随着Token正式迎来官方中文名“词元”，资本市场掀起了“词元经济”投资热潮。
在日前举行的中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏在发言中使用“词元”作为Token的中文译词。
据刘烈宏介绍，2024年年初，中国日均Token调用量为1000亿；到2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
刘烈宏表示，Token“词元”不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。
产业界也释放出强烈信号。就在上周，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上提出“Token工厂经济学”的概念，并表示，Token将是AI时代新的大宗商品，未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每瓦性能则成为商业变现的核心竞争力。
Token“词元”也点燃了资本热情。“词元经济”热潮下，该如何把握这一轮机遇，成为投资者关注的焦点。近期，多家券商发布研报掘金“词元经济”，其中算力底座、模型出海、算电协同等是被高频提及的几大主线。
图片来源：记者梁远浩摄
从技术概念到市场焦点 Token“词元”为何火爆？
引发资本市场热议的Token“词元”，究竟是什么？
Token是大模型处理信息的最小信息单元。技术上，它将自然语言文本进行切分，变成让AI能够理解的“语言”，便于模型计算；商业上，它是衡量AI算力成本的计量单位，极大影响着AI服务的定价。
而这一兼具技术与经济属性的概念近期频频“刷屏”，背后则是AI产业商业逻辑的深刻转变。
需求端的爆发最为直观。近期，以OpenClaw为代表的AI智能体框架的现象级火爆，被视为Token需求快速扩张的直接推手。
第三方AI模型聚合平台OpenRouter的数据显示，2026年3月9日至15日当周，OpenClaw贡献了平台内20%的Token消耗量，单周消耗量已相当于2025年第四季度全平台周均Token消耗量的60%。
价格端的变化也早已悄然启动。2026年开年以来，算力租赁市场进入涨价周期。
截至2月底，英伟达H200、H100等高端GPU租金环比上涨15%～30%。而国内市场上，Token需求扩张也带动了从模型层到云服务层的一众厂商的集体提价。智谱等大模型企业、阿里云及百度云等云服务厂商，均在近期公告了AI算力等产品价格的上调。
湘财证券计算机行业分析师周成将这一态势概括为“量价齐升”，并进一步指出，AI Agent时代下Token需求的非线性增长打破了算力供需平衡，直接引发上游GPU、企业级存储及CPU等核心硬件采购成本的变化。在下游需求刚性与上游硬件成本通胀的双重挤压下，云计算行业的定价逻辑正全面转向溢价变现。
而对于此轮涨价潮能否持续，多家机构认为，支撑因素短期内或难以逆转。
中信建投证券计算机首席应瑛团队判断，随着OpenClaw带来的更高频推理请求和更长上下文需求，未来云资源的利用率将进一步提升，需求爆发以及上游成本传导有望持续推动云服务价格上行。
开源证券通信行业首席分析师蒋颖也提出，AI应用普及与OpenClaw框架或引爆推理需求，叠加英伟达产能受限、硬件成本上行及国产自主化缺口，驱动市场进入“卖方市场”，涨价潮或持续。
拉长周期来看，业内与机构普遍认为，Token市场景气度的抬升并非短期脉冲，而是AI应用普及下的大势所趋。
在GTC大会上，黄仁勋喊出“Token为王”的口号。在他看来，未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每瓦性能则成为商业变现的核心竞争力。传统的以服务器数量和存储容量为核心的架构设计，将逐渐让位于以Token生成速率和能效比为核心的新型架构。
具体到商业落地，黄仁勋认为，Token将成为新的大宗商品，一旦成熟将根据速度和智能程度分层定价，从免费层到超高速层（约150美元/百万Token），为推理场景打开更广阔的商业化空间。
券商掘金“词元经济”：算力底座、模型出海、算电协同
从投资视角来看，国联民生证券计算机行业首席分析师吕伟指出，Token需求“通胀”有望成为今年AI投资核心主线，相关投资机会或将围绕推理Token需求快速展开。
Token需求“通胀”下，如何把握“词元经济”投资机会？多家券商在近期研报中梳理了相关受益板块及标的。
具体来看，最直接受益于Token调用量激增的，当属算力基础设施和硬件环节，这也是当前机构共识度较高的板块。
开源证券通信行业首席分析师蒋颖将“Token工厂”的三大核心主线归纳为AIDC（AI数据中心）、算力租赁和CDN（内容分发网络）。在蒋颖看来，“Token=AI芯片（国产算力+算力租赁）=AIDC”。同时，随着Token的持续增长，CDN需求抑或大幅增长。
围绕上述三大主线，蒋颖进一步筛选出五个值得关注的细分板块，包括AIDC机房、AIDC液冷、AIDC供电、CDN以及AIDC计算和网络。
中信建投TMT通信首席阎贵成团队也表示，“算力板块的短期波动不改长期成长逻辑”，持续推荐AI算力产业链相关标的，包括GPU/CPU、光模块、光芯片、液冷、光纤光缆等算力链上下游细分领域。
除了底层的算力基础设施之外，作为算力资源的上层应用主体，大模型厂商也有望迎来新一轮的投资机遇。
吕伟指出，大模型厂商正转为“卖Token燃料+卖成果”。当推理消耗变成生产资料，模型厂商有机会把“算力稀缺”通过分层定价与订阅化产品转化为毛利与现金流。
值得关注的是，在此逻辑下，国产模型正展现出强劲的竞争力，“Token出海”在券商近期研报中被高频提及。
申万宏源证券计算机行业黄忠煌团队测算认为，国产模型相比海外体现出极强性价比，综合成本在海外模型的1/6～1/10左右。这种性价比来源于DeepSeek等带来的模型架构提升，尤其MLA和稀疏架构，使得推理成本明显降低。
吕伟建议，后续持续关注优质大模型厂商。在他看来，能在编程、Agent、企业流程等高ROI场景中维持订阅留存与企业席位扩张，能把“Token用量”稳定转成“省人省时省返工”的交付价值时，就具备了穿越开源与价格战的能力。
同时，吕伟还提到，“AI防火墙”标的也值得关注。随着企业把AI嵌入工作流，数据泄露、代理越权等风险有望推动“AI安全平台/治理平台”成为刚需层。
此外，“算电协同”也被认为是支撑“Token出海”的重要产业优势之一。
东吴证券计算机团队认为，绿电枢纽有效降低电力成本，低成本电力成Token出海核心竞争力。“电力不出境、算力价值跨境”的新型数字贸易形态，正成为中国AI参与全球竞争的核心壁垒。
该团队进一步指出，算电协同赛道中，有四类标的具备核心价值：传统电力转型企业凭借能源禀赋投建数据中心，估值提升最多；绿电运营商依托低成本新能源，为算力集群提供长期绿电供应；调度软件服务商以算法模型实现负荷与电价的实时匹配，提升运营效率；电力工程龙头则凭借特高压与源网荷储建设经验，夯实协同物理底座。四者共同构筑“能源—算力”闭环。
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