芯耀
与非AI
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在中国，移动互联网流量红利见顶已是不争的事实。工业和信息化部数据显示，2025年我国移动互联网接入流量达3958亿GB，同比增长17.3%；但移动数据流量业务收入仅为6097亿元，同比下降3.1%。与之相对应，三大运营商营收增速集体跌破1%——中国移动0.91%、中国电信0.07%、中国联通0.68%。这一“增量不增收”的悖论表明，带宽与连接已彻底沦为“大宗商品”，传统以“比特（Bit）”为核心的流量计费模式边际收益急剧递减。
与此同时，大模型推理服务催生了新的计量需求。2026年3月，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上明确指出：“词元（Token）正在成为智能时代的价值锚点，是连接技术供给与商业需求的结算单位。”同期披露国内日均Token调用量已达140万亿，较2024年初增长超千倍。政策信号与市场规模的共振，使Token被视为继语音、短信、流量之后，运营商的“第四增长曲线”。
然而，从“卖比特”到“卖Token”并非简单的单位替换。正如移动梦网在2G时代解决了SP（service provider，业务提供商）的计费与分账难题，“Token经济”能否在AI时代复刻这一成功，取决于其能否在技术可行性与制度合理性上提供严密论证。本文试图回答三个核心问题。第一，Token为何（以及在何种条件下）能充当结算单元？第二，运营商的Token运营存在哪些可行路径？第三，中国移动在Token运营方面的技术准备及探索。
01Token：AI时代的通用语言与“价值原子”
要理解Token运营，首先必须深刻理解Token的本质。它绝非简单的文字切分，而是AI感知、理解物理世界与数字世界的统一接口。
Token的基本概念与核心特点
Token，中文官方定名为“词元”，是AI大模型处理信息的最小标准化单元，其核心特点体现在以下三个方面。
第一，最小可处理性。无论是连续的汉字、带空格的英文单词，还是复杂的代码片段，AI都必须先将其拆解为Token序列，才能进行后续的计算、理解和生成。
第二，语义完整性。一个Token并非无意义的字符碎片，而是一个承载了基本语义的单元。例如，“人工智能”在很多中文模型中被视为一个Token，因为它是一个高频、高语义密度的固定搭配。
第三，跨模态统一性。这是Token最具革命性的特征。在多模态大模型中，文字、图像、音频、视频等不同形态的信息，都被编码为同一维度的向量序列，即Token。这使得AI能够在一个统一的框架下进行跨模态的理解与推理。
简而言之，Token是将原始数据转换为AI大模型能够识别的数据向量格式，类似“01”二进制是给计算机识别的数据格式。
多模态Token：从“看”“听”到“理解”
如果说文本Token是AI的“文字感官”，那么多模态Token则是其“视觉”和“听觉”感官的数字化延伸。
在图像Token方面，一张图片被分割成若干个固定大小的“图块”，每个“图块”通过视觉编码器（如ViT）转换为一个高维向量，即一个图像Token。一张高清图片可能产生上千个图像Token。这些Token共同构成了AI对图像内容的内部表征。
在音频Token方面，一段语音首先被转化为频谱图，再被切分为小块，每一块经由音频编码器（如Whisper的Encoder）转换为一个音频Token。这使得AI能直接“听懂”声音的语义，而无需先转为文字。
在视频Token方面，视频是图像在时间维度上的序列。其Token化过程不仅包含每一帧的空间信息（图像Token），还通过时空编码器融入了帧与帧之间的动态变化信息，从而让AI理解动作、事件和因果关系。
多模态Token的出现，彻底打破了“信息孤岛”。AI不再需要为不同模态的数据设计独立的处理流程，而是通过一个统一的“Transformer（当前主流AI大模型的核心基础架构）大脑”进行端到端学习。这极大地提升了AI的泛化能力和智能水平，也为更复杂场景（如自动驾驶、工业质检、沉浸式交互）的应用奠定了基础。
总之，未来所有传感器数据都将被Token化，Token将成为AI感知物理世界的统一接口，决定着AI应用的广度和深度。
02 Token作为结算单元：技术经济基础与认知误区
可计费性的技术根源
Token是子词分词器（如BPE、SentencePiece、Tiktoken）输出的离散ID序列。Token之所以能成为计费代理变量，并非因为其本身具有“原子价值”，而是源于以下工程事实。
在固定模型、固定推理批次且启用FlashAttention优化的前提下，Transformer的推理成本可近似线性表示为序列长度（Token数量）的函数。
具体而言，推理过程分为Prefill（预填充）和Decode（解码）两阶段。Prefill阶段计算量与输入Token数呈线性关系，Decode阶段受限于KV Cache（Key-Value Cache，键值缓存）的读写与Attention（注意力）计算，其增量成本亦近似与新增Token数成正比。这使得Token数成为跨异构请求、跨不同模型家族的最小公分母计量单位。
