“日均调用量突破140万亿”的Token，对普通人意味着什么

（本文作者周迪，同济大学经济与管理学院公共管理系副教授）

一、Token：数智经济时代的新计价单位正在诞生

每一次技术革命，都会催生对经济社会发展具有决定性作用的新生产要素，并重新塑造生产要素之间的相对稀缺性。从英国数学家克莱夫·亨比创造了“数据是新的石油”，到数据被正式纳入生产要素体系，数据作为数字经济时代关键生产要素的地位已成为社会共识。

近年来，我国围绕数据产权、流通利用、收益分配和安全治理展开的制度创新持续推进，数据要素市场建设不断提速。2026年3月30日，世界数据组织在北京正式成立，标志着数据治理进入从国家制度建设向全球规则协同过渡的新阶段。“十五五”规划纲要也明确提出，要健全数据要素基础制度，加快完善数据流通交易规则和标准，建立数据要素价格形成机制。一场围绕数据资源、数据规则和数据价值的全球竞争正在展开。

人工智能（AI）的崛起，数据的应用范围拓展至新行业、新场景，并推动形成新经济业态，催生出数智经济的新范式。与此同时，决定经济活动成效的稀缺资源正在发生变化。数字经济时代，谁拥有更多数据，谁往往具有更强的竞争优势。而在数智经济时代，随着大模型参数规模和推理需求呈指数级增长，真正制约智能生产能力发展的瓶颈开始转向算力。

尽管数据仍然重要，但在大模型时代，将数据转化为有价值生产的能力同样重要，算力基础设施贯穿数据赋能的全链条。《人民日报》提出：“算力已然成为和水、电、燃气一样不可或缺的基础设施”。

当数智经济成为新的经济形态，如何评价一家企业、一个地区到底有多少数智能力成为新的难题？数据天然具有可复制、可共享和场景依赖等特征，同样一份数据在不同场景下可能产生截然不同的价值，因此始终难以形成统一的市场计价标准。但算力水平不同，无论是训练模型还是执行推理任务，其资源消耗都能够以标准化的形式被记录。而这种标准化的、模型处理信息的最小计量单位就是Token，新华社相关报道中也将其翻译为“词元”。

对于大模型而言，每一次提问、每一次推理、每一次生成，都对应着Token的消耗，它既记录着模型处理信息的过程，也记录着智能生产所投入的资源成本与能力。正如工业时代用千瓦时衡量电力消耗、用桶衡量石油产出一样，Token反映了数智经济的活力。国家数据局局长刘烈宏披露，2024年年初，中国日均Token调用量为1000亿；截至2026年3月，中国每日的Token调用量就已突破140万亿，两年间增长超千倍。英伟达创始人黄仁勋预测，2027年全球Token经济规模将达到1万亿美元。

二、从流量到Token：新的财富分配正在发生

如果说流量是数字经济时代的货币，那么Token正在成为数智经济时代的新货币。

数字经济时代，互联网创造的最大商业奇迹，本质上都是流量变现的故事。数据在ToC的消费互联网中发挥着重要的作用，无论是搜索引擎、电商平台，还是短视频和社交媒体，企业争夺的核心资源都是用户注意力及其背后的用户数据。

平台企业可以根据海量用户数据的画像，进行各类商业模式的变现。流量越大，意味着能够积累更多数据、吸引更多广告、促成更多交易，也意味着能够获得更大的商业价值。谷歌依靠搜索流量建立起全球最大的广告帝国，腾讯凭借社交流量构建起庞大的数字生态，抖音则通过算法推荐将用户注意力转化为商业价值。在这一阶段，数据的价值更多体现在流量聚集能力上。

而在数智经济时代，财富创造的逻辑正在发生变化。随着大模型成为新的基础设施，企业竞争的焦点开始从获取流量转向生产智能，数据借助算力形成Token在ToB的产业互联网中发挥价值。

用户每一次与ChatGPT对话、每一次调用AI Agents、每一次生成图片或视频，背后都对应着Token的消耗和流转。Token不仅是模型运行的成本单位，也正在成为AI服务的交易单位。OpenAI、阿里Qwen、DeepSeek等主流模型厂商几乎都采用按Token计费模式，而英伟达出售算力，本质上也是在为Token生产提供基础设施。大量AI应用公司则通过购买Token、加工Token、销售Token服务获得收益。

除此之外，整个Token的商业体系构建正在进行。Token也成为标准化的商品，移动、联通、电信开始推出Token运营套餐，出售标准化的算力服务。业务层面，Token开始助力各行业，医疗领域基于长文本模型构建医疗AI智能体，提高诊疗效率；在人力资源领域，有平台通过AI辅助进行人岗匹配、智能面试等，每日Token平均消耗超过10亿。从底层算力到基础模型，再到Agents和垂直应用，一条围绕Token生产、流通和消费的新价值链正在逐渐形成。

