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中国工程院院士郑纬民接受《环球时报》专访:中国“Token出海”底气从哪来?

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    中国AI正从“聊天”转向“干活”,Token日均调用量两年增长超千倍。业界提出DAA作为更科学的生产力衡量标准。中国大模型编程能力提升,满足出海门槛,需同时具备高质量Token与性价比优势,Token出海有望爆发。

    就在刚刚结束的2026世界人工智能大会(WAIC)上,一个看不见摸不着、却贯穿所有论坛与展台的东西成了绝对主角——Token。从沙特政府机构在中国大模型公司Minimax展台前详细咨询,到中外专家一致认定“智能体爆发拐点已至”,背后只有一个根本性变化:中国AI正从“陪你聊天”转向“替你干活”。中国工程院院士郑纬民在接受采访时说得直白:智能体爆发的拐点已到,行业正在从“模型训练工厂”迈向“Token生产工厂”。随着技术、成本与市场层面多重突破,一条清晰的“Token出海”路径已经铺开。


    Token消耗越多,AI就越强吗?

    Token是大模型处理信息的最小单元。国家数据局的数据很能说明问题:2024年初,中国日均Token调用量是1000亿;到2025年底,直接飙到100万亿;今年3月,更是突破140万亿——两年增长超千倍。郑纬民认为,这背后是AI工作方式的根本转变。

    举个例子就清楚了。过去,用户问“北京到上海有几种交通方式”,模型回答“汽车、火车、飞机”,消耗的Token少得可怜。但现在,智能体(Agent)要真正干活了。比如“去广州出差三天,把机票订好、酒店安排好、每顿饭都规划好”——一个Agent完成这个任务,需要多次调用大模型,还要查询航班、酒店等各种数据。郑纬民算了一笔账:这种复杂任务消耗的Token,可能是简单问答的10倍、100倍甚至1000倍。Token消耗量暴增,本质上就是AI从“聊天”走向“干活”的必然结果。

    那么,Token消耗多就一定代表干活多吗?业界对此有不同看法。百度创始人李彦宏今年提出了“DAA”(日活跃智能体)概念,试图为AI时代定义一套新价值衡量标准——核心是看每天有多少智能体在帮人干活并交付结果,而不是看消耗了多少Token或有多少活跃用户。

    WAIC期间,国际数据公司(IDC)发布了行业首份《DAA研究报告》。报告显示,全球活跃Agent数量2025年是2860万个,预计2026年达到7940万个,2030年增长到22.16亿个。报告认为,当全球Agent爆发,DAA将成为观察智能经济、衡量AI生产力的重要坐标。

    郑纬民对此评价:DAA是比Token更科学的衡量标准,是对Token认识的一个进步。他打了个比方:如果一个老板考核员工的标准是“谁消耗的Token多,谁工资就高”,那显然不合理。Token消耗多,不一定产出好结果。而用DAA来衡量,至少更接近“做了多少事”这个目标。

    中国业界正向“全面国产化”发展

    《日经亚洲评论》最近报道,印度企业正越来越多地采用DeepSeek、阿里巴巴等开发的中国大语言模型。印度用户评价很直接:美国模型价格昂贵,而且很多基础性工作根本用不着它们。

    那Token到底“值不值钱”?郑纬民给出了四个关键指标:延迟时长——从提问到产生答案,时间越短质量越好;吞吐量——每秒钟产生Token的数量越多,回答越流畅;并发能力——同时服务越多用户越好;安全稳定性——能安全输出、系统可靠性越高,Token越贵。

    他进一步解释:如果问一个问题,大模型5分钟后才开始回答,这种Token不值钱。如果一秒钟只能蹦出几个Token,回答断断续续,也不值钱。反过来,延迟短、吞吐量大、并发能力强、安全稳定——这样的Token就是高质量的。

    决定Token质量的核心是算力基础设施。在这一方面,中国业界正向着“全面国产化”迈出坚实步伐。27日,国产存储芯片龙头长鑫科技正式登陆上交所科创板,直接登顶A股总市值榜首,引发全球市场关注。

    郑纬民估计,大概再过一到两年,“如果长鑫科技等国内存储芯片厂商能把HBM(高带宽内存)做好,届时就可以实现大模型输入和输出阶段全部国产化”。

    大模型出海的三个必要条件

    在WAIC展馆中国大模型公司Minimax的展台前,一个沙特最新团队在翻译的带领下详细咨询Minimax H3大模型的功能。工作人员透露,WAIC期间,日本、韩国、西班牙以及中东国家的参会者,前来咨询大模型的非常多。

    目前,包括Minimax在内,已有多家中国公司的大模型成功进入了海外开发者和企业的视野。一个被广泛引用的数据是:2026年2月,在全球模型聚合平台OpenRouter上,中国大模型的单月Token调用量历史性地超越了美国。

    几个月前,中国大模型调用量还不明显。郑纬民告诉记者,大模型出海主要用于编程,但国产大模型当时普遍存在一个问题:编不了复杂软件。现在情况正在改变,尤其最近一两个月,国内大模型的编程能力有了明显提升,有些已经和美国主流大模型基本相当。这就满足了出海的第一道门槛——大模型本身的编程能力要足够强。

    但要真正实现出海,还需要同时满足另外两个条件:Token工厂要产出高质量Token——输入处理阶段计算快、输出生成阶段内存快,两者都好,产出的Token才是高质量的;价格要合适,要有性价比优势。郑纬民认为,上述条件都满足后,中国“Token出海”就会迎来爆发。

    WAIC展台上,Minimax工作人员繁忙接待海外客户咨询的景象,正是中国大模型加速出海的一个生动注脚。而在这场技术变革的浪潮中,一个更贴近每个人的问题也随之浮现:当AI能力越来越强,尤其是编程门槛被大幅拉低后,年轻人特别是计算机专业的学生,该如何应对?

    对此,郑纬民在WAIC期间参与了一个直播活动时提出,AI让“人人都可以写软件”成为可能,这恰恰是巨大的利好——过去需要团队协作的复杂工作,现在个人就能高效完成,极大地解放了生产力。

    但这并不意味着计算机专业失去了价值。郑纬民指出,AI目前能编写的主要是普通、不太复杂的软件,而真正的价值高地属于那些懂系统、懂体系结构的高端人才。他们能提出关键的优化要求,让软件从“能用”蜕变为“好用”。

    “如果你能上985、211的好学校学计算机,大胆去学。你的价值不会被AI替代,反而更高。如果你只能上普通学校的计算机专业,不如去学一个其他专业,把本专业学好,再结合AI工具来编程,价值更大。”郑纬民表示,AI时代,提问能力就是核心竞争力,把本专业基本知识学扎实,才能用好AI这个放大镜。

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