值得注意的是，这种线性近似是为工程便利而非物理定律。不同模型对同一语义的输出Token数可能存在数倍差异，且系统提示词、少样本示例、缓存命中率均会显著改变边际成本。因此，严谨的表述应为：Token是当下Transformer架构下，可用性与可解释性平衡最佳的推理成本代理变量，而非智能价值的绝对度量。多模态Token在多模态AI应用中的实际效果，将决定未来Token计价的覆盖范围。
对“中文Token效率优势”的迷思
部分行业报告援引非学术来源，称“中文Token消耗量较英文减少25%~40%”，并以此作为中国运营商的天然红利。然而，最新的对照实验给出了更为复杂的结果。
有研究者基于SWE-bench Lite基准对DeepSeek-R1、Qwen2.5及Qwen3等主流模型进行了测试，结果表明中文并不必然更省Token。例如，在MiniMax-2.7模型中，完成相同编程任务的中文提示Token消耗量是英文的1.28倍，且中文提示的任务成功率普遍低于英文提示。另有研究者提出单Token保留率（Single-Token Retention Rate，STRR）评价指标，该指标证明，分词器的压缩效率高度依赖词汇表分配与语种特性，不存在普适的“中文优势”。
对运营商而言，更有意义的指标不是“某种语言的Token消耗”，而是单位服务请求的综合推理成本（Token数×算力单价×任务成功率）。盲目宣传中文节省Token，不仅缺乏学术支撑，还可能误导产品设计——若中文提示导致更高的拒答率或纠错成本，总拥有成本反而上升。
03 Token运营的三种路径：从管道增强到可信体系
运营商切入“Token经济”有三种差异化路径，其价值链站位与壁垒各不相同（见表1）。
表1 运营商Token运营的三种路径比较
路径A：管道增强型（Traffic-Plus-Token）
这是最直接的变现方式。例如，北京移动推出Token5.99元/次包，河南移动推出24.99元/月包（含1000万Token）。其逻辑是将Token视为流量的替代品，利用现有的话费账户体系完成支付。
该路径的优势在于渠道复用率高，可快速触达数亿个人用户。但致命缺陷在于价值链附加值极低：若Token仅是第三方模型API（application program interface，应用程序接口）的转售通道，运营商实质上仍是“二道贩子”。用户切换成本取决于模型本身而非运营商，一旦云厂商发起价格战，管道增强型套餐的利润空间将被瞬间压缩。
路径B：平台路由型（Platform Routing）
这是中国移动在“2026移动云大会”上重点发布的MoMA（Mobile Model Access，移动模型服务平台）模式，如图1所示。其核心是接入“超300款主流大模型”，通过算网大脑4.0实现Token的集约化调度与智能路由。
从双边市场理论看，运营商在此路径中扮演平台运营方角色，连接模型供给侧与开发者/政企用户需求侧。其价值在于降低交易摩擦：通过统一鉴权、统一计量、统一分账，破解中小开发者对接多家云厂商API的复杂性。这与移动梦网的逻辑高度相似——运营商提供计费通道，SP提供内容。
路径C：可信智能型（Trusted Intelligent System）
路径C是本文提出的核心观点，也是最具战略潜力的方向。它不再局限于“卖Token”，而是构建电信级智能“可信”基础。
边缘“可信”/可信数据主权：依托全国边缘计算节点可信算力，实现数据“不出厂/不出园”。原始数据在本地完成Token化语义提取与推理，仅将脱敏后的Token或结果回传。这满足了金融、政务、工业制造等领域对数据主权与网络安全等级保护的高要求，是互联网云厂商难以企及的壁垒。
可信鉴权：通过用户识别模块（SIM）/人工智能嵌入式用户识别模块（AI-eSIM）提供终端可信身份，Token消耗可绑定至设备级审计链，而非仅靠脆弱的“账号-密码”体系。
透明账单：将Token作为“第四项”并入月结（语音+短信+流量+词元），Token可查可算，极大降低了企业用户的采购审批复杂度。
单纯的Token套餐（路径A）无法改变管道化命运；只有当Token运营与路径C（信用体系）深度绑定时，运营商才能建立新的市场壁垒，这些壁垒包括（边缘）算力壁垒、数据可信壁垒、可信计费壁垒、透明计费壁垒，以及未来末端行业AI应用、个人AI应用的开发壁垒等。
中国移动推出了数字可信技术底座（TaaS-Trustworthiness as a Service，TaaS），由可信治理框架、可信治理能力、智能体可信空间等部分组成，如图2所示。
04 中国移动支撑Token运营的技术体系与实践
中国移动支撑Token运营的技术体系架构如图3所示。底层是IoD数联网，负责实现相关数据的互联互通，提供Token计算的原材料；九天大模型完成中国移动自身AI大模型的Token计算生产工作，MoMA融合外部AI大模型进行Token调度，借助MobileClaw等智能体促进Token消费；通过IoA智能体互联网进行海量智能体连接；最终通过九天全栈数智原生基座（AIOS）进行业务整合。
