导读：本文为腾讯研究院新书《Token 经济》出品人序言。下一个10年，属于理解Token的人。腾讯研究院新书《Token经济》，从本质、价值、成本、需求、竞争、商业和制度7个层面，系统回答了一系列决定AI经济走向的关键问题。欢迎参加文末的图书赠阅活动。
以下为腾讯集团副总裁，腾讯研究院院长司晓所作序言。
当智力有了价格
2023 年 3 月，我和团队为新兴的微信视频号电商业务在浙江海宁调研皮草产业带。
海宁中国皮革城的中小企业主当时都在为同一件事焦虑：新款皮草一挂上市场档口，几小时内，其款式就会被同行仿制。过去，行业里公认的壁垒是“有好设计师”，毕竟雇一个好设计师很不容易。但这道门槛也把大多数没钱雇设计师的小企业主挡在了门外。
在交流中，我向他们演示了当时刚出现的文生图工具，只要输入一些提示词，很快就能生成一批设计草图。他们大受震撼：原来设计能力可以被接近无限地供给。那道靠“有好设计师”筑起的壁垒一夜之间就松动了。在之后的交流中，一位企业主说了句让我至今难忘的话：“以后拼的就不是谁能设计了，而是谁知道该选哪个设计。”
这句话虽朴素，却点在了要害上。它意味着，当设计不再稀缺时，稀缺的就变成了“知道挑哪一个”。那一刻我真切地意识到，大模型真正交付的不只是模型，还有智力，而人真正不可替代的恰恰是驾驭这份智力的方向感。
半年后，带着这个从产业现场“长”出来的直觉，我在中国（成都）国际科幻大会上提出了一个在当时看来还有些超前的判断：大模型的本质不是“模型即服务”（model as a service），而是“智力即服务”（intelligence as a service）。
当时，行业的主流叙事还停留在卖模型和卖工具上，但我越来越相信，这一轮变革的本质，是智力作为一种经济要素正在被重新定价。
这本书就是从这个判断出发的。
要给智力定价，先得有一把尺子。这把尺子就是Token。
回看经济史，每一种新秩序的确立，背后往往都藏着一个不起眼的支点，也就是一个新的计量单位。蒲式耳之于粮食，桶之于石油，千瓦时之于电力，比特之于信息，它们度量的对象各不相同，却大多可以还原为某种物理过程。Token 是 AI 时代人类发明的第一个计量单位。它计量的既不是物质，也不是能量，甚至不只是信息，而是智力本身——一次理解，一次推理，一次判断，一次生成。
Token 跟同属数字时代的比特也有本质区别。如果说比特让信息第一次脱离物质载体实现无界传播，那么 Token 则让智力第一次脱离人脑，且可被随时调用。一种过去只存在于人脑，难以切分，更无法被标准化交易的能力，从此有了刻度。
不妨想象一个更日常的画面，以便更好地理解Token 之于人类社会的意义。今天，当你向一个大模型提出问题时，背后就有一个看不见的计价器在计数。当然，它计算的不是千米数，而是Token 消耗量；计量的也不是一段路程，而是这次调用所消耗的智力的量。当任务从写一段文本，进化到生成视频、建一个三维模型时，就好比交通工具从汽车换成了飞机。而如果我们调用大模型去攻克一个科研难题，那大概就像搭乘上了飞往月球的火箭，计价器上数字跳动的速度完全跃升至一个新的量级。任务复杂度每抬升一层，调用的智力越高阶，数字就跳得越快。Token 会把这种维度的跃升真实而精确地计量出来。
作为一种经济要素，Token 真正的特别之处不在于它有成本、能被标准化计量，而在于它的价值究竟从何而来。
传统商品的品级通常可以在供给侧被识别。一蒲式耳小麦的品质在收割时已经大体确定，一桶原油的品级在出井之后就可以测量，一度电的成本在发电和输配的环节也已经形成。因此，定价可以基于品级、成本等供给条件展开。
而Token 恰恰打破了这一点。同一个模型，同一个接口，同样消耗 1 000 个 Token，是用来闲聊，还是用来审查一份跨境并购的法律合同，创造的经济价值可以相差几个数量级。“同样的资源投入，悬殊的价值产出”很容易被当作 Token 最独特的属性，但严格地说，这并不新鲜。同样一千克面粉，可以做成街边小店售卖的馒头，也可以做成米其林餐厅里的点心，价格可以相差上千倍。一管颜料，可以供人随手涂鸦，也可以被用来创作传世之作。资源投入相近，价值产出悬殊，这样的事情在人类经济史上早已反复上演。
