Agent时代引爆千万亿市场：Tokens如何成为AI新基建的核心消耗品？

2026年2月，中国AI产业迎来标志性爆发：智谱AI、MiniMax股价逆势狂飙，其中智谱单日涨幅高达42.7%，MiniMax亦上涨14.5%。这背后是国产大模型技术突破与Agent时代商业化落地的双重共振。

在OpenRouter全球大模型排名中，国产模型包揽前三，智谱GLM-5、MiniMax M2.5的实测性能已逼近Claude Opus 4.5。更令人震撼的是，在算力与数据受限的背景下，国产及开源大模型在AI Agent领域已跻身全球第一梯队。

这场行情的核心逻辑，早已超越单一模型的技术比拼，标志着一个全新产业拐点的到来——Agent时代，tokens正从AI交互的“附属产物”，跃升为与电力、带宽同级的基础设施级消耗品，一个规模达千万亿级的全新市场，正加速拉开序幕。

一、技术破壁：AI Agent 架构革新，重构 tokens 消耗逻辑

要理解tokens为何能成为基础设施级消耗品，首先需拆解AI Agent的技术架构与运行机制。与传统AI工具“被动响应”的交互模式不同，Agent是具备“自主感知-决策-执行-迭代”能力的智能体，其持续运行的特性，直接催生了tokens的规模化、常态化消耗，而国产大模型的架构创新，进一步放大了这一需求。

（一）AI Agent 核心技术架构解析（2026最新范式）

2026年，AI Agent已形成“基座大模型+智能调度层+工具集+场景适配层”的四层架构。每一层的运行都离不开tokens的持续消耗，且消耗逻辑呈现阶梯式升级，彻底区别于个人端AI的零散消耗模式。

1. 基座大模型层
作为Agent的“大脑”，承担核心的自然语言理解、逻辑推理与任务拆解能力，是tokens消耗的核心载体。
2026年国产大模型的架构创新，成为tokens高效消耗的关键支撑。以智谱GLM-5为例，其采用7440亿参数的混合专家（MoE）架构，包含256个专家神经网络，处理每一个Token时仅动态激活8个匹配专家，使实际激活参数量控制在40B，实现了“大参数储备+高效推理”的平衡，既保障了Agent复杂任务处理能力，又优化了tokens消耗效率。
同时，GLM-5集成DeepSeek稀疏注意力（DSA）机制，通过动态检索关键信息，在200K长上下文场景下将算力开销降低1.5-2倍，进一步释放了tokens的规模化消耗潜力。

2. 智能调度层
Agent的“中枢神经”，负责任务规划、子任务拆分、工具调用协调与状态记忆，是tokens消耗的“连接器”。
与传统AI不同，Agent需持续记忆任务上下文、迭代优化执行路径，这一过程会产生大量的“状态tokens”。例如，一个工业Agent在监控生产线时，需实时接收设备数据、生成分析报告、调整执行策略，每一次状态更新、每一次策略迭代，都会消耗tokens，且这种消耗呈现24小时不间断特征。
国产开源模型Step 3.5 Flash的动态专家路由算法，进一步优化了调度层的tokens消耗，其350 TPS的推理速度（每秒处理350个tokens），使Agent在长上下文场景下的端到端延迟降低40%，间接推动tokens消耗的规模化提升。

3. 工具集层
Agent的“手脚”，涵盖API接口、数据查询工具、自动化执行工具等，是tokens消耗的“延伸端”。
Agent通过调用工具完成具体任务（如代码编写、数据抓取、故障排查），每一次工具调用都会产生“交互tokens”。例如，GLM Coding Plan的Agent在编写工业级代码时，需调用代码编译工具、调试工具，每一次指令传输、结果反馈，都会消耗tokens。
智谱GLM-5在SWE-bench Verified评测中拿到77.8%的分数，可自主修复GitHub真实bug、完成全流程开发，其背后是大量工具调用产生的tokens消耗。也正是这种高价值的tokens消耗，支撑了智谱提价后套餐仍上线即售罄的市场表现。

