文章作者、来源：中欧国际工商学院

放眼2026年的AI生态，无论是复杂的自主智能体，还是端侧大模型，Token（词元）始终是底层运行的基石。对开发者而言，它不仅是计费单位，更是衡量模型理解力、记忆深度与工程稳定性的核心指标。在全网热议Token的时代，中欧国际工商学院战略学副教授杨蔚，通过Token消耗量的数据表象，洞察了中国AI发展的四个趋势。

2026年3月23日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上公布了一组数字：中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超千倍。在ChatGPT引爆AI浪潮的第四年，经济发展开始有了新的度量衡——Token（词元）。

Tokenomics（词元经济学），这个在Web3时代用来描述分布式网络经济激励机制的概念，在AI时代，开始真正成为价值衡量的载体。

那么，日均140万亿Token消耗量，到底揭示了中国AI发展的哪些趋势？

01 中国模型，正在赢得世界市场

在解读“140万亿”这个数字之前，或许更值得注意的是中国模型在全球范围内的表现。

根据全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据，截至4月第一周，全球大模型总调用量为27万亿Token。其中，中国AI大模型贡献了12.96万亿（环比增长31.48%）。美国AI大模型3.03万亿，中国连续第五周超越美国。

同时，中国模型已在全球大模型调用量中占据了主导地位，MiniMax的M2.5、DeepSeek的V3.2、Moonshot的Kimi K2.5等都是OpenRouter排名前列的中国大模型。

鉴于OpenRouter统计的是世界范围内500多万开发者对400余个模型的调用情况，这意味着中国模型的领先是世界性的。Token出海，正在成为中国AI全球化的一个鲜明特征。

这背后的驱动力，实际上就是最基础的经济学价格原理。

中国模型的价格极具竞争力：DeepSeek V3.2每百万输出Token定价0.42美元（约3元人民币），而美国最先进的闭源模型之一Anthropic的Claude Opus 4.6每百万输出Token定价75美元（约540元人民币），差距超过170倍。

市场对价格的敏感性，在大模型的调用上同样适用。OpenRouter的首席运营官Chris Clark直言，中国模型之所以获得大量调用，是因为它们“在美国公司运行的Agent工作流中占比不成比例地高”。

简而言之，全球开发者——尤其是美国的开发者——在成本敏感的自动化场景中做出了理性的价格选择。

02 中国模型的用户画像：高能力人群

数据中更值得分析的，是中国大模型主导背后，Token都被用来做了什么。根据OpenRouter与a16z联合发布的百万亿Token实证研究报告，编程类任务已从2024年初占总用量的11%跃升至超过50%，Agent驱动的自动化工作流产生了平台上过半的输出Token。

这意味着，大量调用AI的使用者，并非普通终端用户，而更可能是具有经验的开发者和行业专家，将AI嵌入到日常流程性工作的自动化中。

这一画像与中国模型的能力边界高度吻合。相比最前沿的模型，中国模型的主要掣肘在于上下文感知力、复杂推理和输出质量。这使得它们更适合确定性高、理解难度适中的重复性场景——在这些场景中，模型能力上的短板可以通过精准的提示词工程、上下文管理以及人类监督来弥补。

换句话说，如果有精确的提示词和清晰的业务指导，这些模型同样可以实现高质量的任务执行。而具备这种能力的，恰恰是专业开发者和行业专家。

有一个现象值得我们关注：当前阶段AI应用的扩散，更多来自高能力人才进一步提效的尝试，而非拉动经验不足或能力欠缺的员工实现“平权”。

AI的早期红利，首先流向了知道如何驾驭它的人。这意味着，AI目前还没有淘汰底层员工，但正在让顶尖的员工变得更加可怕。AI的红利，正在加速职场的不平等。

03 应用层的爆发和企业级私有化部署

要理解这140万亿的构成，不妨做一道简单的算术题。OpenRouter全平台日均调用量约3万亿Token，其中中国模型贡献约1万亿。考虑到平台上中国模型的调用者大量来自海外开发者，源自中国本土的调用量占比较小。这只是140万亿的零头。

国内云平台——百度智能云、阿里通义、字节豆包、腾讯混元——的公开API调用构成了另一部分。但即便将这些全部加总，与140万亿的总量之间仍然存在巨大的缺口。

全球主要AI平台的公开数据表明，仅云端API这一渠道能够追踪的Token流量，似乎远不足以解释140万亿的总量。

就在4月2日，谜题的答案浮出水面。字节跳动旗下火山引擎披露，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿——一家公司，贡献了全国总量的绝大部分。

