當算力變成消費券：Token 補貼熱潮下，誰在受益誰在買單？

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)者點了一杯咖啡，獲得了20萬Token（詞元）的免費算力額度。

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)價值約在0.5到1.5美元之間。與其說這是一筆實質(zhì)性補貼，不如說是一個具象化的信號：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“智能時代的價值錨點、連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的結(jié)算單位”。

需要厘清一個概念：嚴格來說，算力才是商品，Token只是算力消耗的計量單位。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)金或自由流通的標準化資產(chǎn)。Token目前僅作為AI服務計費計量單位，嚴禁證券化、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，具備可計量、可計價、可核銷的特征。

據(jù)IDC《中國AI算力市場跟蹤報告》及阿里云、華為云公開數(shù)據(jù)（統(tǒng)計口徑為公有云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)價值的關(guān)鍵指標。

Token貫穿“能源—芯片—算力—模型—應用”五層價值鏈，成為衡量AI產(chǎn)業(yè)活力的核心標尺。武漢市經(jīng)信局人工智能產(chǎn)業(yè)處相關(guān)負責人直言：“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，誰就最有可能抓住新的機遇。”

但Token的消耗量并不等同于價值創(chuàng)造量。一個消耗百萬Token的客服機器人和一個消耗十萬Token的代碼生成工具，后者可能創(chuàng)造更高的商業(yè)價值。Token計量的只是量，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。當前Token補貼主要覆蓋算力消耗，但對高質(zhì)量語料獲取、數(shù)據(jù)標注、合規(guī)數(shù)據(jù)集建設(shè)的補貼同樣稀缺——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——賣算力服務而非賣機架

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)點之一，慶陽擁有低至0.398元/千瓦時的電價優(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)，累計對接（指簽署意向協(xié)議或進行實地考察）數(shù)字經(jīng)濟企業(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練業(yè)務——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綠色智算中心項目簽約落地慶陽，規(guī)劃部署20萬臺服務器、配備8到10組萬卡集群，核心算力規(guī)模達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)濟大會，宣布全力打造Token經(jīng)濟第一區(qū)。江岸區(qū)每年統(tǒng)籌5000萬元專項資金，推出組合拳：

• 每年1000萬元Token券，補貼企業(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，支持數(shù)據(jù)產(chǎn)品采購與交易

• 每年1000萬元場景資金，遴選標桿應用場景

• 每年500萬元支持線上Token服務平臺建設(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，通過綠電和算力補貼，預計可為企業(yè)降低30%-40%算力成本。到2028年，江岸目標Token經(jīng)濟相關(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1.5萬P，算力公共服務平臺可實現(xiàn)Token化服務，高校科研院所、企業(yè)、入駐OPC社區(qū)的個人創(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)標注基地優(yōu)勢，同步布局詞元經(jīng)濟。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6億元，蕪湖推出最高100萬元單企業(yè)算力補貼，廣東、安徽等地同步跟進。算力補貼已從東數(shù)西算樞紐節(jié)點擴散至各大數(shù)字經(jīng)濟強市，成為地方政府產(chǎn)業(yè)招商的標配工具。

三、政策落地：理想與現(xiàn)實的溫差

政策設(shè)計很美好，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，在人工智能時代，每一個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)計上——深層矛盾在于政策供給與市場需求的錯位：有的政策聽起來很美，卻因脫離企業(yè)實際經(jīng)營場景而難以落地；另一些則因申報門檻高、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規(guī)則，多數(shù)地區(qū)設(shè)置營收、團隊規(guī)模準入門檻。以武漢江岸區(qū)算力券申報公開細則及多位受訪AI創(chuàng)業(yè)者反饋為例，申請門檻要求上年度營收不低于500萬元或團隊規(guī)模不低于20人，絕大多數(shù)10人以下團隊連申報資格都不具備。即便符合條件，補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，額外投入的遷移和適配人力成本，可能已經(jīng)抵消了Token價格上的優(yōu)惠。

業(yè)內(nèi)警示，當前算力消耗線上核驗機制尚未全覆蓋，存在虛構(gòu)用算數(shù)據(jù)騙取補貼的監(jiān)管漏洞。多地財政審計報告已提示，屬地綁定的算力補貼模式下，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險隱患。

問題三：國企算力中心承壓

地方政府補貼使用端，但不補貼供給端。據(jù)《瞭望》新聞周刊報道，一家地方國企負責人透露，其建設(shè)的算力中心重要任務之一就是服務政府招商。“政府想要提供更便宜的算力吸引企業(yè)，民營算力企業(yè)不愿干，只能國企干，相當于國企承擔了政府招商成本。算力中心建設(shè)運營費用都很高，政府的補貼只給算力使用方，不給我們。我們僅能打平運營成本，無法覆蓋高昂折舊費。”

