一天吃透【Token】產業鏈，算力 “通用幣”！

01 Token 產業鏈全景圖

02 什么是“Token”

Token，中文名“詞元”，可以理解為 AI 識別文字的最小碎片，我們普通人以單個漢字、完整詞語來閱讀理解內容，而AI 會把語句拆解成零散的片段，一個字、半個字、一個詞語、一串字母，甚至標點、空格，都能單獨成為一個 Token。

AI 本質是數學模型，無法直接看懂人類文字，需要先將所有文字拆分成一個個 Token，再給每個 Token 編制專屬數字編號，把文字轉化為數字形式，AI 才能進行運算、理解語義并生成回答。

中文約 1.5 個漢字對應 1 個 Token，英文和標點也會單獨折算。同時 Token 也是 AI 付費的計費標準，還決定了模型的上下文記憶上限，超出額度后，AI 就會遺忘之前的對話內容。

03 上游產業鏈--基礎硬件

AI大模型的需求爆發，讓 Token 消耗進入指數級增長通道。

從數據看，OpenRouter 平臺的 Token 消耗量，從 2024 年初每周 120-150 億的規模，增長至 2026 年 4 月的 20 萬億級別。

火山引擎豆包大模型的日均 Token 調用量，2026 年 3 月已突破 120 萬億，過去三個月實現翻倍，對比 2024 年 5 月首次推出時，漲幅達 1000 倍。

阿里發布的編程大模型 Qwen3.6-Plus，上線后單日 Token 調用量突破 1.4 萬億，刷新了全球單模型單日調用紀錄。

Token 消耗的爆發式增長，直接拉動了 AI 基礎設施的需求，上游元器件迎來全面漲價潮。AI 算力芯片供不應求，內存、硬盤、CPU 等配套硬件環節，自 2025 年下半年以來均出現供給缺口，開啟漲價周期。

根據 TrendForce 統計，2026 年第一季度，DRAM 內存價格預計環比上漲 105%-110%，NAND 閃存及企業級 SSD 價格漲幅為 53%-58%；服務器 CPU 方面，Intel 及 AMD 廠商均宣布漲價 10%-15%。

03-1、核心部件--內存芯片

DRAM

大模型 Token 消耗的指數級爆發，催生了對高帶寬、低延遲、大容量 AI 存儲的剛性且爆發式需求。DRAM 是 CPU/GPU 運行的高速臨時存儲，斷電清空，直連核心芯片，為算力提供高速緩沖，內部架構分三大模塊，可類比高效數據車間。

據 TrendForce，2024 年全球 DRAM 市場規模 958.63 億美元，同比增 84.83%，存儲賽道強勢復蘇。

全球存儲巨頭全力沖刺 DRAM 技術升級：三星率先量產第六代 10nm 級 DRAM，送出 HBM4 樣品并敲定 2026 年量產，領跑行業；美光推出首款 1γ 工藝內存樣品，筑牢旗艦機型 AI 性能硬件基礎。

國產廠商同步實現關鍵突破：長鑫多款高速內存通過國際權威認證，支撐消費電子與服務器升級；華邦自研 16nm DRAM 芯片，適配工業及嵌入式設備需求。

HBM

AI 算力需求暴增，傳統傳輸帶寬與 GPU 內置緩存嚴重制約性能。HBM 以 3D 堆疊 + 硅通孔工藝打造高帶寬低延遲高端內存，突破算力瓶頸。

HBM 是高增長賽道：2024 年市場規模 56.1 億美元，預計 2034 年達 570.9 億美元，十年年均增速 26.1%。技術壁壘高，僅三星、SK 海力士、美能量產，2025 年二季度市占率分別為 17%、62%、21%，SK 海力士領跑。

廠商縮減低利潤傳統存儲產能，轉向 HBM、DDR5 等高端產品，傳統存儲產量持續下降；且 HBM 晶圓消耗約為同容量傳統 DRAM 的 3 倍，疊加工藝復雜，整體產能提升受限。

03-2、核心能源--電力

Token是歷史級別的吞電怪獸。2025年，電力故障是全球數據中心宕機首要誘因，當年占比達 54%，遠高于其他故障；算力密度提升持續推高數據中心用電需求與穩定性要求。

2023 年美國數據中心耗電 176 太瓦時，占全美用電 4.4%；IEA 預計 2028 年將達 325-580 太瓦時，年均增速 26.9%，占比升至 6.7%-12%。

遠距離輸電中，提升電壓是兼顧低損耗、低成本的最優方案。我國能源供給集中于西部、用電需求集中于東部，供需錯位下，特高壓如同 “電力高鐵”，可低損耗、高效率完成西電東送，既降本增效，也保障全國用電穩定安全，而其落地運行完全依賴核心電網設備的支撐。

特高壓場景下，四大核心設備構成了電網的關鍵骨架：變壓器作為調壓樞紐，負責電壓變換；開關設備（GIS）如同 “總閘手”，控制電流通斷、切除故障；換流閥作為能量轉換器，實現交直流轉換；二次設備則是 “電網大腦”，以毫秒級精準控制實現調度保護。這些設備是特高壓技術的核心壁壘，也是我國能源供應安全的關鍵保障。

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04 中游產業鏈--Token工廠

Token 是由大模型廠商通過自研的專屬分詞算法生成的，每一家主流大模型廠商都有適配自家模型的分詞體系，用來把文本內容轉換成模型可識別、可計算的 Token 編碼，不同廠商生成方式不同。

