年均增长30倍，Token出海大爆发
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Token经济正在全球刮起风暴。
近日，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token“词元”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。
从Token到“词元”，不仅是名字的确认，更是AI新型商业逻辑一次重构。
在这套新商业逻辑中，中国正成为全球Token消耗增长最快的市场。2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
IDC数据显示，中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上。同时，由于智能体任务执行密度和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级增长。
随着全球Token需求爆发驱动AI算力从“训练主导”转向“推理主导”，中国凭借能源成本优势通过Token出海构建起以算力为媒介、电价为锚点的数智贸易新范式。
根据第三方AI模型聚合平台OpenRouter的最新数据，2026年3月16日至3月22日，平台Token周调用量已达到20.4万亿次，环比增长20.7%。2026年2月OpenRouter周度Token平均用量已达2025年Q4周均水平的2倍以上。
中国大模型以4.12万亿Token调用量首次超过美国，全球Top5独占四席——国产大模型正赢得全球开发者的信任和认可。
来源：财联社，OpenRouter，华泰研究
数源：OpenRouter，霞光智库研究绘制
一个智能体完成一次复杂任务所消耗的算力，相当于普通用户与ChatGPT对话近万次。此前有分析道：“早期大模型主要处理问答、文本生成等简单交互，单次对话的Token消耗有限；但Agent像‘数字员工’，能自主拆解任务、调用工具、多轮迭代。比如OpenClaw完成一次自动化办公，可能涉及文件读取、邮件发送、数据处理等十多个环节，每个环节都需要大量Token支撑逻辑运算。”
典型AI LLM调度对Token的消耗
资料来源：Token Power Bench
IDC数据显示，中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上。同时，由于智能体任务执行密度和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级增长。
Agent之所以成为Token消耗的“放大器”，根源在于其业务逻辑与传统Chatbot截然不同。传统Chatbot遵循“用户提问—模型回答”的单轮交互模式，Token消耗与对话轮次呈线性关系。而垂类Agent（如金融风控Agent、供应链调度Agent）具备“感知—决策—执行”的闭环能力：它需要自主拆解复杂任务、调用外部工具、多轮迭代验证，直至任务完成。Anthropic实测数据显示，单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话模式的4倍，多Agent协作系统则高达15倍。
当Token消耗从千亿级跃升至万亿级乃至千万亿级，如何解决算力“赤字”？算力需求结构或将发生根本性转变：
转变一：从“训练主导”到“推理主导”
过去两年，AI算力市场需求由大模型训练主导——厂商比拼的是“能训练多大规模的模型”。但随着Agent的规模化落地，推理正成为算力消耗的主战场。德勤预计，全球推理负载占AI算力比重将从2023年的约1/3提升至2026年的约2/3，未来有望超过80%。英伟达则预测2027年AI推理芯片潜在市场规模可达1万亿美元。
转变二：从“峰值算力”到“持续吞吐”
训练任务追求的是峰值算力——能在最短时间内完成模型参数更新。而Agent的推理任务追求的是持续稳定的吞吐能力：生产环境中的Agent需要7×24小时响应业务请求，任何延迟抖动都可能导致业务流程中断。这就要求算力基础设施从“跑分竞赛”转向“稳定竞赛”。
转变三：从“单点优化”到“集群协同”
当Agent任务需要跨节点并行时，网络性将直接决定算力利用率。大模型推理中，GPU计算完一个Batch只需要几毫秒，但将上下文数据同步给其他节点却可能花费几十毫秒。这意味着，单颗GPU的性能再强，如果网络互联跟不上，整体效率依然会被拖累。算力竞争的焦点，正从“芯片层”跃迁至“数据中心集群层”。
