词元经济是今年才正式进入政策视野的新概念。国家数据局于今年3月正式将Token的中文名称确定为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”。今年7月，国家数据局进一步提出“鼓励基于词元应用的商业模式创新，探索词元交易等新型交易模式”。这意味着词元经济尚处于早期成型阶段，行业格局远未固化，任何数据都只能反映当前时点的竞争态势。
需要说明的是，词元经济是一个高度交叉的领域，算力芯片厂商、云服务商、大模型公司和应用平台分处不同环节，将它们放在同一处比较，更多是为了呈现一幅产业链全景，而非严格意义上的同类竞技。
1. 字节跳动（火山引擎+豆包）
字节跳动是中国词元经济中商业化收入最高的企业。
字节的核心资产是豆包大模型。截至今年6月，豆包大模型日均词元调用量已突破180万亿，较发布初期增长超1500倍，过去一年增幅超过10倍。从词元消耗规模的绝对值来看，仅字节一家公司的日均消耗量就已超过今年3月全国日均140万亿词元的总量，这说明豆包平台承载了极其庞大的外部调用需求。
字节词元经济逻辑的关键在于定价权。其视频生成模型在业内具有绝对领先地位，视频生成场景的词元定价比同类模型高出至少50%，且分销渠道折扣率极低，Seedance系列模型折扣鲜有低于九折。这种定价权源于视频生成对算力的高消耗特性，一段视频消耗的词元量远高于一次文本对话，而字节在视频模型上的技术代差使其在这一高价值场景中掌握了定价主导权。
字节的短板在语言模型。字节CEO梁汝波在内部全员会上承认，其大语言模型与海外领先者的差距在拉大。但在词元经济的商业逻辑中，收入取决于“每词元的价格×词元消耗量”，视频场景的高定价一定程度上弥补了语言模型场景的竞争劣势。字节今年计划在AI领域投入约1600亿元资本开支，其C端场景拉动需求、B端服务变现价值的双轮驱动策略，在词元经济时代具有规模优势。
2. 阿里巴巴（阿里云+千问）
阿里巴巴以160亿元年化ARR位居Token收入榜单第二名，增速同样可观，从今年5月到8月的三个月间，Token业务ARR增速接近一倍。
阿里的核心优势在于全栈布局。它是唯一一家将芯片、云、模型、应用四个层面全部打通并在此基础上兑现Token收入的厂商。平头哥自研芯片累计交付已达47万片，阿里云千问在去年下半年中国企业级大模型日均调用量中占比32.1%，稳居行业第一。这意味着中国每流出三个企业级词元，大约就有一个是通过阿里云的管道输出的。
在词元经济的产业链中，阿里扮演的是“最大批发商”角色。阿里云设定了明确的Token收入增长目标，今后将Token收入作为核心经营指标。阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布未来三年在云和AI基础设施的投入超过3800亿元，这一投资规模在国产AI基础设施领域位居前列。
阿里的财务模型在榜上最为健康，不仅收入高、增速快，利润表现同样不错，全栈布局带来的成本控制能力使其在词元单价下行的行业趋势中拥有更大的利润空间。
3. 华为（昇腾+盘古）
华为在Token潜力上或排名第一，可被定位为“全栈式Token工厂总包商”。
华为是中国唯一具备从芯片（昇腾）到操作系统（FlexNPU柔性智算）再到模型服务（AgentArts）全栈能力的公司。其柔性智算技术能显著提升推理池的有效算力利用率，在同等电力消耗下输出更大的词元吞吐量。联合合作伙伴推出的推理一体机，单机日供应词元可达18亿以上。
华为在词元经济中的战略价值，在于定义了“如何用更少的电、更少的硬件，生产更多的词元”这一核心命题。其CloudMatrix384云服务的每百万词元成本约1.8元，在同行业中具有明显的成本优势。
随着昇腾950超节点在下半年批量上市，华为在词元生产端的成本优势有望进一步扩大。华为虽不以Token收入规模见长，但其在算力供给端的基础性地位，使其成为整个词元经济体系不可或缺的底层支柱。
4. 智谱
模型层的中坚力量，智谱是中国大模型创业公司中商业化进展最快的一家。今年上半年，智谱实现收入9.54亿元，同比增长近400%，仅半年收入就超过了去年全年。其中，MaaS开放平台及API业务收入达到8.25亿元，同比增长超过27倍，占总收入的比例从2025年末的26.3%跃升至86.5%。
智谱与字节、阿里同属“百亿俱乐部”。智谱CEO张鹏将AGI时代的商业价值概括为“智能上界×Token消耗规模”，并指出2025年的关键词是“智能上界”，今年的关键词则是“Token量”。这一判断精准地捕捉了词元经济的核心逻辑转变。