真正的断裂点在于，在以上这些例子里，那些悬殊的价值产出都是经由人附加上去的——厨师的手艺、设计师的创意都是人的劳动与智力在加工环节为产出注入了价值。而 Token 第一次让这层“智力附加”不再完全依赖人手，而是可以由 AI 规模化地供给。
我常拿自己喜欢的3D 打印来类比。同样是原材料，用 PLA（聚乳酸）、尼龙、碳纤维打出来的产品的强度与使用寿命截然不同。AI 也一样，不同模型，消耗同样数量的 Token 生成的智力密度并不相等，有的只能生成流畅的句子，有的可以完成复杂推理与结构设计。标准化并不等于同质化。不同原材料能承载的制造复杂度不同，不同模型消耗同样数量的 Token 能实现的创造复杂度也不同，而且后者往往更抽象，也更难事前判断。
当然，二者也有一个根本的不同。3D 打印处理的是物质：把材料加热、挤出，再一层一层堆叠成实体；大模型消耗的是Token，处理的却是智力，它以离散的 Token 为原材料，一步步生成文本、图像、代码，最终凝结为智力成果。大模型把三维模型设计出来，而 3D 打印可以把已有模型做出来，一个降低创造门槛，一个降低制造门槛。当二者连接在一起时，从想法到模型，再从模型到实体的链条，正在被拆解和标准化，这一过程也将这种能力更多地交还给普通人。
总而言之，Token 度量的既非原材料，也不是算力或时间，而是智力，这是人类历史上第一次可以不假人手，由机器批量供给的智力。这才是它区别于粮食、电力乃至一切前辈商品的根本。也正因如此，市场更早认出了它的分量。2026 年，二级市场大规模冒出转售算力的 Token“中转站”，套利与灰色流通现象接踵而来。这类现象不值得鼓励，却诚实地说明：市场早已把 Token 当成一种可流通、可计价、可配置的资源。
过去两年，我在腾讯研究院推动Token 相关研究课题时，始终绕不开一个问题：Token 如此重要，为什么现有话语体系却很难准确地描述它？
原因或许在于，Token 天然具有一种“跨域”属性，它同时触及技术、经济、制度、社会 4 个层面，而这 4 个层面各自的专业话语体系之间存在沟通鸿沟。
从技术层面看，Token 是分词算法的产物，是模型推理的最小操作单元。工程师关注的是生成效率、上下文窗口、注意力机制，以及单位 Token 背后的算力消耗和能力边界。
从经济层面看，Token 是一种前所未有的经济现象：生产端高度标准化，消费端高度异质化，切换成本趋近于零，产出价值往往要到消耗之后才能确定。经济学家需要新的分析工具，来处理这种供给可计量，产出价值却高度分化的商品。
从制度层面看，Token 的跨境流通同时牵动算力主权、数据安全、能源布局和产业竞争。它不像货物流通那样有海关管辖，不像货币流通那样有央行监管，也不像数据处理那样有明确的属地管辖权。现有国际贸易规则、税收体系和监管框架，在面对Token 时都显得捉襟见肘。
从社会层面看，AI 抬升了人类社会的总体智力水位，却也让智力平权与智力鸿沟问题同时发生。一方面，普通人开始触及过去难以完成的任务，如编写代码、创意设计、生成视频；另一方面，会不会使用模型，能调用什么级别的模型，付得起多少Token 账单，决定了个人和企业能够触达的智力上限。也正因如此，对于 Token 经济，我既抱有长远信心，也保有长期警惕。
这道鸿沟将如何演化，不只取决于模型多强，更取决于一件常被忽略的事：Token 效率，即每消耗一个 Token，能为使用者真正创造多大价值。AI 竞赛的上半场，比的是“能不能用”，下半场比的是“用得值不值”。面向亿级用户的 AI，不可能只依赖最昂贵的模型，必然要在不同能力层级的模型之间形成分工，譬如：让前沿模型处理“错不起”的难题，让中等模型承担高频的日常调用，让小模型处理简单请求。只有当我们不只看消耗多少Token，更看单位 Token 创造多少价值时，AI 才能真正从少数人的前沿技术，变成普通人用得起、中小企业算得过账、整个社会靠得住的生产力。
