中国AI产业迎来历史性时刻。3月25日，词元概念股全线爆发。截至当日收盘，特发信息（000070.SZ）、二六三（002467.SZ）涨停，光环新网（300383.SZ）大涨17.76%，奥飞数据（300738.SZ）上涨7.42%。
这轮市场行情的直接催化剂，来自前两日国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上披露的一则关键数据。他表示，国内人工智能大模型日均词元（Token）调用量已突破140万亿。这一数字较2024年初的1000亿增长超千倍，较2025年底的100万亿也增长了40%以上。
在业内看来，Token调用量的指数级增长的背后，是中国AI产业的变化。随着AI技术从能对话向能决策执行的智能体方向发展，大模型已经进入规模化应用阶段。从算力生产，到算力硬件，再到平台应用，Token经济将成为数字经济发展的核心动力。
140万亿从何而来？
Token作为自然语言处理和大型语言模型中的最小文本单位，是排行榜上大模型调用量的评估标准，也是大模型厂商销售套餐的计费单位。3月23日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上正式将Token的中文名确定为“词元”。两年千倍增长的背后，是中国AI产业在数据供给、应用场景、技术突破的必然结果。
在AI时代，数据已经成为最基本的生产要素。国家数据局持续推进数据要素的确权与流通，让原本分散在政府、高校、企业等各处的数据资产开始流动起来。当高质量的行业数据能够合规、高效地注入模型训练与推理环节，生成的回答便不再是泛泛而谈的泛化内容，而是能直接解决生产痛点的精准方案。
据刘烈宏披露，截至2025年底，全国已建成的高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB，相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。
而支撑起140万亿日均调用量的，是来自千行百业的真实需求。在工业制造、仓储物流等领域，AI与机器人、传感器深度融合，具备了执行复杂任务的能力；在影视行业，AI演员正加快登上舞台；在生物医药行业，AI则重塑药物研发流程。
市场普遍认为，目前，人工智能正加速从实验室走向千行百业和千家万户，成为了像水、电一样的基础设施。特别是AI智能体的出现，使得单次任务的Token消耗量较传统AI提升数倍甚至上千倍。
目前国产大模型已完成从跟跑到并跑的关键跨越，模型轻量化与优化技术日趋成熟，国产模型API调用成本显著低于海外同类产品，好用又便宜的双重优势让Token消耗从少数企业的试点行为成为全行业的普遍选择。
在刘烈宏看来，Token不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的结算单位。他透露，今年1月底以来，有的模型企业创下20天收入超越2025年全年总收入的业绩纪录。
这组数字背后，是一套以Token计费为基础的新型商业逻辑。正如英伟达CEO黄仁勋在2026年GTC大会上提出Token工厂经济学，未来的数据中心不再是存放文件的仓库，而是生产Token的AI工厂。
Token爆发重塑产业链
Token的指数级增长，正在加速AI产业链的重构。这场重构沿着算力基建、算力硬件与高速传输、模型与应用产业链层层传导。
在算力基建层面，数据中心的定位已从存储数据的仓库变为生产Token的工厂。衡量竞争力的标准，不再是单纯的算力规模，而是每瓦电力能产出多少Token。未来，谁能以更低的能耗、更高的效率生产Token，谁就能在竞争中占据优势。
这一转变直接推动了国产GPU企业的业绩爆发。数据显示，寒武纪2025年营收同比增长453.21%，首次实现全年盈利；沐曦股份营收增长121.26%，亏损大幅收窄；摩尔线程营收增长243.37%，亏损显著收窄。
在硬件支撑层面，当模型调用成本降至商业化临界点，AI产业竞争从拼参数转向拼变现。Token作为可量化的计价单位，让AI能力有了清晰的商业尺度。
刘烈宏提到的“20天收入超越2025年全年”正是这一转变的缩影。以大模型企业MiniMax为例，其2025年营收同比增长159%，海外收入占73%，M2系列模型发布后单日Token消耗量较2025年12月增长超6倍。在二级市场，分析师开始用全球Token市场份额、单位Token毛利润等新指标估值AI企业。今年1月上市后，minimax股价累计涨幅超350%，总市值达2360亿港元。
在商业变现层面，平台型企业则成为连接上下游的枢纽。金山云2025年第三季度营收同比增长31%，调整后净利润首次实现盈利，其中来自小米金山生态的收入同比增长84%。这种向上连接算力供应商、向下服务应用开发者的模式，使其在Token的"生产+分发"闭环中占据关键位置。
东吴证券研报指出，AI产业正经历推理需求爆发驱动的系统级重构，算力体系向推理导向转型，沿芯片自研、超大规模集群、长期算力绑定三条路径演进。Token需求爆发已推升算力成本，阿里云、百度智能云先后宣布4月18日起上调AI算力产品价格，最高涨幅34%，标志着中国AI产业告别免费公测时代，正式进入以Token为核心的商业化变现阶段。
不容忽视的是，目前，全球AI竞争已从技术参数比拼转向交付稳定性、生态完善性、场景适配性的综合竞争。尽管中国实现快速发展，但在核心技术底层、生态建设方面仍与海外巨头存在差距。
英伟达CUDA生态历经20年积累，聚集数百万开发者，形成极高转换成本，国产生态尚处起步阶段。不过，现阶段国产厂商也纷纷找寻破局路径。其中，沐曦股份开源自研MXMACA软件栈，试图打造GPU界的安卓；摩尔线程坚持自研MUSA架构，保持CUDA兼容同时培育原生生态；寒武纪依托智能芯片软硬协同，加速高端训练芯片突破。
在技术追赶的同时，规范发展则是行业关注的另一焦点。随着Token成为商业结算单位，其计价、流通、监管的标准化将成为重点，AI伦理与安全标准也将为Token经济划定边界。
不容忽视，最终技术发展指向的仍然是场景化落地。工信部提出到2028年推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级，将为产业链带来持续需求。未来Token消耗将更多来自实体经济真实需求，而非C端娱乐交互，这将使Token经济发展更具根基。
正如行业人士所言，平台价值等于智能密度乘以Token吞吐量，这一逻辑同样适用于整个AI产业。当MiniMax等模型层上市公司的智能密度持续提升，寒武纪、沐曦股份、摩尔线程等硬件层上市公司的吞吐能力不断突破，金山云等平台层上市公司的协同效应充分释放，Token经济的价值将真正涌现。
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