1元解锁40万Token，运营商正把算力磨成“面粉”

三大运营商的集体转型2025年5月17日，我国正式启动“算力互联网试验网”建设，着手构建AI时代新型信息基础设施OpenAxo平台对该表的解读：估值曲线呈现非线性爆发，反映了底层技术突破后叠加国家级战略价值所带来的资本溢价效应

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别再囤显卡了

现在流行“买Token”

在AI大模型走向全面商用化的今天，全球算力产业正经历一场从“军备竞赛”向“工业化量产”的生产转移。

如果说过去的核心叙事是“购买GPU、搭建万卡集群”，那么今天的核心叙事则是“生产词元（Token）、降低每个词元的综合成本”。近期，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商相继推出面向企业与开发者的“Token流量套餐”，同时弘信电子等算力主力军在无锡等地高调宣布落地大模型“Token工厂”……

这一系列密集动作释放出一个明确的信号，算力正在演变为一种按需供给、即开即用的标准数字化大宗商品。

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从“租卡计时”到“按Token零售”

几天前，关注科技界新闻的人都被一张天价账单震惊了，AI代理项目OpenClaw创始人、被称为“龙虾之父”的彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）在社交平台上自曝，他的团队在过去30天内，疯狂消耗了6030亿个Token，总花费高达130万美元（约合880万员人民币）。

评论惊呼“雇个百万年薪的工程师团队都没这么贵”的同时，也揭示了一个残酷的行业现实——在AI走向“万物皆智能体（Agent）”的今天，Token已经不再是一个生僻的技术术语，而是成为了AI时代最核心的燃料、新型的生产资料，乃至衡量企业数字资产运转密度的全新大宗商品。

斯坦伯格的Token账单引起热议

然而，如果智能的代价是每个月百万美元的真金白银，那么除了有巨头买单的明星实验室，普通开发者和千行百业又如何用得起？

三大运营商近期推出的Token套餐，一定程度上打破了这一壁垒。

Token是生成式AI理解和生成语言的最小语义单位，通常一个汉字或英文单词相当于1到2个词元，也是AI大模型时代计费与输出的核心度量衡。

不久前，中国电信率先面向全国统筹推出了多档试商用Token套餐，个人版低至每月9.9元即可畅享1000万词元。而在地方省市，各分公司的普惠攻势则更为激进。上海电信和上海移动相继抛出“1元解锁25万至40万词元”的极低门槛；北京移动则针对云电脑用户推出了仅需5.99元的算力次包。同时，上海联通与广东移动也纷纷聚焦小微创业主体与C端订阅场景，开启了从按次调用到千万级词元免费测试的多种探索。

这套由点及面的全国性组合拳，正式拉开了算力化整为零、按需零售的普及序幕，更被解读为下游消费端的创新热情的起始点。

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能否催生轻量AI创新？

在传统算力租赁模式下，一个小团队想要开发一款垂直领域的AI应用，必须先打包租下数张显卡，无论代码是否在运行，计费时钟都在嘀嗒作响。

而当算力被稀释为“按词元数量计费”后，固定成本变成了弹性运营成本，“开发者只需为AI每一次实际吐出的文字、代码或语音买单”。浙江本地一家AI修图应用初创企业负责人预测，这种模式能真正实现“用多少付多少”，未来可能会催生更多轻量级“小而美”的AI原生应用。

作为生成式AI的基本语义单位，Token被直接封装为应用层可见的套餐向市场发售，这实际上也标志着算力市场正式从“原材料粗加工”走向“精细化商品零售”的新阶段。

运营商既然开始卖“Token套餐”，就意味着它们必须向客户交付最终的“消费品”，即精准、即时、按量计费的词元产出。底层的集群崩溃、网络卡顿或能耗超标，所有损失都将由运营商自己承担。

事实上，传统的“算力工厂”是无法支撑这种高并发、低成本的词元消耗的，市场急需一种全新的组织形态，那就是以追求能效比（每瓦词元量）为终极目标、将硬件风险完全内部包裹的“Token工厂”。

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Token工厂落地

打通推理需求闭环

最近，在全国算力版图上，“Token工厂”已加速从战略构想走向百亿级项目落地。

在供给侧，中国电信宁夏公司启动百亿级词元工厂集群集采，其核心逻辑是将西部充沛的清洁能源原位转化为“Token大宗商品”，通过一体化算力网络跨区域输送，实现从“输电、输算力”向“输Token”的跨越。

值得注意的是，这也是运营商们从底层基础设施转型“算力零售商”的优势之一。运营商本就拥有全世界最密集的边缘机房、无可比拟的骨干网络带宽，以及直达千行百业的政企渠道。而Token的生产和分发具有极高的网络依赖性（低时延、大带宽），运营商无须从零开始建厂，只需在现有的“东数西算”枢纽和边缘数据中心内部署推理集群，即可实现资源的“就地轻资产转型”。

在需求侧，国内柔性电子（FPC）行业的领军企业弘信电子等企业在无锡落地基于国产华为昇腾芯片的超大规模词元工厂，精准对接本地庞大的工业AI推理需求，打通了“国产芯片—智算集群—词元流水线—本地工业应用”的闭环。

