范文仲：Token’s Tokenization

来源：市场资讯

　　来源：数经科技

　　2026年3月，英伟达首席执行官黄仁勋在圣何塞的GTC大会上，将“Token”这个词推向了全球科技产业界的高光舞台。在他充满激情的演讲中，Token不再仅仅是加密货币圈内的专业术语，而是被定义为AI时代的“新大宗商品”——每一个由大语言模型生成的Token，都代表着算力消耗、电力成本和智力产出的精确计量。与此同时，硅谷顶级风投机构a16z在2026年度《Big Ideas》报告中预测AI智能体（AI Agent）将成为Web3网络中的“第一类公民”。这两个看似平行宇宙的信号，实际上指向了同一个深刻的技术经济命题：当人工智能的计算单元与区块链的价值凭证发生融合，一种全新的经济操作系统——去中心化智能体经济（Decentralized Agentic Economy）正在诞生（笔者曾在往期文章中有过详细介绍）。

　　如果说人工智能（AI）是未来社会的生产力引擎，那么Web3则是重构生产关系的制度基础设施。我们认为，在这场变革中，一项未来令人瞩目的创新将是推动AI Token进行代币化（Tokenization），使其成为现实世界资产（Real World Assets， 简称RWA）产品，并在区块链上进行融资与交易。如果我们给硅基的智能赋予金融的属性，把不可捉摸的算法推理能力锚定为可分割、可流通的链上资产，我们将创造一种新型智能资本工具——AI Token RWA。它将深刻重构AI产业融资模式、价值分配逻辑与 Web3 产业应用边界。

　　一、Token的不同概念与关联

　　要理解这项创新，首先必须区分相同名称在AI和Web3领域的不同概念。当黄仁勋和a16z的合伙人们同时高谈“Token”时，他们实际上在谈论两种截然不同却又深刻关联的事物。

　　在AI语境下，Token是大型语言模型处理文本的基本计算单位。它可以是一个词、一个字符或一个子词片段。GPT系列模型中，一个英文Token约等于4个字符或0.75个单词。Token构成了AI推理过程的原子单元：模型将输入文本切割为Token序列，通过Transformer架构计算每个Token与其他Token的关联概率，最终逐个生成输出Token。

　　从经济维度看，AI Token具有三重核心意义：其一，它是计算量的度量单位，模型的输入输出都以Token数量衡量；其二，它是成本与定价的基础，例如OpenAI的GPT大模型按每百万输入Token和输出Token数量进行计费；其三，它是“智识产出”的衡量标准，黄仁勋指出，生成Token的数量就是AI企业的“产量”，生产Token的效率就是其核心竞争力。

　　在Web3语境下，Token（代币）是基于区块链技术、通过密码学保障的可流通数字权益凭证。它本质上是现实世界“权利体”在数字空间的映射与延伸——将所有权、使用权、收益权、处分权以代码形式封装，赋予其全球可流通、可拆分、可编程的新属性。Web3 Token的种类极为丰富：同质化代币（如BTC、ETH）作为网络货币或燃料；非同质化代币（NFT）代表对特定资产的唯一所有权；治理代币赋予持有者对去中心化自治组织的投票权；质押凭证与收益权益则将“工作贡献”直接转化为“所有权份额”。

　　这两种Token的本质差异在于：AI Token是服务器内部的计算单位，不可直接持有，其价值来源于算力消耗与模型质量的乘积，流通机制是按使用量计费的服务消耗模式；而Web3 Token是区块链上的资产，可持有、可转让，其价值来源于网络共识与功能价值的乘积，流通机制是点对点的市场交易模式。然而，正是这种差异构成了二者融合的结构性基础——AI Token代表着算力稀缺性，Web3 Token代表着信任稀缺性，两种稀缺性的乘积，构成了新经济体的价值之源。

　　二、AI Token RWA的金融创新逻辑

　　RWA，即现实世界资产代币化，原本是指将房地产、国债、艺术品等传统物理或金融资产通过区块链技术映射为链上代币，实现资产的流动性拆分与全球流转。而AI Token，则代表着人工智能系统中的核心资源——无论是底层算力（GPU池化资源）、中层模型（大语言模型的参数与权重），还是顶层代理（具有自主决策能力的AI Agent）的使用权或收益权。

