本文來自微信公眾號：青萍見，作者：shushuhn，頭圖來自：AI生成
在武漢經(jīng)開區(qū)南太子湖創(chuàng)新谷，一位智能體創(chuàng)業(yè)者點(diǎn)了一杯咖啡，獲得了20萬Token（詞元）的免費(fèi)算力額度。
20萬Token能做什么？約等于在主流大模型上生成幾萬字的文本，或處理數(shù)十頁文檔——商業(yè)價(jià)值約在0.5到1.5美元之間。與其說這是一筆實(shí)質(zhì)性補(bǔ)貼，不如說是一個(gè)具象化的信號：算力正在成為地方政府招商的新籌碼。
2026年3月，國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏正式將Token的中文名定為詞元，定義為“智能時(shí)代的價(jià)值錨點(diǎn)、連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的結(jié)算單位”。
需要厘清一個(gè)概念：嚴(yán)格來說，算力才是商品，Token只是算力消耗的計(jì)量單位。地方政府發(fā)放的Token券，本質(zhì)上是限定本地指定算力平臺使用的算力抵扣額度，并非可直接兌換成現(xiàn)金或自由流通的標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)。Token目前僅作為AI服務(wù)計(jì)費(fèi)計(jì)量單位，嚴(yán)禁證券化、代幣化和公開交易變現(xiàn)。
過去，地方政府招商靠的是給土地、給稅收優(yōu)惠。如今，新的籌碼出現(xiàn)了。2026年，一場圍繞詞元的招商競賽，正在全國悄然展開。
一、Token調(diào)用量：兩年千倍的增長曲線
Token是AI大模型處理信息的最小語義單位，具備可計(jì)量、可計(jì)價(jià)、可核銷的特征。
據(jù)IDC《中國AI算力市場跟蹤報(bào)告》及阿里云、華為云公開數(shù)據(jù)（統(tǒng)計(jì)口徑為公有云API調(diào)用量，不含私有化部署），2024年初中國日均Token調(diào)用量約1000億；2025年底躍升至100萬億；2026年3月已突破140萬億——兩年增長超千倍。Token調(diào)用量已成為衡量AI模型活躍度和產(chǎn)業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)。
Token貫穿“能源—芯片—算力—模型—應(yīng)用”五層價(jià)值鏈，成為衡量AI產(chǎn)業(yè)活力的核心標(biāo)尺。武漢市經(jīng)信局人工智能產(chǎn)業(yè)處相關(guān)負(fù)責(zé)人直言：“在AI產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展期，所有人都是站在同一條起跑線上，誰早、誰快、誰主動(dòng)，誰就最有可能抓住新的機(jī)遇。”
但Token的消耗量并不等同于價(jià)值創(chuàng)造量。一個(gè)消耗百萬Token的客服機(jī)器人和一個(gè)消耗十萬Token的代碼生成工具，后者可能創(chuàng)造更高的商業(yè)價(jià)值。Token計(jì)量的只是量，而非質(zhì)。沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，再便宜的Token也只能產(chǎn)出低質(zhì)量內(nèi)容甚至幻覺。當(dāng)前Token補(bǔ)貼主要覆蓋算力消耗，但對高質(zhì)量語料獲取、數(shù)據(jù)標(biāo)注、合規(guī)數(shù)據(jù)集建設(shè)的補(bǔ)貼同樣稀缺——這意味著Token的使用成本降下來了，但生成物的價(jià)值未必同步提升。
二、地方政府的新玩法：從搶企業(yè)到搶Token
今年以來，武漢、貴陽、慶陽等地密集推出政策，用算力和Token作為招商新籌碼。
三類典型打法：
第一類：能源算力型城市，賣算力服務(wù)而非賣機(jī)架
