文章作者、来源：0x9999in1，ME News

TL;DR

• Token是AI行业的原子单位。每一次推理、每一段对话、每一个Agent动作，最终都要回到这个最小的计量尺度上
• 黄仁勋在GTC 2026上明确提出"Token工厂经济学"：数据中心不再存储数据，而是生产Token；Token不是统一定价的商品，更像电力——有峰谷差价、分层调度和动态定价
• 阿里无招站在调用层强调Token要"效法自然"：不是消耗越多越好，而是像能量一样精确流动，子弹要打准，不能乱射
• 李彦宏在Create 2026上首提DAA（日活智能体数）：把AI时代的度量衡从"消耗了多少Token"扭转到"干成了多少事"，Token代表成本而非价值
• 现实数据惊人：Google Gemini API每分钟处理160亿Token；Meta员工30天烧掉60万亿Token；Salesforce预计2026年花3亿美元买Anthropic Token；Ramp数据显示企业Token支出16个月增长13倍
• Goldman Sachs预测：全球Token消耗量到2030年将增长24倍，达到每月约120千万亿Token
• 核心矛盾已经浮现：Token的供给侧在拼命压低成本（18个月降100倍），需求侧在疯狂膨胀（Agent驱动的指数增长），中间夹着一个尚未定型的定价体系

一、先搞清楚一件事：Token到底是什么？

一个字。一个词。一段代码。一次呼吸。

Token是大语言模型处理信息的最小颗粒。你跟AI说一句话，它把你的话切成Token，理解，推理，再把回答切成Token，吐回来。

就这么简单。

但就这么一个简单的东西，在2026年的此刻，成了整个AI产业最核心的经济单位。

为什么？

因为所有的AI产出——文字、代码、图像、视频、决策、行动——最终都要折算成Token。Token是AI世界的GDP。你生产了多少Token，你消耗了多少Token，你单位Token的成本和售价是多少——这决定了一家公司是印钞机还是烧钱炉。

Google在2026年Q1财报中披露：Gemini API每分钟处理超过160亿Token，较上季度的100亿增长60%。

NVIDIA全年数据中心收入1937亿美元。这些收入，本质上是卖给别人"生产Token的能力"。

Salesforce CEO Marc Benioff上周在All-In播客上说了一个数字：2026年全年，Salesforce预计花3亿美元购买Anthropic的Token。仅用于编程。

3亿美元。一家公司。一年。只是写代码。

这就是Token经济的规模。

二、黄仁勋：Token是新电力

2026年3月，GTC大会。黄仁勋穿着他的黑色皮衣，做了两个多小时的主题演讲。

他不再举着一块芯片了。

"计算的单位不再是芯片，"他说，"是机架。"

然后他掀开了Vera Rubin NVL72——一整个液冷机架，72颗Rubin GPU，36颗Vera CPU，130万个组件。峰值输出：每秒7亿Token。

上一代？同等功耗下，一个1GW数据中心每秒2200万Token。

两年时间。350倍。

但硬件只是故事的一半。黄仁勋在GTC期间更重要的表态是一个经济学判断——他把数据中心重新定义为"Token工厂"。

什么意思？

传统数据中心储存数据、处理数据。AI时代的数据中心生产Token。就像电厂生产电一样。

NVIDIA官方博客在4月发了一篇文章，标题直接叫《为什么每Token成本是唯一重要的指标》。文中写道："传统数据中心只是存储和处理数据。在生成式和Agentic AI时代，这些设施已经演变为AI Token工厂。推理是它们的主要工作负载，Token是它们的主要产出。"

顺着这个逻辑往下推。

电力有峰谷差价。凌晨三点的电便宜，下午五点的电贵。为什么？因为供需关系在一天之内是动态变化的。

Token也一样。

一个简单的聊天请求，和一个需要调用五个工具、跑八轮推理的Agent任务，它们消耗的Token量、对算力的压力、需要的响应速度，完全不同。

所以黄仁勋的判断是：Token不会像大宗商品一样统一定价。它会像电力一样——分时段、分层级、分优先级，动态定价。

低延迟、高复杂度的推理任务？贵。后台批处理、对延迟不敏感的任务？便宜。高峰时段抢算力？加价。空闲时段填充产能？打折。

这不是猜测。现实已经在往这个方向走了。

OpenAI的最新定价体系已经把输入Token和输出Token分开计费，把不同模型的定价拉开了几十倍的差距——GPT-4o的输出是每百万Token 10美元，而GPT-4.1 Mini只要1.6美元。阿里Qwen 3.5 Flash更极端：每百万输入Token只要0.1美元。

