500万亿日均调用量背后的产业逻辑：Token工厂行业市场需求与出海机遇分析

前言：

我国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿增至2026年6月的500万亿，需求底座真实且增长迅猛；但Token工厂的商业化前景取决于一个核心变量——单位Token成本的下降速度能否跑赢Token价格的下跌速度。硅基流动2025年收入增长超6倍、毛利率却跌至-24%，揭示了行业早期“调用量增长不等于利润增长”的结构性矛盾。与此同时，中国模型在价格与性能上的双重优势正推动Token出海从概念走向规模化，海南、广东、上海、广西、厦门等地已形成“来数加工”的合规业务框架，国际海缆建设则为跨境Token服务提供了数字基建支撑。2026-2028年的核心观察指标是：头部Token工厂的毛利率能否转正并持续提升，以及“来数加工”合规模式的成熟度能否支撑出海业务的规模化扩张。

1、Token工厂定义

根据观研报告网发布的《中国Token工厂行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2026-2033年）》，Token工厂是将算力、模型部署、推理优化与运维能力封装为标准化Token（词元）服务，按调用量计费的新型AI基础设施业态。英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上提出“未来的数据中心是生产Token的工厂”，推动这一概念流行。

OpenRouter公布的Token消耗数据成为衡量AI渗透速度和模型竞争力重要指标

数据来源：OpenRouter官网

2、Token工厂行业需求爆发：Token调用量的指数级膨胀

Token工厂的兴起，根植于一个可量化的需求事实。国家数据局数据显示，我国日均Token调用量从2024年初的约1000亿，增长至2025年底的100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年多增长超过1000倍，仅2026年前三个月就增长了40%以上，2026年6月高达500万亿。

数据来源：观研天下整理

这一增长的驱动力来自AI产业重心的迁移。行业正从“训练主导”转向“推理主导”，Agentic AI的兴起进一步放大了消耗量——一次用户请求背后可能是多轮模型调用，Token消耗不再是线性增长，而是随Agent活跃数量呈复合级膨胀。中国工程院院士郑纬民指出，未来AI竞赛的核心标准正从MaaS向TaaS（Token即服务）跃迁，比拼的不再是算力集群规模，而是每瓦Token生产效率。

Agent类应用较对话式、R/AG类应用消耗Token数显著提升

资料来源：观研天下整理

3、Token工厂构建从算力资源到Token服务的产业新范式，本质上与算力租赁模式存在不同

Token工厂运营商打通算力资源到模型服务的直接链路，将算力资源转化为下游可直接使用的“智能服务结果”。这条价值链路的两端，上游是算力资源供给，下游是真实的Token业务需求；而Token工厂在产业链中，对接了算力硬件厂商、模型厂商、开源模型社区等行业生态环节，将算力资源与模型服务进行整合、优化、封装，形成标准化的、可以直接被下游客户调用的大模型API服务；而处于产业链下游的企业客户或开发者，无需再自行采购算力、部署模型、进行技术

优化，只需按照实际调用消耗的Token量向Token工厂服务商支付服务费用即可完成使用，上游和下游两端通过Token工厂的技术优化、资源调度等服务，进行了高效的衔接。

然而，Token工厂与传统算力租赁的本质差异，决定了其盈利逻辑与竞争壁垒的根本不同。

Token工厂与传统算力租赁对比

资料来源：观研天下整理

根据相关资料可知，Token工厂“依托全链路推理优化与调度技术形成更高壁垒、毛利水平更好”。中金公司的测算则给出了理论锚点：在自建算力、Token按假设价格销售的情景下，Token工厂的理论毛利率可达60%，而海外头部模型厂商的实际业务毛利率也已达到40%-50%。

但理论毛利与真实盈利之间存在显著落差。硅基流动2025年收入增长超6倍，毛利率却跌至-24%，揭示了行业早期的核心矛盾：Token价格竞争激烈，调用量增长不一定带来利润增长。服务商要守住利润，必须持续提升每单位算力的Token产出效率——这正是Token工厂“生产属性”的实质含义。

4、多重因素加持，Token工厂出海有望规模化扩张

长远来看，随着国内模型公司与海外模型差距逐步缩小，以及海外企业与开发者对于高性价比开放权重模型的需求日益增强，基于国内模型和算力所产生的Token全球化输出正日益成为趋势。

