深度报告-2026-06-12-中泰证券-解析Token经济_在_卡瓦格博之心_持续瞭望顶峰_37页_3mb

证券研究报告总结：解析Token经济

核心内容概述

Token经济被视为人工智能时代对“智能”的基本度量单位，其价值创造与分配机制正逐步演变为产业链中关键的一环。Token的供需非同质化属性催生了运营层，其作用在于弥合供给端“按量计价”与需求端“按结果/项目/订阅付费”之间的错配。

主要观点

Token经济学

• Token经济是一场关于性价比的全产业链优化运动，其核心公式为：每元Token创造的任务价值 = 任务价值量 ÷ (Token消耗量 × Token单价)。
• 任务价值量和Token消耗量分别由应用层和基模厂商进行优化。
• 云厂商则专注于降低物理成本，提升算力利用率。
• Token的定价机制由服务商单方设定，且需求弹性随使用场景变化。

Token分类与定价

• 供给侧：Token被分为输入Token、输出Token、缓存Token等，不同模型有不同定价策略。
• 需求侧：任务的复杂度和价值量决定了对不同“价值”的Token的需求，模型能力的提升使得Token的使用效率和价值显著提高。

Token作为价值载体

• Token正在从单纯的流量概念演变为企业中的存量资产，包括上下文图谱和决策痕迹。
• Token的消耗和沉淀形成飞轮效应，提升任务完成的效率和准确性。
• Token在不同玩家处扮演不同角色：收入、费用和资产核算单元。

关键信息

Token运营模式

• Token运营层通过吸收用量波动的不确定性，实现标准化交易单位。
• 主要运营模式包括：按量后付费、阶梯定价、套餐定价、资源包预付费、企业定制等。
• 运营层通过吸收两端的不确定性，占据定价权。

Token经济学中的杰文斯悖论

• 随着技术优化，Token单价下降，但总消耗量快速上升。
• 新场景的解锁（如Coding、Agent、多模态AI等）推动Token需求增长。
• 例如，Coding场景中，模型性能的提升使得开发者更倾向于使用前沿模型，即使价格较高。

下游AI投入决策

• 下游企业AI投入决策遵循三层穿透逻辑：硬件采购、Token运营、业务ROI。
• 业务部门最终根据Token的商业价值与消耗成本决定购买行为。

Token出海

• Token出海是中国AI向全球输出推理算力与智能服务的新型数字贸易模式。
• Token的标准化计量和全球交付能力，使得数据资产化成为可能。
• 未来随着跨境数据流通监管的完善，Token出海模式将更加规范，带来新增长机遇。

投资建议

• 基础模型层：关注智谱、MiniMax、商汤、科大讯飞等。
• 算力层：关注浪潮信息、紫光股份、首都在线、东方国信等。
• 应用层：关注彩讯股份、万兴科技等。

风险提示

• AI等底层技术变革不及预期。
• 下游客户IT支出意愿与力度不及预期。
• 政策落地不及预期。
• 行业竞争加剧。
• 第三方数据失真。
• 市场规模测算偏差。
• 研报信息更新不及时。

未来趋势

• 随着AI技术的不断发展，应用层在价值链中的占比将逐步提升。
• Token经济将推动更多场景的解锁，如多模态、物理AI、智能驾驶等。
• 未来10年，AI Stack的发展将从以半导体为主，逐渐向应用层倾斜。

Token运营与Agent

• Agent通过上下文重复读取和工具调用显著提升Token消耗。
• 子代理与代理集群是复杂任务执行的主流范式，前者更注重可控性，后者则强调并行处理和自主协作。

Token与多模态AI

• 多模态AI场景（如视频理解、生成）的Token消耗远高于纯文本交互。
• NVIDIA Cosmos等多模态世界模型正在快速迭代，训练规模达9000万亿Token。

总结

Token经济正成为AI产业中一个核心环节，其供需结构和定价机制推动了整个产业链的优化。随着技术进步和应用场景的扩展，Token的使用效率和价值不断提升，同时其作为价值载体的属性也逐渐显现。Token运营层的出现，为应对供需错配提供了解决方案，而Token出海则为AI产业打开了全球化市场。未来，应用层在AI价值链中的占比有望逐步提升，推动Token经济的持续发展。