但真正的动态定价——随时间、随负载、随优先级浮动——还没有全面铺开。

黄仁勋赌的是：这一天很快就会来。

而当这一天到来的时候，掌握了"Token工厂"基础设施的人——也就是NVIDIA——就是AI时代的电网运营商。

GTC 2026的会前视频开篇第一帧就定了调："Token是现代AI的基本单位。"

黄仁勋在一次播客中甚至提出：未来工程师的薪酬包里应该包含Token预算。一个50万美元年薪的工程师，也许该配25万美元的Token额度来驱动AI Agent帮他干活。

Token不是成本。Token是生产力的燃料。

这是黄仁勋的逻辑。

三、无招：Token要效法自然

如果说黄仁勋站在供给侧——"怎么更高效地生产Token"——那无招站在调用侧，关心的是另一个问题："怎么更聪明地使用Token"。

什么叫"效法自然"？

看看现实中正在发生什么。

2026年4月，Meta内部爆出一件荒唐事。一个叫"Claudeonomics"的内部排行榜被曝光——8.5万名员工竞相炫耀自己的AI Token消耗量，30天内烧掉60万亿Token。按Anthropic公开定价估算，价值约9亿美元。排行榜上线48小时后被紧急关闭。

这不是个案。"Tokenmaxxing"——刻意最大化Token消耗以彰显AI使用率——已经成为硅谷一种亚文化。有人并行跑多个Agent纯粹为了刷数据。有人让AI做无意义的重复工作只为冲排行。

亚马逊也被曝出类似情况：为了在内部AI使用指标上好看，员工让AI"做无意义的忙碌工作"来注水Token消耗量。

这就是无招所批判的反面。

无招的逻辑很朴素：Token是能量。能量在自然界中从来不浪费。一棵树光合作用不会多消耗一个光子。一只猎豹追猎不会多跑一步冤枉路。

"子弹要打准，不能乱射。"

翻译成技术语言：一个好的AI应用，不是看它消耗了多少Token，而是看它用最少的Token完成了最精准的任务。

GitHub在2026年5月的工程博客中描述了自己的"Token优化工程"：通过系统化的工具调用精简和上下文压缩，把Agentic Workflow的Token消耗大幅降低，同时保持甚至提升输出质量。

开源社区也在响应。一个叫Caveman的Claude Code插件，通过让AI"像山顶洞人一样言简意赅"来压缩输出，宣称节省87%的Token——3天内GitHub拿下4100颗星。

Agent Browser的设计哲学更极致：传统方式抓取一个网页的可交互元素需要8000到50000个Token，它只用500到800个。减少93%。

这些不是边角料创新。这是一种正在成型的范式——Token效率。

无招的观点代表了一个重要的认知转向：在AI产业的早期，大家关注的是"能不能跑起来"。Token消耗是次要的，先把效果做出来再说。但当AI进入规模化部署阶段，Token就是真金白银。浪费Token不是技术问题，是商业问题。

Ramp的《2026春季企业支出报告》显示：5万家企业客户的月均Token支出从2025年1月到2026年3月增长了13倍。有些企业一个季度内Token支出暴涨50%以上。

