通信圈最近發生了一件大事：三大運營商齊刷刷下場，正式開賣Token套餐。

電信率先打響頭槍，推出全國性試商用Token套餐，分設個人家庭、開發者與中小微企業兩大賽道，各配三檔梯度資費，最低9.9元就能包月拿下千萬級Token額度。緊隨其后，聯通、移動火速跟進補位，短短數日完成全員入局、全線布局。

這也是運營商成立以來，第一次把AI核心算力使用權做成和手機話費、上網流量一樣的標準化大眾消費品，明碼標價、按量售賣、按月續費。

套餐上線后，很多人看得一頭霧水：流量我懂，話費我常充，Token是什么？運營商放著好好的寬帶手機號不賺，非要跨界湊AI的熱鬧，圖什么？

并且，以前問AI問題、讓它寫文案、做PPT，全是免費的。現在運營商突然開始按Token收費，是不是意味著，以后每次讓AI干活，都要從賬戶里扣錢了？免費AI的好日子快要到頭了嗎？

這場看似新鮮的商業化試水，到底是蹭熱點的短期噱頭，還是AI付費時代大規模落地的開端？

每一次通信技術的躍遷，都伴隨著人類對數字世界計量方式的重構。

在2G時代，我們購買的是“時間”。每個月100分鐘的通話時長，是人與人通過無線電波連接的物理刻度。到了3G、4G和5G時代，我們購買的是“空間”。兆字節MB和吉字節GB成為新的硬通貨，它衡量的是數據包裹在網絡管道中穿梭的體積。無論是文字、圖片還是高清視頻，最終都被碾碎成無差別的比特流，按斤兩售賣。

而現在，三大運營商將一個全然陌生的詞匯——Token，塞進了未來的月度賬單。這究竟是什么？

從技術底層的邏輯來看，大語言模型并不像人類一樣理解完整的句子。當我們向AI提問時，它會將我們的句子切碎成一個個更小的字符單元，這些單元就是Token。

Token的中文名稱被定為詞元——大模型處理信息的最小信息單元，具有智能時代可計量、可定價、可交易的特征。例如，“我愛中國！”這句話，一般會被切分成“我”“愛”“中國”“！”四個Token。

根據行業通用的換算標準，中文文本中1個Token約對應1.5至2個漢字（含標點）。也就是說，1000個Token大致相當于500至700個漢字。你在公眾號上讀完一段文字，這段文字背后就對應著某個數量的Token。

理解了Token是什么，Token套餐的邏輯就清晰了。簡單來說，Token套餐就是運營商把AI的算力消耗打包成類似于手機流量的月度訂閱產品。每個月買套餐就能獲得固定額度的Token，用來調用AI服務。

電信的個人版套餐分為三檔：9.9元/月含1000萬Token，29.9元/月含4000萬Token，49.9元/月含8000萬Token。折算下來，每百萬Token的價格大約在0.6元到1元之間。移動和聯通的套餐雖然有差異，但價格帶大致相當。電信個人最低檔0.99元/百萬Token，上海移動折合2.5元/百萬Token，上海聯通OPC（一人公司）客戶續約價1元/百萬Token。

那么，Token套餐對普通用戶來說，到底有什么用？

簡單來說，它就是一張AI使用券。如果你只是偶爾用AI問個問題、查個資料，各大AI模型的免費版大概率已經夠用。但如果你是視頻制作、Agent搭建的重度用戶，并且有相關的開發需求，免費版可能會開始卡頓、限制次數、回答質量下降。這時，Token套餐就相當于一個VIP專屬通道：你付了錢，就能獲得更穩定的服務、更快的響應、更強的模型。

也正因如此，當一種資源從少數人的工具變成多數人的日常消耗，把它標準化、套餐化、明碼標價就只是時間問題。Token套餐的推出其實是水到渠成的事情。

但一個疑問隨之而來：把Token包裝成套餐來賣，這件事為什么是運營商來做？

要理解Token套餐為什么在這個時間節點出現，而且三家幾乎同時出手，需要先看清運營商所處的大環境。

過去二十年，運營商經歷了兩次大的角色轉變。第一次是從語音為主轉向流量為主，當微信逐漸取代了通話短信，流量經營撐起收入基本盤。第二次是從賣管道轉向賣云，2010年末，三大運營商紛紛布局云計算，逐漸在政企市場站穩腳跟。

但現在，這兩條路都走到了一個需要重新審視的節點。

一方面，流量經營的天花板在變低。運營商的流量收入高度依賴移動互聯網應用的繁榮，而短視頻、直播、云游戲這些耗流大戶的紅利期已經過去，固定網絡和移動網絡的滲透率都已接近飽和。

另一方面，云計算的價格戰打到利潤微薄。公有云市場的競爭格局已經基本穩定，阿里云、騰訊云、華為云占據了大部分份額，運營商云雖然在政企市場有天然優勢，但在價格和服務層面很難拉開實質性差距，利潤率持續承壓。

