AI词元（Token）产业链全梳理：国内都有哪些核心玩家？一篇看懂

现在聊AI，大家都在说大模型有多厉害，ChatGPT能写文案能画图，好像AI的一切都靠模型。但你有没有想过，这些大模型每回答一次问题，每生成一张图，背后到底在“消耗”什么？其实，现在AI行业有个新说法：Token就是AI时代的“数字电力”，大模型就像是一台台智能机器，机器转起来离不开电，AI跑起来就离不开Token。

今年国家数据局还给Token定了官方中文名，叫“词元”，说它是“智能时代的价值锚点”。今天我就用大白话给大家掰扯清楚，这个新兴的Token产业链，到底有哪些关键公司，各自在做什么，未来这个市场会有多大。全是干货，建议收藏慢慢看。

AI时代已经到来，不管我们愿不愿意，它都在重塑每个人的生活与工作。文中提到的这些AI应用方法，我已经整理成一套完整教程，从零基础开始，一步步带你上手、用好AI，真正让AI成为你生活和事业的助力。想要这份完整教程的朋友，可以去微信小程序「智道库」直接领取，无偿分享。

一、先搞懂：到底什么是Token（词元）？为什么它这么重要？

很多人一听Token就觉得是区块链那套，其实完全不是一回事。在AI大模型这里，Token就是大模型处理信息的“最小单位”——不管你给模型发一段文字，还是一张图片、一个视频，模型都会先把它们切成一个个Token来处理，输出结果也是一个个Token拼出来的。

说直白点，你可以把它理解成AI的“电费”：以前我们用空调，用多少电交多少钱；现在企业调用大模型服务，就是用了多少Token交多少钱。它相当于给AI服务定了一个统一的“计量单位”，整个行业的商业化才能算得清账。

这个市场现在增长有多疯狂？给大家看一组艾媒咨询的数据：2025年中国词元调用总量已经到了24619.3万亿次，预计2026年直接涨到11万多万亿次，到2030年更是会突破700多万万亿次，2025到2030年的年复合增长率居然高达210%——相当于每年翻两倍还多，这个增速放在哪个行业都是罕见的。

可以说，现在AI大模型的商业落地，本质上就是Token的生产、流转和消费，整条产业链已经成型了，我们一个个来看。

二、最核心的源头：谁在生产Token？

Token的生产源头就是大模型，相当于整个产业链的“发电厂”，不同玩家做的生意也不一样。

第一类：互联网大厂，做的是通用大模型底座

这几家大家都熟，各有各的优势：

阿里巴巴：手里拿着通义千问大模型+阿里云，目标就是做“Token行业的最大批发商”，从电商到云计算再到企业服务，自己能用，也能给外面提供服务，全链条都打通了。

腾讯：混元大模型靠着微信社交、游戏还有腾讯云三大场景，每天自己内部就要消耗巨量的Token，算是自用带外销的典型。

百度：文心一言+搜索+云服务，从个人用户到企业客户都能提供Token服务，是国内布局最早的玩家之一。

字节跳动：豆包大模型现在日活已经超过1.5亿了，相当于每天都有上亿人在用它，直接给字节贡献了国内第一的日均Token消耗量，说是“C端Token吞吐机”一点不夸张。

科大讯飞：星火大模型在政企、教育、医疗这些领域做得非常成熟，现在每天处理的Token就超过3万亿，去年AI开放平台收入就有135亿，落地能力非常强。

第二类：大模型独角兽，主打专业API供给

除了大厂，一批垂直做模型API的独角兽也起来了，各有各的绝活：

智谱AI：国内ToB API的龙头，周调用量就有1.03万亿Token，一半以上收入都来自海外，现在政企订单涨得特别快。

MINIMAX：这是Token出海的领头羊，在全球平台OpenRouter的调用量排第一，每周调用3.07万亿Token，占了22%的市场份额，73%的收入都来自海外，做得非常厉害。

