先看数据。根据全球最大的 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 的统计2026 年二季度平台周度 Token 调用量从 4 月初的约 21 万亿飙升到 6 月 15 日的 46.66 万亿。三个月翻了一倍多。这不是某一个模型的爆发而是整个行业的集体加速。二季度三个月的逐周变化如下三个月从 21 万亿到 46.66 万亿翻了一倍多。作为参照2025 年 3 月同期这个数字只有 1.24 万亿来源OpenRouter / 每日经济新闻不到一年半增长超过 37 倍。这说明二季度的翻倍不是孤立的短期波动而是建立在一个已经持续高速增长的趋势之上。谁在消耗这些 Token答案是Agent智能体。招银国际研报指出以真实工作流执行为导向的智能体能力已成为本轮大模型迭代的核心方向。Agent 场景将成为 2025-2030 年 Token 消耗量增长的核心驱动力预计 2030 年全球 Agent 场景月均 Token 消耗量将超过 21 万万亿占全球 AI Token 消耗量约 84%。这句话翻译过来到 2030 年AI 消耗的 Token 里有六分之五是机器自己用掉的不是人用掉的。原因很简单——人和 AI 聊天一问一答消耗有限。但 Agent 不一样它接到任务后会自主执行多步骤操作搜索、调用工具、读文件、写代码、反复迭代。一个 Agent 任务消耗的 Token 可能是普通对话的几百倍甚至上千倍。OpenRouter 的数据也印证了这一点。他们将 Token 流量分为三类Agentic智能体、Mixed混合、Human人类。DeepSeek V4 上线后其 Agentic 类别的 Token 占比持续攀升成为增长最快的板块。国联民生证券的报告说得更直接「Agent 正驱动 Token 需求从人类驱动的线性增长转向机器驱动的非线性增长。」国产模型是增长主力在这波 Token 爆发中中国模型是最大的增量来源。OpenRouter 数据显示2026 年 2 月中国模型周调用量首次超过美国4.12 万亿 vs 2.94 万亿3 月中旬中国模型周调用量达 7.36 万亿连续三周超越美国5 月下旬中国模型周调用量达 9.22 万亿美国为 4.93 万亿6 月下旬中国模型周调用量达 20.39 万亿美国降至 4.25 万亿美国模型的 Token 份额从一年前的 72%跌到了 33%。6 月下旬全球调用量前三名全部是中国模型DeepSeek-V4-Flash4.66 万亿、小米 MiMo-V2.54.48 万亿、MiniMax M33.74 万亿。值得注意的是OpenRouter 平台的用户以海外开发者为主——美国用户占 47.17%中国用户仅占 6.01%。这意味着中国模型的调用量增长主要来自全球开发者的自主选择而非国内用户撑起来的。为什么国产模型能吃下这么多 Token核心就一个字便宜。以 DeepSeek V4 Flash 为例平峰时段百万 Token 输出价格约 ¥0.6。对比 Claude Opus 4.8 动辄数十美元的百万 Token 价格成本差距在一到两个数量级。对于需要海量调用的 Agent 场景价格就是决定性因素。Exponential View 创始人 Azeem Azhar 的话很实在「你并不总是需要一个诺贝尔奖得主来从收据中提取一个数字并放入电子表格中。」Token 经济正在成型Token 正在从技术术语变成经济概念。三件事同时在发生第一Token 成为基础设施计价单位。 北京宣布布局建设「Token 工厂」把电力、数据、算法打包按 Token 产出标准化算力。软通动力的「壹号词元工厂」日产 1.4 万亿 Token。英伟达黄仁勋提出「Token 经济学」把数据中心定义为生产 Token 的工厂。阿里成立 Token Hub 事业群围绕「创造 Token、输送 Token、应用 Token」构建生态。第二Token 定价开始分化。 DeepSeek V4 正式版引入峰谷定价——高峰时段9:00-12:00、14:00-18:00价格翻倍。这是大模型行业首次引入类似电力系统的需求侧管理机制。之前是所有人卷低价现在开始有人按供需关系定价了。第三Token 成为宏观经济指标。 国家数据局已将 Token 量纳入经济统计体系。证券研究机构开始把 Token 调用量作为衡量 AI 产业景气度的核心指标类似于互联网时代的 DAU日活用户。增长的另一面数字很好看但也有几个值得冷静思考的问题。算力供给跟不上。 东莞证券指出AI 算力需求端快速扩张的同时供给侧受制于 HBM 产能、先进封装吞吐量及电力基础设施配套等多重刚性约束短期边际增量有限全球市场陷入严重算力短缺引发算力涨价潮。Token 需求翻倍不代表算力供给能同步翻倍。Token 质量参差不齐。 研究机构指出当前生态链在 Token 质量度量方面仍不成熟。不是所有 Token 都等价——一个高质量代码生成任务消耗的 Token 和一个简单问答消耗的 Token价值完全不同。单纯用调用量来衡量产业景气度可能会高估实际生产力。Agent 的 Token 消耗存在浪费。 Agent 自主执行任务时往往需要大量试错迭代。ZPedia 对 Kimi K3 和 Qwen 3.8 的评测都显示模型在长任务中存在重复推理、中途崩溃后从头开始等问题这些都会产生无效 Token 消耗。增长数字里有多少是「有效工作量」目前没有公开数据能回答。写在最后46.66 万亿这个数字本身不复杂——它就是三个月翻了一倍。但背后的趋势值得认真对待AI 产业的重心正在从「谁的模型更聪明」转向「谁的 Token 更便宜、更稳定、更容易接入」。竞争的核心变量从参数规模和跑分变成了吞吐量、单价和生态粘性。这跟互联网时代从「谁的 App 功能更多」变成「谁的日活更高、留存更好」是同一个逻辑——技术成熟到一定程度后分发效率和成本结构决定一切。至于这个增长速度能不能持续、算力瓶颈什么时候卡住、Token 经济能不能真的变成水电煤一样的基础设施——这些问题的答案可能就在下半年的数据里。以上数据均采用与芯云token调取www.xinyuntoken.com/sign-up?aff… Kimi K3 或其他模型欢迎在评论区交流测试方法和结果