2026年3月23日
今天我们从一个词说起：Token。
3月17日凌晨，在2026年的英伟达GTC大会上，黄仁勋照例做了两个小时的长篇发言。其中涉及的话题很多，比如对未来市场需求的预测，黄仁勋认为到2027年，英伟达的订单需求将达到1万亿美元。再比如他说未来SaaS已死，智能体的时代将全面来临，等等。
但是，在整场演讲里，出现频次最高的，是另外一个词：Token。清华大学的杨斌教授做了个统计，整场演讲，Token这个词出现了超过70次。不只是黄仁勋。就在GTC开幕当天，阿里巴巴宣布成立Token事业部。注意，这是和淘天电商、阿里云平级的核心事业群。阿里CEO吴泳铭在内部说：AI Agent极度依赖Token，未来将进入需求大爆炸时期。
假如你现在看各类关于AI的文章，你会发现Token这个词的出现频次极高。黄仁勋甚至提出了一个概念，叫Token工厂经济学，我们可以简称为“Token经济学”。换句话说，至少在黄仁勋看来，围绕Token，已经延伸出了一整套生产行为，一整套经济活动。
那么，这套经济活动是什么？我们又该怎么理解黄仁勋说的Token经济学呢？接下来，我们就展开说说。
首先，什么是Token？这点估计大多数人都熟悉，它是一个语言的计量单位，很多人把它翻译成“词元”。也就是AI能理解、处理、输出的最小信息单元。
比如，你问ChatGPT：“今天天气怎么样？”这句话会被切成几个Token。“今天”是一个Token，“天气”是一个Token，“怎么样”可能被切成两个Token，问号是一个Token。但是注意，Token跟“字符”最主要的区别之一，在于字符的大小是统一且确定的，1个汉字就是1个字符。但Token不一样，有的模型可能把“今天”当成1个Token，而有的模型会把它拆成“今”和“天”两个Token。所以，同样一句话，在不同的AI里，对应的Token数量可能不一样。
同样，在AI看来，你给出的所有提示词都是一堆大小不等的Token，它输出给你的答案，在它的标准里，也是一堆大小不等的Token。这个过程不难理解，估计多数人都知道。那么，我们知道Token是什么之后，最关键的问题来了：Token为什么重要？
第一，Token是AI的成本单位。

你用ChatGPT的API，OpenAI怎么收费？按Token。输入多少Token，收多少钱；输出多少Token，再收多少钱。黄仁勋在这次GTC演讲中，专门讲了Token的分层定价。他把Token分成了几个档次：最便宜的是免费层，高吞吐但响应慢，主要靠广告变现；往上是中级层，大约每百万Token收3美元；再往上是高级层，每百万Token收6美元；再往上是高速层，每百万Token45美元；最贵的是超高速层，每百万Token150美元。
你看，从3美元到150美元，差了50倍。差别在哪？在响应速度、回答质量，还有处理的上下文长度。比如，同样是让AI帮你写一段代码，消耗同样多的Token，但你可以选择不同档次的处理服务。便宜的服务，每百万Token收3美元，可能要等几秒钟，而且回答质量一般；贵的服务，每百万Token收150美元，几乎实时响应，输出质量也更高。就像快递，同样一个包裹，普通快递便宜但慢，同城当日达贵但快。
换句话说，Token的处理正在变成一种分层定价的服务。
第二，Token是AI的效率单位。

