成本下降与需求暴增：Token经济学如何驱动AI商业化落地的正向飞轮

【摘要】Token经济学将AI从抽象概念转变为可度量的生产要素。通过分析C/B端消耗模式与技术迭代，揭示了成本下降与需求暴增如何共同驱动AI商业化落地的正向飞轮，标志着AI产业正迈向成熟的工业化时代。

引言

去年五月，当大模型厂商纷纷卷入价格战的漩涡，Tokens无疑是科技圈出镜率最高的英文单词。

简单来说，Tokens是大语言模型（LLM）用来切割和处理自然语言文本的基本单位，我们可以直观地将其理解为“字”或“词”。

这个概念的重要性，远不止于一个技术术语。就像工业时代用“千瓦时”度量电力的消耗，互联网时代用“GB”度量数据的流量，AI时代则用“Token”来度量模型的工作量。一个Token，可以是一个词，也可以是一个词的片段，在中文语境里，它可能是一个字或一个词语。

Tokens的调用量，本质上反映了模型在进行推理（Inference）过程中的计算量。而计算量的高低，直接揭示了模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。

所以，从Tokens的角度去跟踪AI应用的落地进展，是一个非常深刻且切中要害的视角。

它意味着我们将AI从一种近乎“黑箱魔法”或纯粹的技术概念，拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产要素层面。我们不再仅仅关注AI“能做什么”，而是开始量化地分析它“做了多少”、“效率多高”、“成本多少”以及最终“价值多大”。

这篇文章将深入探讨Token经济学背后的逻辑，从模型厂商的定价策略，到C端和B端应用的Tokens消耗模式，再到技术迭代如何解锁新的应用需求，最终揭示一个正在加速转动的AI商业化正向飞轮。

一、📈 Token经济学的本质与底层逻辑

要理解AI产业的现在与未来，首先必须弄懂Token经济学的基本盘。它不是一个虚无缥缈的理论，而是支撑整个AI商业大厦的钢筋水泥。

1.1 Token：新时代的“度电”与“比特”

如果把AI大模型想象成一个巨大的“知识电厂”，那么Token就是它源源不断发出的“度电”。用户的每一个提示词（Prompt），都像是“合上电闸”的指令，启动了这座电厂的运转。而广大的AI应用开发者，则像是各式各样的“家电制造商”，他们设计出千姿百态的应用，来消耗这些“电力”，从而为用户创造价值。

这个比喻非常贴切。它形象地说明了Token在AI产业中扮演的双重角色。

• 技术层面，它是计算单元。模型处理的Token越多，意味着其内部的神经网络计算越复杂，消耗的算力资源也越多。

• 商业层面，它是计价单位。模型厂商正是基于Token的消耗量来向用户收费，构建起自己的商业模式。

这种设计，让AI的能力第一次变得可以被精确度量。它不再是模糊的“智能”或“强大”，而是可以被计入成本、核算收益的生产要素。

1.2 算力、营收与商业模式的强绑定

模型厂商以Tokens为主要定价单位，其底层逻辑清晰而直接，那就是模型调用时消耗的Tokens数量与相应的算力投入存在强关联性。算力，尤其是高端GPU的投入，是模型厂商最大的成本支出。将这部分成本通过Token消耗传导给用户，是最直接的商业闭环。

更深一层，算力投入链接了营收与Tokens调用量。这意味着，模型厂商的营收增长与其Tokens调用量的增长，呈现出显著的同步趋势。

一个极具说服力的例子来自OpenAI。

数据清晰地显示，Tokens调用量的爆炸式增长，直接推动了OpenAI营收的飞跃。这背后隐藏的结论是，谁消耗的Tokens更多，谁就是基础模型厂商的主流商业模式和核心收入来源。

