AI还没赚钱，先逼员工刷Token？

2026年，中国AI行业正在上演一个独特的双线叙事。

企业内部，Token消耗量被纳入员工考核，成为衡量“AI使用能力”的新型KPI；

企业外部，多个地方政府纷纷推出Token交易平台，以类似“消费券”的补贴方式直接为企业的使用成本买单。

AI本应是企业降本增效的手段，但企业要求员工“多用”，甚至不惜因此产生无效消耗；同时，源自市场化行为的词元消耗，政府却用“发券”的方式强力干预。

一系列操作看似与互联网初期的 “砸钱换增长、撒网建生态” 如出一辙，但这回有些不一样。

作为大模型处理信息的最小计算单元，1个Token大约对应1个英文单词或1到2个汉字。

它既是AI工作量的度量衡，也是AI服务的计费单位。

Token实际上可以将AI产业链中的算力、电力、智能服务串起来，让AI项目中的计价有了统一的量化单位。

不仅仅是一个简单的专业用语，Token被赋予了更高的政治立意。

今年三月，中国发展高层论坛上，“Token”正式译名“词元”，定位是“智能时代的价值锚点”和“连接技术供给与商业需求的结算单位”。

同月，黄仁勋在GTC大会上提出“词元工厂经济学”概念，直言“词元是AI时代的硬通货”，并预言未来云公司以“Token工厂效率”为核心指标。

中美两方几乎同时将Token推上经济学舞台的中心。

企业新型KPI

简单了解了Token的概念的意义后，回到文章开头提出的现象：为什么在使用Token这件事上，企业会采用过程指标代替结果指标？

作为“烧Token”的第一梯队，互联网公司用福利的形式下发Token，以以培养员工的使用习惯。

腾讯为员工配置年度价值约22万元的AI Token套餐，阿里巴巴为全体员工发放专属Token额度，字节跳动曾在内部信中宣布工作场景AI工具不限额度，业余时间报销50%。[1]

一些激进的公司直接把每天消耗多少Token视为员工使用AI熟练程度的体现，以Token使用量作为员工转正、晋升甚至裁员的依据之一。

比如昆仑万维，对未达标末位淘汰5%-20%；钉钉取消中台，软件变成“日抛品”，全员进入AI化；58同城将AI能力与Token使用作为干部提拔核心标准。[2]

企业采用这种方式追赶AI浪潮的行为其实很好理解，这就像高中学校晚自习，不上课、不考试，但是学生们都得来学校做题，本质上是想让被动学习变成主动学习。

然而，不论是Token消耗量还是AI提交率，都是“投入和过程指标”，不一定代表AI创造了多少业务价值。

李彦宏认为，Token衡量的是成本投入，而非价值产出。阿里淘天集团高层直言：“如果AI不能帮你增加用户的消费频次、提高人均GMV，你的Token就烧错了。” [2]

长期看，AI工具确实能达到降本增效的效果，短期，Token KPI也确实能推动员工拥抱AI、加速组织智能化。

但如果只看用量不看价值产出，可能催生大量形式主义“AI表演”，员工为达标而“刷Token”，反而拖累效率。

企业并非不知道这个缺陷。

在AI生态尚未成熟的阶段，“先用起来”比“用得精准”更具战略优先级，虽然两者之间还存在阶段性张力，但比起花钱办事，企业更怕被未来淘汰。

因为，从国家层面来看，Token经济已经是大势所趋。

政府开始下注

中国日均Token 调用量从2024 年初1000亿增至2025年底100万亿、2026年初140万亿，两年增长超千倍。

IDC 预测，全球年度Token消耗量将由2025年0.0005 Peta Token 升至2030年15万Peta Token。[3]

Token已然成了AI时代的核心生产要素。

今年开始，针对Token的资助，政府发布了一系列的政策。

从“算力超市”到“Token超市”，推行按照Token灵活计费等模式，为企业发放各种工程用券，为一人公司提供各种补贴。

武汉更是做出大手笔，江岸区计划每年统筹5000万元专项资金，包括1000万元Token券、1000万元算力券、500万元模型券、500万元数据券、1000万元场景资金，覆盖七大维度。预计到2028年Token经济相关产业规模突破200亿元，集聚企业超200家。[4]