4. 场景适配层
Agent的“落地载体”，针对工业、金融、医疗等不同场景优化模型参数与交互逻辑，是tokens消耗的“场景放大器”。
不同场景下，Agent的tokens消耗强度差异显著。工业场景的监控Agent、金融场景的风险评估Agent，需持续处理海量实时数据，tokens消耗强度是个人端AI的100-1000倍；而办公场景的协作Agent，虽消耗强度较低，但覆盖群体广泛，形成规模化消耗效应。
2026年，国产Agent已在三一重工、中国平安等企业落地。三一重工使用GLM-5 Agent排查设备故障，效率提升62.5%，背后是日均百万级的tokens消耗，印证了场景落地对tokens需求的拉动作用。

（二）核心技术突破：国产/开源模型打破壁垒，释放tokens需求

2026年，国产及开源大模型的技术突破，彻底打破了海外模型的垄断，为tokens成为基础设施级消耗品提供了核心支撑。从技术层面看，两大突破直接推动tokens消耗的爆发式增长：

其一，长上下文与高输出能力突破。
GLM-5实现200K超长上下文窗口与128K单次最大输出，意味着Agent可一次性处理300页A4纸容量的文档，直接端到端生成中型项目代码或数万字深度报告，无需人类频繁触发“继续生成”。这种高效交互模式，使单任务tokens消耗提升10-20倍。
对比海外模型，GLM-5的长文本处理能力已实现赶超，其128K输出上限远超Claude Opus 4.5的16K上限，成为Agent处理复杂任务的核心支撑。

其二，开源生态与国产算力适配。
国产开源模型（如GLM-5开源版、Step 3.5 Flash）的普及，降低了Agent开发门槛，大量中小企业加入Agent研发，进一步扩大tokens消耗群体。
同时，国产模型已完成华为昇腾、阿里平头哥等七大国产芯片的原生适配，摆脱了对海外GPU的依赖，单节点性能媲美双GPU集群，部署成本降低30%，使Agent的规模化落地成为可能，间接推动tokens消耗的放量。

二、产业演进：AI大模型从“价格战”到“价值战”，tokens定价走向健康化

2026年2月，智谱率先提价（GLM Coding Plan套餐涨幅30%起，海外版API调用价翻倍），且提价后套餐上线即售罄。这一现象标志着中国AI大模型产业从“流量获取”向“价值变现”转型，也为tokens成为基础设施级消耗品奠定了商业基础——健康、可持续的定价机制，是tokens实现规模化消耗的前提。

（一）大模型发展阶段迭代：从“百模大战”到“Agent落地”

回顾中国AI大模型发展历程：
– 2022-2024年：处于“百模大战”的概念炒作期，市场竞争以价格战为主，核心目标是获取用户流量。此时tokens消耗以个人端零散消耗为主，规模有限。
– 2025年起：产业进入“能力竞赛”阶段，模型性能成为核心竞争力，国产大模型逐步缩小与海外差距。
– 2026年：产业正式进入“算力结构升级+场景落地兑现”的业绩验证期，Agent成为大模型落地的核心载体，tokens消耗从“个人零散型”转向“企业规模化”，市场逻辑从“炒预期”全面转向“看盈利”。

从市场表现来看，OpenRouter排名中国产模型包揽前三，GLM-5、MiniMax M2.5逼近Claude Opus 4.5水平，说明国产大模型的硬实力已获得全球认可。这种技术突破带来的直接影响，是大模型的商业价值提升——企业愿意为能解决实际问题的Agent支付溢价。智谱提价后仍被抢购，正是因为GLM-5 Agent能完成工业级代码开发、复杂故障排查等高价值任务，用户支付的不是“廉价tokens”，而是“生产力提升”。这种价值导向，推动大模型定价逐步健康化、可持续化。

二、定价逻辑重构：从“流量”到“价值”