Token出海的本质，可定义为中国本土AI模型通过全球标准化API接口，向海外市场输出“推理即服务”，并按Token实际处理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。
海外用户的推理请求传输至部署于中国境内的数据中心，依托本地电力供给与国产算力集群完成计算，再将结果返回至海外终端。此过程虽无物理电力输出，却通过算力服务的价值转换，实现了“电力价值”的间接出口，形成了独特的非实体能源贸易路径。
国产大模型能够在全球市场快速抢占份额的核心动因，在于构建了高度集约化的成本控制体系。尽管中美在单位算力采购成本上趋近，但能源成本优势则成为中国大模型竞争力的关键支点。据Global Petrol Price 2025年6月数据，中国企业用电均价较美国低约25%，相较英、德等欧洲工业国差距更为显著。这一能源成本差在大规模推理场景中被充分放大，形成可持续的定价优势与利润缓冲。
无论是Token需求井喷，还是算力需求重构，共同指向一个更本质的命题：AI产业正从“模型能力竞赛”迈入“算力效率革命”。
过去两年，参数规模、上下文长度、多模态能力是衡量AI技术的标尺。而当OpenClaw这类Agent将大模型推向真实世界的物理环境，焦点变成了“能否以更低的成本、更稳定的性能，支撑海量Token的持续流转”。这不仅是技术路径的切换，更是产业逻辑的根本变革。
值得关注的是，这一轮算力变革并非简单的“芯片堆砌”。从系统协同设计到液冷散热普及，从光铜并行的互联架构到私有化部署的刚性需求，基础设施的每一个环节都在经历精细化重构。这意味着，未来的AI基础设施红利不再属于GPU最多的玩家，而是属于那些能在“每瓦电力产出的Token量”这一新标尺上持续攀高的企业。
Token（词元）也正成为AI时代的新质生产力单位。当Agent深入商业、金融、医疗、教育、供应链等各类场景，当智能体从“辅助工具”演变为“业务执行者”，Token本质上衡量的是一个经济体数字化、智能化的深度和广度，而这恰恰取决于我们将如何构建能够承载指数级Token需求的算力底座。
Token出海不仅构成中国AI产业从技术追赶到商业化输出的关键跃迁，更代表一种全新的资源型服务贸易范式——以算力为媒介、以电价为锚点、以智力为终端，在数字全球化进程中构建起兼具战略纵深与成本韧性的产业护城河。
Token经济正在全球刮起风暴。
近日，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token“词元”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。
从Token到“词元”，不仅是名字的确认，更是AI新型商业逻辑一次重构。
在这套新商业逻辑中，中国正成为全球Token消耗增长最快的市场。2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
IDC数据显示，中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上。同时，由于智能体任务执行密度和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级增长。
随着全球Token需求爆发驱动AI算力从“训练主导”转向“推理主导”，中国凭借能源成本优势通过Token出海构建起以算力为媒介、电价为锚点的数智贸易新范式。
根据第三方AI模型聚合平台OpenRouter的最新数据，2026年3月16日至3月22日，平台Token周调用量已达到20.4万亿次，环比增长20.7%。2026年2月OpenRouter周度Token平均用量已达2025年Q4周均水平的2倍以上。
中国大模型以4.12万亿Token调用量首次超过美国，全球Top5独占四席——国产大模型正赢得全球开发者的信任和认可。
来源：财联社，OpenRouter，华泰研究
数源：OpenRouter，霞光智库研究绘制
一个智能体完成一次复杂任务所消耗的算力，相当于普通用户与ChatGPT对话近万次。此前有分析道：“早期大模型主要处理问答、文本生成等简单交互，单次对话的Token消耗有限；但Agent像‘数字员工’，能自主拆解任务、调用工具、多轮迭代。比如OpenClaw完成一次自动化办公，可能涉及文件读取、邮件发送、数据处理等十多个环节，每个环节都需要大量Token支撑逻辑运算。”
典型AI LLM调度对Token的消耗
资料来源：Token Power Bench
