規模達520億美元,出貨量為72萬臺,預計到2027年市場規模將增長至880億美元、出貨量提升至138萬臺,行業整體保持高速增長態勢。

        賽道已涌現出諸多代表性企業。例如,浪潮信息AI服務器全球出貨量穩居前三,中科曙光依托“天-地”算力協同技術打造差異化核心競爭力,數據港深度綁定阿里云智算中心布局業務等。



        配套板塊覆蓋算力傳輸、數據標注、散熱等全鏈路需求,是保障算力高效運轉的關鍵支撐,其中液冷賽道增長勢能尤為強勁。數據顯示,2024年中國智算中心液冷市場規模達184億元,同比增長66.1%,預計2029年將突破1300億元,成長空間廣闊。

        中際旭創主導全球800G/1.6T高速光模塊供應,筑牢算力傳輸的效率保障;海天瑞聲、博彥科技專注AI訓練數據開發與標注服務,夯實了詞元生成的數據基礎;英維克、高瀾股份聚焦液冷散熱業務,充分受益于智算中心液冷滲透率從15%提升至40%的行業趨勢,可針對性解決算力集群的散熱痛點,是液冷賽道的受益企業。



        算力租賃是指企業或個人通過支付租金的方式,從持有大量計算資源的服務商處租用所需計算能力的服務模式。對于有大規模算力需求,但不愿或無力承擔高額前期固定投資的用戶而言,算力租賃提供了一種靈活、高效、低成本的算力獲取方案。



        算力租賃的產品形態多元,主要可分為服務器租賃、虛擬機租賃、GPU租賃,以及存儲與網絡資源租賃四類。其中GPU租賃是最熱門的細分品類,主要面向需要大規模并行計算的場景,如人工智能模型訓練、圖像處理等,用戶可按需租用GPU服務器資源。從運營模式來看,行業主要分為簽約制與按需使用兩種,其中簽約制能夠為服務商帶來穩定現金流,也具備更清晰的長期業務可預見性。



        中游:關鍵樞紐,詞元流通的“電力公司”

        這一環節承接上游算力資源,向下游應用場景輸出詞元服務,核心邏輯為模型迭代加速。MaaS平臺與云生態成為算力流轉核心,是連接上下游的核心樞紐,主要分為大模型研發、云平臺服務、操作系統與生態領域。

        大模型廠商是詞元需求的直接創造者,通過持續的模型迭代、場景拓展,帶動詞元消耗規模持續提升。iiMedia Research(艾媒咨詢)發布的《2024-2025年中國AI大模型市場現狀及發展趨勢研究報告》顯示,2025年中國AI大模型市場規模約495.39億元,預計2026年將突破700億元,行業規模保持持續擴張趨勢。

        國內頭部廠商已實現通用與垂直領域的雙線突破:科大訊飛推出星火V4.0大模型,三六零打造360智腦,昆侖萬維天工4.0、拓爾思海貝大模型各有側重,目前已在教育、醫療、政務、金融等垂直領域快速落地,私有化部署與API調用量均呈現爆發式增長。



        當前,全球大模型迭代已進入競速時代。行業告別以年為單位的代際更新,轉向季度、月度級別的快速迭代;國內DeepSeek、字節跳動、阿里巴巴、Minimax等廠商的迭代周期持續壓縮,模型能力快速提升,進一步拉動了詞元需求增長。



        云廠商作為算力“中間商”,通過采購上游硬件算力并將其打包為標準化云服務向下游輸出,是詞元流通的核心載體。目前,阿里云、騰訊云、百度智能云穩居國內云服務第一梯隊;優刻得自建智算中心算力規模超2000P,推出“模型工廠”降低了中小企業的AI應用門檻;神州數碼作為國內最大云管理服務商,管理云資源規模超200億元,為算力流轉提供了專業支撐。

        受AI應用爆發推動,中國云計算市場保持較高增長態勢,2025年中國云計算市場規模達10857億元,以云計算為基座的數智市場格局已初步形成。



        大模型需求增長、云計算規模擴容,也有望進一步拉動數據中心基礎設施建設。AI應用對計算資源的需求極高,當AI應用商業化進入高速增長階段,云服務作為主要承載平臺,會帶來明顯的IaaS需求增長;而云廠商的算力、存儲都依賴數據中心承載,因此云收入增長會直接刺激物理資源建設投入。

        數據顯示,2025年中國數據中心市場規模達3180億元,同比增長14.68%;隨著大模型需求量進一步擴張,對云計算和基礎設施建設的需求有望進一步提升,預計2026年中國數據中心市場規模將達到3621億元。

        截至2025年年底,全國已建成高質量數據集超過10萬個,為詞元生產提供了充足的原料支撐,AI高質量數據供給體系逐步完善。



        云服務商通過自研AI芯片建立從底層硬件到上層應用的全鏈條自主技術體系。自研芯片華為云以“鯤鵬+昇騰”生態為核心,昇騰系列芯片是其全棧自主的AI芯片產品;阿里平頭哥推出含光800自研的AI推理芯片;騰訊投資如燧原科技等AI芯片初創公司,也推出紫霄AI推理芯片并成功流片。

