2026Token经济学全景报告：算力出海与算电协同新风潮|附100+报告、数据合集下载

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关于分析师

在此对 YouMing Zhang 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在东北大学完成了信息与计算科学专业的学位，专注机器学习与深度学习领域。擅长机器学习、深度学习算法，掌握 Python、Matlab，长期关注深度学习前沿动态。曾在多家科技企业与研究机构从事算法建模与数据分析工作，在人工智能、算力经济等多个行业有丰富的项目经验。

摘要

本文回答以下核心问题：

1. 2026年Token经济的核心驱动力是什么，需求侧与供给侧出现了哪些结构性变化？

2. 算力硬件涨价与电力成本上行，如何重塑Token的定价逻辑与商业壁垒？

3. 国产模型凭什么在全球调用量中占据主导，出海与国产替代的空间有多大？

4. 算电协同写入十五五规划后，绿电价值重估带来哪些增量机会？

5. 中小企业与产业资本应优先切入Token经济的哪个环节，核心风险如何规避？

Abstract: This 2026 Token-economy special report synthesizes ten securities-research papers to decode how inference-side demand, hardware inflation, and power-AI synergy are reshaping the computational economy. It quantifies the explosion in daily Token calls, the five-tier pricing framework, the domestic-model出海 momentum, and the green-power revaluation, then maps the priority chain, substitution space, and decision-linked risks for operators, brands, and industrial capital.

引言

引言

做AI应用的创业者最近普遍有一种焦虑：用户量刚起来，云账单就先一步爆炸。这不是个案，而是整个行业从训练时代跨入推理时代后的共同阵痛。当Agent开始7乘24小时不停地替企业干活，Token——这个大模型处理语言的最小计费单元——正以数量级的速度吞噬算力与电力。

本文的核心发现是：Token经济已经越过概念期，进入商业变现的落地期。需求侧两年增长超千倍，供给侧却被硬件涨价与电力约束两头挤压，谁能用更低的能耗生产更多Token，谁就握住了下一轮竞争力。

多家研究机构用扎实的数据揭示了同一趋势：底层算力、电力与AI应用正在重构数字世界的底层商业逻辑。Token不再只是技术名词，而是可计量、可定价、可交易的结算单位。

文末100份Token经济行业研究报告数据，本文完整报告数据图表和文末100+份最新参考报告合集已分享至会员群，点击阅读原文即可查看完整内容，进群可享18000+全行业报告无限打包下载、行业资源对接、专家专属答疑权益，同时可咨询定制化数据服务与深度报告撰写，与900+垂直行业从业者共同交流成长。

一

一、核心结论：Token经济从军备竞赛迈入商业变现

一句话定调：Token经济的核心矛盾，已从"谁模型更强"转为"谁单位能耗产出的Token更多"，这是中小企业与产业资本都必须重估的底层逻辑。

信息图1：Token需求爆发与算力成本约束（关系信息图）

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从信息图1（Token需求爆发与算力成本约束）中可以看到，一边是日均Token调用量两年超千倍的陡峭曲线，另一边是CPU、存储、代工普遍涨价的成本天花板。两者相向挤压，意味着单纯堆算力已不再是赢家通吃的解法，能效比（行业术语：每瓦特Token吞吐量）才是真正的护城河。这就像汽车的变速箱（行业术语：算力调度），发动机再猛，传动效率不行照样跑不快。

二

二、政策红利全解读：从"词元"定义到算电协同入规

一句话商业逻辑：政策先给Token发了"身份证"，又给绿电直连开了口子，相当于为整个赛道的长期价值打了制度底仓。

2026年3月23日，Token的中文译名被正式表述为"词元"，同时被定义为大模型处理信息的最小信息单元，具备可计量、可定价、可交易的特征。别小看这次定调——当一个事物能被计量和定价，配套的财税、审计、标准体系就会跟上，这是产业从混沌走向规模化的前提。信通院已启动"可信Token服务全场景效能评估"，意在建立Token经济的标准化度量衡。

更关键的是，用电量激增叠加"算电协同"被写入十五五规划，绿电直连与绿证交易的价值迎来制度性重估。对布局西部绿电、智算中心的企业而言，这不再是单纯的概念叙事，而是有明确政策背书的中长期催化。