企业AI月均支出已跑出六位数。

当账单涨到这个量级，"子弹打准"就不再是哲学命题，而是生死问题。

四、李彦宏：别数子弹，数战果

2026年5月13日。北京。Baidu Create 2026开发者大会。

李彦宏上台。演讲主题叫"自我进化"。

他抛出了一个新概念——DAA。Daily Active Agents。日活智能体数。

他说：移动互联网时代，我们用DAU（日活跃用户数）衡量一个平台的繁荣。AI时代，对应的指标应该是DAA——每天有多少智能体在为人类完成真实任务。

为什么不能继续用Token消耗量来衡量？

"Token代表的是成本，而非价值。"——这是李彦宏的原话。

Token衡量的是投入，不是产出。就像你不能用一家公司烧了多少电来判断它有多成功一样，你也不能用它消耗了多少Token来判断AI产业有多繁荣。

60万亿Token听起来很震撼？如果大部分是注水的"Tokenmaxxing"呢？

160亿Token每分钟听起来很牛？如果其中有大量无效调用呢？

DAA的逻辑是：你造了多少Agent不重要，跑了多少Token不重要，关键是——每天有多少Agent真的在干活？干成了多少事？

这是一个从"输入"到"输出"的视角翻转。

李彦宏的判断带有很强的产业节点感。AI行业正从"模型竞赛"进入"应用竞赛"。模型再强，不转化成实际的Agent服务、不完成真实任务，就是空中楼阁。

在同一场大会上，百度发布了通用智能体DuMate、编程Agent"秒达"的应用版和企业版、升级的数字人平台百度一境、以及自我进化的Famou Agent 2.0。

所有这些产品发布，都在呼应一个核心主张：别再比谁消耗的Token多了。比谁的Agent真正在为用户干活。

百度股价在大会后大涨超7%，创三个月新高。

资本市场用脚投票。

五、三种视角，一个交汇点

把三个人的判断并排看——

黄仁勋：Token是产品。数据中心是生产Token的工厂。关键指标是"每瓦特产出多少Token"、"每美元生产多少Token"。Token定价将走向电力式的动态市场。

无招：Token是能量。好的系统应该让Token像自然界的能量一样高效流转——最少的消耗，最精确的命中。浪费Token是系统设计的失败。

李彦宏：Token是原材料，不是终产品。衡量AI产业的健康度，不能看消耗了多少原材料，要看交付了多少成品——也就是真正运行的Agent和它们完成的任务。

他们在争论什么？

表面上看，是"Token重不重要"这个问题。

深层看，是AI产业价值链上不同位置的人，各自在为自己的利益正名。

黄仁勋卖GPU。GPU产Token。Token越多越好。所以他强调Token是核心商品，数据中心是Token工厂，并提出Token应该像电力一样形成成熟的市场定价机制。Token消耗增长 = NVIDIA营收增长。

无招做平台和应用。平台买Token给用户用。Token浪费 = 成本失控。所以他强调效率，强调"自然流动"，强调精准投放。

李彦宏做生态。生态靠Agent落地。如果行业只盯着Token消耗量，那百度这种"Agent落地"故事就讲不响。所以他要换一套度量衡——DAA——让焦点转向"谁的Agent真的在干活"。

三个人都对。三个人都有私心。这就是商业。

但他们的共识远大于分歧——

Token经济时代已经到来。这不是概念，是事实。

六、Token经济的真实数据

让我们看一组数字，感受一下2026年5月的Token世界是什么量级：

供给侧：

• NVIDIA FY2026全年营收2159亿美元，数据中心收入1937亿美元，同比增68%
• Vera Rubin单机架每秒产出7亿Token，较上代同功耗提升350倍
• OpenAI董事长Bret Taylor在MWC 2026上说：18个月内，运行顶级AI模型的成本下降了100倍，质量提升了50%
• 阿里Qwen 3.5 Flash定价：每百万输入Token 0.1美元。比Claude Opus 4.6便宜60倍

需求侧：

• Google Gemini API每分钟处理160亿Token（2026年Q2数据）
• Meta内部30天烧掉60万亿Token
• Salesforce 2026年预计花3亿美元买Anthropic Token
• OpenClaw创作者一个人一个月烧掉130万美元OpenAI Token（603亿Token，760万次请求）
• Ramp报告：企业Token月均支出16个月增长13倍
• Goldman Sachs预测：全球Token消耗量到2030年将增长24倍，达每月约120千万亿Token

定价侧：

• GPT-4o输出：$10/百万Token
• GPT-4.1 Mini输出：$1.6/百万Token
• Claude Opus 4.6输出：约$15/百万Token
• Qwen 3.5 Plus输出：$2.4/百万Token
• DeepSeek Pro输出：$3.48/百万Token

