Token将是未来最重要的资源

　　在人类文明的历史长河中，每一次生产力的飞跃，都伴随着核心生产力要素的更迭。

　　从蒸汽动力时代的煤炭，到现代的电力，再到信息时代的芯片和数据，莫不如此。

　　要素的革鼎，在潜移默化之间，重塑了整个世界的社会生活结构。

　　如今，人工智能时代已经降临。

　　与此同时，一个微小的概念，也开始逐步登上历史舞台，成为驱动世界运转的核心动力，并即将成为人类社会最重要的资源——

　　它就是：Token。

　　4年之前，我们曾率市场之先提出“算力即国力”概念。此时此刻，这一逻辑已到了延展更迭之时。

　　进入AI大模型时代之后，算力、电力、数据以及人类最精华的智力，耦合在一起，统一表达在一个概念之上——Token。

　　时至Token的涵义已经超越了区块链时代的内涵，它不再从属小众的极客信仰，而是将成为有史以来全球产业经济最具权势的推动力量。

　　以最普世的语言来表述：作为人工智能生成万物的介质，Token即能源，Token即信息、Token即服务、Token即货币、Token即生产力……Token即一切。

　　根据国家数据局统计，2024年初，我国日均Tokens消耗量仅为1千亿；而2025年6月底，这个数字跃升为30万亿，足足300倍。

　　这样的数据背后，对应着天量的智能芯片、数据中心、科研智慧与研发投入，基本等同于一个的国家综合国力。

　　而这样的数字，也仅仅是一个开始，仍将会持续指数型攀升。

　　光说Token有多重要，大家肯定难以理解。

　　因此，首先得从一般技术维度，搞清楚它到底是什么。

　　对于非技术人员来说，在智能机器处理信息的过程中，它类似于围观的“原子”。

　　或者说，它是我们与AI交互时使用的“最小语言单元”。

　　上一个时代，人与机器对话的载体是代码，中介是程序员。

　　而我们现在最常用的AI，都是大语言模型。

　　与它们互动时，已经可以使用人类的语言。

　　但是，无论是人类输入一个问题，还是AI给出一段回答，这些信息在机器内部仍然不是按照我们日常使用的“字”或“词”的形态来进行处理。

　　在AI的程序中，存在一个名为“分词器”的工具。

　　它的任务，就是按照特定规则，把信息切分成一个个更小但更标准化的单元。

　　而这些单元，就是我们所说的Token。

　　这么说可能有些难以理解，举个例子来说明。

　　英文中，一个Token既有可能是一个完整的单词“Apple”，也有可能是一个单词的一部分“ing”。

　　中文中，一个Token既有可能是一个字，也有可能是一个词组。

　　除此之外，标点符号、空格，甚至是图像中的某个像素、音频中的某个音节，都可以被抽象为Token。

　　如果说我们日常使用的语言是乐高的建筑，Token就是构成建筑的一个个小积木块。

　　AI处理和理解信息的本质，也就是这些积木块的组合、排列和重构。

　　当我们向AI输入一段指令，分词器会迅速将它转换成一串Token序列，如此AI才能理解。

　　AI模型内部的神经网络接收到这串Token，就可以根据庞大的训练数据集和精心设计的复杂算法，试图理解Token的含义、Token之间的关系，进而推测整个序列想要表达的意图。