三

三、行业景气度基本面：需求井喷、开支飙升、市场破万亿

一句话投资逻辑：景气度不是单点脉冲，而是从调用量、资本开支到云市场同时在走上行通道，确定性较高。

国内科技巨头的AI资本开支正在上演高强度军备竞赛。这一点在图2（国内科技巨头AI资本开支）里看得最清楚。截至2026年一季度末，腾讯用于AI相关的资本开支付款为三百七十亿元、计入当期资本开支三百多亿元（同比增约一成六、环比大增超六成创单季新高）；阿里集团资本支出近二百七十亿元（同比增约一成）；百度资本支出近六十亿元（同比约翻倍）；字节跳动称2026年计划资本支出将超过两千亿元，较此前口径增加约四分之一。

图2：国内科技巨头AI资本开支（阴影条形图图2）

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原文链接：https://tecdat.cn/2026%E5%B9%B4ai%E7%AE%97%E5%8A%9B%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%93%E9%A2%98%E6%8A%A5%E5%91%8A%EF%BC%9A%E7%AE%97%E5%8A%9B%E4%BA%91%E3%80%81%E8%BE%B9%E3%80%81%E7%AB%AF%E4%B8%8E%E6%A0%BC%E5%B1%80/

受AI技术创新推动，我国云计算市场保持较高速增长。从图3（云计算与AIDC市场规模）可以更直观看到这条增长曲线。据中国信通院数据，2024年我国云计算市场规模达八千多亿元（同比增逾三成），2025年预计破万亿、到2030年有望突破三万亿元；生成式AI至少贡献了全球云服务收入增长的一半。AIDC方面，机构预计2027年中国AIDC市场规模将增至近两千亿元（年复合增速近六成）。数据中心侧，测算2025年中国数据中心市场约三千多亿元（同比增约一成五）、2026年预计达三千六百多亿元，需求持续扩张。

图3：云计算与AIDC市场规模（双轴图图3）

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中国日均Token调用量呈现爆发式增长。从图4（中国日均Token调用量）可以看到，据机构统计，2024年初中国日均Token调用量仅千亿级，至2025年底跃升至百亿级，2026年3月已突破140万亿，两年增长超千倍；2026年2月当周，中国模型调用量首次超过美国。中性假设下，国内日均Token调用量未来有望攀升至一千五百亿级，印证推理侧需求持续陡峭上行。

图4：中国日均Token调用量（时间增长对比多边形条形图图4）

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四

四、产业链投资图谱：从"资源售卖"到"Token工厂"

一句话商业逻辑：产业链价值正在上移，卖机柜的不如卖能效的，卖能效的不如按Token计费的。

按投资优先级排序，第一梯队是智算中心与高能效基础设施，第二梯队是光模块与算力调度，第三梯队是国产芯片与代工，外围是光纤光缆与运营商云网。我们逐个看壁垒与替代空间。

智算中心已成绝对主导。从图1（智算中心能效与机柜结构）可以更清楚看到结构数据。2024年中国智能算力规模占总算力超过八成，新增智算中心贡献同样超过八成；在运营数据中心平均PUE进一步降低，PUE低于1.4的机房占比超过五成，PUE低于1.2的先进机房占比约一成三。从区域机柜供给看，京津冀、长三角、粤港澳大湾区三大枢纽合计超过六成半，仍是全国IDC核心承载地。该环节资金与能耗壁垒极高，但绿电直连、液冷等新技术正在打开差异化窗口。

图1：智算中心能效与机柜结构（灰底比例条形图图1）

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国产模型正凭借极高性价比抢占全球流量。从信息图5（国产模型抢占市场与IDC扩张）可以看到这一拐点的成色。在最新一周全球大模型调用量排名前五中，中国占据四席、合计贡献超过八成六，国产头部模型在消耗量上已稳居全球第一梯队。更值得注意的是，部分国产模型API定价仅为海外主流产品的十分之一到二十分之一，叠加中国工业用电0.4至0.6元每度、显著低于欧美电价的成本优势，国产Token具备碾压式的单位成本支撑。这直接驱动了IDC需求与出海扩张。