04-1、Token工廠--生產和計費

以后的數據中心會徹底換個定位，不再只是單純存文件的機房，而是變成專門批量生產 Token 的工廠。

黃仁勛明確提出，未來評判一家 AI 企業實力，核心標準就是耗一度電能產出多少 Token。

Token 工廠的邏輯很簡單，把傳統數據中心的通用存儲、普通計算功能重新改造，變成一套工業化生產模式。

靠電力、數據、算法三樣基礎條件運轉，電力提供算力支撐，數據當作生產原料，算法作為核心生產工藝，最后批量產出標準化的 Token，支撐文案創作、代碼編寫、圖文交互等所有 AI 功能落地。

大模型計費邏輯很簡單，總費用由輸入 Token 和輸出 Token 兩部分組成。提問內容、系統提示、歷史對話以及上傳的圖文資料，都會折算成輸入 Token 計費。模型逐字生成回答需要巨大算力，消耗更多資源，所以輸出 Token 價格通常是輸入的 2 至 3 倍。

由于單個 Token 價值極低，行業統一采用百萬 Token 作為標準計價單位，一百萬 Token 約折合 50 萬個漢字。

目前市場主要有四種計費方式：個人和散戶適合按量計費；企業可采購 Token 套餐降低單價；高頻用戶可選會員訂閱；機構私有化部署則按服務器年費收費，不限 Token 使用量。

04-2、全球消耗情況

AI 應用場景拓展帶動算力指數級增長，作為 AI 交互核心單位的 Token 消耗量同步攀升，其商業價值由計算效率與產出價值雙輪驅動，AI 輸入輸出均以 Token 為單位，計算復雜度與 Token 消耗正相關；

據 OpenRouter 數據，2026 年 3 月 16 日 - 22 日全球大模型周調用量達 20.4 萬億 Token，環比增 20.7%，其中中國為 7.359 萬億 Token（環比 + 56.91%），美國為 2.954 萬億 Token（環比 - 10.32%），中國已連續三個周期超越美國。

OpenRouter 數據顯示，2026 年 3 月 23 日全球 AI 模型周調用量排名前九，國產模型占六席且包攬前四；小米 MiMo V2 Pro 以 40% 占比登頂，階躍星辰 Step 3.5 Flash（free）、MiniMax M2.7 分列二三，其余國產模型還包括 DeepSeek V3.2、GLM 5 Turbo、MiniMax M2.5。

04-3、大模型推動

大模型訓練與推理需求持續擴張，Token 消耗量隨之大幅增長。

訓練環節，模型從密集預訓練向混合專家架構演進，參數規模邁向十萬億級，疊加多模態數據復雜度提升，單任務計算量呈指數級增長；頭部廠商推進萬億參數模型訓練，所需訓練數據規模躍升至十萬億 Token 級。

推理環節，據德勤預測，2026 年推理算力占比將達 66%，首次超過訓練算力，AI 進入 “推理驅動” 階段；伴隨應用場景下沉與 AI Agent 規模化落地，推理端 Token 需求將進一步擴大。

大模型市場2025 年起進入應用深化期，應用場景持續拓寬，商業模式逐步清晰。

據艾媒咨詢數據，2024 年中國大模型市場規模達 294.16 億元，預計 2026 年將增至 738.57 億元，2024-2026 年復合年增長率為 58.5%。

05 下游產業鏈--應用與出海

05-1、Token出海--優勢顯著

國內大模型的實際使用成本，遠低于海外主流大模型。根據專業機構的測試數據，完成同一輪標準測試，國內 MiniMax M2.5 的成本僅需 125 美元，而海外 Claude Opus 4.6 的測試成本高達 4970 美元，GPT5.2-Codex 也需要 3244 美元，成本差距達到幾十倍。

海外模型成本更高，核心有兩個原因。

一是國內模型的 Token 單價更低，MiniMax M2.5 的輸入、輸出 Token 價格，分別僅為 Claude Opus 的 6%、5%，也僅為 GPT5.2 Codex 的 17%、9%；

二是國內模型完成相同任務消耗的 Token 數量更少，MiniMax M2.5 單次測試僅消耗 58M Token，僅為 Claude Opus 的 36%、GPT5.2-Codex 的 29%。單價更低 + 用量更少，最終讓國內模型的使用成本形成了極為顯著的優勢。

05-2、出海案例--Minimax

2023 到 2025 年，MiniMax 的收入越來越靠海外市場支撐，全球化布局效果十分突出。2024 年、2025 年，公司海外收入分別達 2130 萬、5770 萬美元，占總營收的 70%、73%，是增長的核心動力；同期國內收入僅 920 萬、2140 萬美元，占比 30%、27%。

業務端，公司核心板塊均實現翻倍以上增長。AI 原生產品收入從 80 萬美元漲到 5310 萬美元，收入占比從 22% 提升至 67%；開發平臺和 AI 企業服務收入，也從 270 萬美元漲到 2600 萬美元，充分證明了公司的 AI 商業化落地能力。

05-3、AI應用

Token 的下游應用幾乎覆蓋了所有 AI 使用場景，不管是日常聊天、寫文案做方案，還是寫代碼、生成圖文視頻，所有 AI 功能都要靠 Token 這個基礎單元來實現。

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