Token2026年Token经济已从概念期迈入商业变现期，需求侧两年增长超千倍、供给侧硬件与电力两头挤压，能效比（每瓦特Token吞吐量）成为真正护城河；国产模型凭性价比与电价优势占全球流量主导，算电协同入规重估绿电价值，MaaS与程序化广告已跑通高壁垒闭环。Abstract: This 2026 Token-economy special report synthesizes ten securities-research papers to decode how inference-side demand, hardware inflation, and power-AI synergy are reshaping the computational economy. It quantifies the explosion in daily Token calls, the five-tier pricing framework, the domestic-model出海 momentum, and the green-power revaluation, then maps the priority chain, substitution space, and decision-linked risks for operators, brands, and industrial capital.

在此对 YouMing Zhang 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在东北大学完成了信息与计算科学专业的学位，专注机器学习与深度学习领域。擅长机器学习、深度学习算法，掌握 Python、Matlab，长期关注深度学习前沿动态。曾在多家科技企业与研究机构从事算法建模与数据分析工作，在人工智能、算力经济等多个行业有丰富的项目经验。

摘要
本文回答以下核心问题：
1. 2026年Token经济的核心驱动力是什么，需求侧与供给侧出现了哪些结构性变化？
2. 算力硬件涨价与电力成本上行，如何重塑Token的定价逻辑与商业壁垒？
3. 国产模型凭什么在全球调用量中占据主导，出海与国产替代的空间有多大？
4. 算电协同写入十五五规划后，绿电价值重估带来哪些增量机会？
5. 中小企业与产业资本应优先切入Token经济的哪个环节，核心风险如何规避？

本文节选自拓端发布的《2026 Token经济学全景报告：算力出海与算电协同新风潮》，如需获取全文内容，可进入拓端官网搜索查看。

引言

做AI应用的创业者最近普遍有一种焦虑：用户量刚起来，云账单就先一步爆炸。这不是个案，而是整个行业从训练时代跨入推理时代后的共同阵痛。当Agent开始7乘24小时不停地替企业干活，Token——这个大模型处理语言的最小计费单元——正以数量级的速度吞噬算力与电力。

本文的核心发现是：Token经济已经越过概念期，进入商业变现的落地期。需求侧两年增长超千倍，供给侧却被硬件涨价与电力约束两头挤压，谁能用更低的能耗生产更多Token，谁就握住了下一轮竞争力。

多家研究机构用扎实的数据揭示了同一趋势：底层算力、电力与AI应用正在重构数字世界的底层商业逻辑。Token不再只是技术名词，而是可计量、可定价、可交易的结算单位。

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一、核心结论：Token经济从军备竞赛迈入商业变现

一句话定调：Token经济的核心矛盾，已从”谁模型更强”转为”谁单位能耗产出的Token更多”，这是中小企业与产业资本都必须重估的底层逻辑。

信息图1：Token需求爆发与算力成本约束（关系信息图）
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从信息图1（Token需求爆发与算力成本约束）中可以看到，一边是日均Token调用量两年超千倍的陡峭曲线，另一边是CPU、存储、代工普遍涨价的成本天花板。两者相向挤压，意味着单纯堆算力已不再是赢家通吃的解法，能效比（行业术语：每瓦特Token吞吐量）才是真正的护城河。这就像汽车的变速箱（行业术语：算力调度），发动机再猛，传动效率不行照样跑不快。

二、政策红利全解读：从”词元”定义到算电协同入规

一句话商业逻辑：政策先给Token发了”身份证”，又给绿电直连开了口子，相当于为整个赛道的长期价值打了制度底仓。

2026年3月23日，Token的中文译名被正式表述为”词元”，同时被定义为大模型处理信息的最小信息单元，具备可计量、可定价、可交易的特征。别小看这次定调——当一个事物能被计量和定价，配套的财税、审计、标准体系就会跟上，这是产业从混沌走向规模化的前提。信通院已启动”可信Token服务全场景效能评估”，意在建立Token经济的标准化度量衡。

更关键的是，用电量激增叠加”算电协同”被写入十五五规划，绿电直连与绿证交易的价值迎来制度性重估。对布局西部绿电、智算中心的企业而言，这不再是单纯的概念叙事，而是有明确政策背书的中长期催化。

三、行业景气度基本面：需求井喷、开支飙升、市场破万亿

一句话投资逻辑：景气度不是单点脉冲，而是从调用量、资本开支到云市场同时在走上行通道，确定性较高。

国内科技巨头的AI资本开支正在上演高强度军备竞赛。这一点在图2（国内科技巨头AI资本开支）里看得最清楚。截至2026年一季度末，腾讯用于AI相关的资本开支付款为三百七十亿元、计入当期资本开支三百多亿元（同比增约一成六、环比大增超六成创单季新高）；阿里集团资本支出近二百七十亿元（同比增约一成）；百度资本支出近六十亿元（同比约翻倍）；字节跳动称2026年计划资本支出将超过两千亿元，较此前口径增加约四分之一。