因此，分析Token的消耗图景，就等于是在绘制AI产业的商业地图。

二、🗺️ 万亿级Token的消耗图景

那么，这些海量的、以万亿为单位计算的Tokens，究竟被谁消耗了？目前来看，消耗的主力军分为C端（消费者）和B端（企业）两大阵营。

2.1 C端消耗：流量巨头与原生应用的双轮驱动

C端用户基数庞大，是Tokens消耗的天然土壤。其消耗模式主要由三股力量驱动。

2.1.1 大流量池的AI改造

将AI功能嵌入到已经拥有庞大用户基础的成熟产品中，是目前最高效、最直接的Tokens消耗方式。这些产品本身就是巨大的流量入口，任何微小的功能迭代都可能带来天文数字的调用量。

这种模式的逻辑非常清晰，即利用存量用户优势，通过AI功能提升产品体验和用户粘性，从而在后台产生巨量的Token消耗。百度之于搜索，美图秀秀之于图像，都是在沿着这条路径进行AI化改造。

2.1.2 原生聊天助手的基石作用

以ChatGPT为代表的原生聊天助手，是AI时代的开创者，至今仍是C端Token消耗的基石。它们凭借先发优势和强大的模型能力，积累了规模惊人的忠实用户。

截至2025年7月，ChatGPT的APP与网页端合计月活用户达到了10.15亿。这个庞大的用户群体，通过日常的问答、创作、编程等活动，持续不断地为OpenAI贡献着重要的Tokens调用量。

2.1.3 新兴AI应用的商业化探索

除了上述两种模式，在图像、视频、陪伴、教育等垂直赛道，也涌现出一批极具潜力的新兴AI原生应用。它们从零开始，却凭借创新的产品体验快速吸引用户，并展现出强大的商业化能力。

字节跳动在这一领域的布局尤为引人注目，其产品矩阵覆盖了多个维度。

这些应用，特别是涉及多模态生成的场景，其单次操作的Token消耗量相当可观。例如，在Canva这类应用中接入文生图或文生视频模型，根据Gemini、Kimi等模型的折算口径，仅仅是生成一张图片，其消耗的Tokens量就在1024到1290之间。这还未计算用户为了获得满意结果而进行的多次尝试和修改。

2.2 B端消耗：企业级市场的全面渗透

如果说C端消耗的特点是“广”，那么B端消耗的特点就是“深”。企业级AI应用正以前所未有的速度渗透到各行各业的生产流程中，成为模型厂商越来越重要的收入支柱。

2.2.1 高渗透率的行业广度

生成式AI早已不是科技公司的专属玩具。Google发布的“全球601个领先企业AI应用案例”显示，AI已经深入到生产的毛细血管中。其应用范围覆盖了：

• 汽车与物流

• 商业与专用服务

• 金融服务

• 医疗与生命科学

• 酒店与旅游

• 制作、工业与电子

• 媒体、营销与游戏

• 零售

• 科技与通信

• 公共部门与非盈利组织

这11大行业的广泛采纳，意味着AI正在从一个“效率工具”转变为一个“生产力平台”。

2.2.2 高收入占比的商业深度

B端市场不仅广，而且“多金”。企业客户通常有更强的付费意愿和更高的客单价，这使得B端业务在模型厂商的营收结构中占据了举足轻重的地位。

这些数据强有力地证明，B端市场是AI商业化的主战场。根据数据，2025年上半年，仅中国企业级市场的日均总Token消耗量就达到了10.2万亿，其中阿里通义、字节豆包、DeepSeek三家合计占比超过40%。

三、⚙️ 技术迭代：解锁需求的“乘数效应”

观察Token消耗量，我们发现一个有趣的现象，其增长速度远远超过了用户数量的增长。越来越多的Tokens调用量，并非因为更大参数的大模型，而是源于技术迭代解锁了新的应用需求，带来了“乘数效应”。