信息图5：国产模型抢占市场与IDC扩张（要点信息图）

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五

五、细分赛道深度拆解：四大赛道按TAM/SAM/SOM推演

一句话投资逻辑：选赛道先看TAM天花板，再看SAM可服务空间，最后看SOM自己能切到的份额，别被总量故事晃花了眼。

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💎 总结与提示

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赛道一：AIDC与智算中心。整体市场（TAM）对应云计算2030年破三万亿、AIDC近两千亿的盘子；可服务空间（SAM）是AI推理驱动的新增智算中心与高密机柜；可获取份额（SOM）则属于能效比领先、绑定绿电的头部服务商。驱动因子有二：其一是Agent与多模态把Token消耗从数量级推向指数级，其二是全国平均PUE已降至1.42、绿色集约化加速。三年情景上，乐观看AIDC年复合增速维持近六成，中性随电力约束缓步抬升，悲观则受算力通胀与电力瓶颈压制。

赛道二：Token五档定价与Token工厂。整体市场是全部AI调用按速度分层的计费总盘；可服务空间是能跑通"按Token产量计费"的新型智算基础设施；可获取份额属于把电力、GPU、冷却、推理优化打包交付的Token工厂运营商。随着底层算力与电力成本分化，Token经济正演变为类似电力的分层定价系统。从图5（Token五档定价体系）可以看到五档的具体分层：免费层靠广告变现，中级层每百万Token收费3美元，高级层6美元，高速层45美元，超高速层150美元。这反映出按交互速度与使用场景差异化计费的趋势，也把"每瓦特Token吞吐量"推上核心竞争力王座。

图5：Token五档定价体系（半圆环图图5）

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信息图6：Token五档分层定价体系（框架信息图）

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赛道三：算力硬件涨价传导与算电协同。上游算力硬件开启全面涨价潮，这是供给侧对需求爆发的直接定价反馈。从图6（算力硬件涨价幅度）可以更直观看到各环节的涨幅分布。CPU全系列平均涨幅一成至一成半，芯片代工最高涨幅近九成、普遍在半成至两成之间；存储领域消费级DRAM价格涨幅近十倍，NAND闪存普遍上涨两三倍。云服务与算力租赁同步进入涨价实证期。

图6：算力硬件涨价幅度（横向比例条形图图6）

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电力侧，我国数据中心用电量从2022年的一千三百亿千瓦时增长至2025年的近两千亿千瓦时。从图7（数据中心用电量增长）可以看到这条用电曲线的斜率。，占全社会用电比例由1.5%提升至1.9%；预计2030年将超七千亿千瓦时、占比5%以上，2025至2030年复合增速近三成。算电协同写入十五五规划后，绿电直连与绿证交易价值重估，绿电从成本项变为资产项。

图7：数据中心用电量增长（折线图图7）

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信息图4：算电协同与绿电价值重估（进程信息图）

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赛道四：MaaS与企业级Token运营、程序化广告。AI应用落地推动模型即服务（MaaS）调用量井喷。从图8（企业级MaaS调用量）可以看到这一跃迁的斜率，中国企业级MaaS按调用量统计，2024年仅百亿级，2025年跃升至近两千亿级、约增长16倍，2026年预计消耗量将达四万万亿次。MaaS依托高质量数据与SDK闭环，把广告投放从标签定向升级为价值预测，已成为跑通的高壁垒商业模式，也带动广告营销公司切入Token运营新业态。全球程序化广告市场2025年约0.65万亿美元，2026年预计达0.72万亿美元，到2031年将突破1.17万亿美元，AI提升分发精准度正打开横向增量空间。

图8：企业级MaaS调用量（刻度线图图8）

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信息图3：MaaS与程序化广告商业模式（关系信息图）

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图9：全球程序化广告市场（圆环图图9）

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六

六、预期差挖掘：市场以为在烧钱，实际已跑通闭环

市场普遍认为：Token经济就是大模型军备竞赛，巨头烧钱、中小企业没机会。实际情况是，国产模型凭性价比与电价优势已稳居全球流量主导，MaaS调用量一年暴增近16倍，商业闭环其实已经跑通。被忽视的关键变量是"每瓦特Token吞吐量"——它把竞争从"堆卡"扭转为"能效"，恰好是中小服务商、西部绿电、国产芯片最能发挥的战场。

