在人類文明的歷史長河中，每一次生產力的飛躍，都伴隨著核心生產力要素的更迭。

從蒸汽動力時代的煤炭，到現代的電力，再到信息時代的芯片和數據，莫不如此。

要素的革鼎，在潛移默化之間，重塑了整個世界的社會生活結構。

如今，人工智能時代已經降臨。

與此同時，一個微小的概念，也開始逐步登上歷史舞臺，成為驅動世界運轉的核心動力，并即將成為人類社會最重要的資源——

它就是：Token。

01 Token即一切

4年之前，我們曾率市場之先提出“算力即國力”概念。此時此刻，這一邏輯已到了延展更迭之時。

進入AI大模型時代之后，算力、電力、數據以及人類最精華的智力（算法），耦合在一起，統一表達在一個概念之上——Token。

時至今日，Token的涵義已經超越了區塊鏈時代的內涵，它不再從屬小眾的極客信仰，而是將成為有史以來全球產業經濟最具權勢的推動力量。

以最普世的語言來表述：作為人工智能生成萬物的介質，Token即能源，Token即信息、Token即服務、Token即貨幣、Token即生產力……Token即一切。

根據國家數據局統計，2024年初，我國日均Tokens消耗量僅為1千億；而2025年6月底，這個數字躍升為30萬億，足足300倍。

這樣的數據背后，對應著天量的智能芯片、數據中心、科研智慧與研發投入，基本等同于一個的國家綜合國力。

而這樣的數字，也僅僅是一個開始，仍將會持續指數型攀升。

02 AI社會的基石

光說Token有多重要，大家肯定難以理解。

因此，首先得從一般技術維度，搞清楚它到底是什么。

對于非技術人員來說，在智能機器處理信息的過程中，它類似于圍觀的“原子”。

或者說，它是我們與AI交互時使用的“最小語言單元”。

①Token的本質：信息的最小載體。

上一個時代，人與機器對話的載體是代碼，中介是程序員。

而我們現在最常用的AI，都是大語言模型（LLMs）。

與它們互動時，已經可以使用人類的語言。

但是，無論是人類輸入一個問題，還是AI給出一段回答，這些信息在機器內部仍然不是按照我們日常使用的“字”或“詞”的形態來進行處理。

在AI的程序中，存在一個名為“分詞器”（Tokenizer）的工具。

它的任務，就是按照特定規則，把信息切分成一個個更小但更標準化的單元。

而這些單元，就是我們所說的Token。

這么說可能有些難以理解，舉個例子來說明。

英文中，一個Token既有可能是一個完整的單詞“Apple”，也有可能是一個單詞的一部分“ing”。

中文中，一個Token既有可能是一個字，也有可能是一個詞組。

除此之外，標點符號、空格，甚至是圖像中的某個像素、音頻中的某個音節，都可以被抽象為Token。

如果說我們日常使用的語言是樂高的建筑，Token就是構成建筑的一個個小積木塊。

AI處理和理解信息的本質，也就是這些積木塊的組合、排列和重構。

②Token如何工作：從人類語言到機器理解

當我們向AI輸入一段指令，分詞器會迅速將它轉換成一串Token序列，如此AI才能理解。

AI模型內部的神經網絡接收到這串Token，就可以根據龐大的訓練數據集和精心設計的復雜算法，試圖理解Token的含義、Token之間的關系，進而推測整個序列想要表達的意圖。