图2：国内科技巨头AI资本开支（阴影条形图图2）
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受AI技术创新推动，我国云计算市场保持较高速增长。从图3（云计算与AIDC市场规模）可以更直观看到这条增长曲线。据中国信通院数据，2024年我国云计算市场规模达八千多亿元（同比增逾三成），2025年预计破万亿、到2030年有望突破三万亿元；生成式AI至少贡献了全球云服务收入增长的一半。AIDC方面，机构预计2027年中国AIDC市场规模将增至近两千亿元（年复合增速近六成）。数据中心侧，测算2025年中国数据中心市场约三千多亿元（同比增约一成五）、2026年预计达三千六百多亿元，需求持续扩张。

图3：云计算与AIDC市场规模（双轴图图3）
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中国日均Token调用量呈现爆发式增长。从图4（中国日均Token调用量）可以看到，据机构统计，2024年初中国日均Token调用量仅千亿级，至2025年底跃升至百亿级，2026年3月已突破140万亿，两年增长超千倍；2026年2月当周，中国模型调用量首次超过美国。中性假设下，国内日均Token调用量未来有望攀升至一千五百亿级，印证推理侧需求持续陡峭上行。

图4：中国日均Token调用量（时间增长对比多边形条形图图4）
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四、产业链投资图谱：从”资源售卖”到”Token工厂”

一句话商业逻辑：产业链价值正在上移，卖机柜的不如卖能效的，卖能效的不如按Token计费的。

按投资优先级排序，第一梯队是智算中心与高能效基础设施，第二梯队是光模块与算力调度，第三梯队是国产芯片与代工，外围是光纤光缆与运营商云网。我们逐个看壁垒与替代空间。

智算中心已成绝对主导。从图1（智算中心能效与机柜结构）可以更清楚看到结构数据。2024年中国智能算力规模占总算力超过八成，新增智算中心贡献同样超过八成；在运营数据中心平均PUE进一步降低，PUE低于1.4的机房占比超过五成，PUE低于1.2的先进机房占比约一成三。从区域机柜供给看，京津冀、长三角、粤港澳大湾区三大枢纽合计超过六成半，仍是全国IDC核心承载地。该环节资金与能耗壁垒极高，但绿电直连、液冷等新技术正在打开差异化窗口。

图1：智算中心能效与机柜结构（灰底比例条形图图1）
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国产模型正凭借极高性价比抢占全球流量。从信息图5（国产模型抢占市场与IDC扩张）可以看到这一拐点的成色。在最新一周全球大模型调用量排名前五中，中国占据四席、合计贡献超过八成六，国产头部模型在消耗量上已稳居全球第一梯队。更值得注意的是，部分国产模型API定价仅为海外主流产品的十分之一到二十分之一，叠加中国工业用电0.4至0.6元每度、显著低于欧美电价的成本优势，国产Token具备碾压式的单位成本支撑。这直接驱动了IDC需求与出海扩张。

信息图5：国产模型抢占市场与IDC扩张（要点信息图）
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五、细分赛道深度拆解：四大赛道按TAM/SAM/SOM推演

一句话投资逻辑：选赛道先看TAM天花板，再看SAM可服务空间，最后看SOM自己能切到的份额，别被总量故事晃花了眼。

赛道一：AIDC与智算中心。整体市场（TAM）对应云计算2030年破三万亿、AIDC近两千亿的盘子；可服务空间（SAM）是AI推理驱动的新增智算中心与高密机柜；可获取份额（SOM）则属于能效比领先、绑定绿电的头部服务商。驱动因子有二：其一是Agent与多模态把Token消耗从数量级推向指数级，其二是全国平均PUE已降至1.42、绿色集约化加速。三年情景上，乐观看AIDC年复合增速维持近六成，中性随电力约束缓步抬升，悲观则受算力通胀与电力瓶颈压制。

赛道二：Token五档定价与Token工厂。整体市场是全部AI调用按速度分层的计费总盘；可服务空间是能跑通”按Token产量计费”的新型智算基础设施；可获取份额属于把电力、GPU、冷却、推理优化打包交付的Token工厂运营商。随着底层算力与电力成本分化，Token经济正演变为类似电力的分层定价系统。从图5（Token五档定价体系）可以看到五档的具体分层：免费层靠广告变现，中级层每百万Token收费3美元，高级层6美元，高速层45美元，超高速层150美元。这反映出按交互速度与使用场景差异化计费的趋势，也把”每瓦特Token吞吐量”推上核心竞争力王座。

