3月23日，國家數據局局長劉烈宏在中國發展高層論壇2026年年會上披露，今年3月份，中國日均Token調用量已突破140萬億，較2024年初的1000億增長超千倍。

要理解這組數據的分量，首先要弄清Token是什么。簡單來說，Token是AI理解和處理信息的最小單位，好比人類交流的“字和詞”，所以也常被翻譯成“詞元”。無論是我們向AI提問，還是AI生成代碼、文案，最終都會拆解成Token來運算。因此，日均Token調用量的多少，直接反映AI模型的真實使用強度、應用廣度，是衡量AI產業活躍度的核心指標。

日均Token調用量兩年增長超千倍的背后，是AI應用范式的根本性轉變。

曾經我們談論AI，多是討論它能不能寫詩、作畫，雖然熱熱鬧鬧，卻難掩其“玩具”屬性。而如今，支撐起140萬億日均調用量的，是來自千行百業的真實需求：在工業制造、倉儲物流等領域，AI與機器人、傳感器深度融合，具備了執行復雜任務的能力；在影視行業，AI演員正加快登上“舞臺”；在生物醫藥行業，AI則重塑藥物研發流程……高頻、規?；铱沙掷m付費的商業應用已成為驅動Token消耗增長的主引擎。AI不再是錦上添花的點綴，而是正在成為降本增效的基礎設施。

日均Token調用量的大幅增長，也是中國數據要素市場化配置改革縱深推進的成果。

曾幾何時，高質量數據被“鎖”在政府、高校、科研機構和企業各自的“數據孤島”里，導致大模型陷入“巧婦難為無米之炊”的窘境。而隨著數據確權、定價、交易機制的逐步完善，原本靜止的數據資產開始流動起來。當高質量的行業數據能夠合規、高效地注入模型訓練與推理環節，生成的回答便不再是泛泛而談的“車轱轆話”，而是能直接解決生產痛點的精準方案。這種高質量反饋進一步激發了更多、更深層次的應用需求，形成了“數據越用越活、模型越用越智、產業越用越強”的良性循環。140萬億的Token日均調用量，正是“數據供給—價值釋放”這一飛輪效應加速旋轉的生動注腳。

但熱潮之下也需保持理性。日均Token調用量的暴增，也引發了算力產業鏈的連鎖反應，阿里云、騰訊云等相繼上調AI算力服務價格，高端GPU“一卡難求”，存儲芯片價格上漲。這也提醒我們，核心技術自主可控、算力基礎設施完善，仍是AI產業持續發展的關鍵。

展望未來，隨著“十五五”期間人工智能相關產業規模向10萬億元目標邁進，日均Token調用量的增長仍將延續。但衡量AI產業的成熟，不能只看調用量的數字，更要關注應用質量與可持續性。唯有推動技術迭代、完善算力供給、規范商業生態，才能讓Token的每一次調用都轉化為真實的經濟價值，讓AI真正成為推動經濟高質量發展的強大引擎。