AI时代，算力与Token的消耗是刚性成本，无法像互联网流量那样实现边际成本趋近于零的无限扩张。这一根本性差异，驱动着Token的定价逻辑从过去的“流量定价”向“价值定价”深刻重构。

（一）算力成本成为定价基石

大模型的训练与推理消耗海量算力。行业数据显示，至2026年，AI推理算力需求占比已超过70%，成为算力消耗的绝对主力。与此同时，作为算力核心硬件的高带宽内存（HBM）面临显著供应缺口，价格持续上行，预计2026年全球市场规模将同比增长58%。底层算力成本的刚性上涨，必然传导至Token的定价层面。头部厂商的价格调整，正是对算力成本上升的合理反映，也揭示了算力投资长期存在的市场空间。

（二）商业模式升级驱动价值认可

行业竞争焦点正从“获取用户流量”转向“完成实际工作任务”。因此，Token的价值不再取决于“交互次数”，而取决于“任务完成的质量与深度”。例如，企业部署智能体（Agent）进行财务审计，所消耗的Token直接对应着审计效率的提升和人力成本的节约。这种可量化、可感知的业务价值，使得企业用户对Token价格的敏感度降低，更愿意为能够创造高价值的Token消耗支付相应溢价。

（三）行业走向良性发展的必然

此前基于流量的低价竞争模式难以支撑大模型技术的持续迭代与健康发展。领先厂商推动定价体系回归价值本质，起到了行业“风向标”的作用，有助于引导市场从“恶性竞争”转向“价值竞争”，为Token作为一种基础设施级消耗品构建稳定、可持续的商业环境。

三、算力产业链：Token消耗驱动全链机遇

Token成为基础设施级消耗品，其本质是AI算力需求的爆发式增长。每一个Token的生成、传输与处理，都依赖于完整的算力产业链支撑。从上游硬件到中游运营，再到下游应用，Token的规模化消耗正在带动全产业链升级与扩容，形成“Token消耗→算力需求→产业增长”的正向循环。

（一）算力产业链全景解析（基于2026年格局）

AI产业以“算力为基、数据为料、算法为核、场景为终”。其中，算力产业链是Token消耗的核心物理支撑，可分为基础层、运营层和应用层。

1. 上游基础层：Token消耗的“硬件底座”
* AI芯片：算力核心。全球市场呈现“海外领先，国产突破”格局。英伟达凭借其生态优势占据高端市场主导地位；国内厂商已在推理等场景实现规模化落地。Token消耗的爆发，尤其是智能体需持续运行，极大拉动了推理芯片的需求增速。
* 核心配套硬件：
* HBM：高性能内存，是大模型性能的关键瓶颈，目前由国际巨头主导，国内正加速技术攻关。
* 光模块/光芯片：算力网络的“高速公路”，800G产品已普及，1.6T进入大规模商用，国内厂商全球市场份额领先。
* 液冷技术：高功率智算中心标配，需求随算力密度提升而同步增长。
* 数据要素：Token是数据的量化载体，高质量数据是Token价值的基础。数据采集、标注、治理需求旺盛；合成数据技术成为解决数据版权与稀缺性问题、扩充训练数据的重要途径。

2. 中游运营层：Token消耗的“传输中枢”
* 数据中心（IDC）：算力的物理载体，智算中心扩容需求强劲，具备能耗与冷却技术优势的厂商持续受益。
* 云服务与算力租赁：国内主要云厂商年算力开支庞大，通过提供API和算力租赁服务，成为整合与输出Token处理能力的关键平台，并通过规模效应降低单位成本。
* 算力网络：国家推动的算力互联互通体系，旨在打破区域算力壁垒，可显著降低AI应用成本，为Token的跨区域、规模化消耗提供网络基础。

3. 下游应用层：Token消耗的“价值出口”
智能体（Agent）在工业、金融、办公、医疗等领域的规模化落地，构成了Token消耗的核心场景。每个场景中持续运行的Agent（如设备监控、风险评估、智能协作、诊断辅助等），都带来了稳定且持续的Token消耗需求，从而驱动上游产业链各环节持续放量。

