当前，AI产业的核心度量标准正在发生根本性转变——从过去侧重算力投入的FLOPS（每秒浮点运算次数），转向衡量有效产出的tokens（词元）。这一转变背后，是智能经济的快速崛起，而中国日均token消耗量突破百万亿的现状，以及各地即将加快公布相关数据的趋势，背后藏着AI产业发展的核心逻辑与地方发展的现实诉求。本文将详细拆解百万亿tokens的来源，解读各地加快公布数据的深层原因。

一、先明确：token是什么？为何成为核心度量指标？

在官方定义中，token是大模型处理信息的最小单元，最初源于自然语言中的单词切分，如今已延伸至图像、视频、声音等多种模态，具有可计量、可定价、可交易的潜在属性。简单来说，FLOPS衡量的是“算力装机量”，类似电力系统中的发电能力；而tokens衡量的是“算力实际消耗量”，对应电力系统中的用电量，是数据中心实际负载的直接体现。

这一转变并非偶然：2024年，未尽研究在《AI改变能源》报告中，仍以FLOPS为指标估算中国智算需求与电力消耗；但到了2026年，《首届AI世界杯》报告已用tokens刻画全球AI推理规模——这也是FIFA首次用token衡量世界杯相关的科技应用场景，足以说明tokens已成为衡量AI应用落地速度、规模的核心指标，其重要性堪比工业经济时代的用电量，成为解读智能经济运行状态的关键钥匙，也彰显了中国宏观经济向高质量发展转型的趋势。

二、中国日均百万亿tokens：从哪里来？

根据国家数据局局长刘烈宏在重要场合的披露，中国日均token调用量从2024年初的1000亿，跃升至2025年底的100万亿，2026年3月更是突破140万亿，两年增长超千倍。这一爆发式增长的背后，并非单一因素驱动，而是算力供给释放、应用场景拓展、技术迭代升级等多方面共同作用的结果，具体可从三个核心维度解析：

1. 核心驱动：算力供给的集中释放（主导因素）

当前中国token的增长，本质上是算力供给约束下的“供给释放”，而非单纯的用户需求爆发——这是百万亿tokens得以实现的核心前提。未尽研究的估算逻辑显示，当前AI产业处于“卖方市场”，token产量主要由算力供给能力决定，而过去两年，全球及中国的算力基础设施投资迎来集中爆发。

此前，中国曾短暂经历智算中心“闲置”的阶段，彼时AI芯片、数据中心等基础设施不完善，AI应用渗透率较低，token消耗量处于低位。但从2025年开始，中国科技公司与全球科技巨头、云巨头同步，加大了AI基础设施的大规模投资，AI芯片（如英伟达Blackwell系列、Hopper系列）的出货量逐步提升，数据中心建设加速推进，算力供给能力大幅提升，直接推动token消耗量实现量级突破。

英伟达CEO黄仁勋的表述也印证了这一点：他在2026年CES主旨演讲中提到，每年AI推理阶段生成的token数量会增长5倍；在GTC 2026上进一步表示，下一代VR NVL72可提供比GB NVL72高35倍的tokens产出。尽管新芯片的部署需要产能爬坡（截至2026年一季度，Blackwell系列出货量尚未完全超过Hopper系列），且受电力、数据中心建筑（Warm Shell）等配套设施限制，但算力供给的整体提升，仍是token爆发式增长的核心动力。

2. 需求支撑：AI应用场景的快速渗透

算力供给释放的同时，AI应用场景的拓展的也为token消耗提供了持续需求，进一步放大了消耗规模。近年来，AI应用日益走向代理化（Agentic）与多模态，新增需求不断涌现：编码及工作智能体快速渗透知识经济领域，OpenClaw掀起个人智能体热潮，视频生成借助春节等场景在中国迅速普及，这些应用都需要大量token支撑其信息处理、内容生成等核心功能。

从企业层面来看，AI应用的普及使得算力资源分配高度紧张，Anthropic的所有套餐（消费者版、专业版、企业版、API版）均设置使用量限制和费率上限，腾讯更是采取“减少对外出售算力，保障自用充足”的策略，足以看出当前AI应用对token消耗的强劲需求，也从侧面推动了token消耗量的增长。

