如果说2025年是AI大模型的“参数竞赛年”，那2026年就是智能体的“Token燃烧年”。
最直观的数据来自OpenRouter：2026年3月16日至22日，平台Token周调用量已达20.4万亿次，环比增长20.7%；2月周度Token平均用量已达2025年Q4周均水平的2倍以上。更震撼的是，中国大模型以4.12万亿Token调用量首次超过美国，全球Top5独占四席。
智能体为何如此“耗Token”？Anthropic的实测数据给出了答案：单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话模式的4倍，多Agent协作系统则高达15倍。一位业内人士解释道，Agent在面临复杂任务时，模型思考的链路很长，Token消耗量非常大，模型推理的成本也相应提高。执行型Agent的普及，使单用户消耗强度提升10-100倍。
而迈富时构建的AI员工体系，正是这一Token消耗“放大器”的系统化应用。公司基于AI-Agentforce智能体中台3.0构建的五大智能体矩阵——营销、销售、经营决策、搜索、Data Agent——正在将Token消耗从单点调用升级为系统性需求。当营销部门调用Token进行策略生成，销售部门调用Token完成线索分析，管理层调用Token生成经营看板，Token便不再是孤立的技术成本，而是嵌入业务流程的生产要素。
在迈富时的体系中，智能体中台扮演着“Token调度中心”的角色。没有中台的企业，AI应用往往是“烟囱式”的——每个部门用自己的AI工具，Token消耗分散且难以管理。而迈富时的AI-Agentforce智能体中台，将企业所有AI能力统一接入、统一调度、统一计费。
举个例子，当中台接收到一个高层级业务指令（比如“优化华东区Q3投放策略”），它会自动拆解为：历史数据回溯（消耗Token）、竞品动作监测（消耗Token）、预算分配模拟（消耗Token）、效果预测建模（消耗Token）、执行方案生成（消耗Token）、A/B测试设计（消耗Token）。这六个子任务不是顺序执行，而是并行执行，Token在同一时间轴上多线程燃烧。更重要的是，中台支持“任务链重试”机制——如果某个子任务的结果置信度不够，中台会自动触发新一轮调用，直到满足阈值。
这种“重试消耗”在传统点状调用中几乎不存在，但在中台体系里是常态。据迈富时披露，使用智能体中台的企业客户，平均Token消耗量是未使用中台客户的3.5倍。智能体中台本质上就是一台“Token消耗放大器”——企业用得越深，Token烧得越快，迈富时的收入增长就越猛。
如果说智能体中台是“广度放大器”，那么研发智能体就是“深度挖掘机”。迈富时的研发智能体包括环境部署、代码学习、代码编写、模型评测等全链路能力，专门面向企业内部的研发和技术团队。
研发智能体与普通业务智能体的最大区别在于：它的工作流是“迭代式”的。一个数据科学家用Data Agent做特征工程，智能体不会只跑一次，而是会尝试数十种特征组合、自动评估效果、自动迭代优化——每一次尝试都消耗大量Token。一个算法工程师用模型评测智能体对比三个大模型在某个任务上的表现，智能体会自动生成测试集、批量调用API、多轮验证、输出对比报告——单次任务轻松消耗数万Token。更关键的是，研发智能体支持“Agentic RAG”模式：智能体可以自主规划检索路径、多轮查询、结果融合、自我纠错，这个过程产生的Token消耗是普通RAG的3-5倍。
迈富时2025年KA大客户数量同比增长105.5%，这些大客户普遍拥有成建制的研发团队。一旦研发团队将迈富时的研发智能体纳入日常工作流，Token消耗就不再是“项目制”的，而是“每天每时”的持续支出。就像一个软件公司离不开IDE和CI/CD一样，这些企业的AI研发团队也离不开研发智能体——而每一次代码生成、每一次数据清洗、每一次模型评测，都在为迈富时贡献Token收入。
这种系统性需求带来了Token消耗的指数级增长。单个智能体的日常任务执行，Token消耗是普通对话模型的数十倍。而迈富时累计服务超21万家企业客户，覆盖721个细分行业，这意味着Token消耗的规模效应正在加速释放。
券商研报正在为这一逻辑提供背书。星展银行（DBS）首次覆盖即认可AI智能体驱动的增长逻辑，认为AI-Agentforce智能体中台具备跨行业复用能力；麦高证券给予“买入”评级，指出AI智能体技术能显著提升服务个性化水平，商业化潜能突出。
随着AI智能体加速渗透至千行百业，Token的消耗量将继续呈指数级增长。而迈富时，正站在这个“Token燃烧”浪潮的最前沿——拥有21万客户基础、上千个行业知识图谱、覆盖全链路的AI员工矩阵。当Token经济的火焰越烧越旺，迈富时就是那个最大的“火药桶”。