Token越来越贵还是越来越便宜？三大定律将给你答案
Token越来越贵还是越来越便宜？三大定律将给你答案
2026-07-03 10:00:00
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过去两年，Token以令人目眩的速度完成了从技术“黑话”到经济“硬通货”的身份跃迁——模型按Token计费、Agent按Token决策、算力按Token调度。随着Token成为智能时代最基础的度量衡，一个更本质的问题浮出水面：Token的流动，如何形成可计量、可交易、可闭环的价值链？
7月2日，主题为
“Token普惠：交付可见价值 重塑AI效能”的联想智汇沙龙在京举办
，中国人民大学高瓴人工智能学院副院长魏哲巍，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长黄伟，联想集团副总裁、联想中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木) ，从学界的理论、研究的度量衡、产业的方法三个维度，与媒体围绕Token经济的产业意义与落地实践展开了深度交流。
联想集团副总裁、联想中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木)
阿木指出：“企业级Token需求量急速增长，Token的成本效率与价值效益将遵循惯性定律、加速定律和奇点定律‘三大定律’。联想将从产业实践层面，推动企业Token投资和价值收益正循环，让Token交付可见的AI价值。”
从成本到价值
Token定价走向分层
“有效Token”成为新标尺
“随着算力使用从训练侧转向推理侧，Token经济学应运而生。”魏哲巍将这种转变生动地比喻为两个阶段：训练像“上学”，要用非常大规模的语料和算力去训一个很大的模型，成本很高。推理像“上班”，每天都在干，每天都在花钱。
中国人民大学高瓴人工智能学院副院长魏哲巍
那么，Token会越来越贵还是越来越便宜？魏哲巍表示，技术突破如线性注意力机制、Agent架构优化、工程提效等，会让Token成本大幅下降；但模型规模持续扩大、参数越来越多且几乎全激活，意味着“高端”Token会越来越贵。他判断，未来Token定价必然走向分层——基础任务用普及的廉价模型，复杂决策用昂贵的强大模型，企业必须在两者之间算好“效费比”。
“单位Token成本持续下降是大势所趋。”阿木从产业实践的角度，提出了Token经济第一定律——惯性定律，他指出，Token成本下降具有三级惯性：芯片与模型的底层技术创新、模算电一体化组合调优、运行态Token的动态调度。以联想与国际、国内GPU厂商联合进行的稀疏注意力计算、投机推理等方式为例，其可将单位Token成本降低50%。他说，“这不是新规律，而是信息革命时代的惯性穿越到了智能革命阶段。”
联想集团副总裁、联想中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木)
但Token单位成本的下降并不等于创造价值量的增加，阿木在会上强调了“有效Token”这一概念，并提出了Token经济第二定律——加速定律。他介绍，单位Token的价值取决于企业流程碳硅融合密度、Agent Harness工程化深度和AI治理与资源保障到位程度三个因素。他强调，三个因素不是简单的加法，“AI嵌入流程后产生的价值，很可能是10倍于作为问答工具使用时产生的价值。”
奇点时刻
统一AI时代度量衡
让企业将进入一个全新价值循环
既然Token的单位成本在下降，单位价值也在提升，为什么很多企业总在算账时感到“越用越贵、越用越亏”？
阿木以Token经济第三定律——奇点定律，回答这一问题，其描绘了总成本和总收益两条曲线：奇点之前，Token总成本快速增长，但主要体现为存量效率改善和浪费降低，并没有创造增量价值。两条曲线相交的“奇点时刻”之后，创新的规模化生产会成为净增量，总价值将更快地超越总成本。届时，企业将进入一个价值增量超越成本投入量的全新价值循环。
奇点时刻将发生在哪一阶段？阿木回应称，“奇点时刻发生在企业成熟度处于3级到4级之间。”会上，阿木展示了联想AI原生企业成熟度模型和企业智能成熟度框架。1级是“+AI价值验证”，属于小范围试点，跑通场景；2级是“+AI广泛推广”，把验证有效的方案全公司铺开，全员上手；3级是“AI生产力建设期”，建设统一数据、算力、底座，设计碳硅融合生产关系；4级是“分域AI原生”，各业务域从头重构流程，业务逻辑以AI为核心设计；5级是“AI全域原生”，企业整体组织、业务、决策完全基于AI重构，全域自主智能运转。他表示，“目前处于3级以上的企业特别少。”
中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长黄伟
黄伟则从产业标准化视角给出了“大多数企业仍停留在3级以下”的原因：Token经济的度量衡体系尚未建立。他指出，当前Token产业面临三大乱象：成本黑箱——部分服务商暗中降低模型精度以节约成本，用户无法获知真实资源消耗，这是一本糊涂账；计量混乱——同一段文本，不同厂商的Token计数差异可达3-4倍，用户无法横向比价，同文不同价；价值脱节——算力投入以FLOPS衡量，却无法直接映射业务产出，多模态场景下Token消耗不可控、成本预判误差极大。
针对这些乱象，Token需要一把统一的“标尺”。如同工业时代有“千瓦时”统一度量电力价值，互联网时代有“GB”统一度量数据流量，AI经济时代也需要一个统一的度量衡，衡量智能的价值、锚定算力的价格、保障交易的公平。黄伟表示：“作为国家AI领域标准化的核心推动者，中国信通院正努力推动Token作为度量衡，将AI服务转化为标准化的计价单位。希望携手联想等产业伙伴，共同实现Token经济的正向循环。”
产业实践
联想全方位布局
让Token交付可见的AI价值
作为产业实践的代表企业，联想正是将Token这把“标尺”转化为企业可用能力的推动者。阿木介绍，围绕“让Token交付可见的AI价值”这一目标，联想已在多个层面展开布局。
在基础设施层面，联想推出了Token工厂，首次将Token生产标准化、规模化，旨在打造一条中国领先、能效卓越的Token生产线，进而帮助合作伙伴实现可规模复制、高效交付的算力服务模式。
与此同时，联想还在近期推出了万全异构智算平台V5.0与联想问天超节点解决方案。万全异构智算平台V5.0依托持续迭代的集群训推加速技术、芯模编译优化技术等九大差异化核心技术，实现了从百卡到万卡规模的全场景覆盖。联想问天超节点解决方案则通过架构创新打破瓶颈，单节点可搭载40张GPU，FP8算力超28 PFLOPS，且实现了全互联低时延、灵活扩展及数小时简易部署。
在方案服务层面，Token Hub是“应用向的降低成本的方法”，通过对多平台、多模型Token的统一接入、调度和管理，联想可为客户提供高价值、高可靠、低成本的Token服务，让企业“跑得更快、省着花钱”。
联想推出的AI Foundry与FDE（前置的开发交付一体化）模式，则为企业级AI原生应用提供开发平台与智能体执行环境，将少数专家的现场交付经验沉淀为可复用的自动化平台，使每个Token调用都能映射到具体的业务指标。
与会嘉宾一致认为，Token正从技术概念走向经济基础设施，但其价值的真正释放还需要学界、标准机构与产业界的协同推动。阿木最后表示，联想将从自身做起，把Token下沉到终端、交付到业务，再把经验复制给客户，帮助更多企业在“起点时刻”到来时，跑出属于自己的价值曲线。