三大運營商的集體轉型2025年5月17日，我國正式啟動“算力互聯網試驗網”建設，著手構建AI時代新型信息基礎設施OpenAxo平臺對該表的解讀：估值曲線呈現非線性爆發，反映了底層技術突破后疊加國家級戰略價值所帶來的資本溢價效應

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別再囤顯卡了

現在流行“買Token”

在AI大模型走向全面商用化的今天，全球算力產業正經歷一場從“軍備競賽”向“工業化量產”的生產轉移。

如果說過去的核心敘事是“購買GPU、搭建萬卡集群”，那么今天的核心敘事則是“生產詞元（Token）、降低每個詞元的綜合成本”。近期，中國移動、中國電信、中國聯通三大運營商相繼推出面向企業與開發者的“Token流量套餐”，同時弘信電子等算力主力軍在無錫等地高調宣布落地大模型“Token工廠”……

這一系列密集動作釋放出一個明確的信號，算力正在演變為一種按需供給、即開即用的標準數字化大宗商品。

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從“租卡計時”到“按Token零售”

幾天前，關注科技界新聞的人都被一張天價賬單震驚了，AI代理項目OpenClaw創始人、被稱為“龍蝦之父”的彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）在社交平臺上自曝，他的團隊在過去30天內，瘋狂消耗了6030億個Token，總花費高達130萬美元（約合880萬員人民幣）。

評論驚呼“雇個百萬年薪的工程師團隊都沒這么貴”的同時，也揭示了一個殘酷的行業現實——在AI走向“萬物皆智能體（Agent）”的今天，Token已經不再是一個生僻的技術術語，而是成為了AI時代最核心的燃料、新型的生產資料，乃至衡量企業數字資產運轉密度的全新大宗商品。

斯坦伯格的Token賬單引起熱議

然而，如果智能的代價是每個月百萬美元的真金白銀，那么除了有巨頭買單的明星實驗室，普通開發者和千行百業又如何用得起？

三大運營商近期推出的Token套餐，一定程度上打破了這一壁壘。

Token是生成式AI理解和生成語言的最小語義單位，通常一個漢字或英文單詞相當于1到2個詞元，也是AI大模型時代計費與輸出的核心度量衡。

不久前，中國電信率先面向全國統籌推出了多檔試商用Token套餐，個人版低至每月9.9元即可暢享1000萬詞元。而在地方省市，各分公司的普惠攻勢則更為激進。上海電信和上海移動相繼拋出“1元解鎖25萬至40萬詞元”的極低門檻；北京移動則針對云電腦用戶推出了僅需5.99元的算力次包。同時，上海聯通與廣東移動也紛紛聚焦小微創業主體與C端訂閱場景，開啟了從按次調用到千萬級詞元免費測試的多種探索。

這套由點及面的全國性組合拳，正式拉開了算力化整為零、按需零售的普及序幕，更被解讀為下游消費端的創新熱情的起始點。

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能否催生輕量AI創新？

在傳統算力租賃模式下，一個小團隊想要開發一款垂直領域的AI應用，必須先打包租下數張顯卡，無論代碼是否在運行，計費時鐘都在嘀嗒作響。

而當算力被稀釋為“按詞元數量計費”后，固定成本變成了彈性運營成本，“開發者只需為AI每一次實際吐出的文字、代碼或語音買單”。浙江本地一家AI修圖應用初創企業負責人預測，這種模式能真正實現“用多少付多少”，未來可能會催生更多輕量級“小而美”的AI原生應用。

作為生成式AI的基本語義單位，Token被直接封裝為應用層可見的套餐向市場發售，這實際上也標志著算力市場正式從“原材料粗加工”走向“精細化商品零售”的新階段。

運營商既然開始賣“Token套餐”，就意味著它們必須向客戶交付最終的“消費品”，即精準、即時、按量計費的詞元產出。底層的集群崩潰、網絡卡頓或能耗超標，所有損失都將由運營商自己承擔。

事實上，傳統的“算力工廠”是無法支撐這種高并發、低成本的詞元消耗的，市場急需一種全新的組織形態，那就是以追求能效比（每瓦詞元量）為終極目標、將硬件風險完全內部包裹的“Token工廠”。

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Token工廠落地

打通推理需求閉環

最近，在全國算力版圖上，“Token工廠”已加速從戰略構想走向百億級項目落地。

在供給側，中國電信寧夏公司啟動百億級詞元工廠集群集采，其核心邏輯是將西部充沛的清潔能源原位轉化為“Token大宗商品”，通過一體化算力網絡跨區域輸送，實現從“輸電、輸算力”向“輸Token”的跨越。

值得注意的是，這也是運營商們從底層基礎設施轉型“算力零售商”的優勢之一。運營商本就擁有全世界最密集的邊緣機房、無可比擬的骨干網絡帶寬，以及直達千行百業的政企渠道。而Token的生產和分發具有極高的網絡依賴性（低時延、大帶寬），運營商無須從零開始建廠，只需在現有的“東數西算”樞紐和邊緣數據中心內部署推理集群，即可實現資源的“就地輕資產轉型”。

在需求側，國內柔性電子（FPC）行業的領軍企業弘信電子等企業在無錫落地基于國產華為昇騰芯片的超大規模詞元工廠，精準對接本地龐大的工業AI推理需求，打通了“國產芯片—智算集群—詞元流水線—本地工業應用”的閉環。

