人工智能浪潮仍在加速演进，然而当产业投入巨量资源和资本支出时，究竟有多少价值被创造出来？
当下，我们看到，大模型不断刷新能力边界，参数越来越大，推理越来越快，Agent越来越聪明。不过对于应用端的企业来说，他们关心的问题是：AI如何才能创造可持续的商业回报？这也是决定AI能走多远的关键。
日前，联想举办主题为“Token普惠：交付可见价值 重塑AI效能”的智汇沙龙活动，首次提出Token经济“三大定律”，试图为智能经济建立一套新的价值坐标系。
算力重心向推理侧转移，AI产业呼唤统一“度量衡”随着大模型能力不断成熟，算力消耗的重心正在从“训练侧”向“推理侧”转移。中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授魏哲巍形象地比喻，模型的训练就像是“上学”，属于一次性高投入过程；而推理阶段则像“上班”，每一次调用都在实时计价，这促使了Token经济学的出现。他指出，随着AI从简单的单轮问答向AI Agent多步协作演进——例如在AI辅助编程场景中，Agent执行任务的Token消耗量往往是普通对话的千倍级。
面对庞大的资源消耗，Token已不仅是计价单位，更是连接AI技术与经济价值的关键桥梁。中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、高级工程师黄伟指出，正如工业时代的“千瓦时”和移动互联网时代的“GB”，Token理应成为AI经济时代衡量智能价值、标定算力价格的统一“度量衡”。然而，当前的Token市场存在大量乱象：一方面是计费不透明的“成本黑箱”，企业难以准确理解资源消耗结构；另一方面是“计量混乱”，同文不同价导致企业预算失控；更严重的是“价值脱节”，算力投入与业务回报难以匹配。黄伟呼吁，全行业必须建立统一的计量标准与透明的核算工具，将AI服务转化为标准化的计价单位。
联想解码Token经济“三大定律”：指引企业跨越价值奇点针对当前AI市场的话语权长期被“供给侧”主导，导致企业在需求侧陷入“成本高企、价值难寻”的困境，联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿不力克木（阿木）首次提出了Token经济的“三大定律”，从需求与应用视角解码Token的成本效率与价值效益。
联想集团副总裁、中国首席战略官、中国技术管理委员会执行主席阿木
第一是“惯性定律”，Token单位成本长期下降成为确定趋势。
阿木指出，与信息革命时代的摩尔定律类似，Token的单位成本下降有三级推力：首先是芯片、能源和模型等基础技术的创新，持续提升单卡Token生产效率；其次是对模算电进行组合调优的“工程化”，形成如“超节点”和“Token工厂”的集群互联；最后是运行态的动态调度，即通过Token Hub进行端边云混合及分布式调度。依托这一规律，联想推出了万全异构智算平台V5.0与问天超节点解决方案，致力于从基础设施层极大压低企业的单位算力成本。
第二是“加速定律”，价值增长依赖“有效Token密度”。
阿木强调，要获得高价值的“有效Token”，仅靠把AI当工具是不够的，单位价值将随三大因素正向加速：一是“碳硅融合的密度”，即AI必须作为生产力深度嵌入并替代部分业务流程；二是“Harness工程深度”，即深入一线进行的智能体工程化开发；三是AI治理与配套到位程度，涵盖了ROI审计、知识治理与AI原生组织的建设等。为此，联想推出了AI Foundry与FDE（前置的开发交付一体化）模式，将专家的现场交付经验沉淀为自动化平台，帮助企业打磨超级智能体，将每一个Token精准转化为业务指标的提升。
第三是“奇点定律”，AI价值曲线将跨越成本曲线。
在早期阶段，企业往往面临“投入大于产出”的结构性矛盾：AI系统建设带来的算力与工程成本增长速度，高于业务价值释放速度。但随着模型成熟、应用规模扩大以及Token成本下降，系统将逐步进入临界点。
当价值增长曲线超过成本增长曲线时，企业将跨越所谓“AI价值奇点”，进入正向循环阶段：AI从成本中心转变为增长引擎，应用从局部试点走向规模复制，智能能力开始系统性创造增量价值。在这一过程中，不同企业的发展路径也呈现分化：数字化基础较好的企业更容易率先跨越奇点，而基础薄弱的企业则需要补齐数据与流程体系。
阿木进一步说道，从更宏观视角看，AI的潜在价值不应仅停留在效率优化层面，还应该延伸至医疗、科研、工程等复杂系统问题的突破，推动人类文明层面更大的创新。
结语每一次生产力革命，都会催生新的生产要素，也会建立新的价值尺度。围绕Token建立统一的计量体系、价值标准和商业规则，也将成为AI产业迈向规模化发展的关键一步。
凭借系统化的建设框架与持续落地实践，联想提出的Token经济“三大定律”为AI商业化提供了清晰路径。从基础设施降本到价值加速，再到奇点跨越，企业有望真正实现算力投入与业务回报的正向循环。未来，随着统一度量衡的建立和产业协同深化，Token普惠将不再是愿景，而是驱动智能经济高质量发展的现实力量。