北京
2026年9月13日，中国工程院院士邬贺铨在2026中国算力大会主论坛上就AI产业发展中Token消耗的合理性问题发表观点。他明确提出："Token的消耗并不是以多为荣，而是以效率为荣。"
Token已成AI产业核心生产要素
邬贺铨指出，Token作为大模型处理信息的最小标准化单元，已从技术概念上升为AI产业的核心生产要素，与模型推理、服务计费、产业规模等关键环节紧密关联。
他援引数据称，国内日均Token消费在今年3月已达到140万亿。这一增长与智能体（Agent）应用的快速普及密切相关——智能体在执行任务过程中需要频繁调用大模型，显著推高了Token调用量，相较传统人机对话模式，调用频次和单次消耗量均明显增加。
价格分化背后的供需结构性矛盾
邬贺铨同时披露了Token价格的变化趋势。2024年，每百万Token价格约为8至15元；进入2026年，普惠模型价格已低至每百万Token 0.02元，而高端推理模型仍维持在每百万Token 10至30元区间。
他指出，Token价格呈现明显分化态势：一方面，普惠模型Token成本的快速下降，推动大模型应用门槛持续降低；另一方面，高端推理模型受供需缺口影响，价格不降反升。邬贺铨透露，头部大模型API输出价格在一年多时间内涨幅超过80%，反映出高端算力资源供给与下游推理需求之间的结构性张力。
以效率取代规模作为衡量导向
针对当前行业中存在的Token消耗攀比现象，邬贺铨强调，应以效率指标而非规模指标作为衡量AI应用价值的核心依据。他再次重申，"Token的消耗并不是以多为荣，而是以效率为荣"，即单位Token投入所产出的实际效果，才是评估AI应用成效的关键。
从产业发展角度看，这一导向与当前高端算力资源紧张的现实相呼应。在普惠模型与高端模型价格分化加剧、API输出成本持续上行的背景下，强调Token使用效率而非消耗总量，对AI产业的可持续增长具有现实意义。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
