> **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。