杨斌：洞察 Token 经济的“是”与“势”

杨斌清华大学经济管理学院教授，清华大学可持续社会价值研究院院长

本文为腾讯研究院新书《Token 经济》推荐序

是，是“实事求是”那个“是”——3 位作者从活泼的实践里，从全球同行的研究中，得出自己言之有据、言之有理的结论，求的是 Token 经济本质的逻辑这个“是”；势，是不拘泥于已经发生的，更着眼于未来的走势与可能，是谋“势”重于谋事。

Token 这个新的度量衡，对大多数人来说还存在认知门槛，而对政策制定者和产业先锋而言，忽视和低估 Token 是不被容许的。所以我才在开春时分凑热闹，撰文建议给它一个中文译名，单纯是为了让它能尽快出现在国家的政策文件中，以得到及时、充分的重视。译作什么先放一边，如果不翻译能进文件、上指标也行。但正因为 Token 的分量如此重且不那么好懂，网上东一条、西一块的各种碎片化内容又生出不少误读，白惠天、袁晓辉、司晓他们才写了这么一本讲清 Token 及其经济学原理的必读书，完整系统，深入浅出。

书不厚，也好读，还及时，但正因为 Token 以及 AI 都还在快速发展中，新生事物的本质还在不断呈现新面新维，能从经济的角度去围绕一条主线理清 AI 的产、供、销逻辑，且有着一种“不知为不知”的谦逊，不把尚未清楚分明的东西当真，努力挡住仓促，超越成见，3 位作者的眼光、勇气、学习精神和概括能力都让我钦佩。

作者开篇从经济学家看产业革命的朴素法门写起，回顾了前 4 种计量单位：蒲式耳之于农业，桶之于石油，千瓦时之于电力，比特之于信息。第 5 种，Token 之于 AI，却又不只是多了个计量单位这么简单。比特是物理存储单位，机械均匀，与语义无关，只记数据的体积；Token 却是智能逻辑单元，承载文本、图像、音频、视频，关联着模型的理解、推理、算力消耗与价值创造。从比特到 Token，是计算文明从“数据处理”走向“智能涌现”迈过的那道坎。

读这些文字，貌似是理解的；讲出来，是铿锵的，但是真正理解透 Token，就像书的作者在工作和生活中一直推崇的，你得用 AI，用好的 AI，在你的工作中用 AI 搭个哪怕再小的系统，你自己的一手体验才是理解 Token 经济的正确打开方式。

书的副标题里有“计量”一词。Token 究竟计量的是什么？

它计量的不只是智力，也是智力服务的产出。书中大胆地以一句话立论：Token 是“人类历史上第一个用来计量类似人类智力活动产出的基本单位”。这话有气魄，也有些不怕冒险。书中所列举的前几个单位——蒲式耳、桶、千瓦时、比特，计量的都是能还原为物理过程的对象；智力却不是这般好量。它没有“绝对的聪明”，只有“对得上问题的价值”，且具有强情境、强社会建构属性，同一颗脑袋，换个场景、任务，计量结果可能就有天壤之别。作者也自己点破了这一点——Token“计量的是智力服务的产出，但它本身并不是智力”。这句读准确了才能定住基本理解——计量得出产出，不等于计量得出智力。

且，Token 是第一个“两头都量”的单位。一桶油在供给端炼出来，在需求端烧掉，是同一样东西在搬家。Token 计量的却是一件事的两副面孔：在供给端，它是成本（造一个 Token，要“五层蛋糕”合力，硬件约占七成，书里拆解得很仔细）；在需求端，它又是用量和价值。同一个词，一头是花出去的，一头是挣回来的。这就生出了一笔算不清的账——Token 消耗量暴涨，到底是生意做大了，还是成本失控了？一个数字，两种解读，需要分辨，不能含糊。也因此生出 Token 经济的新意：消耗即生产。Token 烧掉了，可能（只是可能）沉淀成可复用的工作流和企业资产；AI 本身还是 Token 消耗的大主顾，智能体跑任务，烧掉的Token 又喂出下一步的判断。

