Token被写成生产要素，智能经济的计量单位正在变化

研报来源：中国工业互联网研究院《Token驱动智能经济研究报告》，发布时间为2026年，全文28页。本篇基于全文和关键页视觉核对梳理，重点关注Token作为新型生产要素、软件工程重塑、智能经济商业模式和国家级Token服务体系。

图1：原报告第1页。报告首页。来源：中国工业互联网研究院《Token驱动智能经济研究报告》。

这份报告的关键，不在于把Token当作大模型的技术术语，而是把它提升为智能经济中的“新型生产要素”。报告用一句话概括得很直观：工业时代看电力，数字时代看流量，智能经济时代看Token。这个表述背后的含义是，AI能力的供给、调度、计量、交易和结算，都可能围绕Token重新组织。

一、四个核心结论

1. Token正在从技术单位变成经济计量单位

报告事实： 报告第4页提出，Token正在成为智能经济的关键生产要素。报告列出三项核心判断：人工智能已成为国家竞争与产业升级的核心引擎；智能经济将成为拉动国民经济增长的支柱性产业；Token正在成为智能经济的关键生产要素。报告同时显示，全球AI总支出预计从2025年的1.76万亿美元上升至2026年的2.52万亿美元，同比增长44%，并在2029年达到4.77万亿美元；截至2026年3月，我国日均Token调用量突破140万亿。

机构观点： 报告认为，谁掌握Token这一新型生产要素的配置能力，谁就更有机会掌握智能经济竞争主动权。

编辑判断： 把Token视为生产要素，意味着AI产业研究不能只看模型参数和应用数量，还要看Token供给成本、调用规模、分发效率、计量标准和价值结算方式。Token可能成为连接算力、模型、数据、场景和商业收入的中间层。

图2：原报告第4页。Token作为新型生产要素的战略机遇、关键观点和调用规模。来源：中国工业互联网研究院。

2. 软件工程会从封闭系统走向开放能力供给

报告事实： 报告第8页提出，以Token驱动为核心，软件将从封闭系统走向开放协同，从功能交付走向能力供给。报告第8页展示的新型智能应用软件体系结构，将软件能力拆成设施云原生化、能力API服务化和应用Agent智能化三层。

机构观点： 报告认为，Token驱动会推动软件从传统应用模块，转向模型、接口与智能体协同的开放体系。

编辑判断： 这对应了企业软件的一次底层变化。过去软件卖的是功能模块，未来可能卖的是可被Agent调用的能力。谁能把数据、知识库、工具链、审批流和业务系统包装成可计量、可调用、可结算的能力，谁就更容易进入智能经济的基础设施层。

图3：原报告第8页。新型智能应用软件体系结构。来源：中国工业互联网研究院。

3. 价值体系会从订阅付费走向按Token消耗和价值分润

报告事实： 报告第10页指出，Token驱动将推动价值体系重构，包括按Token消耗计费、按价值创造分润。报告强调，软件交易标的会从一次性授权或单纯订阅，转向算法、算力、数据、模型和服务调用的组合计量。

机构观点： 报告认为，Token可以成为智能经济中的价值锚点和结算单元，推动商业模式从工具售卖转向能力供给与价值分成。

编辑判断： 如果这一趋势成立，AI应用公司的收入模型会发生变化。未来企业采购的可能不是某个软件座席，而是“完成某类任务所需的Token能力包”。这会带来新的成本核算、毛利结构、客户计费和生态分成方式。

图4：原报告第10页。按Token消耗计费与按价值创造分润的价值体系。来源：中国工业互联网研究院。

4. Token竞争会从模型能力扩展到系统性基础设施

报告事实： 报告第17页指出，全球产业竞争格局将围绕“能源+芯片+数据集+大模型”展开系统性博弈。报告第21页提出，要打造一体化Token调度与分发协同架构，向下接入多层级Token工厂，形成网状协同的产能收储与按需分发体系，并支持多模态Token跨域调度与毫秒级故障切换。

机构观点： 报告主张以中国模式构建全球要素配置主导权，通过技术攻关、标准引领、枢纽统筹和普惠基建建设Token服务体系。

编辑判断： 这份报告的政策含义很强：Token不再只是模型调用账单，而可能被纳入算力网络、数据中心、工业互联网和区域算电协同体系。未来智能经济的竞争，可能从单个模型性能扩展到“低成本、低延迟、高可靠、可计量”的系统供给。

图5：原报告第21页。一体化Token调度与分发协同架构。来源：中国工业互联网研究院。

二、行业影响

这份报告对AI产业的启发，是把Token从技术消耗指标转化为经济组织指标。对于大模型厂商，Token代表能力供给和收入计量；对于云和算力厂商，Token代表算力资源的产品化出口；对于工业企业，Token可能成为调用智能服务、优化生产流程和核算AI投入产出的单位。

对企业经营而言，未来评估AI应用不能只问“模型好不好”，还要问“每单位Token能创造多少业务价值”。如果Token成本下降、调用量上升、任务完成率提高，AI应用才可能从试点走向规模化经营。

三、机会、约束与风险

• 机会： Token计量、调度、交易和服务体系，可能催生新的AI基础设施、工业软件、智能体平台和结算模式。
• 约束： Token标准、确权、跨平台互通、成本计量、数据安全和服务质量仍需建立统一规则。
• 风险： 报告属于产业政策和研究框架类资料，部分展望具有前瞻性；若企业AI应用ROI不足、Token价格体系不稳定、互操作标准推进缓慢或算力供给受限，相关图景可能落地慢于预期。

结语

这份报告最有价值的地方，是把Token从“模型输入输出单位”重新定义为智能经济的生产要素。这个框架不一定会按报告设想线性落地，但它提示了一个重要方向：未来AI竞争不只比模型，也比Token的低成本供给、跨域调度、标准计量和价值结算能力。智能经济的计量单位，可能正在从流量变成Token。

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