首先，海外旗舰模型Claude Fable 5.1与GPT-6 Astra均把输入/输出价格定为$10.00/$50.00每百万tokens，中国阵营GLM-5.3则为$1.40/$4.40、Qwen3.8 Max为$2.0/$6.0、DeepSeek V4.1-Flash为$0.30/$1.20（美元/百万Token）。GLM-5.3输入价不足Claude Fable5.1的1/7、输出价不足1/10，DeepSeek V4.1-Flash输出价约为GPT-6 Astra的1/40，中国模型性价比突出。

中美旗舰模型智能指数与成本对比

资料来源：观研天下整理

其次，网信办以《促进和规范数据跨境流动规定》为顶层框架，明确数据出境安全评估、标准合同、负面清单三大合规路径；商务部2025年发布《加快推进服务业扩大开放综合试点工作方案》，明确支持发展“来数加工”等新业态和新模式；而国家数据局也在2026年发文明确探索词元（Token）新型交易模式。同时，国内越来越多的地方政府跟随国家步伐，采用“隔离专区、外数中算、原始数据不出专区、仅输出Token回传境外”的来数加工模式，构建起Token出海的合规业务框架。海南成为全国首个来数加工（数字保税）试点；广东出台全国首个省级词元经济专项政策，汕头、韶关获批国家级来数加工试点，广州南沙打造来数加工厂+Token出海模式；上海临港新片区落地来数加工场景；广西依托面向东盟的数据出境负面清单与跨境陆缆体系探索来数加工与Token出海；厦门思明区出台国内首个区级词元出海扶持政策。

我国主要地方政府采用“来数加工”等政策促进Token出海服务政策

资料来源：观研天下整理

最后，近年来大量国际海缆建设，也为Token出海打造了数字基建“快车道”。2024–2026年，中国三大运营商主导/参建的亚太方向大容量国际海缆集中登陆、投产，包括ADC、SJC2、SEA-H2X、ALC、SHV-HK、2Africa等项目陆续落地，单条系统设计容量普遍达到80–200Tbps 级别，显著抬升中国跨境国际出口带宽上限。

此外，模型能力的持续升级与产业落地的加速推进，正在重塑企业用户和开发者的模型选择逻辑。对于高价值、高风险的任务，企业仍愿意为旗舰模型支付溢价；但大量中低复杂度的日常任务并不需要每次都调用最强模型，用户对价格、速度和稳定性的敏感度反而更高。这一分层选择直接体现在全球最大模型聚合平台上的份额变化中：中国模型的Token占比从2025年9月的不足20%升至2026年6月的53.0%。调用量的对比更为直观——2026年9月28日至10月4日期间，中国AI大模型周调用量达57.46万亿Token，美国同期为16.2万亿Token，前者约为后者的3.5倍。“便宜好用”的特性正推动大量任务向低价、开源的中国模型迁移，也为基于中国模型的Token出海服务奠定了良好基础。

5、Token工厂产业化瓶颈：效率竞赛与盈利困境

不过，Token工厂的商业化前景取决于一个核心变量：单位Token成本的下降速度能否跑赢Token价格的下跌速度。

当前，Token工厂行业面临的结构性矛盾是：调用量在爆发，但服务商的盈利空间在收窄，硅基流动的负毛利率是一个警示信号。有些相关资料可知，这是将Token工厂的竞争壁垒归结为“全链路推理优化与调度技术”，但这一能力的构建需要持续的研发投入和工程积累，短期内难以形成普遍性的效率优势。

另一个值得关注的变量是能源成本。Token工厂的运营成本中，电力占比可达50%-70%，其次是芯片折旧、液冷散热和运维人力。这意味着Token工厂的选址逻辑与传统数据中心有所不同：电价而非仅仅网络时延，成为决定单位Token成本的关键因素。润建股份选择广西，除了东盟区位优势，能源成本也是重要考量。

与此同时，Token出海的合规框架正在形成但尚未成熟。根据相关资料指出，当前Token出海分为API跨境直连和“来数加工”两类模式，后者依托隔离保税专区完成推理，形成“原始数据不出专区、仅输出Token出境”的合规闭环。这一模式的成熟度将直接影响面向海外市场的Token工厂的规模化节奏。（WYD）