講真，Token翻譯成“詞元”,不如叫“黃仁勛”

“Token”這個(gè)詞，出現(xiàn)的頻率正越來越高。

3月17日，2026年的英偉達(dá)GTC大會(huì)上，黃仁勛在兩個(gè)小時(shí)的演講，提到了超過了70次Token。如果你看最近的AI相關(guān)的文章，會(huì)發(fā)現(xiàn)“Token”這個(gè)詞出現(xiàn)的頻率也極高。不少人把黃仁勛的演講，概括為“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)”來傳播。

我看到網(wǎng)上很多人都在討論，要是把Token翻譯成中文，該是什么？有人說叫“智元”，有人說叫“模元”，有人說叫“令牌”。直到前天（3月24日），國家數(shù)據(jù)局給起了個(gè)名字，叫“詞元”。

不過，滿屏的討論似乎沒能解答很多人的困惑。

這個(gè)Token到底是什么意思？它跟我有什么關(guān)系？

我理解，這種感覺，就像是千禧年時(shí)，很多人第一次聽到“互聯(lián)網(wǎng)”這個(gè)詞那樣。既興奮，又迷茫。感覺很重要，但又說不出到底有什么用。

不過，我有一個(gè)半開玩笑的看法，反正Token是個(gè)AI時(shí)代前幾乎沒人提到的新概念，那“詞元”這個(gè)翻譯，格局可能小了。不如叫它“黃仁勛”。為什么這么說？

別急，聽我用一個(gè)你絕對熟悉的場景，把這件事給你說明白。

01

Token，就像是電玩城的“游戲幣”

電玩城，我們大概率都去過。

那里面，有投籃機(jī)，有賽車，有拳皇，各種游戲街機(jī)，老板給它們標(biāo)上不同的價(jià)格。賽車火爆，想收5塊一次。娃娃機(jī)機(jī)器多，薄利多銷，想收2塊一次。投籃機(jī)玩的人也不少，3塊一次。

問題來了，怎么收費(fèi)呢？如果每臺(tái)機(jī)器都裝一個(gè)投幣口，只收現(xiàn)金，那得準(zhǔn)備多少零錢？老板和玩家都覺得麻煩。

于是，電玩城的老板們想出了一個(gè)辦法：

游戲幣。

首先，設(shè)定一個(gè)最小計(jì)價(jià)單位，比如說1塊錢換一個(gè)游戲幣。接著，所有的游戲全都用這個(gè)最小單位的整數(shù)倍定價(jià)，比如投籃3個(gè)幣，賽車5個(gè)幣，抓娃娃2個(gè)幣。

你看，問題解決。只要你一進(jìn)門先在柜臺(tái)換上50個(gè)、100個(gè)游戲幣，就能全場暢玩。更重要的是，如果沒花光，收好游戲幣，下回接著來。

只要你理解了電玩城游戲幣的邏輯，也就能看懂Token。

如果你去搜“Token”的翻譯，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，它的直譯就是“代幣”。

Token，就是AI世界里的“游戲幣”，用來計(jì)量AI幫你干活到底花了多少“智力”的最小單位。

你讓AI給你寫詩、分析財(cái)報(bào)、寫代碼，這些任務(wù)其實(shí)就跟在電玩城玩游戲一樣，都要付不同的錢，消耗不一樣的Token。

好了，我們知道了Token是AI世界的“游戲幣”。那么它能買什么呢？

02

Token，是“智力”定價(jià)的度量單位

買的是智力。

更具體地，Token就是一個(gè)給AI“智力”定價(jià)的度量單位。

什么意思？

過去，在工業(yè)時(shí)代，想搞建設(shè)就要先實(shí)現(xiàn)最基礎(chǔ)的“三通”：通水、通電、通氣。后來，到信息時(shí)代，多了個(gè)“通網(wǎng)”，變成了“四通”。到了AI時(shí)代，又多了一通：通智力。

