1、Token经济学：Token工厂价值锚重构,价格分层与需求跃迁共振本报告导读：Token正在成为AI产业统一计量基准，推动AI商业模式从模型能力展示走向成本、效率和价值的精细化核算。我们认为，随着Token价格长期下行、Agent应用放大调用需求、Token工厂推动算力资源工业化生产，AI产业机会将从单一模型竞争延展至算力基础设施、模型服务和场景应用的系统性机会。投资要点：Token成为AI产业价值锚，统一计量框架加速形成。词元（Token）是大语言模型开展信息解析与内容生成的基础粒度单元。Token计量体系与AI五层产业架构相辅相成，共同构筑AI产业价值拆分、盈利定位与效率核算的核心分析范式

2、。相较于模型参数、算力峰值、硬件装机规模等传统指标，Token具备技术适配性突出、商业通用性较强和产业协同属性显著等优势，有望成长为贯穿AI全产业链的标准化度量基准。Token定价体系逐步成熟，成本、能力与商业策略共同推动价格分层。输入、缓存与输出构成AI调用成本的核心变量，差异化计费反映不同推理环节的成本结构和价值属性。横向比较来看，中美模型价格差距显著，中国高性价比模型正在加速全球Token调用渗透。展望后续，Token成本长期下行确定性较强，但价格体系将进一步走向能力分层：定价锚有望从GPU逐步迁移至能源和知识密度，硬件迭代、推理优化与模型效率提升将推动单位Token成本持续下降;与此同

3、时，低端Token趋向商品化，高价值Token则凭借能力稀缺性具备涨价基础，计费模式也将从单一按量收费演进为订阅、结果导向与算力金融化并行。Token经济打开AI基础设施、模型服务和应用场景的系统性投资机会。Token需求放量正在重塑AI产业供需关系，算力、模型和应用均迎来价值重估。推理需求快速增长加剧算力供给约束，高可用基础设施成为产业瓶颈；Token工厂将算力中心升级为智能生产线，生产效率成为AI竞争新焦点；Token出海则有望推动低成本能源和模型能力转化为全球智能服务供给。风险提示：AI应用商业化落地不及预期，算力供给、能源资源及基础设施建设不及预期，模型价格竞争及技术路线变化。相关报告

4、1Token成为AI产业价值锚词元(Token)是大语言模型开展信息解析与内容生成的基础粒度单元。2026年3月23日，国家数据局正式敲定Token官方中文标准译名为词元，并将其战略定位为智能时代的价值锚点。词元可作为串联技术供给端与商业需求端的标准化结算载体，为AI相关商业模式规模化落地构建了可量化、可计价的底层支撑体系。从产业维度看，词元可类比为驱动AI产业有序运转的数字电力，同时亦是AI商业化服务计费与清算的核心基准单元。若将大语言模型视作智能化算力终端设备，词元即为该设备运行过程中消耗的基础算力当量，也是行业对外商业化服务按量计费的核心依据。Token词元计量体系与AI五层产业架构相辅

5、相成，共同构筑了AI产业价值拆分、盈利定位与效率核算的核心分析范式。2026年3月，英伟达CEO黄仁勋于GTC大会前夕发表署名文章AIIsaFive-LayerCake（AI是一个五层蛋糕)，系统性提出AI产业“五层架构”模型，将产业链自下而上拆解为能源、芯片、基础设施、模型、应用五大核心层级。其中，能源、芯片、基础设施三层构成“AI工厂”，核心职能为制造智能；模型层作为智能能力的核心载体，将算力转化成AI的输出；应用层则面向终端场景实现智能价值的商业化落地，完成价值闭环。从产业流转逻辑看，“五层蛋糕”本质是一条Token的“生产一消费”全链路：能源转化为电力，电力驱动芯片运行，芯片支撑数据中

6、心算力调度，数据中心运行模型，模型为应用提供智能服务，最终应用向用户输出Token并完成价值交付。产业链各环节主体（发电厂、芯片厂商、数据中心运营商等）的商业活动，均围绕Token的生产、流转与消耗展开。“五层蛋糕”模型明确了AI产业的价值分布与盈利节点，而Token则确立了产业效率、成本与收入的统一计量基准。二者互为补充，共同构建起覆盖AI产业技术、商业与价值维度的完整分析框架，为产业链投资与价值判断提供指引。(divcenter)图1:Token是贯穿AI五层产业架构的统一计量单位(/divcenter)Token具备三大核心属性,有望成长为贯穿AI全产业链的标准化度量基准。当前行业传统评