图5：Token五档定价体系（半圆环图图5）
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信息图6：Token五档分层定价体系（框架信息图）
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赛道三：算力硬件涨价传导与算电协同。上游算力硬件开启全面涨价潮，这是供给侧对需求爆发的直接定价反馈。从图6（算力硬件涨价幅度）可以更直观看到各环节的涨幅分布。CPU全系列平均涨幅一成至一成半，芯片代工最高涨幅近九成、普遍在半成至两成之间；存储领域消费级DRAM价格涨幅近十倍，NAND闪存普遍上涨两三倍。云服务与算力租赁同步进入涨价实证期。

图6：算力硬件涨价幅度（横向比例条形图图6）
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电力侧，我国数据中心用电量从2022年的一千三百亿千瓦时增长至2025年的近两千亿千瓦时。从图7（数据中心用电量增长）可以看到这条用电曲线的斜率。，占全社会用电比例由1.5%提升至1.9%；预计2030年将超七千亿千瓦时、占比5%以上，2025至2030年复合增速近三成。算电协同写入十五五规划后，绿电直连与绿证交易价值重估，绿电从成本项变为资产项。

图7：数据中心用电量增长（折线图图7）
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信息图4：算电协同与绿电价值重估（进程信息图）
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赛道四：MaaS与企业级Token运营、程序化广告。AI应用落地推动模型即服务（MaaS）调用量井喷。从图8（企业级MaaS调用量）可以看到这一跃迁的斜率，中国企业级MaaS按调用量统计，2024年仅百亿级，2025年跃升至近两千亿级、约增长16倍，2026年预计消耗量将达四万万亿次。MaaS依托高质量数据与SDK闭环，把广告投放从标签定向升级为价值预测，已成为跑通的高壁垒商业模式，也带动广告营销公司切入Token运营新业态。全球程序化广告市场2025年约0.65万亿美元，2026年预计达0.72万亿美元，到2031年将突破1.17万亿美元，AI提升分发精准度正打开横向增量空间。

图8：企业级MaaS调用量（刻度线图图8）
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信息图3：MaaS与程序化广告商业模式（关系信息图）
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图9：全球程序化广告市场（圆环图图9）
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六、预期差挖掘：市场以为在烧钱，实际已跑通闭环

市场普遍认为：Token经济就是大模型军备竞赛，巨头烧钱、中小企业没机会。实际情况是，国产模型凭性价比与电价优势已稳居全球流量主导，MaaS调用量一年暴增近16倍，商业闭环其实已经跑通。被忽视的关键变量是”每瓦特Token吞吐量”——它把竞争从”堆卡”扭转为”能效”，恰好是中小服务商、西部绿电、国产芯片最能发挥的战场。

预期差带来的机会在于：市场还在盯着GPU绝对数量，超额收益却可能藏在单位能耗产出、国产算力替代与绿电资产重估里。预期差对应的风险则是：若电力与高端算力供给跟不上需求斜率，涨价传导会侵蚀下游应用利润，先活下来比先冲规模更重要。

从信息图2（科技巨头AI资本开支与硬件涨价）可以更完整看到开支与涨价的对冲关系。

信息图2：科技巨头AI资本开支与硬件涨价（要点信息图）
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七、机构观点对比表

报告名称	核心结论	关键数据	分析视角	数据差异原因
华龙证券《Token经济风起之时》	国产Token凭性价比与电价占全球流量主导	全球前五调用量中国占86.47%	景气度与产业链	采用OpenRouter周度调用量口径
华创证券《AIDC系列深度（一）》	推理需求开启全球AIDC新周期	智能算力占总算力超八成	智算基础设施	采用科智咨询算力与机柜统计
中国银河《电力行业篇》	算电协同推升绿电价值	2030年用电占比超5%	电力与绿电	采用中性Token调用量假设
兴业证券《广告营销》	MaaS与程序化广告跑通闭环	企业级MaaS一年增约16倍	应用与商业模式	按调用量口径统计MaaS

表格说明：四家机构对Token经济整体向好判断一致，差异主要来自统计范围与时间周期不同——华龙侧重周度调用量排名，华创侧重算力机柜存量，银河采用中性电量假设，兴业按调用量口径测算MaaS，读者交叉印证即可。

八、风险提示与决策挂钩

风险1：高端算力与电力供给跟不上需求斜率，涨价传导侵蚀下游应用利润。
对决策的影响：这意味着盲目冲规模的AI应用方可能先被成本拖垮，进入时机与单位经济模型比用户增速更关键。
报告没说的是：报告说需求超千倍增长，但没说的是西部绿电外送通道与变电容量存在区域错配，局部可能出现”有电送不出、有卡没电用”的瓶颈。
应对方案：第一步做算力与电力供给的 regional 匹配测算，第二步优先选择绑定绿电直连与长协电价的服务商，把单位Token成本锁死。
社群支持：会员群提供各地智算与绿电供需地图，与900+从业者交流降本实测经验。