這意味著，“五通”，正在成為未來商業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。

打好了基建，自然就要考慮開銷支出。每一個(gè)基礎(chǔ)資源，都有一個(gè)清晰、公認(rèn)的計(jì)量單位。

水，按“噸”算。電，按“度”算。網(wǎng)，按“G（流量）”算。那么，“智力”該用什么計(jì)量呢？答案就是Token。

今天，用來計(jì)量“智力”的“Token”，可以看作是AI時(shí)代的“度量衡”。

所以，未來判斷一家公司的營運(yùn)，除了用電量、用水量、服務(wù)器數(shù)量。或許可以加上一個(gè)問題：

你們公司一個(gè)月消耗多少Token？

聽到這，你可能會(huì)想，不對啊，我用的豆包、DeepSeek，從來不花錢啊。那我豈不是沒有消耗Token，也用上了AI？

其實(shí)，這恰恰是很多人對AI應(yīng)用在理解上的誤區(qū)。

擁抱AI的最終目的，是用它改造業(yè)務(wù)，而很多人僅僅是用AI聊天。

如果你打開DeepSeek的官網(wǎng)，會(huì)看到兩個(gè)碩大的按鈕。左邊，是最熟悉的窗口聊天，完全免費(fèi)。右邊，則是API接口，收費(fèi)。那里是企業(yè)“通智力”的入口，也是DeepSeek賺錢的地方。

那么，這個(gè)“智力”到底賣多少錢？

現(xiàn)在一般按照100萬Tokens來計(jì)價(jià)，我給它起了個(gè)名字，叫“一度智能”。目前的主流大模型公司，以輸入價(jià)格為例。比如DeepSeek V2，一度智能只要1元人民幣。豆包，0.8元。GPT-5.4，大約18元。Gemini 3.1 Pro，大約15元。

假如讓AI分析一篇1萬字的中文文章，大約要消耗8000 Tokens。DeepSeek要花0.8分錢，豆包0.6分錢，而ChatGPT大約要0.13元。差距大約有二十幾倍。

你看，國內(nèi)大模型的Token價(jià)格，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國外的。但是，在具體的功能上，國外主流大模型也確實(shí)厲害。

所以，如果你的業(yè)務(wù)追求量大管飽，就用國內(nèi)的。如果業(yè)務(wù)復(fù)雜追求性能，就用國外的。

當(dāng)我們真正開始計(jì)算Token成本，AI就不再是只會(huì)對話的玩具，而是一個(gè)嚴(yán)肅的生產(chǎn)力工具。

想讓企業(yè)“通智力”，就要把業(yè)務(wù)接上那個(gè)“API接口”。讓每一次Token消耗，都為你創(chuàng)造價(jià)值。

比如，客服。接入AI大模型的客服系統(tǒng)，能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)實(shí)時(shí)響應(yīng)，智能應(yīng)答。比如，設(shè)計(jì)。接入到公司內(nèi)的設(shè)計(jì)軟件，實(shí)現(xiàn)一鍵生成海報(bào)。

再比如，我們公司前陣子在內(nèi)部上線一個(gè)“編審系統(tǒng)”。就用的是大模型Claude，專門幫主筆改稿。

一篇寫好的初稿，直接粘貼丟進(jìn)去。它能從標(biāo)題到結(jié)尾，逐字逐句地給你分析。比如，認(rèn)知差夠不夠，要不再封裝幾個(gè)概念。比如，情緒足不足，要不再加點(diǎn)憤怒或者興奮。比如標(biāo)題好不好，再給你10個(gè)不一樣的參考。

