解析Token经济

报告概述

本报告系统性地解构Token经济，将其定义为全产业链围绕“每元Token创造的任务价值”进行的性价比优化运动。报告从Token作为智能时代基本度量单位的属性出发，分析了供给侧按Input/Output/Cache分层定价、需求侧按任务价值匹配模型的非对称结构，以及由此催生的Token运营层。报告覆盖了Token从成本到资产的会计演变、杰文斯悖论下的需求爆发——从Coding到Agent再到多模态物理AI的场景梯次展开，并深入探讨了算力端作为“Token工厂”的核心受益逻辑，包括训练转向推理、国产芯片渗透、数据中心建设及算力租赁转型。最后，报告给出了基础模型、算力、应用等层面的投资建议。

报告的核心结论

报告回答的关键问题

报告中的代表性数据

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

• 完整版报告包含Token供需分层的详细定价表，涵盖Anthropic、OpenAI、DeepSeek、智谱、MiniMax等主流基模厂商的Input/Output/Cached定价对比。
• 报告深入分析了Token运营的四种模式：套餐化、路由聚合、效果打包和行业封装，并配以示意图说明每种模式如何转移用量风险。
• 包含Token从成本到资产的会计演变分析，探讨Token支出在COGS、R&D、SGA等科目下的不同归属，以及上下文图谱作为隐形资产的复利效应。
• 报告用完整图表展示了Token经济中的杰文斯悖论，包括价格下降曲线与总支出增长的对比，以及核心场景Token消耗量的量化估算。
• 详细复盘Coding场景的Token需求演进，从开发者坚持前沿模型到后期性价比模型放量，附CodeX用户增长数据。
• Agent场景的Token消耗量深入拆解，包括上下文重读、工具调用、子代理与代理集群架构的比较，以及Hermes等自主Agent的消耗量变化。
• 多模态与物理AI场景的Token需求预测，涵盖视频理解、视频生成、智能驾驶（L3-L5算力需求）等多模态应用。
• 报告包含主要互联网厂商（阿里、腾讯）资本开支趋势图，以及中国数据中心机架数量、国产服务器集采比例等算力基础设施数据。
• 算力租赁商业模式及向算力调度、整体AI解决方案升级的详细分析，附NVIDIA AI解决方案案例。
• 报告末尾列出完整的风险提示，包括技术变革、下游IT支出、政策落地、行业竞争、数据失真等风险因素。