成本塌缩。需求爆炸。价格分层。

这三股力量正在同时作用。

七、Tokenmaxxing：荒诞背后的真问题

Meta的60万亿Token事件不是笑话。它揭示了一个系统性困境——

当一个公司用"Token消耗量"作为衡量员工AI使用率的指标时，古德哈特定律立刻生效：当一个度量变成目标，它就不再是好的度量。

员工开始为了冲数据而使用AI。不是因为需要，而是因为被看见"在用AI"本身成了绩效信号。

CNBC在4月的一篇分析文章中写道："Token正在成为一个被扭曲的指标。激励最大化Token使用只能衡量一个工程师在AI上花了多少钱，而不是他用AI产出了什么。"

这恰恰印证了李彦宏的判断。也呼应了无招的告诫。

Token消耗本身不是目的。它是手段。当手段被错认为目的，系统就会变形。

上海电信刚刚在5月18日推出了Token资费套餐——1元对应25万额度点，用手机账单直接付费。这意味着Token已经在电信运营商层面被当作"水电煤"一样的基础设施来卖了。

黄仁勋的"Token即电力"比喻，正在成为现实。

但电力有一个Token目前还没有的东西——成熟的监管框架和定价公式。

谁来定Token的峰谷价？谁来决定优先级？谁来监管"Token工厂"的排放和浪费？

这些问题，现在还没有答案。

八、判断

三个人的观点不是互斥的。它们是Token经济的三个层面：

1. 基础设施层（黄仁勋）：Token的生产和分发，应该按照公用事业的逻辑来设计——规模化、分层定价、动态调度。这是正确的方向。
2. 效率层（无招）：Token的使用应该精确、节制、有目的。系统设计应该以最少Token完成最优结果。这是工程原则。
3. 价值层（李彦宏）：Token的最终意义不在于被消耗了多少，而在于驱动了多少真实的Agent完成了多少真实的任务。这是商业哲学。

三者缺一不可。

只有供给没有效率，就是Meta那样的60万亿Token注水。只有效率没有价值衡量，就是精打细算但不知道打到哪里。只有价值衡量没有基础设施支撑，DAA再高也跑不动。

2026年的AI产业正站在一个拐点上。Token经济正在从"原始混沌"走向"结构化"。定价机制在形成，效率标准在确立，价值度量在探索。

Goldman Sachs说2030年Token消耗量增长24倍。如果这个数字成真，那今天围绕Token的一切争论——定价、效率、度量——都会在未来四年内得到回答。

不是理论上的回答。是用几万亿美元的真金白银砸出来的回答。

到那时再回看2026年5月，黄仁勋、无招、李彦宏三个人说的话——大概会觉得：他们都说对了一部分。

但没有人看到全部。

就像1995年的人讨论"互联网的带宽应该怎么定价"一样——方向是对的，尺度是错的。最终的答案比所有人想象的都大。

Token的故事，才刚开始。

引用来源

1. NVIDIA, "NVIDIA Announces Financial Results for Fourth Quarter and Fiscal 2026," nvidianews.nvidia.com, February 2026.
2. NVIDIA Blog, "Why Cost per Token Is the Only Metric That Matters," blogs.nvidia.com, April 2026.
3. NVIDIA Developer Blog, "Scaling Token Factory Revenue and AI Efficiency by Maximizing Performance per Watt," developer.nvidia.com, April 2026.
4. NVIDIA Blog, "GTC 2026 News: Live Updates," blogs.nvidia.com, March 2026.
5. Newegg Insider, "NVIDIA GTC 2026, Part 2: Vera Rubin, Groq, and the Hardware That Runs the Token Economy," newegg.com, March 2026.
6. Tekedia, "'Tokens will define the next economy': Nvidia's Huang Recasts AI as a Metered Industrial Resource," tekedia.com, March 2026.
7. Business Insider, "Why Nvidia CEO Jensen Huang Can't Stop Talking About Tokens," businessinsider.com, March 2026.
8. Baidu PR Newswire, "Baidu Advances Agent Portfolio to Embrace the Agent Era, Champions Daily Active Agents as Key Metric," prnewswire.com, May 13, 2026.
9. TechNode Global, "Baidu Advances Agent Portfolio to Embrace the Agent Era," technode.global, May 14, 2026.