创赢策略 5分钟大数据读懂词元经济产业链：AI时代“新石油”，全球数字流通货币

　　近日，人工智能领域的两则动态，将“Token”这一技术术语推向了产业与经济讨论的中心。

　　全球AI芯片巨头英伟达宣布推出巨型训练数据库Nemotron-CC，其蕴含的6.3万亿个词元（Token）成为构筑大模型智能的基石。3月23日，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏从官方角度上为Token给出了翻译——“词元”，并首次将其定位为“智能时代的价值锚点”与连接供需的“结算单位”。

来源：央视网

　　从实验室的技术参数，到衡量产业活力的“电力表”，再到可定价、可交易的商业模式核心，“词元”的崛起标志着AI产业的发展逻辑正在发生根本性转变。

　一个以词元为价值尺度、贯穿算力、模型与应用的全新经济体系——“词元经济”正加速从蓝图照进现实。

一、词元经济：智能时代的价值“度量衡”

词元（Token）是AI大模型处理文本、图像、视频等信息的最小可计量单元。每一次与AI的交互，从提问、生成文案到创作图片，其背后消耗与产出的都是词元。

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；到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。2026年1月底以来，部分模型企业创下20天收入超越2025年全年总收入的业绩纪录，反映了以词元计费的新商业模式强大的变现能力。

　　截至2026年3月1日，国内外大模型词元定价与运营成本悬殊，国产模型性价比优势突出。数据显示，国产头部模型Minimax M2.5运行一轮专业测试成本仅125美元，远低于Claude Opus4.6的4970美元与GPT5.2-Codex的3244美元，成本差距达数十倍。

具体来看，一是国内模型词元定价低，Minimax M2.5输入、输出价格仅为Claude Opus的6%、5%，为GPT5.2 Codex（xhigh）的17%、9%；二是单次任务词元消耗更少，Minimax M2.5运行一次测试仅消耗58M词元，仅为Claude Opus的36%、GPT5.2-Codex（xhigh）的29%，这让国产模型在全球市场竞争力拉满。叠加OpenClaw等智能体项目持续拉动，大模型词元消耗量持续创新高，国产模型全球市占率快速攀升。

　　技术进步致使推理成本降低了280倍，然而人们的使用需求却激增，进而导致总体支出增加了2.4倍。词元，正成为驱动智能时代的“新石油”。

　　随着国内数据要素市场化配置改革持续纵深推进，词元经济已形成“数据供给—价值释放”的良性循环，供需两端同步发力，产业发展进入快车道。

二、产业链全景：从“造算力”到“用智能”的价值链条

　产业链图谱

词元（Token）作为AI产业的核心生产要素，已形成“上游造算力、中游转服务、下游做应用”完整产业链。

　　上游是词元生产的硬科技底座，龙头企业包括海光信息、寒武纪、景嘉微（AI 芯片），浪潮信息、中科曙光（AI 服务器/智算中心），以及中际旭创、英维克等配套厂商，为词元生产提供算力基建支撑。

中游是词元流通的关键枢纽‌，以大模型迭代与云服务为核心，承接上游算力并向下游输出服务，科大讯飞、三六零等大模型厂商驱动词元需求，阿里云、腾讯云、优刻得等云厂商则像“电力公司”一样打包算力，成为产业链核心枢纽。

下游是词元消费的价值终端，以智能体商业化落地为核心，AI赋能各垂直场景实现降本增效，汉得信息、万兴科技、用友网络等企业级应用，以及豆包、通义千问等C端产品，直接面向用户消耗词元，打开产业长期增长空间。

词元经济产业链相关企业将在文末集中梳理，以便更系统地呈现产业生态布局。

上游：词元生产的“源头工厂”

　　上游环节负责提供词元生产所需的算力支撑、硬件设备与数据资源，核心增长逻辑是算力供需失衡驱动行业价值提升，整体以国产替代与硬件扩容为驱动力，是词元经济最基础、最核心的供给端。

算力直接决定词元的生成能力与生成成本，是词元经济的核心物理基础。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《“人工智能+”浪潮下，消费智能化的重构与机遇》显示，中国智能算力规模正保持高速增长，预计到2027年，中国智能算力规模将达到2019.9EFLOPS，通用算力规模将达到119.9EFLOPS。

从全球智算基础设施的格局来看，截至2025年8月，美国占据了全球AI算力68.9%的份额，中国以14.5%的占比位居第二，欧洲与日本分别占比6.1%和1.2%。

目前，各主要区域已形成清晰的产业布局战略：美国侧重强化AI供应链的自主可控能力，欧洲的战略路径则是通过对人工智能产业的大规模投资，打造全欧共享的“AI基座”，弥合各成员国的发展差距，为本土工业智算产业发展铺路。

