日前，在上海舉辦2026世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高級別會議（WAIC）期間，看不見摸不著卻無處不在的Token，成為貫穿所有論壇與展臺的核心主線。從沙特政府機構在Minimax展臺前的詳細諮詢，到中外專家對「智能體爆發拐點」的共識，無不指向一個根本變化：中國AI正從「聊天」走向「幹活」。中國工程院院士鄭緯民在接受《環球時報》記者專訪時表示，智能體爆發的拐點已至，行業正從「模型訓練工廠」邁向「Token生產工廠」。隨著中國大模型在技術、成本與市場方面取得多重突破，一條清晰的「Token出海」路徑已經顯現。
  Token消耗越多，AI就越強嗎？
  Token是大模型處理資訊的最小資訊單元。根據國家數據局公佈的數據，2024年初，中國日均Token調用量為1000億；至2025年底，躍升至100萬億；今年3月，已突破140萬億，兩年增長超千倍。鄭緯民認為，這個數字背後有一個根本性的變化：AI的工作方式變了。
  他舉例稱，過去，大模型處理的是簡單問答。比如用戶問「北京到上海有幾種交通方式」，模型回答「汽車、火車、飛機」，消耗的Token很少。但現在，Agent（智能體）出現並且要真正做事。比如「去廣州出差三天，把飛機票買好、旅館訂好、每頓飯在哪吃都安排好」，一個Agent要完成上述任務，需要多次調用大模型，還要查詢航班資訊、酒店預訂等各種數據。「這一過程消耗的Token可能是原來簡單問答的10倍、100倍甚至1000倍。」鄭緯民總結，Token消耗量的暴增，本質上是AI從「聊天」走向「幹活」的必然結果。
  那麼，Token消耗量高，是否意味著幹的活多？業界對此有多種討論。百度創始人李彥宏今年提出「DAA」（Daily Active Agents，日活躍智能體）論，嘗試為AI時代定義一套新價值衡量標準——核心是看每天有多少智能體在幫人幹活並交付結果，而不是看消耗了多少Token或有多少活躍用戶。
  在WAIC期間，國際數據公司（IDC）發佈行業首份《DAA研究報告》，報告顯示，全球活躍Agent數量2025年是2860萬個，預計2026年達到7940萬個，2030年增長到22.16億個。報告認為，當全球Agent爆發，DAA將成為全球觀察智能經濟、衡量AI生產力的重要座標。
  鄭緯民認為，DAA是比Token更科學的衡量標準，是對Token認識的一個進步。他舉例稱，如果一個老闆考核員工的標準是「誰消耗的Token多，誰的工資就高」，那它顯然不合理。對於Token的衡量體系需要更全面，Token消耗多，不一定產出好結果。而用DAA來衡量，至少更接近「做了多少事」這個目標。
  中國業界正向「全面國產化」發展
  《日經亞洲評論》近日報導稱，印度企業正越來越多地採用DeepSeek、阿裏巴巴等開發的中國大語言模型。印度用戶評價，美國模型價格昂貴，而且很多基礎性工作根本用不著它們。
  鄭緯民認為，衡量Token「值不值錢」，至少看四個指標：延遲時長，從提問到產生答案，時間越短品質越好；吞吐量，每秒鐘產生Token的數量越多、回答越流暢越好；併發能力，同時服務越多用戶越好；安全穩定性，能安全輸出、系統可靠性越高，Token越貴。
  他進一步舉例稱，如果問一個問題，大模型系統5分鐘後才開始回答，這種Token不值錢。如果一秒鐘只能蹦出幾個Token，回答斷斷續續，也不值錢。反過來，延遲短、吞吐量大、併發能力強、安全穩定——這樣的Token就是高質量的。
  鄭緯民表示，決定Token品質的核心是算力基礎設施。在這一方面，中國業界正向著「全面國產化」邁出堅實步伐。27日，國產存儲晶片龍頭長鑫科技正式登陸上交所科創板，直接登頂A股總市值榜首，引發全球市場關注。
  據鄭緯民估計，大概再過一到兩年，「如果長鑫科技等國內存儲晶片廠商能把HBM（高帶寬記憶體）做好，屆時就可以實現大模型輸入和輸出階段全部國產化」。
  大模型出海的三個必要條件
  在19日的上海世博展覽館中國大模型公司Minimax展臺，一個沙特官方團隊在翻譯的帶領下詳細諮詢Minimax H3大模型的功能。Minimax工作人員表示，WAIC期間，日本、韓國、西班牙以及中東國家的參會者，前來諮詢大模型的非常多。
  目前，包括Minimax在內，已有多家中國公司的大模型成功進入了海外開發者和企業的視野。一個被廣泛引用的數據是：2026年2月，在全球模型聚合平臺OpenRouter上，中國大模型的單月Token調用量歷史性地超越了美國。
  幾個月前，中國大模型調用量還不明顯。鄭緯民告訴《環球時報》記者，大模型出海主要用於編程，但國產大模型當時普遍存在一個問題：編不了複雜軟體。現在情況正在改變，尤其最近一兩個月，國內大模型的編程能力有了明顯提升，有些已經和美國主流大模型基本相當。這就滿足了出海的第一道門檻——大模型本身的編程能力要足夠強。
  但要真正實現出海，還需要同時滿足另外兩個條件：Token工廠要產出高質量Token，輸入處理階段計算快、輸出生成階段記憶體快，兩者都好，產出的Token才是高質量的；價格要合適，要有性價比優勢。鄭緯民認為，上述條件都滿足後，中國「Token出海」就會迎來爆發。
  在WAIC展臺上，Minimax工作人員繁忙接待海外客戶諮詢的景象，正是中國大模型加速出海的一個生動注腳。而在這場技術變革的浪潮中，一個更貼近每個人的問題也隨之浮現：當AI能力越來越強，尤其是編程門檻被大幅拉低後，年輕人特別是電腦專業的學生，該如何應對？
  對此，鄭緯民在WAIC期間參與嗶哩嗶哩（B站）「AI會客廳」直播時提出，AI讓「人人都可以寫軟體」成為可能，這恰恰是巨大的利好——過去需要團隊協作的複雜工作，現在個人就能高效完成，極大地解放了生產力。
  但這並不意味著電腦專業失去了價值。鄭緯民指出，AI目前能編寫的主要是普通、不太複雜的軟體，而真正的價值高地屬於那些懂系統、懂體系結構的高端人才。他們能提出關鍵的優化要求，讓軟體從「能用」蛻變為「好用」。
  「如果你能上985、211的好學校學電腦，大膽去學。你的價值不會被AI替代，反而更高。如果你只能上普通學校的電腦專業，不如去學一個其他專業，把本專業學好，再結合AI工具來編程，價值更大。」鄭緯民表示，AI時代，提問能力就是核心競爭力，把本專業基本知識學扎實，才能用好AI這個放大鏡。
  （楊沙沙／文）