2025 年的 π 日，我写过一篇小文，说不该是“AI+”，而要把 AI 放到指数位置上。“AI 次方”思维的系列就此展开。很多人其实误解了我这篇文章的本意，以为这套说法是在渲染 AI 的指数级威力。真不是！它的要害恰恰反过来：一旦 AI 进了指数位，它会倒逼底数上的那个“x”发生质变。这个质变，不是改善，是重构。“AI+”是 better（更好），是有限游戏，是绩效优化，是其乐融融的加法；“AI 次方”是 differ（漂移），是无限游戏，是变异出新物种来，注定尖锐疼痛。

那么，在 Token 经济里，底数“x” 是什么呢？当然不是Token——Token是计量单位，是量结果的尺，不能做底数。底数，是作者所说的“智力服务”——把它搁进底数位，是我自己的发挥：是人定义问题，交付了判断的价值创造。AI 是在指数位放大它，Token 是来计量这种放大的起、程、果。这么一摆，几件事就连在了一起。

其一，底数在尺子量不到的地方。Token 这把尺子量的是产出的过程，它计量不尽的是底数（智力服务的质，归根是人的质）。所以只盯着Token 账本管 AI 的人，既管不出结果，也管不到原因——真正的决胜千里，实在计量之外。这是对“算 Token账主义”最根本的提醒。

其二，当 AI 这个指数日趋公共品化——模型趋同、开源钉死价格天花板——差异化就会全部下沉到底数。在 Token 经济里，模型层打成价格战，真正拉开差距的是底数，即用 Token（虽然也有贵贱之分，但只是小账）做的那件事值不值（这才是大账）。

其三，底数不是恒值，会漂移。智力服务的质取决于“人—问题—情境”这组关系，因事而异。指数化一个漂移的底数，结果必然出现高方差，这正是 AI 投入产出为何如此难预测的原因。而判一个底数是否大于 1，有个干净的判据：复利。用一次能让下一次更便宜、更精准的智力服务（可缓存、可复用、能沉淀），底数大于 1；用完即弃的，底数小于 1，Token 烧得越多越不能形成复利。企业组织的“AI 次方”，说到底是把智力服务做成复利资产而非消耗品的能力。再看 Token 经济与互联网逻辑的 3 条大不同：从边际上看，从“越用越便宜”翻成“越用仍越烧”（每个 Token 的生成过程都是消耗真金白银的浮点运算，AI 公司毛利率为 25%~40%，而非 80% 以上，AI 骨子里是重工业）；从需求上看，从“人撑出来的”翻成“自己长出来的”（智能体接管让 Token 消耗从单次回答变连续任务链，杰文斯悖论正在重演）；从胜负手上看，从“均价与规模”翻成“陡峭与稀缺”（平均价格失灵，微笑曲线不是天理）。

在互联网、移动互联网时代的大仗里赢了的互联网大厂，如果不能洞悉这些本质迥异，那么就可能栽在“肌肉记忆”，倒在“继续发扬”上。免费获客、规模即护城河、抢用户时长、补贴换份额、小步快跑……每一招在互联网时代都导向正循环，照搬进AI 时代却可能适得其反：免费越多烧得越快，规模大却锁不住，抢用户时长反而把组织导向难变现的低价值区。这些大厂不是输在没有 AI，是输在不肯破执重构。扬弃（德语 aufheben），是既克服又保留：克服那些与 Token 经济相悖的惯性，保留仍能让人发挥、让复利发生的本事。

也多一句嘴：现在仍是“学习阶段”。2025 年到 2026 年，刚经历过一段“Token 随便用”的跌跌撞撞——API（应用程序编程接口）敞着、额度宽着，人人随手调；忽然间，又开始喊“大厂算不过来账，要限制了”。这种一放一收的慌张，不是哪家无能，而是一个新经济体在学着认识自己。“五层蛋糕”的类比，也才不过几个月的工夫，书里许多判断都是 2025—2026 年这个切