智谱的战略选择是押注Coding赛道。今年以来，以OpenClaw为代表的智能体应用引爆词元消耗，智谱API定价提升83%的同时调用量反而增长了400%，验证了高质量词元在市场上的稀缺性。
智谱的MaaS平台词元调用量较年初增长超过40倍，单位词元推理成本下降80%，用户突破740万、覆盖233个国家。定价提升与调用量增长并行不悖，说明智谱在Coding场景中已经建立了差异化竞争力。
5. DeepSeek
DeepSeek以API价格上涨驱动收入增长的模式在行业中较为独特。据估算，DeepSeek在今年1至7月的收入约为7000万美元，最新年化收入估计约为12亿美元。
DeepSeek的核心竞争力在于极致的成本控制。其V4大模型搭载CSA/HCA混合注意力架构，百万词元场景下推理计算量仅为前代版本的27%，KV缓存占用缩减至原先的十分之一。这意味着在同等算力条件下，DeepSeek能够生产出数倍于竞争对手的词元量。在词元经济的成本竞争中，这一优势具有决定性意义。
DeepSeek的定价策略也颇具特色。其V4 Pro模型在高峰时段每百万词元输入定价9元、输出27元，空闲时段则降至4.5元和13.5元，采用峰谷定价来引导用户错峰使用。这种精细化定价机制在行业内尚属首创，反映出DeepSeek对词元成本结构的深刻理解。
值得注意的是，DeepSeek在提价约3至12倍后，词元用量仍持续增长，说明其模型能力已经形成了足够强的用户黏性。
6. 月之暗面（Kimi）
其收入增长主要依靠K3单款模型完成“三级跳”。
Kimi的核心词元消耗场景集中在长文本处理和代码生成。今年3月的某周数据显示，Kimi K2.5与MiniMax M2.5、阶跃星辰Step 3.5 Flash、DeepSeek V3.2的周Token调用量合计达到4.69万亿，中国AI大模型的周调用量连续两周超越美国。Kimi在长上下文场景中的技术积累，使其在处理复杂文档分析、代码库理解等高词元消耗任务时具有优势。
月之暗面在商业化上面临的挑战是，其API定价在行业涨价潮中涨幅相对温和（58%），低于智谱的83%和腾讯混元的463%。这意味着Kimi选择的是以量补价的策略，通过扩大调用规模来提升总收入。在词元经济从“补贴换流量”向“按效付费”转型的过程中，这一策略能否持续，取决于其模型能力能否保持在前沿水平。
7. MiniMax
MiniMax在今年上半年的表现引人注目。
其开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元，同比增长超过700%，占总收入的比例从上年同期的30.3%升至63.4%-。2026年7月，MiniMax的词元消耗量已达到1月的20倍，8月年化经常性收入突破8亿美元。
MiniMax的增长驱动力来自视频模型的海外扩张。
与字节在视频生成领域的国内主导地位不同，MiniMax选择了一条差异化的出海路径，在海外市场获取了大量词元消耗。这一策略的聪明之处在于，海外市场对AI视频生成服务的付费意愿和定价接受度普遍高于国内，MiniMax得以在避开与字节正面竞争的同时，在海外建立起自己的词元收入基本盘。
MiniMax第二季度收入环比增长81.8%。其半年即达到去年全年收入的1.5倍，显示出强劲的增长动能。
在词元经济的全球化竞争中，MiniMax代表了中国AI厂商从“国内市场内卷”向“海外市场拓展”转型的一个成功样本。
8. 腾讯
转型中的传统巨头，腾讯在词元经济中的处境颇为微妙。一方面，腾讯拥有国内最强的词元消化能力，依托微信超级生态，腾讯被德本咨询评价为“全生态Token消化能力国内最强”。另一方面，腾讯在词元收入的商业化上进展迟缓。今年一季度财报显示，腾讯仍停留在“初步Token变现”阶段。
腾讯的战略调整已经开始。腾讯将MaaS平台升级为Token Hub，推出99元每月1亿词元的固定额度套餐，支持多模型通用，价格比国际API低10倍以上。腾讯副总裁、腾讯研究院院长司晓在2026数博会上分享了一个案例：一位文科研究员日均词元消耗量达到2.8亿，最高一天消耗17亿词元。这一案例折射出腾讯生态内潜在的巨大词元需求，当微信、腾讯会议、腾讯文档等超级应用全面接入AI能力后，词元消耗量将呈现指数级增长。
但腾讯目前的挑战或在于，其自研模型混元在能力上并不突出，API涨价幅度虽然高达463%，但调用规模的基数较低。腾讯的词元经济能否后来居上，取决于它能否将微信生态的流量优势转化为词元消耗优势，而这一转化的关键在于AI功能在微信内的渗透深度。