        國內云廠商在芯片采購商正逐步提升國產算力占比,并與國產芯片供應商緊密合作,云服務商加大投資大型智算集群建設。如海光DCU系列GPU與阿里云異構計算平臺兼容,應用于大數據分析和AI訓練場景。



        中國生成式IaaS市場持續快速迭代,頭部格局加速收斂。數據顯示,2024 年中國AI IaaS市場份額,阿里云、華為云、火山引擎位列前三。阿里云依托云資源規模優勢和PAI及靈駿產品能力,在大模型訓練及大模型推理IaaS市場,均位列第一。



        完善的網絡基礎設施是構建高效、穩定傳輸通道的基礎,能夠確保詞元在供需方之間快速流通。數據顯示,2025年全國新建光纜線路長度達 211萬公里,全國光纜線路總長度已達7499萬公里,為詞元的高速流轉筑牢了網絡底座。



        下游:價值終端,詞元消費的“應用市場”

        下游是詞元價值最終變現的核心環節,其關鍵在于智能體(Agent)與行業應用的規模化落地,形成從技術供給到商業價值的完整閉環。

        企業級應用構成詞元經濟降本增效的主戰場,AI與傳統行業深度融合,商業模式成熟、落地成效顯著。iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示,全球AI智能體整體市場規模在2025年迅速飆升至372億美元。

        一批頭部企業已跑出可復制路徑:漢得信息助力銀行智能客服人工替代率達65%;萬興科技聚焦音視頻AI創作,實現“一句話生成成片”,海外用戶增長超200%;用友網絡推出AI+ERP融合產品,付費率提升至35%,服務超600萬家企業客戶;藍色光標營銷AI收入占比突破40%,焦點科技AI麥克助力中小企業獲客效率提升50%。這些標桿案例印證了詞元在產業端的規模化變現能力。



        C端應用則是詞元經濟觸達大眾的關鍵入口,憑借海量用戶基數與高頻需求,為詞元消費提供堅實基礎。字節跳動豆包、阿里通義千問、DeepSeek、百度文心一言等產品,圍繞智能對話、內容生成、創意設計等場景快速滲透,用戶規模持續暴漲。

        截至2025年6月,國內生成式AI用戶規模達5.15億人,普及率36.5%;2025年12月,APP端Top20 AI應用合計月活8.37億,Web端合計月活13.11億,較年初大幅增長,成為詞元消費的重要支撐。



        在行業滲透層面,AI正加速與金融、政務、制造等領域深度融合,推動千行百業數智化轉型。大模型為各行業提供創新解決方案,有效提升效率、降低成本、優化決策,當前落地滲透率前五的行業依次為:互聯網、金融、運營商、制造和政府。AI算力與實體經濟的深度融合,正全面加速產業升級與數字化轉型進程。



        以金融與能源兩大典型領域為例,詞元價值的落地效果突出。

        金融業作為信息密集型產業,是人工智能技術的最優應用場景之一。借助大模型,財務分析時長從數小時壓縮至分鐘級,效率實現量級提升。目前中國金融行業大模型已進入加速試點應用階段,內部生產力提升場景(數字運營助手、內容管理、代碼生成等)快速落地,業務場景則聚焦財富管理與智能客服,智慧金融正從初期探索邁入深度融合期,推動行業從 “數字化” 向 “數智化” 全面升級。



        智慧能源系統則聚焦新能源并網的監測、反饋、控制與優化,有效提升電網穩定性,支撐清潔能源規模化發展。隨著新能源結構占比持續提升,智慧能源市場空間快速擴張。2023年全球智慧能源市場規模為470.0億美元,2025年增至1730.7億美元;中國市場2023年規模為175.0億美元,2025年接近300.0億美元,成為詞元技術賦能實體經濟的重要增長點。



        面向全球競爭,詞元出海成為中國AI產業突破國際格局的核心抓手。依托獨特的 “算電協同” 成本優勢,中國正引領一場 “詞元出海” 的新型數字貿易浪潮。

        低成本電力構成Token出海的核心競爭力。中國模型每百萬Token輸入成本僅0.5–1.5美元,而美國模型高達2.5–10美元,成本差距達5倍以上。

        這一優勢直接推動中國Token出海規模爆發。數據顯示,2026年2月第三周,中國模型Token消耗占比達61%,首次超越美國(39%)。過去一個月(截至3月13日),MiniMaxM2.5以 8.67T Tokens、DeepSeek V3.2以3.68T Tokens位列全球第一、第三;過去一年(2025年2月至2026年2月),中國模型Token消耗占比增幅高達421%。這種 “電力不出境、算力價值跨境” 的新模式,正構筑起中國AI參與全球競爭的獨特壁壘。



        從技術單元的“Token”到經濟基礎的“詞元”,內涵的演進勾勒出清晰的產業升級路徑:AI發展正從單點技術突破,轉向以標準化、可度量的詞元為紐帶,牽引算力基建、模型服務與商業應用協同發展的體系化競爭。

        詞元經濟不僅重塑AI產業商業模式,更在深層定義智能時代價值創造、流轉與結算的全新規則。伴隨中國在詞元產能與全球化布局上的優勢持續放大,一場圍繞 “智能時代石油” 的全球產業競合,已然全面開啟。

        詞元經濟產業鏈企業名單梳理



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