AI芯片是算力的核心载体，也是词元经济的“心脏”，当前国产化替代正全面提速。数据显示，2025年中国AI芯片市场规模已突破1700亿元，达到1780亿元，市场规模持续扩容。以海光信息、寒武纪、景嘉微为代表的国产龙头，不仅将成本较进口芯片降低约20%，更保障了供应链安全，凭借高性价比的算力支撑打破海外垄断，为词元生产夯实自主化底座。

AI服务器与智算中心是词元生产的物理载体，承接芯片输出的算力，支撑规模化算力集群的搭建。市场规模方面，2025年全球AI服务器市场规模达520亿美元，出货量为72万台，预计到2027年市场规模将增长至880亿美元、出货量提升至138万台，行业整体保持高速增长态势。

　　赛道已涌现出诸多代表性企业。例如，浪潮信息AI服务器全球出货量稳居前三，中科曙光依托“天-地”算力协同技术打造差异化核心竞争力，数据港深度绑定阿里云智算中心布局业务等。

配套板块覆盖算力传输、数据标注、散热等全链路需求，是保障算力高效运转的关键支撑，其中液冷赛道增长势能尤为强劲。数据显示，2024年中国智算中心液冷市场规模达184亿元，同比增长66.1%，预计2029年将突破1300亿元，成长空间广阔。

　　中际旭创主导全球800G/1.6T高速光模块供应，筑牢算力传输的效率保障；海天瑞声、博彦科技专注AI训练数据开发与标注服务，夯实了词元生成的数据基础；英维克、高澜股份聚焦液冷散热业务，充分受益于智算中心液冷渗透率从15%提升至40%的行业趋势，可针对性解决算力集群的散热痛点，是液冷赛道的受益企业。

算力租赁是指企业或个人通过支付租金的方式，从持有大量计算资源的服务商处租用所需计算能力的服务模式。对于有大规模算力需求，但不愿或无力承担高额前期固定投资的用户而言，算力租赁提供了一种灵活、高效、低成本的算力获取方案。

　　算力租赁的产品形态多元，主要可分为服务器租赁、虚拟机租赁、GPU租赁，以及存储与网络资源租赁四类。其中GPU租赁是最热门的细分品类，主要面向需要大规模并行计算的场景，如人工智能模型训练、图像处理等，用户可按需租用GPU服务器资源。从运营模式来看，行业主要分为签约制与按需使用两种，其中签约制能够为服务商带来稳定现金流，也具备更清晰的长期业务可预见性。

中游：关键枢纽，词元流通的“电力公司”

这一环节承接上游算力资源，向下游应用场景输出词元服务，核心逻辑为模型迭代加速。MaaS平台与云生态成为算力流转核心，是连接上下游的核心枢纽，主要分为大模型研发、云平台服务、操作系统与生态领域。

大模型厂商是词元需求的直接创造者，通过持续的模型迭代、场景拓展，带动词元消耗规模持续提升。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2024-2025年中国AI大模型市场现状及发展趋势研究报告》显示，2025年中国AI大模型市场规模约495.39亿元，预计2026年将突破700亿元，行业规模保持持续扩张趋势。

　　国内头部厂商已实现通用与垂直领域的双线突破：科大讯飞推出星火V4.0大模型，三六零打造360智脑，昆仑万维（维权）天工4.0、拓尔思海贝大模型各有侧重，目前已在教育、医疗、政务、金融等垂直领域快速落地，私有化部署与API调用量均呈现爆发式增长。

当前，全球大模型迭代已进入竞速时代。行业告别以年为单位的代际更新，转向季度、月度级别的快速迭代；国内DeepSeek、字节跳动、阿里巴巴、Minimax等厂商的迭代周期持续压缩，模型能力快速提升，进一步拉动了词元需求增长。

云厂商作为算力“中间商”，通过采购上游硬件算力并将其打包为标准化云服务向下游输出，是词元流通的核心载体。目前，阿里云、腾讯云、百度智能云稳居国内云服务第一梯队；优刻得自建智算中心算力规模超2000P，推出“模型工厂”降低了中小企业的AI应用门槛；神州数码作为国内最大云管理服务商，管理云资源规模超200亿元，为算力流转提供了专业支撑。

　　受AI应用爆发推动，中国云计算市场保持较高增长态势，2025年中国云计算市场规模达10857亿元，以云计算为基座的数智市场格局已初步形成。

大模型需求增长、云计算规模扩容，也有望进一步拉动数据中心基础设施建设。AI应用对计算资源的需求极高，当AI应用商业化进入高速增长阶段，云服务作为主要承载平台，会带来明显的IaaS需求增长；而云厂商的算力、存储都依赖数据中心承载，因此云收入增长会直接刺激物理资源建设投入。

　　数据显示，2025年中国数据中心市场规模达3180亿元，同比增长14.68%；随着大模型需求量进一步扩张，对云计算和基础设施建设的需求有望进一步提升，预计2026年中国数据中心市场规模将达到3621亿元。

