AI驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)要素飛躍，原本是美國(guó)的國(guó)策，我們?cè)诟M(jìn)的同時(shí)，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)也在不斷加注，同時(shí)日韓等其它主要經(jīng)濟(jì)體也圍繞這個(gè)環(huán)節(jié)不斷增加投入，大家都在追加資本性支出的同時(shí)，拉動(dòng)了GDP的規(guī)模。

不同的是，美國(guó)當(dāng)下的AI是以私人投資驅(qū)動(dòng)為主，而我們主要是國(guó)家資本驅(qū)動(dòng)疊加政策刺激為主，雙方在商業(yè)上也形成了類(lèi)似但底層驅(qū)動(dòng)有所差異的增長(zhǎng)模型，同時(shí)，美國(guó)的AI投資規(guī)模目前是我國(guó)的23倍（私人驅(qū)動(dòng)），投資不僅流向通用大模型廠(chǎng)商，更廣泛鋪陳于底層芯片、EDA 設(shè)計(jì)軟件、算力基礎(chǔ)設(shè)施迭代、太空算力、具身智能、QPU、AGI 前沿探索等全鏈條環(huán)節(jié)，大量資金投向高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期的基礎(chǔ)研究與早期初創(chuàng)項(xiàng)目，形成了 “廣撒網(wǎng)、全覆蓋” 的投資格局，在資本市場(chǎng)內(nèi)，較為專(zhuān)注于技術(shù)創(chuàng)新結(jié)果驅(qū)動(dòng)商業(yè)融資的模式。

一、Token的投入和產(chǎn)出

而而我們當(dāng)下的AI 領(lǐng)域的私人投資受地緣環(huán)境、產(chǎn)業(yè)周期與監(jiān)管導(dǎo)向影響，則呈現(xiàn)出高度聚焦的特征！有限的私人資本更多集中于大模型工程化落地、垂直行業(yè)應(yīng)用與商業(yè)化閉環(huán)領(lǐng)域，對(duì)長(zhǎng)周期的基礎(chǔ)研究、底層硬件的投入占比遠(yuǎn)低于美國(guó)，但在國(guó)家資本方面，對(duì)于關(guān)鍵性的GPU、存儲(chǔ)芯片、大模型、算力中心等投入非常巨大，整體投入并不會(huì)比美國(guó)少。

因此兩國(guó)在 AI 產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)、賽道布局與風(fēng)險(xiǎn)偏好的差異其實(shí)比較大，我們更習(xí)慣等美國(guó)商業(yè)方案落地，然后我們?cè)佼a(chǎn)業(yè)鏈配套升級(jí)，且更偏向于對(duì)能贏的產(chǎn)業(yè)做反復(fù)的飽和式投入，整體呈現(xiàn)”先榜單結(jié)果“再驅(qū)動(dòng)商業(yè)融資的邏輯，并擅長(zhǎng)快速規(guī)模化，從而影響全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局，當(dāng)然這不分對(duì)錯(cuò)，僅是大家市場(chǎng)的差異。

在這個(gè)過(guò)程里，唯一相同的就是Token和電力的需求量，我們前者弱后，主要是因?yàn)樾酒蛔悖懔夹g(shù)相對(duì)弱后，超算中心缺乏。美國(guó)是后者落后，主要原因是美國(guó)沒(méi)有國(guó)家電網(wǎng)公司。

而要分析我國(guó)日均 Token 調(diào)用突破140萬(wàn)億的經(jīng)濟(jì)意義，我們還是要來(lái)先看幾組數(shù)據(jù)：

（1）根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家數(shù)據(jù)局的最新數(shù)據(jù)顯示：截至 2026 年 3 月，我國(guó)日均 Token（詞元）調(diào)用量已突破 140 萬(wàn)億，較 2025 年末增長(zhǎng)超 40%，較 2024 年初實(shí)現(xiàn)千倍級(jí)增長(zhǎng)，中國(guó) AI 大模型周調(diào)用量已連續(xù)三周超越美國(guó)，成為全球 AI 應(yīng)用活躍度最高的市場(chǎng)之一。

而如果跟著OpenRouter的最新數(shù)據(jù)：3月30日至4月5日，全球AI大模型總調(diào)用量27萬(wàn)億Token，環(huán)比增18.9%。中國(guó)AI大模型周調(diào)用量12.96萬(wàn)億，環(huán)比漲31.48%，連續(xù)5周超越美國(guó)，因?yàn)槊绹?guó)那邊只有3.03萬(wàn)億，環(huán)比只漲0.76%，已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)定期。

（2）我國(guó)資本市場(chǎng)已充分兌現(xiàn) Token 經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值：截至 2025 年末，A 股 AI 核心板塊總市值突破 21.3 萬(wàn)億元，占 A 股總市值的 18.7%，全年板塊漲幅達(dá) 69.2%。

而在盈利端，2025 年 AI 產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)全面業(yè)績(jī)兌現(xiàn)：科創(chuàng)板 30 余家 AI 產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)合計(jì)實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤(rùn) 126 億元，同比激增 196%，全板塊核心龍頭企業(yè)凈利潤(rùn)合計(jì)突破千億元，其中工業(yè)富聯(lián)全年凈利潤(rùn) 352.86 億元，中際旭創(chuàng)凈利潤(rùn) 107.97 億元，寒武紀(jì)等此前持續(xù)虧損的芯片企業(yè)也實(shí)現(xiàn)扭虧為盈，標(biāo)志著我國(guó) AI 產(chǎn)業(yè)也已從 “研發(fā)燒錢(qián)” 階段正式邁入 “價(jià)值創(chuàng)造” 的盈利周期。

