中国词元工厂发展全景洞察与深度分析报告（2026）

词元工厂：AI基础设施从算力租赁向智能产出范式跃迁

人工智能产业正经历从模型训练为中心向推理应用为核心的深刻范式转移。AI智能体在全球范围内的加速渗透，催生了对海量词元需求的急剧膨胀，词元开始替代浮点运算次数成为衡量AI能力供给与消耗的新度量衡。截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破140万亿，较2024年初增长超过1400倍。中国模型的词元消耗量已占全球市场的54.1%，在编程场景中占比高达67.6%。在此背景下，英伟达首席执行官黄仁勋于2026年3月GTC大会上首次提出词元工厂概念，将其定义为将电力与数据转化为词元的算力数据中心，并提出收入等于每瓦词元数乘以可用千兆瓦数的核心公式。

政策框架：从概念认可到制度体系化构建

国家部委层面已形成多维度的政策支撑框架。国家数据局2026年6月印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》首次在国家顶层设计中纳入词元相关制度安排，提出探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础、可量化可定价的数据价值体系。工业和信息化部等七部门联合印发的行动方案明确要求提升平台企业词元普惠服务能力，面向中小企业共性需求优化智能体服务。北京市经济和信息化局则从需求侧发力，支持企业采购并消费词元开展人工智能应用，对符合条件的企业根据实际使用Token情况给予资金支持。

地方政府层面呈现差异化创新格局。广东省提出到2027年底成为全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽的目标，系统推进词元工厂建设与词元交易体系建设。陕西省推动共建丝路词元工厂，服务丝绸之路经济带数字化转型。云南省依托绿电与跨境优势，推出低至9.9元每月的个人词元套餐，推动AI服务走进全民日常。武汉市硚口区发布全市首个Token经济专项政策，形成政策、工厂、社区微生态闭环。

技术架构：分层解耦与系统级优化

词元工厂的技术架构呈现分层解耦特征。基础设施层聚焦异构算力池化与存储架构创新，领先厂商构建兼容多元国产芯片的异构算力池，并通过以存换算架构突破显存墙瓶颈，将KV Cache智能调度至不同层级存储介质。模型优化层核心在于推理阶段解耦与异构混合推理，PD分离架构将预填充与解码阶段拆分至不同计算节点，利用芯片特性差异实现系统效率提升。平台服务层承担智能调度、统一部署与全链路可观测功能，将底层资源封装为稳定易用的服务。面向AI智能体的原生服务能力成为演进方向，涵盖毫秒级启动的沙箱环境、持久化记忆与状态管理、工具调用与外部系统集成、多智能体协作编排等关键能力。

产业生态：多元主体竞合与模式分化

中国词元工厂形成国有企业、民营企业与电信运营商三大主体协同格局。国有企业以安全可信为核心定位，北京数据集团发布的京算Token工厂是北京市首家国资词元工厂，具备PD分离智能调度、全栈推理加速、异构算力统一调度等七大核心能力，按Token消耗交付标准化API。民营企业覆盖技术创新全链条，软通动力北京壹号词元工厂一期规划日产能达1.4万亿Token，硅基流动作为第三方MaaS平台代表已上架超150款模型，是石科技拓元系统兼容10余种国产芯片实现日千亿级Token吞吐量。

电信运营商凭借网络覆盖与用户基础成为关键组织者。中国电信构建星辰TokenHub运营服务平台，启动预估规模超160亿元的Token工厂生成能力服务集中采购。中国移动将Token定义为连接算力、模型、应用与用户的通用货币，浙江公司打造浙南Token工厂聚合300多款主流大模型。中国联通推出联通星罗Token服务平台，创新构建Agent加Token加AI云一体化服务范式。

业务模式从通用基础设施向行业专用与智能体原生服务演进。通用基础设施模式聚焦规模化Token生产，行业专用模式注入垂直领域知识与数据实现价值定价探索，智能体原生服务模式将Token生产与智能体执行深度集成，提供端到端数字员工服务。

全球比较：差异化路径与能力互补

北美地区以技术创新与资本驱动为核心，Nebius通过收购Eigen AI获取顶尖推理优化算法，构建全球生产级AI推理标杆。欧洲地区呈现强合规导向，形成许可型分布式账本技术路径与金融机构主导的联盟化模式，迅策科技与Lutech集团合作开发符合欧盟数据主权要求的场景Token工厂。中东地区以国家战略驱动，阿联酋计划通过星际之门数据中心生产60万亿AI词元，将AI词元视为智慧原油。澳大利亚依托清洁能源优势吸引全球资本投入绿色算力工厂建设。

中国相较国际同行，在规模化市场、国产化算力适配与成本优势方面表现突出，但在原创模型与基础框架方面仍存差距。未来竞争将围绕成本控制、安全合规、行业深耕与智能体原生服务能力展开。

战略前瞻：构建开放生态与标准化体系

词元工厂发展面临技术异构、成本高企、安全合规与生态共识等多重挑战。技术层面需兼容多种国产芯片并适配智能体时代基础设施需求；成本层面Token需求指数增长与算力供给线性增长矛盾突出；安全合规层面数据主权意识高涨要求本土化技术体系；生态层面需突破标准化之难与培育市场共识。

对市场参与者，基础设施提供商应坚持开放生态战略并持续投入全栈技术优化，模型厂商聚焦造脑能力创新与行业深度结合，算力持有方从资源租赁商向智能服务运营商转型，行业企业用户以业务价值为导向循序渐进引入AI能力。对监管与政策制定者，需加强顶层设计与战略引导，加快构建词元标准化体系与交易规则，夯实基础设施鼓励技术创新与普惠服务，完善数据要素制度与安全合规框架，强化复合型人才培养与生态培育。