中經記者 譚倫 福州報道
隨著年初集體吹響Token(詞元)運營轉型號角,運營商如何落地這一新興產業,備受外界關注。
在近日福州舉行的第九屆數字中國建設峰會智能云生態大會上,中國電信首次將“Token經營”從行業熱詞推進到了可執行的業務框架。中國電信董事長柯瑞文提出,智能云體系就是Token經營體系,Token經營的本質不是簡單的資源計費,而是要把Token封裝成用戶可感知的高質量AI服務。同時,中國電信總經理劉桂清則進一步判斷,產業分工和價值分配模式正被“以Token為核心的新型經營模式”重塑。
“Token經營的本質就是為用戶提供AI服務。”柯瑞文在現場明確指出,中國電信已推動企業戰略由云改數轉向云改數轉智惠升級,構建完成“L”形能力布局的“五位一體”智能云體系,為Token經營筑牢基礎。
具體來看,中國電信此次把“Token經營”拆成了算力、數據、模型、應用四個層面來推進。其中,在算力(IaaS)層,中國電信強調,將從基礎算力底座升級為AI原生算力底座;在平臺(PaaS)層,則通過“息壤”算力互聯調度平臺2.0和Triless架構提升資源調度效率;在數據(DaaS)層,匯聚高質量基模訓練數據并打通自有、開源和第三方數據集;在模型(MaaS)層與應用(SaaS)層,則把星辰大模型、行業大模型和標準化AI產品串聯起來,形成面向不同場景的一體化服務能力。
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據中國電信官方披露的數據,其自有+接入智算總規模目前已超過91EFLOPS,DaaS層匯聚超20萬億詞元(Token)的高質量訓練數據,對內累計賦能降本超過20億元。
更值得關注的是,中國電信這次并沒有把Token停留在“模型調用次數”上,而是把其做成了一個可運營的平臺。在此次峰會上,中國電信正式發布了星辰TokenHub運營服務平臺1.0,填補了國內一體化Token運營服務的空白。該平臺具備多模型聚合與智能路由、自研與生態智能體納管兩大核心優勢,可自動匹配最優模型,實現Token的智能調度與端到端交付,讓Token從單純的模型調用資源升級為可運營的服務載體。目前,該平臺已支撐AI通話、星小辰交互助手等多場景產品,實現“一點接入、全網復用”的服務能力,為個人、家庭及行業用戶提供便捷的AI服務。
這一布局,正是當前國內Token經濟爆發式發展的一個縮影。據IDC在其2026年AI與自動化預測中指出,企業對AI的關注點正在從模型能力轉向實施路徑、治理能力和長期可控性;其同時預測,到2027年,65%的中國組織將采用復合AI,到2029年,75%的頂級AI驅動中國企業會使用更先進的多工具架構來動態管理模型路由。IDC的判斷說明,未來競爭的關鍵,已經不只是“誰有模型”,而是誰能把模型、路由、治理和交付組織成一條穩定的生產線。
國內產業的增量空間同樣在變大。中國信通院發布的《人工智能產業發展研究報告(2025年)》(以下簡稱“報告”)顯示,2024年我國人工智能核心產業規模已突破9000億元,同比增長24%,2025年預計突破1.2萬億元,截至2025年年底我國人工智能企業數量已超過6000家。報告還指出,隨著智能體、具身智能等快速發展,人工智能正在加速從“能思考”向“能實干”轉變。這樣的產業背景,也為運營商從連接服務商向AI服務商轉型提供了更大的想象空間。
目前,Token需求的升溫,在企業側已露端倪。今年1月,智譜董事長劉德兵受訪時曾披露,公司日均Token消耗量已達4.2萬億,據其表示,Token價格下降與算力成本、國產化適配不斷改善有關。而對行業而言,這些信號表明,Token不再只是技術概念,而正在成為衡量AI使用強度和商業化成熟度的重要指標。
縱觀此次中國電信的Token落地路徑,通信產業分析師周桂軍向《中國經營報》記者表示,其核心獲在于,Token經營不是賣“模型入口”,而是賣“AI結果”。因此,其把算力調度、數據治理、模型服務、智能體運營、交付運維和安全防護一起打包進智能云體系,并強調要依托全國一體化算力網、FDE隊伍、開放生態和AI安全能力,去承接千行百業對AI應用的規模化需求。
展望未來,柯瑞文表示,隨著大模型推理Token消耗下降和國產算力調度能力增強,“更好用”且“用得起”正在推動人工智能投入意愿上升,并加速商業閉環。
而針對當前AI產業發展新形勢,柯瑞文也提出三大判斷:智能體應用加速向“任務執行主體”轉變,Token成本下降推動需求爆發式增長,產業規模化發展迫切需要集成智能服務銜接供需。基于此,中國電信明確了下一步三大重點:深化智能云體系建設,推動Token高效生產、分發與應用;深化企業改革開放,打造領先AI服務商;強化AI安全治理,保障Token經營全生命周期安全。“只有將Token封裝成用戶可感知的高質量AI產品服務,才能真正發揮其價值潛力。”柯瑞文強調。
公開市場數據顯示,在模型能力逐步接近的背景下,國產大模型在Token定價上具備顯著優勢。以典型產品對比來看,部分國產模型的調用價格僅為海外主流模型的約1/6至1/20,個別場景下差距甚至更高。這一成本優勢主要來源于算力效率提升與電力成本較低,使中國在Token經濟體系中具備較強競爭力。而隨著國內Token應用逐步覆蓋工業、金融、醫療、政務等重點領域,AI將有望真正成為拉動經濟增長的新引擎。
(編輯:張靖超 審核:李正豪 校對:翟軍)
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