就在周末，AI算力有一个大消息，引发行业广泛讨论。

那就是，上海电信正式面向用户推出Token算力服务，成为国内首个发布Token资费套餐的运营商。

其推出的“1元对应25万Token”的按量订购模式，不仅支持话费账单支付，更打通了30余款主流大模型的API接口。

这一动作看似是运营商的一次产品创新，实则可能标志着AI时代的核心价值结算单位向“词元（Token）”跃迁。

Token套餐的推出，本质上是将AI的算力、模型调用封装成可度量的标准化商品。

随着AI从“对话交互”向“自主执行”进化，Token作为大模型处理信息的最小单元，已成为衡量智能经济活跃度的新标尺。

据行业公开统计，国内大模型日均 Token 调用量自 2024 年初的千亿级快速增长至当前万亿级水平，多家机构预测未来几年有望维持高速增长态势。

这种快速需求，有望为上游算力基础设施带来新增需求，相关产业链或迎来扩张机遇。

国内Token的优势

首先，Token到底是什么？可能有一些人对这个了解不多。

简单来说，Token是大模型处理信息的最小计费单位，当你让AI写一段代码或者生成一张图片时，AI内部的每一次“思考”、每一个字的读取与输出，都在消耗Token。

Token的大规模生产离不开海量且低成本的算力供给。

在技术迭代与市场需求的双重驱动下，国内算力厂商正通过多卡集群的通信能力强化，来实现算力升级。

这一技术路径对算力硬件产业链提出了更高要求：

1、Token生产的核心在于训练与推理的效率。

随着国产AI芯片及自研训推一体芯片在万卡级集群中的规模化部署，硬件端正在经历从“单点突破”到“系统级优化”的跨越，这有望拉动了国产算力底座的放量。

2、光通信与高速PCB的量价齐升。

在万卡集群中，决定Token产出效率的往往不止单卡性能，也有卡与卡之间的通信瓶颈。

为了打破这一限制，800G乃至1.6T的高速光模块成为刚需，智能网卡与高阶HDI PCB板的需求也随之增加。

3、能源配套

高密度算力集群在吞吐Token的同时，也带来了热量堆积。

传统风冷已触及物理散热的天花板，液冷技术凭借极高的能效比，成为保障智算中心稳定运行的关键支撑之一。

而这三方面，国内产业链带来的优势直接体现在价格方面。

据全球最大的AI模型API平台OpenRouter 2026年最新数据显示，以kimi、DS等为代表的国内大模型集群，其输入和输出成本已降至海外主流模型的十分之一甚至更低。

算力运营与调度

除了硬件基建，如何提升“每单位成本能产出的Token数量”（即Token运营效率）成为竞争关键之一。

运营商推出的AI STORE及相关部门倡导的“算力超市”、“算力银行”模式，或成为推动算力调度与运营平台的潜力。

这方面，具备跨区域、跨周期算力调度能力的服务商，算力互联调度系统，能够将闲置算力资源灵活取用，解决中小企业算力需求“碎片化、临时性”的痛点。

这类“轻资产、重运营”的算力服务商，有望在Token分发与交易环节占据重要生态位。

AI应用端，商业化加速

Token成本的降低和获取门槛的下降，将有望激发中小开发者和企业的创新活力。

当AI能力可以像水电一样按需购买时，有望推动AI应用端加速走向商业化落地。

从目前的产业链发展来看，AI Agent（智能体）、AI广告、AI视频生成以及自动驾驶等或成为落地速度较快的方向。

这些应用对Token的消耗量巨大（完成一次复杂任务往往消耗数十万至数百万Token），是拉动Token经济循环的核心动力。

同时，能够深入垂直行业、掌握核心数据并深度绑定Token解决方案的行业模型厂商，也将建立起极高的竞争壁垒。

写在最后

Token套餐的推出，或是AI算力从“重资产建设”走向“服务”的重要里程碑之一，推动 AI 算力服务走向标准化、可计量的商业化阶段。

同时Token 经济的发展，或将推动产业链价值体系重构与商业模式升级。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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