很好用。但每條建議背后，都是Token，都是花出去的真金白銀。

這種把AI放進(jìn)具體業(yè)務(wù)的實(shí)踐，才是AI時(shí)代真正要做好的功課。

在5月16日的年中大課上，我還會(huì)更詳細(xì)、更具體地分享，我自己在“AI融入業(yè)務(wù)”這件事上的思考和經(jīng)驗(yàn)。

03

Token，是“智力”到“方案”的媒介

既然Token把“智力”明碼標(biāo)價(jià)，那么它到底是怎么運(yùn)轉(zhuǎn)的？

黃仁勛在GTC上提到了一個(gè)概念：Token工廠。

工廠，意味著Token已經(jīng)變成可以工業(yè)化、規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)出來的“工業(yè)產(chǎn)品”。

整個(gè)過程，可以被拆解為三層效率轉(zhuǎn)換。從下至上，層層遞進(jìn)。

第一層轉(zhuǎn)換，從煤到電。

傳統(tǒng)發(fā)電廠的核心任務(wù)，就是把煤這樣的能源，轉(zhuǎn)化為電力。它們要研究的，是怎么讓煤更高效率地燃燒，發(fā)更多的電。

第二層轉(zhuǎn)換，從電力到智力。

OpenAI、Claude這些大模型公司，就像是“二代發(fā)電廠”。只不過，燒的是“電”，產(chǎn)出的是Token。它們的競爭，是如何用更少的電，產(chǎn)生更多、質(zhì)量更高的Token。這就是黃仁勛提到過的“Token生產(chǎn)效率”的競爭。

方法有很多。比如在算法層面優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。比如在系統(tǒng)層面用上更先進(jìn)的推測解碼技術(shù)。比如在硬件和軟件協(xié)同層面降低能耗。當(dāng)然，這些技術(shù)細(xì)節(jié)不一定要懂。但你要知道的是，今天生成Token的成本已經(jīng)大幅下降。比如結(jié)合了MoE架構(gòu)和英偉達(dá)Blackwell平臺(tái)的優(yōu)化，讓生成Token的成本降低了20倍。

第三層轉(zhuǎn)換，從智力到方案。

好了，現(xiàn)在Token已經(jīng)從“二代發(fā)電廠”里源源不斷地往外冒。接下去的主角，成了AI時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家們。他們要解決的，是怎么用更少的Token消耗，做出更好的方案。

所以，這就像空調(diào)。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，同樣是制冷到18度，一級(jí)能效的就是比三級(jí)能效的更省電，更受消費(fèi)者歡迎。

因此，未來的創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家們，都成了“空調(diào)廠商”。比的是誰能用最少的電燒最好的飯，用最好的電把電視點(diǎn)亮。

這就意味著，“大模型領(lǐng)域”的競爭，幾乎已經(jīng)結(jié)束了。未來的競爭，可能不再是糾結(jié)用誰家的“電”，而是你打算用多少“電”，干怎樣的事。

于是，企業(yè)招聘條件也變了。黃仁勛在演講里做了預(yù)測：

未來，Token配額會(huì)成為薪酬的一部分。

就像現(xiàn)在公司配電腦、配手機(jī)一樣，以后還會(huì)給你配Token額度。比如，月薪2萬，每個(gè)月2000萬Token額度。有了Token，你的工作就越離不開AI。想要AI用得好，你就要不斷提高寫提示詞的水平。提示詞水平越高，Token的投入產(chǎn)出比就越高。

也許，Token也將跟對員工能力的評(píng)價(jià)掛鉤。

怎么用Token？打算用多少Token？這些，或許將成為每個(gè)企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者，要日思夜想的問題。

最后的話

好了。當(dāng)你理解了Token，就能看清AI世界的價(jià)值流動(dòng)。

但有意思的是，作為“Token經(jīng)濟(jì)”的創(chuàng)造者、親歷者，我們?nèi)祟愖约海瑓s常常在算一筆筆糊涂賬。

舉兩個(gè)例子。

比如，我們在古巴的時(shí)候，看到很多人花130美金買一根雪茄，眼睛都不帶眨一下。因?yàn)檫@根古巴雪茄太稀有，買回去很有面子。但是，你建議他花20美金訂閱一個(gè)月的ChatGPT會(huì)員，他很可能猶豫半天，覺得“這錢沒必要花”。

