【科技资讯】《财经》封面：Token经济账本——中国日均调用140万亿，最贵与最便宜相差170倍

“工业时代，电力有一套成熟的计量和定价体系。AI时代，Token的’度量衡’还远未成形。”

《财经》杂志推出Token经济深度封面报道。2026年初，中美科技公司还在鼓励员工”Token冲量”；半年后，账单失控，排行榜消失，额度被砍。Token正在像工业时代的电力一样成为基础生产要素，但其成本、定价和价值衡量体系才刚刚开始建立。

一、核心数据总览

指标	数据
中国日均Token调用量（2026年3月）	超过140万亿，较2024年初的1000亿增长1400倍
IDC预测2026年中国Token调用增速	较2025年增长20倍
全球Token价差	最贵Claude Fable 5约1200元/亿Token vs 最便宜DeepSeek-V4-Flash不到7元，相差170倍
过去三年Token单价降幅	超过90%，但总支出指数级增长（杰文斯效应）
中国头部科技公司单月Token消耗	普遍超过数十万亿，费用高达数亿元
单个研发工程师月Token成本	至少超过2万元
OpenRouter中国模型占比（1-7月）	902万亿Token中中国模型369万亿（41%）
豆包日均Token使用（6月）	180万亿
阿里云Token收入目标	2027财年末AI ARR 300亿元
火山引擎Token月收入（5月末）	超过15亿元，2026年目标超150亿元
月之暗面ARR（6月）	3亿美元，3个月增长约3倍
智谱ARR（7月）	10亿美元，提前半年实现年初目标

二、谁决定了Token成本？

黄仁勋将AI产业分为能源、芯片、基础设施、模型、应用五块。芯片和算法在更大层面上决定Token成本。

因素	影响机制	关键数据
芯片	芯片越强，单位时间生产Token越多，单位成本越低	B300单卡吞吐量是H200的5-28倍，单位成本仅H200的7%-37%
模型迭代	更强模型通过架构创新和缓存优化降低实际使用成本	DeepSeek-V4-Pro比R1低86%（17元 vs 124元/亿Token）
推理优化	调度、缓存命中、量化蒸馏等软件优化	3个月内吞吐量提升超20%；缓存命中+1pct，万亿Token成本降17.1%
能源	电力决定算力集群选址和规模，但权重有限	电力成本通常占GPU数据中心综合成本的10%或以下
出口管制	芯片溢价推高采购成本	H200服务器从4月360万→8月超500万；B300从400-500万→8月1300-1500万
GPU利用率	闲置芯片产出最贵Token	部分地方智算中心利用率仅30%-40%；云厂商可维持50%以上

三、中国的Token真的便宜吗？

“中国Token更便宜”需要分三种场景讨论：

1. 企业API市场：中国确实更便宜

中国旗舰模型（Kimi K3、Qwen3.8 Max、GLM 5.2）价格仅为美国旗舰（GPT-5.6 Sol）的30%-60%；DeepSeek-V4-Flash不到美国中端模型的3%。阿里云、腾讯云、火山引擎对战略客户可五折销售，几乎贴着成本价。

2. 个人/开发者订阅：中国反而更贵

厂商/套餐	月费	1亿Token均价
OpenAI ChatGPT/Codex	$200（约1440元）	12.5元
DeepSeek-V4-Flash	—	6.2元
DeepSeek-V4-Pro	—	17.5元
智谱	—	25元
火山引擎	—	50元
月之暗面	—	95元
阿里云	—	101元

SemiAnalysis验证：$200/月的Codex套餐对应Token价值1.4万美元（按API价折算），Claude对应8000美元。实际使用成本不到列表价的2%。原因：OpenAI/Anthropic仍在大规模融资，短期无需盈利，靠投资人补贴吸引重度开发者。

3. 单个任务的综合成本：国产模型优势明显

《财经》通过OpenCode对20款模型进行60次测试（统计谷歌20个季度200个财务数据并生成Excel）：

模型	平均任务成本	准确率
DeepSeek-V4-Flash	0.25元	100%
DeepSeek-V4-Pro	0.48元	100%
Kimi K3	2.89元	100%
智谱GLM-5.3	3.76元	100%
Qwen 3.8-Max（正式版）	6.21元	100%
GPT-5.6 Sol	7.06元	100%
Claude Opus 5	9.38元	100%
GPT-5.5	10.16元	—