（二）国产算力产业链的机遇与挑战

Token消耗的爆发性增长，为国产算力产业链提供了重要的战略机遇。“国产大模型+国产算力+国产应用”的协同发展，正加速形成内循环生态。

• 机遇：国产大模型已完成与主流国产芯片的深度适配，部署成本有效降低。在服务器、光模块、液冷等配套环节，国产供应链已具备全球竞争力。Token消耗的增长将进一步放大这些优势，推动国产算力从“可用”向“好用、领先”迈进。
• 挑战：核心瓶颈仍存。高端训练芯片尚依赖进口，国产芯片的软件生态建设仍需加强；AI主流开发框架仍由国际产品主导，国产框架在开发者生态方面仍需突破。随着Token消耗规模扩大，解决这些“卡脖子”环节将成为产业升级的重点。

四、需求爆发：开启千万亿级市场空间

在智能体（Agent）时代，Token的消耗逻辑发生根本性转变——从个人用户的零散、间歇性使用，转向企业端规模化、持续性的基础设施级消耗。这一变革推动Token市场空间呈指数级增长。据行业预测，中国AI推理Token消耗量有望在2026至2030年间实现数百倍增长，一个千万亿量级的Token市场正在加速形成。

（一）Token需求发展的三个阶段

纵观行业发展，Token的需求演进可划分为三个清晰阶段，当前正处于从2.0向3.0跨越的关键时期。

1.0 阶段（个人探索期）：需求主要来自个人用户进行聊天、简单内容生成等交互。消耗呈现“零散、低频、低价值”特征，市场规模有限，定价多以流量为导向。

2.0 阶段（企业试点期）：企业开始尝试部署客服、办公等初级智能体应用。Token消耗呈现“初步规模化、中频、中价值”特征，单企业日消耗量显著提升，市场定价开始探索价值导向。

3.0 阶段（基础设施期）：智能体在千行百业实现规模化、深层次落地。Token消耗呈现“常态化、高频、高价值”特征，大型企业日消耗量可达千万乃至上亿级别，Token正式成为企业运营不可或缺的基础资源。

此时，Tokens已成为企业生产经营的“刚性消耗品”，与电力、带宽等资源类似，构成了企业运营的必备成本。其市场规模随之进入千万亿级别，定价机制也完全转向“价值导向”，针对不同场景、不同价值的Tokens形成了差异化的定价体系。

（二）Tokens基础设施化的核心标志与市场空间测算

Tokens要成为基础设施级的消耗品，需满足三个核心标志：

1. 消耗的持续性：需支持24小时不间断的消耗。
2. 需求的规模化：需求需覆盖全行业与海量用户。
3. 价值的刚性：需与企业生产经营深度绑定，具有不可替代性。

至2026年，这三个标志已逐步显现：

• 从消耗持续性来看，智能体（Agent）能够实现24小时自主运行，无需人工干预。例如工业监控Agent、金融风控Agent等，全年无间断地处理数据、生成报告，带来了持续性的Tokens消耗。
• 从需求规模化来看，国产开源模型降低了Agent的开发门槛，使中小企业成为Tokens消耗的新增长点。同时，大型企业的Agent部署正从“试点”转向“全面推广”，需求覆盖范围持续扩大。
• 从价值刚性来看，Agent的应用已成为企业降本增效的核心手段。例如，中国平安使用Agent将信贷风险评估效率提升3倍，三一重工将设备故障排查效率提升62.5%。此时的Tokens消耗直接对应着企业生产力的提升，具有不可替代性。

在市场空间方面，结合当前Tokens消耗数据与增长趋势进行测算：

• 2026年，中国日均Tokens消耗量已达180万亿级别。按单Token平均定价0.001元计算，日均市场规模达1800亿元，年市场规模突破65万亿元。
• 到2030年，随着Agent场景的全面渗透，Tokens消耗规模预计将达到3900万亿，年市场规模有望突破3900万亿元，成为名副其实的千万亿级市场。