織就分布式算力網

或許Token工廠未來并不會是孤立存在的，而是各工廠通過網絡連成了一個高效率的分布式矩陣。

這就好比一個全國性的智能物流網絡，當長三角的用戶發起一個請求時，調度系統會一瞬間完成分揀。如果是一個不著急、需要批量生成的離線長文本，請求就會被發往千里之外、用著便宜綠電的寧夏工廠去處理；但如果是一段需要零延遲反應的自動駕駛或實時語音對話，請求就會被就近派單給無錫的邊緣工廠。這種“算網一體化”能讓全國的算力資源實現像用電、用水一樣的動態調節。

同時，在軟件層面，Token工廠也告別了過去“來一個件、發一輛車”的低效模式，從而把單個詞元的生產成本死死壓了下來。

這種工業化量產極大地壓降了單個詞元的邊際生產成本，會為千行百業的AI應用大爆發掃清了成本障礙。從底層的綠色能源、國產算力超節點，到中端的全棧推理加速，再到前端的普惠詞元交付，一條貫穿供需兩端的“芯模協同”工業大動脈已初具雛形，正式拉開了智能時代大宗商品標準化流通的序幕。

AI時代的基建底座

如果說Token工廠是AI的“發電廠”，那么算力網就相當于AI版的“國家電網”。只有將分布式數據中心通過標準化協議接口串聯成網、互聯互通，統一納管、調度，整合成全國一體化的算力底座，才能支撐多個大規模Token工廠的運轉，助力AI的“通用燃料”源源不斷地輸送至各地。

今年5月，國家有關部門明確提出，要將算力網與水網、新型電網、通信網、城市地下管網、物流網等傳統基建并列，納入國家重點規劃建設的“六張網”體系。這意味著，作為數字經濟時代的首個重大基建革命，算力網已上升為國家戰略。

今年兩會期間，國家發展改革委相關負責人公開透露，今年預估在“六張網”和重點領域建設投資超7萬億元。

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為何算力網被高度重視？

最直接的原因是，通過“算力一張網”的通盤布局，可以解決我國算力資源長期存在的地域分散、供需失衡、碎片化嚴重等問題，這也是在政策層面對“東數西算”工程的延續與進階。

另外，除了上文提到的效率和成本方面的優勢，算力網革新還能推動服務的升級。它打破了傳統“賣GPU租賃”的模式，把整個“算力+模型+推理優化+調度系統”打包，直接生產Token出售，從賣資源升級為賣智能服務，這不僅利于供應鏈的整合，還能為更大規模的數智化項目奠定資源基礎。

更重要的意義在于，這是我國構建自主可控的算力生態的核心途徑，關乎更宏觀的全產業鏈戰略布局。

算力網打通底層資源形成規模效應后，不僅能形成集采議價、統一輸出Token產品，還能倒逼硬件的統一標準化采購。在海外高端芯片出口管制收緊、AI產業競爭不斷加壓的國際背景下，有利于迅速推進國產芯片的替代進程。

而Token工廠若要進一步降本提產，單純依靠算法優化與算力堆疊遠遠不夠，還要使芯片與模型原生適配，讓硬件深度介入模型的訓練和推理環節，消滅兼容造成的性能損耗。

前不久推出的DeepSeek V4就是典型范例，它實現了從訓練框架、核心算子到推理部署的全鏈路原生適配國產芯片，覆蓋華為昇騰、寒武紀、海光信息、摩爾線程、平頭哥真武等8家主流國產算力，驗證了國產芯片能夠支撐世界級大模型的運行，也標志著國產算力從兼容邁向原生的發展階段。

這也解釋了為何國家大基金會高調領投DeepSeek，甚至一舉將后者200億美元左右的估值推升至450億美元，遠超傳統市盈率框架。市場押注只是一方面，更核心的目的在于，想用國產大模型的發展拉動國產芯片的需求。

大模型的應用導向可以高效指引芯片廠商的研發方向，使其更有針對性地進行技術迭代和產能擴張，推動形成“國產模型—通用算力—國產芯片”的閉環，利用芯模協同的綁定，加速縮小與國際先進水平的差距。

對“國家隊”而言，直接激活需求側，遠比分散、單點投資半導體制造、半導體設備等領域更有性價比，因為切入更貼近應用端的軟件層，可以通過產業鏈將供能逆向傳導至芯片設計、制造、封裝、設備、材料等所有上游環節，起到提綱挈領、以點帶面的作用。

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編輯總結

芯模協同下的全力加速

智能體爆發帶來的高吞吐、持續性算力消耗，遠超生成式AI對話，規模化算力已成產業剛需。而國產模型正憑借海量場景數據、端側協同能力和極致性價比等優勢，加速趕超海外模型。

算力需求飆升與國產模型的規模化起量，為國芯崛起注入強勁動能，反過來，國芯的算力供給和技術升級又促進了國模的優化迭代。Token工廠打造的“芯模協同”路線，扭轉以往硬件先行的低效模式，將全棧AI生態的搭建整合為一盤棋。隨著全球最大規模、最具活力的算力網絡逐步建成，我國將在全球科技博弈中占據更主動的地位。