9款模型达到100%准确率（6款国产、3款海外）。但复杂代码任务中，便宜模型反复试错反而消耗更多Token，存在”不可能三角”：最快、最准的通常不便宜；便宜的往往更慢。

四、企业Token管理：从”无限弹药”到精细核算

2026年2月”Token冲量”流行时，有高管号召企业内每人每天消耗10亿Token。三个月后回归理性。

企业	Token管理变化
腾讯	非研发部门年初月额度1500-8000元，6月后普遍砍掉60%以上
小米	从不限额度使用MiMo变为设置个人月上限500元
金山办公	6000名员工6月消耗4万亿Token，月成本数百万元；CEO章庆元推动全员转型全栈工程师
美的	由财务/HR/业务/IT共同制定AI投入产出评估体系，可算清每一个Token的投入产出比
腾讯组织变化	产品团队从大团队协作转向”三五成群”小编队，每人身兼多职；中层管理者被要求进入业务一线

典型案例：

• 腾讯WorkBuddy最初由技术产品专家汪晟杰一个晚上写完原型，后成为公司级AI办公产品
• 《财经》一位无编程基础的研究员，用Codex业余时间搭建包含254个文件、61289行代码的研究工作流——2023年前同等系统需三五人数月

五、Token商业化：让每一个Token产生收入

GPU服务器存在机会成本：一台八卡B300可同时支撑520个聊天用户、70个办公用户或17个代码/智能体用户。算力分配直接决定商业回报。

公司	Token商业化动态
阿里云	启动”515战役”（日均Token收入增5倍）和”830战役”（再增10倍）；2027财年末AI ARR目标300亿元；Token已成独立收入指标
火山引擎	5月月Token收入超15亿元，2026年目标超150亿元且多次上调
字节豆包	超1亿DAU，6月推出付费订阅（68/200/500元/月），从免费转向收费
阿里千问	1月发30亿元补贴，下半年转向收费并推出千问办公智能体
月之暗面	ARR达3亿美元（3个月增3倍）；Kimi K3发布后因算力紧张暂停C端新用户订阅
智谱	ARR达10亿美元，提前半年达标；7月Token套餐涨价超130%
AI硬件	深圳AI玩具：不到20元Token买断授权+芯片/模组/喇叭，让百元玩具开口对话。Token进入物料成本表（BOM）

六、中美两种逻辑，两套账本

中国	美国
勤俭持家：用更少资本支出尽快实现商业正循环	烧钱试错：用大量免费Token补贴开发者，在浪费中探索可能性
2025年7家巨头资本支出约6586亿元，2026年约6836亿元（+4%）	2025年5家巨头资本支出4500亿美元（约3.1万亿元），2026年7600亿美元（约5.2万亿元，+69%）
美国资本开支是中国的4.7倍（2025年）	千亿美元融资支撑OpenAI/Anthropic烧钱
低价API争夺企业调用量，尽快正向现金流	低价订阅争夺消费者和开发者，Codex周活500万→1500万
算法创新弥补算力不足（GLM-5.2以7440亿参数跑出万亿效果；Kimi K3注意力机制创新）	冗余算力扩大探索空间
算力供不应求预计持续到2027下半年	OpenAI 2025年营收130.7亿美元，营业亏损209.2亿美元（每赚1美元亏1.6美元）

浪潮信息董事长彭震认为：”创新是在资源有限的环境下诞生的。缺算力，也许会让中国的技术创新走出一条完全不同的路。”

七、未来变量

1. 供给端：如果华为昇腾等国产芯片持续迭代、性能逼近国际领先水平，中国科技公司是否会开启新一轮价格补贴？
2. 需求端：如果美国资本市场对模型公司长期亏损的容忍度触及上限，OpenAI/Anthropic被迫加速盈利，烧钱换规模的打法能否持续？
3. 价值端：滴普科技创始人赵杰辉指出，AI产业化归根到底要回答一道经济学题——每一个Token创造的生产力价值，能否大于它所消耗的算力、人力、运营成本？
4. 政策端：中国政策部门正在密集调研，希望就Token的质量、成本、定价建立评价体系。Token最终会像电一样，被计量、交易、管理。

工业时代，电和煤的度量衡花了几十年才成形。AI时代，Token这个度量衡的完善才刚刚开始。

来源：《财经》杂志，主笔吴俊宇、研究员周源，编辑谢丽容。本文为公开信息梳理，不构成投资建议。