AI重塑生产关系：Token背后的秘密

2018年1月13日，我在朋友圈留下一句话。

7年后，一个名为“Token”的概念，揭示了答案。

中国每日Token调用量高达140万亿。

这一数字背后，隐藏着AI重构生产关系的三大真相。

你可以将其理解为：AI处理的基本单位。

中文字符约等于1-2个Token。当你向AI提问，它作答时会消耗Token。

深圳计算科学研究院的欧伟杰举了个例子：算力如同“电力”，Token则是消耗的“电量”。

预计到2026年3月，这个“电量”将达到——

140万亿Token/天。

与2024年初的1000亿相比，两年内增长超过千倍。

这意味着什么？相当于全国的工厂、电商、医院、软件公司，以及数以亿计的个体，都在同时利用AI进行“思考”。

从Token消耗量，可以看出AI被使用的频率有多高。

全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据显示：3月16日至22日，全球AI大模型总调用量为20.4万亿Token，环比增长20.7%。

典型应用场景：

用AI撰写周报、邮件——节省30%时间

用AI辅助编程——初级程序员效率翻倍

用AI进行设计——几百元的图片，几秒钟生成

如果仅此而已，AI就只是“更强大的蒸汽机”——它会改变生产方式，但不会改变社会的基本结构。

然而，7年后的今天，情况远不止于此。

生产关系的核心在于三件事：

谁掌握生产资料

谁参与劳动

如何分配成果

Token消耗量的数据，恰好说明这三件事正在被重新定义。

当前最核心的生产资料是数据和模型，而获取它们的途径，就是API。

一个关键数据：OpenRouter平台上，中国AI大模型的周调用量为7.359万亿Token，美国为3.536万亿——中国连续三周领先于美国。

更值得关注的是：全球调用量排名前四的AI大模型，全部来自中国——MiniMax M2.5、阶跃星辰Step 3.5 Flash、DeepSeek-V3.2、Kimi K2.5 Pro。

按Token消耗量计算，中国模型占据了全球前四的位置。但如果按交易金额计算，GPT-5仍以12-15亿美元/周位居榜首。

这说明了什么？

Token消耗量反映“谁在使用”，交易金额反映“谁在获利”。

中国模型走“高性价比、普惠化”路线——MiniMax M2.5的成本仅为Claude Opus的1/20。 美国模型走“高端企业服务、强合规”路线，单价更高。

谁在制定规则？答案已经体现在数据中。

AI Agent（智能体）正在重新定义“劳动”。

以OpenClaw（俗称“龙虾”）为代表的AI智能体工具，具备自主执行、流程编排、多角色协同能力。单次互动的Token消耗量可达传统AI的10至100倍。

这类工具的核心价值在于：将AI从“会聊天”提升到“会执行”，让AI真正成为“数字员工”。

清华大学智能产业研究院院长张亚勤精准预测：未来智能体将成为AI时代的SaaS和App。

这意味着：

一个会用AI的普通人，可能比一个不用AI的专家更有生产力

一个人+AI，可能抵得上一个团队

“劳动”的定义从“执行”转变为“调度、判断、决策”

一个真实的案例：900多万用户的全球AI社区，仅依靠2名核心成员即可完成全链路运营——正是借助Agent技术，实现了“一人完成过去数十人工作量”的突破。

你有没有发现，你点的外卖、刷的短视频、用的客服，背后可能都是AI在运行Token了？

一个更微妙的变化正在发生：

Token正在取代人力，成为新的成本计量单位。

数据显示，海外一名软件工程师所在公司，为其运行AI编码工具的Token费用，竟超过了他的个人薪资。 部分互联网企业的研发团队，月度Token费用已逼近甚至超过团队人力成本。

传统科技行业“人力为核心资产”的成本逻辑，正在被颠覆。

更讽刺的是：中外大厂开始用Token消耗量考核员工。

Meta的内部排行榜上，Token消耗量取代代码质量，成为衡量员工“核心价值”的标准。 阿里巴巴ATH事业群已将AI业务核心指标从DAU全面转向Token消耗量。

最讽刺的是：那个消耗Token最多的员工，可能是写代码最少的人——因为他把大部分Token花在了“让AI帮他写代码”上。

2018年1月13日，我认为AI只是新一代的技术工具——它会改变生产方式，但不会改变社会的基本结构。

7年后的今天，这一判断发生了变化。

第一件：Token经济学

阿里巴巴成立了Alibaba Token Hub事业群。 英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上提出“Token经济学”，将数据中心定义为生产AI智能Token的工厂。

这不是“工具”，这是“基础设施”。而掌握基础设施的人，掌握规则。

第二件：价格与权力的转移

中国主流AI模型的Token输出价格集中在10-20元/百万Token，美国主流模型约为72元/百万Token——近七倍的价格优势。

硅谷顶级风投a16z统计，目前的开源AI技术栈中，80%跑的是中国开源模型。

政治立场早已无关紧要，成本才是决定因素。

第三件：一人公司的兴起

AI Agent技术正在推动“一人公司”（One Person Company）从概念走向产业化。

北京、上海、深圳、杭州、苏州等城市密集出台扶持政策，阿里、百度等大厂争相布局OPC社区。

中欧国际工商学院营销学副教授张玲玲表示：“过去创业需要深度专业知识和广博知识，依赖团队协作。如今AI大幅降低了专业知识壁垒，个人得以腾出精力专注于资源整合。”

为什么这么说？

Token消耗量反映AI应用的普及程度——中国领先，靠价格优势和开源生态

Token交易金额反映AI商业化的价值捕获——美国领先，靠高端定价和品牌溢价

Token消耗结构反映劳动形态的变化——Agent类应用Token消耗量是对话类的10-100倍

这三组数据，拼出的不是“谁的技术更强”，而是：

“谁在定义规则、谁在分配价值”。

当AI还只是“更快的计算”时，它是生产力。 当AI开始定义“谁拥有生产资料、谁在劳动、怎么分配”时，它就变成了生产关系。

而现在，我们正处在这个转变的中间点。

AI时代最大的机会是什么？

不是学习Python，不是学习Prompt Engineering，也不是追逐最新的模型。

而是：

在生产力被极大提升的时代，重新思考“我们应该如何一起生产、如何分配成果”。

而你，选择站在哪一边？