构建智能时代“度量衡”， 联想首提Token经济“三大定律”

今天想从一个词说起：token。

它正在变成一个新的基础计量单位。3月24日，国家数据局披露：我国日均词元调用量已突破140万亿。这是一个在正式场合首次用“词元”来描述Token的统计口径。

在第四次生产力变革的进程中，人工智能正在改变企业运行方式。大模型按照Token计费，Agent按照Token执行任务，算力调度围绕Token展开。一次调用对应多少Token，逐渐成为新的成本刻度。

当这种刻度进入企业运营体系，一个更现实的问题是：算力投入如何被准确记录，又如何与业务价值形成对应关系。

7月2日，联想智汇沙龙展开了一轮讨论，主题指向“Token普惠：交付可见价值 重塑AI效能”。联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木）表示，企业级Token需求量急速增长，Token的成本效率与价值效益将遵循惯性定律、加速定律和奇点定律“三大定律”。联想将从产业实践层面，推动企业Token投资和价值收益正循环，让Token交付可见的价值。”

Token 经济学重构 AI 产业底层逻辑

预计2030年中国日均消耗Token量将达万万亿级。Token已从AI模型的文本计量单位，跃升为AI时代的核心生产要素与价值载体。

“随着算力使用从训练侧转向推理侧，Token经济学出现的底层原因。”中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授魏哲巍指出，理解Token经济学，需要完成一次从“供给视角”到“需求视角”的跨越。

大模型的训练如同“上学”，投入较高，但是一次性投入；推理则像“上班”，每一次智能调用都在实时计费。随着AI从简单的单轮问答向AI Agent（智能体）多步协作演进。例如在AI辅助编程（Vibe Coding）场景中，Agent执行任务的Token消耗量往往是普通对话的千倍级。

中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授魏哲巍

现在行业已经走向一个更直接的方式，按token计价，这也是“Token经济学”真正成立的时刻。魏哲巍看到一个长期并存的矛盾：一边是成本下降的工程趋势，一边是规模扩张的模型趋势。

同时魏哲巍还提出三个问题作为思考：

第一，当前token成本与人力成本之间的差距，本质上是技术效率问题，还是劳动定价问题？

第二，AI不会简单替代人，但会显著放大个体能力差距，一个人 + Agent，可能替代一个团队。

第三，token到底是在变便宜，还是在变贵？答案可能是分层的：基础业务搭配低成本轻量化模型，复杂决策场景搭载高性能大模型

Token经济三大定律：成本下行、价值跃升与奇点爆发

 “企业级Token需求量急速增长，但Token单位成本的下降并不等于创造价值量的增加。”阿木提出了Token经济的“三大定律”，并详细展示了联想助力企业交付可见价值的全方位布局。

联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿木

首先是“惯性定律”，即单位Token成本持续下降的必然性。阿木指出，因芯片/能源/模型基础技术创新、模算电一体化组合与调优、运行态的token调度等三层原因，单位token成本会持续自然降低。在基础设施层面，联想推出“Token工厂”， 首次将Token生产标准化、规模化，帮助合作伙伴实现可规模复制、高效交付的算力服务模式；近期发布的万全异构智算平台V5.0，实现了从百卡到万卡规模的全场景覆盖；联想问天超节点解决方案单节点可搭载40张GPU，实现了全互联低时延、灵活扩展及简易部署。在方案服务层面，结合端边云混合调度的“Token Hub（词元中枢）”，可将单位Token成本极力压缩，让企业“跑得更快、省着花钱”。

其次是“加速定律”，即单位价值随应用深度的加速释放。阿木强调了“有效Token”这一概念， 认为AI的价值不仅取决于模型，更取决于碳硅融合密度、Harness工程深度、AI治理与配套到位程度等三个因素。为此，联想推出了AI Foundry与FDE（前置的开发交付一体化）模式，将专家的现场交付经验沉淀为自动化平台，帮助客户把每一个Token的调用精准映射到效率提升、成本下降等可衡量的业务指标上，加速价值兑现。

最后便是“奇点定律”，它也揭示了Token总成本与总价值翻转的动态拐点。 阿木前瞻性地指出，随着企业用量增加，Token总成本一定会上升，与此同时，AI智能体体现的价值也在上升，也在释放。当总Token成本与总Token价值的曲线相交之时，就是AI价值大爆发之时。“在跨越奇点之前，企业用AI主要体现在存量效率改善和降低浪费，并没有创造增量价值；跨越奇点之后， token的创新规模化价值与产业协同价值爆发、token总成本保持快速但明显低于总价值的增速，全程都是正循环。“届时，企业将进入一个价值增量超越成本投入量的全新价值循环。创新的规模化生产会成为净增量。”阿木表示。

阿木判断，当下的AI产业呈现出明显的“哑铃状”分化：数字化水平极高的头部企业和AI原生初创公司有望率先跨越奇点；而数量最庞大、处于中间段的传统企业，则因数字化基础薄弱，极易在看到“创新红利”前陷入算力支出的“成本黑洞”。

凭借内生外化的丰富实践经验，联想将“三大定律”的推演转化为了一套切实可行的产业落地方案。从基础设施的极限降本，到AI Foundry的深度赋能，联想正致力于成为千行百业跨越AI奇点的“同路人”，将高不可攀的算力投入，真正转化为企业“看得见、摸得着”的业务红利，让Token普惠真正照进现实。

建立智能经济时代的“度量衡”

如果AI进入规模化使用阶段，却没有统一的价值计量规则，那么整个商业体系其实是难以成立的。在任何一次工业级别的技术变革中，都一定会出现一个基础性的计量单位。工业时代我们用千瓦时来衡量电力，互联网时代用流量来衡量连接成本，而在AIGC时代，我们要回答的是，智能本身如何被度量。

Token逐渐成为一个非常自然的选择，它正在成为连接AI能力与经济价值之间的关键桥梁，把原本模糊的智能服务转化为可计量、可结算、可流通的标准单位。

Token要成为真正的“经济度量衡”，必须解决定价与计量的规范化问题。中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、高级工程师黄伟强调，当前的Token市场存在成本黑箱、计量混乱、价值脱节等乱象。投入产出难以量化评估，严重阻碍了AI的商业化进程。

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、高级工程师黄伟

针对这些乱象，Token必须拥有一把统一的“标尺”，就像工业时代的“千瓦时”统一度量电力价值、移动互联网时代的“GB”统一度量数据流量，AI经济时代也需要一个统一的度量衡，衡量智能的价值、锚定算力的价格、保障交易的公平。

中国信通院正努力推动Token作为“度量衡”，将AI服务转化为标准化的计价单位。希望携手联想等产业伙伴，共同实现Token经济的正向循环。

当前的AI市场“供给侧”有着更多的话语权，导致了结构性的供需失衡。Token价值的全面释放，还需要全行业协同一致，推动供给侧与需求侧的平衡发展。阿木表示，联想将从自身做起，把Token下沉到终端、交付到业务，再把经验复制给客户，致力于成为千行百业的“同路人”，帮助更多企业在“奇点时刻”到来时，跑出属于自己的价值曲线。