这本书的写作初衷正是试图架设一座桥梁：用一个统一的分析框架，把技术人员、经济学家、政策制定者和普通用户各自眼中的Token 连起来。全书共 7 章，从本质出发，经由价值、成本、需求、竞争、商业模式，最终落到制度层面，形成一条从微观到宏观的完整链条。
我想特别提及本书的几个核心判断，它们代表了作者团队在大量实证分析基础上形成的独立观点。
第一，Token 经济里最关键的一道剪刀差，是等效智能成本呈摩尔定律式下降，需求呈杰文斯悖论式扩张。算法、芯片和工程优化不断压低单位智能成本；价格越低，越多原本算不过账的场景被打开，Token 调用量和总支出反而可能上升。两条曲线按不同速率运行，其间的距离决定了行业的利润空间和竞争格局。
第二，Token 消耗的爆发性增长，本质是 AI 长程任务能力的提升，突破了人类注意力上限瓶颈。根据国家数据局 2026 年 3 月披露的数据，Token 全国日均调用已从 2024 年年初的 1 000 亿增长到 2026 年 3 月的 140 万亿，两年涨近 1 400 倍。有观点认为，从“人类调用”转向“智能体调用”，是 Token 消耗暴涨的原因。但这只是表层现象，更关键的变量是不需人类接管的长程任务成功率实现极大提升，并因此突破人的注意力上限瓶颈。类比自动驾驶，一旦系统可以长程自主驾驶，车辆可运行的总时长和里程就会大幅提升。当 AI 能力从对话问答，转向越来越长程且不需人类接管的规划、执行、工具调用、自动修复验证等任务时，Token 消耗量自然会进入新的数量级。
第三，Token 市场正在形成“分层定价”格局。不同等级的模型对应不同的 Token 价格，本质上是在出售不同等级的机器智力服务。类比律师行业，初级律师和资深合伙人的小时费率相差几十倍，这并不是因为他们的时间有物理差别，而是因为他们提供的判断力不同。Token 的分层定价，是人类第一次把判断力的等级差异制度化为一个明码标价的市场。
第四，制度分类跟不上流通现实。Token 跨境流通不是单一API（应用程序编程接口）调用，它可能表现为模型出海、Token出海，也可能被封装成智能体服务出海。现有国际规则面对数据合规、税收归属、争议解决和安全责任仍有大量空白，其根本原因不是规则有偏见，而是原有分类体系没有为“算力 + 模型 + 电力 + 工作流”的复合对象预留位置。如果不能尽早形成基本规则共识，Token 经济可能走向碎片式管理。
这4 个判断，分属成本、需求、市场和制度，但若再往下追一层，会发现它们其实指向同一个词——智力。Token 之所以是一种全新的经济要素，归根结底是因为它计量的是智力。
我之所以会比很多人更早地把目光锁定在“智力”本身，而不是模型、算力这些更显眼的技术名词上，多少和我的专业背景有关。
我做过多年知识产权研究，知识产权保护的客体，在学理上恰恰被概括为“智力成果”。在法律意义上，权利义务指向的不是某件具体的物，而是人的智力活动凝结出的创造性产出。法律人对这个概念有一种近乎本能的敏感，我们习惯于将“过程”与“结果”分开来看，制度真正去界定、保护和交易的永远是成果本身，而非产生它的具体方式。正因如此，当大模型出现时，我的第一反应不是“这是一种更强的工具”，而是“这是一种能批量生产智力成果的工具”。它产出的文章、代码、设计、方案，本质上就是过去只有人脑才能产出的智力成果，并构成了对人类智力成果的一种替代性供给。AI 的“思考”和人的思考当然不同，前者依赖矩阵运算，后者发生在大脑复杂的神经活动之中。但从法律视角看，关键不在于过程像不像，而在于产出的结果是同一种东西：智力成果。
2023 年 3 月完成海宁调研后，我逐渐形成了“智力即服务”这个判断。但提出时我未刻意检索是否有人说过类似的话，后来团队认真查证了一遍，反而让我更笃定：在大模型语境下，当时业界谈论的各种“× 即服务”——模型即服务、人工智能即服务，以及更早的机器学习即服务，落点无一例外都在交付工具上，那 个“×”， 始 终 是 某 种 技 术 或 产 品。 而 把“intelligence as a service”中的“intelligence”径直理解为“智力”本身，将交付的对象从工具升维到智力，并作为一种可计量、可定价、可分层的服务来交付，这一范式判断在公开文献里是没有先例的。