片上的快照，作者们在书中也反复强调了“只是当前格局”，这是研究的诚实。而向作者们学习这种诚实的读者们，在活学这本书时还该再进一步：要敢于再次否定我们在 AI 发展过程中所形成的阶段性的认识。请把这本书当作研究底稿来读，一起加入这场探究，这恰恰是对作者的开放研究作风的回应与尊重。

正因为处在这个学习阶段，我再多插句话——别急着把所谓“乱花的 Token”全判成浪费。即便一家公司当下衡量不了价值产出，在那些被烧掉的 Token 里，也藏着财务报表看不见的自由探索：一个工程师通宵试了个异想天开的架构，一个产品经理重构了自己的工作流，一个年轻人在没人布置的边角磨出了对模型脾性的直觉。这些暂时进不了企业的业绩报告，却可能正是接下来“出奇的流人” 长出来的土壤，也为最终若干年后能体现在经济统计中的数字打着若隐若现的底稿。智力本就具有强情境、强社会建构属性，它最具价值的产出常常滞后、旁生，本就不在可预设范围之内。

顺着这句，我最想留一句话给来读这本书的年轻人（和不管什么年纪，但认为自己正年轻的人）——把 Token 用足。我所在的学校发给每个同学的 Token 额度，像极了我上大学时，学校学院发给我们上计算机房用的那张“上机票”“机时卡”。它不是生活福利，而是学校（在这个时代）给你的一笔“取经”的盘缠，一笔成才的培养经费，是希望你能对自己负责，去主动搭起脚手架的培养环境，是这个时代版本的神话中最能点化你的手段。机时卡是要花光的——哪怕是去练（玩）打（游）字（戏），Token也要用足——用足，用光，不够就去借别人的用。凭着你的好奇心和想象力，让自己比同龄人多用上几倍、几十倍的 Token，用在那些你觉得有趣、别人觉得古怪的事情上。从大学毕业到立业之间的那段日子，戴维 · 布鲁克斯把它叫作“奥德赛岁月”，是一场属于年轻人的、理直气壮的漫长探索。我愿这个时代的你，把挥霍 Token 来作为你“奥德赛岁月”的浪漫。

这本书，是给决策者的扫盲书。它从“Token 是什么”一路讲到跨境服务的规则真空，把一件正在发生的大事，讲到了政策制定者听得进、公司经营者用得上、地方掌舵者看得懂的程度。尤其第七章谈制度——Token 出海触及算力与能源的出口，“包裹Token 的服务贸易”才是最接近成熟的贸易形态，而 WTO（世界贸易组织）、GATS（《服务贸易总协定》）的旧分类已经装不下它——这一段，正该被寻找商机、促进变局的读者画线去读、去想。AI 的发展与治理同时进行，两者也在赛跑，在规则的真空期，谁先看透彻做起来，谁就更有发言权。

书的最后一句，是“Token 经济的终点，依然是人”。心有戚戚焉，读了又读。智力可以被服务化，被计量，被连续调用，但“用智力去做什么”“为什么人而做”“做与不做的分寸”这些永远计量不进 Token 账单里。它们属于另一种坐标系。在那里，最值钱的不是 Token，是 CTMR（批判性思维与道德推理），是“心件”，是“吾辈如神，自当善任”。

计量得出 Token 的多寡，只是入门；思量得出什么该做、什么不该做，才是真人。

“AI 次方，是一个 AI 打给未来的响指”——2025 年 π 日那天，我曾这样写过。打给未来的响指，这本书也是——对本书的 3 位作者来说，他们一直以来孜孜以求的，是希望这打给未来的响指能更响一些，在把遥远的事物震碎的同时，给那些面前的人，那些对此时尚不知情的人，更响亮、更真切的提醒，让大多数的普通人，能够加入，而非落伍。我甚以他们几位的这种向善悯人之心为同道榜样，故愿意以此序，荐此书。也以此序，与 3 位年轻的作者共勉：持续写下去，也敢于持续地重新写过，无论是 Token经济，还是自己。杨斌：洞察 Token 经济的“是”与“势”图2