科大讯飞在词元经济的应用端具有独特地位。
科大讯飞与中国移动等七家头部企业共同启动了“Token运营生态联盟”，是运营商词元生态的核心合作伙伴之一。
科大讯飞的优势场景在教育、医疗、政务等垂直领域，这些场景的词元消耗具有高频、刚需、可持续的特点。
与通用大模型厂商不同，科大讯飞的词元经济逻辑建立在行业Know-how之上，它在教育领域的智能批改、医疗领域的辅助诊断等场景中积累了大量结构化数据和领域模型能力，这些能力可以直接转化为垂直场景的词元服务。
10. 百度
百度在Token收入方面为第三梯队（30亿元量级），且被评价为“到目前还看不到有向上的苗头”。
百度在词元经济中的核心资产是昆仑芯。昆仑芯P800在一季度交付了多个万卡集群，全国产算力集群独立完成了文心大模型5.1的核心训练。百度天池256卡超节点的吞吐性能较上一代提升25%，并完成了对文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流模型的适配，推理效率提升50%。从算力基础设施的角度看，百度具备词元生产的基本能力。
但百度的问题在于模型层的竞争力不足。文心大模型在LMArena搜索榜上排名国内第一、全球第四，AIME26得分99.6，技术指标不弱，但在商业化转化上明显落后于字节、阿里和智谱。
百度今年一季度AI业务收入136亿元，占一般性业务收入的52%，首次超过一半，但这些收入主要来自AI云和智能驾驶等传统业务，Token收入的贡献有限。在词元经济从“模型能力竞争”转向“词元商业变现竞争”的阶段，百度需要找到将技术能力转化为词元收入的有效路径。
当然，除了上述，词元经济的产业链上也会涌现出一批值得关注的新兴力量。比如在算力芯片端，摩尔线程在Token潜力方面值得期待，其MTTS系列GPU已规模部署于智算中心，单卡支持高并发推理，是国产全功能GPU的Token产能引擎。亦比如燧原科技、壁仞科技、寒武纪、天数智芯、沐曦等企业也在猛进，国产AI算力芯片企业总市值已突破2.5万亿元。这些芯片厂商虽不直接产生Token收入，但它们是整个词元经济体系的产能基础。
在词元工厂运营端，润建股份旗下的五象云谷智算中心是全国首个实现商业化运营的词元工厂，每小时产出约2000亿Token，集群算力利用率约57%，远高于行业平均的20%至30%。客户无需租用机架、无需运维集群，接入API按Token付费，这种“词元即服务”的模式代表了算力变现的新方向。
在词元分发与交易端，三大运营商正在从“流量经营”向“词元经营”转型。中国移动开放了万亿级词元服务体验包，中国电信推出了星辰TokenHub运营服务平台，中国联通也在积极布局。运营商凭借网络基础设施优势，有望成为词元分发的枢纽层，为开发者和企业提供就近、高效的词元生产与接入服务。
从上述分析或可以提炼出中国大陆词元经济格局的三个关键特征。
第一，收入高度集中。字节、阿里、智谱三家占据了Token收入榜单第一梯队，与第二梯队之间存在清晰的断层。字节一家的年化ARR约为第二名阿里的两倍、第三名智谱的三倍。这种集中度意味着词元经济虽然概念上对所有AI厂商开放，但真正能够实现规模化收入的企业数量有限。
第二，竞争逻辑从“模型能力”转向“词元性价比”。云天励飞董事长陈宁的判断具有代表性：“人工智能行业的竞争逻辑，正从‘谁的模型最聪明’转向‘谁的Token性价比最高’。”在这一逻辑下，能够以最低成本生产高质量词元的企业将获得竞争优势。华为的昇腾生态和DeepSeek的极致成本控制，都是围绕这一逻辑展开的战略布局。
第三，产业链分层正在形成。上游的算力芯片厂商（华为、寒武纪、摩尔线程等）提供词元生产的硬件基础，中游的模型厂商（字节、阿里、智谱、DeepSeek等）负责词元的规模化生产和商业化定价，下游的运营商和词元工厂运营方（中国移动、润建股份等）承担词元的分发与交易。每一层都有其独特的价值定位和竞争壁垒。
摩根大通预测中国AI推理词元消耗量将从去年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，增长约390倍。在这一增长曲线下，词元经济的竞争远未到终局。腾讯凭借微信生态的潜在词元消化能力，仍有可能在下一阶段实现逆袭；百度在算力基础设施上的积累，也可能在词元工厂模式成熟后释放价值。而当前的领先者字节和阿里，则需要持续投入以维持其在定价权和全栈布局上的优势。
（文/静脉）
e-Mail：lab@enet16.com
