2026 年 Token 已从 AI 模型内部计算单位，升级为企业经营 AI 的成本、吞吐、预算、治理四大核心资源单位，Token 消费学成为独立经营议题，核心是研究组织如何计量、管理 Token 消耗并转化为经营效率，而非仅关注单次调用单价。
报告基于官方数据与多维度分析，从宏观背景、供需两侧、原创概念、演化阶段与经营体系五大维度展开，揭示 Token 消费的底层逻辑与管理路径。
宏观层面，数字经济核心产业占 GDP 比重达 10.5%，AI 产业规模、算力机架、生成式 AI 备案数同步扩容，企业 AI 渗透率持续爬升，为 Token 消费提供规模化供给与需求基础。政策转向全国一体化算力调度，推动供给从单一模型竞争转向效率、可得性竞争。
供给侧，Token 长期成本受电力、算力调度、资本开支共同约束。数据中心用电量激增，电力系统决定成本上限；大厂巨额资本开支推动供给扩张，但单价下降需通过竞争与调度优化传导；公共云、算力券降低企业试错门槛，供给核心从 “有无算力” 转向 “高效编排”。
需求侧，企业 Token 消耗超预期增长源于 AI 深度嵌入业务：单轮问答转向流程化连续调用，长上下文、多轮 Agent 工作流放大消耗，审慎型组织为合规与确定性叠加冗余消耗，中小企业呈现 “先放量、后精细” 的消耗特征，需求扩张由业务嵌入深度驱动。
报告提出五大原创概念：上下文税（无效信息注入造成的浪费）、输出通胀（合规与模板冗余推高消耗）、调度折价（路由与复用降低单位成本）、预算内生化（Token 纳入常规预算）、合规溢价（可审计 Token 的部署价值），五大机制共同决定 Token 消耗规模。
Token 消费历经四阶段演化：模型红利期聚焦场景识别，流量膨胀期需统一口径，预算治理期强化路由审批，经营内生期追求单位 Token 产出。企业需建立 “统一计量、预算纳入、调度优化、分级服务、风控审计” 的经营体系，核心不是节省 Token，而是提升单位产出。
报告最终指出，Token 管理是 AI 经营成熟度的核心标志，中国企业应抓住算力网络与政策供给窗口，提前搭建台账、预算、路由与治理体系，在 Token 普及期实现低成本高效益的 AI 落地。
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