被忽略的另一面：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的沉默代價。財政資源向 AI 新賽道傾斜的同時，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，如果盲目跟風投放算力補貼，很難實現(xiàn)全域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，容易造成財政資源閑置浪費。

四、需要正視的三個核心問題

熱潮之下，三個深層問題值得追問：

第一，算力會白菜化嗎？——不會全面白菜化

通用推理算力會因地方補貼競賽而持續(xù)降價，但高精度訓練算力、私有化部署算力、安全合規(guī)算力依然稀缺高價。補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Token，卻面臨算力資源被大廠擠占、高峰期算力排隊、算力虛標、服務縮水等隱性成本。

更深層的隱患是量質(zhì)錯配：當前詞元統(tǒng)一按調(diào)用數(shù)量計費，同等Token消耗下，商業(yè)高價值場景與普通閑聊場景定價一致，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)價值。這是市場定價機制本身的缺陷。

第二，Token標準誰來定？——統(tǒng)一計量難度極大

當前國家層面尚未出臺統(tǒng)一的Token計量和定價標準。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不進入公共統(tǒng)計，無法納入統(tǒng)一計價；綠色算力、合規(guī)數(shù)據(jù)訓練產(chǎn)生的Token是否差異化定價，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GPU上生成Token的能耗和時延，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)的通用計量單位。

若各地缺乏協(xié)同，將導致市場分割、交易成本高，阻礙詞元要素跨區(qū)域自由流動。有從事數(shù)據(jù)要素行業(yè)的人士建議，國家層面應探索建立詞元統(tǒng)一計量和定價標準，完善詞元經(jīng)濟治理體系。

第三，補貼能持續(xù)多久？——財政可持續(xù)性存疑

多地每年數(shù)千萬專項補貼，若AI產(chǎn)業(yè)稅收長期無法覆蓋補貼支出，必然出現(xiàn)政策退坡。一旦補貼取消，依賴低價Token生存的初創(chuàng)企業(yè)將面臨批量淘汰風險。有分析認為，當前AI產(chǎn)業(yè)存在熱鬧多、閉環(huán)少的風險，不少AI企業(yè)的收入增長仍建立在資本開支擴張上，尚未形成穩(wěn)定、可復購的商業(yè)模式。

從歷史經(jīng)驗看，光伏、新能源汽車等行業(yè)均采取了階梯式退補方案：早期高補貼、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、新能源車續(xù)航里程）倒逼企業(yè)升級。Token補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——限時、退坡、疊加技術(shù)進步考核。

五、算力版圖正在重塑，但遠非西算通吃

Token經(jīng)濟的興起，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。

西部的機會確實存在。慶陽、包頭等地依托風光電資源，把電力資源轉(zhuǎn)化為可按詞元計價的算力服務。中國電信寧夏分公司 2026 年 4 月啟動 Token 工廠”生成能力服務集采，項目框架協(xié)議規(guī)模達 174.38 億元。本次集采并非直接采購標準化詞元資產(chǎn)，而是將算力服務、模型調(diào)用能力統(tǒng)一以 Token 作為計費口徑開展大規(guī)模集中招標采購。

但西部的局限同樣明顯。風光電存在消納波動、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)模模型訓練，西部只能承接離線大模型訓練，高頻實時推理、智能體應用依然需要東部低時延算力支撐。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)計產(chǎn)生潛在沖突。

頂層設(shè)計正在跟進。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，仍是未解的難題。

六、一條被忽視的隱形風險：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、訓練數(shù)據(jù)集版權(quán)侵權(quán)等合規(guī)風險，尚未納入各地算力補貼前置審查范疇。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，還可能對整個詞元經(jīng)濟的合法性構(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，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，盲目跟風大概率造成財政浪費。

Token能否像水電一樣成為普惠資源，還是會被少數(shù)算力樞紐城市壟斷？答案取決于三個變量：統(tǒng)一計量規(guī)則何時出臺、補貼退出機制如何設(shè)計、跨區(qū)域流通如何實現(xiàn)。

未來詞元經(jīng)濟良性發(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)一計量國家標準；

二是各地算力補貼綁定企業(yè)本地稅收、就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)落地績效，設(shè)置3至5年階梯退補機制；

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。

真正的挑戰(zhàn)不在于選擇市場還是補貼，而在于如何設(shè)計一套讓兩者共存的制度——讓市場發(fā)現(xiàn)價格，讓補貼校正市場失靈，同時避免補貼扭曲價格信號。這個平衡點的尋找，才剛剛開始。