五、未来展望：技术迭代与产业协同，推动Tokens生态持续升级

2026年，Tokens成为基础设施级消耗品仅是Agent时代的开端。未来，随着技术迭代与产业协同的深入，Tokens生态将持续升级，逐步形成“技术创新-需求释放-产业链升级”的良性循环。同时，行业也将面临一系列挑战，需要各方协同应对。

（一）技术迭代方向：优化Tokens消耗效率，提升价值密度

未来，大模型与Agent技术的迭代将聚焦于“降低Tokens消耗成本、提升Tokens价值密度”：

• 一方面，通过MoE架构优化、稀疏注意力机制升级、量化剪枝等技术，进一步降低单任务的Tokens消耗。例如，多Token预测技术可并行输出多个Token，在兼顾生成速度与连贯性的同时降低消耗成本。
• 另一方面，通过多模态技术融合，提升Tokens的价值密度，使其不仅能承载文本信息，还能承载图像、音频、视频等多模态信息，从而适配医疗影像诊断、工业视觉检测等更高价值的场景。

（二）产业协同重点：突破核心瓶颈，完善生态布局

Tokens生态的持续升级，需要算力、模型、Agent、应用场景等多环节协同发力：

1. 突破基础软硬件瓶颈：加大国产高端GPU与深度学习框架的研发投入，完善自主可控的算力生态。
2. 推动大模型与Agent深度融合：优化Agent的任务规划与Tokens消耗逻辑，提升复杂任务的完成效率。
3. 加强场景落地与标准化建设：推动不同行业Agent的Tokens消耗标准化，降低企业的部署与集成成本。
4. 规范Tokens定价体系：形成“价值匹配价格”的合理定价机制，促进行业良性发展。

（三）风险与挑战：理性看待爆发式增长，防范行业泡沫

Tokens市场的爆发式增长也可能带来一定的行业泡沫风险：

1. 需求虚增风险：部分企业可能盲目跟风布局Agent，导致Tokens消耗需求虚增，出现阶段性“产能过剩”。
2. 成本压力风险：算力瓶颈若短期内难以突破，可能导致Tokens处理成本居高不下，影响企业，特别是中小企业的部署意愿。
3. 数据合规风险：Tokens的核心是数据，数据在采集、使用、流转过程中的合规性，将成为影响整个Tokens生态健康发展的关键。

总体而言，Tokens成为基础设施级消耗品，是AI产业发展的必然趋势。这场变革不仅将重塑AI产业的商业模式与竞争格局，还将带动算力产业链的全面升级，开启一个千万亿级的全新市场。

• 对于企业而言，把握住Tokens消耗爆发的机遇，前瞻性布局大模型、Agent与算力产业链，将构筑起未来的核心竞争优势。
• 对于行业而言，唯有坚持技术创新、深化产业协同、推动规范发展，才能保障Tokens生态持续健康升级，最终实现AI产业的高质量发展。

四、构建与优化：Token经济驱动的AI基础设施新范式

随着AI Agent的普及与深化，以Token为核心度量和消耗资源的模式，正在从根本上重塑AI基础设施的构建、运营与评估标准。传统的硬件堆砌和粗放式算力供给，已无法满足Agent时代对效率、成本与灵活性的极致要求。一个由Token经济驱动的新型基础设施范式正在形成。

1. 从“资源中心”到“效率引擎”：基础设施的范式转变

传统的云计算或算力中心，其核心指标是硬件资源的利用率（如GPU小时）。而在Token经济模型中，基础设施的价值直接与其产出和优化Token成本的能力挂钩。这意味着：

