Token经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达：每元Token创造的任务价值=任务价值量÷（Token消耗量× Token单价）。Token作为智能时代的基本度量单位，其供需的非同质化属性催生运营层。Token可类比电力时代的kWh，但并非同质商品；其供给侧按Input/Output/Cache分层定价，需求侧按任务价值与复杂度匹配不同智能的模型，供给端“按量计价”与下游交付端“按结果/项目/订阅付费”之间存在错配。正是这一缺口，催生了以套餐化、路由聚合、效果打包等方式承接用量不确定性的Token运营层。
　　杰文斯悖论下Token需求爆发，新应用场景持续解锁。单位Token成本的快速下降非但没有压缩总开支，反而随着模型能力提升解锁更多应用场景、把总消耗推向更高量级。下游需求放量沿场景梯次展开：Coding率先爆发，Agent因上下文重读与多轮工具调用产生大量“隐形词元”，子Agent、Agent集群进一步放大消耗，叠加多模态物理AI数字孪生、智能驾驶、具身机器人等全新场景，共同构成Token需求的长期增长曲线，应用层价值量占比有望逐步提升。
　　算力是核心受益环节，数据中心正变为“Token工厂”。当Token成为可计量、边际成本递减的标准化产出，数据中心便以类似制造业的逻辑运转为“Token工厂”，竞争最终落到单位Token成本与算力约束上。随着互联网厂商资本开支持续攀升，训练转向推理利好国产芯片渗透，政策加码国产数据中心建设，Token供给持续爆发；算力租赁则有望盘活存量资源，并向算力调度、一体化算力网与整体AI解决方案等高附加值运营服务升级。
　　投资建议：建议关注基础模型层智谱、MiniMax、商汤、科大讯飞等；算力层浪潮信息、紫光股份、首都在线、东方国信等；应用层彩讯股份、万兴科技等。
　　风险提示：存在AI等底层技术变革不及预期，下游客户IT支出意愿与力度不及预期，政策落地不及预期，行业竞争加剧，第三方数据失真，市场规模测算偏差，研报信息更新不及时等风险。