　　将AI Token代币化为RWA，是一次从“物质资产上链”到“数字智能资产上链”的范式跃迁。传统的RWA锚定的是物理世界的存量价值，而AI RWA锚定的则是数字世界的增量价值。具体而言，这种金融创新表现为三种核心形态：

　　其一是算力收益权的代币化。在AI训练与推理成本居高不下的今天，集中式的算力中心犹如数字时代的“封建领主”，中小开发者难以负担昂贵的GPU租金。通过将大规模算力集群的未来的算力使用收益权打包，铸造为链上RWA代币，投资者可以法币或稳定币购买这些代币，从而分享算力出租带来的现金流；而算力提供方则提前获得了扩大再生产的资本。

　　其二是AI模型推理分红的代币化。一个大语言模型一旦部署，每次API调用都会产生微小的收入。传统的商业模式是中心化公司独占这笔收益，而代币化则允许开发者将模型的未来推理收益转化为RWA债券或收益聚合器代币。持有者不仅获得了类固收的数字资产，实际上也参与了AI智能的红利分配。

　　其三是AI Agent所有权与治理权的代币化。未来的AI Agent不仅是工具，更是能够自主参与经济活动的数字实体。将一个AI Agent的“产权”或“经营决策权”以NFT或同质化代币的形式上链，使其成为可被投资、可被交易的RWA资产，这标志着我们首次能够像投资一家初创企业一样投资一个数字劳工。

　　这种金融创新的经济学意义在于，它从根本上解决了AI发展中极度缺乏的“未来定价”机制。传统金融市场对AI公司的估值往往陷入市盈率泡沫，因为它们只能投资于封装了AI业务的公司股票，而无法直接投资于AI智能本身。AI Token RWA的出现，使得资本可以精准穿透公司边界，直接对“智能流”进行贴现与交易，极大地压缩了信息不对称带来的摩擦成本，实现了资本与算力、算法的无缝对接。

　　三、AI Token RWA的经济与社会意义

　　AI Token代币化为RWA的浪潮，将对AI与Web3这两大前沿产业产生重塑效应，推动两者从“平行线”走向“深融合”。

　　对于AI产业而言，这是颠覆传统融资与商业模式的“基因重组”。长期以来，AI产业面临着一个致命的矛盾：研发需要海量的沉没成本（购买GPU、清洗数据、消耗电力），而商业化变现却存在巨大的滞后性与不确定性。这种“长周期、重资产”的特征，使得AI创业高度依赖传统风险投资，而VC的短视与对赌往往逼死了很多极具潜力但需长线投入的项目。RWA化融资改变了这一切。它让AI项目方可以直接向全球的流动性池发行资产，以未来的算力产出或推理收益为抵押，可以获得当下的研发资金。这不仅极大地拓宽了融资渠道，更缩短了资本链路，将AI产业的资本引擎从传统的“债务与股权驱动”升级为“资产现金流驱动”。

　　同时，这种模式将彻底激活开源AI生态。开源模型长期以来面临“叫好不叫座”的窘境，开发者贡献了代码却无法获得经济回报。通过将开源模型的微调版本或托管服务RWA化，开源社区可以获得持续的资金反哺，形成“开源贡献-代币融资-商业变现-激励开源”的正向飞轮，从而真正挑战闭源巨头的垄断地位。

　　对于Web3产业而言，这是摆脱“庞氏阴影”、走向大规模应用的“价值锚定”。自DeFi Summer以来，Web3世界一直饱受“缺乏真实收益”的诟病。无论是早期的ICO，还是后来的Play-to-Earn，其经济模型大多建立在后来者为先行者接盘的庞氏逻辑之上，因为链上世界无法生成真实的、独立于代币炒作的商业价值。而AI Token的RWA化，为Web3引入了数字时代最硬核的“真实收益”——AI智能产生的现金流。当DeFi协议中质押的不再是虚无缥缈的治理代币，而是有着明确API调用计费支撑的AI算力收益权时，Web3的金融愿景才真正有了坚实的地基。