用一句话概括就是，技术让原本做不到、做不好的事情，现在变得可能和可靠了。

3.1 从“能用”到“敢用”的质变

早期的AI应用，用户常常抱怨其“不准、不全、不落地”。而新一代的大模型，如GPT-5和Grok-4，其核心升级方向正是为了解决这些痛点。

• GPT-5 将更强的推理能力（通过引入test-time compute）、多模态、更长上下文和更严格的安全控制置于产品默认层面。

• Grok-4 的核心升级则是将原生工具调用、多代理协同推理和超长上下文等能力，整合成一个可商用的产品。

这些技术迭代的目标非常明确，即增强AI在更复杂、更具备“生产力”的关键场景下的实用性和准确性，从而加速AI应用的真正落地。

这种增强直接导致了单次任务Token消耗量的倍增。举一个客服场景的例子。

• 过去，一次简单的问答服务可能只消耗200 Tokens。

• 现在，一个升级后的客服流程，其背后的大模型推理过程可能扩展为：

  1. 客户意图澄清（约150-200 Tokens）

  2. 内部知识库检索与整合（约150-200 Tokens）

  3. 答案逻辑校验与事实核查（约150-200 Tokens）

  4. 最终答案生成与润色（约150-200 Tokens）

这样一个完整的、更可靠的服务流程，最终消耗的Tokens量达到了600至800 Tokens，是原来的3到4倍。类似的消耗倍增案例，在各种AI应用场景中都能找到。

3.2 四大技术趋势的价值重塑

随着技术趋势的不断推进，大量原本因效果不佳而被搁置的需求将被重新解锁。当AI的准确率和可控性跨过那条关键的“可行性线”后，用户，特别是对生产力有刚需的B端企业，将从犹豫观望转向批量采购。

这个过程主要由四大技术趋势驱动，它们分别重塑了AI应用的价值。

3.2.1 推理增强：把“能用”变成“敢用”

更强的逻辑推理和事实遵循能力，让企业敢于将AI用于核心业务流程，而不仅仅是边缘的辅助工作。

3.2.2 多模态融合：把“单点工具”变成“端到端工作流”

模型不再局限于处理文本，而是能够理解和生成图像、音频、视频。这使得AI可以覆盖一个完整的、从创意到成品的工作流，而不是仅仅作为某个环节的工具。

3.2.3 Agent化演进：把“对话”变成“可审计的业务系统”

AI Agent能够自主理解任务、规划步骤、调用工具并执行。这意味着AI从一个被动的问答机器，演变为一个可以独立完成复杂任务、并且其行为过程可追溯、可审计的业务伙伴。

3.2.4 长上下文革命：把“项目级任务”放进模型

上下文窗口的急剧扩大（从几千Token到上百万Token），使得模型可以一次性处理整本书、一份完整的财报或者一个复杂的项目代码库。这让AI能够处理过去无法想象的、宏大而复杂的任务。

这四大趋势共同作用的结果是双向增强，一方面，存量AI应用场景的解决方案变得更好、更可靠；另一方面，对应的Tokens调用量也实现了倍数级的增长。

四、🎡 AI飞轮：成本与需求的共舞

逻辑上，技术升级导致Token消耗量倍增，似乎意味着使用成本会急剧上升。但现实却恰恰相反。一个驱动AI产业爆发的核心机制——AI飞轮——已经成型，它的两个关键齿轮分别是“成本直线下降”和“需求加速增长”。

4.1 价格战：“百万Token买不了钵钵鸡”

自2024年起，大模型市场掀起了一场堪称惨烈的价格战。国内外厂商争相降价，其幅度之大令人咋舌。这句“一百万Tokens的钱，都买不了钵钵鸡”的调侃，生动地描绘了当时的市场状况。

