> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 证券研究报告总结：解析Token经济 ## 核心内容 Token经济正在成为人工智能领域最核心、最具潜力的探索方向，其本质是一场关于性价比的全产业链优化运动。通过优化每元Token创造的任务价值（任务价值量 ÷ (Token消耗量 × Token单价)），Token作为智能时代的度量单位，正在成为类似于电力时代的kWh的标准化产出。然而，与电力不同，Token的定价由服务提供商单方设定，且其需求弹性随使用场景变化较大，这使得其价值分配更加复杂。 ## 主要观点 - **Token作为度量单位**：Token是AI智能产出的通用计量标准，具有非同质化属性，其供给和需求端存在错配。 - **Token经济学的优化目标**：通过优化供给侧（模型能力与定价）与需求侧（任务价值与复杂度）之间的关系，提升Token的性价比。 - **杰文斯悖论**：随着Token单价下降，应用场景解锁，总消耗量快速上升，形成需求增长与成本下降的良性循环。 - **Token运营层的必要性**：由于供给侧按量计价与交付端按结果付费的错配，Token运营层应运而生，通过套餐化、路由聚合、效果打包等方式吸收用量波动，从而获得定价权。 - **Token的多层角色**：在不同玩家的会计体系中，Token支出可能被归入COGS、R&D或SGA，其价值逐渐从成本项向资产项演进。 ## 关键信息 ### Token分类与定价 - **供给侧分类**：Token分为输入、输出、缓存和推理四类，其中输出Token大部分来自推理过程。 - **定价策略**：不同厂商对Token的定价差异较大，如OpenAI的GPT-5.5输入Token为$5.00/M，输出Token为$30.00/M；而国内厂商如DeepSeek的V4 Pro输入Token为¥3元/M，输出Token为¥6元/M。 - **价格趋势**：Token单价持续下降，而消耗总量快速上升，形成规模效应。 ### Token运营模式 - **主要模式**： - 按量后付费 - 阶梯定价 - 套餐定价 - 资源包预付费 - 企业定制 - **运营层价值**：通过吸收用量波动，运营层将Token转化为可标准化交易单位，成为价值分配的核心战场。 ### Token经济学中的杰文斯悖论 - **应用层增长**：随着模型能力提升与成本下降，新应用场景不断解锁，Token消耗总量快速增加。 - **案例分析**：以Cursor为例，其ARR在Claude 3.5发布后显著增长，达到$500M。 - **Agent的影响**：Agent通过上下文重复读取和工具调用，显著增加Token消耗，成为主要消耗来源。 ### Token作为隐形资产 - **上下文图谱**：Token消耗不仅产生成本，还形成组织决策图谱，具有长期价值。 - **资产沉淀**：KV Cache、知识库、Agent记忆等可沉淀为无形资产，形成复利效应。 - **归属权问题**：Token的支出方与存量资产的占有方分离，归属权之争将成为价值分配的核心。 ## 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 ## 总结 Token经济正在推动AI行业向新的发展阶段迈进，其核心在于通过优化Token的性价比，提升整体产业链效率。随着技术进步与成本下降，Token需求不断增长，特别是在Coding、Agent、智能驾驶等新场景中。Token的定价机制与运营模式正在演变，形成新的价值分配逻辑。Token不仅是成本项，更是资产项，其价值随时间累积而提升。在这一过程中，Token运营层的重要性日益凸显，成为连接供给侧与需求侧的关键环节。投资建议关注基础模型、算力和应用层的相关企业，但需警惕潜在风险。