　　例如，一个DeFi借贷协议可以接受AI算力RWA代币作为抵押品，向借款人发放稳定币贷款。由于AI算力代币有真实的资产收益支撑，其价格波动相对可控，降低了借贷协议的清算风险。同时，借款人可以用借来的稳定币投资更多的AI算力RWA代币，实现杠杆投资。这种“实体经济资产+DeFi金融工具”的组合，将DeFi从“加密世界的内部游戏”转变为“服务实体经济的金融基础设施”。这将吸引数以千亿计的传统宏观资金（如养老基金、主权财富基金）进入链上世界，因为这些资金寻求的是与实体经济强相关的生息资产。

　　更进一步，AI RWA将重塑Web3的基础设施需求。为了支撑高频、微额的AI推理支付，区块链必须进一步提升TPS并降低Gas费；为了验证AI模型是否真的在诚实运行，零知识证明与全同态加密技术将获得爆发式增长。Web3将不再是炒币的赌场，而是成为运行全球AI商业清结算的中央账本。综合来看，AI产业为Web3提供了强劲的实体价值源泉，Web3为AI产业提供了高效的资本配置与分配网络。两者的结合，将推动AI经济的迅猛创新。

　　四、技术与制度的现实可行性

　　作为一项前沿的金融创新，AI Token的RWA化绝非构建在沙堆上的空中楼阁。从技术与制度的双重维度审视，其现实可行性已经具备了坚实的支撑，尽管仍存挑战，但破局之路已然清晰。

　　在技术可行性方面，首要的难题是如何将链下物理世界的算力与链上数字世界的代币进行无损映射。预言机技术是解决这一问题的关键桥梁。如今，以Chainlink为代表的去中心化预言机网络已经能够安全、低延迟地抓取链下数据中心的GPU运行状态、算力负载率及API调用的财务数据，并将其上链。

　　更进一步的突破在于零知识机器学习的成熟。ZKML允许算力提供者在不知道模型具体参数的情况下，向区块链提交数学证明，验证其确实执行了特定的AI推理任务。这种“计算即证明”的范式，从密码学层面保证了AI RWA底层资产的真实性与不可篡改性，消除了中心化数据源造假的信任风险。

　　此外，智能合约的图灵完备性确保了复杂的收益分配逻辑可以被精确编码。当预言机输入了某AI模型本月的推理收入数据后，智能合约会自动按照预设的比例，将稳定币利息精准打入每一位RWA代币持有者的钱包，整个过程无需人工干预，彻底消除了传统金融中的账务挪用与违约风险。

　　在制度可行性方面，一方面，以瑞士、新加坡、中国香港为代表的法域，正在积极推行虚拟资产与RWA的沙盒监管机制。瑞士的FINMA承认了符合KYC/AML要求的链上资产的法律地位；香港证监会（SFC）更是将RWA纳入了虚拟资产交易平台（VATP）的合规框架内，为代币化资产的发行与交易提供了清晰的许可路径。

　　另一方面，法律工程学的发展为RWA提供了链下权益保障。通过设立特殊目的公司或信托，可以将AI算力或模型的法定所有权合法转移至SPV名下，再通过智能合约将SPV的受益权映射为链上RWA代币。这样一来，代币持有者在法律上成为了SPV的受益人，其权益不仅受代码保护，更受当地民商法的保护。这种“链上代码+链下法律”的双轨治理架构，使得AI Token RWA不再是极客圈的自娱自乐，而是具有强制执行力的严格金融资产。

　　当然，我们也不能忽视技术与制度摩擦带来的挑战。例如，AI模型作为知识产权的估值极不稳定，如何设计动态超额抵押机制以防范清算风险？再如，跨境的链上RWA交易如何满足不同司法管辖区的反洗钱与税务审查？这些问题的解决，需要算法工程师与律师的跨界协作，在零知识身份（ZK-ID）与合规智能合约中寻找隐私与透明的平衡点。但历史证明，技术永远向前，制度的滞后性终将被创新的倒逼所填补，当前的痛点正是下一步技术突破的起点。