• 评价标准转变：基础设施的优劣不再仅看峰值算力（FLOPS）或存储容量，更要看其“每美元Token产出效率”或“每焦耳Token生成量”。高效的基础设施应能最大化有价值Token的生成，同时最小化无效或冗余的计算消耗。
• 设计导向转变：基础设施的设计从面向通用计算任务，转向深度优化AI工作负载，特别是大模型推理与Agent复杂任务链。这涉及在芯片架构（如支持更优的注意力机制）、网络拓扑（降低通信延迟对Token生成速度的影响）、存储层级（加速模型与状态加载）等方面进行协同创新。
• 运营模式转变：从提供固定的虚拟机或容器实例，转变为提供动态的、按Token消耗量计费的“智能计算流”服务。资源可以根据Agent工作流的实时需求进行弹性伸缩和精准分配。

2. 核心优化层：降低Token成本的三大支柱

为了在竞争中取得优势，下一代AI基础设施将在以下三个层面进行深度优化，其共同目标是降低单位有效Token的最终成本。

a) 算力层：专用化与高效化
* 推理芯片的崛起：针对大模型推理的高并发、低延迟、高能效需求，专用推理芯片（如NPU、LPU）将占据越来越重要的位置。它们通过优化数据流和计算精度，在特定场景下可比通用GPU实现数倍的单位Token能效提升。
* 混合计算架构：结合CPU、GPU、推理加速卡乃至新型计算单元（如光计算、存算一体）的异构计算平台，能够根据任务的不同阶段（如规划、工具调用、生成）灵活调度最合适的硬件，实现整体Token成本最优。
* 国产算力生态的演进：随着技术迭代，国产算力芯片正从“可用”向“好用”迈进，通过软硬件协同优化，为市场提供更多元、更具成本效益的Token供给选择，增强产业链韧性。

b) 软件与框架层：从压缩到调度
* 模型优化技术：持续的模型压缩（如量化、稀疏化）、蒸馏与结构搜索，旨在用更小的模型尺寸和计算量，产生质量相近的Token输出，直接降低单次调用的成本。
* 推理引擎优化：先进的推理服务框架（如vLLM, TensorRT-LLM）通过持续批处理（Continuous Batching）、内存优化、注意力机制加速等技术，极大提升GPU的Token吞吐率，摊薄固定硬件成本。
* 智能调度与编排：基础设施中间件能够动态分析Agent任务链，预测Token消耗模式，并在分布式计算节点间进行最优的任务切分与路由，避免资源闲置或拥堵，提升整体资源利用率。

c) 网络与数据层：保障Token的流动与质量
* 高速互联网络：大规模集群中，GPU/加速卡间的高速互联（如NVLink, InfiniBand）是降低分布式训练和复杂Agent推理时通信开销的关键。硅光技术、共封装光学（CPO）等下一代互联方案，旨在突破带宽和功耗瓶颈，保障Token在计算单元间的高速、低延迟同步。
* 数据基础设施：高质量的Token产出依赖于高质量的数据。用于清洗、去重、标注和持续更新的数据流水线，以及高效的向量数据库（用于Agent的长期记忆与检索），构成了Token经济的“原材料”基地。其效率直接影响模型迭代速度和Agent的可靠性。

3. 未来展望：Token定义的基础设施服务

最终，AI基础设施将完全以Token为中心抽象其服务：
* Token即服务（TaaS）：用户无需关心背后的芯片型号、集群规模或冷却技术，只需为获取的、符合质量要求的Token付费。
* 动态质量与成本权衡：基础设施可提供不同“档位”的Token服务（如标准延迟、低延迟、高精度模式），对应不同的成本和速度，供Agent根据具体任务上下文自主选择。
* 可持续性核算：Token成本模型将深度融合能源消耗数据，推动基础设施向更绿色、更低碳的方向演进，使“每Token碳排放”成为一项重要的竞争力指标。

结语：Token作为AI世界核心“能量单元”的地位，正倒逼基础设施发生一场静默但深刻的革命。这场革命的目标，是构建一个高度智能化、弹性化且效率极致化的新型底座。它不仅为AI Agent的爆发提供动力，其本身也将在Token经济的度量下，不断进化，成为智能时代真正的基石。

拓展阅读与资源

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