我补充这些细节，并非为争一个概念的首创之功。真正让我在意的，是能不能更早一步看清这一轮技术变革的本质，是“智力”作为一种经济要素正在被重新定价。一个贴近本质的判断，往往会在不同人口中几乎同时冒出来，这正说明“智力正在成为一种可计量的服务”不是某个人的灵光一现，而是这个时代结构性变化的客观投射。
在成都那次大会上，我其实把这个判断又往前推了一步：
之前我们常说“AI as a Service”， 把“AI” 变 成“I”， 恰恰是这一波人工智能变革的本质：未来更强的人工智能，实现方式不一定是 transformer，甚至也不一定非得是大模型，但通过云端提供类人甚至超人的智力，才是真正的趋势和本质。
这里我看重的，是“ 把‘AI’ 变 成‘I’”， 去 掉“ 人 工 ” 二字。因为在我看来，无论是模型架构 Transformer（一种深度学习模型），还是其他大模型，或许都只是这一阶段承载智力的“中间件”。这仍是个未经时间检验的预测，但我愿意相信，真正持久的从不是某一代技术叫什么名字，而是它最终交付的那样东西——智力。技术的形态会不断更迭，但类人乃至超人的智力正在成为一种可按需调用的服务。这才是更深层、更确定的趋势线。
“智力”这两个字是我们反复掂量后才确定的。业界至今还在混用智力、思考、推理、认知，从各种模型名称里的“thinking”（ 思 考 ）， 到 Anthropic 的“extended thinking”（ 扩 展 式 思考），连怎么称呼它都莫衷一是。可在我看来，认知偏于过程，思考偏于动作，唯有智力指向能力本身，也就是把问题解决、把价值创造出来的综合能力。当 AI 以一种服务的形式被买卖时，买家真正想要的不是某次思考、某段认知过程，而是能把事情办成的那种能力。所以我们最终选定“智力即服务”，而非“认知”或“思考”。
而度量这种智力服务能力的尺子，正是Token。对这个计量单位，我反而抱有一种长远的信心。只要“智力即服务”仍是底层趋势，“智力需要被计量、被定价”就是稳定而持久的需求。Token 是人类为智力找到的第一个计量单位，它是第一个，但未必是唯一一个，将来或许有更精细的计量方式，甚至 AI 本身会发明我们想象不到的单位。但无论计量形式如何更替，“智力作为一种服务，必须被计量、被定价”这件事本身都不会变。这也是本书以 Token 为起点的理由。
最后，关于本书的作者署名，我想做一点补充说明。
这本书能够成形，首先要归功于另外两位作者。绝大部分文字的撰写、筛选与打磨都由她们完成，投入的心力远在我之上。我所做的更多是贡献一些核心观点和案例，并在讨论中给出判断与取舍，再由她们和AI 一起锻造成精确而完整的表达。
我之所以忝列作者团队，并非因为写下了多少文字，而是因为书中一部分思想与观点出自我本人。这部人机共创的作品，恰是本书核心观点的鲜活例证：当文字表达成为一种可被调用的智力资源，写作逐步进入以机器为中心的时代时，定义“作者”的便不再是谁敲下了键盘，而是观点与判断的归属。也正因如此，我才以“出品人”与“作者”的身份署名，并为其中每一个判断与取舍负责。
当然，Token 经济的种种问题是一本书回答不完的。但我始终相信，提出正确的问题比给出确定的答案更重要。这本书给出的框架只是一个起点，它让我们能用更精确的语言去描述正在发生的变化，而不必在对未知的焦虑与盲目的乐观之间摇摆。
2017 年，腾讯研究院首倡“科技向善”；2024 年，我们进一步凝练出腾讯初步的“AI 观”：人是 AI 的尺度，AI 是人的延伸。本书以“Token 经济的终点，依然是人”作结，也是我们理解Token 经济时最重要的价值坐标。无论怎样演化，它的终极度量标准始终只有一条：是否让更多人获得了更好的智力服务，是否让人类整体变得更自由而不是更被动。
这是我们写这本书的初衷，也是我们会一直追问下去的方向。
《Token 经济》
作者：白惠天 袁晓辉 司晓 著
腾讯研究院 司晓 出品
出版时间：2026年8月
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