這樣的背景下，運營商需要回答一個問題：下一個十年的增長從哪里來？

國家數據局調研顯示，2024年初，中國日均Token調用量約為1000億；到2026年3月，我國日均詞元(Token）調用量已突破140萬億，兩年增長超過千倍。

這意味著AI已經從少數人的玩具變成了多數人的工具，每一次搜索、每一次翻譯、每一次文案生成，背后都是Token在流動。

這種變化，讓運營商看到了一個不同于流量和云的新機會。具體來看，運營商扎堆入局的邏輯可以拆解為三個層次：

第一，算力基礎設施進入投產期。過去三年，三大運營商在算力上的投入累計上千億元。中國電信自有及接入智算總規模達91EFLOPS，中國移動智算規模超107EFLOPS。算力工廠建成后，下一步就是賣產品。Token套餐就是把抽象的算力變成了可計量、可定價的商品。三家公司同時推出，說明它們的算力基礎設施建設都進入了投入回報驗證階段。

第二，Token套餐是匹配運營商核心優勢的新收入模式。運營商手里有兩個核心資產：網絡和渠道。任何需要通過網絡傳輸、需要觸達億級海量用戶的數字化服務，運營商都有天然的優勢。Token套餐的推出本質上是將這兩個優勢與AI算力這個新需求對接起來，用戶需要算力，運營商有算力，兩者之間只需要一個標準化的計費單位。舉個簡單的例子，做云，運營商要和阿里、騰訊、華為在產品體驗、生態建設上正面硬剛。但做Token套餐比的是網絡覆蓋、計費精度、渠道觸達，更接近于運營商熟悉的業務形態。

第三，工信部推行的“算力互聯互通行動計劃”直接點名基礎電信企業作為重要參與主體。“十五五”規劃將“全國一體化算力網”列為新型基礎設施建設之一。作為央企，三大運營商在這些任務中承擔的角色，既是商業行為，也是國家戰略的落地。Token套餐的推出可以理解為運營商對“普惠算力”政策導向的響應

三個層次疊加在一起，形成了一股清晰的推力。算力基建的成熟讓這條新業務線變得可行，政策導向給出了明確的行動方向，而對新收入模式的探索則讓運營商愿意投入資源去嘗試。

但上線Token套餐，就意味著AI的大規模免費時代要結束了嗎？

過去幾年，AI商業化一直處在尷尬的半空狀態。大廠忙著講故事、炒概念、發新模型，嘴上天天喊AI賦能千行百業，實際落地要么靠融資燒錢，要么靠企業試點裝點門面，真正愿意持續付費、常態化掏錢買單的用戶少之又少。

如果我們抽絲剝繭地回顧AI的付費演進史，不難發現一條清晰的下沉曲線。在第一階段，AI是極客與前沿探索者的專屬玩具。那是一個屬于ChatGPT Plus等訂閱制的時代。少數對技術敏感的人通過復雜的網絡設置和雙幣信用卡每月支付數十美元。這種付費模式帶有強烈的嘗鮮色彩，與大眾的日常生活相去甚遠。

隨著百模大戰的爆發，AI付費進入慘烈的B端API價格戰時期。前兩年，各大模型廠商為了爭奪開發者，紛紛將Token價格打到骨折，甚至宣布免費。這一階段，付費的主體變成了開發者和企業IT部門。

而今天，三大運營商的試商用套餐，直接將AI拉入了第三階段：基礎設施的泛在化。

如今運營商Token套餐正式試商用，標志著AI付費開啟全民按量付費、人人按需掏錢、商用常態變現的新階段。

但需要指出的是，Token套餐能否成為運營商的新增長曲線，仍然是一個開放性問題。

從市場規模看，方向是正確的。但從商業模式看，挑戰依然不容忽視。

從市場端來說，競爭對手太多，運營商不是唯一的Token賣家。云廠商有現成的算力資源，AI公司有自己的模型生態，甚至二手市場上已經出現了Token黃牛，低價收購閑置額度，轉手賣給用量較大的小團隊。運營商雖然有渠道優勢和用戶基數，但在價格和靈活性上未必能占據上風。

從消費者角度講，用戶前期的付費意愿不會很強。用戶只知道AI會員，對Token套餐這個新概念缺乏實際感知。絕大多數人至今不知道一個Token值多少錢，也不知道自己一個月會用掉多少。在這種信息不對稱的狀態下，讓用戶為一個看不見摸不著的東西付費，前期的轉化率或許不會太高。運營商需要做的不僅是把套餐推出去，還要讓用戶理解“Token到底值多少錢”。做產品定義、做用戶教育、做體驗設計成了前期用戶運營繞不過的關卡。

在運營商內部，挑戰同樣棘手。Token套餐是一個高度線上化的產品，用戶不需要去營業廳辦卡，不需要換SIM卡。但運營商的渠道體系是重資產、重人力、重線下的。一個不需要線下觸達的純線上產品，在這個體系里的處境天然有點尷尬。因為它的銷售過程不會產生開卡傭金，不會拉動寬帶新增。跨部門、跨層級的協同問題需要特別協調。近日，有媒體報道，Token套餐宣傳火熱、但實際落地效果不佳，部分運營商一線人員表示尚未接到通知。

這樣來看，AI大規模商業化的日子并不會因為Token套餐的上線立刻成為常態。現階段，這更像是一次商業試水。運營商在試探用戶對算力付費的接受程度，也在摸索自己的定價模型和運營節奏。短期內，免費的基礎版AI服務大概率還會繼續存在。

但把時間拉長，大規模付費的趨勢是明確的。任何技術從誕生到普及，終究要走完商業化閉環，免費永遠只是短期引流，付費才是長期常態。

而人工智能時代，算力就是新流量，Token就是新剛需。所有AI提供的便捷、高效、智能將不會無休止免費供給，一切都會明碼標價、按量計費。