Token变现与流量变现的差异及关联分析

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Token（词元）是模型计算的最小信息处理单元。随着生成式人工智能和智能体的普及应用，Token消耗量呈指数级增长。国家数据局数据显示，中国日均Token调用量到2026年3月已超过140万亿，相比2024年初的1千亿增长超1000倍，相比2025年底的100万亿，仅三个月内又增长超40%。Token既是智能服务商业变现的度量衡，也是驱动网络流量增长的新动力。本文将对To C市场Token变现与流量变现的差异以及Token增长对流量增长的驱动作用进行分析。

引言

人机交互使用的信号从模拟信号、数字信号，发展到语义信号，计费单元也随之以时间、比特为主逐步扩展到以Token为代表的模式。近期，国内运营商在2025年度业绩说明会上密集提及Token，积极推动Token经营。流量（本文特指移动数据流量）与Token分别是衡量“连接”与“智能”的核心计量单位，二者虽都具备可量化、可计费属性，但在计量标准化程度、变现普及度、变现逻辑、运营侧重点方面存在差异。同时，Token的实时生成和消耗是流量进一步增长的重要驱动力。

Token变现与流量变现的差异分析

（一）计量标准化程度不同：流量计量“透明可见”，Token多为“隐性封装”

二者同为计量单位，但标准化程度不同。流量如同“透明管道”，标准化程度高，其消耗量与文件大小、应用类型、上网时长等直接相关，易于用户计算和查询，因此可直接按量定价。Token则更像“黑箱智力”，其消耗量受任务类型、模型能力、分词规则、提示词质量等多种因素动态影响，全行业缺乏统一标准，用户很难理解和接受直接按Token计费。因此，当前市场的普遍做法是将Token作为底层计费逻辑，在用户界面“转译”为其他更易理解的计费形式。比如分档订阅，按模型使用额度、内容生成质量等划分档位；按量计费，按生成图片、视频的数量收费；增值会员，按AI功能权限区分等级。

（二）变现普及度不同：流量已实现普遍变现，而Token在To C市场变现尚未成熟

国内大多数AI2C应用仍以免费模式吸引用户，仅极少数实现商业变现。风投机构Menlo Ventures发布的《2025年消费者AI现状报告》显示，截至2025年6月，全球约18亿用户使用过AI应用，其中付费用户仅3%。成功变现的AI应用通常具有两个特点：一是模型能力突出，在语义理解精度、内容生成质量、多模态交互能力、复杂任务处理等方面具有显著优势；二是服务价值显性，作为生产力工具，深度嵌入办公、创意设计等具体场景，真正帮用户提质增效。

（三）变现逻辑不同：流量变现路径独立直接，Token变现依赖上层AI应用

流量因其与上层应用解耦，具备管道属性，用户无论是刷视频、聊微信或是逛网页，都需要为网络连接买单；而Token变现看似是用户为算力消耗买单，本质是为AI应用解决实际问题的成效买单，因此无法脱离上层应用。

（四）运营侧重点不同：流量重“规模”运营，Token重“价值”运营

流量依托网络规模效应，边际成本相对较低，运营侧重点是“以量获利”，通过提升用户上网总时长、增加大流量应用的使用频次实现规模盈利；Token所依托的算力基础设施弱于通信网络的规模效应，且运营成本高，因此运营侧重点是“以效取胜”，在高成本约束下用最少的Token消耗实现最优的服务效果。这要求Token运营需要向效果、成本两端共同发力：效果端，需精准识别用户意图，提升任务完成质量与效率，确保单位消耗创造高感知价值；成本端，要从模型架构、算力调度、产品设计层面，系统性提升Token的调用与转化效率，提升单位Token的服务价值，使AI服务更具性价比。

Token增长对流量增长的驱动作用分析

Token消耗量激增对流量增长的驱动作用已成为业界共识。Omdia预测2025—2033年AI流量复合年增长率将达73%，2031年AI网络流量将反超传统流量；华为预测2030年中国全网日均Token消耗带动流量将达500万TB，较当前移动互联网日均接入总流量（约90万TB）增长约4.6倍，2035年全球人均单月移动数据使用量将达1TB。

（一）多模态交互与智能体任务执行促进上行流量阶跃式增长

一是多模态交互推动上行流量显著增加。用户频繁上传图像、音视频等大流量文件供AI编辑创作的场景增加。据2025年6月发布的《爱立信移动市场报告》显示，传统移动互联网应用上行流量占比约10%，AI应用上行流量占比达26%，DeepSeek和微软Copilot等头部AI应用上行流量占比已接近50%。二是智能体“感知→思考→行动→反思→再行动”的自主任务执行循环带来大量上行流量。感知环节持续上传本地文件、屏幕数据、传感器信息等至云端；思考环节将需要云端算力支持的思考过程、中间结果等实时回传云端进行状态同步；执行与迭代环节需多次循环进行自我修正与重试。

（二）xClaw本地自主运行促进“无人化”流量增长

一是端云协同推理拉动流量增长。xClaw类智能体可在本地7×24小时自主运行，将突破人类用户时间上限带来的流量天花板。受终端设备的算力所限，部分AI任务，如模型小参数更新、云端高精度算力补足及去隐私化的个人数据同步等，需在云端完成。AI推理复杂度越高，端云交互数据量越大，带动的流量增长越显著。二是智能体互联网催生东西向流量激增。智能体互联网是移动互联网的智能升级，其核心通信主体是智能体，智能体作为用户代理实现任务闭环，引致流量消耗变革。传统移动互联网以用户与云端交互的南北向流量为主，而智能体作为用户代理，其相互间的任务编排与工具调用将催生东西向流量增长。Nokia预测，全球Agentic-AI的machine-to-machine（机器对机器交互）流量将从2025年的66EB/月增至2034年的537EB/月。

结语

Token运营将成为运营商实现战略升级的核心抓手。运营商一方面应立足当下，紧抓Token爆发带来的流量增长机遇，稳固业务基本盘；另一方面应布局未来，构建以Token为核心的新型产品体系与运营能力，打开Token变现空间，从流量时代的管道商升级为AI时代的价值服务商。

审核：林琳 | 用户与市场研究所

作者：李健楠、张茹茹、李冉、黄实 | 用户与市场研究所