AI驅動生產要素飛躍，原本是美國的國策，我們在跟進的同時，通過不斷學習也在不斷加注，同時日韓等其它主要經濟體也圍繞這個環(huán)節(jié)不斷增加投入，大家都在追加資本性支出的同時，拉動了GDP的規(guī)模。

不同的是，美國當下的AI是以私人投資驅動為主，而我們主要是國家資本驅動疊加政策刺激為主，雙方在商業(yè)上也形成了類似但底層驅動有所差異的增長模型，同時，美國的AI投資規(guī)模目前是我國的23倍（私人驅動），投資不僅流向通用大模型廠商，更廣泛鋪陳于底層芯片、EDA 設計軟件、算力基礎設施迭代、太空算力、具身智能、QPU、AGI 前沿探索等全鏈條環(huán)節(jié)，大量資金投向高風險、長周期的基礎研究與早期初創(chuàng)項目，形成了 “廣撒網、全覆蓋” 的投資格局，在資本市場內，較為專注于技術創(chuàng)新結果驅動商業(yè)融資的模式。

一、Token的投入和產出

而而我們當下的AI 領域的私人投資受地緣環(huán)境、產業(yè)周期與監(jiān)管導向影響，則呈現出高度聚焦的特征！有限的私人資本更多集中于大模型工程化落地、垂直行業(yè)應用與商業(yè)化閉環(huán)領域，對長周期的基礎研究、底層硬件的投入占比遠低于美國，但在國家資本方面，對于關鍵性的GPU、存儲芯片、大模型、算力中心等投入非常巨大，整體投入并不會比美國少。

因此兩國在 AI 產業(yè)投資結構、賽道布局與風險偏好的差異其實比較大，我們更習慣等美國商業(yè)方案落地，然后我們再產業(yè)鏈配套升級，且更偏向于對能贏的產業(yè)做反復的飽和式投入，整體呈現”先榜單結果“再驅動商業(yè)融資的邏輯，并擅長快速規(guī)?；瑥亩绊懭蚴袌龈偁幐窬?，當然這不分對錯，僅是大家市場的差異。

在這個過程里，唯一相同的就是Token和電力的需求量，我們前者弱后，主要是因為芯片不足，算力技術相對弱后，超算中心缺乏。美國是后者落后，主要原因是美國沒有國家電網公司。

而要分析我國日均 Token 調用突破140萬億的經濟意義，我們還是要來先看幾組數據：

（1）根據國家統(tǒng)計局、國家數據局的最新數據顯示：截至 2026 年 3 月，我國日均 Token（詞元）調用量已突破 140 萬億，較 2025 年末增長超 40%，較 2024 年初實現千倍級增長，中國 AI 大模型周調用量已連續(xù)三周超越美國，成為全球 AI 應用活躍度最高的市場之一。

而如果跟著OpenRouter的最新數據：3月30日至4月5日，全球AI大模型總調用量27萬億Token，環(huán)比增18.9%。中國AI大模型周調用量12.96萬億，環(huán)比漲31.48%，連續(xù)5周超越美國，因為美國那邊只有3.03萬億，環(huán)比只漲0.76%，已經進入穩(wěn)定期。

（2）我國資本市場已充分兌現 Token 經濟的產業(yè)價值：截至 2025 年末，A 股 AI 核心板塊總市值突破 21.3 萬億元，占 A 股總市值的 18.7%，全年板塊漲幅達 69.2%。

而在盈利端，2025 年 AI 產業(yè)實現全面業(yè)績兌現：科創(chuàng)板 30 余家 AI 產業(yè)鏈企業(yè)合計實現歸母凈利潤 126 億元，同比激增 196%，全板塊核心龍頭企業(yè)凈利潤合計突破千億元，其中工業(yè)富聯(lián)全年凈利潤 352.86 億元，中際旭創(chuàng)凈利潤 107.97 億元，寒武紀等此前持續(xù)虧損的芯片企業(yè)也實現扭虧為盈，標志著我國 AI 產業(yè)也已從 “研發(fā)燒錢” 階段正式邁入 “價值創(chuàng)造” 的盈利周期。

