Token爆发，带你看懂词元经济全产业链

“词元（Token）正成为新的大宗商品。”在英伟达2026年开发者大会（GTC）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋第一次系统提出了“词元经济”这一概念。

黄仁勋给出一个公式：收入=每瓦词元数×可用千兆瓦数。他表示，如今的数据中心正在演变为24小时不停运转的“词元工厂”，以电力和数据为投入，产出词元。而一座“工厂”能够创造多少收入，取决于词元生产效率与生产规模的共同作用。

中国国家数据局局长刘烈宏近日透露，截至今年3月，中国日均词元调用量已经突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超过1000倍。

在这样的背景下，词元经济这条新兴产业链正逐步成形。

什么是词元经济

词元是大模型处理信息时最基础的单位。当用户向AI模型发出提问时，模型会先将输入内容拆分成词元，完成计算后，再把输出词元重新组织成句子。每生成一个词元，本质上都意味着一次数据中心GPU算力的调用，同时也伴随着电力的消耗。

因此，词元天然具备计量属性。大模型厂商的API通常按词元收费，云服务商的算力服务也可按词元定价，词元对于AI的意义，就像“度”对于电力一样。

但在相当长的一段时间里，词元更多被视为成本指标。2023年至2024年，行业竞争焦点主要集中在参数规模和训练数据量上，词元只是成本项，尚未被普遍当作“产品”来看待。

真正的转折出现在AI进入推理时代之后。过去两年，AI开始大规模进入商业应用场景，用户的每一次对话、每一次任务调用，都会持续消耗词元。在收费机制中，许多AI厂商按照词元使用量向用户收费，消耗越多，销售额也越高。此时，词元开始具备批量生产、分层定价和规模交易的商品属性。

在GTC 2026大会上，黄仁勋首次明确提出词元经济，并直言：“词元就是新的大宗商品。”按照他的定义，数据中心就像昼夜不停的词元工厂，数据和电力是原材料，词元则是最终产出。

他进一步提出“每瓦词元数”（Tokens per Watt）这一新指标，认为它将成为衡量未来数据中心盈利能力的重要标准。原因在于，“在固定功率约束下，谁能实现更高的每瓦词元吞吐量，谁就拥有更低的生产成本。”英伟达持续推进技术升级，核心也始终围绕提升词元生产效率展开。

归根结底，词元经济的本质，就是把AI产生的智能输出，像工业品一样进行计量、定价与交易。

而且，词元经济已经不再停留在概念阶段。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼在今年初的一次演讲中提到：“从本质上看，我们的业务，以及所有AI模型提供商的业务，最终都会演变成出售词元。”

中国国家数据局局长刘烈宏近日还表示，到今年3月，中国日均词元调用量已超过140万亿，较2024年初的1000亿增长逾1000倍，较2025年底的100万亿也在短短三个月内再增长了40%以上。

刘烈宏指出，词元不仅是智能时代的重要价值锚，也是在技术供给与商业需求之间起连接作用的“结算单位”，让商业模式具备了可量化落地的基础。

“词元工厂”产业链

“一场新的工业革命正在展开：进入工厂（数据中心）的是数据和电力，出来的是词元。”黄仁勋如此描述。

一座“词元工厂”和传统制造工厂并无本质区别，同样需要厂房、设备、物流与销售等多个环节。基于这一逻辑，并结合多家券商研报观点，词元经济大致可以拆解为四个环节。

#1

生产环节

涉及板块：AI芯片与服务器、AIDC（人工智能数据中心）基础设施、液冷散热、供电系统

词元的生产过程，本质上就是推理过程，即把电力和数据转化为词元。而决定数据中心产能上限的，是底层物理硬件，包括AIDC机房、AI芯片与服务器、液冷散热系统以及供电设施。它们共同决定了功率利用效率，也就是每一瓦电力最终能够转化出多少词元。

黄仁勋曾提到：“一个1吉瓦的工厂永远不可能变成2吉瓦，这是物理规律。”这意味着，生产环节的核心竞争归根到底是效率竞争，同样一度电，谁能生产出更多词元，谁就更具优势。