甘肅慶陽是典型代表。作為東數(shù)西算八大國家級樞紐節(jié)點(diǎn)之一，慶陽擁有低至0.398元/千瓦時(shí)的電價(jià)優(yōu)勢，數(shù)據(jù)中心PUE值穩(wěn)定低于1.2。據(jù)慶陽市政府公開數(shù)據(jù)，累計(jì)對接（指簽署意向協(xié)議或進(jìn)行實(shí)地考察）數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)8126戶，簽約1760戶，落地注冊571戶。MiniMax、Kimi、智譜、DeepSeek等頭部模型均在慶陽部署了訓(xùn)練業(yè)務(wù)——慶陽已成為Kimi大模型核心算力供給地。
2026年1月，總投資200億元的麥子智云萬P綠色智算中心項(xiàng)目簽約落地慶陽，規(guī)劃部署20萬臺服務(wù)器、配備8到10組萬卡集群，核心算力規(guī)模達(dá)10萬PFlops。
第二類：詞元生態(tài)型城市，“券+資金”組合拳
2026年4月，武漢江岸區(qū)召開Token經(jīng)濟(jì)大會(huì)，宣布全力打造Token經(jīng)濟(jì)第一區(qū)。江岸區(qū)每年統(tǒng)籌5000萬元專項(xiàng)資金，推出組合拳：
每年1000萬元Token券，補(bǔ)貼企業(yè)Token使用成本
每年1000萬元算力券，支持企業(yè)優(yōu)先應(yīng)用綠色算力
每年500萬元模型券，支持大模型與智能體研發(fā)
每年500萬元數(shù)據(jù)券，支持?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品采購與交易
每年1000萬元場景資金，遴選標(biāo)桿應(yīng)用場景
每年500萬元支持線上Token服務(wù)平臺建設(shè)
每年500萬元支持線下OPC（AI One-Person Company，人工智能一人公司）生態(tài)社區(qū)建設(shè)
據(jù)江岸區(qū)政府公開信息，通過綠電和算力補(bǔ)貼，預(yù)計(jì)可為企業(yè)降低30%-40%算力成本。到2028年，江岸目標(biāo)Token經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破200億元，集聚企業(yè)超200家。
武漢市層面更是大手筆——宣布發(fā)放1億元算力券，年內(nèi)可用算力規(guī)模達(dá)1.5萬P，算力公共服務(wù)平臺可實(shí)現(xiàn)Token化服務(wù)，高?？蒲性核?、企業(yè)、入駐OPC社區(qū)的個(gè)人創(chuàng)業(yè)者均可申領(lǐng)。
第三類：數(shù)據(jù)場景型城市，用數(shù)據(jù)換產(chǎn)業(yè)
貴陽立足中國數(shù)谷積淀，自2026年4月起面向全國發(fā)放1.4億元算力券，符合條件的企業(yè)最高可享30%用算補(bǔ)貼，從算力、數(shù)據(jù)、模型、業(yè)態(tài)、場景五大維度協(xié)同發(fā)力。
保定則依托國家數(shù)據(jù)標(biāo)注基地優(yōu)勢，同步布局詞元經(jīng)濟(jì)。2026年3月發(fā)布的支持政策中，對年度采購算力超30萬元的企業(yè)給予最高30萬元數(shù)智券補(bǔ)貼。
全國算力招商內(nèi)卷正在蔓延。上海年度算力券投放規(guī)模達(dá)6億元，蕪湖推出最高100萬元單企業(yè)算力補(bǔ)貼，廣東、安徽等地同步跟進(jìn)。算力補(bǔ)貼已從東數(shù)西算樞紐節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散至各大數(shù)字經(jīng)濟(jì)強(qiáng)市，成為地方政府產(chǎn)業(yè)招商的標(biāo)配工具。
三、政策落地：理想與現(xiàn)實(shí)的溫差
政策設(shè)計(jì)很美好，但落地效果并非沒有溫差。
問題一：算力券與Token券的認(rèn)知混淆
