文 | 硅基星芒

在人類文明的歷史長(zhǎng)河中，每一次生產(chǎn)力的飛躍，都伴隨著核心生產(chǎn)力要素的更迭。

從蒸汽動(dòng)力時(shí)代的煤炭，到現(xiàn)代的電力，再到信息時(shí)代的芯片和數(shù)據(jù)，莫不如此。

要素的革鼎，在潛移默化之間，重塑了整個(gè)世界的社會(huì)生活結(jié)構(gòu)。

如今，人工智能時(shí)代已經(jīng)降臨。

與此同時(shí)，一個(gè)微小的概念，也開始逐步登上歷史舞臺(tái)，成為驅(qū)動(dòng)世界運(yùn)轉(zhuǎn)的核心動(dòng)力，并即將成為人類社會(huì)最重要的資源——

它就是：Token。

01 Token 即一切

4 年之前，我們?cè)适袌?chǎng)之先提出 " 算力即國(guó)力 " 概念。此時(shí)此刻，這一邏輯已到了延展更迭之時(shí)。

進(jìn)入 AI 大模型時(shí)代之后，算力、電力、數(shù)據(jù)以及人類最精華的智力（算法），耦合在一起，統(tǒng)一表達(dá)在一個(gè)概念之上—— Token。

時(shí)至今日，Token 的涵義已經(jīng)超越了區(qū)塊鏈時(shí)代的內(nèi)涵，它不再從屬小眾的極客信仰，而是將成為有史以來全球產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)最具權(quán)勢(shì)的推動(dòng)力量。

以最普世的語言來表述：作為人工智能生成萬物的介質(zhì)，Token 即能源，Token 即信息、Token 即服務(wù)、Token 即貨幣、Token 即生產(chǎn)力…… Token 即一切。

根據(jù)國(guó)家數(shù)據(jù)局統(tǒng)計(jì)，2024 年初，我國(guó)日均 Tokens 消耗量?jī)H為 1 千億；而 2025 年 6 月底，這個(gè)數(shù)字躍升為 30 萬億，足足 300 倍。

這樣的數(shù)據(jù)背后，對(duì)應(yīng)著天量的智能芯片、數(shù)據(jù)中心、科研智慧與研發(fā)投入，基本等同于一個(gè)的國(guó)家綜合國(guó)力。

而這樣的數(shù)字，也僅僅是一個(gè)開始，仍將會(huì)持續(xù)指數(shù)型攀升。

02 AI 社會(huì)的基石

光說 Token 有多重要，大家肯定難以理解。

因此，首先得從一般技術(shù)維度，搞清楚它到底是什么。

對(duì)于非技術(shù)人員來說，在智能機(jī)器處理信息的過程中，它類似于圍觀的 " 原子 "。

或者說，它是我們與 AI 交互時(shí)使用的 " 最小語言單元 "。

① Token 的本質(zhì)：信息的最小載體。

上一個(gè)時(shí)代，人與機(jī)器對(duì)話的載體是代碼，中介是程序員。

而我們現(xiàn)在最常用的 AI，都是大語言模型（LLMs）。

與它們互動(dòng)時(shí)，已經(jīng)可以使用人類的語言。

但是，無論是人類輸入一個(gè)問題，還是 AI 給出一段回答，這些信息在機(jī)器內(nèi)部仍然不是按照我們?nèi)粘Ｊ褂玫?" 字 " 或 " 詞 " 的形態(tài)來進(jìn)行處理。

在 AI 的程序中，存在一個(gè)名為 " 分詞器 "（Tokenizer）的工具。

它的任務(wù)，就是按照特定規(guī)則，把信息切分成一個(gè)個(gè)更小但更標(biāo)準(zhǔn)化的單元。

而這些單元，就是我們所說的 Token。

這么說可能有些難以理解，舉個(gè)例子來說明。

英文中，一個(gè) Token 既有可能是一個(gè)完整的單詞 "Apple"，也有可能是一個(gè)單詞的一部分 "ing"。

中文中，一個(gè) Token 既有可能是一個(gè)字，也有可能是一個(gè)詞組。

除此之外，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、空格，甚至是圖像中的某個(gè)像素、音頻中的某個(gè)音節(jié)，都可以被抽象為 Token。