IDC数据显示，中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上。同时，由于智能体任务执行密度和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级增长。
Agent之所以成为Token消耗的“放大器”，根源在于其业务逻辑与传统Chatbot截然不同。传统Chatbot遵循“用户提问—模型回答”的单轮交互模式，Token消耗与对话轮次呈线性关系。而垂类Agent（如金融风控Agent、供应链调度Agent）具备“感知—决策—执行”的闭环能力：它需要自主拆解复杂任务、调用外部工具、多轮迭代验证，直至任务完成。Anthropic实测数据显示，单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话模式的4倍，多Agent协作系统则高达15倍。
当Token消耗从千亿级跃升至万亿级乃至千万亿级，如何解决算力“赤字”？算力需求结构或将发生根本性转变：
转变一：从“训练主导”到“推理主导”
过去两年，AI算力市场需求由大模型训练主导——厂商比拼的是“能训练多大规模的模型”。但随着Agent的规模化落地，推理正成为算力消耗的主战场。德勤预计，全球推理负载占AI算力比重将从2023年的约1/3提升至2026年的约2/3，未来有望超过80%。英伟达则预测2027年AI推理芯片潜在市场规模可达1万亿美元。
转变二：从“峰值算力”到“持续吞吐”
训练任务追求的是峰值算力——能在最短时间内完成模型参数更新。而Agent的推理任务追求的是持续稳定的吞吐能力：生产环境中的Agent需要7×24小时响应业务请求，任何延迟抖动都可能导致业务流程中断。这就要求算力基础设施从“跑分竞赛”转向“稳定竞赛”。
转变三：从“单点优化”到“集群协同”
当Agent任务需要跨节点并行时，网络性将直接决定算力利用率。大模型推理中，GPU计算完一个Batch只需要几毫秒，但将上下文数据同步给其他节点却可能花费几十毫秒。这意味着，单颗GPU的性能再强，如果网络互联跟不上，整体效率依然会被拖累。算力竞争的焦点，正从“芯片层”跃迁至“数据中心集群层”。
Token出海的本质，可定义为中国本土AI模型通过全球标准化API接口，向海外市场输出“推理即服务”，并按Token实际处理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。
海外用户的推理请求传输至部署于中国境内的数据中心，依托本地电力供给与国产算力集群完成计算，再将结果返回至海外终端。此过程虽无物理电力输出，却通过算力服务的价值转换，实现了“电力价值”的间接出口，形成了独特的非实体能源贸易路径。
国产大模型能够在全球市场快速抢占份额的核心动因，在于构建了高度集约化的成本控制体系。尽管中美在单位算力采购成本上趋近，但能源成本优势则成为中国大模型竞争力的关键支点。据Global Petrol Price 2025年6月数据，中国企业用电均价较美国低约25%，相较英、德等欧洲工业国差距更为显著。这一能源成本差在大规模推理场景中被充分放大，形成可持续的定价优势与利润缓冲。
无论是Token需求井喷，还是算力需求重构，共同指向一个更本质的命题：AI产业正从“模型能力竞赛”迈入“算力效率革命”。
过去两年，参数规模、上下文长度、多模态能力是衡量AI技术的标尺。而当OpenClaw这类Agent将大模型推向真实世界的物理环境，焦点变成了“能否以更低的成本、更稳定的性能，支撑海量Token的持续流转”。这不仅是技术路径的切换，更是产业逻辑的根本变革。
值得关注的是，这一轮算力变革并非简单的“芯片堆砌”。从系统协同设计到液冷散热普及，从光铜并行的互联架构到私有化部署的刚性需求，基础设施的每一个环节都在经历精细化重构。这意味着，未来的AI基础设施红利不再属于GPU最多的玩家，而是属于那些能在“每瓦电力产出的Token量”这一新标尺上持续攀高的企业。
Token（词元）也正成为AI时代的新质生产力单位。当Agent深入商业、金融、医疗、教育、供应链等各类场景，当智能体从“辅助工具”演变为“业务执行者”，Token本质上衡量的是一个经济体数字化、智能化的深度和广度，而这恰恰取决于我们将如何构建能够承载指数级Token需求的算力底座。
Token出海不仅构成中国AI产业从技术追赶到商业化输出的关键跃迁，更代表一种全新的资源型服务贸易范式——以算力为媒介、以电价为锚点、以智力为终端，在数字全球化进程中构建起兼具战略纵深与成本韧性的产业护城河。
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