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Token工厂抢位战：谁会成为AI时代的“电厂”？

2026-06-30 08:17:36 来源：澎湃新闻 A+A-

过去几年，地方政府谈人工智能，常见的关键词是“大模型”“智算中心”“算力集群”。到了2026年，一个更像工业时代的词开始频繁出现：Token工厂。

Token（词元），是大模型处理和生成信息的基本单位。一次提问、一段回答、一份自动生成的报告、一行由AI补全的代码，都可以拆解为Token。过去，人们更习惯把它理解为技术概念；现在，它被推到了产业叙事的中心：谁能稳定、低成本、大规模地生产Token，谁就可能在AI基础设施重组中占据位置。

这个说法听起来有些夸张。Token毕竟看不见、摸不着，但只要换一个角度看，Token工厂并非凭空造出的招商话术。大模型应用走向日常调用之后，AI竞争开始从“谁有模型”扩展到“谁能便宜、稳定、持续地调用模型”。模型能力固然重要，但当AI被嵌入办公、教育、医疗、制造、政务、金融等场景，真正制约使用规模的，往往变成每一次调用背后的算力成本、电力成本、网络时延和调度效率。

这正是“Token工厂”概念突然流行的背景。它把过去分散在数据中心、云服务、模型推理、绿电消纳、城市产业升级中的议题压缩到一个更直观的比喻里：AI时代也需要“电厂”。只不过，这座“电厂”生产的不是千瓦时，而是支撑智能服务运行的Token。

从建机房到生产Token

早期的算力竞争，更多是一场“建机房”的竞赛。这个阶段的逻辑类似房地产和重资产基础设施：先把空间、设备、电力和网络准备好，再等待需求进来。

但大模型改变了算力的使用方式。传统互联网业务强调存储、检索、分发和交易，大模型则把“生成”推到前台。用户不只是访问网页或点击按钮，而是在不断要求系统生成文本、图像、代码、视频、决策建议和操作指令。于是，算力不再只是“放在那里”的基础设施，它越来越像一条连续运转的生产线。GPU、模型、数据、推理框架、网络和电力一起工作，把输入变成输出，把问题变成答案，把需求变成可交付的智能服务。

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