驱动140万亿Token消耗的，是AI视频创作的爆发。随着2026年Seedance等多模态视频大模型等爆发，AI视频创作与AI智能体的普及，成为Token调用量高速增长的核心引擎。

以AI漫剧为代表的多模态内容生成，其单次任务的Token消耗量可达普通文本对话的数万倍——一条AI视频的生成与迭代，轻松消耗数千万Token。当这类场景遇到字节这样具备超大规模分发能力的平台，Token消耗量在三个月内翻番，并不意外。

这幅图景，与“千行百业全面AI渗透”的想象有所不同。140万亿的背后，呈现的是一个高度集中的结构：一家公司、一类场景、一个爆发性增长的内容产业。

但这并不减损其意义。字节跳动以一己之力跻身全球Token消耗量前三，本身就说明了中国AI基础设施的承载能力和应用层的爆发潜力，以及中国AI企业能够凭借需求方面的拉动在竞争中实现优势。

AI漫剧的兴起，也代表着一种中国市场独有的路径——AI技术的发展不是从实验室到产业的线性推进，而是消费级内容场景率先引爆规模，反过来倒逼基础设施和模型能力的提升。

当然，以单一内容品类驱动的Token增长能否持续，目前并不确定。AI漫剧的热度，究竟是一个新产业形态的起点，还是重复性内容内卷在AI时代的复现？这个问题还需要时间来回答。

在AI视频驱动的Token洪流之外，另一条线索同样值得关注：企业级私有化部署的静默推进。

自DeepSeek冲击波袭来，中国企业级AI私有化部署的速度令人瞩目。保险公司在内网完成全尺寸大模型的本地部署；制造企业将AI模型适配到产线质检；政务系统基于国产算力搭建专属推理环境；所有主流手机厂商全线接入。

这些私有化部署产生的Token不会出现在任何公开排行榜上，但它们的战略价值可能远高于公开平台上的流量竞争：企业正在将自身的业务知识、流程经验和行业数据，通过微调和持续推理沉淀到专有化模型中，形成难以复制的能力壁垒。

中国AI应用最值得关注的故事，或许不在公开平台的排名上，而在看不见的企业内部。

04 Token作为KPI：一把需要校准的尺子

长远看，驱动140万亿Token单点爆发的微观基础，是千千万万企业的行为选择和注意力分配。140万亿Token消耗这个数字本身的关注度，正反应了Token消耗量正在成为企业衡量AI转型进度、业务智能化水平乃至员工生产力的关键指标。

英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上就明确提出，计划为每位工程师提供相当于其基本薪资50%的年度Token预算——以25万美元/年的Token消耗量作为一线工程师充分利用AI的基准线。他甚至直言：如果一位年薪50万美元的工程师全年只消耗了5000美元的Token，“I will go ape something else.”(我真的会抓狂！)。

Token预算正在与薪资、股权、奖金并列，成为硅谷人才争夺的新筹码。也许不久的将来，你的Token额度可能会决定你在公司的地位。

然而，以Token消耗量为中心的考核体系，也需要警惕其副作用。Token的用量不等于创新，也不等于AI转型的成效。

高Token消耗，同样可能来自Agent工作流的过度设计——不是因为业务需要更多步骤，而是因为每多一次模型调用就多一份可量化的“产出”。

在极端案例中，已经有行业观察者注意到，电商平台上买方的AI砍价机器人与卖方的AI回复机器人在进行自动对话，双方大量消耗Token，平台调用量数据表现亮眼，但并未创造对等的商业价值。

经济学中有一个经典概念叫“古德哈特定律”（Goodhart's Law）：当一个度量标准变成目标，它就不再是好的度量标准。

Token消耗量作为一个技术指标有其价值，但一旦被当作AI能力的等价物，就会系统性地激励“多用”而非“用好”，让过度工程化和低效调用被包装成转型成果。

AI技术发展到今天，它最重要的意义，是让战略意图和业务流程在信息传递层面的执行变得空前便利和可控。

在技术能力指数级增长的时代，或许我们更需要做的，是慢下来，想清楚：企业的目标如何清晰无误地表达和传递给AI。

Token消耗量不是全部，企业真正的AI护城河，是如何更精准、更高效地使用Token——用最少的Token，解决最核心的业务痛点。