一方面，Token券可以直接补贴企业Token使用成本，相当于帮中小企业支付“AI入场费”，避免因成本门槛而被排除在AI浪潮之外。

另一方面，资助Token的使用，也就是拉动国产芯片需求，形成芯片到应用的正向循环。

再往深，理解中国紧跟AI竞赛的战略关键，还有一个Token概念，就是加密圈的Token——“代币”。

AI 词元需要一个数字货币代币层来完成结算与资产化，而这个层，要么是数字人民币，要么是美元稳定币，几乎没有中间选项。

美国《天才法案》确立美元稳定币主导地位，而中国正在通过Token经济构建非美元结算的数字化基础设施。

这正是国家推动以数字人民币为结算基础的“Token+人民币”体系的深层逻辑，所以这次以Token为核心的经济站位，不止“烧钱造神”那么简单。

所以我们看到，在Token经济中，政府实质上扮演了集采者的角色，主动创造需求端的规模，从而帮助供给侧（也就是模型厂商）度过“冷启动”期，倒逼基础设施层的迭代，让Token在政策、市场、基建三个层面之间真正流动起来。

这波就叫：用财政资金撬动市场规模效应。

市场还在加码

比起三年前说不清道不明的模糊体系，现在的AI产业链条很清晰：电力→算力→大模型→Token→智能体应用。

在这个价值链条中，Token位于中游，它既是上游算力成本向下游的传递介质，也是下游应用价值的计量单位。

Token经济已经进入粗放增长阶段，当前最主要的特征是：量比价快，量比价值快。

火山引擎累计Token使用量超万亿企业从100家增至140家。阿里百炼MaaS平台Token需求较5个月前增长超过10倍，ARR已突破80亿元，6月季度将突破100亿元。

这也掀起了国内主要云厂商及AI模型服务商的密集涨价。

豆包免费模式下日消耗120万亿Token，仅推理成本理论日超3亿元，字节2025年净利润同比下滑超70%后被迫开启订阅收费。

正是因为大幅加码AI业务的高强度投入，字节覆盖了高端芯片采购、大模型研发、基础设施建设等多个环节。豆包仅推理算力成本每天就高达约1.2亿元，一年就是438亿元，这还不包括模型训练、人员工资、数据中心建设等其他开支。[5]

此前云厂商通过亏损定价和生态让利，充当了吸收上游成本、稳定下游价格预期的“中间缓冲层”。

进入2026年，大模型层定价策略开始从吸收成本转向转嫁成本，Token经济初步显现出整体的涨价态势。

同一市场的两端，一边免费扛不住成本，但一边涨价照样放量。

智谱2026年Q1 API涨价83%，调用量反而同比增长400%，实现“量价齐升”。足以证明，当模型能力足够强、交付足够大价值时，即使单Token涨价，企业也愿意为高质量的智能产出支付溢价，市场正从“比价格”向“比价值”转变。[6]

需求侧agent爆发，让Token消耗出现数量级增长，供给端从能源到芯片全线涨价，让云厂商的底座成本整体抬高。

所以，价格上涨成了必然选择。（关于Token定价，详细内容可参照前期文章：）

再回头看政府补贴，逻辑已然闭环。

当粗放增长转向效率博弈，企业从“用多少“转向”产出多少“，政府从”广撒网“到”精推广“，Token经济自然会从规模扩张走向价值主导。

结语

Token，这个最小计算单元，如今成了AI时代最金贵的计量砝码。

企业内部用它考核生存，政府用它撬动未来，市场则在价格与价值的撕扯中寻找平衡点。黄仁勋在GTC大会上将Token定义为"硬通货"，这不仅是一场技术革命，更是一场关于价值计量权的争夺。

粗放的增长终将让位于效率的博弈，当Token不再是只为消耗的硬通货，成为带来价值增值的生产资料时，人工智能才能真正从量变走向质变。

下一个三年，没人再讨论Token。彼时，词元会像电力一样无处不在、像货币一样无需解释，而AI也抵达了真正的成熟。

参考内容：

[1] InfoQ. 在大厂，Token用少了不“健康”. 2026年5月

[2] 中国企业家杂志.《词元为王：AI时代的新秩序》. 2026年5月

[3] 中泰证券. TOKEN经济学：AI时代的新生产要素与产业重构. 2026年5月

[4] 湖北日报. 每年统筹5000万元专项生态孵化资金 武汉江岸区打造Token经济第一区. 2026年4月

[5] 第一财经. Token称王，大厂的“护城河”变了. 2026年4月

[6] 青橙财经. 中国AI商业化，需要豆包跨出这一步. 2026年5月

公司与行业往期回顾：