你看，這就是糊涂賬。他寧愿為了感官享受而支付高價(jià)，卻不愿意投資一個(gè)24小時(shí)待命、可能產(chǎn)出價(jià)值千金創(chuàng)意的AI。

再比如，很多老板喜歡動(dòng)不動(dòng)就拉一群人到會(huì)議室開會(huì)，但他從來都沒有算過，光是開會(huì)要花掉多少成本。

我們簡單算一筆賬。假如有20個(gè)人開會(huì)，平均月薪1萬元，那么按21個(gè)工作日，每天8小時(shí)算。這一小時(shí)會(huì)議的成本就是1200元。換算一下，如果一周開三次會(huì)，一個(gè)月的會(huì)議成本夠20個(gè)人用ChatGPT整整3個(gè)月。

這也是糊涂賬。他舍得花時(shí)間拉大家開會(huì)，卻不舍得把真金白銀換成ChatGPT、DeepSeek的Token。

想想看，要是大家都能算明白這筆賬，那得省下多少時(shí)間成本、人力成本。可為什么那么多人都算不清？

我想，可能很多人還沒有意識(shí)到，Token正在近乎全面地影響企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)。

未來，衡量一家企業(yè)的經(jīng)營情況，要把Token成本，和用電量、人力成本放到一起看。從這個(gè)數(shù)字，看你的Token消耗、看你用AI產(chǎn)出了多少好用的解決方案。如果看不到這個(gè)數(shù)字，你就永遠(yuǎn)感受不到AI對業(yè)務(wù)的真實(shí)價(jià)值，更不會(huì)真正投入。

發(fā)現(xiàn)了嗎？Token不僅僅是個(gè)新鮮的技術(shù)詞匯，而是AI時(shí)代的“度量衡”。

過去，電的普及用了將近100年，才從工廠走進(jìn)千家萬戶。可Token的滲透速度顯然快得多，它不需要鋪設(shè)物理管道，只需要一個(gè)API接口。交付方式的改變，讓它迅速從一個(gè)生僻的術(shù)語，變成深入文明毛細(xì)血管的基本單位。

偉大的發(fā)明家定義單位，偉大的技術(shù)定義時(shí)代。

Token，很像工業(yè)時(shí)代的瓦特、電力時(shí)代的安培，有了些劃時(shí)代的意義。既然瓦特、安培留在了燈泡、電路里，也許，我們可以干脆大膽些，把那個(gè)讓Token成為AI時(shí)代最小單位的人的名字，留在我們的賬單上。

開個(gè)玩笑，不然，我們把度量智力的單位，直接叫“黃仁勛”吧。

以后老板給員工發(fā)福利，就可以直接說：

“這個(gè)月表現(xiàn)不錯(cuò)，獎(jiǎng)勵(lì)你2000萬黃仁勛，加油干！”

觀點(diǎn)/ 劉潤主筆/ 海鹽編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

這是劉潤公眾號(hào)第2896篇原創(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán)，禁止任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人抓取本文內(nèi)容，用于訓(xùn)練AI大模型等用途

PS：

這段時(shí)間大家對Token的熱烈討論，折射出我們面對AI時(shí)的共同心態(tài)：興奮、又有點(diǎn)焦慮，不知道究竟該干點(diǎn)什么。

我有個(gè)判斷：在見證了這些年大模型能力的瘋狂內(nèi)卷后，我們都知道，2026，正式來到了AI技術(shù)的落地之年。許多積累多年的真問題，終于等來了解決它的新技術(shù)。創(chuàng)新的火焰，就這樣被點(diǎn)燃。

這幾個(gè)月，我看到了大量優(yōu)秀的技術(shù)落地案例。實(shí)在等不到年底年度演講和你分享。所以，5月16日，我將在上海影城1000人的大劇場。與你分享【劉潤·年中大課】。今年的主題就是：

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5月16日，我們不見不散！