2026年，围绕推理展开的token经济学，正在同时发生两场变化：一场是需求增长下的价格重估，另一场是场景驱动下的结构迁移。
当黄仁勋在GTC上指出，“推理的拐点已经到来，需求还在不断增长”的时候，他描述的正是第一场token经济学。数据中心是token工厂，token即商品，算力即营收。随着推理场景对token的需求越来越大，数据中心的算力收入也随之增长。如果这是一个卖方市场，那么，算力还可以为自己争取溢价。
紧随黄仁勋的言论，昨日，阿里巴巴将平头哥真武810E等算力产品提价5%至34%，百度云涨幅亦在这一区间。腾讯云和字节跳动旗下火山引擎，则在稍早一点取消了优惠。事实上，正如中国的大模型追赶美国，算力的价值回归也由硅谷先行驱动。年初，亚马逊AWS与谷歌云都已经涨过一波，特定区域甚至调涨了100%。
这场token经济学正在全球范围内上演。无论是中国还是美国，需求侧都在爆发，面向企业与开发者市场的智能体扮演了关键角色。短期内，这一趋势预计难以逆转。
在编码等应用场景中，Claude Code已经生产性部署，并逐步向更多白领工作渗透，企业争相“实验性”部署。由此，Anthropic的年度经常性收入（ARR）攀升增至190亿美元，是去年底90亿美元的2倍多，有望在下半年超越“沉迷于”消费者业务的OpenAI，奥特曼赶紧也将战略重点，转向了这一未被充分满足的市场。
春节后，中国巨头迅速从“AI春晚”转向“全民养虾”，所谓“token出海”的AI叙事在资本市场掀起波澜。在全球最大的模型聚合平台OpenRouter上，OpenClaw已成为最受欢迎的应用，同时也是token消耗最多的应用之一。最大的赢家是MiniMax、阶跃星辰与Kimi。小米刚发布的新一代旗舰模型MiMo-V2-Pro，它的内部测试版“Hunter Alpha”，也在近一个月内被悄悄调用，排名第六。
中国正在“生吞活剥”OpenClaw2026/03/09 完整阅读 >
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阿里巴巴已经构建了底层的芯片与云，这次要围绕创造token、输送token、应用token大做文章，还重组token事业群（ATH）。除通义实验室、MaaS业务线、千问事业部和AI创新事业部外，新增悟空事业部，其应用“悟空”延续“龙虾”智能体思路，强调在企业工作流中的安全可控执行能力。阿里生态内的其他业务也将以“技能”（Skills）的形式逐步接入。
在最新的财报电话会议上，腾讯终于决定加大AI投入。算力、模型与产品，都要大手笔支出，一个都不能落。混元大模型将在4月发布，智能体能力有望显著提升。已经预告过好几次的“微信智能体”，这次受到了OpenClaw启示，腾讯正在考虑将小程序“龙虾化”，都能用API接口或命令行来调用。腾讯相信，在智能体时代，微信的中心化运营优势与小程序去中心化生态结合，为其提供独特竞争力；它在互联网时代就是这么赢的。
全球市场再次陷入算力饥渴。黄仁勋预计，到2027年底，不包括网络等其他收入，仅Blackwell和Rubin两大核心架构的AI芯片的累计收入，就将超过1万亿美元，相比他预计2026年底收入5000亿美元翻了一倍。
而且，算力供给的硬性约束，还要持续很长一段时间。分析师Dylan Patel认为，很快AI产业的瓶颈将转移至下游半导体制造设备。每1个GW（吉瓦）的Rubin平台需要3.5台EUV光刻机，而奥特曼曾希望在2030年实现每周1座GW级的token工厂，届时，ASML年产能最高100台，远不能满足需求。而且，消费电子与智能汽车的算力需求也不会一直无视被市场挤出。
在中国，英伟达的AI芯片已“断供”超过10个月。市场上关于H200的消息几乎每周更新，但常互相矛盾。国产AI芯片寒武纪交出了上市以来最亮眼的业绩，2025年营收同比增长453.2%至64.97亿元，但这无法填补市场需求的空缺。
伴随短缺而来的，是竞争与摩擦的加剧。OpenAI的前沿产品算力不足，向亚马逊求助，签订500亿美元战略合作；微软认为违背此前协议独占约定，考虑起诉。通义大模型前负责人林俊旸离职，坊间猜测其中一个原因，就在于算力资源倾斜不足；在与员工沟通中，阿里高管也就未及时发现团队资源困境致歉。
尽管Anthropic的订单增长速度较快，但算力落实仍不及OpenAI。这意味着，如果它不愿意放缓营收兑现，就必须在用户体验与毛利率之间做权衡，或者牺牲部分用户的AI体验，或以更高价格价格接受短期或按需合同。
在财报会议上，腾讯也称，去年资本支出增长不多，一个重要原因就是GPU供应受阻。它的对策之一，是从外面租用算力，“对算力来源并不挑剔”，另一个策略则是“减少了对外出售，以保证自用算力充足”。如果今年芯片采购顺利，可能会适当减少股票回购，将更多资本投入算力建设。
但不该忽略的是，黄仁勋在GTC上演绎的第二场推理的token经济学。它不仅反映了整体的供需变化，还映射了应用场景与token生产模式的结构性迁移。相比更高的吞吐量，token工厂的负载模式正在向更高的交互性迁移，而且，低延迟的极限也将在新的AI芯片的支持下继续扩展。硅谷也是这一趋势的先行者，但中国AI生态尚未紧紧跟上。
当token经济学向低延迟倾斜，中国开源生态短板浮现2026/03/18 完整阅读 >
]article_adlist-->同等算力规模的“token工厂”，在相同时间内，可以选择为更多用户以较慢速度产出token，或为更少用户以更快速度产出token。前者拥有更高的总吞吐量，对应更低的单位token成本（CPMT）；后者则以牺牲吞吐为代价，换取更低延迟与更高价格。
问题在于，就当前市场结构而言，前者面向的往往是商业变现缓慢的消费者市场，后者更契合今年以来高速增长的企业市场。未来的软件应用，将主要服务几乎零延迟的智能体，这是AI最前沿的机会所在。
算力成本上涨可能推动token价格同步上升。但在企业市场，面对真金白银支付高价的客户，唯有在模型层（Models）、执行层（Agent Harness）和技能层（Skills）取胜，算力成本上涨才能真正转化为低延迟场景下的定价能力。近期，Anthropic在发布Claude Opus 4.6的同时推出“快速模式”（fast mode），核心卖点为低延迟。在保持模型质量不变的前提下，响应速度提升约2.5倍，而价格则提高6–12倍。
去年，开源模型赚足了吆喝；今年，模型厂商加速变现。在以价换量的基础上，中国AI生态若要真正迈向“AI+”，更需向高经济价值的token生产模式扩展。
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