隨著Token正式迎來官方中文名“詞元”，資本市場掀起了“詞元經濟”投資熱潮。

在日前舉行的中國發展高層論壇2026年年會上，國家數據局局長劉烈宏在發言中使用“詞元”作為Token的中文譯詞。

據劉烈宏介紹，2024年年初，中國日均Token調用量為1000億；到2025年底，躍升至100萬億；今年3月，已突破140萬億，兩年增長超千倍。

劉烈宏表示，Token“詞元”不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”，為商業模式的落地提供了可量化的可能。

產業界也釋放出強烈信號。就在上周，英偉達CEO黃仁勛在GTC大會上提出“Token工廠經濟學”的概念，并表示，Token將是AI時代新的大宗商品，未來的數據中心將成為生產Token的工廠，每瓦性能則成為商業變現的核心競爭力。

Token“詞元”也點燃了資本熱情。“詞元經濟”熱潮下，該如何把握這一輪機遇，成為投資者關注的焦點。近期，多家券商發布研報掘金“詞元經濟”，其中算力底座、模型出海、算電協同等是被高頻提及的幾大主線。

圖片來源：記者梁遠浩攝

從技術概念到市場焦點 Token“詞元”為何火爆？

引發資本市場熱議的Token“詞元”，究竟是什么？

Token是大模型處理信息的最小信息單元。技術上，它將自然語言文本進行切分，變成讓AI能夠理解的“語言”，便于模型計算；商業上，它是衡量AI算力成本的計量單位，極大影響著AI服務的定價。

而這一兼具技術與經濟屬性的概念近期頻頻“刷屏”，背后則是AI產業商業邏輯的深刻轉變。

需求端的爆發最為直觀。近期，以OpenClaw為代表的AI智能體框架的現象級火爆，被視為Token需求快速擴張的直接推手。

第三方AI模型聚合平臺OpenRouter的數據顯示，2026年3月9日至15日當周，OpenClaw貢獻了平臺內20%的Token消耗量，單周消耗量已相當于2025年第四季度全平臺周均Token消耗量的60%。

價格端的變化也早已悄然啟動。2026年開年以來，算力租賃市場進入漲價周期。

截至2月底，英偉達H200、H100等高端GPU租金環比上漲15%～30%。而國內市場上，Token需求擴張也帶動了從模型層到云服務層的一眾廠商的集體提價。智譜等大模型企業、阿里云及百度云等云服務廠商，均在近期公告了AI算力等產品價格的上調。

湘財證券計算機行業分析師周成將這一態勢概括為“量價齊升”，并進一步指出，AI Agent時代下Token需求的非線性增長打破了算力供需平衡，直接引發上游GPU、企業級存儲及CPU等核心硬件采購成本的變化。在下游需求剛性與上游硬件成本通脹的雙重擠壓下，云計算行業的定價邏輯正全面轉向溢價變現。

而對于此輪漲價潮能否持續，多家機構認為，支撐因素短期內或難以逆轉。

中信建投證券計算機首席應瑛團隊判斷，隨著OpenClaw帶來的更高頻推理請求和更長上下文需求，未來云資源的利用率將進一步提升，需求爆發以及上游成本傳導有望持續推動云服務價格上行。

開源證券通信行業首席分析師蔣穎也提出，AI應用普及與OpenClaw框架或引爆推理需求，疊加英偉達產能受限、硬件成本上行及國產自主化缺口，驅動市場進入“賣方市場”，漲價潮或持續。

拉長周期來看，業內與機構普遍認為，Token市場景氣度的抬升并非短期脈沖，而是AI應用普及下的大勢所趨。

在GTC大會上，黃仁勛喊出“Token為王”的口號。在他看來，未來的數據中心將成為生產Token的工廠，每瓦性能則成為商業變現的核心競爭力。傳統的以服務器數量和存儲容量為核心的架構設計，將逐漸讓位于以Token生成速率和能效比為核心的新型架構。

具體到商業落地，黃仁勛認為，Token將成為新的大宗商品，一旦成熟將根據速度和智能程度分層定價，從免費層到超高速層（約150美元/百萬Token），為推理場景打開更廣闊的商業化空間。

券商掘金“詞元經濟”：算力底座、模型出海、算電協同

從投資視角來看，國聯民生證券計算機行業首席分析師呂偉指出，Token需求“通脹”有望成為今年AI投資核心主線，相關投資機會或將圍繞推理Token需求快速展開。

Token需求“通脹”下，如何把握“詞元經濟”投資機會？多家券商在近期研報中梳理了相關受益板塊及標的。

具體來看，最直接受益于Token調用量激增的，當屬算力基礎設施和硬件環節，這也是當前機構共識度較高的板塊。

開源證券通信行業首席分析師蔣穎將“Token工廠”的三大核心主線歸納為AIDC（AI數據中心）、算力租賃和CDN（內容分發網絡）。在蔣穎看來，“Token=AI芯片（國產算力+算力租賃）=AIDC”。同時，隨著Token的持續增長，CDN需求抑或大幅增長。

圍繞上述三大主線，蔣穎進一步篩選出五個值得關注的細分板塊，包括AIDC機房、AIDC液冷、AIDC供電、CDN以及AIDC計算和網絡。

中信建投TMT通信首席閻貴成團隊也表示，“算力板塊的短期波動不改長期成長邏輯”，持續推薦AI算力產業鏈相關標的，包括GPU/CPU、光模塊、光芯片、液冷、光纖光纜等算力鏈上下游細分領域。

除了底層的算力基礎設施之外，作為算力資源的上層應用主體，大模型廠商也有望迎來新一輪的投資機遇。

呂偉指出，大模型廠商正轉為“賣Token燃料+賣成果”。當推理消耗變成生產資料，模型廠商有機會把“算力稀缺”通過分層定價與訂閱化產品轉化為毛利與現金流。

值得關注的是，在此邏輯下，國產模型正展現出強勁的競爭力，“Token出海”在券商近期研報中被高頻提及。

申萬宏源證券計算機行業黃忠煌團隊測算認為，國產模型相比海外體現出極強性價比，綜合成本在海外模型的1/6～1/10左右。這種性價比來源于DeepSeek等帶來的模型架構提升，尤其MLA和稀疏架構，使得推理成本明顯降低。

呂偉建議，后續持續關注優質大模型廠商。在他看來，能在編程、Agent、企業流程等高ROI場景中維持訂閱留存與企業席位擴張，能把“Token用量”穩定轉成“省人省時省返工”的交付價值時，就具備了穿越開源與價格戰的能力。

同時，呂偉還提到，“AI防火墻”標的也值得關注。隨著企業把AI嵌入工作流，數據泄露、代理越權等風險有望推動“AI安全平臺/治理平臺”成為剛需層。

此外，“算電協同”也被認為是支撐“Token出海”的重要產業優勢之一。

東吳證券計算機團隊認為，綠電樞紐有效降低電力成本，低成本電力成Token出海核心競爭力。“電力不出境、算力價值跨境”的新型數字貿易形態，正成為中國AI參與全球競爭的核心壁壘。

該團隊進一步指出，算電協同賽道中，有四類標的具備核心價值：傳統電力轉型企業憑借能源稟賦投建數據中心，估值提升最多；綠電運營商依托低成本新能源，為算力集群提供長期綠電供應；調度軟件服務商以算法模型實現負荷與電價的實時匹配，提升運營效率；電力工程龍頭則憑借特高壓與源網荷儲建設經驗，夯實協同物理底座。四者共同構筑“能源—算力”閉環。