当词元成为价值标尺，谁来扛起AI下一代底座？

【天极网企业频道】2024年初，我国日均词元调用量为1000亿;到2025年底，跃升至100万亿;今年3月底，已突破140万亿。这一爆发式增长的背后，是AI产业供给逻辑的深层重构。

从大模型时代到词元产能时代

如果说早期词元消耗还集中在人机对话、内容创作等单次交互场景，那么随着智能体的快速普及，词元已经从交互计量单位升级为自动化生产要素：一方面，单智能体的自主规划执行、多智能体的集群协同调度、垂直行业的实时推理决策，持续催生规模化的词元消耗;另一方面，需求形态也从过去零散的一次性调用，转向全天候、流水线式的持续性消耗。用户的提问可以等，智能体的产线不能停。词元工厂，正是这场AI供给侧变革中诞生的全新基础设施范式。

词元(Token)作为大模型处理信息的最小单元，具备可计量、可定价、可交易的特征。而“词元工厂”这一概念，由英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在2026年3月举办的GTC大会上提出。他表示，AI行业的竞争已从“大模型时代”进入“词元产能时代”，未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产词元的工厂。

这一转变的分量，要放在与旧模式的对比中看。传统算力数据中心更像一家五金超市：服务器、显卡、存储作为原材料上架，用户自行采购、组装、调试、运维，门槛和成本都压在使用者一侧。词元工厂则直接交付标准件，企业通过API按需调用问答、推理、生成等能力，按实际消耗的词元数量付费，全程无需自建算力集群。可以说，词元工厂的本质，是把智能从一种技术能力变成一种工业商品：电力是原料，模型是生产线，词元是出厂的标准件。

词元工厂的真正价值，不在于算力的简单封装，而在于将AI能力从技术资产转化为运营成本，彻底改变了企业数字化转型的投入结构。在传统模式下，企业部署AI需要一次性投入巨额资本采购硬件，还要承担技术团队、运维损耗、迭代贬值等隐性成本，大量中小企业被挡在门槛之外。而词元工厂模式下，企业无需预先锁定算力规模，可以根据业务需求弹性调用，将固定成本转化为可变成本，大幅降低了AI的使用门槛。与此同时，词元工厂通过规模化部署、统一调度、工程化优化，能够将单位词元的生产成本降到远低于企业自建的水平，形成显著的规模效应。

成本做减法，产业做加法

随着AI应用的深化，国内已经形成互联网大厂、运营商、算力基础设施厂商三类主体共同推进的产业格局，各自依托优势探索不同的落地路径。

互联网大厂凭借模型与云服务的一体化能力，成为词元工厂的主导力量。例如，阿里巴巴在2026年3月成立ATH事业群，整合通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标，覆盖从基础模型研发、模型服务平台到个人与企业端AI应用的完整业务布局。腾讯将MaaS升级为TokenHub，用户可通过API调用混元、DeepSeek、Kimi等大模型。配合Token Plan统一计费服务，企业能以极低切换成本在多模型之间按需选用。百度智能云将MaaS模型服务全面升级为Token Factory(词元工厂)，提供超过150个SOTA模型调用。

运营商则依托网络基础设施优势，加速从流量经营向词元经营转型。例如，在5月举办的2026移动云大会上，中国移动联合腾讯、阿里、华为、中兴、科大讯飞等生态伙伴发布Token运营生态体系，旨在将词元打造为连接算力、模型、应用与用户的“通用货币”，作为贯穿AI全产业链的通用度量单位和价值流通载体。中国电信推出星辰TokenHub运营服务平台，支撑词元一体化运营，涵盖模型调用、能力调度、场景服务和生态运营需求等。中国联通打造的联通数智依托元景MaaS一站式模型开发与运营服务平台，构建覆盖Token创造、存放、转运、定价全流程的精细化运营体系。

此外，一批算力基础设施厂商也在积极切入词元工厂赛道。例如，在2026联想政企合作伙伴大会期间，联想发布了词元工厂旨在打造一条中国领先、能效卓越的Token生产线，进而帮助合作伙伴以可规模复制、高效交付的算力服务模式，开辟新的营收增长路径。中科曙光发布基于存算协同理念的新一代词元加速方案ParaCache，采用全国产化技术路线，并已在首个全国产十万卡AI超集群曙光8000的推理应用场景完成验证。

不难看出，一条覆盖从算力底座、模型服务，到场景应用的完整链条正在成形，标志着词元工厂已从概念验证进入规模化落地的关键阶段。

正如电力革命孕育出电网，汽车革命造就了高速公路，AI革命同样呼唤属于自身的基础设施体系。词元是AI时代的“数字电力”，词元工厂便是这座时代下的“智能发电厂”，正在重塑整个AI产业的底层逻辑。而这场发轫于供给侧的变革，才刚刚拉开序幕。

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