月之暗面（Kimi）：主打长文本处理，你要上传几十万字的文档让AI分析，它就能处理，相当于长文本场景里的“Token消耗发动机”，用户涨得特别快。

深度求索（DeepSeek）：最厉害的就是降本，通过算法优化把推理成本降到了行业的十分之一以下，算是行业里的“极致成本杀手”。

还有百川智能，在金融、政务领域渗透率很高；零一万物，开源模型做得特别好，效率很高；商汤科技，多模态Token做得强，视觉+生成融合得好。

第三类：垂直领域模型商，做场景化Token服务

这些玩家不做通用大模型，就盯着自己熟悉的垂直领域：

昆仑万维：天工大模型做全球API，是Token出海的龙头，每天处理超过200亿Token，70%以上收入来自海外，去年API收入就做到了32亿，同比涨了210%，成绩非常亮眼。

剩下的比如拓尔思，专门给政务金融做NLP和Token计费；云从科技，主打金融和治理场景的合规Token服务；澜舟科技，做轻量化的垂直场景模型；达观数据、虎博科技，分别在垂直文本处理和金融领域扎得很深。

三、Token生产离不开的支撑：算力和硬件

有了模型，还得有地方放模型、跑模型，这就是算力基础设施和硬件底座的事了。

先说说算力基础设施，相当于Token的“生产厂房”

智算中心运营：这些就是重资产的玩家，给大家建好数据中心，比如润泽科技，是字节和智谱的核心IDC，智算中心集群算力租赁占比超过60%；鸿博股份，是MINIMAX的独家算力伙伴，还布局了海外智算中心，现在都开始按Token消耗来计费了；还有首都在线，给智谱做核心算力底座，能按Token实时计费，延迟很低；数据港、万国数据、秦淮数据这些，都是给阿里腾讯这些大厂做数据中心承载的，是整个行业的物理基础。

云服务与算力平台：这些玩家做的是弹性算力供给，相当于你需要多少算力就给你调多少。比如优刻得，专门给中小AI企业提供Token算力服务；软通智算，就像是算力网的“运营商”，负责调度资源、维护环境；青云科技，做混合云方案，能灵活适配不同的Token生产需求。

再说说硬件底座，相当于Token的“生产机器”

算力最终还是要靠硬件来落地，这里面最核心的就是芯片和服务器：

AI芯片：现在国产替代的速度非常快，海光信息是国产AI芯片龙头，大模型训练推理都能用，是信创智算的核心基座；寒武纪，云端和边缘侧都布局，低功耗边缘Token生产做得好；摩尔线程、壁仞科技、燧原科技、沐曦，各自在国产GPU、超算集群、云端推理这些领域各有优势，都是国产替代的重要力量。

AI服务器：浪潮信息现在国内市场占有率第一，是字节、百度、阿里的核心供应商，相当于Token计算的硬件基础；中科曙光，自主可控算力的龙头，从服务器到智算中心都做；工业富联，全球AI服务器代工的老大，市场占有率超过40%，还是英伟达的核心合作伙伴，整个行业的设备基石；华为更不用说了，从昇腾芯片到鲲鹏生态，全链条国产覆盖，是全栈式Token工厂的总包商。

四、最后：Token去哪了？还有哪些配套保障？

Token生产出来，最终还是要到终端用户手里消费，同时整个行业也需要安全和数据的配套。

端侧和边缘层：Token的分发入口

现在越来越多的Token开始直接在终端设备上生成和消费了，不需要都传到云端：比如小米，小爱同学加上几亿台AloT设备，是消费级Token的入口大户；联想，AI PC和服务器双轮驱动，推动端侧Token生成；OPPO带着安第斯大模型做手机端，是端云协同出海的代表；中科创达，给终端和汽车做端侧Token生成的操作系统；海康威视，靠着摄像头和视觉大模型，成了物理世界视觉Token的入口。

安全与配套层：Token经济的保障

Token经济要发展，安全和原材料都得跟上：奇安信、深信服这些安全厂商，负责保障Token生产流通全流程的安全；而海天瑞声，相当于Token生产的“原材料供应商”，给大模型提供高质量的标注训练数据，没有好的训练数据，就训不出好的大模型，自然也生产不出高质量的Token。

最后想说，现在AI大模型的发展，已经从比拼谁的模型参数大，慢慢转到比拼整个产业链的能力了。Token作为整个AI商业落地的“计量单位”和“价值锚点”，整条产业链从生产到支撑再到落地，已经非常完整了。未来随着AI应用越来越普及，Token的需求量还会爆炸式增长，这里面每个环节的核心玩家都会受益。