中国工程院院士郑纬民接受《环球时报》专访：中国“Token出海”底气从哪来？

来源：环球时报

【环球时报报道 记者 杨沙沙】日前，在上海举办2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）期间，看不见摸不着却无处不在的Token，成为贯穿所有论坛与展台的核心主线。从沙特政府机构在Minimax展台前的详细咨询，到中外专家对“智能体爆发拐点”的共识，无不指向一个根本变化：中国AI正从“聊天”走向“干活”。中国工程院院士郑纬民在接受《环球时报》记者专访时表示，智能体爆发的拐点已至，行业正从“模型训练工厂”迈向“Token生产工厂”。随着中国大模型在技术、成本与市场方面取得多重突破，一条清晰的“Token出海”路径已经显现。

Token消耗越多，AI就越强吗？

Token是大模型处理信息的最小信息单元。根据国家数据局公布的数据，2024年初，中国日均Token调用量为1000亿；至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。郑纬民认为，这个数字背后有一个根本性的变化：AI的工作方式变了。

他举例称，过去，大模型处理的是简单问答。比如用户问“北京到上海有几种交通方式”，模型回答“汽车、火车、飞机”，消耗的Token很少。但现在，Agent（智能体）出现并且要真正做事。比如“去广州出差三天，把飞机票买好、旅馆订好、每顿饭在哪吃都安排好”，一个Agent要完成上述任务，需要多次调用大模型，还要查询航班信息、酒店预订等各种数据。“这一过程消耗的Token可能是原来简单问答的10倍、100倍甚至1000倍。”郑纬民总结，Token消耗量的暴增，本质上是AI从“聊天”走向“干活”的必然结果。

那么，Token消耗量高，是否意味着干的活多？业界对此有多种讨论。百度创始人李彦宏今年提出“DAA”（Daily Active Agents，日活跃智能体）论，尝试为AI时代定义一套新价值衡量标准——核心是看每天有多少智能体在帮人干活并交付结果，而不是看消耗了多少Token或有多少活跃用户。

在WAIC期间，国际数据公司（IDC）发布行业首份《DAA研究报告》，报告显示，全球活跃Agent数量2025年是2860万个，预计2026年达到7940万个，2030年增长到22.16亿个。报告认为，当全球Agent爆发，DAA将成为全球观察智能经济、衡量AI生产力的重要坐标。

郑纬民认为，DAA是比Token更科学的衡量标准，是对Token认识的一个进步。他举例称，如果一个老板考核员工的标准是“谁消耗的Token多，谁的工资就高”，那它显然不合理。对于Token的衡量体系需要更全面，Token消耗多，不一定产出好结果。而用DAA来衡量，至少更接近“做了多少事”这个目标。

中国业界正向“全面国产化”发展

《日经亚洲评论》近日报道称，印度企业正越来越多地采用DeepSeek、阿里巴巴等开发的中国大语言模型。印度用户评价，美国模型价格昂贵，而且很多基础性工作根本用不着它们。

郑纬民认为，衡量Token“值不值钱”，至少看四个指标：延迟时长，从提问到产生答案，时间越短质量越好；吞吐量，每秒钟产生Token的数量越多、回答越流畅越好；并发能力，同时服务越多用户越好；安全稳定性，能安全输出、系统可靠性越高，Token越贵。

他进一步举例称，如果问一个问题，大模型系统5分钟后才开始回答，这种Token不值钱。如果一秒钟只能蹦出几个Token，回答断断续续，也不值钱。反过来，延迟短、吞吐量大、并发能力强、安全稳定——这样的Token就是高质量的。

郑纬民表示，决定Token质量的核心是算力基础设施。在这一方面，中国业界正向着“全面国产化”迈出坚实步伐。27日，国产存储芯片龙头长鑫科技正式登陆上交所科创板，直接登顶A股总市值榜首，引发全球市场关注。

据郑纬民估计，大概再过一到两年，“如果长鑫科技等国内存储芯片厂商能把HBM（高带宽内存）做好，届时就可以实现大模型输入和输出阶段全部国产化”。

大模型出海的三个必要条件

在19日的上海世博展览馆中国大模型公司Minimax展台，一个沙特官方团队在翻译的带领下详细咨询Minimax H3大模型的功能。Minimax工作人员表示，WAIC期间，日本、韩国、西班牙以及中东国家的参会者，前来咨询大模型的非常多。

目前，包括Minimax在内，已有多家中国公司的大模型成功进入了海外开发者和企业的视野。一个被广泛引用的数据是：2026年2月，在全球模型聚合平台OpenRouter上，中国大模型的单月Token调用量历史性地超越了美国。

几个月前，中国大模型调用量还不明显。郑纬民告诉《环球时报》记者，大模型出海主要用于编程，但国产大模型当时普遍存在一个问题：编不了复杂软件。现在情况正在改变，尤其最近一两个月，国内大模型的编程能力有了明显提升，有些已经和美国主流大模型基本相当。这就满足了出海的第一道门槛——大模型本身的编程能力要足够强。

但要真正实现出海，还需要同时满足另外两个条件：Token工厂要产出高质量Token，输入处理阶段计算快、输出生成阶段内存快，两者都好，产出的Token才是高质量的；价格要合适，要有性价比优势。郑纬民认为，上述条件都满足后，中国“Token出海”就会迎来爆发。

在WAIC展台上，Minimax工作人员繁忙接待海外客户咨询的景象，正是中国大模型加速出海的一个生动注脚。而在这场技术变革的浪潮中，一个更贴近每个人的问题也随之浮现：当AI能力越来越强，尤其是编程门槛被大幅拉低后，年轻人特别是计算机专业的学生，该如何应对？

对此，郑纬民在WAIC期间参与哔哩哔哩（B站）“AI会客厅”直播时提出，AI让“人人都可以写软件”成为可能，这恰恰是巨大的利好——过去需要团队协作的复杂工作，现在个人就能高效完成，极大地解放了生产力。

但这并不意味着计算机专业失去了价值。郑纬民指出，AI目前能编写的主要是普通、不太复杂的软件，而真正的价值高地属于那些懂系统、懂体系结构的高端人才。他们能提出关键的优化要求，让软件从“能用”蜕变为“好用”。

“如果你能上985、211的好学校学计算机，大胆去学。你的价值不会被AI替代，反而更高。如果你只能上普通学校的计算机专业，不如去学一个其他专业，把本专业学好，再结合AI工具来编程，价值更大。”郑纬民表示，AI时代，提问能力就是核心竞争力，把本专业基本知识学扎实，才能用好AI这个放大镜。