3. 统计补充：测算口径的差异与合理估算

需要注意的是，当前token统计尚未标准化，不同机构的测算口径存在差异，这也使得“百万亿tokens”的数值存在一定波动，但整体处于同一数量级。例如，国家数据局披露2026年3月中国日均token消耗量突破140万亿，而华为高级副总裁李鹏在2026年3月19日的华为中国合作伙伴大会上，称这一数值已达180万亿；未尽研究在2026年2月估算，春节期间全球日均token消耗超300万亿，结合中国在全球AI竞争中的地位，其估算与官方、企业披露的数据基本一致。

这种差异的核心原因，在于不同机构对token的测算方法、统计范围不同——芯片性能、模型算法、应用场景的工作负荷选择（高吞吐或低延迟），都会影响token的生成与消耗结构。但无论口径如何差异，中国日均token消耗突破百万亿，已是不争的事实，这也反映出中国AI产业的快速发展态势。

三、为何各地会很快公布token消耗数据？

随着国家层面频繁引用token消耗数据，预计北京、上海、杭州、深圳等AI产业发达城市，将很快跟进公布本地的token消耗统计数据，形成“你追我赶”的发展态势。背后的核心动因，源于token的指标价值、地方发展诉求与国家战略导向的三重驱动：

1. token的指标价值：成为地方AI发展的“核心名片”

如前文所述，tokens已成为衡量智能经济发展水平的关键指标，其消耗规模直接反映一个地区AI基础设施水平、应用落地速度与产业发展活力——就像工业时代的用电量，token消耗量越高，往往意味着该地区AI产业越发达、算力利用率越高、应用场景越丰富。

对地方政府而言，公布token消耗数据，相当于亮出本地AI产业发展的“成绩单”，既能直观展示自身在AI领域的发展成果，也能吸引AI企业、算力资源、人才等要素集聚，提升区域竞争力。这种“量化指标”的展示，比抽象的“产业优势”更具说服力，也成为地方政府彰显发展实力的重要方式。

2. 地方发展诉求：契合AI+战略的推进需求

当前，各地政府对AI产业的热情持续高涨，纷纷出台“AI+”相关政策（如部分地方的“养龙虾”式AI扶持政策），推动AI与实体经济深度融合。而token消耗数据，正是衡量这些政策落地效果、AI产业发展成效的重要量化依据——通过公布token消耗数据，地方政府可以清晰掌握本地AI算力的利用情况、应用场景的拓展进度，进而优化AI产业政策，精准配置算力资源、扶持重点应用场景。

此外，token具有可计量、可定价、可交易的潜在属性，围绕token的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在形成。各地提前公布token消耗数据，也能为本地AI商业模式的探索提供支撑，推动token成为连接技术供给与商业需求的“结算单位”，助力AI产业实现规模化、商业化发展。

3. 国家战略导向：响应智能经济发展的时代要求

国家层面已明确将智能经济作为高质量发展的重要方向，国家数据局频繁在重要政策场合引用token消耗数据，彰显了国家对AI产业发展的重视，也为地方政府提供了明确的发展导向。各地加快公布token消耗数据，是对国家战略的积极响应，也是落实“建设智能体经济与社会”重要里程碑的具体行动。

同时，中国在token统计与披露上已走在美国前面，地方政府加快公布相关数据，既能推动token统计标准的逐步统一（当前统计口径尚未标准化），也能进一步巩固中国在全球AI竞争中的优势地位，推动中国自主完整的AI算力生态加快形成。

四、总结：token数据背后的AI产业未来

中国日均百万亿tokens的消耗，是算力供给释放、应用场景渗透、技术迭代升级共同作用的结果，背后是中国智能经济的快速崛起；而各地加快公布token消耗数据，本质上是地方政府争夺AI产业发展主动权、响应国家战略、彰显发展实力的必然选择。

需要注意的是，当前token统计仍面临标准化不足的问题，且算力紧缺的现状将持续一段时间（全球AI芯片、HBM产能不足，未来瓶颈可能转移至EUV光刻机产能），这也会影响token消耗的增长节奏。但随着英伟达垄断地位的逐步弱化、中国自主算力生态的完善，以及AI从“供给约束”转向“需求驱动”，token将成为智能经济市场形成的核心标志，而各地公布的token数据，也将成为解读中国AI产业发展的重要窗口。