　　五、AI Token RWA发行与交易的操作路径

　　将AI Token代币化为RWA并在区块链上融资交易，是一个涉及资产评估、法律架构、技术铸造与市场流通的系统性工程。基于当前的行业实践，我们可以初步设计一条简明且具备可操作性的实施路径：

　　第一步是底层资产的筛选与现金流模型构建。这是整个RWA化的基石。并非所有的AI资产都适合代币化，必须选择那些具有稳定预期现金流的标的。例如，一个已经投入商用、拥有稳定企业客户的大语言模型推理服务，或者一个位于低电价地区、签署了长期算力租赁协议的GPU集群。项目方需要聘请专业的精算师与AI工程师，对底层资产进行严格的财务建模，预测其未来一到五年的算力产出、API调用量及对应法币收入，并扣除运营成本（如电费、带宽、运维），得出净现金流预测。这一模型不仅是对外融资的说明书，更是后续智能合约分润的数学基础。

　　第二步是设立链下法律实体与资产隔离。为了确保合规与资产安全，项目方必须在合规法域设立一个破产隔离的SPV（特殊目的公司）。底层资产的法定所有权必须真实转移至该SPV名下，无论是算力服务器的所有权，还是AI模型的知识产权。同时，SPV与实际运营方签订严格的收益转移协议，规定运营方产生的相关净收入必须全额打入SPV控制的银行账户或链上多签金库。这种破产隔离机制确保了即使原AI公司资产冻结，其已代币化的算力或模型资产也不会被清算，从而保护了RWA持有人的根本利益。

　　第三步是技术架构搭建。构建“资产链+交易链+跨链桥”的技术架构。资产链部署在内地或合规司法管辖区，负责实体资产的数字化和标准化；交易链部署在香港、新加坡等金融自由港，负责代币的发行和交易；跨链桥实现两条链之间的可信数据互通。同时，部署预言机网络，实时采集AI服务器的运营数据并上链，确保资产数据的真实性和透明度。

　　第三步是合规架构设计。根据目标发行地的监管要求，设计合规架构。在香港发行RWA，需要获得证券交易（1号牌）、投资咨询（4号牌）、资产管理（9号牌）等牌照，或者与持牌机构合作。同时，需要聘请律师事务所进行法律合规审查，聘请审计机构对底层资产进行尽职调查，确保符合当地证券法、反洗钱法和投资者保护法规。

　　第四步是代币设计与发行。设计代币的经济模型，包括代币总量、发行价格、收益分配机制、赎回条款等。代币可以设计为收益权型（代表算力资产的收益分成）或所有权型（代表算力资产的所有权份额）。通过证券型代币发行（STO）或其他合规方式，向合格投资者和散户投资者发售代币。发行过程中，需要发布详细的白皮书，披露底层资产信息、风险提示和收益预测。

　　第五步是二级市场建设与流动性管理。在合规的加密货币交易所或专门的RWA交易平台上架代币，建立做市商机制，确保代币的流动性。同时，建立二级市场的监管机制，防止市场操纵和内幕交易。可以考虑引入稳定币作为交易对，降低价格波动风险。

　　第六步是持续运营与信息披露。代币发行后，需要持续披露底层资产的运营数据，包括算力使用率、收益情况、设备维护状态等。通过智能合约自动执行收益分配，确保投资者按时获得回报。定期聘请第三方审计机构对资产和收益进行审计，增强投资者信任。

　　展望未来，AI与Web3的融合正引领我们走向一个新时代。AI Token RWA作为AI与 Web3 融合的核心创新，绝非简单的金融工具迭代。当算法成为资产，当算力成为可投资的商品，当所有人的权益被写入可编程的区块链——我们所理解的“金融”本身，正在经历一场脱胎换骨的变革。它并非没有风险，但它所开启的无限可能性值得每一位关注未来的思考者认真审视。