报告行业投资评级 - 行业评级：增持 [4] 报告核心观点 - Token（词元）正在成为AI产业统一计量基准，推动商业模式从模型能力展示走向成本、效率和价值的精细化核算 [2] - 随着Token价格长期下行、Agent应用放大调用需求、Token工厂推动算力资源工业化生产，AI产业机会将从单一模型竞争延展至算力基础设施、模型服务和场景应用的系统性机会 [2] 根据目录进行总结 1. Token成为AI产业价值锚 - Token是大语言模型信息解析与内容生成的基础粒度单元，已被国家数据局确定为智能时代的价值锚点，可作为串联技术供给与商业需求的标准化结算载体 [9] - Token计量体系与AI五层产业架构（能源、芯片、基础设施、模型、应用）相辅相成，共同构筑了AI产业价值拆分、盈利定位与效率核算的核心分析范式 [10] - 相较于模型参数、算力峰值等传统指标，Token具备技术适配性突出、商业通用性较强和产业协同属性显著三大优势，有望成长为贯穿AI全产业链的标准化度量基准 [13][18] 2. Token定价进入分层阶段 2.1 Token成本拆解 - 大模型推理成本由输入Token、输出Token和缓存命中情况共同决定 [14] - 输出Token单价普遍高于输入Token，海外头部模型价差为5–8倍，国内模型价差为3–5倍，DeepSeek等高性价比模型收窄至约2倍 [15] - 缓存命中场景的计费价格显著低于未命中场景 [16] 2.2 中国高性价比模型加速全球调用渗透 - 中美主流大模型价格存在巨大差距，美国主流模型的非缓存命中输入价格约为中国主流模型的2至16倍，输出价格差距约为5倍至25倍 [20] - 以具体模型为例，中国DeepSeek-V4-pro输入价格为每百万Token 1.74美元，输出为3.48美元；美国Anthropic Claude Opus 4.7输入为5.00美元，输出为25.00美元；OpenAI GPT-5.5输入为5.00美元，输出为30.00美元 [20] - 中国模型的价格优势源于更低的单位训练和推理成本，例如DeepSeek R1训练成本仅29.4万美元，而非牺牲利润率 [31] 2.3 Token成本长期下行，价格体系按能力分层 - Token定价锚将沿“GPU→能源→人才/知识密度”的路径动态迁移 [33][35] - 硬件迭代、推理优化与模型效率提升共同推动单位Token成本持续下降，2022-2026年间部分模型价格降幅超过99.9% [36] - 价格体系正从单一降价逻辑转向分层定价：低端Token趋向商品化，高端Token则凭借能力稀缺性具备涨价基础 [48][55] - 2026年以来，智谱、腾讯云等厂商已对部分高价值模型及服务进行涨价，幅度从67%到463%不等 [53][54] - Token计费模式将从单一按量收费，演进为按量计费、包月订阅、结果导向定价及算力金融化并行的多层级混合定价体系 [56][58] 3. Token调用量进入指数级增长阶段 3.1 高性价比驱动中国模型需求放量 - 国内词元日均调用量呈现指数级增长，从2024年初约1000亿级增长至2026年3月的140万亿级，两年实现千倍以上增长 [60] - 全球大模型调用量延续高增，2026年6月初全球周调用量达36.1万亿Token，中国AI大模型周调用量达14.19万亿Token，连续六周超过美国并居全球首位 [63] - DeepSeek、腾讯Hy3 preview、MiniMax M3等高性价比中国模型周调用量位居前列，例如DeepSeek-V4-Flash周调用量达3.69万亿Token [66][67] 3.2 Token应用走向复杂工作流 - 编程和复杂任务的Token消耗占比持续提升，反映大模型使用正从轻量交互向重负载工作流迁移 [72] - 2025年，开源模型下游应用中，角色扮演占比约52%，编程是重要方向；平均prompt长度由约1.5K提升至6K以上 [69][72] - 编程相关prompt的平均长度约为通用prompt的3—4倍，是长交互的重要来源 [72] 3.3 Agent显著提高Token消耗 - Agent应用（如OpenClaw）将AI调用从单轮问答推向长链条任务执行，使Token消耗随任务拆解、模型调用等快速放大 [78] - 在完成同一业务目标的情况下，Agent模式消耗的Token约为Bot模式的50—200倍；智能体工作流可能使单个任务调用模型50—500次 [86] - Agent将交互节奏从人类节奏压缩至机器节奏，显著提高调用频率，并对长时间连续运行的稳定性提出更高要求 [84][85] 3.4 场景质量和业务结果决定Token真实经济意义 - Token表观消耗量不等同于真实需求量，存在“Token伪需求” [94] - 不同应用场景中Token价值差异巨大，例如闲聊场景中百万Token价值约0.01美元，用于代码生成可达200美元，用于法律文档审阅可达1000美元，差异可达十万倍 [97] - 企业客户购买的是业务结果而非Token数量，未来厂商竞争重点在于帮助客户获得可验证的生产力提升、成本下降和效率优化 [100] 4. Token经济打开AI系统性投资机会 4.1 Token需求放量使算力、模型和应用迎来价值重估 - 推理需求快速增长加剧算力供给约束，部分头部模型厂商已出现服务可用性下降、系统宕机等问题 [101] - 我国算力总规模持续增长，但Token需求增长更快，2026年3月日均调用量突破140万亿，较2025年底增长超过40% [103] 4.2 Token工厂标志AI竞争从模型能力转向生产效率 - Token工厂是以规模化生产Token为目标的新型AI基础设施，本质是将电力、芯片、数据等输入要素转化为标准化智能服务输出 [105] - 厂商布局Token工厂标志着AI竞争焦点从模型能力转向Token的生产效率、单位成本和服务稳定性 [106] - 例如，百度智能云已将“MaaS模型服务”升级为“Token Factory” [106] 4.3 Token出海打开数字贸易空间 - Token出海本质是AI推理能力的跨境输出，是中国在能源、芯片、基础设施、模型和应用生态五层次上综合竞争优势的体现 [108] - 中国具备Token出海的成本优势，包括更低的电力成本（约0.4—0.6元/度）和显著的模型性价比优势（如DeepSeek R1推理费用较OpenAI o1便宜5—27倍） [109]