风险2：AI投资力度与产品落地不及预期，价格战压缩利润。
对决策的影响：这会影响IDC上架率与MaaS续费，重资产方回本周期拉长。
报告没说的是：报告列了五大风险，但没说的是中小云厂商在头部降价潮中夹缝生存，可能被迫让渡数据权益换算力。
应对方案：签订清晰的算力租赁SLA与数据权属条款，避免过度依赖单一大厂生态。
社群支持：会员群分享算力租赁合规范本与议价要点，降低踩坑概率。

风险3：政策与标准出台速度不及预期，行业度量衡滞后。
对决策的影响：标准化慢半拍会让跨平台Token结算、审计与财税处理悬空，延缓B端采购。
报告没说的是：报告提到信通院已启动效能评估，但没说的是跨境Token结算仍缺统一规则，出海企业面临多套合规。
应对方案：提前按”可信Token服务”框架梳理内部计量与审计流程，储备多区域合规模板。
社群支持：会员群持续更新各国AI与数据合规动态，配专家答疑。

九、行动建议：能力、思维、行动三维度

在能力建设维度，建议中小企业先做自身业务的Token消耗画像，摸清哪些环节是高频推理、哪些可被缓存命中，再决定自建还是采购。

在思维方式维度，建议完成从”拼算力规模”到”拼单位能耗产出”的认知转型，把每瓦特Token吞吐量当成和毛利率同等重要的指标。

在行动落地维度，本周可做的事有三件：第一，调研一家绑定绿电直连的智算服务商并索取单位Token报价；第二，测试国产模型的API性价比与稳定性；第三，把内部重复性任务清单梳理出来，评估Agent替代的可行环节。

总结

1. Token经济已从概念期迈入商业变现期，核心矛盾转为”单位能耗产出的Token数量”，能效比成为真正的竞争护城河。
2. 需求侧两年增长超千倍、供给侧硬件普涨与电力约束两头挤压，五档分层定价正把Token变成”类电力”的结算商品。
3. 国产模型凭性价比与电价优势占全球流量主导，算电协同入规重估绿电价值，MaaS与程序化广告已跑通高壁垒闭环。
4. 风险集中在算力电力错配、价格战与标准滞后，决策挂钩单位经济模型与绿电绑定，比单纯冲规模更稳健。

本专题内的参考报告（PDF）目录

1. 华创证券研究所：《AIDC系列深度研究报告（一）：Tokens爆发，推理需求开启全球AIDC新周期》（2026）
2. 国信证券研究所：《计算机行业Token出海专题报告国产模型抢占市场IDC需求迅速扩张》（2026）
3. 国信证券研究所：《计算机行业北美大厂AI收费模式变革：从Tokens到PTU的演进与投资机遇》（2026）
4. 华龙证券研究所：《计算机行业深度报告：Token经济风起之时》（2026）
5. 华源证券研究所：《AI应用追寻系列报告（五）：Token经济学新模式是怎样运行的？》（2026）
6. 中国银河证券研究所：《Token经济研究系列之电力行业篇：算电协同谱新篇，绿电价值迎重估》（2026）
7. 兴业证券经济与金融研究院：《广告营销：纵向AI智能化提升分发精准度，横向拓展Token运营新业态》（2026）
8. 华泰研究：《量化测算Token出海对中国电力的弹性——AI能否带动电力提前跨越周期底部II》（2026）
9. 清新研究团队：《Token经济学全景报告》（2026，图像型）

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文章图表清单

序号	图表名称	图表类型
图1	智算中心能效与机柜结构	灰底比例条形图
图2	国内科技巨头AI资本开支	阴影条形图
图3	云计算与AIDC市场规模	双轴图
图4	中国日均Token调用量	时间增长对比多边形条形图
图5	Token五档定价体系	半圆环图
图6	算力硬件涨价幅度	横向比例条形图
图7	数据中心用电量增长	折线图
图8	企业级MaaS调用量	刻度线图
图9	全球程序化广告市场	圆环图
信息图1	Token需求爆发与算力成本约束	关系信息图
信息图2	科技巨头AI资本开支与硬件涨价	要点信息图
信息图3	MaaS与程序化广告商业模式	关系信息图
信息图4	算电协同与绿电价值重估	进程信息图
信息图5	国产模型抢占市场与IDC扩张	要点信息图
信息图6	Token五档分层定价体系	框架信息图

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作者系Token经济与算力产业分析师，拥有多年数据挖掘与行业研究经验。