黄仁勋在演讲中提到一组数据：过去两年，AI推理计算量增长了大约一万倍。一万倍是什么概念？就是连续两年，每年都要比前一年增长100倍。这种增速，在人类历史的任何生产资料上，几乎没有先例。
在这个背景下，黄仁勋说：数据中心正在变成“Token工厂”。什么意思？你看，以前衡量一个数据中心，你看它的存储容量多大、算力多少。以后衡量一个AI数据中心，核心指标是：每秒能生产多少Token？就像衡量一个钢铁厂，你不问它厂房多大，你问它年产多少吨钢。数据中心的“吨钢”，就是Token。
英伟达最新发布的芯片架构，核心卖点之一就是“Token生产效率”。同样的电力消耗，新芯片能比上一代多生产好几倍的Token。
第三，Token正在成为“新货币”。
黄仁勋在演讲里说：“未来科技公司招聘工程师，除了薪资还会提供Token配额。”你看，现在科技公司的工程师，工作离不开AI。写代码要问AI，调试要问AI，测试要用AI生成数据，文档要AI帮忙写。每一次调用都消耗Token，而Token要花钱。
如果公司不给你Token，你就没法高效工作，效率就会下降。所以黄仁勋预测：Token配额会成为薪酬的一部分。就像现在公司给你配电脑、配手机一样，以后会给你配Token额度。比如，“月薪5万，另加每月1000万Token调用额度”。事实上，目前硅谷的一些科技公司，已经开始给员工分配Token配额了。
这也就意味着，“Token效率”可能成为新时代的核心能力。同样是用AI，有人一个Token都不浪费，精准地获得想要的结果；有人一股脑打很多，来来回回修改，还是不满意。写提示词的水平越高，Token的投入产出比就越高。这就是所谓的“Token效率”。未来，会用AI和不会用AI的人之间的差距，可能就体现在这里。
而且在黄仁勋看来，未来公司里，将会出现大量的AI员工。也就是他说的，以后所有SaaS公司都将消失，转变为AaaS。
SaaS我们都知道，软件即服务，这是过去二十年科技行业最成熟的商业模式之一。AaaS呢？Agent as a Service，代理即服务。SaaS时代，你买的是工具。软件是工具，你要自己操作，点这里、填那里、提交之后等结果。

而AaaS时代，你买的是员工。Agent是员工，你只需要告诉它你想要什么结果，它自己去操作、自己去协调、自己去完成，最后把结果交给你。比如，现在你用CRM软件（客户管理系统），要自己录入客户信息、自己设置跟进提醒、自己写邮件。未来你可能只需要对Agent说：帮我跟进这个客户，促成这笔交易。Agent会自己去查资料、写邮件、安排会议、谈判跟进。

软件是工具，Agent是员工。这是本质区别。而这个Agent员工，不需要你发钱，它需要你给它足够多的Token额度。说白了，按照黄仁勋的观点，「未来跟AI有关的一切操作，本质上都涉及Token的消费与产出。」
而且注意，这个趋势不只是关系到AI领域，而是关系到整个社会的基础设施体系。按照黄仁勋的观点，整个AI产业分成五层。最底层是能源层。A需要电，需要大量的电。一个大型AI数据中心的耗电量，相当于一座中等城市。
往上一层是芯片层。这是英伟达的主场。AI的“大脑”是GPU，目前全球高端AI芯片市场，英伟达占据超过80%的份额。黄仁勋发布的新一代芯片，核心卖点就是“能耗比”，同样的电，能算出更多的Token。再往上是基础设施层。芯片要装进服务器，服务器要放进数据中心。黄仁勋说，数据中心正在从“存储仓库”变成“Token工厂”。以前衡量数据中心看存储容量，以后看每秒能生产多少Token。
再往上是模型层。GPT、Claude、DeepSeek，这些大模型就像“生产线”，把算力转化成AI的输出。同样的芯片，跑不同的模型，效率差别很大。这就是为什么模型优化这么重要，比如DeepSeek能用更少的算力达到接近GPT的效果，本质上是提高了“Token生产效率”
最上面是应用层。ChatGPT、Copilot、各种AI助手，这是普通人接触到的部分。每次你跟AI对话，就是在“消费Token”。你看，这五层蛋糕，从下到上，其实是一条Token的“生产一消费”链条。能源变成电，电驱动芯片，芯片支撑数据中心，数据中心运行模型，模型服务于应用，应用产出Token给用户。而相关的发电厂、芯片公司、数据公司，都是在围绕Token开展经济活动。
顺着这个逻辑，黄仁勋还有一个判断，AI会创造大量就业，而且这些岗位，大部分不需要你懂AI。没错，AI创造的很多就业，不需要从业者懂AI。你看，建一个AI数据中心需要什么?需要电工、网络布线技术员、消防安全员。这些都是实打实的蓝领岗位。
黄仁勋说，[未来几年，AI基建领域会产生大量就业机会。这些岗位不是“被AI替代”的高危岗位，恰恰是AI产业创造出来的新岗位。而这一切，都是围绕AI对Token的消耗产出，层层传导而产生的。」以上的所有这些互动关系，就大致构成了黄仁勋所说的Token经济
换句话说，理解Token经济学的关键，其实就是三句话。
第一，AI不是一个孤立的技术，而是一个庞大的社会协作网络。
第二，这个网络上的所有人，工作的最终成果，都是让AI能更多、更快、更好地接收、
处理和产出Token。
第三，未来，一个人的Token效率，将成为新的核心竞争力。关于这个话题，咱们先说到这。一一一分割线

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