#2

优化环节

涉及板块：推理优化算法、调度系统、光模块等

当数据中心建成之后，其总功率基本固定。在硬件条件不发生变化的情况下，提升收入的关键，就是让每一瓦电都产出更多能够计费的词元。

黄仁勋在GTC 2026上举过一个例子：Fireworks AI和Lynn两家公司在完全没有更换硬件的前提下，仅依靠英伟达升级软件栈和推理算法，词元生成速度就从每秒约700个提升到接近5000个。这说明调度算法、推理优化等技术，可以在不新增硬件投入的情况下，显著提升“工厂”产出。

#3

流通环节

涉及板块：CDN（内容分发网络）、跨境专网、海底光缆

词元被生产出来后，还必须以极低延迟交付到终端用户手中。与实体商品不同，词元的生产和交付通常几乎是同步完成的。

CDN（内容分发网络）的边缘节点承担着“最后一公里”配送功能，而在词元需要跨境传输时，跨境专网和海底光缆则构成了国际化的“物流通道”。

“词元出海”同样发生在这一环节。国产模型凭借明显的推理成本优势，正在通过海外API平台大规模输出词元，而支撑这种跨境流动的网络基础设施，正是其出海的重要基础管道。

#4

应用环节

涉及板块：大模型厂商、Agent应用、垂直行业SaaS、多模态生成平台

应用环节是词元经济最终实现价值的地方。黄仁勋在GTC 2026上判断，未来每一家SaaS公司都将转型为Agent-as-a-Service公司（智能体服务公司），每一位工程师也都会拥有年度词元预算。

随着AI应用持续落地，词元的消费场景将不再局限于当前的对话式AI，而会进一步延伸到智能体、多模态内容生成、金融分析等多个方向。消费量越大，也会反向推动上游生产环节继续扩容，形成正向循环，成为整条产业链不断运转的底层飞轮。

关注算力基建等投资方向

长城证券(8.960, 0.08, 0.90%)研报指出，OpenClaw代表着AI新的强劲加速点，词元消耗速度将显著上升。在这种模式之下，词元消耗量可能实现成倍甚至数十倍增长。

从投资角度来看，词元经济快速升温后，最先受益的将是“词元工厂”的生产端，包括AI芯片、数据中心、液冷、供电等算力基础设施，这也是当前机构一致看好的方向。

中信建投(21.590, 0.12, 0.56%)研报显示，字节跳动的词元消耗大约每三个月翻一倍，国内大型云厂商在日均消耗达到60万亿词元时将面临明显算力缺口。因此预计，国内大型云厂商在日均词元消耗达到30万亿词元时就会感受到算力紧张，而在达到60万亿词元时则会出现一定程度的算力缺口。

开源证券通信行业首席分析师蒋颖认为，词元=AI芯片（国产算力+算力租赁）=AIDC。国金证券(8.360, 0.06, 0.72%)研报称，2026年算力产业链有望进入“全链通胀”周期，景气度将从芯片向AIDC、云服务以及电力设备全面传导。

除此之外，算力租赁与词元出海同样是受词元经济热度推动的重要受益方向。

长城证券表示，词元出海的本质，是中国本土AI模型通过API接口向全球提供推理服务，并按处理量收费，从而实现算力和电力的“数字化出口”。中国大模型之所以能够快速抢占全球市场份额，关键优势就在于极强的成本控制能力，特别是在电力成本方面。

据申万宏源(4.730, 0.04, 0.85%)计算机团队测算，国产AI模型的综合推理成本仅为海外模型的六分之一到十分之一。

“词元产业链本质上是一场把物理世界电力转化为数字世界智力的变革。”长城证券认为，这条产业链的涨价逻辑将沿着“海外需求爆发→存算硬件短缺→能源/基建瓶颈→全链条成本重估”的路径展开。上游具备成本优势的绿电和特高压输电构成成本底盘，锁定毛利下限；中游算力与存储层是制约供给能力的关键瓶颈；次中游模型与调度层通过算法优化获取技术溢价；而下游应用与出海层则依托全球更高的支付意愿打开利润上限。

长城证券还认为，从投资视角来看，关注优先级可分为几个阶段。第一阶段是存储与显存环节，把握短期供需错配带来的最大涨价弹性；第二阶段是算力芯片与服务器，锁定中期业绩兑现；第三阶段是电力设备与绿电运营，具备长期竞争壁垒；第四阶段则是拥有真实场景落地能力和海外高溢价变现能力的头部企业。