（3）政策與資本的持續(xù)賦能：我國 Token 經濟快速崛起的核心支撐是政府投資和補貼，2023-2026 年，我國構建了 “財政補貼 + 產業(yè)基金 + 社會資本” 的多元投入體系：國家級層面，注冊資本 3440 億元的國家集成電路產業(yè)投資基金三期（一二期更前面，寒武紀那批），將 AI 芯片與算力基礎設施作為核心投向，而在超長期特別國債、中央預算內投資優(yōu)先向人工智能領域傾斜，這部分規(guī)模也超萬億，而全國算力券累計補貼規(guī)模已突破 10 億元，覆蓋 20 余個省市。

同時地方層面，安徽、河南、北京海淀等多地設立百億級人工智能專項基金，僅安徽一省便設立總規(guī)模不低于 200 億元的 AI 產業(yè)主題基金，財政資金的引導作用撬動了數萬億級社會資本投向 AI 產業(yè)，形成了政府領投、社會跟投的良性循環(huán)。

二、Token的經濟影響力

上面這些資金的爆發(fā)，其實就是 Token 已從 AI 技術的最小計量單位，升級為智能時代的核心生產要素，并重構數字經濟的產業(yè)鏈條與價值分配邏輯的關鍵。

國家數據局，已經明確將 Token 定義為 “智能時代的價值錨點，連接技術供給與商業(yè)需求的結算單位”，從官方層面確立了其生產要素屬性。

這就如同工業(yè)時代的電力以 “千瓦時” 為計量單元、能源時代的石油以 “桶” 為交易標的，Token 將 AI 的智能生成能力轉化為可計量、可定價、可交易、可追溯的標準化商品，打破了技術與商業(yè)的落地壁壘。從經濟學視角看，Token 生產成本過去兩年下降超 99%，但總需求卻持續(xù)爆發(fā)，完全符合 “杰文斯悖論”，即效率提升催生更廣泛的應用場景，最終形成生產要素的規(guī)?；h(huán)，其已成為千行百業(yè)智能化轉型的 “通用燃料”，但在當下我國的市場種，AI實際催生的真實效率升級案例主要集中在頭部企業(yè)和政府公用支出，更多的人是因為情緒焦慮，被驅趕著進入算力消耗游戲，因為我們目前的市場缺乏類似美國AI可以實現的商業(yè)場景和金融生態(tài)支持等。

最后，當下的Token 經濟已形成完整的產業(yè)鏈傳導閉環(huán)，構建了 “算力生產 - 定價交易 - 場景消耗” 的全鏈路交易生態(tài)。

上游是 Token 的 “生產端”，即算力基礎設施，核心包括 AI 芯片、智算中心、電力與配套設施，占據產業(yè)鏈價值量的 40% 以上，是 Token 生產的核心底座，華為昇騰、海光信息、工業(yè)富聯(lián)等企業(yè)構成國產供給主力。

中游是 Token 的 “定價與流通端”，以大語言模型廠商、API 聚合平臺為核心，完成算力向標準化 Token 的轉化，通過分級定價、按量計費的模式實現價值錨定，同時通過算力調度實現供需匹配，這塊是我們產業(yè)鏈的 “價值中樞”。

而下游是 Token 的 “消耗端”，覆蓋辦公、制造、醫(yī)療、教育等全場景 AI 應用，以及智能體、內容生成等新興業(yè)態(tài)，是 Token 需求爆發(fā)的核心驅動力，良性的情況下，是實現“下游需求拉動中游定價、中游需求倒逼上游算力升級” 的正向傳導循環(huán)，但這需要除大型企業(yè)和政府外，更多的人能通過AI提升購買力，而不是簡單的轉變存款到投資和消費科目，情緒經濟的周期通常就是3年極限，何況AI帶來的就業(yè)沖擊也是。