多位業(yè)內(nèi)人士指出，很多人沒有區(qū)分算力和Token。絕大多數(shù)AI企業(yè)的成本壓力主要來自Token消耗，拿到手的卻是用不上的算力券。有專家表示，在人工智能時(shí)代，每一個(gè)Token的流轉(zhuǎn)都是可追溯的：誰提供了算力，誰用了多少，模型消耗了多少資源，清清楚楚。技術(shù)上毫無障礙，問題出在政策設(shè)計(jì)上——深層矛盾在于政策供給與市場需求的錯(cuò)位：有的政策聽起來很美，卻因脫離企業(yè)實(shí)際經(jīng)營場景而難以落地；另一些則因申報(bào)門檻高、流程繁瑣，將需要扶持的中小企業(yè)擋在門外。
問題二：補(bǔ)貼流向頭部大廠，中小企業(yè)獲得感有限
綜合多地算力券申報(bào)規(guī)則，多數(shù)地區(qū)設(shè)置營收、團(tuán)隊(duì)規(guī)模準(zhǔn)入門檻。以武漢江岸區(qū)算力券申報(bào)公開細(xì)則及多位受訪AI創(chuàng)業(yè)者反饋為例，申請門檻要求上年度營收不低于500萬元或團(tuán)隊(duì)規(guī)模不低于20人，絕大多數(shù)10人以下團(tuán)隊(duì)連申報(bào)資格都不具備。即便符合條件，補(bǔ)貼券綁定本地算力平臺，而該平臺對PyTorch、vLLM等主流推理框架的適配度低于企業(yè)原本使用的云服務(wù)，額外投入的遷移和適配人力成本，可能已經(jīng)抵消了Token價(jià)格上的優(yōu)惠。
業(yè)內(nèi)警示，當(dāng)前算力消耗線上核驗(yàn)機(jī)制尚未全覆蓋，存在虛構(gòu)用算數(shù)據(jù)騙取補(bǔ)貼的監(jiān)管漏洞。多地財(cái)政審計(jì)報(bào)告已提示，屬地綁定的算力補(bǔ)貼模式下，存在企業(yè)異地注冊、依托算力平臺虛增Token消耗套取政策紅利的風(fēng)險(xiǎn)隱患。
問題三：國企算力中心承壓
地方政府補(bǔ)貼使用端，但不補(bǔ)貼供給端。據(jù)《瞭望》新聞周刊報(bào)道，一家地方國企負(fù)責(zé)人透露，其建設(shè)的算力中心重要任務(wù)之一就是服務(wù)政府招商?！罢胍峁└阋说乃懔ξ髽I(yè)，民營算力企業(yè)不愿干，只能國企干，相當(dāng)于國企承擔(dān)了政府招商成本。算力中心建設(shè)運(yùn)營費(fèi)用都很高，政府的補(bǔ)貼只給算力使用方，不給我們。我們僅能打平運(yùn)營成本，無法覆蓋高昂折舊費(fèi)?！?/p>
被忽略的另一面：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的沉默代價(jià)。財(cái)政資源向 AI 新賽道傾斜的同時(shí)，也對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化扶持資金形成分流。缺乏算力、數(shù)據(jù)、場景稟賦的三四線城市，如果盲目跟風(fēng)投放算力補(bǔ)貼，很難實(shí)現(xiàn)全域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，容易造成財(cái)政資源閑置浪費(fèi)。
四、需要正視的三個(gè)核心問題
熱潮之下，三個(gè)深層問題值得追問：
第一，算力會(huì)白菜化嗎？
通用推理算力會(huì)因地方補(bǔ)貼競賽而持續(xù)降價(jià)，但高精度訓(xùn)練算力、私有化部署算力、安全合規(guī)算力依然稀缺高價(jià)。補(bǔ)貼紅利大部分被頭部大模型企業(yè)拿走，中小創(chuàng)業(yè)者看似拿到低價(jià)Token，卻面臨算力資源被大廠擠占、高峰期算力排隊(duì)、算力虛標(biāo)、服務(wù)縮水等隱性成本。
更深層的隱患是量質(zhì)錯(cuò)配：當(dāng)前詞元統(tǒng)一按調(diào)用數(shù)量計(jì)費(fèi)，同等Token消耗下，商業(yè)高價(jià)值場景與普通閑聊場景定價(jià)一致，可能引發(fā)逆向選擇——企業(yè)刻意壓縮提示詞、降低模型輸出質(zhì)量以節(jié)約Token成本，而非優(yōu)化商業(yè)價(jià)值。這是市場定價(jià)機(jī)制本身的缺陷。
第二，Token標(biāo)準(zhǔn)誰來定？統(tǒng)一計(jì)量難度極大
