计算机行业2026年中期投资策略：迈向Token经济新时代

Token成为AI时代核心经济单位

随着大模型进入推理时代，Token正从模型训练中的技术参数逐步演变为AI时代的核心经济单位。传统互联网时代关注的核心指标是流量、用户时长和点击量，而在生成式AI时代，产业链开始围绕Token展开重构。Token既是模型计算的基本单元，也是AI服务计费、算力消耗、Agent运行以及数据价值流转的核心载体。2026年3月GTC大会上，黄仁勋提出“Token经济学”，表示Token将是AI时代新的大宗商品，未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每瓦性能则成为商业变现的核心竞争力。

Token需求进入爆发阶段

推理模型正在成为Token消耗主力，AI推理需求进入结构性扩张阶段。OpenRouter数据显示，2025年以来，推理模型Token占比快速提升，目前已超过50%。这一变化意味着，大模型调用正在从传统“单轮文本生成”，逐步转向“多步推理+长链执行”的Agentic Inference阶段。相比传统聊天模型，推理模型在执行任务时需要进行思维链、状态维护、多轮反思以及工具调用，因此单次请求Token消耗显著增加。随着GPT-5、Claude 4.5、Gemini 3等推理模型普及，AI产业Token需求正从用户增长驱动，转向推理复杂度驱动。

“五层蛋糕”：Token经济时代的AI产业架构

AI产业正在从“模型竞争”进入“Token经济竞争”阶段。在2026年3月，黄仁勋在《AI is A Five Layer Cake》中提出，AI产业已经形成由能源、芯片、基础设施、模型与应用组成的“五层架构”。其核心逻辑是：AI工厂本质上是Token工厂，未来AI产业链的价值分配，将围绕Token生成、调度、传输与消费展开重构。

能源层决定Token生产上限。AI工厂的本质是电力到Token的转换系统。随着推理需求爆发，能源成本正在成为Token成本的重要约束，算电协同重要性持续提升。芯片层决定Token生成效率。推理时代，AI芯片竞争正在从训练性能竞争，转向Token生成效率竞争。GPU、XPU与推理芯片均围绕低成本、高吞吐Token生成进行优化。基础设施层负责Token传输与调度。光互联、IDC、云计算与高速网络构成Token流转体系。随着多模型与多Agent协同兴起，AI基础设施的重要性持续提升。

模型层决定Token智能密度。推理模型、多模态与长上下文技术发展，推动单位Token承载的信息量与智能水平持续提升。应用层决定Token消耗规模。Agent系统具备长链推理、Tool Calling与持续状态维护能力，Token消耗量显著高于传统聊天场景。AI Coding、自动驾驶、数字生物学等应用正成为Token需求核心来源。

生产Token：能源与芯片构筑AI时代生产力底座

算电协同是数字经济与能源革命深度融合的核心纽带，通过技术创新实现算力与电力的双向优化配置。政策层面，算电协同今年两会首次上升为国家顶层战略部署。2026年3月5日，第十四届全国人民代表大会第四次会议上，国务院总理李强在作政府工作报告时提出，“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展”。

xPU领域，CPU、GPU、TPU、NPU与ASIC是AI时代异构算力体系中的核心计算单元。AI推理与Agent爆发带动CPU产业链价值回归。Agent并不只是一个大模型，而是一整套围绕模型运行的智能体系统，其背后需要大量的I/O、任务编排、Memory管理、工具调用、浏览器交互、代码执行、数据库访问等外围运行能力。这些调度和执行工作，本质上主要运行在CPU上。随着未来Agent数量从几十万增长至数十亿，每一个Agent都会持续调用工具、派生Sub-Agent并进行任务协同，CPU承担的系统调度、数据搬运与运行时管理负载将显著提升。

流转Token：基础设施打造AI时代高速网络

光互联方面，AIDC高带宽/低损耗/高速互联需求，驱动光通信产业快速升级。光通信以光波作为信息传输的载体，以光纤作为信息传输媒介，具有高速率、大容量、抗干扰能力强等优势。近年来，人工智能大模型快速发展，需要高性能计算的支持训练，而采用分布式架构通过多个节点进行并行训练已成为通用做法。分布式的计算架构下，不同节点之间需要频繁同步模型参数，因此对光收发模块大带宽、低延时等性能提出了更高要求，推动高速光模块在数据中心快速落地应用。

云计算与IDC方面，全球科技巨头资本开支进入新一轮加速扩张阶段，AI基础设施成为核心投入方向。2024年以来，Microsoft、Google、Amazon、Meta与Oracle资本开支整体呈现持续上升趋势。2025年全年，五大云厂商的资本开支达到4489亿美元。截至2026Q1，Amazon单季度资本开支已达到432亿美元，Google达到357亿美元，Microsoft达到319亿美元，Meta达到198亿美元，Oracle则达到186.35亿美元。五大云厂商26Q1总资本开支达到1492亿美元，yoy+81%。

增值Token：模型进化提升智能密度

大模型持续迭代，国内外大模型厂商继续保持较高频率的模型更新节奏。智谱AI、MiniMax、DeepSeek、阿里千问、字节豆包等厂商均围绕文本、多模态、语音、图像及视频生成等方向推出新模型。从更新内容看，长上下文、多模态理解、Agent任务执行、推理能力及实时语音交互成为当前模型迭代的重要方向，同时模型对工具调用、复杂任务执行及生产力场景的适配能力也在持续增强。

AI Agent开始具备长期运行与自主执行能力。OpenClaw让大模型具备了本地操作系统权限和自主执行能力，在全球掀起“养龙虾”热潮。OpenClaw本质是一个自托管AI Agent Gateway网关，通过统一控制平面，将WhatsApp、Telegram、Slack等聊天渠道与Claude、GPT、DeepSeek等大模型连接，使模型能够调用本地工具、执行代码、操作文件系统并持续运行复杂任务。Hermes横空出世，自我改进型AI Agent生态进一步演进。截至2026年5月16日，Hermes GitHub Stars数已达到15.1万，接近OpenClaw的一半。与OpenClaw侧重于集成的广度不同，Hermes侧重于学习的深度，其核心在于深度记忆、自我改进和模型灵活性。

企业级AI平台加速落地。ChatGPT Enterprise是面向企业的托管式ChatGPT方案，它将企业级隐私和安全功能与集中式管理控制以及对高级ChatGPT功能的访问相结合。Gemini Enterprise是一个企业内部网搜索、AI助手和智能体平台，它利用组织内各处的数据源，通过生成式AI和智能体工作流赋能知识工作者。Claude Enterprise专为需要高级安全防护、合规控制以及可扩展人工智能的团队组织而设计。