导读
题记
当AI智能体消耗的Token达到人类的5倍，数据究竟在被谁“使用”？2026年8月，a16z报告显示，半年内智能体Token消耗从追平人类激增至5倍，前沿企业与一般企业的差距拉大至8.3倍。与此同时，某养猪企业以日百亿级Token消耗穿越周期。数据的消费主体正从人转向AI，竞争力密度被Token重新定义。在大数据产业博览会上，我们回归企业视角，探讨如何通过数据要素提升核心竞争力，构筑护城河。
本文观点源自2026中国国际大数据产业博览会“词元——数据要素价值释放新路径”论坛，由阿里云智能副总裁安筱鹏主讲。
一、AI时代的数据正在创造“真金白银”的价值
在数据要素讨论中，相比制度设计，企业更关注AI时代的实际竞争力。答案藏在三个反直觉的案例中：
首先是某养猪企业。作为传统第一产业，其日Token消耗达百亿量级，超越多数第二产业巨头。通过“AI盯猪”，数据、Token与AI深度咬合，重塑核心场景。
其次是美国法律科技公司Harvey。基于100亿tokens案例法和250+知识源训练垂直模型，服务超半数美国百强律所，估值超百亿美元。
第三是医疗AI公司OpenEvidence。依托独家医疗数据构建垂直分析能力，覆盖40%以上美国医生，估值120亿美元。
这三个案例揭示了一个共同逻辑：核心竞争力不在于模型强弱，而在于谁率先构建了行业独有的数据资产并完成Token化。数据竞争力的密度与行业属性无关，而与数据的排他性、实时性及嵌入业务的深度正相关。
麦肯锡报告指出，80%的AI任务效果不佳是因为无法获取上下文。这并非AI能力不足，而是企业数据准备度不够。读懂私有数据，已成为企业的核心竞争力。
图1｜从三个案例，看AI时代数据创造的“真金白银”的价值
二、从Digitalization到Tokenization：数据转化为竞争力的五种路径
数字化（Digitalization）是将原子世界转换为比特，而数智化（Tokenization）是将比特信息转换为可被AI加工的Token。二者并非简单的先后关系，而是范式跃迁。
在“原子→比特→Token→大模型→Token→比特→原子”链路中，比特仅负责记录，Token赋予数据推理、生成和决策能力。过去十年企业在数字化上的投入只是门票，数据从比特到Token的转化率才是分水岭。
图2｜从数字化到数智化的完整链路：比特→Token
私有数据转化为竞争力主要有五种路径，构成递进的壁垒阶梯：
1. 预训练智能：将数据用于模型预训练；
2. 后训练微调：增强模型特定能力；
3. RAG知识库：构建可检索调用的企业/行业知识库；
4. Skills封装：将经验、流程、SOP转化为企业专属技能；
5. 上下文工程：构建模型运行所需的丰富业务背景。
前两层能力因开源模型涌现而差距缩小，真正拉开差距的是后三层。尤其是上下文工程，深度绑定业务背景，几乎不可迁移。模型竞争已充分，上下文竞争才刚刚开始。企业重心应从“选模型”转向“建上下文”。
图3｜Token转化为企业核心竞争力的五种途径与壁垒阶梯
三、Token消耗的分化趋势：AI时代的新“数字鸿沟”
a16z数据显示，2026年8月AI智能体Token消耗已达人类用户的5倍。OpenAI数据进一步显示，前沿企业与一般企业的Token消耗差距从2.6倍扩大至8.3倍，绝对值差距达17.1倍。
AI时代的“数字鸿沟”体现为Token消耗的量级差。这种指数级的生产力差距一旦形成，后来者追赶成本极高。
图4｜Token：AI时代最重要的数据生产资料
两个案例具体展示了Token如何转化为竞争力：
案例一：某养猪企业。其壁垒来自特征精（80余种独有标签）、体量大（日增20亿条数据）、链条全（全生命周期采集）和积累深（30余年积淀）。基于千问基座训练的专属大模型，通过多模态实时检测，将预警准确率提升至95%以上，检测时间从20分钟缩短至秒级，头均成本降低数十元。关键指标是日Token消耗4个月增长数十倍，形成了数据喂养模型、模型优化决策的飞轮效应。
案例二：自动驾驶。从“手工小作坊”转向“自动化流水线”。传统模式依赖人工标注和规则代码，迭代以月计；新模式通过云端数据管线、AI自动标注和大集群训练，实现端到端模型以天为单位迭代。数据处理工业化程度直接决定竞争胜负。
图5｜自动驾驶数据处理：从“手工小作坊”到“自动化生产线”
四、企业的下一步：三个平台、两个飞轮与两大趋势
为将数据与Token转化为竞争力，企业架构需重构为三大平台：
1. 企业数据知识资产化平台：完成数据采集、治理、Token化及向量化；
2. 企业模型管理平台：覆盖预训练、微调、评测及推理优化；
3. 企业智能体开发运营平台：负责智能体编排、协作、身份及安全。
同时需构建两个飞轮：智能体运营飞轮（交互数据回流上下文）和模型训练飞轮（后训练数据回流知识资产），使AI成为“越用越聪明”的活系统。此外，FDE（现场部署工程师）将成为关键角色，推动从交付软件向交付能力建设转变。
图6｜Enterprise AI落地方法论：三大平台+两个飞轮
展望未来，两大趋势清晰可见：
一是数据要素升维。数据对象从结构化冷数据转向非结构化热数据；服务主体从人转向AI，要求高频实时决策；处理技术从人工规则转向AI自动化。企业系统正从记录系统进化为决策系统。
图7｜从对象特征、服务主体、处理技术，数据要素三方面升维
二是超级智能体崛起。SAP、Salesforce、Oracle等巨头纷纷转向Autonomous Enterprise或Agentforce模式。AI正在对软件发起“斩首行动”，取代入口层。新范式将是：统一超级智能体入口 + 功能原子化（Skill/MCP/CLI） + AI+Data统一平台。软件产业价值将向数据层和智能体平台层集中。
综上，AI时代的数据护城河不在于数据存量或模型强弱，而在于比特到Token的转化率，以及是否建立了独有的上下文、Skills与飞轮。比特只是记录，Token才是理解。这场从人到AI的消费主体跃迁，每家企业都必须完成。