Token经济到来,解析互联网大厂的布局与冷思考
3月初,腾讯在深圳总部楼下设立“龙虾站”,引发千人排队尝鲜。OpenClaw掀起的“全民养虾”热潮,在短短一个月内让更多人看到了AI Agent深入业务场景的价值,随即推动Token调用量大规模增长

3月初,腾讯在深圳总部楼下设立“龙虾站”,引发千人排队尝鲜。OpenClaw掀起的“全民养虾”热潮,在短短一个月内让更多人看到了AI Agent深入业务场景的价值,随即推动Token调用量大规模增长。国家数据局的数据显示,2024年初,中国日均Token调用量仅为1000亿,到2025年底跃升至100万亿,今年3月已突破140万亿,两年增长超千倍。
Token经济时代已经到来!过去半个月,中国互联网大厂们站在了同一个十字路口,阿里巴巴、腾讯、华为、字节跳动、百度等巨头行动迅速,密集调整动作“追热度”的同时,大厂也有自己的思考:“Token很重要,但引擎的能力更加重要。”
巨头战略卡位
Token是什么?简单来说,它是AI理解和处理信息的最小单位,经常被翻译成“词元”。无论是向AI提问,还是用“龙虾”执行任务,最终都会拆解成Token来运算。它也被认为是衡量AI经济价值的新标尺。
面对Token浪潮的汹涌而至,过去半个月来,多家互联网大厂相继调整了战略布局,以卡位新一轮竞争。
3月27日,2026腾讯云城市峰会首站落地上海,Token成为热词。在腾讯云公布的2026年AI演进路线中,最核心的动作之一莫过于将MaaS平台升级为TokenHub。用户可通过API统一调用混元、DeepSeek、MiniMax等主流大模型,配合Token Plan统一计费,实现多模型间的极低切换成本。腾讯集团高级执行副总裁汤道生坦言,这一变化的逻辑在于强化其全栈工程能力,“主流大模型能力差距正逐步缩小,企业比拼的不再是谁的模型更强,而是谁能通过工程化手段把模型用好”。
阿里巴巴的操作比腾讯更为激进。3月16日,阿里巴巴宣布成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群,由CEO吴泳铭直接挂帅,整合了通义实验室、千问事业部、MaaS业务线,同时新设“悟空事业部”。隔天,阿里就发布全球首个企业级AI原生工作平台“悟空”,将钉钉“打碎”,用AI重写,进展速度之快让人感受到了其转型的决心。

在业内人士看来,阿里巴巴将Token这个词提到了战略高度。吴泳铭在内部信里解释称:“未来大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑,而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行,成为人类与数字世界交互的主要载体。”
巨头的战略卡位与全球趋势几乎同步。在3月举行的GTC大会上,英伟达创始人黄仁勋少见地弱化了芯片叙事,转而瞄准Token经济这块更大的蛋糕。他认为,“Token是新的大宗商品”,而英伟达正从造芯片变成造“Token 工厂”。
Token经济“破圈”
为何在一夜之间,Token变成了巨头的“兵家必争之地”?在业内人士看来,OpenClaw掀起的“全民养虾”热潮,大大加快了Token经济“破圈”的进程。
腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在接受记者专访时,将这一转折称为“重要的分水岭”。他认为,OpenClaw的出现让AI从“可对话”变成了“可执行”,这波热潮极大提振了B端企业使用AI大模型的意愿,应用场景也因此极大丰富。而B端市场的意愿提升,恰恰是当下最大的增量市场。

字节跳动的数据显示,截至去年12月,豆包大模型日均Token调用量超过50万亿,其中企业客户占比高达80%。彼时,火山引擎总裁谭待就发现,虽然火山引擎的Token消耗有相当比例来自于字节的“内循环”,但累计使用上万亿Token的外部客户已超过100家。
在腾讯侧,李强同样观察到了这一趋势:“过去算力需求主要来自大模型公司、具身智能等技术强相关企业,但Agent热潮让越来越多不同行业的企业开始主动拥抱AI。”他举了两个典型案例,比如在客服领域,AI Agent已升级为质量检查员,能够自动分析数千条客服录音,识别回答是否标准、客户是否满意,替代以往低效的人工抽查。他还透露,徐汇区政府就已积极开发了不同的Agent,来处理公积金咨询、证照办理等业务。
在前不久刚举行的华为中国合作伙伴大会2026上,华为高级副总裁李鹏判断认为,Token经济时代已经到来,“中国日均Token消耗量已突破百万亿,平均每1.5天就有一个新模型诞生,这意味着多智能体协同能力正日趋成熟,推动AI从辅助工具走向企业核心生产环节。”华为方面预计,2025年是“行业Agent元年”,行业建成多个试点;2026年,行业Agent将逐步进入核心生产系统。
引擎比油耗更重要
在Token调用量狂飙突进的热潮中,大厂也有自己的冷思考。李强把Token比作汽油,企业“养龙虾”比作车,每次企业发动引擎跑业务,都得掏钱买汽油,路上跑的车多了,Token消耗总量必然会急速提升,“但如果科技企业只关注汽油的油耗总量,不关注造引擎的经济性,也是不可取的。”
“Token很重要,但绝非唯一指标。”李强进一步解释,如果衡量AI产品只看Token消耗,无人使用的产品无疑是失败的;但成本过高而效率过低的,同样不是好产品。“Token的价格占比越来越高,经济性很快也会被所有企业和个人用户关注到,未来影响Token消耗量的必定是一个好方案——Token很重要,但引擎的能力更加重要。”
这种“引擎优先”的思考,正在成为头部厂商的共识。比如,阿里推出的“悟空”,就定位为“B端AI原生工作平台”,将企业级运行环境、权限控制和Token消耗可控作为核心卖点,试图解决AI在企业落地中“管不住、查不到、算不清”的痛点。腾讯云也首次发布涵盖基础设施、模型、生态到应用的Agent产品全景图,在腾讯云副总裁吴运声看来,这标志着腾讯云全面加速企业级Agent市场布局,进一步加强“用Agent、造Agent、管Agent”的全链路工程能力。华为则透露,华为企业级智能体开发平台AgentArts将于4月30日公测,其开源增强版将于5月30日发布,将智能体的交付时间压缩60%以上。
普华永道刚刚发布的《第29期全球CEO调研中国报告》显示,52%的中国CEO表示应用AI后企业收入有所增加,远高于全球约30%的平均水平,AI已经从投入项变成了回报项。
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