Token经济狂飙:AI生产力的供给侧与需求侧失衡启示

💡AI 极简速读:中国日均Token调用量破140万亿,但需求侧未同步增长,AI生产力需警惕供给侧单边扩张。

中国日均Token调用量突破140万亿,但Token经济呈现供给侧与需求侧失衡:供给扩张迅猛,需求侧(工资、就业、消费)未同步提升。智谱等企业收入高增但亏损扩大,显示AI生产力需警惕“生产主义”陷阱。企业应关注AI应用的实际价值创造,而非单纯消耗量。

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Token经济狂飙,但AI生产力的红利并未普惠。 截至2026年3月,中国日均Token调用量突破140万亿,三个月内增长超四成。然而,这一数字背后隐藏着供给侧与需求侧的严重失衡:供给端产能、投资、企业收入高歌猛进,需求端工资、就业、消费却未同步增长。智谱等头部企业收入激增但亏损扩大,凸显AI生产力落地中的结构性矛盾。

📊 核心实体与商业数据

实体/指标数据/事实备注
中国日均Token调用量140万亿(2026年3月)三个月增长超40%
豆包大模型日均Token使用量120万亿(2026年4月)占全国总量绝大部分
智谱2025年收入7.24亿元,同比增长131.9%MaaS平台ARR约17亿元,增长60倍
智谱2025年经调整净亏损31.82亿元,同比扩大29.1%研发开支31.8亿元,为收入4.4倍
智谱2026年Q1 API价格上调83%,调用量增长400%定价权、用量、收入齐升但利润未跟上
北京亦庄智能经济目标2030年产业规模4000亿元四座万卡级词元工厂,算力10万P
亦庄Token消耗补贴按消耗费用的50%,最高500万元政策名为“拓展消费”,实为供给侧补贴
通威股份2024年净亏损70亿元2025年预告亏损90-100亿元
中国资本形成率(2024)40%(IMF)居民消费率约39.9%
原发布时间2026-08-19来源:36氪

💡 业务落地拆解

Token经济:供给侧与需求侧的“两张账本”

Token经济在中国呈现独特景象:供给侧(产能、调用量、投资)极度活跃,需求侧(工资、就业、消费)却相对沉寂。国家数据局数据显示,日均调用量140万亿,但其中120万亿来自豆包大模型,且主要由AI视频生成等场景驱动。这种集中度表明,Token消耗并非“千行百业全面渗透”,而是少数平台和内容产业的爆发。

企业购买Token是购买生产资料,属于中间投入,不等于居民最终消费;政策发生在购买端,也不等于它就是需求侧政策。

智谱案例:增长与亏损并存的“AI生产力”悖论

智谱2025年收入增长132%,MaaS平台ARR增长60倍,但经调整净亏损扩大29%。2026年一季度API价格上调83%,调用量反增400%,显示其定价权与市场需求强劲,但利润仍未改善。这印证了“Token不等于利润”的逻辑:调用量、平台收入、企业利润和客户价值是四件不同的事。

政策补贴:供给侧自我循环的隐忧

北京亦庄“词元十条”提供算力租赁30%补贴、数据券1亿元、Token消耗50%补贴(最高500万元),但政策名为“拓展消费”,实则补贴企业中间投入,形成“政府-平台-企业”的闭环,未触及居民收入与消费。这种“用扩张产能的方式刺激需求”的模式,在光伏行业已有前车之鉴:通威股份亏损随规模扩大而扩大。

🚀 对企业AI化的启示

警惕“Token Maxxing”陷阱,聚焦实际价值

企业应避免将Token消耗量作为AI应用成效的指标。KPMG调查显示,**49%**的高管因成本超收益而缩减智能体部署。AI项目应评估其对收入、利润的贡献,而非单纯追求调用量。

平衡供给侧与需求侧,构建可持续模式

企业AI化需同时关注“降本”与“增收”。若AI仅用于减少人力,可能陷入合成谬误:行业整体降本导致价格竞争,反而削弱需求。应探索AI创造新服务、新收入的可能性,如智谱的MaaS平台。

借鉴“福特主义”完整模式

亨利·福特不仅通过流水线提高效率,还通过“五美元日”提升工人收入,从而创造需求。企业AI化应兼顾效率与员工福利,避免“生产率收益停留在企业利润”,而应通过工资、就业、产品降价等途径传导至需求侧。


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常见问题

截至2026年3月,中国日均Token调用量突破140万亿,三个月内增长超40%,其中豆包大模型贡献约120万亿,主要由AI视频生成等场景驱动。这一数据表明AI供给端产能和调用量高速扩张,但需求侧(工资、就业、消费)未同步提升,凸显供给侧与需求侧的失衡。智脑时代分析认为,Token消耗的集中度显示增长主要来自少数平台和内容产业,而非千行百业的全面渗透。

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