预期差带来的机会在于：市场还在盯着GPU绝对数量，超额收益却可能藏在单位能耗产出、国产算力替代与绿电资产重估里。预期差对应的风险则是：若电力与高端算力供给跟不上需求斜率，涨价传导会侵蚀下游应用利润，先活下来比先冲规模更重要。

从信息图2（科技巨头AI资本开支与硬件涨价）可以更完整看到开支与涨价的对冲关系。

信息图2：科技巨头AI资本开支与硬件涨价（要点信息图）

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七

七、机构观点对比表

表格说明：四家机构对Token经济整体向好判断一致，差异主要来自统计范围与时间周期不同——华龙侧重周度调用量排名，华创侧重算力机柜存量，银河采用中性电量假设，兴业按调用量口径测算MaaS，读者交叉印证即可。

八

八、风险提示与决策挂钩

风险1：高端算力与电力供给跟不上需求斜率，涨价传导侵蚀下游应用利润。

对决策的影响：这意味着盲目冲规模的AI应用方可能先被成本拖垮，进入时机与单位经济模型比用户增速更关键。

补充：报告说需求超千倍增长，但没说的是西部绿电外送通道与变电容量存在区域错配，局部可能出现"有电送不出、有卡没电用"的瓶颈。

应对方案：第一步做算力与电力供给的 regional 匹配测算，第二步优先选择绑定绿电直连与长协电价的服务商，把单位Token成本锁死。

社群支持：会员群提供各地智算与绿电供需地图，与900+从业者交流降本实测经验。

风险2：AI投资力度与产品落地不及预期，价格战压缩利润。

对决策的影响：这会影响IDC上架率与MaaS续费，重资产方回本周期拉长。

补充：报告列了五大风险，但没说的是中小云厂商在头部降价潮中夹缝生存，可能被迫让渡数据权益换算力。

应对方案：签订清晰的算力租赁SLA与数据权属条款，避免过度依赖单一大厂生态。

社群支持：会员群分享算力租赁合规范本与议价要点，降低踩坑概率。

风险3：政策与标准出台速度不及预期，行业度量衡滞后。

对决策的影响：标准化慢半拍会让跨平台Token结算、审计与财税处理悬空，延缓B端采购。

补充：报告提到信通院已启动效能评估，但没说的是跨境Token结算仍缺统一规则，出海企业面临多套合规。

应对方案：提前按"可信Token服务"框架梳理内部计量与审计流程，储备多区域合规模板。

社群支持：会员群持续更新各国AI与数据合规动态，配专家答疑。

九

九、行动建议：能力、思维、行动三维度

在能力建设维度，建议中小企业先做自身业务的Token消耗画像，摸清哪些环节是高频推理、哪些可被缓存命中，再决定自建还是采购。

在思维方式维度，建议完成从"拼算力规模"到"拼单位能耗产出"的认知转型，把每瓦特Token吞吐量当成和毛利率同等重要的指标。

在行动落地维度，本周可做的事有三件：第一，调研一家绑定绿电直连的智算服务商并索取单位Token报价；第二，测试国产模型的API性价比与稳定性；第三，把内部重复性任务清单梳理出来，评估Agent替代的可行环节。

总结

总结

1. Token经济已从概念期迈入商业变现期，核心矛盾转为"单位能耗产出的Token数量"，能效比成为真正的竞争护城河。
2. 需求侧两年增长超千倍、供给侧硬件普涨与电力约束两头挤压，五档分层定价正把Token变成"类电力"的结算商品。
3. 国产模型凭性价比与电价优势占全球流量主导，算电协同入规重估绿电价值，MaaS与程序化广告已跑通高壁垒闭环。
4. 风险集中在算力电力错配、价格战与标准滞后，决策挂钩单位经济模型与绿电绑定，比单纯冲规模更稳健。