　　截至2025年年底，全国已建成高质量数据集超过10万个，为词元生产提供了充足的原料支撑，AI高质量数据供给体系逐步完善。

云服务商通过自研AI芯片建立从底层硬件到上层应用的全链条自主技术体系。自研芯片华为云以“鲲鹏+昇腾”生态为核心，昇腾系列芯片是其全栈自主的AI芯片产品；阿里平头哥推出含光800自研的AI推理芯片；腾讯投资如燧原科技等AI芯片初创公司，也推出紫霄AI推理芯片并成功流片。

　　国内云厂商在芯片采购商正逐步提升国产算力占比，并与国产芯片供应商紧密合作，云服务商加大投资大型智算集群建设。如海光DCU系列GPU与阿里云异构计算平台兼容，应用于大数据分析和AI训练场景。

中国生成式IaaS市场持续快速迭代，头部格局加速收敛。数据显示，2024 年中国AI IaaS市场份额，阿里云、华为云、火山引擎位列前三。阿里云依托云资源规模优势和PAI及灵骏产品能力，在大模型训练及大模型推理IaaS市场，均位列第一。

完善的网络基础设施是构建高效、稳定传输通道的基础，能够确保词元在供需方之间快速流通。数据显示，2025年全国新建光缆线路长度达 211万公里，全国光缆线路总长度已达7499万公里，为词元的高速流转筑牢了网络底座。

下游：价值终端，词元消费的“应用市场”

下游是词元价值最终变现的核心环节，其关键在于智能体（Agent）与行业应用的规模化落地，形成从技术供给到商业价值的完整闭环。

企业级应用构成词元经济降本增效的主战场，AI与传统行业深度融合，商业模式成熟、落地成效显著。iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，全球AI智能体整体市场规模在2025年迅速飙升至372亿美元。

　　一批头部企业已跑出可复制路径：汉得信息助力银行智能客服人工替代率达65%；万兴科技聚焦音视频AI创作，实现“一句话生成成片”，海外用户增长超200%；用友网络推出AI+ERP融合产品，付费率提升至35%，服务超600万家企业客户；蓝色光标营销AI收入占比突破40%，焦点科技AI麦克助力中小企业获客效率提升50%。这些标杆案例印证了词元在产业端的规模化变现能力。

C端应用则是词元经济触达大众的关键入口，凭借海量用户基数与高频需求，为词元消费提供坚实基础。字节跳动豆包、阿里通义千问、DeepSeek、百度文心一言等产品，围绕智能对话、内容生成、创意设计等场景快速渗透，用户规模持续暴涨。

　　截至2025年6月，国内生成式AI用户规模达5.15亿人，普及率36.5%；2025年12月，APP端Top20 AI应用合计月活8.37亿，Web端合计月活13.11亿，较年初大幅增长，成为词元消费的重要支撑。

在行业渗透层面，AI正加速与金融、政务、制造等领域深度融合，推动千行百业数智化转型。大模型为各行业提供创新解决方案，有效提升效率、降低成本、优化决策，当前落地渗透率前五的行业依次为：互联网、金融、运营商、制造和政府。AI算力与实体经济的深度融合，正全面加速产业升级与数字化转型进程。

以金融与能源两大典型领域为例，词元价值的落地效果突出。

　　金融业作为信息密集型产业，是人工智能技术的最优应用场景之一。借助大模型，财务分析时长从数小时压缩至分钟级，效率实现量级提升。目前中国金融行业大模型已进入加速试点应用阶段，内部生产力提升场景（数字运营助手、内容管理、代码生成等）快速落地，业务场景则聚焦财富管理与智能客服，智慧金融正从初期探索迈入深度融合期，推动行业从“数字化” 向 “数智化” 全面升级。

智慧能源系统则聚焦新能源并网的监测、反馈、控制与优化，有效提升电网稳定性，支撑清洁能源规模化发展。随着新能源结构占比持续提升，智慧能源市场空间快速扩张。2023年全球智慧能源市场规模为470.0亿美元，2025年增至1730.7亿美元；中国市场2023年规模为175.0亿美元，2025年接近300.0亿美元，成为词元技术赋能实体经济的重要增长点。

　　面向全球竞争，词元出海成为中国AI产业突破国际格局的核心抓手。依托独特的 “算电协同” 成本优势，中国正引领一场 “词元出海” 的新型数字贸易浪潮。

低成本电力构成Token出海的核心竞争力。中国模型每百万Token输入成本仅0.5–1.5美元，而美国模型高达2.5–10美元，成本差距达5倍以上。

　　这一优势直接推动中国Token出海规模爆发。数据显示，2026年2月第三周，中国模型Token消耗占比达61%，首次超越美国（39%）。过去一个月（截至3月13日），MiniMaxM2.5以 8.67T Tokens、DeepSeek V3.2以3.68T Tokens位列全球第一、第三；过去一年（2025年2月至2026年2月），中国模型Token消耗占比增幅高达421%。这种“电力不出境、算力价值跨境” 的新模式，正构筑起中国AI参与全球竞争的独特壁垒。