智能体是Token消耗的主体，未来各行各业的智能体可以通过中国移动的聚智智能体平台进行聚合。聚智平台提供了智能体的开发、测试、生产、运营环境，进而支撑Token的消费和运营。
当前，迫切需要解决海量智能体之间的互联互通问题。中国移动通过IoA智能体互联网，健全智能体之间能力管理、身份管理、权限管理等相关功能；同时借助电信网络，推进智能体之间寻址、协作等工作，以保证Token消耗在网络层面的互联互通。
截至2026年5月，三大电信运营商均已推出Token相关产品（详见表2）。当前，运营商的Token运营处于起步阶段，未来的计价模式（基于流量、价值、算力等）将更加多元，计费结算模式也将随之深化，核心目标是：以商业模式激活AI应用市场，进而带动Token消费。
05 “新梦网”类比的批判性审视
行业研究常将“Token经济”类比为“AI时代的移动梦网”。然而，这种类比若不加以批判性审视，极易导致战略误判。
移动梦网在本世纪初的成功，依赖三个充分必要条件的同时成立：其一，运营商垄断终端计费入口（SIM+话费代扣）；其二，内容极度碎片化，缺乏统一鉴权标准；其三，SP无力自建支付与分发渠道。反观如今“Token经济”环境，已不可同日而语，二者对比如表3所示。
Token运营不是移动梦网的简单复刻，而是其逻辑的升级——从“代收通道”升级为“可信智能体系”。运营商的核心价值不再是帮模型厂商“收钱”，而是帮政企及个人用户解决“数据不敢上云、算力无法复用、模型不敢乱接”的信任难题。
运营商的Token运营需要较移动梦网更深入一层，之前不必涉足互联网应用开发及推广环节，而今则要切入AI行业应用和个人应用的开发等环节。AI应用涉及行业与个人数据的整合、行业应用流程的梳理与整改，唯有真正破解行业客户和个人客户的现实痛点，才能使其看到AI的应用价值，进而推动Token消费市场的扩展。
06 挑战与制度约束
内生悖论：计量的不完备性
Token运营面临的制度挑战在于：同样一段业务语义，经由不同模型、不同提示词构造以及有无缓存等，消耗的Token数可相差数倍。用Token计费等于把“模型效率竞争”的外部性因素转嫁给用户，若监管不力，可能引发模型厂商通过“膨胀”系统提示词或链式推理来“合法多吃Token”。因此，可持续的Token运营必须叠加“效能锚”——单纯的“元/Token”定价是不完备的，须同时约定首Token时延、P99延迟、拒答率与准确率基准。
组织惯性：KPI的冲突
运营商传统的KPI（key performance indicator，关键绩效指标法）考核体系围绕DOU（Dataflow of Usage，户均移动互联网接入流量）与ARPU（average revenue per user，每用户平均收入）构建；而Token运营则关注消耗规模、生态系统内商品交易总额及用户留存率。在短期收入压力下，一线分公司倾向于推销路径A（简单叠加包），而非需要投入资源建设的路径C（高门槛的可信智能型方案）。这要求集团层面探索建立双轨考核机制，甚至容忍Token业务的长期亏损以换取生态壁垒。
本末关系：AI市场带动Token消费
Token运营的成功与否，取决于AI市场的发展情况。Token是助燃剂，AI才是根本。AI应用要渗入“千行百业”，让企业切实感受到AI带来的数智化价值，才能带动Token的消费和运营。
07 结论与展望
本文通过对“Token经济”基础的解构与运营商转型路径的分析，得出以下结论。
技术层面：Token之所以能成为结算单元，是因为Transformer推理成本在现有工程优化下可近似线性化为Token数的函数。运营商应避免陷入“中文Token更省钱”的营销误区，转而关注综合推理成本优化。未来，结合Token的价值内容进行计价探索，将是一个全新的研究方向。
战略层面：Token运营不是移动梦网的简单复刻，运营商若仅停留在“卖Token”（路径A），将无法摆脱管道化宿命，真正的转型在于构建“算网调度+边缘合规+可信计费”的可信体系（路径C）。未来，应提升行业和个人AI产品的丰富程度，以激活Token运营。
实践层面：中国移动通过九天AIOS基座、聚智智能体平台、智能体互联网、数字可信技术底座等，构建了Token运营的支撑体系，并逐步开启了Token计费体系的探索。
未来的研究将聚焦以下方向：其一，基于真实运营商数据的Token消耗弹性模型构建；其二，边缘推理场景下数据主权与模型性能的权衡分析；其三，Token的KPI考核机制对Token运营的影响。
本文刊载于《通信世界》2026年第7期；原文标题：《从“比特管道”到“词元运营”基础中国移动技术实践探索》。
作者：中国移动数智化部 段云峰 马田瑶 钟玮军 孙昊
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