这场价格战极大地降低了开发者和企业使用AI的门槛，使得许多原本因成本过高而无法启动的项目变得可行。

4.2 成本优化的幕后英雄

价格战的底气，并不仅仅是厂商为了抢占市场的“烧钱”行为，其背后是实实在在的技术进步和成本优化。模型厂商在看不见的地方，做了大量工作来压低“每度电”的成本。

这些优化可以分为软件和硬件两个层面。

• 软件层面（算法优化）

  • 压缩单次推理计算量：通过稀疏化（只激活模型的一部分）、量化（降低计算精度）、投机解码（用小模型预测，大模型验证）等技术，减少每次调用所需的计算。

  • 提升GPU利用率：通过连续批处理（Paging）、编译器融合（如TensorRT-LLM）等技术，让昂贵的GPU芯片尽可能地“忙起来”，减少空闲等待时间。

• 硬件层面（设施创新）

  • 换用更便宜的云/芯片：寻找租金更低的云服务商，或者采用国产替代芯片、为AI推理任务专门设计的ASIC芯片。

  • 硬件架构创新：例如，通过优化KV Cache（一种用于存储上下文信息的内存）的管理机制，可以显著减少推理时对显存的占用，从而在同等硬件上运行更大的模型或服务更多的用户。

这些复杂的幕后工作，共同促成了Token平均定价的大幅下降。

4.3 “模型分层”的精细化运营

除了普降，模型厂商还采取了更精细化的“模型分层+价格分层”策略。它们不再试图用一个“万能模型”解决所有问题，而是推出一个模型矩阵，以满足不同场景、不同预算的需求。

• 轻量级/低成本选项：OpenAI的GPT-5-mini/nano，Google的Gemini 2.5 Flash（主打极速低价），Anthropic的Claude 3.5 Haiku（主打高性价比）。

• 中高端/高性能选项：GPT-5、Claude 3.5 Sonnet等。

这种多样化的策略，让中小预算的客户也能轻松接入AI能力，进一步扩大了潜在的市场规模。

4.4 飞轮效应的形成与加速

至此，一个强大而清晰的AI正向飞轮已经完全展现在我们面前。

这个飞轮的运转逻辑是：

1. 在技术创新和市场竞争的双重驱动下，模型使用成本持续下降。

2. 成本下降直接导致企业和个人开发者使用AI的投资回报率（ROI）随之上升。

3. 高ROI吸引了大量原本持观望态度的用户，他们开始从“看看”转向“采购”，更多、更深层次的应用需求被激发和解锁。

4. 这反过来促进了Tokens调用量的倍数级增长。

5. 海量的调用和繁荣的应用生态，带来了巨大的规模效应，这又会进一步摊薄模型厂商的研发和算力成本，为下一轮的降价和技术投入创造了空间。

商业化落地的强劲趋势已经显现。例如，谷歌的Gemini和字节的豆包大模型，其2025年由Token调用带来的月度收入，有望从千万美元/百万人民币的级别，跃升至亿美元/千万至亿人民币的级别。这正是飞轮加速转动的最好证明。

结尾

如果说AI大模型是这个时代的“知识电厂”，那么Token经济学就是它的“电网调度系统”和“电费账单”。从Tokens的角度去跟踪AI的落地进展，就相当于电力公司和社会在共同跟踪几个核心问题：

• 全社会总用电量（AI应用的总规模）增长了多少？

• 哪种家电（哪种AI应用）最耗电（消耗Token最多）？

• 发电技术是否进步了（模型效率）？每度电的成本是否下降？

• 新的高能效家电（高效的AI应用）是否被开发出来？

从这个视角出发，我们看到AI行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注，转而聚焦于一个更根本的问题，即如何以可承受的成本，可靠地利用AI能力来解决实际问题并创造商业价值。

这标志着AI不再是实验室里的昂贵玩具，而是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用（Utility）。作为这个时代的从业者、投资者或观察者，理解Token经济学，就如同在互联网时代理解带宽成本一样，至关重要。它为我们提供了一个量化和洞察AI产业发展的关键视角，帮助我们看清成本结构、技术趋势和商业机会，并最终把握住这个时代的脉搏。

未来，谁能更高效地管理Token的消耗、优化其成本、并基于此激发新的应用需求，谁就能在这个由成本与需求共舞的飞轮上，占据最有利的位置。

📢💻 【省心锐评】

Token不再是成本，而是撬动价值的杠杆。飞轮已转，关键看谁能把“电”用出“花”，将算力高效转化为不可逾越的商业壁垒。