如果說我們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言是樂高的建筑，Token 就是構(gòu)成建筑的一個(gè)個(gè)小積木塊。

AI 處理和理解信息的本質(zhì)，也就是這些積木塊的組合、排列和重構(gòu)。

② Token 如何工作：從人類語言到機(jī)器理解

當(dāng)我們向 AI 輸入一段指令，分詞器會(huì)迅速將它轉(zhuǎn)換成一串 Token 序列，如此 AI 才能理解。

AI 模型內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到這串 Token，就可以根據(jù)龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和精心設(shè)計(jì)的復(fù)雜算法，試圖理解 Token 的含義、Token 之間的關(guān)系，進(jìn)而推測(cè)整個(gè)序列想要表達(dá)的意圖。

此后，AI 再生成一串新的 Token，經(jīng)由分詞器，把這串 Token 序列再還原回人類能夠理解的語言或圖像。

這種處理機(jī)制雖然看起來抽象，但卻是目前最合理且最有效率的方法。

AI 能夠依靠這種機(jī)制高效處理海量信息，據(jù)此生成具備邏輯和創(chuàng)意的回答。

而 Token 的質(zhì)量和效率，直接決定 AI 理解的深度和生成回答的準(zhǔn)確性。

③ Token 的有效性與能耗

我國(guó)的人工智能領(lǐng)域和大模型自 2025 年初開始迅速發(fā)展。

在此之前，大多數(shù)人最常用的 AI 還是 GPT-3.5，國(guó)內(nèi)的 AI 模型智能程度也比較拉跨。

但年初 DeepSeek 開源模型的發(fā)布，AI 軌道上的 " 綠皮車 " 一下子變成了高鐵。

各種模型如雨后春筍般破土而出，智能程度不斷提升。

截至 2025 年 9 月初，中國(guó)企業(yè)調(diào)用大模型日均已超過 10 萬億 Tokens。

如此巨大的消耗量帶來的生產(chǎn)力提升自然不必多說，但與之相對(duì)的，能耗也在不斷上升。

還記得我們先前在 AI 競(jìng)技場(chǎng)一文中提到的 CO2 指標(biāo)嗎？

過去，我們只在乎 AI 的性能如何。

但事到如今，能源消耗與利用效率也成了不可忽視的問題。

在給定的能耗下，如何盡量處理更多的有效 Token 是各大 AI 企業(yè)的首要目標(biāo)之一。

這一指標(biāo)不僅涉及到算力本身，還考慮到了算力轉(zhuǎn)化為實(shí)際信息處理能力的效率。

AI 行業(yè)的目標(biāo)其實(shí)并沒有變：讓 AI 承載更多價(jià)值，更精確地完成任務(wù)。

因此，優(yōu)化 Token 效率，將成為未來 AI 技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心命題。

03 最重要的資源

AI 時(shí)代的來臨，使 Token 已經(jīng)不再是 AI 領(lǐng)域內(nèi)部的一個(gè)技術(shù)概念。

它正在以前所未有的速度，與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)力等多方面發(fā)生深度關(guān)聯(lián)，催生新的商業(yè)模式，重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)格局。

經(jīng)常使用 AI 的用戶應(yīng)該會(huì)注意到，調(diào)用模型的方法主要有兩種：

一種是直接去官網(wǎng)在線體驗(yàn)，使用官方的服務(wù)器與 AI 交互 ;

