文 | 硅基星芒
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。
01 Token 即一切
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（算法），耦合在一起，统一表达在一个概念之上—— Token。
时至今日，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。
02 AI 社会的基石
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 "。
① Token 的本质：信息的最小载体。
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（LLMs）。
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 "（Tokenizer）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。
② Token 如何工作：从人类语言到机器理解
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。
而 Token 的质量和效率，直接决定 AI 理解的深度和生成回答的准确性。
③ Token 的有效性与能耗
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：让 AI 承载更多价值，更精确地完成任务。
因此，优化 Token 效率，将成为未来 AI 技术发展和产业竞争的核心命题。
03 最重要的资源
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 的用户应该会注意到，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。
从成本效益的角度来看：
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（Prompt），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。
从效率和速度的角度来看：
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（GPU 内存或计算能力）。
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。
从信息密度和质量的角度来看：
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，我们在此前的文章中多次强调过的提示词工程（Prompt Engineering），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。
04 未来已来
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 "，它直接决定了算力的利用效率、信息的传递成本和模型的性能边界。
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。