相关专家把这种新的现象描绘为Token经济，我们看到随着模型能力提升和推理成本下降，Token使用量并没有减少，反而呈现爆发式增长。过去企业购买的是人才和资本，个人消费的是内容和流量。可以想象在未来，企业购买的将是Token和智能能力，个人调用的则很可能是由Token驱动的数字劳动力。谁能够以更低成本生产Token、以更高效率利用Token、以更丰富场景消耗Token，谁就更有可能占据下一轮财富分配的有利位置。

三、普通人如何抓住Token经济的新机会？

对于普通人而言，如何抓住Token经济的新机会呢？笔者认为，在Token经济中，普通人真正的机会不在于消耗Token，而在于生产Token、组织Token，并最终拥有能够持续创造Token价值的Agents。

（一）生产Token：把知识变成Token

在Token经济时代，通用知识正在以前所未有的速度被大模型吸收和重构。未来，少数头部基础模型将逐步承载人类社会的大部分通用知识，并持续生产标准化的“通用Token”。然而，真正创造商业价值的生产场景远比通用知识复杂。企业经营中的流程经验、行业规则、专业判断和实践方法，往往隐藏在大量非标准化的专有知识（Know-How）之中。这些知识既难以从公开互联网获取，也难以被通用模型完全掌握。因此，从通用模型到行业模型，再到场景模型，围绕专业知识的价值创造空间依然巨大。

对于普通人而言，这恰恰意味着新的机会。未来最有价值的，不一定是重新创造知识，而是将行业中已经存在的海量知识与自身积累的专业经验、业务理解和实践Know-How结合起来，转化为AI能够理解、调用和迭代的知识资产。例如，律师、医生、咨询顾问、教师、工程师等职业中，无论是行业知识库、专业Agents，还是场景化工作流，本质上都是将个人知识沉淀为可持续生产Token的能力。当知识能够被模型反复调用、持续创造价值时，知识工作者出售的将不再是时间，而是知识背后的Token生产能力。

（二）组织Token：让Token进入生产

如果说知识是Token的来源，那么Agents和工作流则是Token进入生产环节的通道。过去普通人提升收入的主要方式是提高个人能力。而在数智经济时代，一个新的机会正在出现：普通人完全可以借助Agents组织大规模的智能生产力。无论是撰写方案、市场分析、客户服务，还是内容创作、数据整理和运营管理，越来越多原本需要人工完成的工作，正在被拆解为多个Agents协同完成的任务。美国硅谷应聘者甚至开始关注工作岗位能提供多少Token，Token的数量直接关系到工作效率。

对于普通人而言，这意味着竞争方式正在发生变化。一个人的产出将越来越取决于能够调动多少智能资源。一个市场运营可能同时管理多个营销Agents，一个咨询顾问可能同时调用多个研究Agents，一个创业者甚至可以组建由数字员工构成的“单人公司”。谁能够设计更高效的工作流、组织更多的Agents协同工作、让同样数量的Token创造更大的价值，谁就拥有更高的生产效率。工业时代管理工厂，互联网时代运营流量，而在数智经济时代，越来越多普通人将成为智能生产力的组织者。

（三）经营Token：让Agents成为资产

在数智经济时代，Agents有可能成为一种全新的生产性资产。资产的本质并不在于形态，而在于能否持续创造价值。房屋能够产生租金，股票能够带来分红，工厂能够创造产品，而一组训练完善的行业Agents、一批持续迭代的数字员工、一个能够自主完成任务的智能系统，同样能够持续消耗Token并创造价值。当智能开始像劳动力一样参与生产，Agents也开始具备生产性资产的特征。2026年最火的AI现象之一，是开发者圈流行起来的“养龙虾”。越来越多开发者开始部署和管理自己的Agents，让它们持续执行编程、客服、研究、运营等工作。人们讨论的不再只是如何使用AI，而是如何拥有更多能够持续创造价值的Agents。从某种意义上说，“养龙虾”的流行，正是Agents从工具走向资产的一个缩影。

对于普通人而言，这意味着一种全新的财富积累方式正在出现。过去，人们积累的是房产、店铺、设备、账号和粉丝。而在未来，人们还可能积累属于自己的Agents资产，越来越多专业能力将通过Agents实现产品化、服务化和资产化，从而可以运营自己的Agents资产。当越来越多的专业知识被数字化并接入AI系统，一个优秀的Agent甚至有可能像软件一样被订阅，像房产一样产生持续收益。对于普通人而言，拥有并运营属于自己的Agents资产，或许就像互联网时代拥有网站、账号和粉丝一样，将成为数智经济时代参与财富创造的重要方式。

同样是数据，不同的时代创造不同的财富。数字经济时代，数据变成流量，流量变成生意；数智经济时代，数据变成Token，Token变成智能生产力。谁掌握流量，谁定义了过去二十年的互联网，谁掌握Token，谁就有可能定义未来二十年的数智经济。对于普通人而言，未来最大的机会，或许不是成为AI的使用者，而是成为生产Token、组织Token和经营Token的价值创造者。

（同济大学经济与管理学院硕士研究生胡凯对本文亦有贡献）

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