另一種則是調(diào)用模型的 API，在自己的服務(wù)器上與模型進(jìn)行對(duì)話。

前者的優(yōu)勢(shì)在于幾乎沒有門檻，而且大部分常用模型都可以免費(fèi)使用，部分新模型可能會(huì)有額度限制；

后者則大多采用計(jì)價(jià)收費(fèi)的模式，而 AI 服務(wù)的計(jì)價(jià)單位，正是 Token。

Token 作為 LLM 處理信息的基本單位，直接影響著 LLM 在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用效率和經(jīng)濟(jì)效益。

從成本效益的角度來看：

由于大部分商業(yè) LLM 的 API 都采取按 Token 計(jì)費(fèi)的方式，無論是輸入給模型的提示詞（Prompt），還是模型生成的答案，其長(zhǎng)度都會(huì)直接影響使用成本。

相對(duì)的，開發(fā)者和企業(yè)則需要盡量?jī)?yōu)化提示詞的長(zhǎng)度，通過精煉表達(dá)以降低使用成本。

而在規(guī)?；瘧?yīng)用時(shí)，尤其是需要處理海量文本數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，Token 成本的優(yōu)化將直接關(guān)系到解決方案的商業(yè)可行性。

從效率和速度的角度來看：

AI 模型處理文本的速度和 Token 數(shù)量是直接相關(guān)的，多模態(tài)模型也是如此。

更短的 Token 序列意味著更快的推理速度，這也是各大廠商的實(shí)時(shí)翻譯模型的核心。

反之，處理更多的 Token 則需要更多的計(jì)算資源（GPU 內(nèi)存或計(jì)算能力）。

在大部分企業(yè)都面臨硬件條件有限的問題時(shí)，Token 數(shù)量就是制約模型處理速度和并發(fā)請(qǐng)求數(shù)量的最關(guān)鍵因素之一。

而多模態(tài)模型的出現(xiàn)和發(fā)展，使得圖像、音頻等非文本信息也能夠被轉(zhuǎn)化為 Token 供模型處理，AI 的應(yīng)用范圍得以顯著擴(kuò)大。

從信息密度和質(zhì)量的角度來看：

上下文窗口即 Token 限制，決定了模型能夠 " 記住 " 多少信息。

在處理復(fù)雜任務(wù)、長(zhǎng)篇對(duì)話甚至是多個(gè)文件的信息處理時(shí)，如何有效利

用有限的上下文窗口這一問題，還需要不斷探索新的解決方案。

此外，我們?cè)诖饲暗奈恼轮卸啻螐?qiáng)調(diào)過的提示詞工程（Prompt Engineering），簡(jiǎn)單來說就是研究如何高效、清晰地組織信息，以便在有限的 Token 預(yù)算內(nèi)，引導(dǎo)模型生成高質(zhì)量的輸出。

這也直接關(guān)系到 LLM 在代碼生成、數(shù)據(jù)分析、郵件撰寫等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的生產(chǎn)力提升。

04 未來已來

AI 時(shí)代，Token 扮演的角色越來越核心，人類對(duì)它的理解也在不斷深化。

或許，有人會(huì)疑惑，將 Token 定義為一種 " 資源 " 是否恰當(dāng)？

畢竟，它的本質(zhì)只是信息的最小單位。

而真正的稀缺資源，似乎還是更應(yīng)歸結(jié)于算力和數(shù)據(jù)等因素。

然而，Token 作為 AI 理解和生成內(nèi)容的 " 積木 "，它直接決定了算力的利用效率、信息的傳遞成本和模型的性能邊界。

它是連接算力與價(jià)值的橋梁，也是信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代的一種特殊的 " 虛擬資源 "。

對(duì) Token 的優(yōu)化和高效利用，能夠最大化有限算力的產(chǎn)出、降低信息處理的門檻，最終影響整個(gè) AI 行業(yè)。

未來，Token 的重要性一定會(huì)是只增不減。

因?yàn)樗粌H僅是技術(shù)層面優(yōu)化的對(duì)象，更是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、道德和法律層面需要共同面對(duì)的課題。

說是未來，實(shí)則未來已來。