文章核心观点 - Token是AI时代度量模型工作量的基本单位，其调用量直接反映模型推理的计算量，是评估AI应用实际能力、成本、速度和可行性的关键指标 [1] - 从Token角度跟踪AI应用进展，意味着行业从关注技术概念转向量化分析实际生产要素，聚焦于“做了多少”、“效率多高”、“成本多少”以及“价值多大”等可度量、可商业化的层面 [1] - 技术迭代解锁应用需求，推动Token调用量倍数增长，同时模型定价下降，形成“成本下降-ROI上升-需求转化-生态繁荣”的AI飞轮效应 [10][12][13] Token消耗的主要驱动方 C端应用 - 大流量池产品的附加AI功能：谷歌搜索AI Overview功能月活超20亿，单日Token消耗量在1.6至9.6万亿区间，占Google日均调用量的4.9%至29.4% [4] 抖音、剪映、今日头条等月活量级分别达10亿、7亿、2.6亿，百度AI搜索和美图秀秀在各自品类访问量居国内第一 [4][5][6] - 原生聊天助手：ChatGPT的APP+网页端合计月活达10.15亿，是OpenAI重要的Token调用量驱动因素 [7] - 新兴AI应用：字节跳动的醒图月活4924万（当月收入59万美元）、即梦月活1393万（当月收入58万美元）、猫箱月活794万（当月收入112万美元） [7] 多模态应用如Canva用于文生图、文生视频等场景，单张图片的Token消耗量在1024至1290之间 [7] B端应用 - 渗透率广泛：企业级AI应用已覆盖汽车与物流、金融服务、医疗等11大行业，Google报告显示全球601个领先企业已尝试将生成式AI投入生产 [8] - 收入占比显著：OpenAI来自B端的年化营收占比达54%，Anthropic占比达80% [9] 谷歌Gemini企业客户超8.5万家，调用量同比增长35倍；火山引擎大模型收入在国内公有云市场份额达46.4% [9] 技术迭代对Token消耗的影响 - 推理能力增强：GPT-5和Grok-4通过强化推理、多模态、长上下文等技术，提升AI在复杂生产力场景的实用性 [10][11] 例如客服对话从单轮200 Token消耗扩展至4轮内部推理（每轮150-200 Token），总消耗达600-800 Token，实现存量场景的Token调用量倍数增长 [11][12] - 定价下降与成本优化：xAI的Grok-4-Fast输出百万Token仅需0.5美元，阿里通义千问模型最低至0.3元/百万Token [12] 模型厂商通过稀疏化、量化、GPU利用率提升及芯片替代等手段优化算力成本，推动平均Token定价大幅下降 [13] - 分层策略降低门槛：OpenAI推出GPT-5-mini/nano覆盖轻量场景，Google以Gemini 2.5 Flash主打“极速低价”，Anthropic提供Claude 3.5 Haiku等高性价比选项，促进中小预算客户接入 [13] Token经济学的行业意义 - Token经济学为AI行业提供关键洞察：成本与经济效益的量化、技术效能与模型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清晰化 [14] - 行业走向成熟务实，聚焦于以可承受成本可靠解决实际问题并创造商业价值，标志着AI成为驱动下一代技术和商业创新的基础效用 [15][16]