隨着年初集體吹響Token（詞元）運營轉型號角，運營商如何落地這一新興產業，備受外界關注。

　　在近日福州舉行的第九屆數字中國建設峯會智能雲生態大會上，中國電信首次將「Token經營」從行業熱詞推進到了可執行的業務框架。中國電信董事長柯瑞文提出，智能雲體系就是Token經營體系，Token經營的本質不是簡單的資源計費，而是要把Token封裝成用戶可感知的高質量AI服務。同時，中國電信總經理劉桂清則進一步判斷，產業分工和價值分配模式正被「以Token為核心的新型經營模式」重塑。

　　「Token經營的本質就是為用戶提供AI服務。」柯瑞文在現場明確指出，中國電信已推動企業戰略由雲改數轉向雲改數轉智惠升級，構建完成「L」形能力佈局的「五位一體」智能雲體系，為Token經營築牢基礎。

　　具體來看，中國電信此次把「Token經營」拆成了算力、數據、模型、應用四個層面來推進。其中，在算力（IaaS）層，中國電信強調，將從基礎算力底座升級為AI原生算力底座；在平台（PaaS）層，則通過「息壤」算力互聯調度平台2.0和Triless架構提升資源調度效率；在數據（DaaS）層，匯聚高質量基模訓練數據並打通自有、開源和第三方數據集；在模型（MaaS）層與應用（SaaS）層，則把星辰大模型、行業大模型和標準化AI產品串聯起來，形成面向不同場景的一體化服務能力。

　　據中國電信官方披露的數據，其自有+接入智算總規模目前已超過91EFLOPS，DaaS層匯聚超20萬億詞元（Token）的高質量訓練數據，對內累計賦能降本超過20億元。

　　更值得關注的是，中國電信這次並沒有把Token停留在「模型調用次數」上，而是把其做成了一個可運營的平台。在此次峯會上，中國電信正式發布了星辰TokenHub運營服務平台1.0，填補了國內一體化Token運營服務的空白。該平台具備多模型聚合與智能路由、自研與生態智能體納管兩大核心優勢，可自動匹配最優模型，實現Token的智能調度與端到端交付，讓Token從單純的模型調用資源升級為可運營的服務載體。目前，該平台已支撐AI通話、星小辰交互助手等多場景產品，實現「一點接入、全網複用」的服務能力，為個人、家庭及行業用戶提供便捷的AI服務。

　　這一佈局，正是當前國內Token經濟爆發式發展的一個縮影。據IDC在其2026年AI與自動化預測中指出，企業對AI的關注點正在從模型能力轉向實施路徑、治理能力和長期可控性；其同時預測，到2027年，65%的中國組織將採用複合AI，到2029年，75%的頂級AI驅動中國企業會使用更先進的多工具架構來動態管理模型路由。IDC的判斷說明，未來競爭的關鍵，已經不只是「誰有模型」，而是誰能把模型、路由、治理和交付組織成一條穩定的生產線。

　　國內產業的增量空間同樣在變大。中國信通院發布的《人工智能產業發展研究報告（2025年）》（以下簡稱「報告」）顯示，2024年我國人工智能核心產業規模已突破9000億元，按年增長24%，2025年預計突破1.2萬億元，截至2025年年底我國人工智能企業數量已超過6000家。報告還指出，隨着智能體、具身智能等快速發展，人工智能正在加速從「能思考」向「能實幹」轉變。這樣的產業背景，也為運營商從連接服務商向AI服務商轉型提供了更大的想象空間。

　　目前，Token需求的升溫，在企業側已露端倪。今年1月，智譜董事長劉德兵受訪時曾披露，公司日均Token消耗量已達4.2萬億，據其表示，Token價格下降與算力成本、國產化適配不斷改善有關。而對行業而言，這些信號表明，Token不再只是技術概念，而正在成為衡量AI使用強度和商業化成熟度的重要指標。

　　縱觀此次中國電信的Token落地路徑，通信產業分析師周桂軍向《中國經營報》記者表示，其核心獲在於，Token經營不是賣「模型入口」，而是賣「AI結果」。因此，其把算力調度、數據治理、模型服務、智能體運營、交付運維和安全防護一起打包進智能雲體系，並強調要依託全國一體化算力網、FDE隊伍、開放生態和AI安全能力，去承接千行百業對AI應用的規模化需求。

　　展望未來，柯瑞文表示，隨着大模型推理Token消耗下降和國產算力調度能力增強，「更好用」且「用得起」正在推動人工智能投入意願上升，並加速商業閉環。

　　而針對當前AI產業發展新形勢，柯瑞文也提出三大判斷：智能體應用加速向「任務執行主體」轉變，Token成本下降推動需求爆發式增長，產業規模化發展迫切需要集成智能服務銜接供需。基於此，中國電信明確了下一步三大重點：深化智能雲體系建設，推動Token高效生產、分發與應用；深化企業改革開放，打造領先AI服務商；強化AI安全治理，保障Token經營全生命周期安全。「只有將Token封裝成用戶可感知的高質量AI產品服務，才能真正發揮其價值潛力。」柯瑞文強調。

　　公開市場數據顯示，在模型能力逐步接近的背景下，國產大模型在Token定價上具備顯著優勢。以典型產品對比來看，部分國產模型的調用價格僅為海外主流模型的約1/6至1/20，個別場景下差距甚至更高。這一成本優勢主要來源於算力效率提升與電力成本較低，使中國在Token經濟體系中具備較強競爭力。而隨着國內Token應用逐步覆蓋工業、金融、醫療、政務等重點領域，AI將有望真正成為拉動經濟增長的新引擎。

（文章來源：中國經營報）