2026年，token 不再只是大模型内部一闪而过的计算痕迹，它已经成为企业经营 AI 时最稳定最可计量最可治理的核心资源单位。
数据显示，截至 2025 年前三季度，全国 AI 企业数量超过 5300 家，全球占比 15%。智能工厂改造的数据更能说明问题，经过 AI 改造的生产线，研发周期平均缩短 28.4%，生产效率平均提升 22.3%，不良品率平均下降 50.2%。token 消费从来不是空转，它依附于真实的产业部署和流程改造，只要嵌入业务流程，就可能转化为实实在在的经营收益。
供给端的扩张速度同样惊人。国家数据局披露，截至 2025 年 6 月底，全国在用算力标准机架达到 1085 万架，智能算力规模达到 788EFLOPS。同一时点，累计已有 439 款生成式人工智能服务完成备案，较 2024 年 4 月增加 2.8 倍。机架算力和备案数量的同步增长，意味着 token 的供给能力供给主体和供给场景都在全面扩张。
很多人以为 token 的成本只和芯片有关，实际上电力才是长期的硬约束。美国能源部数据显示，2023 年美国数据中心用电量约占全国总用电量的 4.4%，这一数字从 2014 年的 58TWh 一路攀升至 2023 年的 176TWh。美国能源信息署预计，2026 年和 2027 年美国总用电需求将分别增长 1% 和 3%，大型计算中心是最重要的推动因素之一。到 2028 年，美国数据中心用电量可能达到 325 至 580TWh。这说明 token 长期价格的决定变量，已经外溢到电网选址和区域调度，而不只是模型 API 的定价表。
全球云与平台巨头正在把 AI 基础设施的资本开支抬到前所未有的高度。亚马逊 2025 年现金资本开支达到 1283 亿美元，大部分用于支持 AWS 的增长。Meta2025 年资本开支 722.2 亿美元，预计 2026 年将进一步攀升至 1150 亿至 1350 亿美元。微软 2025 财年新增物业和设备投入 645.51 亿美元，谷歌则将 2025 年资本开支预期提高到约 850 亿美元。这些巨额投入并不会立刻带来 token 价格的暴跌，它会通过基础设施充足竞争加剧和调度优化，逐步拉低长期平均成本。传导到用户侧的，往往是更便宜的批处理更宽松的并发更稳定的可用性，以及更多中低价模型的供给。
需求端的情况比很多人预想的更复杂。企业一旦开始使用 AI，token 消耗几乎总是会比预期增长得更快。核心原因是 token 消费的性质发生了变化。从最初的单轮问答，到模型嵌入业务系统，再到流程型调用，最后到 AI 全面接管业务环节，每一步都会带来 token 消耗的指数级增长。真正拉高总消耗的，从来不是员工偶尔的聊天提问，而是 AI 接管了客服工单代码补全知识检索报表分析和审批流等日常工作。
长上下文能力是最容易被低估的 token 放大器。模型能处理的文档越长，组织就越容易把无差别的信息一股脑塞进去。文档附件历史记录制度文本被整包注入模型，但真正影响生成结果的关键信息比例并没有同步上升。额外消耗的这部分 token，就形成了报告中提出的上下文税。这不是技术故障，而是典型的组织性浪费，它来自缺少信息压缩模板治理和检索边界。
多轮工作流和智能体的普及，进一步放大了 token 消耗。一个看似单一的任务，往往会被拆成检索规划调用工具生成校验重写和归档等多个环节。每多一个环节，就多一轮输入输出多一份系统提示和多一次失败重试。高风险行业和大型组织的 token 消耗往往更高。这些审慎型组织会为了降低风险，叠加更长的提示词更厚的制度背景更明确的输出格式，以及更多的人工或机器复核。最贵的常常不是模型能力，而是为确定性付出的冗余 token。
同一个 token，在企业内部同时扮演四种不同的角色。它首先是可结算的成本单位，这是最容易被理解的一层。但很多人忽略了它还是吞吐单位。系统能否稳定运行，常常受限于每秒可处理多少 token。生产环境里，很多团队先遇到的不是价格问题，而是高峰期吞吐不足导致的排队问题。当 AI 从试验转向常态运行，token 就会成为预算单位，像短信条数云主机小时数和带宽一样，进入部门预算表。最后它还是治理单位。只有被记录被归因被审计的 token，才适合在组织里放大规模。在高风险场景下，能被审计的 token 往往比账面更便宜的 token 更有价值。
调研提出了五个驱动 token 消费的核心机制。上下文税和输出通胀会推高 token 消费。输出通胀的本质不是模型太啰嗦，而是组织把确定性需求转化成了输出冗余。调度折价则会压低单位任务成本，这种成本下降不依赖更便宜的芯片，完全来自经营能力的提升。预算内生化和合规溢价则决定了组织是否敢持续放量。如果一个组织既没有压缩上下文，也没有控制输出，还缺少调度与预算治理，那么 token 支出会呈现粗放式膨胀。反过来，只要建立路由缓存任务分级和审计台账，token 消费就有机会转化为可控的经营投入。
企业的 token 消费会经历四个清晰的演化阶段。第一阶段是模型红利期，企业被 AI 的能力惊艳，预算敏感度很低。第二阶段是流量膨胀期，多部门接入导致调用激增，账单开始失控。第三阶段是预算治理期，组织要求建立预算权限和归因机制。第四阶段是经营内生期，token 成为业务流程的一部分，核心指标变成单位 token 的产出。不同阶段的管理重点完全不同，不能拿成熟期的方法去管理红利期，也不能用红利期的冲动度过预算治理期。
建立 token 经营体系的第一步，是统一计量口径和建立台账。所有优化都建立在可比可归集可追踪的基础之上。第二步是把 token 正式纳入预算制度，按团队场景和任务类型设置预算视图。第三步是用模型路由和缓存复用主动制造调度折价，让不同价格带的 token 各自承担最适合的工作。第四步是建立分级服务与审批闸门，把有限的高质量 token 用在真正值得的地方。第五步是把日志审计与风控接入日常管理，这是 token 进入核心流程的前提。
中国企业拥有相对独特的机会窗口。全国一体化算力调度公共云支持开源社区建设和算力券政策，构成了普惠的供给环境。组织不必等到最强模型稳定后再入场，可以在供给改善的过程中，同步建设口径预算路由和治理能力。越早把 token 当成经营对象，越有机会在未来的普及阶段获得更高的单位产出。
关于报告的所有内容，公众号『行业报告智库』阅读原文或点击菜单获取报告下载查看。