當(dāng)前國家層面尚未出臺統(tǒng)一的Token計(jì)量和定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。不同模型架構(gòu)、精度、部署方式下Token消耗規(guī)則不統(tǒng)一；私有化部署Token不進(jìn)入公共統(tǒng)計(jì)，無法納入統(tǒng)一計(jì)價(jià)；綠色算力、合規(guī)數(shù)據(jù)訓(xùn)練產(chǎn)生的Token是否差異化定價(jià)，也無明確規(guī)則。
更深層的技術(shù)障礙在于：不同廠商模型的Token切分規(guī)則不統(tǒng)一。同樣一段中文文本，在GPT-4、國產(chǎn)模型甚至同廠商不同版本模型下，消耗的Token數(shù)可能相差數(shù)倍。如果Token連跨模型的計(jì)量一致性都無法保證，“統(tǒng)一結(jié)算單位”的基礎(chǔ)就存在根本性缺陷。
更底層的問題是芯片生態(tài)的割裂。各地建設(shè)的算力中心大量采用國產(chǎn)AI芯片（如昇騰），而主流大模型的訓(xùn)練和推理框架（PyTorch、vLLM、Triton）對國產(chǎn)芯片的適配度參差不齊。同樣一段文本，在英偉達(dá)GPU上生成Token的能耗和時(shí)延，與在國產(chǎn)芯片上可能相差數(shù)倍。有效算力的轉(zhuǎn)化率不統(tǒng)一，Token就更難成為跨平臺、跨架構(gòu)的通用計(jì)量單位。
若各地缺乏協(xié)同，將導(dǎo)致市場分割、交易成本高，阻礙詞元要素跨區(qū)域自由流動(dòng)。有從事數(shù)據(jù)要素行業(yè)的人士建議，國家層面應(yīng)探索建立詞元統(tǒng)一計(jì)量和定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，完善詞元經(jīng)濟(jì)治理體系。
第三，補(bǔ)貼能持續(xù)多久？財(cái)政可持續(xù)性存疑
多地每年數(shù)千萬專項(xiàng)補(bǔ)貼，若AI產(chǎn)業(yè)稅收長期無法覆蓋補(bǔ)貼支出，必然出現(xiàn)政策退坡。一旦補(bǔ)貼取消，依賴低價(jià)Token生存的初創(chuàng)企業(yè)將面臨批量淘汰風(fēng)險(xiǎn)。有分析認(rèn)為，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)存在熱鬧多、閉環(huán)少的風(fēng)險(xiǎn)，不少AI企業(yè)的收入增長仍建立在資本開支擴(kuò)張上，尚未形成穩(wěn)定、可復(fù)購的商業(yè)模式。
從歷史經(jīng)驗(yàn)看，光伏、新能源汽車等行業(yè)均采取了階梯式退補(bǔ)方案：早期高補(bǔ)貼、中期逐年遞減、后期完全退出，并配套技術(shù)門檻（如光伏轉(zhuǎn)換效率、新能源車?yán)m(xù)航里程）倒逼企業(yè)升級。Token補(bǔ)貼若要避免斷奶即死的結(jié)局，同樣需要類似的制度設(shè)計(jì)——限時(shí)、退坡、疊加技術(shù)進(jìn)步考核。
五、算力版圖正在重塑，但遠(yuǎn)非西算通吃
Token經(jīng)濟(jì)的興起，正在重構(gòu)中國的算力版圖。但西部能源轉(zhuǎn)Token輸出的判斷需要審慎看待。
西部的機(jī)會(huì)確實(shí)存在。慶陽、包頭等地依托風(fēng)光電資源，把電力資源轉(zhuǎn)化為可按詞元計(jì)價(jià)的算力服務(wù)。中國電信寧夏分公司 2026 年 4 月啟動(dòng) Token 工廠”生成能力服務(wù)集采，項(xiàng)目框架協(xié)議規(guī)模達(dá) 174.38 億元。本次集采并非直接采購標(biāo)準(zhǔn)化詞元資產(chǎn)，而是將算力服務(wù)、模型調(diào)用能力統(tǒng)一以 Token 作為計(jì)費(fèi)口徑開展大規(guī)模集中招標(biāo)采購。