（3）政策與資本的持續(xù)賦能：我國(guó) Token 經(jīng)濟(jì)快速崛起的核心支撐是政府投資和補(bǔ)貼，2023-2026 年，我國(guó)構(gòu)建了 “財(cái)政補(bǔ)貼 + 產(chǎn)業(yè)基金 + 社會(huì)資本” 的多元投入體系：國(guó)家級(jí)層面，注冊(cè)資本 3440 億元的國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金三期（一二期更前面，寒武紀(jì)那批），將 AI 芯片與算力基礎(chǔ)設(shè)施作為核心投向，而在超長(zhǎng)期特別國(guó)債、中央預(yù)算內(nèi)投資優(yōu)先向人工智能領(lǐng)域傾斜，這部分規(guī)模也超萬(wàn)億，而全國(guó)算力券累計(jì)補(bǔ)貼規(guī)模已突破 10 億元，覆蓋 20 余個(gè)省市。

同時(shí)地方層面，安徽、河南、北京海淀等多地設(shè)立百億級(jí)人工智能專(zhuān)項(xiàng)基金，僅安徽一省便設(shè)立總規(guī)模不低于 200 億元的 AI 產(chǎn)業(yè)主題基金，財(cái)政資金的引導(dǎo)作用撬動(dòng)了數(shù)萬(wàn)億級(jí)社會(huì)資本投向 AI 產(chǎn)業(yè)，形成了政府領(lǐng)投、社會(huì)跟投的良性循環(huán)。

二、Token的經(jīng)濟(jì)影響力

上面這些資金的爆發(fā)，其實(shí)就是 Token 已從 AI 技術(shù)的最小計(jì)量單位，升級(jí)為智能時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，并重構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)鏈條與價(jià)值分配邏輯的關(guān)鍵。

國(guó)家數(shù)據(jù)局，已經(jīng)明確將 Token 定義為 “智能時(shí)代的價(jià)值錨點(diǎn)，連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的結(jié)算單位”，從官方層面確立了其生產(chǎn)要素屬性。

這就如同工業(yè)時(shí)代的電力以 “千瓦時(shí)” 為計(jì)量單元、能源時(shí)代的石油以 “桶” 為交易標(biāo)的，Token 將 AI 的智能生成能力轉(zhuǎn)化為可計(jì)量、可定價(jià)、可交易、可追溯的標(biāo)準(zhǔn)化商品，打破了技術(shù)與商業(yè)的落地壁壘。從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角看，Token 生產(chǎn)成本過(guò)去兩年下降超 99%，但總需求卻持續(xù)爆發(fā)，完全符合 “杰文斯悖論”，即效率提升催生更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，最終形成生產(chǎn)要素的規(guī)模化循環(huán)，其已成為千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的 “通用燃料”，但在當(dāng)下我國(guó)的市場(chǎng)種，AI實(shí)際催生的真實(shí)效率升級(jí)案例主要集中在頭部企業(yè)和政府公用支出，更多的人是因?yàn)榍榫w焦慮，被驅(qū)趕著進(jìn)入算力消耗游戲，因?yàn)槲覀兡壳暗氖袌?chǎng)缺乏類(lèi)似美國(guó)AI可以實(shí)現(xiàn)的商業(yè)場(chǎng)景和金融生態(tài)支持等。

最后，當(dāng)下的Token 經(jīng)濟(jì)已形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)閉環(huán)，構(gòu)建了 “算力生產(chǎn) - 定價(jià)交易 - 場(chǎng)景消耗” 的全鏈路交易生態(tài)。

上游是 Token 的 “生產(chǎn)端”，即算力基礎(chǔ)設(shè)施，核心包括 AI 芯片、智算中心、電力與配套設(shè)施，占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值量的 40% 以上，是 Token 生產(chǎn)的核心底座，華為昇騰、海光信息、工業(yè)富聯(lián)等企業(yè)構(gòu)成國(guó)產(chǎn)供給主力。

中游是 Token 的 “定價(jià)與流通端”，以大語(yǔ)言模型廠(chǎng)商、API 聚合平臺(tái)為核心，完成算力向標(biāo)準(zhǔn)化 Token 的轉(zhuǎn)化，通過(guò)分級(jí)定價(jià)、按量計(jì)費(fèi)的模式實(shí)現(xiàn)價(jià)值錨定，同時(shí)通過(guò)算力調(diào)度實(shí)現(xiàn)供需匹配，這塊是我們產(chǎn)業(yè)鏈的 “價(jià)值中樞”。

而下游是 Token 的 “消耗端”，覆蓋辦公、制造、醫(yī)療、教育等全場(chǎng)景 AI 應(yīng)用，以及智能體、內(nèi)容生成等新興業(yè)態(tài)，是 Token 需求爆發(fā)的核心驅(qū)動(dòng)力，良性的情況下，是實(shí)現(xiàn)“下游需求拉動(dòng)中游定價(jià)、中游需求倒逼上游算力升級(jí)” 的正向傳導(dǎo)循環(huán)，但這需要除大型企業(yè)和政府外，更多的人能通過(guò)AI提升購(gòu)買(mǎi)力，而不是簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)變存款到投資和消費(fèi)科目，情緒經(jīng)濟(jì)的周期通常就是3年極限，何況AI帶來(lái)的就業(yè)沖擊也是。