AI时代Token成为“统一度量衡” 业内呼吁合力解决计费不透明等问题

近期，时代科技巨头Meta计划出售富余算力的为统消息在资本市场引发震荡，加剧了市场对AI算力过剩的度量等问担忧。对于已深度布局“AI基建”的衡业企业而言，核心痛点已从单纯的内呼技术投入转向如何将这些高昂成本转化为可计量、可交易、吁合可闭环的力解业务价值。

7月2日下午，决计以“Token普惠：交付可见价值 重塑AI效能”为主题的透明题行业沙龙在北京举行。与会专家达成共识：AI技术的时代落地不能仅靠技术驱动，必须建立明确的为统价值计量规则。在这一进程中，度量等问Token（词元）正逐渐取代传统指标，衡业成为AI时代的内呼“统一度量衡”。

然而，吁合当前国内Token市场仍面临定价机制单一、质量评估主观化、计费不透明及计量标准混乱等结构性问题，严重阻碍了AI商业化的深入发展。

Token：AI时代的“新度量衡”

在新一轮AI浪潮中，Token不仅是技术概念，更是经济活动的核心载体。

从电力到流量，再到Token的演进逻辑

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、高级工程师黄伟指出，不同时代拥有不同的核心度量衡：
* 工业时代：度量衡是电力；
* 互联网时代：度量衡是流量；
* AI时代：度量衡是Token。

黄伟强调，若商业模式缺乏明确的价值计量规则，AI落地将难以持续。Token作为算力资源的量化凭证，实质上扮演了智能服务的计价媒介角色。它将无形的技术能力转化为可核算成本的有形商品，成为连接AI技术与经济价值的关键桥梁。

推理即服务：Token的经济属性重构

中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授魏哲巍从投入产出角度解析了Token的价值演变：
* 训练阶段：如同“上学”，属于一次性巨额投入；
* 推理阶段：如同“上班”，每一次智能调用均涉及实时计费。

魏哲巍认为，企业采购Token，本质上是购买可复用、可规模化落地的工程能力与组织能力。他预判，未来Token定价将呈现分层分化趋势：基础业务适配低成本轻量化模型，复杂决策场景则依赖高性能大模型。企业需精准核算不同场景下的Token投入效费比，以实现效益最大化。

跨越“奇点”：成本与价值的博弈

联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木）分析了Token成本与价值的动态关系：
1. 成本趋势：受技术创新推动，单位Token成本将持续自然下降；
2. 总量趋势：随着企业用量激增，Token总成本必然上升；
3. 价值奇点：当总Token成本曲线与总价值曲线相交并跨越“奇点”时，AI价值将迎来爆发式增长。

阿木指出，目前多数国内企业尚未到达这一“奇点”。未来，数字化水平极高的头部企业和AI原生初创公司有望率先突围；而数量庞大但数字化基础薄弱的传统企业，极易在享受“创新红利”前，陷入算力支出的“成本黑洞”。

理性看待“算力过剩”论

针对近期热议的“Meta出售算力砸崩科技股”事件，阿木认为这属于结构性供需失衡，而非真正的算力过剩：
* 长期需求：无论中国还是海外市场，AI算力需求空间依然巨大；
* 供给端问题：C端成熟头部AI产品有限，B端商业化潜力未充分释放，导致供给侧话语权过强；
* 解决路径：Token价值的全面释放，依赖于推动供给侧与需求侧的平衡发展。

业内呼吁：建立统一的Token计量基准

尽管Token地位日益重要，但当前市场缺乏明确的价格指引与行业规范。随着入局者增多，供应商间的“价格战”导致Token套餐看似便宜，实则暗藏陷阱。

黄伟深入剖析了当前定价机制存在的三大核心痛点：

1. 计费不透明：知情权缺失

部分服务商存在最小计费单位设置不合理、暗中降低模型精度以压缩成本等行为。用户无法感知实际使用的算力规格与模型版本，导致消费过程黑箱化。

2. 计量标准混乱：横向比对困难

不同厂商对文本、多模态内容的Token切分规则不统一。同一内容在不同厂商处的Token消耗量差异可达数倍，用户难以进行跨平台成本横向比对，增加了选型难度。

3. 价值匹配脱节：ROI难以量化

当前Token消耗量无法直接映射业务产出价值。特别是在多模态场景下，成本预判误差极大，导致算力投入回报率（ROI）难以精确量化，影响了企业的决策信心。

构建多方协同的治理体系

为解决上述问题，黄伟提出需产业各方共同推进治理机制：
* 服务商：需常规披露算力型号、模型版本等关键信息，保障用户知情权；实行差异化定价，严禁后台随意切换服务标准；
* 行业组织：参照移动流量计量体系，建立全行业统一的Token计量基准与标准化核算工具，确保计量结果的可比性；
* 监管部门：负责顶层设计与标准制定，规范市场秩序；
* 技术平台方：负责基础设施优化，提升底层效率；
* 应用方：聚焦场景落地，沉淀实际业务价值。

只有通过建立透明、统一、可量化的Token计量体系，才能真正释放AI技术的经济潜能，推动产业从“算力焦虑”走向“价值普惠”。

(责任编辑：休闲)