但西部的局限同樣明顯。風(fēng)光電存在消納波動(dòng)、季節(jié)性供電不穩(wěn)定，綠電算力無法全天候穩(wěn)定供給大規(guī)模模型訓(xùn)練，西部只能承接離線大模型訓(xùn)練，高頻實(shí)時(shí)推理、智能體應(yīng)用依然需要東部低時(shí)延算力支撐。東數(shù)西算本身已有跨區(qū)域算力調(diào)度規(guī)則，地方依托 Token 券設(shè)置區(qū)域算力壁壘，或?qū)⑴c全國一體化算力調(diào)度的頂層設(shè)計(jì)產(chǎn)生潛在沖突。
頂層設(shè)計(jì)正在跟進(jìn)。從東數(shù)西算工程到全國一體化算力網(wǎng)建設(shè)，從高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)到數(shù)據(jù)要素市場化改革，政策鏈條逐步成型。但如何平衡地方招商競爭與全國要素自由流動(dòng)，仍是未解的難題。
六、一條被忽視的隱形風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)安全與合規(guī)
大量企業(yè)依托異地公共算力平臺訓(xùn)練模型，企業(yè)商業(yè)數(shù)據(jù)集、用戶提示詞伴隨Token跨區(qū)域流轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)出境、隱私泄露、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集版權(quán)侵權(quán)等合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，尚未納入各地算力補(bǔ)貼前置審查范疇。一旦發(fā)生大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露或版權(quán)糾紛，不僅影響企業(yè)自身，還可能對整個(gè)詞元經(jīng)濟(jì)的合法性構(gòu)成沖擊。這一維度的制度建設(shè)，目前仍處于空白狀態(tài)。
結(jié)語
從東數(shù)西算到送Token券，算力正在從國家戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施下沉為地方政府招商籌碼。這不是一場所有城市都能參與的競賽。慶陽靠的是西數(shù)東算加極低電價(jià)，武漢靠的是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)加清潔能源，貴陽靠的是多年數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)積淀。更多三四線城市既無綠電、無數(shù)據(jù)、無AI場景，盲目跟風(fēng)大概率造成財(cái)政浪費(fèi)。
Token能否像水電一樣成為普惠資源，還是會(huì)被少數(shù)算力樞紐城市壟斷？答案取決于三個(gè)變量：統(tǒng)一計(jì)量規(guī)則何時(shí)出臺、補(bǔ)貼退出機(jī)制如何設(shè)計(jì)、跨區(qū)域流通如何實(shí)現(xiàn)。
未來詞元經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展，需要三層制度約束：一是國家出臺跨模型、跨芯片架構(gòu)的Token統(tǒng)一計(jì)量國家標(biāo)準(zhǔn)；二是各地算力補(bǔ)貼綁定企業(yè)本地稅收、就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)落地績效，設(shè)置3至5年階梯退補(bǔ)機(jī)制；三是搭建全國一體化算力券通用核銷平臺，破除地方算力屬地壁壘，讓詞元要素自由流動(dòng)。
真正的挑戰(zhàn)不在于選擇市場還是補(bǔ)貼，而在于如何設(shè)計(jì)一套讓兩者共存的制度——讓市場發(fā)現(xiàn)價(jià)格，讓補(bǔ)貼校正市場失靈，同時(shí)避免補(bǔ)貼扭曲價(jià)格信號。這個(gè)平衡點(diǎn)的尋找，才剛剛開始。
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