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（来源：财联社）

财联社1月2日讯（记者郭松峤）“我们平台上每天有海量的客服、推荐、风控场景需要调用大模型，Token成本就像悬在头上的‘达摩克利斯之剑’。”一位电商企业的AI技术负责人近日对财联社记者感叹，并道出了全行业的普遍焦虑。

2026年，随着人工智能大模型从技术演示走向产业落地，一个冰冷的现实摆在所有从业者面前：企业主和CIO们开始用商业的眼光，而非技术炫酷的程度，来审视每一笔AI投资。那个决定性的商业天平，最终倾斜到了一个最基础的计量单位上——Token（令牌）。

当智能体应用越铺越开，单个交互会话的Token消耗量呈指数级激增，高昂的成本结构让许多创新在规模化前，就卡死在了“经济账”上。

不过，企业的痛点，正是政策与产业发力的交汇点。

政策引擎：打响“成本歼灭战”的发令枪

进入“十五五”时期，国家对于人工智能产业发展的顶层设计，发生了从“鼓励探索”到“赋能千行百业”的深刻转变。

国家部委层面，国家数据局已将“优化算力资源布局”、“实施全国一体化算力网监测调度工程”列为重点任务，其深层逻辑正是通过优化资源配置和提升使用效率，从源头降低社会使用算力的总成本。工信部则持续推动“国货国用”，鼓励国产AI芯片及服务器等关键环节的生态突破，这不仅是供应链安全的保障，更是通过开放、竞争的市场环境，倒逼技术效能提升和成本下降。

地方的行动更为迅速直接。深圳市在其行动计划中，设定了AI算力综合成本下降的量化目标。更引人注目的是如福建漳州等地推出的“算力券”政策，直接为企业抵扣使用公共算力的费用，实质上是政府出手，替企业分担最核心的Token成本压力。

“这些政策组合拳，瞄准的正是AI产业化最后一公里的障碍——成本。”天使投资人、资深人工智能专家郭涛向财联社记者解读，“它传递的信号是，未来的竞争，不仅是技术高低的竞争，更是将技术转化为经济价值的效率竞争。”

token消耗量指数级增长

Token是大型语言模型处理信息的基本单位。用户输入的每一个字、模型输出的每一段话，都在消耗Token。因此，Token成本直接决定了调用AI服务的价格。

当前的现实是，尽管以DeepSeek为代表的开源大模型极大地降低了创新门槛，但智能体应用的普及却催生了Token消耗量的 “指数级海啸”。

据行业最新数据显示，头部科技公司的月度Token处理量已突破千万亿级别，且年增长率超过十倍。单次交互的上下文越来越长，任务规划越来越复杂，导致单任务Token消耗激增数十倍。

“这好比移动互联网初期，如果1MB流量的价格始终居高不下，就不会有今天的短视频和直播生态。”郭涛指出。他比喻，AI基础设施的 “提速降本” ，将直接决定“人工智能+”在千行百业渗透的深度与广度。

来自多方的数据也有力佐证了token消耗量的指数级增长趋势。

火山引擎最新披露的数据显示，截至今年12月，字节跳动旗下豆包大模型日均token使用量突破50万亿，较去年同期增长超过10倍，相比2024年5月刚推出时的日均调用量增长达417倍；谷歌在10月披露，其各平台每月处理的token用量已达1300万亿，相当于日均43.3万亿，而一年前月均仅为9.7万亿。

华东某大型商业银行科技部负责人告诉记者，该行一年在智能客服、风险审计、投研助手等场景的Token消耗费用已达数千万元级。“随着智能体覆盖的业务越来越复杂，交互越来越频繁，成本压力急剧上升。我们今年技术预算的一个核心KPI，就是实现单位智能业务成本的显著下降。”

这一诉求在今年以来变得尤为迫切。据财联社记者了解，包括浙江、江苏在内的多个制造业大省，在推动“智改数转”过程中，已将“AI应用成本”作为企业申报专项扶持资金的重要评估维度。

当使用量达到“百万亿token/月”的量级时，哪怕每百万token成本只下降1美元，也可能带来每月1亿美元的成本差异。浪潮信息首席AI战略官刘军认为：“token成本就是竞争力，它直接决定了智能体的盈利能力。要让AI真正进入规模化普惠阶段，token成本必须在现有基础上继续实现数量级的下降。”

硬件创新瞄准token成本瓶颈

降本呼声高涨，但为何如此之难？

财联社记者调研了解到，根源在于当前主流的AI算力基础设施，其设计基因源于大模型的“训练时代”。

训练任务像一场持续数月、需要调动全部兵力的“集团军大会战”，追求的是总体吞吐量和稳定性。而当进入“推理时代”，尤其是智能体所需的实时交互推理，任务更像是一场场要求“秒级响应”的“特种部队精确突击”。沿用旧架构，导致了三大核心瓶颈：算力利用率（MFU）严重“倒挂”、“存储墙”瓶颈加剧、横向扩展代价高昂。

面对这一结构性挑战，单纯的硬件堆砌已无解。行业领军企业开始将创新火力集中到系统架构层面，目标是实现Token成本的 “数量级跨越”。

以算力基础设施提供商浪潮信息近期发布的新品为例，其思路颇具代表性。该公司推出的元脑HC1000超扩展AI服务器，并未追求单一的算力峰值，而是瞄准了“单位算力的Token产出效率”这一新靶心。

刘军表示：“我们看到原来的AI计算是瞄着大而全去建设的，五脏俱全，各种各样的东西都在里面。但是当我们聚焦降低token成本这一核心目标之后，我们重新思考系统架构设计，找到系统瓶颈，重构出一个极简设计的系统。”

刘军强调，当前“1元/每百万token”还远远不够，面对未来token消耗量的指数级增长，若要实现单token成本的持续、数量级下降，需要推动计算架构的根本性革新。

“这也要求整个AI产业的产品技术创新，要从当前的规模导向转为效率导向，从根本上重新思考和设计AI计算系统，发展AI专用计算架构，探索开发大模型芯片，推动算法硬件化的专用计算架构创新，实现软硬件深度优化，这将是未来的发展方向。”刘军说。