当大模型按Token(词元)计费、智能体按Token决策、算力按Token调度，人工智能（885728）经济的计量单元已然浮出水面。然而，Token的单位成本持续走低，是否必然带来企业价值的等比增长？近日，在一次行业沙龙上，联想集团（HK0992）副总裁、中国首席战略官阿不力克木(以下简称“阿木”)首次系统提出了Token经济“三定律”——惯性定律、加速定律和奇点定律，试图为企业衡量AI投入产出比提供一套可推演的分析框架。
相关数据显示，截至2026年3月，国内日均Token调用量已突破140万亿次，较两年前增长超千倍。这一量级变化表明，Token已不再是大模型文本生成的简单计数，而是承载算力消耗、智能决策和业务价值的核心载体。
那么，Token该怎么计价？算力投入如何转化为真金白银？针对企业普遍困惑的“Token越用越多、效益却难追踪”问题，阿木提出了三个递进式定律。
其中，惯性定律指向单位Token成本的刚性下行趋势。阿木认为，芯片与模型技术的迭代、模算电一体化组合调优，以及运行态Token调度的优化，三层合力将推动单位成本持续自然降低。联想为此推出“Token工厂”和万全异构智算平台V5.0，覆盖百卡至万卡规模，并借助端边云混合调度的“Token Hub”压缩单位成本，使企业在同等算力支出下获得更多智能调用次数。
加速定律则强调单位价值的释放速度取决于“有效Token”的占比。阿木表示，AI价值不仅依赖模型参数，更取决于碳硅融合密度、Harness工程深度和治理配套。联想通过AI Foundry和FDE前置开发交付一体化模式，将现场交付经验平台化，帮助客户把每次Token调用精准映射至效率提升或成本下降等可量化指标，从而缩短价值兑现周期（883436）。
阿木判断，当前AI产业呈“哑铃型”格局——数字化水平高的头部企业和AI原生初创企业有望率先跨越奇点，而大量处于中间段的传统企业，因数字化基础薄弱，易在见到红利前陷入算力“成本黑洞”。这正是联想将三大定律转化为落地工具的核心着力点。
目前，AI市场过度由供给侧主导，形成结构性供需失衡。阿木表示，联想将从自身实践出发，将Token能力下沉至终端、交付至业务场景，并将经验复制给客户，协助更多企业在奇点到来之前校准自身价值曲线，而非被动承受算力成本的压力。