　　此后，AI再生成一串新的Token，经由分词器，把这串Token序列再还原回人类能够理解的语言或图像。

　　这种处理机制虽然看起来抽象，但却是目前最合理且最有效率的方法。

　　AI能够依靠这种机制高效处理海量信息，据此生成具备逻辑和创意的回答。

　　我国的人工智能领域和大模型自2025年初开始迅速发展。

　　在此之前，大多数人最常用的AI还是GPT-3.5，国内的AI模型智能程度也比较拉跨。

　　但年初DeepSeek开源模型的发布，AI轨道上的“绿皮车”一下子变成了高铁。

　　各种模型如雨后春笋般破土而出，智能程度不断提升。

　　截至2025年9月初，中国企业调用大模型日均已超过10万亿Tokens。

　　如此巨大的消耗量带来的生产力提升自然不必多说，但与之相对的，能耗也在不断上升。

　　还记得我们先前在AI竞技场一文中提到的CO2指标吗？

　　过去，我们只在乎AI的性能如何。

　　但事到如今，能源消耗与利用效率也成了不可忽视的问题。

　　在给定的能耗下，如何尽量处理更多的有效Token是各大AI企业的首要目标之一。

　　这一指标不仅涉及到算力本身，还考虑到了算力转化为实际信息处理能力的效率。

　　AI行业的目标其实并没有变：

　　因此，

　　AI时代的来临，使Token已经不再是AI领域内部的一个技术概念。

　　它正在以前所未有的速度，与社会、经济、生产力等多方面发生深度关联，催生新的商业模式，重塑传统产业格局。

　　经常使用AI的用户应该会调用模型的方法主要有两种：

　　一种是直接去官网在线体验，使用官方的服务器与AI交互;

　　另一种则是调用模型的API，在自己的服务器上与模型进行对话。

　　前者的优势在于几乎没有门槛，而且大部分常用模型都可以免费使用，部分新模型可能会有额度限制；

　　后者则大多采用计价收费的模式，而AI服务的计价单位，正是Token。

　　Token作为LLM处理信息的基本单位，直接影响着LLM在各个行业中的应用效率和经济效益。

　　从的角度来看：

　　由于大部分商业LLM的API都采取按Token计费的方式，无论是输入给模型的提示词，还是模型生成的答案，其长度都会直接影响使用成本。

　　相对的，开发者和企业则需要尽量优化提示词的长度，通过精炼表达以降低使用成本。

　　而在规模化应用时，尤其是需要处理海量文本数据的场景，Token成本的优化将直接关系到解决方案的商业可行性。

　　从的角度来看：

　　AI模型处理文本的速度和Token数量是直接相关的，多模态模型也是如此。

　　更短的Token序列意味着更快的推理速度，这也是各大厂商的实时翻译模型的核心。

　　反之，处理更多的Token则需要更多的计算资源。

　　在大部分企业都面临硬件条件有限的问题时，Token数量就是制约模型处理速度和并发请求数量的最关键因素之一。

　　而多模态模型的出现和发展，使得图像、音频等非文本信息也能够被转化为Token供模型处理，AI的应用范围得以显著扩大。

　　从的角度来看：

　　上下文窗口即Token限制，决定了模型能够“记住”多少信息。

　　在处理复杂任务、长篇对话甚至是多个文件的信息处理时，如何有效利

　　用有限的上下文窗口这一问题，还需要不断探索新的解决方案。

　　此外，我们在此前的中多次强调过的提示词工程，简单来说就是研究如何高效、清晰地组织信息，以便在有限的Token预算内，引导模型生成高质量的输出。

　　这也直接关系到LLM在代码生成、数据分析、邮件撰写等多个应用领域的生产力提升。

　　AI时代，Token扮演的角色越来越核心，人类对它的理解也在不断深化。

　　或许，有人会疑惑，将Token定义为一种“资源”是否恰当？

　　毕竟，它的本质只是信息的最小单位。

　　而真正的稀缺资源，似乎还是更应归结于算力和数据等因素。

　　然而，Token作为AI理解和生成内容的“积木”，它直接决定了

　　它是连接算力与价值的桥梁，也是信息经济时代的一种特殊的“虚拟资源”。

　　对Token的优化和高效利用，能够最大化有限算力的产出、降低信息处理的门槛，最终影响整个AI行业。

　　未来，Token的重要性一定会是只增不减。

　　因为它不仅仅是技术层面优化的对象，更是社会、经济、道德和法律层面需要共同面对的课题。

　　说是未来，实则未来已来。