优配利 “Token”经济学：AI需要重新算账

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　　来源：北京商报

　　“Token”正在成为AI行业最热的词。近日召开的2026中关村论坛年会上，Kimi创始人兼CEO杨植麟、智谱CEO张鹏的话题绕不开它。杨植麟将Token定义为未来的GDP，张鹏直言“Token长期靠低价竞争不利于行业发展”。1000多公里外，腾讯高级执行副总裁汤道生和副总裁李强也分别谈及Token，前者称“同样模型能力下，不同的Harness（脚手架）设计，Token成本相差很大”，后者认为Token切换很容易，黏性弱、补贴一停客户很容易流失。当OpenClaw（网友昵称“龙虾”）们让Token消耗呈指数级爆发，Token不再只是技术名词，而是关乎商业模式的关键变量。

　　Token“烧穿”成本

　　龙虾掀起的智能体热潮，让Token消耗量呈指数级爆发。Token是什么？国家数据局的定义是AI大模型处理信息的最小单元，Token可计量、可定价、可交易。

　　百度千帆平台产品负责人张婷向北京商报记者解释，“它既不完全等于一个字，也不完全等于一个词，而是介于两者之间的一种‘语言碎片’。比如汉字‘我’是一个Token，‘今天’可能是一个Token，但‘国际化’可能被拆成‘国际’和‘化’两个Token。因为大模型面对的语言是全球性的，Token是一种通用的‘最大公约数’，让模型可以用统一的方式处理所有语言和符号”。

　　根据国家数据局消息，2024年初，中国日均Token调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。

　　云厂商与AI大模型企业的反应从2月开始，智谱取消对GLM Coding Plan的首购优惠，套餐价格整体涨幅30%起。3月上旬，腾讯云已上调两款自研模型价格，其中Tencent HY2.0 Instruct模型涨幅达463%，下旬阿里云、百度智能云同日宣布AI算力涨价，最高涨幅34%。

　　对于智能体火爆到Token消耗增长的逻辑链路，张鹏近日做了详细解释：Agent在面临复杂任务时，模型思考的链路很长，Token消耗量非常大，模型推理的成本也相应地提高，因此把Token的价格回归到正常的商业价值。长期靠低价竞争也不利于整个行业的发展。

　　在接受北京商报记者等媒体采访时，李强表示，“Token的经济性很快也会被所有的客户关注到，如果只考虑消耗量不考虑经济性，可能你在用户端的价格或成本会更高，这将对公司的长远健康发展带来负面影响”。

　　Harness“脚手架”藏在水面下

　　Token到底是怎样定价的？张婷向北京商报记者举例拆解，“比如‘今天北京天气怎么样’，加上AI的回答，大概消耗50—100个Token。你让AI写一篇800字的作文，算上你的提示词和完整输出，大概消耗1000—1500个Token”。“换算成钱：目前百度千帆平台上主流模型的价格，每百万Token几毛钱的水平。也就是说，1块钱可以让AI写大约1000篇800字作文。”张婷表示。

　　但当Token消耗量以指数级增长，一个更深层的问题浮出水面：这些Token并非都花在了“刀刃”上。“Token像汽油，Agent像汽车引擎。如果只关注油耗，不关注引擎的经济性和输出能力，客户最终也会舍弃。”李强用油耗来解读Token的效率。

　　Nextie（明日新程）创始人、“小冰之父”李笛也向北京商报记者表示，“Token消耗热指向了一个有趣的现象：Tokenmaxxing（即Token刷量大赛），现在很多开发者和公司在疯狂刷高Token消耗量，甚至将其视为一种‘算力肌肉’的展示。但这种无节制的燃烧会带来巨大的ROI（投资回报率）失衡”。

　　在以上背景下，另一个概念Harness在硅谷和国内技术圈快速出圈。

　　李笛向北京商报记者详细解释，Harness的直译是“马具”或“缰绳”。如果说大模型是一匹力大无穷但方向不定的野马，Harness就是那套能让它在既定轨道上奔跑的约束系统。

　　“AI落地不只是算法题，更是工程题，”汤道生抛出这个判断，“在同样的模型能力下，不同的脚手架或Harness的设计，比如给模型调用什么工具、有层次的上下文工程、长记忆的管理、工作流的实现等，都对实际使用效果与Token成本有很大的影响。”

　　小米MiMo大模型负责人罗福莉在解读OpenClaw价值时也提到这个名词，“OpenClaw把国内那些‘次闭源’水平模型的上限拉得很高，同时可以靠一套Harness（约束控制体系）等诸多设计，保证模型的任务完成度和准确率，把下限保证得很好”。

　　云厂商重造“地基”

　　具体到工程层面，腾讯云智能体开发平台ADP，通过RAG（检索增强生成）、知识库等能力给智能体连接上“图书馆”，让行业专家永远在线。然后是Claw跑在Agent Runtime的安全沙箱：Claw作为智能系统的神经中枢，通过从技能库发现与下载Skills，不断学习与积累连接外部系统的能力，借助大模型来对外收发指令，触发行动；AgentRuntime的沙箱方案还能用于大模型强化学习的程序结果验证，提升强化学习的训练效率。

　　这只是基础设施的冰山一角。

　　“算力的尽头可能就是电力。”李强在采访中透露，腾讯两年前开始探索算电协同，“与合作伙伴在内蒙古利用当地的风电和光储直接为数据中心供电，结合氢能和储能平衡清洁能源的波峰波谷，同时协调算力的高峰期与低谷期，一方面大幅度降低用电成本，另一方面降低碳排放。”

　　另一层的变化发生在调度机制。“当前云计算时代的基础设施是为服务人类工程师设计的，而不是为AI设计的。长远来看，基础设施应该是一个整体，这一整套应该能够自我进化、自我迭代，能够形成一个自主的组织，相当于整套基础设施由一个被认可的CEO来管理，它可能是一个Claw，根据它的AI客户需求，自主迭代自己的基础设施”，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪解释道。

　　值得注意的是，目前头部云厂商拥有双重身份，阿里云、腾讯云、百度智能云都既是Token供给方，也是Token消耗方。

　　根据阿里云最近公布的目标，未来五年，云和AI商业化年收入将突破1000亿美元。同时，阿里集团向员工提供Token额度，鼓励员工在工作中使用先进的AI模型与工具。

　　李强称，“Token肯定是腾讯云非常重要的管理指标之一，但没有把Token放在最高优先级，且用极端奖励政策来推动，腾讯更愿意把精力放在研发更好的引擎上，通过提供好用的AI产品产生真实的Token消耗”。2025年腾讯云实现规模化盈利，“2026年我们不想太激进”，李强直言。

　　当140万亿Token冲击产业，又一轮较量已经开始。

　　北京商报记者魏蔚

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