织就分布式算力网

或许Token工厂未来并不会是孤立存在的，而是各工厂通过网络连成了一个高效率的分布式矩阵。

这就好比一个全国性的智能物流网络，当长三角的用户发起一个请求时，调度系统会一瞬间完成分拣。如果是一个不着急、需要批量生成的离线长文本，请求就会被发往千里之外、用着便宜绿电的宁夏工厂去处理；但如果是一段需要零延迟反应的自动驾驶或实时语音对话，请求就会被就近派单给无锡的边缘工厂。这种“算网一体化”能让全国的算力资源实现像用电、用水一样的动态调节。

同时，在软件层面，Token工厂也告别了过去“来一个件、发一辆车”的低效模式，从而把单个词元的生产成本死死压了下来。

这种工业化量产极大地压降了单个词元的边际生产成本，会为千行百业的AI应用大爆发扫清了成本障碍。从底层的绿色能源、国产算力超节点，到中端的全栈推理加速，再到前端的普惠词元交付，一条贯穿供需两端的“芯模协同”工业大动脉已初具雏形，正式拉开了智能时代大宗商品标准化流通的序幕。

AI时代的基建底座

如果说Token工厂是AI的“发电厂”，那么算力网就相当于AI版的“国家电网”。只有将分布式数据中心通过标准化协议接口串联成网、互联互通，统一纳管、调度，整合成全国一体化的算力底座，才能支撑多个大规模Token工厂的运转，助力AI的“通用燃料”源源不断地输送至各地。

今年5月，国家有关部门明确提出，要将算力网与水网、新型电网、通信网、城市地下管网、物流网等传统基建并列，纳入国家重点规划建设的“六张网”体系。这意味着，作为数字经济时代的首个重大基建革命，算力网已上升为国家战略。

今年两会期间，国家发展改革委相关负责人公开透露，今年预估在“六张网”和重点领域建设投资超7万亿元。

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为何算力网被高度重视？

最直接的原因是，通过“算力一张网”的通盘布局，可以解决我国算力资源长期存在的地域分散、供需失衡、碎片化严重等问题，这也是在政策层面对“东数西算”工程的延续与进阶。

另外，除了上文提到的效率和成本方面的优势，算力网革新还能推动服务的升级。它打破了传统“卖GPU租赁”的模式，把整个“算力+模型+推理优化+调度系统”打包，直接生产Token出售，从卖资源升级为卖智能服务，这不仅利于供应链的整合，还能为更大规模的数智化项目奠定资源基础。

更重要的意义在于，这是我国构建自主可控的算力生态的核心途径，关乎更宏观的全产业链战略布局。

算力网打通底层资源形成规模效应后，不仅能形成集采议价、统一输出Token产品，还能倒逼硬件的统一标准化采购。在海外高端芯片出口管制收紧、AI产业竞争不断加压的国际背景下，有利于迅速推进国产芯片的替代进程。

而Token工厂若要进一步降本提产，单纯依靠算法优化与算力堆叠远远不够，还要使芯片与模型原生适配，让硬件深度介入模型的训练和推理环节，消灭兼容造成的性能损耗。

前不久推出的DeepSeek V4就是典型范例，它实现了从训练框架、核心算子到推理部署的全链路原生适配国产芯片，覆盖华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、平头哥真武等8家主流国产算力，验证了国产芯片能够支撑世界级大模型的运行，也标志着国产算力从兼容迈向原生的发展阶段。

这也解释了为何国家大基金会高调领投DeepSeek，甚至一举将后者200亿美元左右的估值推升至450亿美元，远超传统市盈率框架。市场押注只是一方面，更核心的目的在于，想用国产大模型的发展拉动国产芯片的需求。

大模型的应用导向可以高效指引芯片厂商的研发方向，使其更有针对性地进行技术迭代和产能扩张，推动形成“国产模型—通用算力—国产芯片”的闭环，利用芯模协同的绑定，加速缩小与国际先进水平的差距。

对“国家队”而言，直接激活需求侧，远比分散、单点投资半导体制造、半导体设备等领域更有性价比，因为切入更贴近应用端的软件层，可以通过产业链将供能逆向传导至芯片设计、制造、封装、设备、材料等所有上游环节，起到提纲挈领、以点带面的作用。

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编辑总结

芯模协同下的全力加速

智能体爆发带来的高吞吐、持续性算力消耗，远超生成式AI对话，规模化算力已成产业刚需。而国产模型正凭借海量场景数据、端侧协同能力和极致性价比等优势，加速赶超海外模型。

算力需求飙升与国产模型的规模化起量，为国芯崛起注入强劲动能，反过来，国芯的算力供给和技术升级又促进了国模的优化迭代。Token工厂打造的“芯模协同”路线，扭转以往硬件先行的低效模式，将全栈AI生态的搭建整合为一盘棋。随着全球最大规模、最具活力的算力网络逐步建成，我国将在全球科技博弈中占据更主动的地位。