此后，AI再生成一串新的Token，經由分詞器，把這串Token序列再還原回人類能夠理解的語言或圖像。

這種處理機制雖然看起來抽象，但卻是目前最合理且最有效率的方法。

AI能夠依靠這種機制高效處理海量信息，據此生成具備邏輯和創意的回答。

而Token的質量和效率，直接決定AI理解的深度和生成回答的準確性。

③Token的有效性與能耗

我國的人工智能領域和大模型自2025年初開始迅速發展。

在此之前，大多數人最常用的AI還是GPT-3.5，國內的AI模型智能程度也比較拉跨。

但年初DeepSeek開源模型的發布，AI軌道上的“綠皮車”一下子變成了高鐵。

各種模型如雨后春筍般破土而出，智能程度不斷提升。

截至2025年9月初，中國企業調用大模型日均已超過10萬億Tokens。

如此巨大的消耗量帶來的生產力提升自然不必多說，但與之相對的，能耗也在不斷上升。

還記得我們先前在AI競技場一文中提到的CO2指標嗎？

過去，我們只在乎AI的性能如何。

但事到如今，能源消耗與利用效率也成了不可忽視的問題。

在給定的能耗下，如何盡量處理更多的有效Token是各大AI企業的首要目標之一。

這一指標不僅涉及到算力本身，還考慮到了算力轉化為實際信息處理能力的效率。

AI行業的目標其實并沒有變：讓AI承載更多價值，更精確地完成任務。

因此，優化Token效率，將成為未來AI技術發展和產業競爭的核心命題。

03 最重要的資源

AI時代的來臨，使Token已經不再是AI領域內部的一個技術概念。

它正在以前所未有的速度，與社會、經濟、生產力等多方面發生深度關聯，催生新的商業模式，重塑傳統產業格局。

經常使用AI的用戶應該會注意到，調用模型的方法主要有兩種：

一種是直接去官網在線體驗，使用官方的服務器與AI交互;

另一種則是調用模型的API，在自己的服務器上與模型進行對話。

前者的優勢在于幾乎沒有門檻，而且大部分常用模型都可以免費使用，部分新模型可能會有額度限制；

后者則大多采用計價收費的模式，而AI服務的計價單位，正是Token。

Token作為LLM處理信息的基本單位，直接影響著LLM在各個行業中的應用效率和經濟效益。

從成本效益的角度來看：

由于大部分商業LLM的API都采取按Token計費的方式，無論是輸入給模型的提示詞（Prompt），還是模型生成的答案，其長度都會直接影響使用成本。

相對的，開發者和企業則需要盡量優化提示詞的長度，通過精煉表達以降低使用成本。

而在規模化應用時，尤其是需要處理海量文本數據的場景，Token成本的優化將直接關系到解決方案的商業可行性。

從效率和速度的角度來看：

AI模型處理文本的速度和Token數量是直接相關的，多模態模型也是如此。

更短的Token序列意味著更快的推理速度，這也是各大廠商的實時翻譯模型的核心。

反之，處理更多的Token則需要更多的計算資源（GPU內存或計算能力）。

在大部分企業都面臨硬件條件有限的問題時，Token數量就是制約模型處理速度和并發請求數量的最關鍵因素之一。

而多模態模型的出現和發展，使得圖像、音頻等非文本信息也能夠被轉化為Token供模型處理，AI的應用范圍得以顯著擴大。

從信息密度和質量的角度來看：

上下文窗口即Token限制，決定了模型能夠“記住”多少信息。

在處理復雜任務、長篇對話甚至是多個文件的信息處理時，如何有效利

用有限的上下文窗口這一問題，還需要不斷探索新的解決方案。

此外，我們在此前的文章中多次強調過的提示詞工程（Prompt Engineering），簡單來說就是研究如何高效、清晰地組織信息，以便在有限的Token預算內，引導模型生成高質量的輸出。

這也直接關系到LLM在代碼生成、數據分析、郵件撰寫等多個應用領域的生產力提升。

04 未來已來

AI時代，Token扮演的角色越來越核心，人類對它的理解也在不斷深化。

或許，有人會疑惑，將Token定義為一種“資源”是否恰當？

畢竟，它的本質只是信息的最小單位。

而真正的稀缺資源，似乎還是更應歸結于算力和數據等因素。

然而，Token作為AI理解和生成內容的“積木”，它直接決定了算力的利用效率、信息的傳遞成本和模型的性能邊界。

它是連接算力與價值的橋梁，也是信息經濟時代的一種特殊的“虛擬資源”。

對Token的優化和高效利用，能夠最大化有限算力的產出、降低信息處理的門檻，最終影響整個AI行業。

未來，Token的重要性一定會是只增不減。

因為它不僅僅是技術層面優化的對象，更是社會、經濟、道德和法律層面需要共同面對的課題。

說是未來，實則未來已來。

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