近期，三大运营商不约而同推出Token套餐，将AI算力像话费一样按月售卖，有媒体称其为“AI算力进入话费账单时代”。国家数据局召开“词元经济座谈会”，明确词元正成为人工智能服务的“计量单位、结算单位和统计单位”，并提出将推动词元经济发展纳入工作体系。Token有了价格、有了套餐，更有了官方定位。问题是，有了账单，就算得清这笔账吗？

　　单价跳水，总账膨胀

　　清华大学清新团队近期发布的《Token经济学全景报告》揭示了一个“杰文斯悖论”：过去两三年，前沿大模型单次调用成本暴跌至约原来的1/280，OpenAI的推理总支出却不降反增约2.4倍。照理说东西便宜了，开支总该降，现实恰好相反——美国网约车巨头Uber今年的AI预算，4个月就被“烧光”；数千名工程师高频调用AI编程工具，连微软也在收紧内部AI工具授权。

　　吃掉预算的不是涨价，而是用量。智能体每完成一项任务要触发10到20次模型调用，Gartner今年3月的分析显示，智能体场景下Token耗用量是普通对话的5到30倍。

　　国家数据局局长刘烈宏多次阐释，词元正成为连接技术供给与商业需求的结算单位；国家数据局已明确将推动词元经济发展纳入工作体系，深入推进数据要素市场化配置改革。方向由此清晰：单价在跌、总账在涨，出路不在于继续降价，而在于建立一套让价格信号真实反映算力成本与服务质量的基础设施。

　　Token不是“标准件”

　　如果只是“量大”，降价足以应对。真正的难题在于——Token不是同质化商品。

　　国内基金公司盈米近日披露，其内部部署超200个模型、月消耗Token达千亿级。技术负责人举了个直观的例子：用户问“什么是定投”和“500万元怎么配置”，消耗的Token相差无几，但背后的算力投入和商业价值差了几个量级。百度创始人李彦宏在5月的Create大会上说得更尖锐——Token只代表成本，并不代表收益，它衡量的是投入而不是产出。

　　打个比方：1千瓦时电可以亮灯泡，也可以炼钢。电力市场之所以成熟，靠的不是统一电价，而是峰谷定价、期货合约、实时清算这一整套精细化机制。Token缺的，正是这一层。

　　10亿美元买一个“计量表”

　　全球资本已经在补这个缺口。今年1月，支付巨头Stripe斥资约10亿美元收购了Metronome——一家专为OpenAI、Anthropic提供Token用量计量的公司。5月初的Stripe Sessions大会进一步亮出完整蓝图：原生LLM Token计量、自动同步各模型价格、流式支付让Token在被消耗那一刻即完成收费。Stripe创始人表示：“Token越来越像货币一样可互换，按用量定价是AI时代的原生商业模式。”

　　但Token一旦“值钱”，风险也随之而来。Stripe同期披露：AI服务每6个新注册用户中就有1个怀有恶意，免费试用滥用半年内翻倍，Stripe单月为8家AI公司拦截了330万次风险注册。Token经济不仅需要“计得准、结得清”，还需要“防得住”。

　　学术界也在前瞻布局。今年3月的一篇论文提出“标准推理Token”（SIT）及配套期货合约方案，模拟显示Token期货可将企业算力成本波动降低62％至78％——Token正在被当作大宗商品来对待。

　　国内已有先手

　　回看国内，中国移动5月8日发布Token运营生态体系，提出“统一计费、统一结算、统一鉴权”，联合腾讯、阿里、华为等生态伙伴整合超300款模型，并通过集约化运营推动单位Token成本压降约30％。这不只是在卖套餐，而是在搭建Token流通的基础设施底座。运营商天然具备云网算力、海量用户触达与金融级结算能力，在打通“算力—Token—结算”价值链上占据先机。

　　Token经济正站在从“能用”迈向“好用”的关键路口。让AI真正普惠，仅有算力的“硬供给”和单价的“软着陆”还不够，还需要一套覆盖计量、结算、风控的流通基础设施——让一个Token不论在哪个模型生成、哪个平台消费，都有可比的价值刻度和可信的交易保障。算力是引擎，结算基础设施才是让动力上路的公路。（黄飞扬）

　　 转自：人民邮电报